Comment l’IA et la data redessinent le marché de l’emploi ?

Selon l’étude, la stabilisation des salaires observée en 2024, avec une augmentation moyenne de 4 % contre 7 % en 2023, reflète un ralentissement par rapport aux hausses marquées des années précédentes. Ce phénomène s’explique par une combinaison de plusieurs facteurs : les incertitudes économiques mondiales liées aux tensions géopolitiques, ainsi que la volonté des entreprises de maîtriser leurs coûts tout en poursuivant leurs efforts de transformation numérique. Alors que l’inflation semble sous contrôle, cette modération est représentative d’une période d’ajustement après les chocs successifs de la pandémie, et d’une phase de surenchère salariale dans le secteur technologique, selon l’étude.

Cependant, le rapport note que cette modération ne se traduit pas par une stagnation des salaires des métiers de pointe. Les secteurs de l’IA, du machine learning, et des données continuent de voir une demande croissante et des augmentations salariales significatives. Par exemple, les experts en IA avec plus de sept ans d’expérience bénéficient d’une hausse salariale de 12 % par rapport à l’année précédente, signe que les entreprises valorisent fortement ces compétences rares et spécialisées dans ces domaines.

L’émergence de nouveaux métiers tels que ceux relatifs au MLOps et la montée en puissance des experts en IA répondent à la nécessité des entreprises de transformer leurs processus et d’automatiser leurs opérations. Par exemple, du fait que les rôles de MLOps sont de plus en plus essentiels au déploiement opérationnel des modèles IA au sein des entreprises qui ont adopté l’IA, ces professionnels, qui gèrent la mise en production et l’optimisation des algorithmes, voient leur salaire s’établir autour de 80 K€ après cinq ans d’expérience. Un niveau qui témoigne de l’importance croissante de ces postes pour garantir la mise en production et l’efficacité des solutions IA.

Dans un contexte économique incertain, les entreprises doivent plus que jamais rationaliser leurs coûts tout en augmentant leur productivité, conseillent les rédacteurs de l’étude. L’IA est perçue comme un levier stratégique pour atteindre ces objectifs, insistent-ils, particulièrement dans des secteurs comme la finance et la santé, qui ont connu une adoption accélérée des solutions IA. Par exemple, dans le secteur de la santé, l’IA est utilisée pour améliorer les diagnostics médicaux et optimiser les parcours de soins, tandis que dans la finance, les algorithmes permettent une meilleure gestion des risques et la détection de fraudes. Ces usages expliquent la demande soutenue pour des experts en IA et justifient les salaires attractifs proposés.

En parallèle, les data engineers et les data analystes continuent d’être des profils très recherchés, avec une augmentation des salaires de 6 % en moyenne. Cela s’explique par la valeur stratégique des données pour les entreprises dans tous les secteurs, qu’il s’agisse d’améliorer la prise de décision, de personnaliser l’expérience client, ou d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Ces métiers sont essentiels pour collecter, transformer et rendre exploitables les vastes quantités de données générées chaque jour.

Cette tendance est amplifiée par l’essor des technologies cloud et des plateformes d’administration de données centralisées, qui permettent aux entreprises de mieux gérer ces actifs numériques et de favoriser une culture de « data-driven decision-making ». L’intégration de technologies IA dans ces processus renforce la nécessité de disposer de profils capables de créer des pipelines de données robustes, d’assurer la qualité des données et de garantir une mise à disposition fluide pour les besoins
analytiques et opérationnels.

L’étude met également en lumière l’évolution vers des métiers plus spécialisés tels que les Data Strategy Consultants ou les Product Owners Data. Ces rôles sont stratégiques pour aligner les initiatives technologiques avec les objectifs métier et pour maximiser la valeur créée par les investissements dans les technologies de données et d’IA. Cette demande croissante s’accompagne d’un besoin pressant de compétences dites soft skills, telles que la communication, la gestion de projet, et la capacité à travailler en équipe multidisciplinaire. Ceci afin de faciliter l’adoption des technologies par l’ensemble des équipes et d’intégrer ces innovations de manière harmonieuse.

Pour les entreprises, le défi sera donc double, concluent les rédacteurs de l’étude : attirer les meilleurs talents techniques tout en formant les équipes actuelles aux nouveaux outils et méthodes de travail induits par la révolution cognitive. Cela nécessite une stratégie d’upskilling structurée, combinée à une politique salariale compétitive qui peut supporter les exigences d’un marché de l’emploi tendu, notamment pour les talents en IA. Ils prédisent que les compétences en IA et en gestion des données resteront au cœur des stratégies d’entreprise pour les années à venir, avec des augmentations salariales qui traduisent la rareté et l’importance de ces talents. Cependant, modèrent-ils, le contexte économique global incite à une plus grande modération des salaires dans les autres secteurs de la tech, à l’exception des postes les plus spécialisés.

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