IA ou boîte noire ? Faites le tri entre le data scientist et le vendeur de poudre de perlimpinpin.
Aujourd’hui, tout le monde veut « faire de l’IA ». Mais quand il s’agit de passer à l’action, les porteurs de projets se retrouvent souvent face à un mur : quels profils faut-il mobiliser ? Qui fait quoi ? Et surtout, dans quel ordre ?
Dans un univers où les buzzwords remplacent parfois les vraies compétences, il devient urgent de remettre un peu de clarté dans la chaîne de valeur d’un projet IA. Car non, le prompt engineer ne peut pas tout faire. Et non, une démo d’outil ne remplace pas une stratégie.
👉 Cet article vous aide à identifier les rôles clés, mieux cadrer vos besoins, et surtout éviter les flous qui coûtent cher.
C’est une lecture utile avant de solliciter une agence ou un freelance. Et un vrai gain de temps quand vous devez piloter un projet sans background technique.
C’est une lecture utile avant de solliciter une agence ou un freelance. Et un vrai gain de temps quand vous devez piloter un projet sans background technique.
Décryptage | Les deux piliers d’un projet IA : pilotage et exécution
Dans un projet IA générative, tout ne se joue pas dans le prompt ou l’algorithme.
👉 Il faut distinguer les rôles qui pilotent le projet de ceux qui exécutent et optimisent au quotidien.
Cette distinction est essentielle pour :
- 🧭 bien répartir les responsabilités,
- 🧭 éviter les confusions métier / technique,
- 🧭 mieux prioriser les recrutements ou prestations externes.
Ce que l’intelligence artificielle change dans la conception d’un site web
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Rôles « projet » : ceux qui donnent la direction et le cadre
Ces profils structurent, arbitrent, organisent. Sans eux, l’IA devient un gadget expérimental… ou un budget qui part en fumée.
1. Le sponsor stratégique
Il donne le sens, l’impulsion, et surtout le « POURQUOI ».
Ce rôle est souvent tenu par la direction ou une fonction transverse (DSI, responsable digital, etc.).
Le sponsor :
- 👑 définit les objectifs business du projet IA ;
- 👑 fixe les limites (budgétaires, éthiques, sécuritaires) ;
- 👑 arbitre les priorités.
Profil type : dirigeant·e, DSI, CMO, responsable produit.
2. Le·la chef·fe de projet IA
🧱 Il·elle relie les besoins métier à la réalité du projet.
Ce rôle est au cœur de la structuration :
- 🧭 recueil du besoin,
- 🧭 cadrage des usages,
- 🧭 suivi de mise en œuvre,
- 🧭 animation de l’équipe (même si elle est réduite !),
- 🧭 gestion du cycle de vie du projet.
Profil type : chef·fe de projet digital, responsable produit, ops aguerri·e.
Compétences techniques d’un chef de projet web
3. Le·la garant·e qualité
Il·elle vérifie ce que l’IA produit — et surtout, ce que l’équipe va en faire.
Son rôle est de s’assurer que les contenus / actions générés par l’IA :
- ✅ sont cohérents avec les attendus,
- ✅ ne contiennent pas d’erreurs critiques,
- ✅ sont réutilisables / conformes à l’image ou à la marque,
- ✅ respectent les normes légales (RGPD, discrimination, etc.)
Profil type : expert·e métier, juriste, rédacteur·rice, responsable de la conformité.
Vous ne savez pas qui mobiliser, ni quand ?
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Rôles « opérationnels » : ceux qui font tourner la machine
Dans un projet IA, tous les rôles ne se valent pas en complexité ou en technicité.
👉 Certains peuvent être pris en main rapidement par l’équipe projet. D’autres demandent des compétences plus avancées.
Voici une montée en puissance progressive des profils opérationnels, du plus accessible… au plus câblé.
1. Le·la concepteur·rice de prompts (casquette transverse)
Quand personne ne s’en charge, les prompts se dégradent… et les résultats IA aussi.
Pas toujours un poste, mais souvent un vrai besoin.
Rédiger de bons prompts, ce n’est pas juste « écrire une phrase qui marche ». C’est :
- ✍️ comprendre l’intention métier,
- ✍️ formuler clairement les attentes,
- ✍️ tester, itérer, comparer, améliorer,
- ✍️ créer des bibliothèques de prompts fiables et réutilisables.
👉 Ce rôle est souvent assumé par un UX writer, un PO, un dev, un technicien de flux ou un expert métier — selon la culture projet.
Exemples de porteurs de cette casquette : rédacteur·rice senior, intégrateur·rice no-code, product owner, ops IA.
Prompt engineering : faut-il en faire une compétence stratégique dans votre entreprise ?
2. Le·la designer UX / UI
Il·elle s’assure que l’IA s’intègre dans un usage compréhensible, clair et adopté.
- 🎨 Définition des parcours utilisateurs,
- 🎨 Design d’interfaces (si nécessaire),
- 🎨 Détection des irritants et ambiguïtés IA / humain,
- 🎨 Sensibilisation aux biais perçus.
Profil type : UX / UI designer, product designer, UX researcher.
3. Le·la technicien·ne des flux
C’est l’architecte invisible, qui fait fonctionner le projet IA pour de vrai.
C’est le rôle qu’on oublie… jusqu’à ce que ça bug.
Il ou elle :
- 🔧 connecte les outils via API, webhook ou connecteurs no-code ;
- 🔧 structure les workflows dans Make, n8n ou Zapier ;
- 🔧 débugue quand les datas ne passent plus ;
- 🔧 gère la sécurité, les logs, les accès ;
- 🔧 alerte sur les limites techniques des outils IA (quota, latence, privacy…).
Profil type : intégrateur·rice no-code, développeur·se, dev full stack.
Automatiser avec l’IA : poser les bases d’un projet utile
4. Le·la développeur·se IA / app / produit
Il·elle code. Point.
Dans un projet IA, ses missions varient selon le niveau d’intégration :
- 🧑💻 développement front / back des interfaces IA,
- 🧑💻 intégration des API (OpenAI, Claude, Hugging Face, etc.),
- 🧑💻 gestion des flux de données avec les modèles,
- 🧑💻 tests fonctionnels, gestion des erreurs, logs, performances.
Profil type : développeur·se full stack, backend, frontend, IA engineer.
5. Le·la DevOps
Il·elle assure la stabilité, la scalabilité et la sécurité du projet.
Le DevOps, c’est le pont entre le code et l’infra, avec en bonus une gestion du cycle de vie applicatif. Il ou elle :
- 🏗️ met en place les environnements de test / prod,
- 🏗️ gère le déploiement continu (CI/CD),
- 🏗️ optimise la consommation de ressources (et ça coûte vite cher en IA),
- 🏗️ veille à la stabilité des pipelines IA.
Profil type : DevOps, MLOps, ingénieur cloud.
6. L’administrateur·rice système
Il·elle garantit la sécurité et la bonne santé de l’infrastructure IA.
Dans les projets plus sensibles (données privées, hébergement souverain, etc.), c’est lui ou elle qui :
- 🖥️ administre les serveurs (on-prem ou cloud),
- 🖥️ gère les accès, les certificats, les firewalls,
- 🖥️ assure la conformité avec les normes de sécurité (RGPD, IA Act…).
Profil type : admin sys, ingénieur réseau, responsable infra.
⚙ À retenir
💡 Tous ces profils ne sont pas indispensables dès le jour 1 :
- 🎯 Commencez par structurer l’usage
- 🔧 Ajoutez la technique quand l’IA commence à livrer
- 🔒 Solidifiez l’infra une fois le cap passé
❤️ Et si vous ne savez pas quand faire appel à qui ? C’est justement pour ça qu’on a inventé les chefs de projet IA 😄
Rôles data : préparer, fiabiliser et faire parler les données
Même une IA générique devient meilleure avec vos propres données. Encore faut-il qu’elles soient qualifiées, nettoyées et bien injectées. C’est là qu’interviennent les profils data.
Le·la data analyst
Il·elle collecte, nettoie, visualise et qualifie les données.
Rôle pivot quand l’IA s’appuie sur des sources internes (textes, CRM, bases clients…) :
- 🔍 identifier les sources utiles,
- 🔍 nettoyer les jeux de données (suppression de doublons, formatage, etc.),
- 🔍 produire des dashboards pour piloter l’usage ou les résultats IA.
Profil type : data analyst, BI analyst, chargé·e d’études.
Le·la data scientist
Il·elle développe ou personnalise des modèles IA avancés.
Souvent sur des projets IA plus complexes ou spécifiques (analyse sémantique, génération à partir de corpus métiers, scoring prédictif, etc.). Il·elle peut :
- 🧪 entraîner un modèle personnalisé (fine-tuning, embeddings),
- 🧪 évaluer la pertinence et la robustesse des réponses,
- 🧪 construire des modèles hybrides avec logique métier.
Profil type : data scientist, IA engineer, NLP specialist.
Le·la data steward
Il·elle gère la gouvernance et la qualité des données à long terme.
Pas indispensable en mode MVP, mais crucial si le projet s’inscrit dans une démarche continue. Il·elle :
- 📂 définit les règles de nommage, stockage, accès,
- 📂 alerte sur la qualité ou l’obsolescence des datasets,
- 📂 fait le lien entre métiers, IT et legal sur l’exploitation des données.
Profil type : data manager, responsable qualité data, référent·e RGPD.
Gouverner l’IA en entreprise : qui pilote vraiment, et comment garder le contrôle ?
⚙ À retenir
💡 L’IA générative n’est pas « plug and play » dès que vos données entrent en jeu :
- 🧹 On nettoie d’abord (data analyst)
- 🧠 On entraîne ou évalue ensuite (data scientist)
- 📂 On structure pour durer (data steward)
❤️ Sans métier de la data, l’IA devient vite un jouet coûteux qui ne comprend pas votre business.
☕ Conclusion
Un projet IA, ce n’est pas un sprint de code ou une succession de prompts bien rédigés.
C’est une mécanique d’équipe, avec des rôles clairs, activés au bon moment, selon votre stade de maturité et vos objectifs métier.
👉 Vous n’avez pas besoin de recruter 10 personnes dès le jour 1.
Mais vous avez absolument besoin de savoir qui fait quoi, quand, et pourquoi.
Et ça, c’est le job du ou de la chef·fe de projet IA :
faire le lien entre la stratégie, la technique, et la data, pour avancer sans vous éparpiller.
Alors pas de panique : avec une bonne cartographie des rôles, vous éviterez les doublons, les trous de compétences, et les intégrations à rallonge pour zéro impact.
Et si vous ne savez pas par où commencer ? On peut en parler.
👩💻 Je suis Carole Lavocat
Cheffe de projet web 360° — stratégie digitale, SEO, IA & conformité RGPD.
Rédactrice en chef de wexample.com, le média des décideurs du web.
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