AI Engineer vs Machine Learning Engineer vs Data Scientist : Comparatif Salaires 2025
Quel métier IA paie le mieux ? Différences de salaires, compétences, évolutions de carrière. Guide comparatif complet.
AI Engineer
4 500€-10 000€/mois net
ML Engineer
3 800€-8 500€/mois net
Data Scientist
3 500€-7 500€/mois net

📋 Table des matières

📊 Données Fiables et Actualisées

Nos salaires sont basés sur les grilles officielles, les enquêtes syndicales et les données de l'INSEE 2025. Mise à jour mensuelle.

⚡ Résumé exécutif : qui gagne le plus ?

En 2025, l'AI Engineer gagne généralement +15-25% que Machine Learning Engineer et Data Scientist, grâce à une expertise très spécialisée sur les LLMs, l'IA générative et les systèmes d'IA à grande échelle. Le Machine Learning Engineer est mieux payé que Data Scientist (+8-12%) grâce à une expertise technique plus poussée en production et infrastructure ML.

💡 Verdict rapide

AI Engineer : Salaires les plus élevés (+15-25% vs ML Engineer), expertise IA générative pointue. Profil recherché : LLMs, GPT, transformers, fine-tuning, prompt engineering, systèmes d'IA production.

Machine Learning Engineer : Salaires intermédiaires (+8-12% vs Data Scientist), expertise production ML. Profil recherché : MLOps, déploiement modèles, infrastructure ML, pipelines, monitoring.

Data Scientist : Salaires de base, mais demande très forte. Profil recherché : analyse données, modélisation, statistiques, visualisation, insights business.

Critère AI Engineer Machine Learning Engineer Data Scientist
Salaire junior (0-2 ans) 4 500€ net/mois 3 800€ net/mois 3 500€ net/mois
Salaire intermédiaire (2-5 ans) 6 200€ net/mois 5 200€ net/mois 4 800€ net/mois
Salaire senior (5-8 ans) 8 500€ net/mois 7 200€ net/mois 6 500€ net/mois
Salaire expert (8+ ans) 10 000€ net/mois 8 500€ net/mois 7 500€ net/mois
Demande marché 🟢 Très forte (croissance explosive) 🟢 Très forte 🟢 Très forte
Croissance salariale +122% (junior → expert) +124% (junior → expert) +114% (junior → expert)
Complexité technique 🟢 Très élevée 🟢 Élevée 🟡 Moyenne-Élevée

💰 Comparaison salaires par niveau d'expérience

Salaires AI Engineer vs Machine Learning Engineer vs Data Scientist (Île-de-France, 2025)

Niveau AI Engineer net/mois AI Engineer brut/mois ML Engineer net/mois ML Engineer brut/mois Data Scientist net/mois Data Scientist brut/mois
Junior (0-2 ans) 4 500€ 5 850€ 3 800€ 4 940€ 3 500€ 4 550€
Intermédiaire (2-5 ans) 6 200€ 8 060€ 5 200€ 6 760€ 4 800€ 6 240€
Senior (5-8 ans) 8 500€ 11 050€ 7 200€ 9 360€ 6 500€ 8 450€
Expert (8+ ans) 10 000€ 13 000€ 8 500€ 11 050€ 7 500€ 9 750€

⚠️ Points d'attention

L'écart AI Engineer vs ML Engineer se creuse avec l'expérience : à 8+ ans, un AI Engineer expert peut gagner +18% qu'un ML Engineer expert. Les spécialisations (LLMs, GPT pour AI Engineer ; MLOps, production pour ML Engineer) font la différence. La demande pour AI Engineers a explosé en 2024-2025 avec l'essor de l'IA générative.

🔍 Différences entre les trois profils

AI Engineer : le spécialiste de l'IA générative

🎯 Missions principales

  • Développer et optimiser des systèmes d'IA générative (LLMs, GPT, transformers)
  • Fine-tuner et adapter des modèles pré-entraînés pour des cas d'usage spécifiques
  • Concevoir des systèmes de prompt engineering et de RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Intégrer des modèles d'IA dans des applications production
  • Optimiser les performances et les coûts des systèmes d'IA à grande échelle

Machine Learning Engineer : le spécialiste de la production ML

🎯 Missions principales

  • Déployer et maintenir des modèles ML en production
  • Construire des pipelines MLOps (CI/CD, monitoring, versioning)
  • Optimiser les performances et la scalabilité des systèmes ML
  • Gérer l'infrastructure ML (cloud, containers, orchestration)
  • Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les modèles

Data Scientist : l'analyste des données

🎯 Missions principales

  • Analyser les données pour identifier des insights business
  • Développer des modèles prédictifs et des algorithmes ML
  • Effectuer des analyses statistiques et des expérimentations
  • Créer des visualisations et des dashboards
  • Communiquer les résultats aux équipes business
Aspect AI Engineer Machine Learning Engineer Data Scientist
Focus principal IA générative, LLMs, systèmes d'IA Production ML, MLOps, infrastructure Analyse données, modélisation, insights
Proximité business 🟡 Indirecte (via systèmes IA) 🟡 Indirecte (via production) 🟢 Directe (insights business)
Compétences programmation 🟢 Très élevées (Python, PyTorch, TensorFlow, LLMs) 🟢 Élevées (Python, ML frameworks, infrastructure) 🟡 Élevées (Python, R, SQL, stats)
Technologies clés LLMs, GPT, transformers, Hugging Face, LangChain MLOps, Kubernetes, Docker, MLflow, Kubeflow Pandas, Scikit-learn, Jupyter, Tableau, SQL

🛠️ Compétences techniques requises

Compétences AI Engineer

Compétences Machine Learning Engineer

Compétences Data Scientist

💡 Compétences communes

Python, statistiques, compréhension ML, bases de données. Les transitions sont possibles : Data Scientist → ML Engineer (renforcer production/infrastructure) → AI Engineer (renforcer LLMs/IA générative).

🚀 Évolutions de carrière et débouchés

Parcours AI Engineer

  • AI Engineer → Senior AI Engineer → Lead AI Engineer
  • Lead AI Engineer → AI Architect → Head of AI
  • Spécialisation : LLM Engineer, AI Research Engineer, AI Systems Architect
  • Évolution transverse : CTO, AI Researcher, Founder

Parcours Machine Learning Engineer

  • ML Engineer → Senior ML Engineer → Lead ML Engineer
  • Lead ML Engineer → ML Architect → Head of ML Engineering
  • Spécialisation : MLOps Engineer, ML Platform Engineer, ML Infrastructure Lead
  • Évolution transverse : DevOps Engineer, Engineering Manager, CTO

Parcours Data Scientist

  • Data Scientist → Senior Data Scientist → Lead Data Scientist
  • Lead Data Scientist → Analytics Manager → Head of Data Science
  • Spécialisation : ML Engineer, AI Engineer, Product Analyst
  • Évolution transverse : Product Manager, Business Intelligence Manager

⚠️ Conseils évolution

Les AI Engineers ont souvent plus d'opportunités d'évolution vers des rôles spécialisés (LLM Engineer, AI Architect) avec la croissance explosive de l'IA générative. Les ML Engineers peuvent évoluer vers ML Architect ou Head of ML Engineering. Les Data Scientists évoluent souvent vers ML Engineer ou Product Manager.

🔄 Comment passer de l'un à l'autre ?

Data Scientist → Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineer → AI Engineer

Data Scientist → AI Engineer

💡 Profil hybride : AI Engineer + ML Engineer

Le AI Engineer + ML Engineer combine IA générative et production ML. Salaires très compétitifs (+30-50% vs spécialisé) et demande croissante, surtout en entreprises tech et scale-ups IA.

🎯 Quel profil choisir selon votre parcours ?

Choisissez AI Engineer si :

  • Vous êtes passionné par l'IA générative, les LLMs et les systèmes d'IA avancés
  • Vous aimez travailler avec GPT, transformers et les modèles de langage
  • Vous cherchez les salaires les plus élevés
  • Vous êtes à l'aise avec la programmation avancée et l'optimisation de modèles

Choisissez Machine Learning Engineer si :

  • Vous préférez la production ML et l'infrastructure
  • Vous aimez déployer des modèles et créer des pipelines MLOps
  • Vous cherchez un équilibre technique/infrastructure
  • Vous voulez évoluer vers ML Architect ou Head of ML Engineering

Choisissez Data Scientist si :

  • Vous préférez l'analyse de données et la modélisation
  • Vous aimez créer des insights business et communiquer les résultats
  • Vous cherchez une transition vers ML Engineer ou Product Manager
  • Vous êtes moins à l'aise avec la production et l'infrastructure

❓ Questions fréquentes

Quel profil paie le mieux en 2025 ?

AI Engineer gagne généralement +15-25% que Machine Learning Engineer et Data Scientist. Machine Learning Engineer est mieux payé que Data Scientist (+8-12%).

Peut-on passer de Data Scientist à AI Engineer ?

Oui, transition réalisable en 12-18 mois avec formation ciblée.

Parcours recommandé : Data Scientist → ML Engineer (6-12 mois) → AI Engineer (6-12 mois). Renforcer progressivement production ML, puis LLMs/IA générative.

Quel profil a le plus de débouchés ?

Les trois ont une demande très forte, mais avec des profils différents.

AI Engineer : Plus de postes en entreprises tech, scale-ups IA, GAFAM (croissance explosive).

ML Engineer : Plus de postes en grandes entreprises, scale-ups tech, ESN.

Data Scientist : Plus de postes en startups, e-commerce, tech, grandes entreprises.

AI Engineer ou ML Engineer pour évoluer vers Head of AI ?

AI Engineer est plus proche : compétences communes (IA générative, stratégie IA, management). ML Engineer peut aussi évoluer vers Head of AI en renforçant l'IA générative et la stratégie.

Les LLMs sont-ils l'avenir de l'IA ?

Oui, les LLMs sont en forte croissance et très demandés. L'IA générative (GPT, ChatGPT, Claude) transforme de nombreux secteurs. Les AI Engineers spécialisés LLMs ont des salaires très compétitifs et une demande croissante.

🚀 Vous souhaitez en savoir plus ?

Consultez nos guides détaillés pour chaque métier :

Guide AI Engineer Guide ML Engineer Guide Data Scientist Calculateur de salaire
Méthodologie : Données enquêtes tech IA, entreprises conseil, LinkedIn Salary, Glassdoor France 2024 (mises à jour decembre 2025). Échantillon 1200+ AI Engineers, 2000+ ML Engineers et 2500+ Data Scientists France. Comparaison basée sur profils équivalents. Mise à jour : decembre 2025.
Expertise : 10+ ans d'expérience en IA, machine learning et data science