En 2026, les pros de l’IA devraient toucher des salaires qui donnent le ton du marché tech. D’après le premier baromètre de Silkhom consacré à ces métiers, un ingénieur en intelligence artificielle peut viser jusqu’à 75 000 euros brut par an selon son expérience, tandis que les profils les plus pointus en MLOps ou en data grimpent encore plus haut.
L’IA paie mieux, et ce n’est plus une surprise
Le message du baromètre est clair, les entreprises veulent de l’IA, mais surtout des gens capables de la faire tourner pour de vrai. On ne parle plus seulement de prototypes bluffants ou de slides PowerPoint sur l’automatisation. Les recruteurs cherchent des profils qui savent entraîner des modèles, industrialiser les pipelines, sécuriser les données et connecter tout ça à des usages métier concrets. Résultat, les salaires montent vite, surtout pour les candidats qui cumulent compétences techniques et compréhension produit.
Dans le détail, les métiers les plus visibles restent data scientist, machine learning engineer, data engineer ou encore ingénieur IA. Mais un autre profil prend de la place, le spécialiste MLOps. C’est lui qui transforme un modèle prometteur en outil fiable, déployé, monitoré et maintenu. Comme ce type de compétence est encore rare, sa valeur grimpe. Même logique pour les experts capables de jongler avec les LLM, l’IA générative et les contraintes d’infrastructure.
Les profils seniors prennent l’avantage
Ce que montre aussi l’étude, c’est l’écart qui se creuse entre juniors et seniors. Les débutants profitent d’un marché porteur, mais les plus fortes rémunérations vont aux profils expérimentés. Pourquoi, parce qu’en IA, savoir coder ne suffit pas. Il faut aussi maîtriser les coûts cloud, la qualité des datasets, la conformité, les performances en production et parfois le pilotage d’équipe. Cette polyvalence se paie cher, surtout dans les grandes entreprises et les scale-up qui accélèrent sur l’automatisation.
Autre point intéressant, la rémunération ne dépend plus seulement du poste affiché sur LinkedIn. Deux personnes avec un intitulé proche peuvent avoir des écarts importants selon leur stack, leur exposition aux modèles génératifs ou leur capacité à travailler avec les métiers. Un ingénieur capable d’intégrer de l’IA dans une chaîne produit complète devient bien plus stratégique qu’un profil resté cantonné à l’expérimentation.
Le vrai jackpot, c’est la rareté
Ce baromètre confirme donc une tendance simple, dans l’IA, la rareté fait le prix. Les entreprises ne paient pas juste une mode, elles paient la difficulté à recruter des talents immédiatement opérationnels. Ceux qui savent mêler data, infra, déploiement et enjeux business ont un vrai levier de négociation. Et avec la ruée actuelle vers l’IA générative, ce pouvoir pourrait encore grandir. La vraie question, maintenant, c’est de savoir combien de temps le marché pourra suivre cette inflation des talents.