Le rôle d’un orchestrateur en intelligence artificielle est comparé à celui d’un contremaître dans une usine : il coordonne diverses tâches et veille au bon fonctionnement des opérations. Selon une analyse de Draup, une entreprise spécialisée dans le recrutement de données, révélée par CNBC, ces professionnels gagnent environ 13 100 euros par mois. Cette nouvelle profession connaît une forte demande, en hausse de 1 700 % à Wall Street, reflétant une tendance plus large où l’intelligence artificielle génère de nombreux emplois, notamment dans le principal centre financier mondial. Les offres d’emploi liées à l’intelligence artificielle à Wall Street ont augmenté de 49 % en 2026 par rapport à 2025, atteignant 139 819 annonces. Les mentions de la compétence « orchestrateur » dans les offres des banques ont bondi de 1 721 % en un an, passant de 108 en 2025 à 1 967 en 2026. « C’est probablement la compétence la plus recherchée à Wall Street actuellement », déclare Vijay Swaminathan, PDG de Draup, à CNBC. Ce poste implique de concevoir une séquence d’assistants spécialisés en IA, d’organiser leurs tâches, de déterminer quels agents sont nécessaires, d’attribuer des fonctions, de sélectionner l’accès aux données et de planifier quand le système doit s’arrêter pour demander une intervention humaine. Ces spécialistes doivent comprendre à la fois l’IA et le domaine spécifique dans lequel elle est appliquée. Dans une banque, ils peuvent travailler avec les salles de marché, les services de conformité, les ressources humaines ou les opérations de back-office. Même des tâches simples comme l’approbation des congés des employés peuvent devenir complexes en raison des nombreuses exceptions, nécessitant une planification minutieuse pour gérer des informations incomplètes ou des décisions nécessitant une validation humaine. L’orchestration n’est pas la seule compétence très demandée. Les mentions de « LangGraph » ont augmenté de 679 %, passant de 680 à 5 300. Il ne s’agit pas d’un emploi, mais d’un outil permettant aux ingénieurs de construire des processus automatisés en plusieurs étapes, facilitant la collaboration entre différents agents. De même, les mentions de « LlamaIndex » ont progressé de 291 %, atteignant 2 672. Cet outil relie les applications d’IA aux données internes d’une entreprise. Les compétences en RAG (Retrieval-Augmented Generation) ont également connu une croissance significative, avec une hausse de 259 % des mentions, soit 5 262. Le RAG permet à l’IA de rechercher des informations pertinentes dans les bases de données documentaires d’une entreprise avant de générer une réponse. Dans une banque, cela signifie que l’IA peut consulter les procédures internes, les documents financiers ou d’autres informations actualisées, plutôt que de se fier uniquement à ses données d’entraînement. L’adoption rapide de l’IA fait monter les salaires. Selon Draup, un expert en IA générative perçoit un salaire de base médian de 172 937 dollars par an, un ingénieur en apprentissage automatique 166 764 dollars, et un ingénieur en IA 164 736 dollars. Ces chiffres n’incluent pas les primes ou les stock-options. Les banques recrutent également massivement des professionnels pour superviser leurs systèmes d’IA. Les mentions de compétences en « IA responsable » ont augmenté de 657 % en un an, tout comme celles liées à la gouvernance de l’IA (394 %) et à la gestion des risques (359 %). Ces spécialistes veillent à ce que les systèmes d’IA fonctionnent dans le respect des cadres légaux et éthiques, contrôlant l’accès aux données, la conformité réglementaire et les décisions nécessitant une intervention humaine. Les salaires pour ces postes sont également élevés : un responsable IA générative touche un salaire de base médian de 190 836 dollars par an, et un responsable IA 182 957 dollars. Les postes les plus élevés, comme celui de chief data scientist, peuvent atteindre jusqu’à 235 158 dollars par an, soit près de 20 000 dollars par mois, primes non comprises. Ces salaires élevés ne reflètent pas nécessairement les postes de début de carrière. Bien que ces emplois soient nouveaux, les banques recherchent des professionnels expérimentés plutôt que des débutants. Draup souligne que de nombreuses personnes qui se tournent vers ces rôles viennent de domaines établis comme l’ingénierie logicielle, la science des données ou l’apprentissage automatique. Par exemple, les « forward-deployed engineers » — des experts envoyés directement auprès des traders, des banquiers ou d’autres employés pour comprendre leurs besoins et développer des outils d’IA — sont principalement recrutés parmi les profils issus de l’ingénierie logicielle. En outre, les banques investissent massivement dans la formation de leurs employés actuels pour leur permettre d’acquérir ces nouvelles compétences, garantissant ainsi leur adaptation à l’évolution du paysage de l’IA.