Message posté par : dolan_mrt
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Après avoir mis ChatGPT un peu en condition avec un petit prompt, voici ce qu'il
m'a répondu. Attention ça reste de l'IA et une question assez spéculative. Par
exemple personnellement, dans le secteur privé, je suis un peu au-dessus de ce qu'il
annonce.
1. Supposition implicite : "plus de tech = plus de salaire pour les
géomaticiens"
À interroger :
Tu postules que l'essor des technologies, de la big data et de l’analyse spatiale aura
un impact positif direct sur les salaires des géomaticiens.
Mais tu négliges un paramètre crucial : ce n’est pas la montée en puissance d’un domaine
technologique qui garantit une hausse des salaires, c’est le rapport entre offre et
demande en compétences rares. Si l’offre de géomaticiens formés augmente plus vite que la
demande, les salaires stagnent ou baissent malgré l’importance croissante du secteur.
Angle critique :
Les outils deviennent de plus en plus automatisés et accessibles. Des profils
non-géomaticiens (data scientists, urbanistes, ingénieurs) peuvent de plus en plus souvent
"faire de la géomatique" avec des outils comme QGIS, Python, R, Google Earth
Engine, etc. → La frontière métier devient floue, et la valeur "pure" du
géomaticien peut se diluer.
2. Le marché : croissance réelle ou mirage ?
Faits à confronter :
Oui, les données spatiales sont de plus en plus intégrées dans les systèmes décisionnels
(climat, urbanisme, agriculture de précision, logistique, etc.).
Mais, beaucoup d’organisations ne paient pas plus, même si elles utilisent des
technologies avancées : elles peuvent considérer la compétence géomatique comme un
"ajout" ou une spécialisation secondaire, surtout dans les collectivités, ONG ou
agences publiques.
Variables à suivre :
Le secteur (public, privé, recherche, start-up, ONG).
Le pays ou la région (Canada ≠ France ≠ Afrique francophone ≠ Suisse).
L’évolution des outils No-Code / AI qui peuvent rendre certains traitements plus
accessibles (et donc, potentiellement moins valorisables financièrement si mal
positionnés).
Logique salariale : que peut-on vraiment espérer ?
En France, à date :
Débutants : 24 000 à 30 000 €/an brut.
Intermédiaires (3–5 ans) : 32 000 à 38 000 €/an brut.
Seniors spécialisés (Python, Webmapping, Data Science) : 40 000 à 50 000 €/an.
Rares experts (poste stratégique, entreprise tech, expatriation) : 60 000 € et plus, mais
ce n’est pas la norme.
Potentiel de hausse ?
Oui, si :
Tu te spécialises dans l'intégration géomatique + machine learning / data science.
Tu travailles à l'international ou dans le privé, surtout dans des domaines à forte
valeur ajoutée (assurance, énergie, transport, géomarketing...).
Tu es capable de "vendre" tes compétences géospatiales dans une logique business
ou produit.
Non, si :
Tu restes dans un environnement administratif peu concurrentiel (ex : collectivité, poste
statutaire).
Tu ne diversifies pas tes compétences au-delà des outils classiques SIG.
Autres angles à explorer :
L’automatisation (par IA, API, plateformes SaaS) pourrait transformer les géomaticiens
généralistes en profils de plus en plus remplaçables.
À l’inverse, l’interdisciplinarité pourrait créer une demande croissante pour des experts
capables de relier géomatique + éthique + environnement + modélisation économique, ce qui
fait grimper la valeur, mais seulement pour une minorité bien positionnée.
En résumé (sans complaisance) :
Ton hypothèse est partiellement fondée, mais trop optimiste si elle n’intègre pas les
dynamiques de spécialisation, d’automatisation et de dilution de la compétence.
Pour espérer une hausse salariale réelle, le géomaticien de demain devra se repositionner
comme stratège de la donnée spatiale, pas simple technicien SIG.
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