« L’IA générative est devenue une priorité absolue”, déclarait fin 2023 Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner. Le cabinet prévoit ainsi que 80% des entreprises auront déployé de la GenAI d’ici 2026 (via API, modèles sur étagère ou développement interne).
Mais elles n’oublient pas non plus les autres formes d’IA. Et cette tendance contribuerait à accentuer le recours à l’externalisation. D’après une étude réalisée par Malt et présentée le 19 novembre chez BNP Paribas pour les membres de l’IMA, demande et offre pour des freelances progressent fortement en 2024.
L’IA encourage de nouveaux freelances
Dans un rapport consacré à l’IA, la plateforme dédiée au freelancing observe une hausse de la demande des entreprises de 70%. “Il s’agit de la catégorie la plus en croissance chez Malt. Nous n’avons jamais vu cela. C’est une illustration supplémentaire de l’appétence des clients pour les sujets d’IA”, analyse Anaïs Ghelfi.
La Head of Data Platform de Malt poursuit en indiquant une forte augmentation, en parallèle, de l’offre des freelances sur le service. En 2024, la progression est de 99%. “Cela signifie que de nouveaux profils viennent s’inscrire sur la plateforme.”
Les profils positionnés sur l’IA sont divers. Les métiers concernés ne se composent pas seulement de ML engineers et de Data Scientists. Les projets d’IA nécessitent en effet également des compétences sur les données.
Profils Product Owner et Data management en hausse
Product Owner et Product Manager Data enregistrent ainsi une progression de 11% sur Malt. “Lorsqu’on veut passer à l’échelle, on a besoin de profils qui viennent guider les initiatives et structurer l’idée de développement”, explique Anaïs Ghelfi.
Pour réussir leurs projets d’IA, les entreprises ne négligeraient donc pas les différentes compétences requises et le travail sur les fondations Data. D’autres profils “clés” bénéficient donc de l’appétence pour l’IA.
Parmi ceux-ci, les profils gouvernance Data et Data Management (+41%). “Pour passer à l’échelle, parfois il faut remettre à plat les master data. On peut donc rajouter des experts master data dans l’organisation. Cela peut aussi être des profils Data Steward pour favoriser l’adoption ou faire la remédiation de la Data Quality au plus proche des opérationnels.”
MLOps & ML Engineers indispensables à l’industrialisation
Pour Anaïs Ghelfi, ces métiers tendent désormais à se démocratiser. Les entreprises recherchent en outre des experts techniques, dont des architectes Data (+99%), mais surtout des MLOps & ML Engineers, indispensables pour “passer du PoC à la production.”
Pour entrer dans cette phase de maturité, ces “profils spécialisés sur les infrastructures, que cela touche de l’IA classique ou du LLM”, sont jugés incontournables. Ils interviendront dans le déploiement à l’échelle, le monitoring et l’entraînement à l’échelle.
“Nous voyons émerger le métier de LLMOps”, déclare également la responsable Data Platform de Malt. “Les métiers changent tous les ans. De nouveaux commencent à émerger, notamment autour de l’AI Act”, conclut-elle.