Chief AI Officer : Fiche métier

L’IA générative et les modèles prédictifs s’invitent dans tous les métiers. Pour certaines entreprises, il ne s’agit plus de « tester ChatGPT » mais de penser structurellement l’intégration de ces outils dans les flux de production, les relations client, le pilotage financier ou les RH.

Cette nouvelle couche technologique soulève une série de questions : quels outils choisir ? Comment former les équipes ? comment encadrer juridiquement et éthiquement leur usage ? Pour répondre à cette complexité, une nouvelle fonction a émergé : le Chief AI Officer (CAIO). Pas encore un métier en soi, mais un rôle stratégique souvent confié à des profils déjà en poste, appelés à prendre en main ce sujet transversal. Voici un aperçu de cette fonction en pleine structuration.

Les outils IA en entreprise : entre engouement et flou technique

Un tournant amorcé depuis 2022

Depuis l’émergence publique de ChatGPT fin 2022, l’IA n’est plus un objet de recherche ou d’expérimentation isolée. Elle devient un levier d’automatisation, d’optimisation, voire de créativité dans tous les services. Rédaction automatisée, service client 24/7, scoring marketing, pricing dynamique : les cas d’usage se multiplient. Mais leur appropriation reste inégale selon les secteurs et la maturité numérique des entreprises.

SaaS grand public et IA sur mesure

Le marché est dominé par deux types d’offres :

Des solutions clés en main (Notion AI, Salesforce Einstein, Microsoft Copilot…) qui ajoutent une couche IA à des outils existants.
Des IA sur mesure intégrées dans les systèmes de l’entreprise via des API ou modèles open source (LLaMA, Mistral, Claude, etc.), souvent développées par des équipes internes ou des cabinets spécialisés.

Qui décide leurs utilisations ? Qui déploie ?

Dans la majorité des PME, ce sont encore les directions métiers qui expérimentent l’IA de manière opportuniste. Dans les grandes entreprises, on voit apparaître des gouvernances mixtes : DSI, direction data, innovation, voire RSE lorsqu’il s’agit d’éthique. D’où la nécessité de centraliser la vision, ce que permet un CAIO.

Qu'est-ce qu'un AI Officer ? Une fonction encore hybride

Le poste de Chief AI Officer n’est pas une porte d’entrée dans le monde de l’IA, mais l’aboutissement d’un parcours riche, à la croisée de plusieurs expertises. Il ne s’agit pas d’un rôle technique pur, ni strictement stratégique : c’est une fonction hybride qui exige à la fois une compréhension à la fois fine et globale des technologies d’IA, une vision business claire et une solide expérience de la conduite du changement.

Comment devenir CAIO ?

Les promus aux fonctions de CAIO sont des profils issus de postes en lien avec les enjeux IA de l'entreprise, il peut s'agir de :

Un ancien CTO ou Head of Data, dans des entreprises tech ou industrielles.
Un manager transformation digitale avec une forte sensibilité produit.
Un profil stratégie ou innovation, capable de piloter des projets transversaux.

L’important n’est pas le titre, mais la capacité à articuler des enjeux techniques, business et humains.

Quelle est la différence entre un CTO et un Chief AI Officer ?

Les CTO sont généralement parmi les meilleurs profils tech pour endosser le rôle de CAIO, car ils ont pour mission principale de superviser l’ensemble des technologies de l’entreprise, des infrastructures aux produits numériques, en veillant à leur cohérence et à leur évolution. Ainsi, en endossant la responsabilité de Chief AI Officer, ils peuvent tirer profit des connaissances techniques et concrètes des usages et des besoins de l'entreprise pour définir la stratégie, le déploiement et la gouvernance des outils d’intelligence artificielle.

Quelles certifications et quels salaires pour le Chief AI Officer ?

Il n’y a pas (encore) de diplôme "officiel" pour devenir Chief AI Officer, et c’est logique : le métier se construit en même temps que les besoins. En revanche, certains parcours renforcent clairement la crédibilité du profil : Mastères et Msc en IA ou data science, bootcamp (PSTB) et certifications en machine learning appliqué (Stanford, MIT, DeepLearning.AI), ou encore formations en stratégie digitale ou en gouvernance de la data. Le plus important reste la capacité à faire le lien entre technique, organisation et vision d’entreprise — pas juste empiler les badges sur LinkedIn.

Côté salaires, on est proches des niveaux comparables aux postes de direction tech ou data : en général entre 120 000 et 180 000 euros bruts annuels, avec des pics plus élevés dans les grands groupes ou les secteurs très sensibles à l’innovation (finance, pharma, industrie). Mais au-delà du salaire, c’est surtout l’influence stratégique du poste qui attire : le CAIO est au cœur des transformations à venir.

Quel est le rôle d'un Chief AI Officer ? Structurer l’usage et non produire l’IA

Le Chief AI Officer ne code pas nécessairement, et ce n’est pas là sa valeur ajoutée principale. Son rôle est avant tout stratégique et transversal : il doit faire en sorte que l’intelligence artificielle serve concrètement les objectifs de l’entreprise, sans se limiter à des expérimentations isolées ou des gadgets.

Les missions du Chief AI Officer

Définir une stratégie IA claire, en lien direct avec les besoins métiers, la feuille de route digitale de l’entreprise et les opportunités d’innovation. Cela suppose de hiérarchiser les priorités : faut-il automatiser ? personnaliser ? prédire ? générer ?
Cartographier les cas d’usage pertinents, en analysant les processus existants et les points de friction ou de gain potentiel. Il ne s’agit pas d’imposer l’IA, mais d’identifier où elle peut apporter un avantage mesurable.
Choisir les bonnes solutions, en procédant un arbitrage entre développement interne (build) et outils prêts à l’emploi (buy), tout en tenant compte des enjeux de sécurité, de coût, d’intégration, et de maintenance.
Piloter les projets IA, depuis les phases d’expérimentation (POC) jusqu’au déploiement à l’échelle, en veillant au retour sur investissement, à l’acceptation des équipes et à la formation.
Encadrer les risques, qu’ils soient éthiques (biais, discrimination), juridiques (RGPD, propriété des données), ou organisationnels (perte de compétences, résistance au changement).

Une fonction transverse et collaborative

Le CAIO travaille avec :

Les métiers (marketing, RH, production…) pour identifier les besoins
Les équipes tech / data pour intégrer les outils
Le juridique et la conformité
La direction pour piloter les budgets et l’impact

Il ne dirige pas l’IA, il facilite son adoption cohérente.

Sans bonne data, pas d’IA fiable

L’IA générative est spectaculaire, mais elle repose sur un socle discret bien qu'essentiel : la data. (lire notre article : Quel lien entre IA et Big Data ?).
Or, la gouvernance de la donnée reste un point faible dans beaucoup d’entreprises françaises, notamment les ETI. Problèmes de qualité, de silos, de mise à jour, d’accès sécurisé… Une IA mal alimentée donne des résultats biaisés, inutiles ou risqués.
Le CAIO doit donc aussi travailler avec les data stewards, les DPO, et parfois relancer une politique de gestion des données en profondeur.