LE RAPPORT TRIMESTRIEL GRATUIT DE L'EMPLOI DANS LA DATA
Arrêtez de deviner ce que le marché attend de vous.
Lisez ce qu'il écrit.
Chaque trimestre, un rapport complet sur les offres d'emploi Data et IA réellement publiées dans toute la francophonie : les tendances de fond, les compétences qui montent, ce que les entreprises exigent vraiment, et comment vous positionner.
✓Des annonces réellement publiées, pas des impressions de forum.
✓Les compétences demandées, métier par métier et niveau par niveau.
✓Ce qu'il faut apprendre en priorité, et ce qui peut attendre.
La dernière édition parue vous parvient immédiatement, puis chaque nouvelle édition dès sa publication. Désinscription en un clic, adresse jamais revendue.
Plus de 200 000 abonnés sur YouTube
Formation de Data Scientists francophones depuis 2019
Pourquoi cet observatoire existe
Tout le monde a un avis sur le marché de la data. Presque personne n'est allé lire les offres.
« Il n'y a plus rien pour les débutants. »
« Si tu ne fais pas de LLM, tu es déjà dépassé. »
« Sans Bac+5, inutile de postuler. »
Ces phrases circulent partout. Elles orientent des mois de formation, des réorientations entières, parfois des renoncements. Et personne ne semblait avoir pris la peine de les vérifier sérieusement.
Nous avons pris le problème dans l'autre sens : aller chercher les annonces là où elles sont publiées, dans plusieurs pays francophones, les analyser une par une avec exactement les mêmes règles, puis compter. Ce que les entreprises écrivent quand elles recrutent en dit plus long que ce que le secteur raconte sur lui-même.
Le résultat est un rapport qui tranche certaines questions, en laisse d'autres ouvertes quand les données ne permettent pas de conclure, et le dit clairement plutôt que de meubler. Il paraît chaque trimestre, il est gratuit, et il est fait pour être utilisé : chaque conclusion cite le chiffre qui la fonde.
Ce que contient chaque édition
Six questions auxquelles vous saurez répondre, chiffres à l'appui.
Le rapport complet, remis à jour à chaque campagne sur des offres renouvelées, avec la comparaison à l'édition précédente.
Où va vraiment la demande
Quels métiers recrutent, quels domaines concentrent les offres, quels types de contrat dominent et dans quelles villes. Les volumes réels, pas la hiérarchie médiatique des sujets.
Les compétences réellement demandées
Ce que les annonces citent noir sur blanc, du langage de programmation à l'outil de restitution, avec le détail par métier, par pays et par niveau d'expérience.
Les arbitrages déjà tranchés
Python ou R, Power BI ou Tableau, quel fournisseur cloud, quelle brique d'orchestration. Quand la demande a choisi, nous le disons. Quand l'écart n'est pas significatif, nous le disons aussi, au lieu d'inventer un verdict.
Ce que paient les entreprises
Les rémunérations affichées, par niveau d'expérience et par métier, toujours accompagnées de la proportion d'annonces qui publient un montant, pour que vous sachiez ce que vaut la médiane que vous lisez.
La porte d'entrée des débutants
Quels métiers s'ouvrent réellement aux profils sans expérience et lesquels restent fermés, ce que les annonces junior demandent de plus, et quel niveau de diplôme est effectivement exigé.
Ce que vous devez faire ensuite
Des recommandations calculées pour quatre situations : étudiant, junior en recherche de premier poste, reconversion, professionnel en poste visant l'étape suivante. Recalculées à chaque édition, jamais écrites à l'avance.
Aperçu
Un rapport qui montre ses données, pas seulement ses conclusions.
Quelques figures extraites d'une édition parue. Les analyses sont recalculées à chaque campagne sur un corpus renouvelé.
Extrait d'une édition parue · les effectifs affichés sont ceux de cette campagne
Méthodologie
Comment nous procédons
Vous n'avez aucune raison de nous croire sur parole. Voici le protocole, de la collecte des annonces à la formulation des conclusions.
Collecte
Les offres proviennent de plateformes d'emploi publiques, interrogées sans authentification, réparties sur plusieurs pays francophones. Chaque plateforme est sollicitée avec une série de requêtes couvrant les intitulés du domaine, depuis les plus précis jusqu'aux plus larges. Ce choix est délibéré : un intitulé inhabituel serait perdu par une recherche trop étroite.
Filtrage de pertinence
Le bruit collecté est écarté ensuite plutôt qu'en amont, ce qui reste préférable à une collecte restrictive dont les manques seraient invisibles. Un filtre élimine les annonces qui mentionnent la donnée sans en faire le coeur du poste : un poste d'ingénieur travaux sur un centre de données relève du bâtiment, un analyste financier de la finance. À l'inverse, un intitulé explicitement data reste retenu même s'il comporte un terme d'un autre domaine.
Normalisation et extraction
Chaque offre est ramenée à un format commun, quelle que soit sa provenance, puis enrichie par des règles identiques pour toutes les sources : famille de métier déduite de l'intitulé, compétences citées repérées à partir d'un référentiel explicite, niveau d'expérience exigé, niveau de diplôme demandé et rémunération convertie en équivalent brut annuel. Le référentiel de compétences est maintenu à la main plutôt qu'appris automatiquement : c'est le prix à payer pour que chaque chiffre reste justifiable et comparable d'une édition à l'autre.
Traitement statistique
Quatre règles encadrent la production des chiffres publiés : aucun pourcentage sans son effectif, des seuils de publication en dessous desquels un résultat est signalé comme non fiable plutôt que présenté comme solide, un intervalle de confiance de Wilson à 95 % sur chaque proportion, et des dénominateurs toujours explicites. D'une édition à l'autre, une évolution n'est qualifiée de hausse ou de baisse que si les intervalles de confiance des deux périodes ne se chevauchent pas.
Formulation des conclusions
Les recommandations sont calculées à partir des données de l'édition en cours, et non rédigées à l'avance : elles changent si le marché change, et chacune cite la statistique qui la fonde. Lorsque les effectifs ne permettent pas de trancher, aucune recommandation n'est formulée pour le segment concerné, plutôt qu'un conseil générique qui donnerait une fausse impression de certitude.
Quelle est la place de l'intelligence artificielle ?
Elle intervient sur trois points précis : la construction du dispositif d'analyse, la représentation vectorielle des annonces qui permet la cartographie et le rapprochement d'offres décrivant des missions voisines en des termes différents, et la détection de nos propres erreurs de règles.
En revanche, aucun chiffre publié n'est produit par un modèle de langue. Tous les comptages, taux, médianes et intervalles proviennent de calculs déterministes appliqués aux annonces collectées.
Ce que le rapport ne peut pas dire
Les limites sont rappelées dans le corps du document, au moment où chaque chiffre est présenté, plutôt que reléguées en annexe. Trois méritent d'être retenues :
- Une offre n'est pas un poste : les volumes mesurent une activité de recrutement, pas un nombre d'embauches.
- Les salaires ne décrivent que les employeurs qui publient un montant.
- Les comparaisons entre pays ne tiennent pas compte du coût de la vie.
Pour qui
Quatre situations, quatre lectures des mêmes données.
Chaque édition contient une partie dédiée à votre position actuelle, avec les chiffres qui la concernent directement.
Savoir quels domaines portent réellement les offres avant de choisir une spécialisation, et repérer les écarts entre la visibilité d'un sujet et ses débouchés effectifs.
Identifier les métiers qui s'ouvrent le plus aux profils débutants, les compétences attendues à l'entrée, et les voies d'accès les plus courtes.
Concentrer votre effort technique sur le petit nombre de compétences qui reviennent partout, et savoir où votre expérience passée devient un atout plutôt qu'un handicap.
Voir ce qui sépare concrètement les annonces junior des annonces senior, et sur quel levier appuyer pour franchir le palier suivant.
Qui est derrière l'observatoire
Guillaume Saint-Cirgue
Fondateur de Machine Learnia
Depuis 2019, Machine Learnia forme chaque année des milliers de Data Scientists et d'AI Engineers francophones, et rassemble plus de 200 000 abonnés sur YouTube.
Cet observatoire prolonge cette activité de formation. Les questions qu'il traite sont exactement celles que posent les personnes accompagnées : par où entrer sur ce marché, quoi apprendre en priorité, et à quoi s'attendre concrètement. La différence, c'est que la réponse vient des annonces plutôt que d'une intuition, aussi expérimentée soit elle.
« Aucun chiffre sans son effectif, aucune conclusion tirée d'un échantillon trop faible. »
Inscription gratuite
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Vous recevez également la dernière édition parue immédiatement, ainsi que les opportunités professionnelles transmises par les entreprises partenaires de Machine Learnia : missions, postes et projets, souvent avant leur diffusion publique.
Recevoir le rapportQuestions fréquentes
Ce que l'on nous demande le plus souvent
Quels pays sont couverts par l'observatoire ?
Toute la francophonie. La collecte vise l'espace francophone dans son ensemble :
- Europe : France, Belgique, Suisse, Luxembourg
- Amérique du Nord : Québec et le Canada francophone
- Maghreb : Maroc, Algérie, Tunisie
- Afrique francophone : Sénégal, Côte d'Ivoire, Cameroun et les autres marchés de la zone
La couverture n'est pas identique partout, et chaque édition l'indique noir sur blanc : les plateformes interrogées, le nombre d'offres retenues par pays, et ce que chaque source permet ou non d'analyser. Lorsqu'un pays n'atteint pas le seuil d'observations nécessaire, ses résultats sont signalés comme non fiables au lieu d'être présentés comme solides. Vous saurez toujours sur quoi repose le chiffre que vous lisez.
Le rapport est il vraiment gratuit ?
Oui, intégralement, et il le restera. Il n'y a ni version premium, ni contenu réservé, ni chiffre caché derrière un paiement. Vous recevez le document complet, avec l'ensemble de ses tableaux et de ses figures.
À quelle fréquence paraît il, et que reçois je exactement ?
Une édition par trimestre, soit quatre par an. Chaque édition reprend l'analyse complète sur des offres renouvelées, ce qui permet de suivre l'évolution réelle du marché plutôt qu'un instantané.
Dès votre inscription, vous recevez la dernière édition parue. Ensuite, chaque nouvelle édition vous parvient dès sa publication, accompagnée de la comparaison avec la période précédente et des évolutions statistiquement établies. Vous accédez également aux opportunités professionnelles publiées sur Machine Learnia.
D'où viennent les données ?
Exclusivement d'offres d'emploi réellement publiées, collectées sur des plateformes d'emploi publiques interrogées sans authentification. Aucune enquête déclarative, aucun panel d'opinion, aucune estimation de tendance.
Chaque offre conserve en base le lien vers l'annonce d'origine, ce qui permet de remonter à la source de n'importe quel chiffre publié. La liste des plateformes figure dans chaque édition, avec ce que chacune apporte et la limite qui lui est propre.
Faut il un profil technique pour le lire ?
Non. Le rapport est écrit pour être compris sans bagage statistique : chaque figure est accompagnée de son mode de lecture, et chaque conclusion est formulée en français courant avant d'être justifiée par le chiffre correspondant.
Il est en revanche précis, et il assume de l'être. Si vous cherchez une liste de tendances sans source, ce document n'est pas fait pour vous.
Je débute ou je me reconvertis : est ce vraiment utile pour moi ?
C'est même la question qui a donné naissance à ce travail. La phrase « il n'y a pas d'offres pour les débutants » revenait chaque semaine dans les échanges avec les personnes en formation, sans que personne ne l'ait vérifiée.
La réponse est plus nuancée que le constat de départ, et surtout : elle varie énormément d'un métier à l'autre. Une section entière est consacrée à l'ouverture réelle du marché aux profils débutants, métier par métier et pays par pays, avec les compétences spécifiquement attendues à l'entrée.
Les chiffres sont ils comparables d'une édition à l'autre ?
Oui, c'est la raison d'être de la périodicité. Les règles d'extraction des compétences, des salaires et des niveaux d'expérience sont versionnées et couvertes par des tests automatiques, de sorte qu'une campagne ultérieure applique exactement les mêmes définitions.
Une réserve importante : une évolution n'est annoncée comme telle que si les intervalles de confiance des deux périodes ne se chevauchent pas. Ce critère est volontairement conservateur, il laisse passer quelques évolutions réelles mais évite d'annoncer une progression qui ne relèverait que du hasard d'échantillonnage. La cartographie fait exception : la projection étant recalculée à chaque campagne, seule la structure se compare, jamais la position des points.
Le rapport est il écrit par une intelligence artificielle ?
Ni les chiffres, ni les conclusions. Tous les comptages, taux, médianes et intervalles proviennent de calculs déterministes appliqués aux annonces collectées, et les recommandations sont dérivées automatiquement de ces résultats chiffrés.
L'intelligence artificielle intervient sur trois points, décrits dans la section méthodologie : la construction du dispositif d'analyse, la représentation vectorielle des annonces qui rend possible la cartographie, et la détection de nos propres erreurs de règles. Une analyse de cette profondeur sur un tel volume d'annonces serait hors de portée d'un traitement manuel.
Que faites vous de mon adresse email ?
Elle sert à vous envoyer le rapport, les éditions suivantes et les opportunités professionnelles transmises par les entreprises partenaires. Rien d'autre. Votre adresse n'est ni revendue, ni cédée à un tiers, et chaque message comporte un lien de désinscription qui prend effet immédiatement.
Puis je le partager ou le citer ?
Volontiers, et c'est encouragé. Le rapport est fait pour circuler : partagez le à un collègue, à un étudiant, dans votre promotion ou dans votre équipe. Si vous en citez un chiffre, mentionnez simplement l'édition concernée, puisque les résultats sont recalculés à chaque campagne.