Parce que vous avez parfois du mal à expliquer à votre maman ce que font vos collègues (et que répondre « ils bossent dans la data » ne suffit plus), nous avons créé pour vous le pense-bête indispensable des métiers en vogue en 2025. Dans un monde où les algorithmes pilotent les voitures, analysent les tendances et peuvent même rédiger des poèmes (parfois mauvais), les professionnels de la data et de l’intelligence artificielle s’imposent comme les nouveaux architectes de notre avenir.
Ce chapitre vous emmène à la découverte des 25 métiers qui façonnent cette révolution, en détaillant leurs missions, leurs enjeux et ce qui les rend essentiels. Préparez-vous à impressionner votre entourage lors des dîners, avec des descriptions claires et stylées de ces professions du futur !
Ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer). L’ingénieur en apprentissage automatique conçoit, teste et déploie des modèles d’intelligence artificielle capables de résoudre des problèmes complexes en exploitant de grandes quantités de données. En 2025, ce métier devra relever des défis tels que l’optimisation des modèles pour une performance en temps réel tout en tenant compte de la montée des préoccupations liées à la durabilité énergétique. Le besoin croissant d’automatisation dans des secteurs variés comme la santé, la finance et l’industrie fait de cette spécialité une compétence indispensable pour les entreprises cherchant à rester compétitives.
Scientifique des données (Data Scientist). Le scientifique des données analyse et interprète des volumes importants de données afin d’en extraire des informations exploitables, contribuant directement à la prise de décision stratégique. En 2025, ses enjeux incluront l’intégration harmonieuse de données provenant de multiples sources, tout en garantissant une réduction des biais dans les analyses et les modèles. Le rôle de Data Scientist sera incontournable dans un monde où les entreprises s’appuient sur des décisions rapides, précises et fondées sur des données dans des environnements de plus en plus compétitifs.
Ingénieur en données (Data Engineer). L’ingénieur en données développe et maintient des infrastructures robustes qui permettent le stockage, le traitement et l’accès aux données de manière efficace et sécurisée. En 2025, les défis pour ce métier porteront sur la capacité à concevoir des pipelines de données scalables et résilients face à la complexité croissante des écosystèmes numériques. Alors que les volumes de données explosent, les entreprises auront un besoin constant d’ingénieurs capables d’optimiser leurs infrastructures pour garantir la fluidité des flux d’informations.
Analyste de données (Data Analyst). L’analyste de données examine des ensembles de données variés pour identifier des tendances, des modèles et des occasions d’amélioration pour les entreprises. En 2025, il devra s’adapter à des outils de visualisation de plus en plus sophistiqués et répondre à des attentes croissantes en matière de rapidité et de pertinence dans l’analyse. Le métier restera essentiel car il sert de passerelle entre les données complexes et les équipes de direction, rendant les informations compréhensibles et exploitables.
Architecte de données (Data Architect). L’architecte de données conçoit les structures et modèles de données nécessaires pour garantir leur accessibilité, leur sécurité et leur efficacité dans des environnements complexes. Avec l’avènement de concepts comme le data mesh, l’année 2025 imposera à ces professionnels de répondre à des exigences croissantes en matière de flexibilité et de gouvernance décentralisée. Le métier sera indispensable à mesure que les entreprises migreront vers des architectures modernes, capables de s’adapter aux besoins changeants des utilisateurs.
Ingénieur en intelligence artificielle (AI Engineer). L’ingénieur en intelligence artificielle développe des systèmes d’IA capables de s’intégrer dans des applications variées, allant des assistants vocaux aux systèmes de recommandation. En 2025, il devra relever le défi de créer des solutions sur mesure tout en répondant aux attentes en termes de transparence et de consommation énergétique réduite. Avec l’IA devenant un moteur central de l’innovation dans tous les secteurs, ce métier continuera de prospérer en raison de sa capacité à transformer radicalement les processus métiers.
Spécialiste en gouvernance des données (Data Governance Specialist). Le spécialiste en gouvernance des données établit des politiques et des processus pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données dans l’ensemble d’une organisation. D’ici 2025, ce rôle devra s’adapter à des réglementations de plus en plus complexes et à l’augmentation exponentielle des volumes de données traitées. Avec la multiplication des sanctions liées à la mauvaise gestion des données, ce métier deviendra indispensable pour assurer la pérennité et la conformité des entreprises.
Ingénieur MLOps. L’ingénieur MLOps automatise les workflows de machine learning et garantit la mise en production fluide et fiable des modèles d’IA. En 2025, il devra s’assurer que les processus sont standardisés et que les infrastructures cloud utilisées pour ces modèles restent rentables et durables. Le besoin croissant de solutions d’IA opérationnelles et robustes place ce métier au cœur des stratégies de déploiement des entreprises.
Spécialiste en éthique de l’IA. Le spécialiste en éthique de l’IA analyse les impacts sociaux, juridiques et moraux des systèmes d’IA pour garantir leur utilisation responsable et éviter les discriminations ou les biais. En 2025, il sera essentiel d’assurer la confiance des utilisateurs dans un contexte où l’IA est de plus en plus omniprésente dans la vie quotidienne et les prises de décision critiques. Avec la montée des préoccupations sur les biais algorithmiques et l’impact sociétal de l’IA, ce métier est voué à prendre une importance capitale.
Responsable en qualité des données. Le responsable en qualité des données supervise les processus permettant de détecter et de corriger les erreurs dans les ensembles de données afin d’assurer leur fiabilité. En 2025, les enjeux porteront sur la mise en place de solutions automatisées capables de maintenir une qualité optimale dans un contexte de croissance exponentielle des données. Ce rôle est fondamental car la qualité des données détermine directement la précision des analyses et la performance des modèles d’intelligence artificielle.
Développeur d’IA générative. Le développeur d’IA générative conçoit des modèles capables de créer du contenu comme des images, des textes ou des vidéos, ouvrant de nouvelles possibilités dans les domaines créatifs et techniques. En 2025, ses principaux défis incluront la gestion des questions éthiques liées à la désinformation et la protection des droits d’auteur sur les contenus générés. Ce métier sera en vogue grâce à l’essor des applications d’IA générative dans le marketing, les jeux vidéo, l’éducation, et la création artistique, répondant à une demande croissante de contenu personnalisé.
Architecte en data mesh. L’architecte en data mesh conçoit des systèmes décentralisés permettant aux équipes de gérer et d’accéder localement à leurs données, tout en respectant une gouvernance globale. En 2025, il devra répondre aux besoins d’évolutivité et de fluidité dans les grandes entreprises, où les silos de données freinent l’innovation et la collaboration. Ce métier devient essentiel à mesure que les organisations adoptent des architectures modernes pour accroître leur efficacité opérationnelle et réduire la complexité des flux de données.
Expert en automatisation des données. L’expert en automatisation des données développe des processus pour automatiser des tâches telles que la collecte, le traitement et l’intégration des données, réduisant ainsi le travail manuel et les erreurs. D’ici 2025, les enjeux incluront la création de solutions d’automatisation capables de s’adapter rapidement à des environnements en constante évolution. Avec le besoin croissant d’efficacité et d’économies de temps, ce rôle sera clé pour permettre aux entreprises de se concentrer sur des tâches stratégiques à plus forte valeur ajoutée.
Responsable en littératie des données. Le responsable en littératie des données forme les collaborateurs d’une organisation pour les aider à mieux comprendre, interpréter et utiliser les données dans leurs activités professionnelles. En 2025, il devra relever le défi de démocratiser la culture data dans des environnements où les données deviennent omniprésentes mais restent parfois mal exploitées. Ce métier est en plein essor car la transformation numérique exige des collaborateurs capables de prendre des décisions basées sur des données fiables et compréhensibles.
Analyste en cybersécurité des données. L’analyste en cybersécurité des données se spécialise dans la protection des infrastructures et des systèmes de données contre les cyberattaques, les intrusions et les fuites de données. En 2025, les enjeux incluront la sécurisation des données sensibles dans un contexte où les cybermenaces seront de plus en plus sophistiquées et ciblées. Ce rôle est stratégique, car les entreprises doivent impérativement protéger leurs données pour maintenir la confiance des clients et respecter les réglementations en matière de sécurité.
Spécialiste en compliance data. Le spécialiste en compliance data veille à ce que les entreprises respectent les réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD, tout en adaptant leurs pratiques aux nouvelles législations. D’ici 2025, il devra s’adapter à une législation en constante évolution et répondre aux exigences de conformité dans un environnement numérique globalisé. Ce métier est essentiel car les entreprises risquent de lourdes amendes et une perte de réputation en cas de non-conformité.
Ingénieur en traitement du langage naturel (NLP). L’ingénieur en traitement du langage naturel conçoit des systèmes capables de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain, rendant les interactions homme-machine plus naturelles. En 2025, il devra répondre à des attentes croissantes en termes de précision, tout en minimisant les biais linguistiques présents dans les modèles. Avec l’essor des assistants virtuels, des chatbots et des outils de traduction, ce métier est en plein développement dans les secteurs technologiques et des services.
Spécialiste des jumeaux numériques. Le spécialiste des jumeaux numériques conçoit des répliques virtuelles de systèmes physiques ou processus, permettant leur simulation, leur suivi et leur optimisation en temps réel. En 2025, il devra développer des modèles plus précis et intégrés pour répondre aux besoins de secteurs tels que l’industrie, la santé et la logistique. Ce métier est en forte demande car les jumeaux numériques offrent des occasions uniques pour réduire les coûts, améliorer les performances et minimiser les risques.
Responsable de l’innovation data. Le responsable de l’innovation data explore et introduit de nouvelles technologies et approches dans le domaine de la data et de l’intelligence artificielle pour encourager l’innovation au sein des entreprises. En 2025, il devra s’assurer que ces innovations s’intègrent harmonieusement dans les systèmes existants tout en générant de la valeur ajoutée. Ce métier sera très recherché car les entreprises cherchent en permanence à rester en tête dans la course technologique en capitalisant sur des solutions innovantes.
Ingénieur en streaming de données en temps réel. L’ingénieur en streaming de données conçoit et optimise des pipelines permettant de collecter, analyser et traiter les données instantanément, pour des décisions en temps réel. En 2025, il devra répondre à des exigences croissantes en matière de faible latence et de gestion de volumes de données toujours plus importants. Ce métier est essentiel pour les entreprises qui dépendent de l’instantanéité, comme les plateformes de streaming, les applications financières ou les systèmes de sécurité.
Expert en data storytelling. L’expert qui se la raconte, c’est bien celui en data storytelling, qui transforme des données complexes en récits visuels et narratifs clairs, pour les rendre accessibles et compréhensibles par les décideurs. En 2025, il devra utiliser des outils avancés de visualisation et s’assurer que ses récits respectent les contextes culturels et organisationnels des audiences cibles. Ce rôle est essentiel pour permettre aux entreprises de communiquer efficacement l’impact de leurs initiatives basées sur les données à des publics non techniques.
Chef de produit IA. Le chef de produit IA supervise le cycle de vie des produits intégrant l’intelligence artificielle, de leur conception initiale à leur déploiement, en veillant à ce qu’ils répondent aux besoins des utilisateurs. En 2025, il devra relever le défi d’équilibrer innovation et éthique, tout en s’assurant que les produits développés restent compétitifs et respectent les réglementations en vigueur. Avec l’intégration de l’IA dans une multitude de services et produits, ce rôle sera essentiel pour orchestrer les efforts entre les équipes techniques, commerciales et stratégiques.
Prompt Engineer. Le Prompt Engineer conçoit et optimise les consignes (prompts) utilisées pour guider les modèles d’intelligence artificielle générative, maximisant leur précision et leur pertinence. En 2025, il devra maîtriser les subtilités des modèles de langage pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises, tout en veillant à minimiser les biais et à améliorer l’efficacité des interactions homme-machine. Ce métier sera en vogue car l'explosion des usages de l'IA générative dans tous les secteurs nécessitera des experts capables d'exploiter pleinement le potentiel de ces technologies tout en garantissant leur fiabilité. A son sujet, nous ne saurions que trop conseiller la lecture de Prompt Enginnering : Réconcilier l'intention humaine et les réponses de l'IA.
Spécialiste en data monetization. Le spécialiste en data monetization élabore des stratégies permettant aux entreprises de tirer parti de leurs données en les valorisant directement ou indirectement, par des produits ou des services. En 2025, il devra naviguer entre des exigences réglementaires strictes et des attentes de transparence, tout en identifiant de nouvelles occasions de monétisation. Avec l’explosion des volumes de données et leur rôle croissant dans les modèles économiques, ce métier devient incontournable pour maximiser la valeur des actifs data des entreprises.
Consultant en transformation IA. Le consultant en transformation IA accompagne les organisations dans l’intégration des technologies d’intelligence artificielle au sein de leurs processus métiers, pour améliorer leur compétitivité et leur efficacité. En 2025, ses principaux enjeux incluront l’adoption d’une approche sur-mesure et la gestion du changement organisationnel pour assurer une adoption fluide des technologies par les équipes. Ce métier sera en forte demande car les entreprises, quelles que soient leur taille ou leur industrie, chercheront à exploiter le potentiel de l’IA pour répondre aux pressions du marché et aux attentes des clients.
Tous ces métiers reflètent l’évolution rapide des besoins liés à la gestion, l’analyse et l’exploitation des données et de l’intelligence artificielle. Leur montée en puissance est le résultat des profondes mutations numériques que traversent les entreprises, et chacun de ces rôles répond à des défis spécifiques et stratégiques pour 2025 et au-delà.
Alors, que vous soyez déjà acteur du changement ou simple curieux des métiers du futur, souvenez-vous : derrière chaque algorithme performant, chaque tableau de bord époustouflant ou chaque chatbot poli, se cache un professionnel passionné… et souvent un café bien serré. Car oui, même en 2025, l’IA n’a pas encore remplacé le carburant préféré des humains !
Cet article a été repris par Le Monde Informatique : "Ingénieur ML, data scientist et data analyst les plus demandés en 2025"