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Explicateur d'IA

L’explicateur d’IA, ou expert en explicabilité de l’intelligence artificielle, est un spécialiste dont le rôle est de décoder le fonctionnement des algorithmes d’intelligence artificielle pour les rendre compréhensibles et interprétables par des non-spécialistes. L’objectif est de favoriser l’adoption d’une solution IA par les responsables des organisations.

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Par Quest Education Group
Fiche métier mise à jour le

Niveau d’études : Bac+5
Bac conseillé : Expertise technique en IA et compétences en communication
Employabilité : Bonne
Mobilité : Très bonne
Salaire débutant : 2 800 € brut mensuel
Salaire expérimenté : 4 700 € brut mensuel

Un bref aperçu sur le métier

L’explicateur d’IA analyse, interprète et communique le fonctionnement des systèmes d’intelligence artificielle sous une forme accessible aux différentes parties prenantes, qu’il s’agisse de décideurs, d’utilisateurs finaux ou d’autorités réglementaires. Pour exercer ce métier, un niveau d’études Bac+5 est généralement requis, avec une expertise technique en IA et compétences en communication. Le salaire débutant s’établit autour de 2800 € brut mensuel. Il peut aller jusqu’à 4 700 € pour un profil confirmé. La mobilité professionnelle est très bonne, les compétences en explicabilité étant valorisées tant par les développeurs d’IA que par les organisations utilisatrices ou les autorités de régulation.

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Le cœur du métier

Le métier d’explicateur d’IA consiste à rendre compréhensibles et interprétables les systèmes d’intelligence artificielle, dont les processus décisionnels sont souvent considérés comme des « boîtes noires ». Pour ce faire, l’explicateur d’IA développe et applique des méthodologies qui permettent de visualiser, d’interpréter et d’exposer de manière claire le raisonnement sous-jacent aux prédictions des modèles. Il traduit des concepts techniques complexes (réseaux de neurones, forêts aléatoires, boosting) en explications accessibles et pertinentes pour différents publics : experts, décideurs ou utilisateurs finaux.

Cette dimension explicative est vitale dans de nombreux secteurs où les décisions automatisées ont des impacts significatifs, comme la finance (évaluation de crédit), la santé (aide au diagnostic), les ressources humaines (filtrage de candidatures) ou la justice (évaluation de risques).

Les missions de l'explicateur d'IA

Sa première mission consiste à analyser en profondeur les modèles d’IA pour en extraire une compréhension détaillée du fonctionnement. La deuxième est la conception et l’implémentation d’interfaces explicatives : développer de rapports automatisés ou des interfaces interactives qui traduisent les comportements des algorithmes en représentations intuitives. Ensuite, il procède à l’évaluation des biais algorithmiques : identifier les potentiels préjugés intégrés dans les modèles, analyser leurs impacts sur différentes populations d’utilisateurs et proposer des stratégies d’atténuation. Enfin, l’explicateur d’IA doit élaborer des documentations détaillant le fonctionnement des modèles, leurs limites connues et les mécanismes d’explicabilité mis en œuvre. Ces documents sont essentiels pour répondre aux exigences de transparence algorithmique imposées par des réglementations comme le RGPD en Europe ou l’AI Act en préparation.

Explicateur d'IA : de quoi est-il responsable ?

Il assume d’abord la responsabilité de garantir la transparence des systèmes d’IA déployés par son organisation. C’est un moyen d’instaurer la confiance des utilisateurs, des régulateurs et du grand public. Il porte aussi la responsabilité de garantir la conformité réglementaire de la solution IA. S’assurer que les systèmes développés respectent les obligations de transparence, d’explicabilité et de contestabilité prévues par des textes comme le RGPD (article 22 sur les décisions automatisées). Enfin, il lui revient aussi de communiquer les risques et limites des solutions d’IA aux parties prenantes. L’explicateur doit éclairer honnêtement les décideurs et utilisateurs sur ce que les modèles peuvent et ne peuvent pas faire, leur précision, leurs zones d’incertitude et les scénarios dans lesquels un jugement humain complémentaire reste nécessaire.

Les sites d’emploi pour trouver un job

Le métier Explicateur d'IA vous intéresse et vous souhaitez postuler ? Vous pourrez trouver des offres correspondant à votre recherche sur les sites d’emploi comme Indeed, Apec, le réseau social LinkedIn ou sur la plateforme RegionJob.

Les compétences demandées par le poste

Le métier d’explicateur d’IA requiert un parfait équilibre entre expertise technique et capacités de communication. Une connaissance approfondie des algorithmes d’intelligence artificielle constitue le socle indispensable. L’explicateur doit maîtriser les différentes familles d’algorithmes (réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes ensemblistes) pour comprendre leurs mécanismes internes et leurs particularités en termes d’interprétabilité.

La maîtrise des techniques spécifiques d’explicabilité représente une compétence indispensable. L’explicateur doit connaître et savoir appliquer des méthodes comme LIME, SHAP, les cartes d’activation de classe (CAM), l’analyse de sensibilité ou les contre-exemples.

Les compétences en visualisation de données jouent, de plus, un rôle fondamental. Savoir transformer des concepts abstraits et multidimensionnels en représentations visuelles intuitives et parlantes pour différents publics.

La programmation et l’utilisation d’outils spécialisés font également partie des compétences techniques requises. La maîtrise de langages comme Python et de bibliothèques dédiées à l’explicabilité (ELI5, SHAP, InterpretML, Captum) permettent d’implémenter concrètement les techniques d’interprétation sur les modèles analysés.

Les qualités personnelles

La curiosité intellectuelle et l’ouverture d’esprit font partie des qualités personnelles essentielles. La pédagogie représente une qualité fondamentale. L’explicateur doit savoir adapter son discours à différents niveaux de compréhension technique, utiliser des métaphores pertinentes et construire des explications progressives qui permettent à chacun de saisir les concepts clés à son propre rythme et dans son propre référentiel.

L’empathie cognitive constitue un atout majeur pour anticiper les questions et les préoccupations des utilisateurs face aux systèmes d’IA.

La créativité est un atout pour développer des approches explicatives innovantes adaptées à des contextes spécifiques.

Les soft skills recherchées par les entreprises

Les entreprises recherchent des explicateurs d’IA qui ont des compétences relationnelles remarquables. Ainsi, il faut dévélopper la communication multimodale : savoir combiner textes, visualisations et démonstrations interactives pour transmettre efficacement des concepts complexes.

La facilitation et la médiation représentent des compétences particulièrement valorisées. L’explicateur intervient souvent dans des contextes où les attentes des équipes techniques et celles des utilisateurs métiers peuvent diverger significativement. Sa capacité à faire dialoguer ces perspectives différentes et à construire une compréhension partagée influence directement la réussite des projets d’IA.

Enfin, il faut faire preuve de sensibilité multiculturelle. Les perceptions et attentes concernant l’explicabilité varient selon les cultures, les secteurs et les organisations. L’explicateur efficace sait adapter ses approches à ces différents contextes culturels et organisationnels.

Qualités

  • Curiosité
  • Ouverture d’esprit
  • Pédagogie
  • Adaptabilité
  • Empathie cognitive
  • Créativité

Études et formations

Le parcours pour devenir explicateur d’IA comprend un master (Bac+5) en data science, intelligence artificielle, ou informatique. Compléter cette base académique par une spécialisation en IA explicable ou en éthique de l’IA.

Les certifications professionnelles jouent un rôle pour renforcer le profil. Des certifications comme « Explainable AI with LIME » (DataCamp), « Explainable AI with SHAP » (Coursera) ou « Responsible AI » (Microsoft) sont vivement conseillées. Alternativement, décrocher le « Responsible AI Practices » de Google ou le « Professional Certificate in AI Ethics » du IEEE.

Pour les professionnels déjà expérimentés en data science ou en IA, des formations continues spécialisées restent requises pour acquérir les compétences complémentaires nécessaires. Sont recommandées à cet effet les modules dédiés à l’explicabilité de l’IA des organismes comme DataScientest, DataCamp ou OpenClassrooms.

Évaluer votre adéquation avec ce métier

Pour déterminer si le métier d’explicateur d’IA vous correspond, d’abord, il faut évaluer votre capacité à traduire des concepts complexes en explications accessibles sans les dénaturer.

Vous intéressez-vous aux dimensions éthiques et sociétales des technologies ? L’explicabilité s’inscrit dans une démarche plus large d’IA responsable, et une sensibilité aux questions d’équité, de transparence et d’impact social représente un atout significatif.

Êtes-vous à l’aise pour naviguer entre différents univers professionnels et vocabulaires ? L’explicateur sert souvent de pont entre les data scientists, les experts métiers, les décideurs et les utilisateurs finaux, ce qui exige une grande adaptabilité relationnelle et linguistique.

Rémunérations pour un explicateur d'IA

En France, un profil junior avec moins de deux ans d’expérience spécifique en explicabilité peut espérer un salaire mensuel brut démarrant à environ 2800 €. Après 3 à 5 ans d’expérience et le développement d’une expertise reconnue, cette rémunération peut atteindre les 4800 €. Les profils seniors ou experts avec plus de 8 ans d’expérience et une spécialisation pointue peuvent prétendre à des salaires supérieurs, tout comme ceux évoluant à l’international, notamment aux États-Unis ou en Suisse.

Évolution de carrière

Après quelques années d’expérience, beaucoup d’explicateurs choisissent de se spécialiser sur un secteur particulier (santé, finance, industrie) ou sur une famille de techniques d’explicabilité (visuelle, textuelle, contrefactuelle). Cette spécialisation peut conduire à des postes d’expert ou de référent en IA responsable au sein d’organisations innovantes.

L’évolution vers des fonctions de direction constitue une autre voie fréquente. L’explicateur peut progressivement prendre des responsabilités comme responsable de l’éthique de l’IA, directeur de l’IA responsable, ou même Chief AI Ethics Officer.

Explicateur d'IA freelance : comment ça se fait ?

Le statut de freelance est une option conseillée pour un explicateur d’IA expérimenté. Les missions en freelance peuvent prendre différentes formes : audit de solutions d’IA existantes sous l’angle de l’explicabilité, conception d’interfaces et de visualisations explicatives, formation des équipes internes aux méthodes d’explicabilité, ou encore accompagnement de projets d’IA pour intégrer la dimension explicative dès la conception. Pour de telles missions, les tarifs journaliers varient généralement entre 600 et 1 200 euros.

Cependant, pour réussir dans cette voie, il est nécessaire de développement au préalable un réseau professionnel solide en participant par exemple à des conférences spécialisées, des groupes de travail sur l’éthique de l’IA ou des communautés comme « Responsible AI ».

Les principaux recruteurs d’explicateurs d'IA

Les profils d’explicateurs d’IA sont recherchés par les grandes entreprises technologiques : Google (via son équipe « People + AI Research »), Microsoft (via son département « AI, Ethics, and Effects »), IBM (avec son initiative « AI Explainability 360 ») ou encore SAP.

Les cabinets de conseil en IA et transformation digitale représentent également d’importants employeurs. Des sociétés comme Accenture, Capgemini, BCG GAMMA ou Wavestone intègrent des explicateurs dans leurs équipes pour accompagner leurs clients dans le déploiement de solutions d’IA explicables et responsables. Les startups spécialisées en explicabilité et en IA éthique offrent aussi des opportunités : Element AI (acquise par ServiceNow), Arthur, Fiddler Labs ou Truera.

Avantages et inconvénients du métier

L’impact sociétal de ce métier constitue une source de satisfaction importante. En rendant l’IA plus transparente et compréhensible, l’explicateur contribue directement à son utilisation éthique et responsable, et peut influencer positivement la façon dont cette technologie transforme notre société. Notez également la rémunération attractive associée à ce poste.

Concernant les inconvénients, il faut remarquer les attentes parfois contradictoires entre les contraintes techniques, les exigences réglementaires, les préoccupations éthiques et les impératifs commerciaux. Cela nécessite de constants arbitrages et peut créer des situations de conflit.

Devenir explicateur d'IA : conclusion

Pour devenir explicateur d’IA, la base académique pertinente comprend une formation supérieure en data science, intelligence artificielle ou informatique (niveau master), idéalement complétée par des cours en éthique de l’IA ou en conception centrée utilisateur.

L’acquisition d’une expérience pratique dans le développement et le déploiement de solutions d’IA constitue un atout majeur. Il faut maîtriser des outils et bibliothèques spécifiques d’explicabilité et l’associer à une pratique approfondie de frameworks comme SHAP, LIME, Captum ou InterpretML.

FAQ

Quelles sont les principales missions d'un explicateur d'IA ?

L’explicateur d’IA analyse les modèles pour en extraire une compréhension approfondie, conçoit des interfaces et des visualisations rendant les décisions algorithmiques compréhensibles, évalue, corrige les biais potentiels et assure la médiation entre équipes techniques et utilisateurs finaux.

Quel est le salaire d'un explicateur d'IA ?

En France, le salaire mensuel brut varie de 2 800 € à 4 700 € avec des variations selon la spécialisation, le secteur d’activité et la région.

Quel niveau d'études faut-il pour devenir explicateur d'IA ?

Un niveau master (Bac+5) en data science, intelligence artificielle ou informatique constitue généralement le minimum requis. Puis, il faut compléter par une spécialisation en éthique de l’IA ou en explicabilité.