Sommaire
Introduction
Quand on entend « machine learning », beaucoup pensent d’abord à la data science.
Sacré « métier le plus sexy du XXIᵉ siècle », ce domaine a connu une croissance massive : étudiants, diplômés et actifs de tous horizons s’y sont reconvertis, souvent via des cours en ligne et l’auto-formation.
Dans le même temps, la quantité de données collectées par les organisations a explosé, faisant émerger de nouveaux rôles ML.
Dans cet article, on passe en revue plusieurs options de carrière en machine learning qui valent le coup en 2025.
Les 7 meilleurs emplois en Machine Learning
1. Data Scientist
Commençons par le rôle de data scientist pour bien cerner ce qu’il recouvre.
Mission. Apporter de la valeur business grâce aux données : collecter, pré-traiter et analyser de grands volumes pour produire des insights et résoudre des problèmes métiers. Utiliser des techniques de modélisation ML pour générer des prédictions qui soutiennent la croissance.
Compétences requises.
- Maîtrise d’au moins un langage (souvent Python ou R)
- SQL pour l’extraction/manipulation des données
- Conception d’algorithmes ML & analyses statistiques
- Écosystème Python courant : NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn/Plotly, scikit-learn, et parfois Keras/TensorFlow pour le deep learning
- Connaissance du domaine métier pour traduire un besoin en modèle fonctionnel (ex. marketing : métriques, KPIs, funnels)
Conseil carrière. Développez un portfolio (projets réels, notebooks propres, doc claire) et entraînez-vous sur des cas métier (marketing analytics, churn, pricing).
Salaire indicatif (US, 2025). ~$218 000/an en moyenne avec des fourchettes allant d’environ $170k à $300k dans certaines grandes tech, selon niveau et localisation.
2. Ingénieur·e MLOps
Les MLOps engineers mettent en production et passent à l’échelle les modèles conçus par les data scientists. Ils transforment du code expérimental en produit fiable utilisé par les clients.
Exemple de mission.
Vous rejoignez une compagnie aérienne. Les data scientists ont créé dans un notebook un modèle prédisant qui a le plus de chances d’acheter une assurance voyage. Votre rôle : l’embarquer dans le site web, router les utilisateurs selon les prédictions (page d’offres d’assurance, etc.), monitorer la performance, gérer la dérive de données, retrainer si besoin et versionner données/modèles.
Sécurité & conformité. Mettre en place contrôles d’accès, conformité cloud/politiques internes, traçabilité et reporting modèle.
Compétences requises.
- Connaissance pratique de TensorFlow, Keras, PyTorch (même sans développer les modèles from scratch)
- Fondamentaux des algorithmes ML pour refactoriser le code et le rendre prod-ready
- Culture logicielle et CI/CD, conteneurisation, orchestration, monitoring
Salaire indicatif (US). ~$164 000/an en moyenne, plus selon séniorité et secteur.
3. Ingénieur·e Machine Learning (ML Engineer)
Le/la ML Engineer conçoit des produits IA scalables avec lesquels les utilisateurs interagissent (et peut endosser des tâches MLOps).
Différences vs Data Scientist.
- Data Scientist : fort accent statistique et insights métiers, prototypage et modèles prédictifs.
- ML Engineer : pipelines d’entraînement, optimisation d’inférence, APIs, latence, déploiement, observabilité.
Exemple.
Dans une appli de streaming musical, vous construisez un système de recommandation de bout en bout : ingestion des signaux utilisateurs, personnalisation en temps quasi réel, suivi de la perf, réentraînement périodique.
Compétences requises.
- Stats/ML, structures de données & algo, ingénierie logicielle (tests, modularité, versioning)
- Bonnes pratiques MLOps et déploiement en prod
Salaire indicatif (US). ~$162 000/an en moyenne ; grandes entreprises : $180k+ de base couramment.
Note. Les intitulés Data Scientist, ML Engineer et MLOps Engineer se chevauchent souvent selon les entreprises.
4. Consultant·e Data Science
En consulting, vous concevez des solutions IA/ML pour divers clients.
Deux profils coexistent :
- Stratégie IA : cadrage, feuille de route, cas d’usage & ROI, sans forcément implémenter.
- Builder : réalisation de produits IA de bout en bout (POC → prod).
Compétences requises.
- Socle data science (analyse, modélisation)
- Communication et présentation impeccables (vulgarisation pour non-tech)
- Large panel d’outils (souvent Python et R), adaptabilité multisecteurs
Salaire indicatif (US). ~$118 000/an en moyenne ; cabinets de 1er plan : $160k–$200k.
5. Chercheur·se en Machine Learning (Research Scientist)
À la différence d’un praticien orienté produit, un/une ML Research Scientist conçoit des solutions IA originales, publie et améliore l’état de l’art.
Culture recherche.
- Des gains faibles mais significatifs (ex. +0,2 pt d’accuracy) peuvent justifier une publication.
- Spécialisation forte (NLP, vision, optimisation…), vs généralistes côté industrie.
Compétences requises.
- Souvent Master/PhD, rédaction scientifique, au moins un langage (Python)
- Maîtrise d’un sous-domaine (optimisation, régression, RL, etc.)
Salaire indicatif (US). ~$151 124/an en moyenne.
6. Ingénieur·e Vision par Ordinateur (Computer Vision Engineer)
Vous développez des modèles de détection d’objets, reconnaissance faciale, estimation de pose, OCR, etc., pour des cas d’usage sécurité, automobile, retail, santé…
Spécialisation. Rôle pointu : inventer des approches ou améliorer fortement l’existant (latence, robustesse, précision) plutôt qu’appliquer des modèles génériques.
Compétences requises.
- Fortes bases en programmation et ingénierie logicielle
- System design (produit final, contraintes de perf et déploiement)
- Maths du ML : calcul, statistiques, optimisation, algèbre linéaire
Salaire indicatif (US). ~$124 000/an, jusqu’à $150k–$200k dans certaines grandes entreprises.
7. Formateur·rice / Instructeur·rice Machine Learning
Avec l’expérience, vous pouvez enseigner le ML : cours en ligne, programmes entreprise, YouTube/Udemy, bootcamps.
C’est une excellente façon de créer un revenu complémentaire tout en gardant un poste à temps plein.
Compétences requises.
- Pédagogie et communication (rendre simple le complexe)
- Expérience pratique appréciée (pas toujours indispensable si l’expertise est démontrée)
- Création de contenus structurés (scripts, notebooks, évaluations)
Rémunération. Très variable (freelance, revenus de cours, contrats). Les meilleurs instructeurs en ligne peuvent atteindre des montants très élevés selon l’audience.
Choisir sa trajectoire de carrière en ML
Comme on l’a vu, le machine learning offre une large palette d’options pour des profils variés. Les salaires sont attractifs, souvent $100k+ (marché US) même au bas de la fourchette.
- Data science est une voie solide, mais pas la seule.
- Choisis un rôle aligné avec tes forces et tes valeurs.
- Tu aimes convaincre et parler aux clients ? Vise consulting ou formation.
- Tu préfères le code et les produits ? Oriente-toi vers ML Engineer ou MLOps.
- Tu veux explorer en profondeur un sujet (NLP, vision, audio) ? La recherche peut être idéale.
- Tu rêves de contribuer à la conduite autonome ou à la vision industrielle ? Regarde Computer Vision.
Au final, tous les rôles ML paient bien et offrent de l’évolution. Il n’y a pas « un meilleur métier » universel : l’important est d’être cohérent avec tes intérêts et ta capacité d’apprentissage.
FAQ
Quelle est la différence principale entre Data Scientist, ML Engineer et MLOps ?
- Data Scientist : insights + modélisation prédictive orientée business.
- ML Engineer : construction de produits IA et pipelines d’entraînement/inférence.
- MLOps : industrialisation, déploiement, monitoring, retrain, sécurité & gouvernance.
Faut-il un PhD pour travailler dans le ML ?
Non pour l’industrie (DS/ML/MLOps). Oui/souvent pour la recherche académique ou R&D avancée.
Comment débuter sans expérience professionnelle ?
Apprends Python + SQL + Stats, réalise 2–3 projets end-to-end, publie sur GitHub, documente bien, et prépare des études de cas orientées métier.
Quels salaires viser en 2025 (US, indicatif) ?
- Data Scientist / ML Engineer : $150k–$200k+
- MLOps : $140k–$200k+
- Consultant DS : $120k–$200k
- Research Scientist : $140k–$200k+
Les montants varient selon pays, secteur, niveau et localisation.
Des conseils rapides pour décrocher un poste ML ?
- Un portfolio démonstratif > un long CV.
- Résume chaque projet en problème → solution → impact.
- Prépare algo/structures de données (surtout pour ML/CV/NLP).
- Soigne les fondamentaux (stats, métriques, surapprentissage, dérive).
