Ces révolutions se caractérisent par l’introduction de technologies ou de concepts disruptifs qui modifient en profondeur les outils, les processus et les métiers d’une époque. Les grandes révolutions technologiques, comme la révolution industrielle ou la révolution numérique, ont provoqué des ruptures systémiques à plusieurs niveaux. Ces bouleversements redéfinissent non seulement les outils et les compétences nécessaires, mais aussi les rôles, les relations au travail, et les attentes des entreprises
et des employés.
Ainsi, l’introduction des machines a transformé les tisserands et les forgerons en ouvriers dans le textile et dans la métallurgie. L’introduction des logiciels d’analyse dans les métiers financiers a remplacé les calculs manuels par des outils numériques, transformant les comptables en analystes orientés vers l’interprétation des données. Chaque révolution technologique est un moteur de progrès, mais elle s’accompagne de défis : adaptation des compétences, transition sociale, et gestion des impacts économiques. La révolution industrielle a remplacé la force humaine par des machines, tandis que la révolution numérique remplace la mémoire et l’analyse humaine par des systèmes automatisés, marquant une continuité dans cette quête d’efficacité et d’innovation.
Le numérique redéfinit profondément les métiers et les compétences
D’après l’étude « Les 25 métiers IA et Data les plus en vogue en 2025 », publiée par Keyrus, l’ère numérique redéfinit profondément les métiers et les compétences indispensables à la compétitivité des entreprises. « À l’horizon 2025, estiment les rédacteurs du rapport, les besoins des organisations se transforment sous l’effet de multiples tendances, notamment l’explosion des volumes de données, les avancées rapides en intelligence artificielle, et l’émergence de technologies disruptives comme le cloud, les jumeaux numériques ou l’automatisation. Ces évolutions, loin d’être isolées, sont également façonnées par des facteurs externes tels que la législation croissante sur la gouvernance des données, les préoccupations environnementales,et les mutations démographiques. »
Ces facteurs entraînent une reconfiguration des priorités des entreprises, qui se tournent vers des experts capables de s’adapter à des environnements complexes et de relever plusieurs défis majeurs. Tout d’abord, elles cherchent à promouvoir une culture de l’innovation continue, en développant des solutions sur mesure leur permettant de rester compétitives sur des marchés en constante évolution. Ensuite, la transformation numérique constitue un enjeu central, nécessitant l’intégration de technologies émergentes tout en assurant une adoption fluide et cohérente au sein des organisations. Enfin, la gestion des risques s’impose comme une priorité, avec un besoin croissant de renforcer la sécurité et l’éthique dans l’utilisation des données et des modèles d’intelligence artificielle.
Le rapport présente une sélection des 25 métiers de la data et de l’intelligence artificielle qui seront les plus demandés en 2025, et que voici :
- Ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer)
Conception de modèles d’IA performants et durables. Opportunités dans la santé, la finance, et l’industrie. - Scientifique des données (Data Scientist)
Analyse et interprétation des données pour soutenir des décisions stratégiques. Rôle clé dans les environnements compétitifs. - Ingénieur en données (Data Engineer)
Création d’infrastructures pour stocker et traiter les données. Demande accrue due à l’explosion des volumes de données. - Analyste de données (Data Analyst)
Identification de tendances et de modèles via des outils de visualisation avancés. - Architecte de données (Data Architect)
Conception de modèles de données pour des environnements complexes. - Ingénieur en intelligence artificielle (AI Engineer)
Développement de systèmes d’IA intégrés dans diverses applications comme les assistants vocaux. - Spécialiste en gouvernance des données (Data Governance Specialist)
Élaboration de politiques garantissant la qualité et la sécurité des données. - Ingénieur MLOps
Optimisation des flux de travail en machine learning pour une mise en production fluide. - Spécialiste en éthique de l’IA
Analyse des impacts sociaux et éthiques des systèmes d’IA. - Responsable en qualité des données
Supervision de la qualité et correction des erreurs dans les ensembles de données. - Développeur d’IA générative
Création de modèles générant du contenu personnalisé (images, textes, vidéos). - Architecte en Data Mesh
Conception de systèmes de gestion décentralisée des données. - Expert en automatisation des données
Automatisation des processus liés à la gestion des données. - Responsable en littératie des données
Formation des équipes pour une meilleure exploitation des données. - Analyste en cybersécurité des données
Protection contre les cyberattaques et les fuites de données. - Spécialiste en compliance data
Veille à la conformité avec les réglementations sur la protection des données. - Ingénieur en traitement du langage naturel (NLP)
Conception de systèmes d’interaction homme-machine basés sur le langage naturel. - Spécialiste des jumeaux numériques
Création de répliques virtuelles de systèmes physiques. - Responsable de l’innovation data
Introduction de technologies innovantes pour exploiter la data et l’IA. - Ingénieur en streaming de données en temps réel
Conception de pipelines pour le traitement instantané des données. - Expert en data storytelling
Transformation des données en récits visuels et narratifs. - Chef de produit IA
Supervision des produits intégrant l’IA. - Prompt engineer
Optimisation des consignes pour guider les modèles d’IA générative. - Spécialiste en monétisation de la data
Développement de stratégies pour valoriser les données. - Consultant en transformation IA
Intégration de l’IA dans les processus métiers.
