Formation IA : 10 compétences pour réussir sur le marché du travail

L’ère de l’intelligence artificielle (IA) s’est installée dans le monde du travail. Selon notre étude, 84 % des DSI estiment que l’IA sera aussi déterminante pour leur activité qu’a pu l’être Internet.

Des défis persistent : 95 % des dirigeants considèrent que l’intégration constitue un frein à une mise en œuvre efficace de l’IA sur plusieurs fronts. Tandis que l’infrastructure et la cybersécurité arrivent en tête des obstacles perçus, les organisations citent le manque de collaborateurs dotés des compétences IA nécessaires comme leur troisième problème majeur.

Il en résulte un besoin croissant de formation IA pour aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs investissements technologiques. Dans cet article, nous explorons le top 10 des compétences techniques et non techniques recherchées par les employeurs en 2025 et ce que vous pouvez faire pour les acquérir.

Les compétences en IA permettent à chacun de comprendre, concevoir, utiliser et interagir avec les outils d’IA. Des ingénieurs et développeurs aux chefs de produit et responsables des opérations, tous ont besoin de connaissances théoriques et d’une expérience pratique pour exploiter pleinement le potentiel de la main-d’œuvre digitale. Par exemple, il peut être nécessaire de comprendre comment l’IA agentique est utilisée pour alimenter des systèmes autonomes, mais aussi de manipuler concrètement des agents IA comme Agentforce, afin d’en connaître les possibilités et les limites.

La première génération de compétences en IA portait sur la façon de concevoir et d’itérer au sein de frameworks intelligents. Les solutions d’IA sont progressivement devenues plus accessibles, aussi bien dans la vie quotidienne qu’en entreprise, au point qu’elles sont désormais incontournables au sein de la main-d’œuvre digitale. La maîtrise de l’IA ne se limite plus aux départements spécialisés comme la science des données  : elle s’impose aussi dans tous les autres métiers, du marketing aux ventes, en passant par le commerce, le service client et bien d’autres encore.

La formation IA aujourd’hui implique d’approfondir sa compréhension de la façon dont les outils d’IA « raisonnent » : quelles données utilisent-ils pour parvenir à leurs conclusions ? Comment prennent-ils certaines décisions ? Pour certains métiers, il s’agit de savoir améliorer les fondations mêmes de l’IA ; pour d’autres, c’est une question d’apprentissage continu pour affiner et faire évoluer les outils existants. Quel que soit le domaine, bientôt chaque poste sera un emploi lié à l’IA.

C’est pourquoi les compétences en IA peuvent être regroupées en deux grandes catégories : les compétences techniques et la maîtrise de l’IA pour les profils non techniques.

• Les compétences techniques en IA sont celles requises pour créer et maintenir des systèmes d’IA. Elles peuvent inclure la création d’algorithmes, la création et l’exécution d’environnements de test, ainsi que le déploiement d’outils au sein des réseaux d’entreprise. Certaines de ces compétences nécessitent une maîtrise de langages de programmation tels que Python ou Java.
• La maîtrise non technique de l’IA désigne ce dont vous avez besoin pour travailler efficacement avec l’IA. L’essentiel ici est de maîtriser la façon d’interagir avec l’IA. Aujourd’hui, c’est indispensable pour presque tous les emplois. Et ça le sera encore davantage à l’avenir. L’ingénierie en répliques en est un bon exemple : vous ne codez pas l’architecture complexe de l’IA, mais vous en exploitez tout le potentiel en formulant les bonnes questions et les bonnes phrases pour obtenir des réponses plus précises.

Inutile de tout savoir sur l’IA pour commencer à développer des compétences utiles, mais certains fondamentaux sont incontournables. Vous devez notamment comprendre comment l’IA « apprend » et savoir l’utiliser de manière éthique. Des chatbots IA à la main-d’œuvre digitale, l’IA connaît un essor rapide dans toutes les entreprises et tous les secteurs d’activité. Et cela implique que les métiers liés à l’IA exigeront à la fois des compétences techniques et non techniques.

Voici les dix compétences en IA incontournables en 2025 :

De nombreux métiers liés à l’IA requièrent des compétences techniques. En voici cinq :

L’apprentissage machine (ML) consiste à créer et à tester les algorithmes sur lesquels reposent les outils d’IA. Les compétences clés en ML incluent la création de modèles d’apprentissage et la maîtrise de plusieurs formats d’entraînement, tels que l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Ces compétences portent sur les sources utilisées par vos outils d’IA, les modèles de décision qu’ils appliquent, les résultats qu’ils produisent et la fiabilité de ces résultats. C’est un domaine clé pour l’avenir des entreprises : selon notre étude, 92 % des responsables analytique et IT estiment que le besoin en données fiables n’a jamais été aussi fort. Les experts data jouent un rôle déterminant dans le développement de modèles d’IA précis et fiables, capables d’améliorer la transparence de l’IA.

La création d’outils d’IA exige une maîtrise des langages de programmation. Si Java et Python restent les plus répandus, certains outils peuvent aussi être développés en C++, Julia ou Scala. Les compétences en programmation IA incluent également la capacité à utiliser et intégrer des bibliothèques open source de traitement du langage naturel (NLP) et de modèles de langage de grande taille (LLM), mais aussi à s’appuyer sur ces modèles comme bases pour concevoir des outils propriétaires.

La collecte de statistiques et l’exécution de modèles mathématiques sont deux composantes essentielles d’une IA performante. Si les résultats produits par l’IA constituent l’objectif final, les entreprises doivent savoir à quelle fréquence leurs outils parviennent aux bonnes conclusions et quels facteurs ont conduit à ces résultats.

Par nature, il n’existe pas deux modèles d’IA identiques. Leurs objectifs, leur programmation et leurs modes de fonctionnement sont toujours différents. Cela crée à la fois des opportunités et des défis. Face à un terrain de jeu aussi vaste, les entreprises peuvent concevoir des outils d’IA pour presque n’importe quel usage, à condition que le modèle soit à la hauteur. Les compétences en modélisation de l’IA portent sur la conception, le test et l’amélioration de modèles d’IA afin de répondre aux besoins de l’entreprise.

Certains postes dans l’IA nécessitent une expertise technique approfondie, mais il existe de nombreuses compétences en IA que les collaborateurs non techniques doivent maîtriser pour exploiter pleinement leurs outils. En voici 5 :

Tout le monde peut utiliser des outils d’IA, mais leur maîtrise demande du temps et de la pratique. En vous familiarisant avec plusieurs outils, vous vous rendrez polyvalent et précieux aux yeux des entreprises qui intègrent l’IA dans leurs activités. Aujourd’hui, presque tous les outils professionnels intègrent une composante IA : recherche, analytique, service client, rédaction, design, et bien plus encore.

L’IA excelle dans le contenu, mais peine souvent avec le contexte. Des prompts (ou « répliques » en français) clairs, concis et sans ambiguïté permettent d’obtenir les réponses les plus précises. L’ingénierie en répliques est la pratique qui consiste à affiner les requêtes adressées à l’IA pour obtenir de meilleurs résultats, plus rapidement.

À mesure que les normes et réglementations autour de l’IA évoluent, l’IA éthique et son utilisation responsable s’imposent comme des priorités. Les entreprises ont besoin d’experts pour limiter les risques de biais, garantir la fiabilité des sources de données et protéger la confidentialité des données.

L’IA reste une expérience fondamentalement humaine, car les outils sont conçus sur la base des processus décisionnels humains. L’intelligence humaine est donc un atout indispensable pour comprendre le comportement de l’IA. D’où l’importance de s’entourer de collaborateurs capables d’esprit critique, d’analyser les pratiques de l’IA et de comprendre pourquoi elle effectue certains choix.

Les outils d’IA peuvent contribuer à éliminer les silos de données et à automatiser des tâches clés. Par exemple, les agents IA tirent parti de l’automatisation robotisée des processus (RPA), celle-ci permettant de collecter et d’analyser des données provenant aussi bien de sources cloud que de systèmes hérités. Les collaborateurs capables de faire le lien entre les différentes fonctions de l’IA sont aujourd’hui très recherchés.

Les compétences qui aident les entreprises à élaborer des stratégies IA sont très recherchées. Mais par où commencer ? Selon votre style d’apprentissage et vos préférences, plusieurs approches de la formation IA s’offrent à vous.

• Formation IA avec certificat : cette méthode vous permet d’avancer à votre rythme et de choisir la plate-forme qui vous convient. Avec Salesforce, profitez de la plate-forme d’apprentissage gratuite Trailhead , qui propose des modules sur les agents IA, l’analytique, le développement, l’IA éthique et bien plus encore, afin d’acquérir les compétences IA indispensables à votre réussite dans des environnements professionnels en constante évolution. Et si vous souhaitez devenir un expert certifié dans le déploiement d’Agentforce au sein de votre organisation, vous pouvez devenir un spécialiste Agentblazer.
• Formation IA par la pratique : rien de tel que l’expérimentation pour mieux comprendre les différentes applications de l’IA. Cela peut être aussi simple que de découvrir des outils et applications IA populaires pour appréhender l’IA générative, ou de tester l’automatisation par l’IA pour optimiser vos workflows. Cette approche vous permet de cerner là où les outils IA excellent, là où ils montrent leurs limites et comment les consignes des utilisateurs influencent les résultats.
• Montée en compétences au travail : avec l’adoption de l’IA à grande échelle par de nombreuses entreprises, il est désormais possible d’apprendre directement sur le terrain. Pour une organisation, il est souvent plus rentable de former des collaborateurs déjà en place sur les compétences IA liées à leur poste que de recruter un nouveau profil spécialisé. C’est gagnant-gagnant : vous acquérez une expérience IA précieuse pour votre carrière, tandis que l’entreprise peut commencer à intégrer l’IA sans prise de risque.
• Rejoignez des communautés IA : la communauté Trailblazer de Salesforce est un espace ouvert à tous, des experts chevronnés aux débutants, pour échanger autour de l’IA en ligne ou lors de meetups en présentiel. Parmi les autres groupes en ligne populaires, on trouve la communauté OpenAI , axée sur les modèles GPT et les intégrations IA, et Hugging Face , qui donne accès à des milliers de modèles NLP. Vous trouverez également Global AI , Data Science Beginners et Machine Hack , ainsi qu’une multitude d’autres forums de discussion dédiés à l’IA.
• Restez informé : à mesure que la main-d’œuvre digitale continue de se développer, il est essentiel de rester au fait des évolutions du secteur. Le suivi de l’actualité, des changements réglementaires et des annonces de l’industrie vous permet de maintenir vos compétences IA en phase avec les besoins du marché.

L’adoption croissante de l’IA va continuer à stimuler la demande de compétences techniques et pratiques dans tous les secteurs. Qu’il s’agisse de concevoir de meilleurs modèles, de créer des prompts plus efficaces ou de garantir un usage éthique de l’IA, les opportunités pour façonner son développement et son application dans votre secteur sont nombreuses. La formation IA est aussi plus accessible que jamais, grâce à des ressources en ligne gratuites ou peu coûteuses ainsi qu’à des outils concrets que tout le monde peut essayer.

Le moment est venu d’apprendre et d’améliorer vos compétences en IA . Vous pouvez vous lancer avec Trailhead simplement et gratuitement. Les personnes qui disposent des connaissances techniques et pratiques pour concevoir, gérer et améliorer des outils d’IA seront parfaitement positionnées pour porter la prochaine vague d’innovation.