Quelle formation faut-il pour un emploi en IA ? Ce que demandent vraiment 400 offres belges

Le nombre d'étudiants en informatique reste faible en Belgique, alors que la demande de profils IA ne cesse de croître. Cela signifie-t-il que seuls les informaticiens peuvent prétendre à un emploi en IA ? Nous avons analysé le texte de plus de 400 offres d'emploi IA actives sur ai-job.be et examiné quelles formations les employeurs mentionnent, et à quelle fréquence ils n'en mentionnent aucune. Le résultat est plus nuancé que le cliché.

Ce que demandent les offres d'emploi

L'informatique est donc la filière la plus citée, mais dans presque tous les cas (153 des 161 offres), il s'agit d'une des formations acceptées parmi d'autres, aux côtés des sciences de l'ingénieur, des mathématiques, de la statistique ou de l'économie. Seules trois offres exigent exclusivement un diplôme d'informatique. Et un tiers des employeurs ne mentionne aucun diplôme : ils décrivent des compétences et de l'expérience.

La différence selon le type d'emploi IA

Le marché de l'emploi en IA n'est pas uniforme. On peut distinguer grosso modo quatre familles, chacune avec son propre profil :

• AI engineering et data engineering (ensemble 62 % de l'offre) : construire, intégrer et maintenir en production des modèles et des flux de données. C'est ici que l'informatique est le plus souvent mentionnée (35 à 62 %), car il s'agit de travail de développement : Python dans 41 % de toutes les offres, plateformes cloud (AWS, Azure, GCP) dans 36 %, outils MLOps comme Docker et Kubernetes dans 18 %. Un ingénieur industriel ou civil figure presque toujours à côté, comme alternative.
• Data science et machine learning (environ 36 %) : analyser, modéliser, expérimenter. Ici, le tableau est inversé : 41 offres mentionnent les mathématiques ou la statistique sans citer l'informatique. Une formation quantitative y est plutôt la norme qu'un diplôme d'informatique.
• Rôles appliqués et business : 38 % de toutes les offres concernent un profil de business analyst, analyste fonctionnel, product owner ou consultant. Ils font le lien entre la technique et l'organisation et n'ont pas besoin d'entraîner eux-mêmes des modèles.
• Niches spécialisées (NLP, computer vision, politique et éthique de l'IA) : peu nombreuses, avec un doctorat ou un master spécifique comme exigence plus fréquente.

Ce que les employeurs recherchent vraiment

Au-delà des exigences de diplôme, trois éléments reviennent systématiquement :

1. Savoir programmer, surtout en Python, et être à l'aise avec SQL et la gestion de versions. Cela s'apprend dans une formation en informatique, mais tout aussi bien dans une formation d'ingénieur ou de physique, un bootcamp, ou simplement en pratiquant pendant des années.
2. Une compréhension statistique et mathématique : comprendre ce que fait un modèle et quand il échoue. C'est le cœur d'une formation en mathématiques, en statistique ou en économétrie, et c'est justement le point faible de nombreux informaticiens.
3. Connaissance du domaine et communication : savoir à quoi sert le modèle et pouvoir l'expliquer à ceux qui l'utilisent. Cela vient de l'expérience dans un secteur, pas d'un diplôme.

Les voies vers un emploi en IA, selon votre point de départ

• Vous êtes encore étudiant : l'informatique, l'ingénierie civile ou industrielle, les mathématiques, la physique ou l'ingénieur de gestion constituent toutes de bonnes bases. Choisissez, au sein de votre filière, des options liées au machine learning et aux données, et effectuez un stage où vous travaillez avec de vraies données. Un master en IA (la KU Leuven, l'UGent, la VUB, l'ULB et d'autres en proposent un) constitue une spécialisation solide après un premier master.
• Vous travaillez déjà en IT : le pas vers le data engineering ou le MLOps est réduit. Apprenez les outils cloud et les bases du machine learning via des cours en ligne et des certifications (AWS, Azure, Google), et construisez quelque chose que vous pouvez montrer.
• Vous venez de la finance, du marketing, des soins de santé ou de l'industrie : votre connaissance du domaine est rare dans les équipes IA. Un postgraduat en data science (un an, possible à temps partiel) ou un parcours ciblé associé à des compétences en Python fait de vous un candidat pour des rôles d'analyse ou de business. Le skills radar indique, par offre d'emploi, quelles compétences vous possédez déjà et lesquelles vous manquent.
• Vous n'avez pas de diplôme de l'enseignement supérieur : plus difficile, mais pas impossible pour des rôles d'ingénierie. Un bootcamp, un portfolio sur GitHub avec de vrais projets et un premier emploi comme data analyst ou junior developer constituent la voie habituelle. Un tiers des employeurs ne tient pas compte du diplôme.

Ce que cela signifie pour la pénurie

Le faible nombre d'étudiants en informatique ne constitue donc pas un mur pour le secteur de l'IA, mais cela déplace le recrutement : vers les ingénieurs, les mathématiciens et les économistes, vers des personnes venant d'autres horizons avec une connaissance du domaine, et vers celles qui le démontrent par l'expérience. Les employeurs qui continuent à chercher un « master en informatique avec cinq ans d'expérience en IA » cherchent longtemps, tandis que ceux qui ouvrent le profil vers les compétences trouvent plus vite. Lisez aussi les compétences plutôt que les diplômes.

Sur ai-job.be, vous trouverez toutes les offres d'emploi IA de Belgique, filtrées par catégorie (AI engineering, data science, data engineering, machine learning, MLOps, NLP, computer vision). Consultez les exigences par catégorie, et comparez-les à ce que vous savez déjà faire. Il y a de fortes chances que vous soyez plus proche d'un emploi en IA que ne le suggère le cliché du diplôme.