Les entreprises françaises demandent-elles trop d’expertise en IA par rapport à la réalité de leurs projets ?
Une étude – document PDF, 99 pages – pour le compte de Syntec Numérique le suggère.
L’OPIIEC (observatoire des métiers de la branche du numérique, de l’ingénierie, des études / conseil et de l’événement) l’a réalisée entre mars et octobre 2019. Il s’est notamment appuyé sur le cabinet EY, en y associant de multiples sources (Kaggle, Pipame, Accenture…).
L’essentiel de ses conclusions ne valent que pour son secteur d’activité. Elles donnent toutefois une idée des problématiques que l’intelligence artificielle pose de manière générale en matière de formation et de recrutement.
En l’état, peu d’applications sont entrées dans une phase d’industrialisation. La plupart des travaux correspondent à une phase d’investissement en R&D, ce qui influe sur la demande en compétences.
Les entreprises ont globalement des difficultés à décrire leurs besoins, aussi bien présents que prospectifs.
Dans la pratique, ces besoins semblent se porter sur l’intégration plutôt que sur la conception de technologies. Ainsi l’OPIIEC juge-t-il que l’enjeu se trouve dans la multiplication rapide des compétences disponibles plutôt que dans l’augmentation du niveau d’expertise des personnes formées.
Ce niveau d’expertise est déjà élevé : 91 % des professionnels de l’IA et de la data science ont suivi un cursus Bac + 5 au moins. Une « singularité au niveau international ».
En attendant de disposer de besoins de niveaux intermédiaires plus affinés, les entreprises ont tendance à suivre une logique « maximaliste du diplôme ».
L’OPIIEC en veut pour preuve un échantillon d’offres d’emploi publiées en avril-mai*. Elles s’adressent quasi exclusivement à des profils de niveau master/ingénieur ayant en moyenne 3,6 ans d’expérience.
Sous l’effet des tensions sur le marché de l’emploi, les jeunes diplômés ayant de 6 à 12 mois d’expérience font toutefois régulièrement partie des profils embauchés.
En toile de fond, des ressources limitées : la branche aura à elle seule besoin d’une moyenne de 2 500 diplômés par an entre 2019 et 2023, soit près de la moitié de la capacité globale du tissu de formation initiale au niveaux licence et master/ingénieur.
La variété des offres d’emploi pour un même poste illustrent les difficultés que les entreprises ont à stabiliser une description des métiers spécialistes.
Il en va de même pour les métiers « non spécialistes » sur lesquels l’IA influe.
Sur ce volet, l’OPIIEC s’est intéressé plus particulièrement à quatre profils : directeur de BU, consultant en management, consultant en recrutement et chef de produits/services.
Il en a conclu à une contraction, à moyen terme, des besoins de recrutement. De l’ordre de 12 000 personnes en l’occurrence sur la période 2023-2025.
Auparavant (2019-2023), la branche aura « [généré] un solde de 7 500 personnes supplémentaires » sur les métiers spécialistes de data science et IA. La population atteindra alors 21 000 personnes, avec une proportion en hausse notable pour les data engineers et les développeurs IA.
* L’Île-de-France concentre 75 % des offres d’emploi en question (méthodologie en page 50 de l’étude). L’offre de formation tend à s’adapter.
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