Les chercheurs en IA peuvent s'attendre à des rémunérations pouvant aller jusqu'à 865 000 dollars par an,

Ces rémunérations seraient dues à un manque de talents dans le secteur de l'IA

L'intensité de la course à l'IA pousse les principales entreprises du secteur de l'IA à proposer aux talents en IA des salaires nettement au-dessus de la moyenne et d'énormes avantages afin de les recruter et les fidéliser. Des données publiées cette année suggèrent que les entreprises comme OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Amazon, Tesla ou même TikTok sont prêtes à payer jusqu'à 865 000 dollars par an à un chercheur en IA. Certains analystes notent toutefois que la cible de ces rémunérations est les chercheurs en IA chevronnés.

Les entreprises d'IA proposent des rémunérations élevées aux chercheurs en IA

La course à l'IA bat son plein et la demande mondiale pour les compétences en IA (apprentissage automatique, apprentissage profond, science des données, traitement du langage naturel…) est à la hausse. Selon de nombreuses études, la demande dépasse largement l'offre réelle et que cela concerne à la fois les ingénieurs en IA et les chercheurs en IA. Une enquête publiée par le Computing Research Association (CRA) en 2021 indique seuls 1 691 doctorats ont été délivrés dans le domaine de la recherche informatique. Le problème a été accentué avec l'arrivée des grands modèles de langage (LLM). Rien qu'aux États-Unis, l'industrie aurait besoin de plus de 335 000 chercheurs en informatique et la demande augmenterait de 21 % par an.


Cela signifie que chaque année, il y a environ 5 000 emplois de chercheurs scientifiques de plus qu'il n'y a de chercheurs scientifiques pour les occuper. Sachant cela, les entreprises semblent prêtes à faire des offres très alléchantes pour attirer les chercheurs en IA. Un rapport publié au début de l'année par Rora inc., une entreprise qui fournit aux professionnels des pistes pour bien négocier leurs rémunérations, indique que les chercheurs en IA ont désormais l'opportunité de négocier des rémunérations à des sommets jamais atteints auparavant. Le rapport comprend un tableau qui est censé lister les différents niveaux de rémunération auxquels les chercheurs en IA peuvent prétendre selon l'entreprise ou le laboratoire d'IA qui tente de les enrôler.

L'on peut remarquer, par exemple, qu'un chercheur en IA peut prétendre à une rémunération allant jusqu'à 865 000 dollars par an en travaillant pour OpenAI. Anthropic et InflectionAI, deux startups concurrentes d'OpenAI, proposent également des rémunérations se trouvant dans la même fourchette. Ainsi, un ingénieur en IA d'Anthropic pourrait gagner jusqu'à 855 000 $ par an ; un chercheur en IA pourrait convaincre InflectionAI de le rémunérer à hauteur de 825 000 $ par an. Parmi les autres entreprises listées, on distingue Tesla qui serait capable de rémunérer un chercheur en IA à hauteur de 780 000 $ par an, Amazon avec 719 000 $, Google Brain avec 695 000 $, FAIR (Facebook Artificial Intelligence Research) avec 556 000 $, et bien d'autres.

En regardant le tableau de plus près, l'on peut remarquer que les startups d'IA (OpenAI, InflectionAI et Anthropic) semblent prêtes à payer beaucoup plus que les entreprises bien établies. Il convient toutefois de noter que Microsoft est le principal investisseur d'OpenAI et qu'Amazon a investi cette année plusieurs milliards de dollars dans Anthropic. Le partenariat entre OpenAI et Microsoft permet à la firme de Redmond d'avoir un accès exclusif aux technologies développées par la startup d'IA et de les intégrer à ses outils de productivité et à d'autres logiciels. Amazon n'a pas laissé transparaitre des détails sur ses intentions avec Anthropic, mais les analystes s'attendent à ce que leur partenariat ressemble à celui qui existe entre OpenAI et Microsoft.

Les auteurs du rapport affirment qu'il s'adresse aux doctorants de 4e et 5e année ou aux postdoctorants de dernière année qui souhaitent passer du monde universitaire à l'industrie et qui ont une formation en apprentissage automatique. Mais des critiques affirment que ces rémunérations ciblent davantage les chercheurs en IA chevronnés qui constituent un groupe très restreint. « C'est très bien et cela attire l'attention. Mais il faut savoir qu'il n'y a pas trop de monde dans ce groupe. Peut-être quelques milliers de personnes ? Ils sont tous titulaires d'un doctorat obtenu dans le cadre d'un programme d'études supérieures, ont publié des articles très importants, ont apporté des contributions majeures à des projets open source, etc. », note un critique.

Quels sont les domaines de recherche les plus prisés par les entreprises d'IA ?

À l'heure actuelle, la demande la plus forte concernerait l'application de l'apprentissage automatique à la vision par ordinateur (autonome et visuelle), à la robotique, au traitement du langage naturel (NLP), à la biologie et aux neurosciences. Avec l'introduction de ChatGPT, une formation sur les grands modèles de langage est devenue un nouvel ensemble de compétence en vogue. Des entreprises comme Amazon, Google, et Meta (la société mère de Facebook) lancent des équipes liées à l'IA générative pour la génération de langage, d'images et de vidéos. Alors, qu'est-ce que les entreprises prennent en compte lorsqu'elles évaluent les candidats. Pour un chercheur en IA, des compétences avérées en matière de recherche sont primordiales.

L'un des aspects à prendre en compte est le nombre de publications. Les meilleurs chercheurs peuvent avoir jusqu'à 2 000 citations rien qu'avec leur doctorat et un indice H de 10. Pourtant, le rapport estime qu'il n'est pas nécessaire d'avoir un tel palmarès de publications pour négocier avec succès. Chaque chercheur dispose d'un levier de négociation, mais les meilleurs chercheurs pourraient négocier des postes plus importants et les rémunérations les plus élevées susmentionnées. De plus, les entreprises s'intéressent aux articles publiés par les chercheurs et qui ont été sélectionnés par les meilleures conférences sur l'IA telles que NeurIPS, ICML, ICCV, etc. Elles se penchent également sur l'expérience professionnelle en dehors du monde universitaire.

Les stages indiquent que les chercheurs sont capables de s'adapter à l'environnement industriel et qu'ils ne sont pas un universitaire dans sa tour d'ivoire. Enfin, faire de la recherche pour les professeurs...