Les meilleurs emplois dans le domaine de l'apprentissage automatique en 2026 et comment les obtenir

Lorsque la plupart des personnes entendent les mots « apprentissage automatique », la première chose qui leur vient à l'esprit est la science des données.

Surnommé « le métier le plus sexy du XXe siècle » par la Harvard Business Review en 2011, le domaine de la science des données a connu une croissance considérable au cours de la dernière décennie. Des étudiants, des diplômés et des professionnels issus de divers horizons se sont empressés de se lancer dans ce secteur et d'obtenir un poste dans le domaine de la science des données. Beaucoup d'entre eux y sont parvenus en suivant simplement des cours en ligne et en apprenant par eux-mêmes la matière enseignée.

La quantité de données collectées par les organisations a connu une croissance exponentielle au cours des dernières années. augmenté de manière exponentielle au cours des dernières années, ce qui a entraîné l'émergence de nombreux nouveaux postes dans le domaine de l'apprentissage automatique. 

Dans cet article, nous aborderons quelques options de carrière liées à l'apprentissage automatique qui méritent d'être envisagées en 2026.

Les 7 meilleurs emplois dans le domaine de l'apprentissage automatique

Ci-dessous, nous avons mis en évidence certains des emplois les plus recherchés dans le domaine de l'apprentissage automatique en 2026. Nous avons également sélectionné certaines des compétences essentielles dont vous aurez besoin pour exercer ces fonctions, ainsi que des formations qui peuvent vous aider à obtenir les emplois correspondants. Si vous recherchez les meilleures opportunités dans le domaine de l'apprentissage automatique au sein de l'industrie des données, veuillez consulter la rubrique Emplois de DataCamp afin de trouver des postes adaptés à vos compétences.

1. Spécialiste en science des données

Tout d'abord, examinons le rôle d'un data scientist afin de mieux comprendre en quoi consiste réellement ce métier.

Les scientifiques des données sont des personnes qui apportent une valeur ajoutée à une organisation grâce à l'utilisation des données. 

En tant que data scientist, vous devez être capable de collecter, de prétraiter et d'analyser de grandes quantités de données afin de développer des idées permettant de résoudre un problème commercial. Vous serez également amené à utiliser des techniques de modélisation par apprentissage automatique afin de développer des prévisions qui stimulent la croissance de l'entreprise.

Compétences requises pour devenir data scientist :

Les scientifiques des données doivent maîtriser au moins un langage de programmation, généralement R ou Python. Vous devriez également être en mesure d'extraire et de manipuler des données à l'aide de SQL, de créer des algorithmes d'apprentissage automatique et d'analyser des ensembles de données à l'aide de techniques statistiques. Les packages Python tels que Numpy, Pandas, Matplotlib et Keras sont couramment utilisés par les équipes de science des données dans les entreprises pour l'analyse des données et la création de modèles. Il est recommandé d'apprendre à utiliser ces packages, car certains recruteurs en science des données évalueront vos connaissances à leur sujet.

Si vous souhaitez développer vos compétences en science des données et décrocher un emploi dans ce domaine, DataCamp propose deux excellents cursus professionnels pour vous aider à démarrer : Science des données avec Python et Science des données avec R.

En tant que data scientist, vous serez également amené à traduire les exigences commerciales en modèles fonctionnels d'apprentissage automatique. Pour ce faire, il est nécessaire de bien maîtriser le domaine dans lequel vous travaillez. Si vous envisagez de travailler dans le domaine du marketing, par exemple, il est recommandé de vous familiariser avec certains indicateurs et termes marketing fréquemment utilisés, car cela vous aidera à mieux comprendre les enjeux commerciaux avant de procéder à une analyse.

Veuillez noter ce cours d'analyse marketing proposé par DataCamp pour acquérir des connaissances spécifiques à ce domaine et vous démarquer des autres aspirants à la science des données.

Pour mieux comprendre ce que les entreprises attendent des data scientists, veuillez consulter cette offre d'emploi publiée par HP :

Selon Glassdoor, en 2026, le salaire moyen d'un data scientist aux États-Unis sera compris entre 143 000 et 197 000 dollars par an.. Dans les grandes entreprises technologiques telles que Googleet Metaet Apple, ce chiffre passe à 170 000 dollars en moyenne, et atteint près de 300 000 dollars pour les personnes les mieux rémunérées. 

2. Ingénieur MLOps

Les ingénieurs MLOps mettent en production et adaptent les modèles prédictifs développés par les scientifiques des données. Leur rôle consiste à transformer le code de science des données en un produit final fonctionnel avec lequel les utilisateurs peuvent interagir.

Voici un exemple du type de tâches que vous serez amené à accomplir en tant qu'ingénieur MLOps :

Vous rejoignez une compagnie aérienne, et les data scientists y développent un algorithme d'apprentissage automatique afin de prédire les utilisateurs les plus susceptibles de souscrire une assurance voyage. Le modèle complet est créé dans un notebook Jupyter, et il est nécessaire de l'intégrer au site web de l'entreprise.

Le système que vous développez devrait être en mesure de rediriger les clients vers différents points de contact sur le site web en fonction de leurs actions. Par exemple, si l'algorithme d'apprentissage automatique prédit que le client est susceptible de souscrire une assurance, celui-ci sera redirigé vers une page Web présentant différents plans d'assurance voyage. 

Après avoir déployé l'algorithme d'apprentissage automatique, il est nécessaire de mettre en place un processus permettant de surveiller en continu les performances du modèle. Les données réelles sont en constante évolution, ce qui peut entraîner une dégradation du modèle prédictif. Il est nécessaire de vérifier régulièrement les mesures et les journaux afin de comprendre où se situent les problèmes. Si le modèle ne fonctionne pas correctement en production, il pourrait être nécessaire de le réentraîner.

Il est également nécessaire de procéder à la gestion des versions des données et des modèles lorsque cela est requis. Toute modification apportée à l'ensemble de données d'apprentissage ou à l'algorithme prédictif doit être suivie, et les versions précédentes doivent être conservées afin de garantir leur restauration à tout moment.   

Enfin, en tant qu'ingénieur MLOps, il est essentiel de vérifier que le système que vous développez est sécurisé et qu'aucune donnée sensible des utilisateurs n'est compromise. Pour ce faire, vous pouvez mettre en place des mécanismes de contrôle d'accès, vérifier que l'infrastructure créée respecte les politiques de conformité et introduire des capacités efficaces de reporting de modèles.

Compétences requises pour devenir ingénieur MLOps :

En tant qu'ingénieur MLOps, vous n'aurez généralement pas à créer un algorithme prédictif à partir de zéro. Cependant, vous devrez tout de même être capable de travailler avec des bibliothèques d'apprentissage automatique telles que Tensorflow, Keras et PyTorch. Veuillez donc vous assurer de les ajouter à votre arsenal.

Il est également nécessaire de comprendre les principes fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique, car une grande partie de votre travail consiste à refactoriser les codes des scientifiques des données et à les rendre prêts pour la production.

Enfin, étant donné que votre tâche principale consiste à automatiser les workflows d'apprentissage automatique, il est essentiel de bien comprendre les concepts liés au développement logiciel et au MLOps, tels que les pipelines CI/CD. 

Pour mieux comprendre ce que les entreprises attendent exactement d'un ingénieur MLOps, veuillez consulter cette offre d'emploi d'ingénieur MLOps publiée par Manifold :

Le salaire moyen d'un ingénieur MLOps aux États-Unis est de 164 000 dollars par an.

3. Ingénieur en apprentissage automatique

Alors que le travail d'un data scientist consiste principalement à créer des modèles prédictifs, un ingénieur en apprentissage automatique conçoit des produits d'IA évolutifs avec lesquels les utilisateurs finaux peuvent interagir. 

Il existe quelques différences entre un ingénieur en apprentissage automatique et un scientifique des données.

Les scientifiques des données écrivent principalement du code en R ou en Python, analysent les données et élaborent des modèles prédictifs afin de résoudre les problèmes commerciaux d'une entreprise. Une grande partie de leur travail est hautement statistique et vise à générer des informations commerciales pertinentes.

D'autre part, les ingénieurs en apprentissage automatique sont chargés de créer et de former des pipelines d'apprentissage automatique. Dans certains cas, ils effectuent également des tâches MLOps telles que la mise en production de ces modèles et la surveillance continue et le réentraînement des algorithmes prédictifs lorsque cela est nécessaire. 

Voici un exemple du type de tâche sur laquelle vous travaillerez en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique :

Vous êtes recruté par une entreprise de streaming musical et intégrez l'équipe produit. Vous êtes invité à développer un pipeline de système de recommandation et à déployer ce modèle en production. L'application que vous déployez doit collecter les données des utilisateurs et fournir à chaque client des recommandations personnalisées en fonction de ses préférences musicales existantes. Il est également nécessaire de surveiller en permanence les performances du modèle et de réentraîner le système de recommandation lorsque cela s'avère nécessaire.

Compétences requises pour devenir ingénieur en apprentissage automatique :

Les ingénieurs en apprentissage automatique se situent à la croisée de la science des données et du génie logiciel et doivent posséder des connaissances dans ces deux domaines. Si vous souhaitez devenir ingénieur en apprentissage automatique, assurez-vous d'acquérir des connaissances en statistiques, en probabilités et dans les principes fondamentaux de la modélisation de l'apprentissage automatique. 

Il est également nécessaire de comprendre les principes du génie logiciel tels que l'abstraction, la modularité et le contrôle de version, car vous serez amené à créer des applications évolutives avec lesquelles les utilisateurs finaux interagiront. 

Enfin, en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, il est nécessaire de posséder des connaissances en MLOps et de bien maîtriser les meilleures pratiques liées au déploiement de modèles de science des données en production.

Voici une capture d'écran de l'offre d'emploi d'ingénieur en apprentissage automatique chez Spotify :

Selon Indeed, le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique aux États-Unis est de 162 000 dollars par an. 162 000 dollars par an. Cependant, de grandes entreprises telles que Metaet Netflixet Apple offrent un salaire de base supérieur à 180 000 dollars pour un poste d'ingénieur en apprentissage automatique, ce qui est comparable aux salaires de leurs data scientists.

Si vous souhaitez acquérir les compétences nécessaires pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, le cours « Machine Learning Fundamentals with Python » de DataCamp cours « Machine Learning Fundamentals with Python » de Datacamp est un excellent point de départ.

Vous pouvez également consulter cet article pour mieux comprendre le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique et comment devenir l'un d'entre eux. 

Avertissement : Les rôles de data scientist, d'ingénieur en apprentissage automatique et d'ingénieur MLOps se recoupent largement. Bien que cet article fournisse une explication des trois rôles sur la base de leurs définitions traditionnelles, les entreprises peuvent recruter pour ces postes de manière interchangeable. 

4. Consultant en science des données

En tant que consultant en science des données, vous collaborerez avec un cabinet de conseil afin de développer des solutions d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour leurs clients. 

Dans un poste type en science des données, vous travaillez pour une seule entreprise dans un domaine fixe et résolvez des problèmes commerciaux au sein de l'organisation. Cependant, en tant que consultant, vous travaillerez sur de nombreux projets avec des clients issus de différents secteurs.

Il existe deux types de consultants en science des données. Le premier est un consultant en stratégie d'apprentissage automatique qui élabore une stratégie basée sur l'intelligence artificielle pour résoudre le problème d'un client, mais ne la met pas en œuvre. Les cabinets de conseil de premier plan tels que McKinsey et BCG appartiennent à cette catégorie, et leurs consultants conceptualisent des solutions plutôt que de développer des systèmes de bout en bout.

Le deuxième type de consultant en science des données est le constructeur. Des entreprises telles que Deloitte et Accenture relèvent de cette catégorie, et leurs scientifiques des données mettent effectivement en œuvre des produits d'IA pleinement fonctionnels pour leurs clients.

Compétences requises pour devenir consultant en science des données :

Il existe de nombreux recoupements entre le rôle d'un data scientist standard et celui d'un consultant en science des données. Ils doivent tous deux être capables de développer des algorithmes d'apprentissage automatique, d'analyser de grandes quantités de données et d'apporter une valeur ajoutée à l'entreprise grâce à leur expertise.

Cependant, les consultants en science des données doivent également souvent posséder des compétences exceptionnelles en matière de communication et de présentation, car ils sont en contact avec les clients. La plus grande force d'un consultant réside dans sa capacité à transformer des données en informations exploitables que les personnes non spécialisées peuvent facilement assimiler. 

Si vous envisagez de devenir consultant en science des données et souhaitez perfectionner vos compétences en matière de narration de données, nous vous recommandons de suivre le cours cours «Concepts de communication des données »proposé par DataCamp.

De plus, étant donné que les consultants travaillent sur de nombreux projets différents pour divers clients, ils doivent être capables d'utiliser un large éventail d'outils. Par exemple, alors que la plupart des entreprises exigent la maîtrise de R ou de Python comme prérequis pour un poste dans le domaine de l'apprentissage automatique, McKinsey demande généralement aux candidats de maîtriser les deux langages pour devenir consultant. 

Voici une capture d'écran de la description de poste de McKinsey pour un consultant en science des données :

Selon Glassdoor, le salaire moyen d'un consultant en science des données est de 118 000 dollars par an. 118 000 dollars par an. Cependant, les cabinets de conseil de premier plan tels que McKinsey et BCG rémunèrent leurs consultants en science des données entre 160 000 et 200 000 dollars par an en moyenne.

5. Chercheur en apprentissage automatique

Alors qu'un data scientist élabore des modèles d'apprentissage automatique pour générer de la valeur commerciale, un chercheur scientifique crée des solutions d'IA personnalisées à partir de zéro. Un chercheur en apprentissage automatique travaille dans un milieu universitaire ou dans une grande entreprise telle que Google qui finance la recherche.

La recherche en apprentissage automatique est très théorique, et les chercheurs se concentrent généralement sur le développement de nouveaux modèles d'apprentissage automatique ou sur l'amélioration des performances des algorithmes existants. 

Il existe un contraste marqué entre les praticiens de l'apprentissage automatique et les chercheurs scientifiques.

Dans le domaine de la recherche en apprentissage automatique, même une augmentation marginale de 0,2 % de la précision d'un modèle peut être considérée comme une avancée significative et mérite de faire l'objet d'un article. En revanche, une personne travaillant à la mise en œuvre d'une solution d'apprentissage automatique pour une organisation ne se préoccuperait pas vraiment d'une légère augmentation des performances, surtout si celle-ci se fait au détriment du temps et de la puissance de calcul de l'entreprise. 

De plus, alors que les professionnels du secteur de l'apprentissage automatique sont souvent des généralistes capables de gérer des flux de travail de bout en bout, les chercheurs sont hautement spécialisés dans un seul aspect du domaine et continuent à faire des découvertes dans ce domaine spécifique. 

Compétences requises pour devenir chercheur en apprentissage automatique :

Les chercheurs en apprentissage automatique étant des universitaires hautement spécialisés, ils doivent souvent être titulaires d'un master ou d'un doctorat, être capables de rédiger des articles de recherche et maîtriser au moins un langage de programmation. Des compétences en apprentissage automatique dans un domaine spécifique, tel que l'optimisation ou l'analyse de régression, sont également requises.

Voici une capture d'écran de la description de poste proposée par Google pour un poste de chercheur en apprentissage automatique :

Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen d'un chercheur en apprentissage automatique est de 151 124 dollars.

Si vous souhaitez devenir chercheur en apprentissage automatique mais ne savez pas par où commencer, veuillez consulter le parcours d'apprentissage « Machine Learning Scientist with Python » (Chercheur en apprentissage automatique avec Python) de Datacamp. le cursus d'apprentissage «Machine Learning Scientist with Python » (Chercheur en apprentissage automatique avec Python)de DataCamp. 

6. Ingénieur en vision par ordinateur

En tant qu'ingénieur en vision par ordinateur, vous serez chargé de développer des modèles de détection d'objets, de reconnaissance faciale et d'estimation de posture pour divers cas d'utilisation organisationnels. 

Si vous deviez travailler dans une entreprise qui développe des solutions de sécurité, par exemple, vous pourriez être chargé de développer un système de détection d'intrusion afin d'identifier et de prévenir les menaces en temps opportun.

Le rôle d'un ingénieur en vision par ordinateur est hautement spécialisé, car son domaine d'activité est limité à un seul domaine. Les entreprises qui recrutent des ingénieurs en vision par ordinateur attendent généralement d'eux qu'ils proposent une solution innovante dans ce domaine ou qu'ils améliorent les solutions existantes.

Cela diffère d'un rôle généraliste tel que l'ingénierie ML, où des modèles pré-entraînés ou des packages existants peuvent être appliqués pour résoudre un problème commercial.

Compétences requises pour devenir ingénieur en vision par ordinateur :

Pour devenir ingénieur en vision par ordinateur, il est nécessaire de posséder de solides compétences en programmation et une certaine connaissance des principes du génie logiciel. Apprenez à résoudre les questions relatives aux structures de données et aux algorithmes (DSA), car elles sont fréquemment posées lors des entretiens. 

Étant donné que vous allez développer des applications de vision par ordinateur, il est essentiel que vous sachiez comment traduire les exigences de l'entreprise en un produit final. Il est donc attendu de vous que vous ayez certaines connaissances en conception de systèmes. 

Enfin, veuillez étudier le calcul, les statistiques, l'optimisation mathématique et l'algèbre linéaire, car ce sont les fondements des algorithmes d'apprentissage automatique. Si vous débutez dans le domaine de l'apprentissage automatique et que vous ne disposez pas des connaissances mathématiques de base requises, vous pouvez commencer par suivre le cours « Introduction à l'algèbre linéaire » de DataCamp. Introduction à l'algèbre linéaire.

Si vous souhaitez mieux comprendre les compétences requises pour devenir ingénieur en vision par ordinateur, veuillez consulter cette offre d'emploi publiée par Tesla :

Selon Indeed, le salaire moyen d'un ingénieur en vision par ordinateur est de 124 000 dollars par an. Dans des entreprises telles que Meta et Apple, ce montant peut atteindre 150 000 à 200 000 dollars par an.

7. Formateur en apprentissage automatique

Une fois que vous aurez acquis une bonne maîtrise du domaine, vous pourrez commencer à créer du contenu sur le sujet afin de former les personnes intéressées par l'apprentissage automatique. Le domaine de l'apprentissage automatique est vaste, et de nombreux étudiants issus de différents horizons tentent d'apprendre cette matière par eux-mêmes en ligne.

Les sites d'apprentissage en ligne tels que DataCamp recherchent fréquemment des formateurs capables de répondre aux besoins de ces étudiants, et vous pouvez toujours postuler pour devenir formateur. postuler pour devenir formateur sur la plateforme.

YouTube et Udemy constituent également d'excellents points de départ si vous avez des sujets spécifiques que vous souhaitez partager avec la communauté du machine learning.

Ce sont tous d'excellents moyens de générer un revenu passif grâce à votre expertise tout en conservant un emploi à temps plein.

Compétences requises pour devenir formateur en apprentissage automatique :

En tant que formateur en apprentissage automatique, il est essentiel que vous disposiez de compétences exceptionnelles en communication et que vous soyez capable de simplifier des concepts hautement techniques pour un public non initié. Il est généralement attendu que vous ayez une certaine expérience dans le domaine de l'apprentissage automatique, mais cela n'est pas toujours une exigence stricte, à condition que vous puissiez démontrer une connaissance approfondie de la matière que vous enseignez.

Voici une capture d'écran d'une offre d'emploi pour un poste de formateur en apprentissage automatique publiée par une plateforme d'apprentissage en ligne appelée FourthBrain :

Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen d'un formateur en apprentissage automatique aux États-Unis est de 124 812 dollars. Cependant, étant donné que la plupart des entreprises embauchent des formateurs en tant que travailleurs indépendants ou les rémunèrent en fonction des revenus générés par les cours, ce montant peut varier. Par exemple, les meilleurs formateurs en apprentissage automatique sur Udemy, tels que Jose Portilla, gagnent environ 1 à 4 millions de dollars uniquement grâce à leurs cours en ligne.

Choisir une carrière dans le domaine de l'apprentissage automatique

Comme vous pouvez le constater à partir des options de carrière énumérées ci-dessus, l'apprentissage automatique est un domaine qui offre de nombreuses opportunités aux personnes issues de différents horizons. Les emplois dans ce secteur sont très bien rémunérés, avec un salaire annuel de 100 000 dollars au bas de l'échelle salariale. 

La science des données est l'une des options de carrière qui s'offrent à vous si vous recherchez un poste dans le domaine de l'apprentissage automatique, mais ce n'est pas la seule. Il est essentiel de choisir un poste qui correspond à vos objectifs et à vos valeurs. Par conséquent, prenez le temps de sélectionner l'emploi qui vous intéresse le plus.

Par exemple, si vous appréciez communiquer quotidiennement avec les gens et que vous êtes naturellement très persuasif, vous pourriez réussir en tant que consultant ou formateur en science des données. Toutefois, si vous êtes une personne plus technique qui apprécie la programmation et la création de produits de bout en bout, vous devriez envisager une carrière dans le domaine de l'apprentissage automatique ou de l'ingénierie MLOps.

Les rôles spécialisés tels que la recherche en apprentissage automatique peuvent constituer des carrières épanouissantes si vous êtes intéressé par un domaine spécifique comme la reconnaissance vocale ou la vision par ordinateur. Avez-vous déjà envisagé la possibilité de contribuer au développement du système de détection d'objets de Tesla afin d'améliorer les capacités de conduite autonome de la voiture ? Si tel est le cas, un poste d'ingénieur en vision par ordinateur pourrait vous convenir.

En fin de compte, tous les postes dans le domaine de l'apprentissage automatique sont bien rémunérés et offrent des possibilités d'évolution et d'amélioration continues. Aucun emploi n'est intrinsèquement meilleur qu'un autre, et le choix final de carrière dépend uniquement de vos intérêts et de vos capacités.