Les nouveaux métiers de l’IA : quelles formations privilégier en 2024 ?

Transformation du marché du travail : l’irrésistible montée des métiers de l’intelligence artificielle

En 2024, l’intelligence artificielle n’est plus seulement une promesse technologique : elle façonne de nouveaux métiers et bouleverse les profils recherchés par les entreprises, des startups spécialisées aux grands groupes industriels. Alors que les outils d’IA générative, les algorithmes de machine learning et l’automatisation intelligente s’imposent dans tous les secteurs, la question n’est plus de savoir si l’IA créera de l’emploi, mais comment s’y former et avec quelles compétences concrètes réussir sa reconversion ou son orientation initiale.
Focus sur les nouveaux débouchés, les attentes réelles du marché et les formations à privilégier – loin des discours abstraits, et proches des besoins des entreprises françaises.

Panorama : quels sont les nouveaux métiers apparus grâce à l’IA ?

• Ingénieur·e en machine learning : conception, implémentation et optimisation d’algorithmes pour traiter des images, du texte, de la voix ou des données industrielles. C’est le “cœur technique” mais, contrairement à la croyance, le métier évolue vers des profils de plus en plus hybrides.
• Prompt engineer (ingénieur·e en requêtes IA) : un métier émergent qui consiste à concevoir et tester des instructions pour guider au mieux des IA génératives (chatbots, images, codes...). Très demandé dans la publicité, le marketing de contenu et la création numérique.
• Architecte de solutions IA : responsable de concevoir l’intégration de l’IA dans une infrastructure existante (cloud, data centers, applications métiers...).
• Data scientist augmenté : si ce métier était déjà central, il s’enrichit aujourd’hui d’une expertise en IA générative, en extraction de sens (NLP), en conception d’outils d’aide à la décision alimentés par le machine learning.
• Ethicien numérique / IA : spécialisation récente dans les grandes entreprises et institutions, qui conjugue droit, sociologie, informatique et responsabilité : “comment déployer une IA éthique et transparente?”
• Data annotateur / data labeler : métier souvent méconnu, mais crucial pour la qualité des modèles. Il s’agit de classer, d’annoter ou de corriger de très grands jeux de données utilisés pour l’entraînement des IA. Parfois automatisé, mais encore souvent humain.
• Spécialiste en cybersécurité de l’IA : protéger les systèmes IA contre les attaques (adversarial attacks, empoisonnement de données...), un enjeu croissant qui réclame des compétences croisées en sécurité, IA et législation.
• Formateur·ice IA / acculturation IA : transmission des savoir-faire IA auprès de publics non spécialistes (RH, marketing, direction...), qui explose avec la généralisation de l’IA au travail.

Quelles compétences sont recherchées en 2024 ?

Que vous visiez une réorientation, un master ou un perfectionnement, la palette des compétences visées s’est significativement étoffée :

• Techniques : Python et librairies IA (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn), mathématiques appliquées (statistiques, algèbre linéaire), SQL et bases de données, cloud computing (AWS, Azure), développement web (API, micro-services), automatisation de pipelines data.
• Culture IA & data : compréhension globale des architectures d’IA, principes d’apprentissage automatique et profond, IA éthique et gestion des biais, RGPD et protection de la donnée.
• Soft skills : capacité à vulgariser, communication interdisciplinaire, sens critique sur les limites des outils, collaboration agile et gestion de projet.

Comment choisir la bonne formation IA selon votre profil ?

Pour les étudiant·es (après bac ou licence)

• Bachelor ou BUT/Grands Écoles : Informatique orientée Data/IA (BUT Réseaux & Télécom, Sciences du Numérique, écoles d’ingénieur·e), avec spécialisations en 3e année (machine learning, data science, cybersécurité IA, robotique…)
• BSc/Master international : certains cursus anglophones intègrent dès la première année intelligence artificielle et data science, pour des profils très techniques et une vision internationale du secteur.

Pour les profils en reconversion ou perfectionnement

• Master spécialisé : MSc/data science ou IA (ENS, Polytechnique, CentraleSupélec, Sorbonne Université), avec d’excellents taux d’insertion – mais accès sélectif.
• Certifications courtes et bootcamps : INSA, Mines, IAE, mais aussi offres privées : DataScientest, Le Wagon, OpenClassrooms… 3 à 9 mois, formation intensive Python et librairies IA, mise en situations professionnelles et projets réels.
• MOOCs et formation continue : pour autodidactes ou veille technique, certifications en ligne (Coursera, Udemy, France Université Numérique...) sur NLP, computer vision, modélisation de réseaux de neurones, prompt engineering, etc.

Pour les professions connexes ou non-tech (RH, gestion, communication)

• DU/CO (Diplômes Universitaires & Certificats d’Ouverture) : cycles courts thématiques sur la data, l’éthique de l’IA, ou l’intégration de l’IA dans la gestion.
• Formations “acculturation IA” en entreprise : modules personnalisés pour managers, DRH, juristes, pour comprendre les défis concrets de l’arrivée de l’intelligence artificielle.
  

Cas concrets : retour d’expérience de professionnels en poste IA

• Romain, prompt engineer chez une agence web : “Ma valeur ajoutée, ce n’est pas d’écrire du code, mais de savoir dialoguer avec les outils IA et d’optimiser leur rendement : trouver des prompts précis pour la pub, le marketing de contenu… Formation intensive Python/NLP via un bootcamp, et beaucoup de veille sur le terrain.”
• Lison, data scientist IA chez un assureur : “Au-delà du master, c’est l’alternance et les projets open source qui ont fait la différence, car le rythme des innovations est tel qu’il faut apprendre en continu.”
• Yacine, éthicien IA pour un grand groupe : “Profil atypique : droit et informatique, DU en IA et conformité RGPD. Les entreprises recherchent des spécialistes capables de garantir la transparence, de rédiger des chartes éthiques, de collaborer avec les équipes IT.”

Focus sur le prompt engineering : un métier en pleine explosion

Le boom des IA génératives (ChatGPT, Midjourney, Mistral AI, Gemini, etc.) crée un nouveau besoin : rédiger et optimiser des prompts pour guider la machine vers un résultat pertinent, original, non-plagié. Si la compétence était jusque-là intuitive, elle devient structurée : ateliers, certifications spécialisées (notamment via OpenAI, Google ou Formation Datacraft en France), et même modules universitaires. Les entreprises recrutent des profils “curieux, créatifs, hybrides tech + langue”, rémunérés jusqu’à 4 000 €/mois pour les meilleurs.
À suivre : apparition des “prompt libraries” collaboratives, mutualisation des bonnes pratiques et enjeu de propriété intellectuelle des prompts…

État du marché de l’emploi IA en France : forte tension, rapide évolution

Le volume d’offres explose : au printemps 2024, plus de 15 000 postes affichent explicitement « intelligence artificielle », « machine learning », « prompt engineer » ou « cybersécurité IA » sur les grands sites d’emploi (APEC, Indeed, LinkedIn). Les emplois sont concentrés en Île-de-France (Paris-Saclay, stations F), mais en forte croissance à Lyon, Toulouse, Lille, Nantes, Bordeaux. Les secteurs en pointe : banque/finance, assurance, santé, conseil, industrie, robotique, médias, jeux vidéo, legaltech, cybersécurité.
Les salaires débutent autour de 35 000 €/an pour un·e data analyst IA junior, grimpent à 50 000-60 000 € après 2 à 5 ans d’expérience pour un·e data scientist/machine learning, et atteignent 80-120 000 € pour des profils seniors, experts ou managers IA.
La veille technologique est le maître mot : toutes les entreprises valorisent la capacité d’auto-formation continue et la maîtrise de l’anglais technique.

Conseils pratiques pour se former efficacement à l’IA dès 2024

• Diversifiez vos sources : combinez enseignement formel (université, école spécialisée) avec la pratique intensive (bootcamp, MOOC, concours de data science type Kaggle, hackathons IA, projets GitHub…)
• Construisez un portfolio technique : participez à des challenges, publiez des notebooks, présence sur GitHub et LinkedIn sont des atouts majeurs pour l’embauche.
• Misez sur la pluridisciplinarité : intégrez à vos savoirs aussi bien des soft skills, que connaissance du droit, de l’éthique ou de la gestion de projet IT.
• Restez ouvert·e aux postes hybrides : l’IA se diffuse dans tous les secteurs, des RH à la communication en passant par la logistique, l’éducation ou l’art. Les compétences en IA sont valorisées au-delà des seuls métiers techniques.
• Profitez des dispositifs de financement : CPF (Compte personnel de formation), Pôle Emploi, programmes spécifiques en régions ou soutien des entreprises en formation interne.

Bilan : investir dans l’IA, un pari gagnant à condition d’adapter sa formation

L’intelligence artificielle bouleverse en profondeur le marché du travail, mais ouvre plus de portes qu’elle n’en ferme à ceux qui prennent le virage de la formation, du “learning by doing” et de la pluridisciplinarité. Le secteur recherche des profils agiles, capables d’apprendre vite, de combiner technique, culture data et responsabilité, et de s’adapter à une mutation permanente.
Les cursus sont nombreux, de la licence au master, des bootcamps intensifs à l’auto-formation par MOOC. L’essentiel, c’est de viser des compétences applicables, prouvées par des projets réels, et de ne pas négliger la veille technologique. Que vous soyez étudiant, actif en reconversion ou manager cherchant à initier votre entreprise à l’IA, 2024 est l’année idéale pour vous lancer : les métiers évoluent, mais la demande – et les opportunités – sont là, concrètes, variées et accessibles à tous ceux qui se donnent les moyens de surfer la vague IA.