Fourchettes salariales pour les métiers émergents : comment rémunérer un poste sans données de marché

Fixer des fourchettes salariales pour les métiers émergents, c’est rémunérer un poste avant que le marché ne dispose d’un benchmark fiable : vous construisez la fourchette à partir de postes de référence établis, vous les pondérez selon les compétences réellement requises par le nouveau poste et vous n’ajoutez une prime que là où les faits montrent qu’elle est nécessaire. C’est ainsi que l’on rémunère un nouveau poste comme ingénieur IA, prompt engineer ou responsable de la gouvernance de l’IA d’une manière que l’on peut expliquer à la direction, aux candidats et, de plus en plus, aux autorités.

Le problème est réel. Les données d’offres d’emploi de TalentUp montrent que les offres comportant un intitulé lié à l’IA dans sept pays européens sont passées d’environ 10 à 32 pour 100 offres d’ingénieur logiciel entre 2024 et 2026. Pourtant, pour beaucoup de ces intitulés, moins de 20 offres par pays indiquent un salaire, trop peu pour un benchmark fiable. Ce guide présente une méthode en cinq étapes fondée sur des postes de référence, les primes salariales observées en 2026 dans les offres d’emploi, un exemple chiffré et la documentation dont vous aurez besoin une fois la directive européenne sur la transparence salariale transposée.

Pourquoi le benchmark classique ne fonctionne pas pour les nouveaux postes

Le benchmark salarial classique associe un intitulé de poste à une base de données, lit les 25e, 50e et 75e centiles et construit une grille autour. Cela fonctionne lorsque l’intitulé est utilisé de manière cohérente et que l’échantillon est suffisamment grand. Avec les métiers émergents, aucune de ces conditions n’est remplie.

• Les intitulés recouvrent des réalités différentes. Le « prompt engineer » d’une entreprise rédige et teste des prompts de chatbot ; celui d’une autre construit des workflows d’agents en plusieurs étapes connectés aux systèmes centraux. « Ingénieur IA » va de l’apprenti à l’ingénieur fondateur à 180 000 £ plus des actions, deux cas visibles dans notre échantillon 2026.
• Les échantillons sont maigres. De janvier à septembre 2026, TalentUp a recensé 272 offres de prompt engineer, 441 offres de gouvernance/éthique de l’IA et 874 offres de product manager IA sur sept grands marchés européens, mais aucun pays ne comptait plus de 20 offres avec salaire pour l’un de ces trois intitulés.
• Les candidats comblent le vide. Sans point de référence, les managers recruteurs s’ancrent sur le chiffre du candidat, ce qui conduit à surpayer (et à une compression salariale avec les collaborateurs en poste), à sous-payer et perdre la recrue, ou à retarder l’offre.

La solution n’est pas d’attendre que les enquêtes rattrapent leur retard, mais d’utiliser une méthode qui ne dépend pas d’une correspondance d’intitulé. Pour en savoir plus sur l’émergence de ces métiers, consultez nos guides sur l’IA dans les RH et la maîtrise de l’IA.

Tyria Taylor-Matthews, dirigeante Total Rewards et technologies RH chez Zeus, estime que la solution consiste à ajouter une couche de compétences à l’architecture des emplois plutôt qu’à y renoncer :

Ce que montrent les données TalentUp sur la rémunération des métiers de l’IA en 2026

Source : base de données d'offres d'emploi TalentUp, janvier–septembre 2026. Médianes des salaires annuels affichés, après dédoublonnage.

Nous avons comparé les salaires affichés pour les nouveaux intitulés liés à l’IA avec leurs postes de référence les plus courants dans les pays européens disposant de suffisamment d’offres avec salaire. Seules les cellules comptant au moins 40 offres avec salaire sont présentées.

Salaire annuel brut médian affiché en EUR (Royaume-Uni et Pologne convertis depuis la devise locale), tous niveaux de séniorité confondus.

Quatre constats comptent pour quiconque rémunère un nouveau poste :

1. La prime IA est réelle, mais pas universelle. Elle avoisine un cinquième au Royaume-Uni et en Espagne, elle est faible en Pologne et absente en Italie. Une « prime IA » unique appliquée à tous les pays serait erronée dans la plupart d’entre eux.
2. Des intitulés proches ne se comportent pas de la même façon. En Espagne, les offres d’ingénieur ML étaient affichées 18,2 % en dessous des offres d’ingénieur logiciel, tandis que celles d’ingénieur IA étaient 20,5 % au-dessus. À lui seul, l’intitulé est un faible indicateur de rémunération, d’où l’importance de l’étape 1 ci-dessous.
3. La prime diminue avec la séniorité. En Pologne, le marché disposant du plus grand échantillon d’offres avec salaire, les offres d’ingénieur IA de niveau intermédiaire étaient 15,4 % au-dessus de celles des ingénieurs logiciels de même niveau (60 924 €, n = 87 vs 52 774 €, n = 332), mais les offres seniors n’étaient que 1,5 % au-dessus (69 047 €, n = 155 vs 67 998 €, n = 481).
4. Les fourchettes ne sont pas plus larges pour les nouveaux postes. En Pologne, l’amplitude médiane des fourchettes affichées était de 25,4 % pour les ingénieurs IA (n = 251), 23,6 % pour les ingénieurs MLOps (n = 42) et 35,0 % pour les ingénieurs ML (n = 124), contre 32,8 % pour les ingénieurs logiciels (n = 798) et 29,8 % pour les data scientists (n = 114). Les employeurs n’utilisent pas de fourchettes plus larges pour couvrir leur incertitude.

La demande a augmenté rapidement. En Espagne, au Royaume-Uni, en Allemagne, en France, aux Pays-Bas, en Italie et en Pologne, les offres à intitulé IA (ingénieurs IA, ML, LLM et MLOps, prompt engineers, product managers IA et postes de gouvernance de l’IA) sont passées de 9,9 pour 100 offres d’ingénieur logiciel en 2024 à 18,3 en 2025 et 32,1 en 2026 (de janvier à septembre chaque année). Rapportées à l’ensemble des offres, elles sont passées de 12,9 à 35,0 pour 10 000.

Comment rémunérer un nouveau poste : cinq étapes

Étape 1 : définir et positionner le poste

Rédigez une courte définition du poste avant de consulter la moindre donnée salariale. Elle doit préciser les décisions que la personne prend de manière autonome, les compétences techniques requises et leur niveau de maîtrise, le périmètre d’impact (une équipe, un produit, toute l’entreprise) et ce à quoi ressemble un bon résultat au bout de six mois. Attribuez ensuite un niveau dans votre architecture des emplois existante.

Le niveau compte autant que l’intitulé. Nos données polonaises montrent que la prime IA au niveau intermédiaire est dix fois plus élevée qu’au niveau senior : une fourchette pour un « ingénieur IA senior » calculée avec des données de niveau intermédiaire sera donc trop élevée.

Étape 2 : choisir des postes de référence disposant de données solides

Choisissez deux ou trois postes établis qui partagent les compétences clés, la complexité et le périmètre du nouveau poste, et qui disposent d’un échantillon fiable dans votre pays et à votre niveau.

Utilisez les données des postes de référence pour le même pays et le même niveau que la recrue. Les écarts de rémunération entre pays sont importants : dans notre échantillon, les offres d’ingénieur logiciel affichaient 74 500 € au Royaume-Uni et 50 000 € en Italie. Notre guide du benchmark salarial international explique comment garder une méthode cohérente d’un pays à l’autre.

Étape 3 : décomposer les compétences et pondérer les postes de référence

Découpez le poste en blocs de compétences et attribuez à chaque bloc une pondération reflétant la part du poste qu’il représente. Multipliez la médiane de chaque poste de référence par sa pondération et additionnez le tout pour obtenir un point d’ancrage combiné. Les pondérations doivent découler de la définition du poste de l’étape 1, et non du résultat souhaité.

Ne combinez des postes de référence que lorsque chaque compétence est une composante durable du poste. Si 90 % du travail relève de l’ingénierie logicielle avec quelques outils d’IA en plus, utilisez le benchmark de l’ingénieur logiciel et traitez la composante IA comme une prime éventuelle à l’étape 4.

Étape 4 : vérifier la prime de rareté avec des éléments concrets

Une prime au-dessus du point d’ancrage combiné ne se justifie que si le marché la montre. Les éléments utiles sont notamment :

• Les offres par intitulé, lorsqu’elles existent : comparez la médiane du nouvel intitulé avec celle du poste de référence au même niveau et dans le même pays (comme dans le tableau ci-dessus).
• Vos propres résultats de recrutement : offres refusées pour des raisons salariales, délai de recrutement par rapport au poste de référence et part des candidats atteignant le niveau technique requis.
• Les offres concurrentes que les candidats peuvent justifier.

Fixez la prime à partir de ces éléments et plafonnez-la afin que la nouvelle fourchette ne dépasse pas celle de postes établis plus seniors sans une raison que vous pouvez expliquer. Nos données 2026 suggèrent des primes comprises entre environ 0 % et 23 % selon le pays, et plus faibles aux niveaux seniors. Si aucun de vos éléments ne révèle une rareté, utilisez le point d’ancrage tel quel.

Brandon Patterson, dirigeant américain en Total Rewards et rémunération, plaide dans le même sens contre une prime généralisée pour le travail lié à l’IA :

Étape 5 : construire la grille et fixer une date de révision

Transformez le point d’ancrage en grille de la manière habituelle : point médian au niveau du point d’ancrage, minimum et maximum autour. Notre guide sur la création de grilles salariales traite de l’amplitude, du chevauchement et de la progression des points médians ; utilisez le taux de pénétration dans la fourchette pour décider où positionner chaque recrue.

Fixez ensuite une date de révision à six mois maximum. La rémunération des métiers émergents évolue plus vite que les cycles de révision annuels, et un cycle court est un moyen moins coûteux de gérer l’incertitude qu’une fourchette très large.

Exemple chiffré : rémunérer un ingénieur IA de niveau intermédiaire en Espagne

Les médianes des postes de référence ci-dessous sont des données 2026 d’offres d’emploi de TalentUp ; les pondérations, la prime et l’amplitude de la grille sont des choix illustratifs destinés à montrer la méthode, et non des recommandations.

Poste : ingénieur IA de niveau intermédiaire qui développe des fonctionnalités basées sur des LLM dans un produit existant, en Espagne. Environ 60 % d’ingénierie logicielle, 25 % d’évaluation de modèles et de travail sur les données et 15 % de collaboration avec les équipes produit et métier.

1. Prime. En Espagne, les offres d’ingénieur IA étaient affichées 20,5 % au-dessus des offres d’ingénieur logiciel (n = 46 vs 270). Dans cet exemple, deux offres récentes ont également été perdues pour des raisons salariales : une prime de 20 % est donc appliquée : 44 250 € × 1,20 ≈ 53 000 € de point médian.
2. Grille. Avec une amplitude de ±15 % autour du point médian, la grille va de 45 000 € à 61 000 €. La fourchette de recrutement affichée pour un nouvel arrivant couvre la partie allant du minimum au point médian : 45 000 € – 53 000 €.
3. Contrôle interne. Le maximum de la grille reste inférieur à la médiane des offres d’ingénieur logiciel senior en Espagne (65 000 €, n = 79) : le nouveau poste ne dépasse donc pas les ingénieurs seniors.
4. Contrôle croisé avec les données par intitulé. La médiane de l’ensemble des offres d’ingénieur IA en Espagne est de 66 250 €, bien au-dessus du point médian de 53 000 €. L’échantillon est petit (n = 46) et mélange les niveaux : dans cet exemple, la décision est donc de conserver le point médian issu des postes de référence, de consigner l’écart et de réviser dans six mois, ou plus tôt si les deux prochaines offres sont refusées pour des raisons salariales.

Le résultat n’est pas seulement un chiffre, mais une fiche d’une page consignant les postes de référence, les pondérations, la prime, les justificatifs et la date de révision. C’est cette fiche qui rend la fourchette défendable.

Transparence salariale : documenter la fixation d’une nouvelle fourchette

La directive européenne sur la transparence salariale (2023/970) devait être transposée au plus tard le 7 juin 2026, et ses obligations s’appliquent par le biais du droit national de chaque pays une fois transposée. Plusieurs d’entre elles concernent la manière de rémunérer les nouveaux postes :

La question de savoir si une prime liée au marché constitue une justification objective dépendra du droit national et de la jurisprudence : conservez donc les justificatifs de chaque prime et révisez-la selon le calendrier prévu. Pour la liste complète des obligations, consultez notre guide complet de la directive européenne sur la transparence salariale, et utilisez le benchmark salarial gratuit pour la transparence salariale pour vérifier vos fourchettes.

Comment expliquer la fourchette aux managers recruteurs et aux candidats

Les managers recruteurs ont besoin de la méthode, pas seulement du chiffre : les postes de référence, les pondérations, les justificatifs de toute prime et la date de révision. Lorsqu’ils comprennent que la fourchette repose sur des faits et sera revue, ils sont moins enclins à approuver des offres hors fourchette sous la pression des candidats. Montrez-leur où se situe la nouvelle fourchette par rapport aux postes existants, afin qu’ils voient l’équilibre entre salaires du marché et équité interne.

Les candidats à des postes techniques savent souvent que les données pour leur intitulé sont rares. Une brève explication, par exemple « calée sur la rémunération des ingénieurs logiciels et des data scientists à votre niveau en Espagne, avec une révision dans six mois », montre que l’offre est réfléchie. Si un candidat avance un chiffre bien plus élevé, interrogez-le sur le pays, la taille de l’entreprise et le niveau correspondants ; considérez un écart confirmé comme un élément à prendre en compte lors de votre prochaine révision, et non comme une raison automatique de sortir de la grille.

Quand passer des postes de référence aux données de marché directes

Les postes de référence sont un point de départ. À mesure qu’un intitulé s’établit, les données par intitulé deviennent plus utiles qu’une combinaison. Définissez le moment de la bascule à l’avance, par exemple lorsque vous trouvez au moins 40 à 50 données pour l’intitulé, le niveau et le pays exacts dans une source fiable (le seuil utilisé pour les tableaux de cet article est de 40 offres).

À chaque révision :

• Comparez votre point médian issu des postes de référence avec les données par intitulé lorsqu’elles existent. Un écart supérieur à environ 10 % est un signal pour revoir les pondérations, la prime ou le niveau.
• Vérifiez les résultats de recrutement : taux d’acceptation des offres, délai de recrutement et refus liés à la rémunération.
• Reclassez le poste dans une famille d’emplois existante lorsque ses responsabilités et ses compétences se sont stabilisées et correspondent à un niveau établi.
• Corrigez les primes qui ne se justifient plus pour les nouvelles recrues, et planifiez la manière de traiter les collaborateurs en poste sans créer d’écarts inexpliqués.

Notre guide sur la mise en place d’un benchmark salarial explique comment intégrer ces révisions à votre cycle annuel de rémunération, et notre page méthodologie explique comment TalentUp collecte et nettoie les données salariales.

Sources

• Base de données d’offres d’emploi TalentUp, janvier–septembre 2024, 2025 et 2026 : salaires affichés pour les intitulés IA et les postes de référence au Royaume-Uni, en Espagne, en Pologne et en Italie (environ 3 600 offres avec salaire dédoublonnées) et volumes par intitulé dans sept pays européens (environ 19 100 offres à intitulé IA en 2026). Voir l’encadré méthodologique ci-dessus.
• EUR-Lex, Directive (UE) 2023/970 sur la transparence des rémunérations