Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : fiche métier
Vérifié / mis à jour le — Source principale : référentiel ROME 4.0 (France Travail)
Le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est référencé dans le ROME sous le code M1889 et s’exerce en France dans le secteur Informatique et télécommunication. Cette fiche métier Vocaneo récapitule missions, employabilité, salaire, accessibilité et profils associés.
- Code ROME
- M1889
- Domaine
- Support à l'entreprise / Systèmes d'information et de télécommunication
- Secteur d’activité
- Informatique et télécommunication
- Métier parent (principal)
- M1805 — Développeur / Développeuse informatique
Quelles sont les missions principales du métier Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) ?
"L'Ingénieur en Intelligence Artificielle (IA) est spécialisé dans l'innovation technologique relevant de l'Intelligence Artificielle. Transforme les données complexes en solutions intelligentes Conçoit et optimise des algorithmes d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes spécifiques Analyse les besoins des clients pour créer des solutions sur mesure en IA Collabore avec des équipes multidisciplinaires pour intégrer des systèmes d'IA dans des applications existantes Effectue des tests et des ajustements pour optimiser la performance des modèles d'IA Reste à jour avec les dernières avancées technologiques en IA pour améliorer continuellement les projets Peut gérer des projets d'IA, supervisant les aspects techniques et stratégiques"
Pourquoi choisir le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en 2026 ?
Nouveau Les VocaTags sont un système d’analyse exclusif de Vocaneo qui met en lumière les métiers les plus attractifs selon plusieurs dimensions clés (salaire, télétravail, tension du marché, impact, etc.). Ils permettent d’identifier en un coup d’œil les véritables points forts d’un métier, sur la base d’une analyse croisée entre données du marché et raisonnement expert assisté par IA.
Voir l’analyse détaillée des VocaTags
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Apprécie la difficulté de recrutement et la solidité de la demande pour ce métier sur le marché de l’emploi.
Tension élevée et durable (10/10 France Travail; ratio offres/demandes 2,5; fortes difficultés de recrutement visibles dans la fiche).
Évalue le potentiel économique réel du métier sur la durée, en tenant compte des évolutions de carrière et des écarts de revenus.
Déciles 1er à 9e montrent un potentiel salarial correct et une forte dispersion; pas de preuve d’un plafond ou d’un pic systémique justifiant le niveau le plus élevé.
Mesure dans quelle mesure le métier peut être exercé à distance selon les pratiques réelles du marché.
Données insuffisantes concernant le télétravail dans la fiche; le domaine IT peut être compatible mais cela n’est pas explicitement précisé.
Indique si le métier se prête structurellement à une activité en freelance ou en indépendant.
Indépendant possible dans l’IT/IA mais le statut freelance n’est pas clair dans la fiche; données insuffisantes pour un score 3.
Évalue la contribution directe du métier à la transition écologique et à la protection de l’environnement.
Impact écologique non central au métier; dépend du contexte de déploiement, donc évaluation neutre/indirecte.
Mesure l’impact direct du métier sur la santé, l’inclusion, l’éducation ou l’accompagnement des personnes.
Impact social non central dans la mission; contributions potentielles indirectes via les solutions IA, mais pas d’objectif social explicite.
Indicateurs de performance et attractivité du métier Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA), calculés sur la base des données du marché de l'emploi en .
Score global
Mesure globale basée sur la demande, le salaire et les conditions de travail.
| Indicateur | Score (sur 10) |
|---|---|
| Attractivité globale | 8.5 |
| Tension du marché | 6.0 |
| Salaire | 8.6 |
| Conditions de travail | 9.0 |
- Tension du marché Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Indice de demande pour ce métier en 2026.
- Salaire Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Indique l'attractivité salariale pour ce métier en 2026.
- Conditions de travail Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Qualité des conditions et de l'environnement de travail en 2026.
Impact numérique
Ce métier participe favorablement à la transition numérique.
Source : Analyse prédictive Vocaneo basée sur les données France Travail et INSEE, mises à jour en .
Focus métier : pourquoi le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) suscite autant d’intérêt en 2026 ?
Une sélection de métiers mis en avant par Vocaneo pour leur attractivité, leurs perspectives d’évolution ou parce qu’ils soulèvent de nombreuses questions chez les utilisateurs.
Le spécialiste en intelligence artificielle et le prompt engineer conçoivent, configurent et optimisent des systèmes d’IA pour répondre aux besoins des entreprises. Ils créent des prompts (instructions textuelles ou workflows) pour tirer le meilleur des modèles d’IA générative comme ChatGPT, Midjourney ou DALL·E.
Ils collaborent avec des équipes techniques et métiers pour automatiser des tâches, générer des contenus, améliorer des processus ou développer de nouveaux produits basés sur l’IA.
Ce métier est récent et en forte évolution, nécessitant créativité, compréhension des modèles d’IA et capacité à transformer des idées en solutions concrètes et efficaces.
L’Architecte IA / LLM est le stratège technique qui conçoit et déploie les infrastructures d’intelligence artificielle au sein d’une entreprise. Sa mission dépasse la simple programmation : il doit structurer la manière dont les Grands Modèles de Langage (LLM) sont intégrés aux produits et aux processus métiers pour les rendre performants, sécurisés et rentables.
Il intervient sur des choix techniques critiques : sélection des modèles (Open Source vs Propriétaire), mise en place de systèmes de RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour connecter l'IA aux données internes, et optimisation des coûts d'inférence. Il veille également à la latence des systèmes et à la protection des données sensibles injectées dans les modèles.
Ce métier exige une maîtrise profonde du Machine Learning, de l'ingénierie logicielle et du Cloud. L'architecte doit également posséder une vision « business » pour transformer une prouesse technologique en une solution concrète apportant une réelle valeur ajoutée aux utilisateurs.
En choisissant cette voie, vous vous placez au sommet de la pyramide technologique actuelle, en devenant celui ou celle qui rend l'IA « industrielle » et véritablement utile à l'échelle d'une organisation mondiale.
Quel est le marché de l'emploi pour le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en 2026 ?
Cette section offre une synthèse de la tension sur le marché de l'emploi, vous permettant d'appréhender en un coup d'œil la dynamique entre offre et demande pour ce métier.
Demandeurs (12 mois)
Nombre de demandeurs au cours des 12 derniers mois.
120
Offres (12 mois)
Nombre d'offres d'emploi sur les 12 derniers mois.
300
Embauches (dernier trimestre)
Nombre d'embauches au cours du dernier trimestre.
10
Indicateur de tension France Travail
Indicateur de tension de la demande calculé par France Travail.
10 / 10
Indicateur de tension Vocaneo
Indicateur de tension du marché calculé en fonctions des statistiques du marché de l'emploi.
2 / 10
Indicateur de tension globale*
Moyenne de l'indicateur de tension France Travail et de Vocaneo.
6.0 / 10
* L'indice de tension mesure le ratio entre les demandeurs d'emploi et les offres collectées. Un score de 6.03/10 pour Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) reflète l'équilibre actuel du marché.
Quel est le salaire de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en 2026 ?
En , la rémunération d'un Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) s'établit généralement entre 2 083 € et 4 167 € brut mensuel. Ces données, basées sur les référentiels officiels, reflètent l'attractivité salariale du métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en France.
- Salaire Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) (1er décile)
- Plafond salarial observé parmi les offres les moins rémunérées (10 % du bas)
- 2083 €
- Salaire Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) (9e décile)
- Salaire d’entrée constaté dans les 10 % d’offres les mieux payées.
- 4167 €
- Score de salaire *
- Indice évaluant l'attractivité salariale.
- 8.6 / 10
* Un score élevé indique une attractivité salariale forte, traduisant des rémunérations élevées pour ce métier, tandis qu’un score faible suggère une attractivité plus modeste.
Quelles sont les conditions de travail pour le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en 2026 ?
L'exercice du métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) se caractérise par un environnement de travail dont l'indice de qualité est évalué à 9.0 /10. En , l'analyse des contraintes physiques et organisationnelles pour Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) montre un équilibre entre flexibilité et exigences opérationnelles.
- Score de conditions de travail * Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Indice évaluant la qualité des conditions de travail pour ce métier.
- 9.0 / 10
* Un score élevé (proche de 10) signifie que les conditions de travail pour le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) sont jugées très favorables.
Source : Évaluation multicritères Vocaneo (Contexte de travail France Travail) mise à jour en 2026.
Horaires et durée du travail du métier Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Condition :
- Travail en journée
Conditions de travail et risques professionnels du métier Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Condition :
- En bureau d'études
- Condition :
- Possibilité de télétravail
- Condition :
- Travail en mode projet
Lieux et déplacements du métier Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Condition :
- Zone nationale
Types de structures du métier Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Condition :
- Entreprises et milieux professionnels
- Condition :
- Laboratoire de recherche et développement
Statut d'emploi du métier Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
- Condition :
- Salarié secteur privé (CDI, CDD)
- Condition :
- Travailleur indépendant
Comment devenir Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en 2026 ?
Cet emploi est accessible avec un Bac + 5 Master, Diplôme d'ingénieur en informatique, mathématiques appliqués, en intelligence artificielle ou ingénierie des systèmes. Des connaissances en analyse de données et de langages Python, Java seraient un atout.
Score d'accessibilité*
Indice évaluant la facilité d'accès au métier.
5.3 / 10
* Un score élevé indique que ce métier est relativement accessible : les exigences en formation et en compétences sont modérées, facilitant ainsi l'accès pour un candidat. À l'inverse, un score faible suggère que le métier requiert un niveau de formation élevé et de nombreuses compétences spécifiques, ce qui le rend plus difficile d'accès.
Informations d’accès au métier
- Niveau d’étude minimal
- Bac +5 (Master, Diplôme d’ingénieur)
- Expérience requise
- Junior (0 à 2 ans)
- Durée typique de formation
- 18 mois
- Niveau de technicité
- 4 / 5
- Reconversion courte possible ?
- Oui*
*Une reconversion courte est envisageable via des formations professionnelles (bootcamps ou masters accélérés) de 12 à 18 mois axées IA. Pré-requis en programmation (Python) et maths; projets pratiques obligatoires; vérifiez admission et financement.
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Quelles sont les connaissances théoriques (savoirs) de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) ?
- Expertises techniques
- Adaptation des IA aux besoins spécifiques
- Collaboration interdisciplinaire en IA
- Développement de produits basés sur l'IA
- Evaluation de modèles d'IA
- Gestion de projets IA
- Intégration de systèmes d'intelligence artificielle
- Techniques d'optimisation pour IA
- Expertises scientifiques
- Connaissance approfondie en mathématiques
- Intelligence artificielle
- Langages informatiques
- Programmation en Python pour IA
- Utilisation de TensorFlow et PyTorch
- Veille technologique en intelligence artificielle
- Certifications
- Ingénieur diplômé de l'école nationale supérieure d'informatique pour l'industrie et l'entreprise spécialité informatique
- Ingénieur diplômé de l'école supérieure d'informatique, électronique, automatique
- Ingénieur diplômé de l'institut d'ingénierie informatique de Limoges
- Master mention informatique
Quelles sont les compétences techniques (savoir-faire) de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en 2026 ?
- Modéliser, prototyper, inventer
- Concevoir un algorithme
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Concevoir des algorithmes d'apprentissage automatique
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Développer des algorithmes pour l'analyse de données
- Concevoir et faire évoluer un modèle, un prototype
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Adapter les modèles d'IA aux changements de données ou de contexte
- Expérimenter, piloter la recherche et l'innovation
- Procéder à des tests, expérimentations
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Tester rigoureusement les modèles d'IA avant déploiement
- Réaliser une veille technique ou technologique pour anticiper les évolutions
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Analyser les tendances du marché pour anticiper les évolutions de l'IA
- Concevoir, développer, administrer un logiciel ou un SI
- Déployer, intégrer un logiciel, un système d'informations, une application
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Implémenter des solutions d'IA dans des environnements de production
- Administrer un système d'informations
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Assurer la maintenance et l'actualisation des systèmes d'IA
- Développer les nouvelles technologies
- Exploiter des solutions de Data Science ou d'Intelligence Artificielle
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Faciliter l'intégration de solutions d'intelligence artificielle dans les projets existants
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Optimiser les performances des systèmes d'IA
- Utiliser des logiciels spécifiques
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Utiliser des logiciels spécifiques aux sciences humaines pour l'analyse de données
- Analyser et structurer des données, informations
- Créer une documentation technique
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Documenter les processus et les architectures d'IA
- Réaliser une analyse ou modélisation statistique de données
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Développer des modèles prédictifs pour l'analyse de données
- Analyser, prévenir les risques
- Evaluer, prévenir, et gérer les risques et la sécurité
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Gérer les risques associés aux technologies d'IA
- Définir et mettre en oeuvre des protocoles de sécurité
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Implémenter des solutions de cybersécurité adaptées
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Traiter les données de manière sécurisée et conforme
- Contrôler la qualité
- Contrôler la qualité et la conformité d'un livrable
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Conduire des revues de code pour assurer la qualité des développements d'IA
- Élaborer et appliquer un cadre juridique ou règlementaire
- Respecter les règles d'éthique et de déontologie
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Intégrer des considérations éthiques dans l'analyse de données
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Respecter les normes éthiques dans le développement de l'IA
- Protéger l'environnement
- Réaliser un diagnostic environnemental
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Evaluer l'impact environnemental des projets d'IA
- Gérer la relation client, recueillir et analyser les besoins client
- Recueillir et analyser les besoins client
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Analyser les besoins des clients pour proposer des solutions d'IA adaptées
- Piloter un projet, une activité
- Concevoir et gérer un projet
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Planifier des projets d'IA en tenant compte des contraintes de temps et de budget
- Conduire une stratégie de développement
- Contrôler des indicateurs de performance, analyser et corriger des écarts
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Surveiller les performances des systèmes d'IA en temps réel
- Collaborer et favoriser la collaboration
- Participer à un projet pluridisciplinaire
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Collaborer avec des experts en éthique pour évaluer les projets d'IA
- Communiquer à l'oral
- Communiquer à l'oral en milieu professionnel
- Compétence Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) : Communiquer clairement les concepts d'IA aux parties prenantes non techniques
Source : France travail, Base de données CertifInfo et France Compétences, mise à jour en 2026.
Quel est le profil psychométrique idéal pour devenir Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) ?
Profil d'intérêts professionnels (RIASEC) pour le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Le profil d'intérêt type pour exercer le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Le test RIASEC identifie les dominantes d’intérêts professionnels à travers six types. Ces scores permettent de cerner les types d'activités et de contextes de travail privilégiés dans ce métier, offrant une meilleure compréhension des environnements dans lesquels il s’épanouit.
Les personnes investigatrices sont curieuses et analytiques. Elles aiment résoudre des problèmes complexes et travailler sur des projets impliquant des idées abstraites. Ces personnes sont attirées par les domaines de la recherche, des sciences, de la technologie et des mathématiques.
- Analyse approfondie des données pour concevoir des algorithmes.
- Résolution de problèmes complexes en utilisant des méthodes scientifiques.
- Reste à jour avec les avancées technologiques et recherche de nouvelles solutions.
Les personnes entreprenantes aiment diriger, convaincre et prendre des décisions. Elles apprécient les environnements compétitifs et les responsabilités. Elles sont attirées par les métiers liés à la gestion, à l'entrepreneuriat, aux affaires, à la politique et à la vente.
- Gestion de projets d'IA avec un aspect stratégique fort.
- Proposition de solutions innovantes aux clients, nécessitant une prise d'initiative.
- Peut impliquer la négociation de contrats pour des projets d'IA.
Les personnes réalistes aiment les activités concrètes, physiques ou manuelles. Elles apprécient les environnements pratiques et structurés, et préfèrent travailler avec leurs mains, des outils ou des machines. Elles sont attirées par les métiers liés à la nature, la mécanique, le bâtiment et le travail en extérieur.
- Implique des compétences techniques et pratiques dans la conception de systèmes.
- Nécessite des tests et ajustements pratiques des modèles d'IA.
- Peut nécessiter des interventions sur des infrastructures techniques.
Les personnes sociales aiment aider les autres, travailler en équipe et établir des relations humaines. Elles apprécient les métiers basés sur l’interaction, la pédagogie, la communication et l'entraide, tels que ceux de l’enseignement, de la santé ou du travail social.
- Collaboration avec des équipes multidisciplinaires.
- Nécessite d'analyser les besoins des clients, nécessitant des compétences interpersonnelles.
- Formation possible d'autres membres de l'équipe sur des technologies d'IA.
Les personnes conventionnelles préfèrent les tâches organisées, précises et répétitives. Elles aiment suivre des procédures et travailler avec des données ou des informations structurées. Elles sont attirées par les métiers de l'administration, de la comptabilité, de la gestion des documents ou du secrétariat.
- Travail dans des structures organisationnelles établies.
- Suivi de processus et méthodes standard pour le développement de solutions IA.
- Interaction avec des attentes et des normes professionnelles du secteur.
Les personnes artistiques sont créatives, originales et sensibles aux formes, aux sons et aux émotions. Elles aiment les activités qui leur permettent d'exprimer leur imagination et leur créativité, comme la peinture, la musique, l'écriture, le design ou le théâtre.
- Créativité requise dans la conception de solutions sur mesure.
- Peu d'accent sur l'expression personnelle ou artistique dans les missions.
- Peut impliquer une certaine innovation mais peu de design esthétique.
Scores de personnalité Big Five (OCEAN) pour le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
La personnalité type pour exercer le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Le test de personnalité Big Five (OCEAN) évalue cinq grands traits de personnalité. Ces scores offrent une compréhension approfondie des caractéristiques psychologiques associées à ce métier, mettant en lumière les traits de personnalité les plus valorisés dans l'exercice de cette profession.
L'ouverture à l'expérience décrit la propension d'une personne à rechercher la nouveauté, à être curieuse et imaginative. Les personnes ayant un score élevé dans cette dimension sont souvent créatives, curieuses et ouvertes aux idées nouvelles. Elles apprécient l'art, les expériences inédites et la réflexion profonde. À l'inverse, les personnes ayant un score faible préfèrent la routine, les choses concrètes et sont moins enclines à l'introspection.
- Nécessité d'innover et de concevoir des solutions créatives en IA.
- Exploration de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique.
- Adaptation aux avancées technologiques rapides dans le domaine.
La conscience reflète le degré d'organisation, de rigueur et de responsabilité d'une personne. Ceux qui obtiennent un score élevé sont souvent méthodiques, disciplinés et fiables. Ils planifient leurs activités et s'efforcent de respecter leurs engagements. À l'inverse, un score faible peut indiquer un comportement spontané, parfois désorganisé ou distrait, préférant agir selon l'instant plutôt que de suivre un plan strict.
- Exigence de rigueur dans la conception et l'optimisation d'algorithmes.
- Respect des normes et des exigences techniques dans les projets.
- Planification et gestion minutieuse des projets d'IA.
L'agréabilité mesure la tendance d'une personne à être compatissante, coopérative et bienveillante envers autrui. Les personnes agréables sont souvent empathiques, prêtes à aider et cherchent à éviter les conflits. À l'inverse, un score faible peut indiquer une personnalité plus franche, directe et parfois compétitive, accordant plus d'importance à leurs besoins qu'à ceux des autres.
- Importance de la coopération pour intégrer des systèmes d'IA dans des applications existantes.
- Travail en équipe pour résoudre des problèmes spécifiques de manière harmonieuse.
- Gestion des relations avec les clients pour écouter et adapter les solutions.
L'extraversion décrit le degré d'énergie sociale d'une personne et son besoin d'interactions avec les autres. Les individus extravertis sont souvent sociables, expressifs et aiment être entourés. Ils tirent leur énergie des échanges sociaux. À l'inverse, un score faible dans cette dimension reflète une préférence pour la solitude, l'introspection et des interactions sociales plus limitées.
- Interactions fréquentes avec des équipes multidisciplinaires.
- Communication nécessaire pour analyser les besoins des clients.
- Partage de connaissances et collaboration au sein de l'équipe.
Le névrosisme reflète la stabilité émotionnelle et la propension d'une personne à ressentir des émotions négatives comme l'anxiété, la colère ou la dépression. Les individus ayant un score élevé dans cette dimension peuvent être plus sensibles au stress, avoir des sautes d'humeur et se sentir facilement dépassés par les événements. À l'inverse, un score faible indique une personne calme, résiliente et peu encline à ressentir des émotions négatives de manière prolongée.
- Mieux adapté à un environnement technique stable.
- Nécessité de rester concentré sous pression lors des tests et ajustements.
- Gestion des défis techniques sans stress émotionnel excessif.
Scores de valeurs universelles (SVS) pour le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Le profil de valeurs type pour exercer le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA)
Le test des valeurs universelles (SVS) mesure l'importance relative de différentes valeurs fondamentales associées à ce métier. Ces scores permettent de mieux comprendre les dimensions éthiques et culturelles du métier, offrant ainsi un aperçu de l'environnement de travail et des priorités professionnelles qui y sont associées.
La réussite représente le désir de se distinguer et de démontrer ses compétences. Les individus avec un score élevé recherchent l'excellence personnelle et le succès dans ce qu'ils entreprennent. Ils sont motivés par la reconnaissance de leurs réalisations. Un score faible peut indiquer une moindre préoccupation pour la compétition ou le succès social.
- S'emploie à atteindre des résultats concrets par l'innovation.
- Évalue et optimise la performance des algorithmes.
- Compétition constante pour rester à la pointe des avancés technologiques.
La stimulation reflète le besoin d'excitation, de nouveauté et de défis. Les individus ayant un score élevé recherchent l'aventure et aiment sortir de leur zone de confort. Ils sont attirés par les expériences inédites et les changements fréquents. À l'inverse, un score faible peut indiquer une préférence pour la stabilité, la routine et un mode de vie prévisible.
- Travaille sur des projets à la pointe de la technologie.
- Rencontre régulièrement des défis variés.
- Doit s'adapter aux évolutions rapides du domaine.
L'autonomie met en avant l'importance de la liberté de pensée et d'action. Les personnes autonomes privilégient la créativité, l'indépendance et la prise de décision personnelle. Elles cherchent à façonner leur propre destin selon leurs valeurs. Un score faible peut indiquer une plus grande conformité aux règles et aux attentes sociales.
- Possède une grande autonomie dans la gestion de projets.
- Doit faire preuve de créativité pour résoudre des problèmes techniques.
- Espace pour l'initiative dans la conception d'algorithmes.
La conformité reflète l'adhésion aux normes sociales et le respect des règles établies pour maintenir l'ordre social. Les personnes conformistes évitent les comportements qui pourraient perturber l'harmonie collective. À l'inverse, un score faible peut indiquer une tendance à remettre en question les règles et à agir selon ses propres convictions, même si cela implique de défier l'autorité.
- Suit des normes industrielles strictes en matière de développement logiciel.
- Doit respecter l'éthique et les réglementations dans l'IA.
- Pratique des démarches standards pour garantir la qualité.
Le pouvoir reflète le désir de contrôle, de domination et de statut social élevé. Les personnes ayant un score élevé dans cette dimension cherchent à influencer les autres et à maintenir leur position d'autorité. Elles accordent une grande importance à la reconnaissance et aux privilèges. À l'inverse, un score faible peut indiquer un désintérêt pour l’autorité et une préférence pour l'égalité entre tous.
- Peut superviser des projets et des équipes.
- Doit influencer les décisions techniques.
- Dispose d'une certaine autorité dans son domaine.
L'universalisme reflète l'engagement en faveur de l'égalité, de la tolérance et du respect pour tous les êtres vivants. Les individus ayant un score élevé dans cette dimension sont préoccupés par le bien-être de l'humanité et de l'environnement. Ils prônent l'ouverture d'esprit et la justice sociale. Un score faible peut indiquer une préoccupation moindre pour les enjeux globaux ou les différences culturelles.
- Les solutions doivent tenir compte du bien commun et de l'éthique.
- Recherche parfois des applications bénéfiques pour la société.
- Inclusion de l'impact environnemental dans certaines solutions IA.
La bienveillance représente le souci du bien-être des proches et la volonté d'entretenir des relations harmonieuses. Les personnes bienveillantes sont prêtes à aider, à soutenir et à protéger leurs proches. Un score faible peut refléter une approche plus individualiste ou une priorité donnée à ses propres besoins plutôt qu'à ceux des autres.
- Collabore avec des équipes multidisciplinaires pour servir les clients.
- Doit comprendre les besoins des utilisateurs pour créer des solutions adaptées.
- Favorise une culture de partage et d'entraide au sein de l'équipe.
La sécurité représente le besoin de stabilité, de sûreté et de protection. Les personnes ayant un score élevé valorisent un environnement prévisible et sécurisant, tant sur le plan personnel que social. Elles cherchent à éviter les risques et les incertitudes. Un score faible peut refléter une tolérance plus élevée à l'imprévu et un mode de vie plus aventureux.
- Prend en compte la sécurité des données dans ses projets.
- Cherche à minimiser les risques liés aux algorithmes.
- Doit assurer la protection des systèmes développés.
L'hédonisme exprime la recherche du plaisir et du bien-être personnel. Les personnes hédonistes apprécient la gratification immédiate et les expériences plaisantes, telles que les loisirs et le divertissement. Un score faible peut refléter un mode de vie plus austère ou une tendance à privilégier le devoir et les responsabilités sur le plaisir.
- Peut inclure des éléments de confort en milieu de travail.
- Recherche de satisfaction dans l'innovation.
- Les plaisirs peuvent être secondaires dans un cadre très technique.
La tradition exprime l'attachement aux coutumes, aux croyances et aux pratiques culturelles ou religieuses transmises de génération en génération. Les personnes ayant un score élevé respectent les valeurs héritées du passé et cherchent à préserver ces traditions. Un score faible peut indiquer une ouverture au changement et une préférence pour l'innovation par rapport aux conventions établies.
- Respect des pratiques établies dans le développement algorithmique.
- Adopte des méthodologies éprouvées.
- Peut parfois s'écarter des traditions pour innover.
Quels sont les centres d'intérêt liés au métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) ?
- Le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est associé à l'intérêt : J'ai le souci du détail
- Le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est associé à l'intérêt : J'aime faire des découvertes
- Le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est associé à l'intérêt : Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies
Comment appelle-t-on aussi le métier de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) en 2026 ?
Le poste de Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également répertorié sous les intitulés et variantes suivants :
- Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également connu sous le nom de : Développeur / Développeuse IA
- Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également connu sous le nom de : Développeur / Développeuse Machine Learning
- Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également connu sous le nom de : Expert / Experte en Intelligence Artificielle
- Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également connu sous le nom de : IA Product Manager
- Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également connu sous le nom de : Ingénieur / Ingénieure en apprentissage automatique
- Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également connu sous le nom de : Ingénieur / Ingénieure machine learning
- Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) est également connu sous le nom de : Prompt engineer
| Attribut | Détails sémantiques pour Ingénieur / Ingénieure en Intelligence Artificielle (IA) |
|---|---|
| Intitulés alternatifs | Développeur / Développeuse IA, Développeur / Développeuse Machine Learning, Expert / Experte en Intelligence Artificielle, IA Product Manager, Ingénieur / Ingénieure en apprentissage automatique, Ingénieur / Ingénieure machine learning, Prompt engineer |
| Centres d'intérêt | J'ai le souci du détail, J'aime faire des découvertes, Je suis passionné / passionnée par les nouvelles technologies |
Source des synonymes et intérêts : Référentiel officiel ROME 4.0 (France Travail) et base de données Vocaneo mise à jour en 2026.