Glossaire du Recrutement IA et GenAI
Le Guide Expert
(Métiers et Salaires 2026)
Le recrutement en IA exige une précision absolue.
Ce glossaire n’est pas un dictionnaire technique classique. C’est un outil de décision conçu par Factoriel pour les DRH, DSI et dirigeants qui doivent construire des équipes performantes.
GenAI, RAG, LLM, MLOps : derrière chaque acronyme se cache une réalité métier précise, une rareté de compétence et un niveau de rémunération. Nous décryptons ici le jargon technologique sous l’angle du recrutement, pour vous aider à identifier les vrais experts et éviter les erreurs de casting coûteuses.
GenAI (IA Générative)
Contrairement à l'IA traditionnelle qui analyse, la GenAI crée du contenu original (code, texte, image). C'est le levier de productivité le plus puissant de la décennie.
RAG (Retrieval-Augmented)
L'architecture qui permet à l'IA de consulter vos données privées (PDF, SQL) avant de répondre. Indispensable pour éviter les hallucinations en entreprise.
LLM (Large Language Model)
Le moteur statistique (GPT-x, Mistral, Llama). Ne cherchez pas à le recréer, recrutez ceux qui savent l'optimiser et le connecter à votre métier.
MLOps
Le "DevOps de l'IA". C'est l'ensemble des pratiques pour industrialiser les modèles, les déployer et les surveiller en production (Monitoring).
Agent IA (Agentic AI)
L'évolution du chatbot. Un Agent ne fait pas que parler, il agit de façon autonome (envoie des mails, code, réserve) pour atteindre un objectif.
Fine-Tuning
Le ré-entraînement d'un modèle pour qu'il apprenne un jargon spécifique (médical, juridique). Plus coûteux que le RAG, mais plus précis.
Data Scientist vs AI Engineer
L'erreur de casting la plus fréquente en 2026. Ne les confondez plus.
| Critères | Data Scientist (Le Chercheur) | AI Engineer (Le Bâtisseur) |
|---|---|---|
| Objectif | Data Scientist Analyser la donnée, trouver des modèles mathématiques, faire des preuves de concept (POC). | AI Engineer Prendre un modèle et le transformer en produit utilisable, robuste et scalable. |
| Outils Clés | Data Scientist Jupyter Notebooks, Pandas, Scikit-learn, R. (Maths & Stats). | AI Engineer Docker, Kubernetes, APIs (FastAPI), LangChain, Vector DB. (Software Engineering). |
| Livrable | Data Scientist Un rapport d'analyse ou un modèle expérimental (précision %). | AI Engineer Une API fonctionnelle intégrée à l'application de l'entreprise. |
| Tendance Recrutement | Data Scientist Stable. Toujours vital pour la R&D pure. | AI Engineer Explosion (+40%). Les entreprises veulent "sortir les projets" des labos. |
Passez de la théorie à la pratique
Comprendre le vocabulaire est une chose. Recruter les bons experts au bon prix en est une autre. Vérifiez si votre budget est aligné avec la réalité du marché 2026.