Les métiers du futur à l'ère de l'IA

Court terme, moyen terme et prospective.

Dans son article « The salt in the AI cake: seven emerging jobs no one is preparing for » (https://medium.com/user-experience-design-1/the-salt-in-the-ai-cake-seven-emerging-jobs-no-one-is-preparing-for-8c2664a452a3), Patrizia Bertini propose une métaphore saisissante : il est impossible de rattraper un gâteau préparé avec du sel plutôt que du sucre. Il faut tout recommencer.

Cette image illustre le défi majeur de l'IA responsable : on ne peut pas « retrofitter » la conformité, l'éthique ou la gouvernance après coup. Cette réalité crée une demande sans précédent pour les métiers de demain : des professionnels capables non seulement de construire les systèmes d'IA, mais de les questionner, les auditer et les gouverner.

Métiers à court terme (2025-2027) : l'urgence réglementaire

L'entrée en vigueur de l'EU AI Act crée une demande immédiate. Depuis février 2025, les obligations de « AI literacy » s'appliquent ; les systèmes à haut risque devront être conformes d'ici août 2027. Selon McKinsey, seules 43% des organisations cherchent à atténuer les risques de conformité.

• Spécialiste en conformité IA : traduit les exigences réglementaires (EU AI Act, RGPD) en pratiques opérationnelles.
• Auditeur de décisions IA : questionne et valide les décisions algorithmiques. L'article 14 de l'EU AI Act exige une supervision humaine pour les systèmes à haut risque.
• Ingénieur prompt : optimise les interactions avec les modèles génératifs. Plus de 3,2 millions d'inscriptions en formation GenAI en 2024 selon Coursera !
• IA data engineer : adapte l'infrastructure sans laquelle aucune initiative IA ne peut réussir.
• Spécialiste cybersécurité IA : sécurise les pipelines de données. Une recherche Anthropic/Alan Turing Institute révèle que quelques documents malveillants suffisent à compromettre les plus grands modèles.

A moyen terme (2027-2030) : le passage à l'échelle

Si 88% des organisations utilisent l'IA seulement 38% ont dépassé la phase pilote. Le défi : transformer les expérimentations en valeur tangible.

• Architecte de responsabilité humaine : conçoit les processus préservant la responsabilité humaine. 62% des organisations expérimentent déjà des agents IA…
• Analyste de dérive IA : l'IA ne détruit rien bruyamment, elle dégrade silencieusement. Ce rôle traque la performance des modèles dans le temps et leur impact sur l’entreprise.
• Stratège en implémentation IA responsable : fait le pont entre équipes techniques, RH et juridiques pour une conformité intégrée.
• Designer d'explicabilité : traduit les décisions algorithmiques en explications accessibles (article 13, EU AI Act). Bonne chance pour déchiffrer la boîte noire surtout lorsqu’elle n’est pas déterministe !
• Curateur de données hybride : selon PwC, les compétences évoluent 66% plus vite dans les emplois exposés à l'IA.

A plus long terme (2030+) : l'IA physique et autonome

Jensen Huang (Nvidia) prédit que l'IA physique (des systèmes qui perçoivent, décident et agissent dans le monde réel) deviendra essentielle. Ces rôles restent spéculatifs mais méritent attention.

• Designer d'interactions multimodales : orchestre la collaboration entre multiples agents IA et supervision humaine.
• Spécialiste en éthique IA : développe des cadres éthiques et réalise des audits de biais. Requiert des formations interdisciplinaires.
• Opérateur de systèmes d'IA physique : supervise robots, drones et véhicules autonomes dans les domaines opérationnels.
• Gardien de la cognition humaine : veille à ce que l'IA amplifie les capacités humaines plutôt qu'elle ne les érode.

Les compétences transversales

L'OCDE 2025 révèle un paradoxe : la majorité des travailleurs exposés à l'IA n'auront pas besoin de compétences spécialisées, mais d'une « AI literacy » générale. Pourtant, moins de 5% des formations analysées parlent d’IA.

Le World Economic Forum prévoit un gain net de 78 millions d'emplois d'ici 2030 (170 millions créés, 92 millions déplacés).

La question n'est pas de savoir si ces rôles existeront, ils émergent déjà. La question est de savoir si nous investirons dans l'expertise nécessaire avant que les systèmes n'échouent.

Sources principales :

Bertini, P. (2025). « The salt in the AI cake ». UX Collective. uxdesign.cc - McKinsey (2025). State of AI 2025: Agents, innovation, and transformation. - WEF (2025). Future of Jobs Report 2025. - PwC (2025). Global AI Jobs Barometer. - OCDE (2025). Bridging the AI Skills Gap. - Anthropic / UK AI Security Institute / Alan Turing Institute (2025). Data poisoning research.

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