La prochaine vague de recrutements dans l’IA se forme au niveau débutant. Une nouvelle enquête de Study.com auprès de responsables du recrutement aux États-Unis désigne la sécurité, la recherche, la science des données et l’IA générative comme les métiers qui progressent le plus rapidement pour les nouveaux venus à l’approche de 2026.
Le rapport détaille les pénuries croissantes dans la robotique, l’IA générative et la gouvernance de l’IA, montrant où la demande en début de carrière devrait ensuite se renforcer.
- Les cinq métiers débutants qui prennent la tête du classement de l’IA
- Les pénuries de talents que les entreprises s’attendent à voir s’accentuer
- Ce que les nouveaux venus sont censés apporter
- Les voies de développement des compétences privilégiées par les entreprises pour les recrutements en début de carrière
- Ce qui distingue les candidats solides des autres
Les cinq métiers débutants qui prennent la tête du classement de l’IA
Les responsables du recrutement ont indiqué que cinq métiers en début de carrière progressaient le plus rapidement, tandis que les entreprises développent leurs activités liées à l’IA pour 2026, dans des domaines allant de la sécurité et la recherche au traitement des données, à la production créative et à l’assistance à l’entraînement des modèles.
“Les données de Study.com montrent que les métiers débutants de l’IA se diversifient rapidement, les postes affichant la plus forte croissance allant de la sécurité de l’IA et de l’assistance à la recherche à la création de contenus par IA générative et à l’annotation de données », a déclaré Stacy Redd DeMartini, directrice du contenu et des services chez Study.com, dans un e-mail adressé à eWEEK.
- Analyste de la sécurité et des risques liés à l’IA (49 %) : Il s’agit du métier débutant le plus demandé dans l’étude. Ces analystes surveillent les systèmes d’IA, évaluent les risques, examinent les lacunes en matière de conformité et contribuent à la réponse aux incidents, tandis que les entreprises intègrent des modèles à un nombre croissant de produits et de services.
- Assistant de recherche en IA (42 %) : Les assistants de recherche aident les équipes spécialisées dans l’IA à faire avancer les développements en préparant des jeux de données, en menant des expériences, en analysant la littérature scientifique, en prototypant des modèles et en évaluant les résultats au sein de chaînes de R&D qui évoluent rapidement.
- Data scientist junior (34 %) : Les data scientists juniors prennent en charge les tâches analytiques fondamentales, notamment le nettoyage et l’exploration des données, la modélisation de référence, la visualisation et l’ingénierie des caractéristiques, qui préparent les systèmes de plus grande envergure à la mise en production.
- Créateur de contenus par IA générative (32 %) : Ces créateurs produisent et affinent des textes, des images et des contenus audio générés par l’IA, testent des stratégies de formulation des prompts et collaborent avec les équipes de design et de marketing, tandis que les entreprises développent leurs chaînes automatisées de production de contenus.
- Spécialiste de l’annotation de données (27 %) : Les spécialistes de l’annotation étiquettent et vérifient les données utilisées pour entraîner des modèles d’IA, fournissant les données d’entrée de haute qualité dont les systèmes supervisés continuent de dépendre à mesure que leur complexité et leur échelle augmentent.
Ensemble, ces métiers montrent que les recrutements en début de carrière se concentrent autour des moteurs essentiels des systèmes d’IA actuels.
Les pénuries de talents que les entreprises s’attendent à voir s’accentuer
Selon l’étude, plusieurs domaines de l’IA s’engagent dans 2026 avec une demande nettement supérieure aux talents disponibles.
La robotique et l’automatisation arrivent en tête, à 70 %, les entreprises recherchant des professionnels capables de concevoir, tester et entretenir des systèmes automatisés dans les secteurs de la production, de la logistique et des services. L’IA générative suit, à 67 %, portée par la volonté de produire et d’affiner à grande échelle des textes, des images et d’autres contenus générés par l’IA.
Des pénuries se forment également dans la gouvernance de l’IA et la conformité, à 52 %, ce qui reflète le besoin croissant de collaborateurs capables de s’orienter dans l’usage responsable de l’IA et les nouvelles réglementations.
Des viviers plus réduits dans la vision par ordinateur (48 %), le traitement automatique du langage naturel (NLP) (37 %) et l’IA appliquée à l’industrie (26 %) complètent la liste des domaines où les talents spécialisés restent les plus difficiles à trouver.
Ce que les nouveaux venus sont censés apporter
Les responsables du recrutement recherchaient des candidats en début de carrière capables de maîtriser les fondamentaux. La préparation et l’analyse des données arrivent en tête de la liste technique, à 62 %, suivies par l’expérience pratique des outils d’IA générative, à 58 %.
Les notions fondamentales du cloud, comme le déploiement de prototypes sur AWS ou Azure, atteignent 55 %, tandis que les connaissances en matière d’IA responsable et de sécurité suivent de près, à 51 %. Les outils low-code et les connaissances propres au domaine complètent l’ensemble des compétences qui, selon les responsables, aident les nouveaux venus à contribuer rapidement.
Les compétences comportementales pèsent presque autant. L’adaptabilité arrive en tête, à 66 %, devant la résolution de problèmes et la communication, à 50 % chacune. Les employeurs apprécient également la créativité, la prise de décision éthique et les notions de base en gestion de projet, des qualités qui, selon eux, aident les recrues juniors à travailler au sein d’équipes pluridisciplinaires et dans des cycles de développement rapides.
Les voies de développement des compétences privilégiées par les entreprises pour les recrutements en début de carrière
« Les employeurs affirment que les compétences pratiques sont les plus importantes — la formation en situation de travail et les certifications devancent désormais les diplômes traditionnels », a déclaré DeMartini, en présentant les résultats de l’enquête :
- Formation en situation de travail ou apprentissage (67 %): Les projets réels et les retours directs restent la voie la plus valorisée pour développer des compétences pratiques en IA.
- Certifications reconnues par le secteur (61 %): Les certifications délivrées par des fournisseurs comme Google, AWS et Microsoft rassurent les employeurs quant aux bases techniques des candidats.
- Formation universitaire (58 %): Les cursus en informatique, en mathématiques et en analyse de données restent des fondations solides pour nombre de recrutements débutants.
- Formation en ligne ou à son propre rythme (52 %): Les plateformes flexibles aident les candidats à se familiariser avec les outils d’IA et les flux de travail liés aux données, à leur propre rythme.
- Mentorat ou accompagnement (46 %): L’accompagnement de praticiens expérimentés renforce le jugement et les compétences en résolution de problèmes des nouveaux venus.
« Près de la moitié des responsables du recrutement déclarent que les portfolios pèsent autant que la formation, ce qui souligne combien l’expérience pratique devient essentielle pour les nouveaux venus dans l’IA », a ajouté DeMartini.
Ce qui distingue les candidats solides des autres
Lorsque les CV commencent à se ressembler, les équipes de recrutement s’appuient sur quelques indicateurs clairs.
Les certifications reconnues par le secteur arrivent en tête, à 49 %, et rassurent les employeurs quant aux bases techniques des candidats. Les portfolios de projets personnels suivent, à 39 %, en apportant une preuve concrète de compétences pratiques qui vont au-delà de la formation. Les stages et l’expérience en freelance atteignent 37 %, tandis que les connaissances sectorielles dans des domaines comme la santé, la finance ou l’éducation ont aidé 33 % de candidats supplémentaires à se démarquer.
Les responsables ont indiqué que le processus de recrutement comportait toujours des difficultés, comme la concurrence entre les offres, les écarts de rémunération, les candidats disposant de trop de connaissances théoriques et pas assez de pratique, ainsi que le manque de diversité au sein des viviers de candidats.
La plupart des recrutements en début de carrière se font sur LinkedIn (70 %) et Indeed (57 %), et plus de la moitié des postes débutants devraient suivre un modèle de travail hybride (52 %), les équipes combinant collaboration sur site et flexibilité à distance.
Pour les demandeurs d’emploi, l’année à venir pourrait ouvrir des voies plus claires vers ce secteur, mais aussi s’accompagner d’exigences accrues, les employeurs recherchant des candidats capables de contribuer dès le premier jour.
De nouvelles conclusions de McKinsey laissent entrevoir une transformation plus vaste à venir, estimant que jusqu’à 50 % des emplois aux États-Unis pourraient être automatisés si les entreprises adoptaient pleinement les outils d’IA et la robotique.