L’IA va-t-elle remplacer les chargés d’études de marché ? Recherche documentaire et synthèses s’automatisent ; concevoir ce qu’il faut vérifier reste clé.
La demande de chargés d’études de marché reste forte. Ce sont plutôt les fonctions limitées à l’organisation de l’information qui s’amenuisent.
Le travail des chargés d’études de marché va bien au-delà de la compilation des résultats d’enquête. Leur rôle consiste à clarifier la décision à prendre, à concevoir le type d’étude capable de rapprocher l’organisation d’une réponse, à interpréter les résultats quantitatifs comme qualitatifs, puis à les transformer en éclairages utiles pour l’activité. La qualité du travail dépend de tout, depuis le choix de la méthode et la formulation des questions jusqu’à l’interprétation de l’échantillon et la lecture des résultats.
La valeur de ce métier ne vient pas du volume d’informations disponibles. Elle vient de la capacité à distinguer clairement ce que les données permettent d’affirmer et ce qu’elles ne permettent pas d’affirmer. L’IA peut accélérer la synthèse et la catégorisation, mais le travail qui consiste à transformer une étude en éléments suffisamment solides pour fonder une décision engage encore une large part de responsabilité humaine.
Calculé par ai-job-risk.net à partir de quatre jeux de données publics, sur une échelle de 0 à 100 relative aux 188 métiers que nous couvrons. Plus le chiffre est élevé, plus les tâches du métier sont des tâches que l’IA générative peut accomplir ou pour lesquelles elle est déjà utilisée. Ce n’est pas une probabilité de perdre son emploi.
Analyse des tâches par des chercheurs (Eloundou et al. ; OIT). Exprimée en centile parmi tous les métiers qu’ils évaluent.
Usage observé de Microsoft Copilot et d’Anthropic Claude pour les tâches de ce métier. Exprimé en centile parmi tous les métiers qu’ils évaluent.
Le BLS n’indique aucun facteur propre à ce métier : la projection suit donc surtout la croissance ou le recul des secteurs qui l’emploient.
Chiffres américains pour la catégorie professionnelle du BLS « Market research analysts and marketing specialists ». Les projections du BLS supposent que la technologie continue d’évoluer à son rythme historique ; elles ne constituent pas une prévision de l’effet de l’IA à elle seule.
Sources
Indice d’exposition calculé par ai-job-risk.net à partir des jeux de données ci-dessous (données au 15 octobre 2026). Les chiffres du travail américains proviennent du BLS, sans modification.
Les éditeurs de ces données n’ont ni préparé, ni relu, ni approuvé ce site. Citations complètes, licences et méthode
L’IA est extrêmement utile pour organiser la recherche documentaire, catégoriser grossièrement les réponses ouvertes, présenter des comparaisons entre concurrents et résumer des résultats d’enquête. De ce fait, les études de marché peuvent sembler être un métier facile à automatiser.
Mais en pratique, l’essentiel n’est pas de recueillir l’information. C’est de concevoir une étude qui corresponde à ce que l’on a réellement besoin de vérifier. Des données collectées autour d’une question floue peuvent paraître bien ordonnées, mais elles échouent souvent à éclairer de vraies décisions.
Les chargés d’études de marché font bien plus que compiler des données. Ils construisent la compréhension du marché sur laquelle reposent les décisions et clarifient ce que l’entreprise devrait réellement regarder. Une meilleure façon d’envisager le métier consiste à distinguer les tâches susceptibles de s’amenuiser avec l’IA des parties qui exigeront toujours un jugement humain.
Les parties les plus susceptibles d’être remplacées par l’IA sont les étapes de préparation et d’organisation qui s’appuient sur des informations existantes ou suivent des règles standard. Le travail administratif en amont et en aval des études est particulièrement exposé à l’automatisation.
L’IA peut organiser très rapidement les points clés de documents publics, d’informations sur les concurrents, d’articles de presse et d’avis clients. Cela réduit le temps consacré à la collecte d’informations préalable à l’étude. Mais si personne ne détermine ce qu’il faut réellement comparer et quelles informations comptent pour la décision, on obtient seulement davantage de données sans grande valeur.
L’IA sait bien regrouper par grands thèmes les réponses libres des questionnaires et les transcriptions d’entretiens. Elle est efficace pour accélérer la première étape d’agrégation. Cependant, des nuances comme l’ironie, le contexte ou les contradictions passent facilement inaperçues si un humain ne relit pas les réponses.
Les tabulations simples, les premiers tris croisés et les ébauches de graphiques pour les supports de présentation sont faciles à automatiser. Les rapports qui se contentent d’aligner des chiffres se distinguent de moins en moins. Ce qui compte, c’est de juger si ces chiffres sont véritablement comparables au départ.
L’IA peut facilement compiler des tableaux comparant les fonctionnalités, les prix et les différences de positionnement. C’est utile pour élargir le champ de vision initial. Mais si l’on s’arrête aux différences de surface, on risque davantage de passer à côté des vraies raisons pour lesquelles les clients choisissent une option plutôt qu’une autre.
La valeur d’un chargé d’études de marché ne réside pas dans la fabrication de tableaux, mais dans la formulation de questions et d’interprétations capables d’éclairer les décisions. Le travail qui engage la responsabilité de la conception et de l’interprétation a davantage de chances de rester humain.
La bonne méthode change selon que l’on souhaite revoir les prix, valider un nouveau segment de clientèle ou mesurer la notoriété d’une marque. La tâche qui consiste à relier ce que l’entreprise veut savoir à un véritable problème d’activité demeurera. Si la question est mal posée, même des données parfaitement préparées peuvent mener à de mauvaises décisions.
Les résultats peuvent changer radicalement selon les personnes interrogées, la manière de les interroger et l’ordre des questions. Le travail qui consiste à repérer les biais d’échantillon, les questions orientées et les défauts de collecte des réponses demeurera. Si cette partie déraille, l’IA risque simplement de conforter plus vite une conclusion erronée.
Le travail qui consiste à expliquer pourquoi les chiffres ont bougé en les croisant avec des entretiens et une compréhension du terrain demeurera. Les données quantitatives montrent souvent l’ampleur sans expliquer le pourquoi, tandis que les données qualitatives expliquent souvent le pourquoi sans révéler l’ampleur. Relier les deux et les traduire en décisions est au cœur de la valeur de l’analyste.
Les résultats d’une étude ont toujours des limites, et quelqu’un doit expliquer avec soin jusqu’à quel point on peut s’y fier. Exagérer les conclusions peut fausser les décisions de la direction comme les décisions sur les produits. Les personnes capables de communiquer non seulement la conclusion, mais aussi les hypothèses et la marge d’interprétation, sont difficiles à remplacer.
Les chargés d’études de marché de demain auront besoin de plus que de compétences d’agrégation. Il leur faudra savoir concevoir des études et leur donner du sens. Plus ils passeront du statut de producteurs de données à celui de partenaires d’aide à la décision, plus leurs perspectives à long terme seront solides.
Il est essentiel de comprendre quelle population interroger, et par quelle méthode, pour produire des résultats crédibles. Une conception fragile est difficile à corriger après coup, quels que soient les efforts fournis en aval. Connaître le nom des méthodes ne suffit pas : il faut être capable d’expliquer pourquoi une méthode donnée est appropriée.
Il faut savoir non seulement repérer la significativité et les tendances, mais aussi juger du degré de confiance que mérite un chiffre. Les personnes qui ne se précipitent pas sur les écarts visibles et examinent plutôt la taille de l’échantillon et les contraintes de conception sont solides. À mesure que l’IA se diffuse, celles qui savent prévenir les erreurs de lecture plausibles deviennent encore plus importantes.
Les compétences d’entretien et d’observation sont cruciales pour faire émerger le contexte et les émotions que les données quantitatives ne montrent pas. Des questions superficielles produisent des réponses superficielles. Si vous savez lire le contexte derrière les mots des gens, la force de conviction de vos études augmente considérablement.
Une organisation ne se met pas en mouvement simplement parce que des résultats figurent dans un rapport. Il faut une structure qui explique quel est le constat clé et quelle décision il doit influencer. Plus une personne sait aider l’entreprise à comprendre la valeur des études, plus elle a de chances d’être associée aux discussions en amont.
L’expérience de chargé d’études de marché forge des atouts non seulement en méthodologie, mais aussi dans la formulation d’hypothèses, l’extraction d’enseignements et l’aide à la décision. Elle facilite ainsi le passage vers des fonctions plus larges de stratégie et de compréhension des clients.
L’expérience de la compréhension des clients et de la structuration d’hypothèses est très précieuse en amont de la planification des campagnes. Cette voie convient à ceux qui veulent passer de la production de résultats d’études à la conception d’actions fondées sur ces résultats.
Indice d’exposition 94/100 · Emploi É.-U. 2025–35 +7,0%
La capacité à interpréter des enseignements et à les relier au positionnement se transpose directement à la stratégie de marque. C’est une bonne option pour ceux qui veulent transformer la voix du client en promesses et en messages de long terme.
Indice d’exposition 82/100 · Emploi É.-U. 2025–35 +6,9%
La capacité à lire la structure de la demande et les critères de comparaison s’applique aussi à la conception de contenus adaptés à l’intention de recherche. Cette voie convient à ceux qui veulent utiliser leur savoir en études pour façonner les informations que les clients recherchent activement.
Indice d’exposition 94/100 · Emploi É.-U. 2025–35 +7,0%
Les personnes qui ont l’habitude de tester des hypothèses peuvent passer naturellement au cycle qui consiste à mener des campagnes et à tirer les leçons des résultats. C’est une bonne direction pour ceux qui veulent porter les études au-delà du simple compte rendu et les relier directement à l’amélioration opérationnelle.
Indice d’exposition 94/100 · Emploi É.-U. 2025–35 +7,0%
L’expérience de la réflexion sur les priorités à partir des résultats d’études peut mener à des décisions plus larges de stratégie marketing. Cette voie convient bien à ceux qui veulent passer du soutien aux décisions à l’allocation effective des ressources et à la définition des orientations.
Indice d’exposition 82/100 · Emploi É.-U. 2025–35 +6,9%
L’expérience qui consiste à relier les données aux problèmes concrets de l’activité se transpose bien à l’amélioration des processus et à la définition des besoins. C’est une bonne voie pour ceux qui veulent appliquer leur compréhension du marché à l’amélioration interne de l’entreprise.
Indice d’exposition 88/100 · Emploi É.-U. 2025–35 +10,1%
La demande de chargés d’études de marché reste forte. Ce sont plutôt les fonctions limitées à l’organisation de l’information qui s’amenuisent. La synthèse et la classification peuvent être automatisées, mais le travail qui consiste à concevoir ce qu’il faut examiner, à juger ce que l’on peut réellement affirmer et à transformer les résultats en décisions demeurera. À plus long terme, les perspectives dépendront moins de la vitesse à laquelle on compile des données que de la qualité des questions d’étude et des interprétations.
Ces métiers appartiennent au même secteur que Analyste d'études de marché. Ils ne recouvrent pas exactement le même travail, mais ils permettent de comparer plus facilement l’exposition à l’IA et la proximité de parcours.
Analyste d'études de marché obtient 94 sur 100 sur notre indice d’exposition à l’IA générative (rang 14 sur 188). Cela mesure quelle part du travail l’IA peut accomplir ou sert à accomplir, et non si le métier va disparaître. Le BLS prévoit une évolution de +7,0% de l’emploi de Analyste d'études de marché aux États-Unis entre 2025 et 2035.
Les parties les plus susceptibles d’être remplacées par l’IA sont les étapes de préparation et d’organisation qui s’appuient sur des informations existantes ou suivent des règles standard. Le travail administratif en amont et en aval des études est particulièrement exposé à l’automatisation. Par exemple : Organisation initiale de la recherche documentaire; Catégorisation grossière des réponses ouvertes; Tabulations courantes et premières ébauches de graphiques; Ébauches de tableaux comparatifs des concurrents.
La valeur d’un chargé d’études de marché ne réside pas dans la fabrication de tableaux, mais dans la formulation de questions et d’interprétations capables d’éclairer les décisions. Le travail qui engage la responsabilité de la conception et de l’interprétation a davantage de chances de rester humain. Par exemple : Définir la question de l’étude; Conception de l’étude et maîtrise des biais; Interpréter ensemble les résultats quantitatifs et qualitatifs; Communiquer l’incertitude.
Les chargés d’études de marché de demain auront besoin de plus que de compétences d’agrégation. Il leur faudra savoir concevoir des études et leur donner du sens. Plus ils passeront du statut de producteurs de données à celui de partenaires d’aide à la décision, plus leurs perspectives à long terme seront solides. Par exemple : Maîtrise de la conception d’études et de l’échantillonnage; Lecture statistique et compréhension des limites; Conduite d’entretiens et analyse qualitative; Un récit qui relie l’étude à l’action.
