Commandité par Syntec Numérique à l’OPIIEC (observatoire paritaire du Numérique, du Conseil, des Etudes, de l’Ingénierie et de l’Evénementiel), le rapport « Formations et compétences sur l’Intelligence Artificielle en France » tente de mesurer le développement de l’IA sur l’emploi.
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) et qui influent sur la demande de compétences actuelles et futures à l’échelle française et mondiale, pose en préambule l’étude. Sur un marché de l’emploi en forte tension, la rapport note que « l’offre et la demande d’emploi pour les spécialistes de l’IA est accentuée par une forte variabilité dans les contenus métiers attendus : notamment, très peu d’offres d’emploi actuelles de Data Scientists, Data Engineers, Ingénieur Machine Learning etc. présentent des contenus homogènes. » La description des métiers de spécialistes de l’IA n’est donc pas stable et, cela dit, laisse dans le flou l’impact sur les métiers de non-spécialistes, comme les managers ou les coordinateurs.
Hausse des métiers de l’IA, mais non homogène
Syntec Numérique table sur 7 500 spécialistes supplémentaires de l’IA et Data Science sur la période 2019-2023, pour une population totale portée de 11 200 à 21 000 personnes (+59 %). Mais le phénomène ne sera pas homogène pour tous les métiers, prédit-il.
L’organisation prévoit une hausse constante des Data Scientists, Ingénieurs Machines Learning, Data Analysts et Développeurs IA. Et une stabilisation des Data Miners, et l’intégration progressive des spécialités « Vision artificielle » et « Traitement du Langage Naturel » dans le métier d’Ingénieur Machine Learning.
Au sein de la Branche numérique, les Data Scientists devraient rester les plus nombreux sur la période 2019-2023 (cela pourrait s’inverser par la suite au profit du développement et de l’analyse).
La population de Data Analysts devrait fortement s’accroître sous l’effet mécanique des besoins volumétriques d’exploitation de données, de la transformation de certains métiers (par exemple les chargés d’études statistiques) et de l’accentuation de la dimension prédictive, voire prescriptive dans certains domaines matures (comme le marketing). Le besoin de Data Engineers devrait s’accroître sur la période et au-delà, avec un rôle de plus en plus stratégique au sein d’entreprises orientées par les Data. Le Data Mining devrait demeurer un besoin constant en tenant compte de l’impact croisé du développement de compétences IA au sein de profils Data Science (par exemple Data Analysts).
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. Sur un échantillon de 4 métiers non-spécialistes retenus pour cette étude (Consultant en management, en Recrutement, Chef de produit et Directeur de business unit), la modification des contenus métiers, des organisations et des besoins en emplois irait jusqu’à contracter les besoins en recrutement de la Branche d’environ 12 000 personnes sur la période 2023-2025 (uniquement une baisse des recrutements, sans contraction des effectifs présents a priori) »
