Sciences et ingénierie - Informatique et Systèmes Numériques

La plupart des travaux actuels autour de l’intelligence artificielle (IA) correspondent à une phase d’investissement en recherche & développement et peu d’applications sont entrées dans une phase d’industrialisation. En effet, l’IA apparaît aujourd’hui dans une multitude de cas d’usages dont les avancements sont divers (voicebots et chatbots, deep et machine learning, robotique…etc). Ce contexte influe sur la demande de compétences actuelles et futures à l’échelle française et mondiale. La transformation par l’IA ne se mesure donc pas seulement par une « règle économique impactant l’emploi », mais plus par une modification des contenus métiers. Les grandes tendances de l’emploi en IA Pour les profils de spécialistes de l’IA, des évolutions rapides sont à prévoir dans les technologies de modélisation informatique des algorithmes (bibliothèques existantes, Cloud Computing, applicatifs intégrant l’IA etc.). Cela pourrait diffuser et rendre plus rapide l’accès à certaines technologies IA pour des profils plus variés, y compris des personnes qui ne sont pas actuellement spécialistes de l’IA. Des compétences aujourd’hui en forte tension (ex : Deep Learning, notamment pour la Vision artificielle et le Traitement du Langage Naturel) pourraient devenir plus accessibles pour des spécialistes intégrateurs généralistes de l’IA, élargissant l’accès à ces spécialités pour d’autres profils. En conséquence, la branche numérique pourrait rechercher environ 7 500 spécialistes supplémentaires de l’IA & Data Science sur la période 2019-2023, pour une population totale portée de 11 200 à 21 000 personnes (+59%). Cette période de croissance des effectifs spécialistes de l’IA pourrait avoir, dans un deuxième temps, un impact sur la demande de compétences d’autres métiers… En effet, la modification des contenus métiers, des organisations et des besoins en emplois irait jusqu’à contracter les besoins en recrutement d’environ 12 000 personnes sur la période 2023-2025 (uniquement une baisse des recrutements, sans contraction des effectifs présents a priori). Des offres d’emploi qui traduisent un manque de connaissance fine des besoins et des compétences recherchées Les offres demeurent concentrées sur les technologies maîtrisées, notamment les plus transférables d’un secteur à l’autre (Machine Learning, Deep Learning, Vision Artificielle, Traitement du Langage Naturel) et sur les chefs de projets également. Plus généralement, les niveaux de demandes sur l’expérience et le niveau de diplôme (dans une moindre mesure) semblent parfois éloignés d’une compréhension fine du contenu des compétences demandées et des besoins de formations ou d’expérience souhaitables.