Chef·fe de projet projet IA : fiche métier

L’intelligence artificielle transforme les entreprises, mais son déploiement ne repose pas uniquement sur des profils techniques. Entre les équipes métiers, les développeur·ses, les data scientists et les directions, un rôle devient central : le Chef·fe de projet IA.

Son objectif ?

Faire en sorte que les projets d’intelligence artificielle soient utiles, réalistes, éthiques et opérationnels. Il ou elle ne développe pas nécessairement les modèles, mais pilote leur conception, leur intégration et leur adoption dans l’organisation.

Métier stratégique, transversal et en forte demande, le poste de Chef·fe de projet IA attire de plus en plus de profils issus du produit, du digital, de la data ou de la reconversion professionnelle.

Dans cette fiche métier, nous vous expliquons :

• ce qu’est un chef·fe de projet IA,
• ses missions concrètes,
• les compétences nécessaires,
• les formations possibles,
• les salaires et débouchés,
• et comment se préparer à ce rôle avec Ada Tech School.

👉 Vous souhaitez clarifier votre projet professionnel autour de l’IA ? Un échange avec notre équipe peut vous aider à y voir plus clair.

Le chef·fe de projet IA est responsable du pilotage de projets intégrant de l’intelligence artificielle, de leur cadrage initial jusqu’à leur mise en production.

Il ou elle se situe à l’interface entre :

• les équipes techniques (développeur·ses IA, data scientists, ingénieur·es IA),
• les équipes métiers,
• les décideur·ses,
• parfois les partenaires externes.

Contrairement à un développeur IA ou à un ingénieur IA, le chef·fe de projet projet IA n’a pas pour rôle principal de coder des modèles. Son expertise repose sur :

• la compréhension des capacités et limites de l’IA,
• la gestion de projet,
• la coordination des parties prenantes,
• la traduction des besoins métiers en solutions techniques réalistes.

C’est un métier hybride, qui combine culture tech, vision produit et compétences organisationnelles.

Ces rôles sont proches, mais ne recouvrent pas exactement les mêmes responsabilités.

• Chef·fe de projet data : focalisé sur les projets de données (BI, data warehouse, reporting).
• Product manager IA : orienté produit, expérience utilisateur et roadmap.
• Chef·fe de projet IA : centré sur le déploiement opérationnel de l’IA, de l’idée à l’usage réel.

👉 Le Chef·fe de projet IA a une vision transverse, à la fois technique, métier et stratégique.

Le quotidien d’un Chef·fe de projet IA est varié et structurant pour l’entreprise.

1. Cadrer les besoins métiers

Il ou elle travaille avec les équipes métiers pour identifier :

• le problème à résoudre,
• la valeur ajoutée de l’IA,
• les indicateurs de succès.

Toutes les problématiques ne nécessitent pas une IA : le Chef·fe de projet IA joue un rôle clé de filtre et de priorisation.

2. Définir la stratégie IA du projet

• Choix du type d’IA (prédictive, générative, recommandation, NLP, vision).
• Évaluation de la faisabilité technique.
• Estimation des ressources nécessaires (données, équipes, budget).

3. Coordonner les équipes techniques

Le Chef·fe de projet IA collabore avec :

• développeur·ses IA,
• data scientists,
• ingénieur·es IA,
• équipes IT et cloud.

Il assure la bonne communication, le respect des délais et la cohérence globale du projet.

4. Piloter le projet de bout en bout

• planification,
• suivi des livrables,
• gestion des risques,
• arbitrage des priorités.

La gestion de projet peut s’appuyer sur des méthodes agiles (Scrum, Kanban) ou hybrides.

5. Intégrer les enjeux éthiques et réglementaires

Un projet IA soulève des questions clés :

• biais algorithmiques,
• explicabilité,
• protection des données,
• conformité réglementaire.

Le Chef·fe de projet IA est garant d’un usage responsable et maîtrisé de l’IA.

6. Accompagner le déploiement et l’adoption

Une IA n’a de valeur que si elle est utilisée :

• accompagnement des utilisateurs,
• formation interne,
• documentation,
• amélioration continue.

Compétences techniques (culture IA)

Le Chef·fe de projet IA n’est pas un expert du code, mais doit comprendre :

• les bases de l’intelligence artificielle,
• le machine learning et l’IA générative,
• le cycle de vie d’un modèle IA,
• les contraintes liées aux données,
• les principes de déploiement (API, cloud, MLOps).

Compétences en gestion de projet

• cadrage et pilotage de projet,
• méthodologies agiles,
• gestion des priorités,
• coordination d’équipes pluridisciplinaires.

Compétences humaines et métier

• communication et vulgarisation,
• esprit de synthèse,
• capacité de décision,
• sens de l’éthique,
• compréhension des enjeux business.

👉 C’est un métier où les soft skills sont aussi importantes que la technique.

Il n’existe pas un seul parcours type, mais plusieurs trajectoires possibles.

1. Acquérir une culture solide en IA

Comprendre :

• ce que l’IA peut faire,
• ce qu’elle ne peut pas faire,
• comment elle est développée et déployée.

2. Développer des compétences tech transverses

• bases du développement,
• compréhension des architectures logicielles,
• notions de data.

3. Maîtriser la gestion de projet

• méthodes agiles,
• pilotage produit,
• coordination d’équipes techniques.

4. Travailler sur des projets concrets

Études de cas, prototypes, projets intégrant :

• IA générative,
• automatisation,
• analyse prédictive.

Ada Tech School ne forme pas directement au métier de Chef·fe de projet IA, mais propose un socle commun essentiel pour y accéder.

Un tronc commun tech et numérique responsable

Les apprenant·es acquièrent :

• la logique du code,
• une compréhension du fonctionnement des systèmes numériques,
• une culture data et IA,
• une approche critique et éthique de l’IA.

Des parcours de spécialisation adaptés

Après le socle commun, les parcours :

• Chefferie de projet,
• Développement,
• Data,

permettent de construire un profil solide pour piloter des projets intégrant de l’IA.

👉 Ada Tech School constitue ainsi une étape structurante avant d’évoluer vers des rôles de Chef·fe de projet IA.

Les rémunérations varient selon l’expérience et le secteur.

• Junior : 40 000 à 50 000 € brut/an
• Confirmé·e : 55 000 à 70 000 €
• Senior / Lead IA : 75 000 à 95 000 €
• Responsable IA / Head of AI : +100 000 €

Les secteurs les plus rémunérateurs :

• finance,
• santé,
• industrie,
• startups deeptech,
• grands groupes technologiques.

• startups et scale-ups IA,
• grandes entreprises (CAC 40),
• cabinets de conseil,
• organismes publics,
• entreprises technologiques innovantes.

Le métier offre de nombreuses opportunités en France et à l’international.

Un·e Chef·fe de projet IA peut évoluer vers :

• product manager IA,
• responsable IA,
• head of data / IA,
• consultant·e IA,
• direction de l’innovation.

Conclusion

Le métier de Chef·fe de projet IA est au cœur de la transformation numérique des organisations. Il combine compréhension de l’intelligence artificielle, gestion de projet, vision métier et responsabilité éthique.

Accessible à des profils variés, il représente une voie stratégique pour celles et ceux qui souhaitent travailler dans l’IA sans devenir développeur ou ingénieur spécialisé.

Grâce à son socle commun et à ses parcours de spécialisation, Ada Tech School offre une base solide pour construire, à moyen ou long terme, un parcours vers le pilotage de projets en intelligence artificielle.

👉 Vous envisagez un rôle de Chef·fe de projet IA ? Nos équipes peuvent vous aider à structurer votre trajectoire.