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Cybersécurité : tendances et enjeux en 2025

7 avril 2025
Sommaire

La cybersécurité est devenue un enjeu majeur pour toutes les entreprises, et cette tendance ne fera que s’accentuer d’ici 2025. À mesure que les cyberattaques se multiplient et se complexifient, les professionnels des ressources humaines et du recrutement se demandent comment attirer et fidéliser les meilleurs experts en cybersécurité. 

Comment anticiper ces évolutions et faire face aux défis futurs ? C’est tout l’objet de cet article.

De nouvelles cyber-menaces à l’horizon 2025

Les avancées technologiques, telles que l’intelligence artificielle ou l’Internet des objets (IoT), créent de formidables opportunités. Mais elles représentent aussi autant de portes d’entrée potentielles pour les cyberattaques.

  • Menaces ciblées : les ransomwares s’affinent et visent particulièrement les données sensibles des grandes entreprises, voire des organisations gouvernementales.
  • Attaques sophistiquées : le phishing évolue vers des stratégies plus élaborées (spear phishing, deepfakes, etc.), rendant la détection plus difficile.
  • Risques liés à l’IoT : l’augmentation du nombre d’appareils connectés (caméras, capteurs, systèmes industriels) ouvre la voie à de nouveaux vecteurs d’intrusion.

Pour les responsables RH et du recrutement, ces tendances se traduisent par un besoin accru de spécialistes capables de prévenir, détecter et gérer ces menaces en temps réel.

Des compétences techniques et humaines

Pour faire face à ces nouveaux enjeux, il ne suffit plus d’embaucher des profils maîtrisant seulement les firewalls ou l’analyse de vulnérabilités. Les organisations recherchent désormais des experts qui savent conjuguer expertise technique et sens stratégique. À cela s’ajoutent des qualités transverses, comme la capacité à travailler en équipe et à gérer la pression.

Les grands domaines d’expertise à renforcer en 2025

Les tendances en matière de sécurité informatique s’accompagnent d’une spécialisation de plus en plus poussée des rôles. On distingue notamment :

  1. Cyber Threat Intelligence (CTI)
    Analyser, anticiper et comprendre les intentions des cybercriminels afin de proposer une défense proactive.Sécurité du cloud
    Avec la généralisation du télétravail et des solutions SaaS, la sécurisation des données hébergées à l’extérieur de l’entreprise devient cruciale.
  2. Sécurisation des systèmes industriels
    Dans les secteurs sensibles (énergie, transport, santé), les menaces d’intrusion font craindre des perturbations majeures, voire des risques pour la sécurité publique.
  3. Gestion des identités et des accès (IAM)
    Contrôler et réguler qui a accès à quoi, notamment sur des infrastructures multi-sites ou internationales.
  4. Conformité et réglementation
    Les lois évoluent rapidement (RGPD, réglementations sectorielles), et il faut des experts capables d’aligner la stratégie cybersécurité aux exigences légales.

Chacun de ces domaines requiert des compétences bien particulières et répond à des enjeux de protection et de contrôle de plus en plus marqués.

Recruter et fidéliser les talents en cybersécurité

Miser sur la formation continue

Les technologies évoluent à une vitesse fulgurante. Pour rester compétitifs, les professionnels de la cybersécurité doivent s’engager dans un apprentissage permanent. En tant que décideur RH ou manager, la proposition de plans de formation, de certifications et de programmes d’évolution de carrière est un levier stratégique pour attirer et retenir ces spécialistes.

Valoriser la marque employeur

Dans un secteur en pénurie de profils hautement qualifiés, la réputation de l’entreprise fait toute la différence. Mettre en avant la culture d’innovation, la politique de télétravail ou encore la flexibilité des horaires peut être déterminant pour convaincre un expert de vous rejoindre.

  • Afficher clairement les possibilités d’évolution : passer d’un poste d’ingénieur sécurité à un rôle de responsable cybersécurité.
  • Proposer des avantages compétitifs : congés parentaux étendus, soutien au développement personnel, etc.

Collaborer avec un cabinet de recrutement expert

Trouver les bonnes personnes, au bon moment et avec les bonnes compétences, constitue un défi majeur en 2025. L’expérience de GetPro, spécialisé dans la recherche de talents tech, permet de dénicher rapidement des profils pointus, adaptés à la culture et aux exigences de chaque entreprise. Nous connaissons les besoins spécifiques du marché et disposons d’un réseau solide de professionnels prêts à relever les défis de la cybersécurité de demain.

4. Anticiper l’avenir : rôle stratégique du RH

Les responsables RH occupent une position clé dans la stratégie de sécurité globale. Ils sont souvent la première ligne de défense contre les failles liées à l’humain (erreurs, manque de formation, etc.). De plus, le recrutement en cybersécurité doit s’intégrer dans la vision long terme de l’entreprise.

  • Bâtir une équipe équilibrée : associer des experts très techniques à des professionnels de la gouvernance et de la conformité.
  • Promouvoir une culture de la cybersécurité : sensibiliser l’ensemble des collaborateurs aux bonnes pratiques et aux enjeux à venir.
  • Maintenir un dialogue constant avec les acteurs internes (DSI, métiers) et externes (cabinets spécialisés, organismes de formation).

Pour conclure

L’horizon 2025 s’annonce riche en défis pour la cybersécurité. Les menaces se diversifient, les technologies se perfectionnent et les besoins en compétences évoluent. 

Pour les responsables et directeurs RH, recruter les meilleurs experts et les accompagner dans leur évolution est un enjeu crucial. Vous souhaitez anticiper les prochaines tendances, renforcer vos équipes et mettre en place une stratégie de recrutement adaptée ? 

Contactez GetPro dès maintenant. Nos spécialistes sauront vous guider pour bâtir un pôle cybersécurité solide et préparer sereinement l’avenir de votre entreprise.

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Thomas Motti
14 avr. 2025
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L’essor de la cybersécurité et l’apparition de nouveaux métiersVous l’avez sans doute remarqué : les cyberattaques se multiplient et touchent des entreprises de toutes tailles. C’est un sujet qui inquiète autant les dirigeants d’entreprise que les responsables informatiques. Et si la sécurité en ligne évolue, c’est en grande partie grâce à l’arrivée de nouveaux métiers en cybersécurité.Cette évolution soulève une question essentielle : comment recruter les bons profils pour faire face à des attaques toujours plus complexes ? C’est là que nous pouvons intervenir en tant que cabinet de recrutement spécialisé. Dans cet article, nous allons découvrir plusieurs métiers émergents dans la cybersécurité, comprendre pourquoi ils sont de plus en plus demandés et voir comment se former pour y accéder.Pourquoi de nouveaux métiers apparaissent-ils en cybersécurité ?Le paysage des menaces informatiques évolue rapidement. 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Pas besoin d’un parcours linéaire ou ultra-technique dès le départ. Voici quelques pistes :Formations universitaires : De nombreux masters en cybersécurité voient le jour. Ils proposent des modules pointus sur la détection des menaces et la création d’outils de protection.Certifications professionnelles : (ISC)², ISACA ou encore SANS offrent des programmes pour valider des compétences recherchées sur le marché (CISSP, CISA, etc.).Bootcamps et écoles spécialisées : Idéaux pour apprendre rapidement les bases ou se spécialiser, ces formations courtes sont très appréciées des recruteurs.Apprentissage en continu : Dans un domaine qui évolue vite, la veille technologique est indispensable : suivre l’actualité, participer à des conférences, tester de nouvelles plateformes.Pour conclure : passer à l’action pour renforcer votre cybersécuritéLa cybersécurité ne se limite plus à quelques généralistes. 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Thomas Motti
14 avr. 2025
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Les métiers clés de l’intelligence artificielle : panorama et enjeux
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des principaux moteurs d’innovation dans le monde professionnel. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches répétitives, d’optimiser des processus ou de révolutionner notre rapport à la data, les technologies basées sur l’IA offrent un potentiel sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouvent des métiers variés et complémentaires, dont le rôle est de concevoir, de déployer et de piloter les solutions d’IA au sein des entreprises. Dans cet article, nous proposons un tour d’horizon des principaux métiers de l’IA, en détaillant leurs missions, leurs compétences requises ainsi que les opportunités qu’ils représentent sur le marché du travail.Data ScientistMissions et responsabilitésLe Data Scientist occupe une place centrale dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. Son rôle consiste à exploiter des données variées (données clients, données issues de capteurs, logs, etc.) pour en extraire des informations utiles et exploitables par l’entreprise. Au quotidien, il construit des modèles statistiques et de machine learning, met en place des pipelines de traitement des données et participe à l’interprétation des résultats pour faciliter la prise de décision. Son approche se veut à la fois mathématique et informatique.Compétences requisesSolides bases en statistiques et probabilitésMaîtrise des algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering, etc.)Expertise en programmation (Python, R, SQL, et parfois Scala ou Julia selon les environnements)Compréhension des outils de big data (Hadoop, Spark) et des bibliothèques d’IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)Capacité à communiquer et à vulgariser les résultats (visualisations, rapports, présentations)Évolution et opportunitésAvec la croissance exponentielle du volume de données, la demande de Data Scientists n’a jamais été aussi forte. Ils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Scientist, de Chief Data Officer ou encore s’orienter vers le conseil. À mesure que l’IA se développe dans de nouveaux secteurs (santé, finance, industrie, commerce…), les perspectives s’étendent et les salaires associés sont souvent très compétitifs.Machine Learning EngineerMissions et responsabilitésSi le Data Scientist se concentre sur la modélisation et l’exploration des données, le Machine Learning Engineer, quant à lui, met l’accent sur la production et l’industrialisation de ces modèles. Son rôle est de développer des solutions logicielles robustes et performantes pour intégrer les modèles de machine learning dans des applications concrètes (applications web, systèmes embarqués, plateformes internes). Il doit également gérer le déploiement continu (CI/CD) et l’optimisation en conditions réelles des algorithmes d’IA.Compétences requisesExcellentes connaissances en programmation (Python, C++, Java, etc.)Maîtrise des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch)Connaissance approfondie des architectures de déploiement (microservices, conteneurs Docker, Kubernetes)Capacité à optimiser les performances et à assurer la scalabilité des systèmes IACulture du DevOps et des pratiques d’intégration continueÉvolution et opportunitésLa fonction de Machine Learning Engineer est particulièrement recherchée dans les entreprises souhaitant passer à l’échelle leurs projets d’IA. Avec la maturité croissante de la discipline, ces professionnels deviennent des piliers incontournables pour assurer la transition entre le prototype et la solution industrialisée. À terme, un Machine Learning Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte IA, de responsable R&D ou de CTO (Chief Technology Officer).3. Data EngineerMissions et responsabilitésLe succès d’un projet d’IA repose grandement sur la qualité et l’accessibilité des données. Le Data Engineer est le spécialiste de la conception, de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données. Il crée et gère les bases de données, les pipelines d’ingestion et de transformation de données, ainsi que les outils pour rendre ces données accessibles aux équipes data et IA. Son rôle est donc fondamental pour garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes qui alimentent les algorithmes.Compétences requisesMaîtrise des technologies de bases de données (SQL, NoSQL)Solide connaissance des frameworks big data (Hadoop, Spark)Compétences avancées en scripting et programmation (Python, Scala, Java)Compréhension des bonnes pratiques de conception d’architecture dataConnaissances en sécurité et gouvernance des donnéesÉvolution et opportunitésLe Data Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte data ou d’architecte cloud, et collaborer étroitement avec les équipes DevOps et IA. À l’heure de la transformation numérique, sa présence est indispensable pour toutes les entreprises qui souhaitent centraliser, traiter et valoriser de grands volumes d’informations.AI Researcher (Chercheur en IA)Missions et responsabilitésL’AI Researcher – ou chercheur en intelligence artificielle – se consacre à l’exploration et à la création de nouvelles méthodes, algorithmes et approches dans le domaine de l’IA. Il s’agit souvent d’un profil issu de la recherche universitaire, qui conserve un lien étroit avec le monde académique. Son travail consiste à publier des articles scientifiques, à participer à des conférences, à réaliser des expérimentations pointues et à améliorer la performance et la robustesse des modèles existants.Compétences requisesNiveau avancé en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire, en probabilités et en statistiquesSolides connaissances en algorithmie et en structure de donnéesMaîtrise approfondie des techniques de machine learning, de deep learning et des sujets plus pointus (NLP, computer vision, reinforcement learning, etc.)Capacité à prototyper des idées de recherche dans un environnement de programmation (Python, C++ ou autre)Excellentes compétences en rédaction scientifique et en communication de résultatsÉvolution et opportunitésLes AI Researchers sont particulièrement présents dans les laboratoires de recherche (publics ou privés) et dans les grands groupes technologiques (GAFA, éditeurs de logiciels spécialisés). Ils peuvent également fonder ou rejoindre des start-up où leur expertise est très valorisée pour innover et se démarquer de la concurrence. Dans un contexte où les algorithmes deviennent de plus en plus complexes, leur rôle est essentiel pour concevoir des approches de pointe et faire évoluer l’état de l’art de l’IA.Data AnalystMissions et responsabilitésLe Data Analyst se situe à l’interface entre la donnée, l’analyse métier et la prise de décision. Il se focalise sur l’exploration et la visualisation des données afin d’identifier des tendances, des corrélations et d’éventuels leviers d’optimisation. Son rôle n’est pas toujours directement associé à la conception d’algorithmes complexes, mais il est indispensable pour traduire les résultats d’analyse en recommandations concrètes pour les équipes opérationnelles (marketing, finance, ressources humaines, etc.).Compétences requisesBonne maîtrise des outils d’analyse et de data visualization (Tableau, Power BI, etc.)Connaissances en SQL et, dans certains cas, en Python ou R pour automatiser les traitementsCapacité d’interprétation des données et compréhension du business de l’entrepriseAisance dans la communication écrite et orale pour présenter les résultats à des interlocuteurs non techniquesÉvolution et opportunitésLe Data Analyst peut évoluer vers un rôle de Data Scientist s’il développe des compétences plus poussées en modélisation et en machine learning, ou vers un poste de Product Manager Data s’il souhaite se spécialiser dans la gestion de produits et de projets data. Dans un contexte de démocratisation de la donnée, son profil est très demandé, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME.AI Product Manager (Chef de produit IA)Missions et responsabilitésL’AI Product Manager assure la cohérence entre les objectifs business de l’entreprise et le développement des solutions d’IA. Il est responsable de définir la vision produit, de prioriser les fonctionnalités et de coordonner les équipes data, développement et design autour d’une même feuille de route. Sa mission inclut également la gestion du cycle de vie du produit IA, depuis l’idéation jusqu’à la commercialisation, en passant par la phase de test et de déploiement.Compétences requisesConnaissance à la fois des modèles d’IA et des enjeux businessCapacité de gestion de projet et de coordination d’équipes multidisciplinairesExcellentes aptitudes en communication et en négociationFamiliarité avec les méthodes agiles (Scrum, Kanban)Vision stratégique pour évaluer l’impact et la rentabilité d’une solution IAÉvolution et opportunitésÀ l’heure où l’IA s’impose dans toutes les strates de l’entreprise, le rôle de l’AI Product Manager gagne en importance. Il peut évoluer vers un poste de Head of Product ou de Chief Product Officer, voire se spécialiser encore plus dans la stratégie data et IA en devenant Chief Data Officer. Les entreprises technologiques et les start-up en particulier sont très friandes de ce type de profil pour piloter leurs innovations.AI Ethics & Compliance OfficerMissions et responsabilitésAvec l’essor de l’IA, des problématiques éthiques et réglementaires émergent, liées notamment à la protection des données personnelles, à la transparence des algorithmes, ou encore aux risques de discrimination. L’AI Ethics & Compliance Officer se charge d’identifier ces enjeux, de définir des lignes directrices éthiques et de s’assurer que l’entreprise respecte les normes en vigueur (RGPD en Europe, par exemple). Il peut également intervenir dans la formation des équipes pour sensibiliser aux bonnes pratiques.Compétences requisesConnaissances solides en droit du numérique et en conformité (RGPD, CNIL, etc.)Bonne compréhension des principes de fonctionnement de l’IA et de la gestion des donnéesVision éthique et capacité à formuler des recommandations clairesEsprit de synthèse pour aligner les enjeux techniques, business et juridiquesÉvolution et opportunitésBien que plus récent que les autres métiers, ce rôle tend à se développer à mesure que les entreprises prennent conscience de la responsabilité qui leur incombe en matière de traitement des données et d’usage des algorithmes. Les opportunités sont nombreuses dans les grands groupes, les administrations, mais aussi dans les start-up qui souhaitent déployer des solutions IA de manière responsable.Ingénieur spécialisé (Vision par ordinateur, NLP, etc.)Missions et responsabilitésAu sein de la grande famille de l’IA, on trouve également des ingénieurs spécialisés dans des domaines particuliers : la vision par ordinateur (computer vision), le traitement du langage naturel (NLP), la robotique, ou encore le reinforcement learning. Leur expertise technique pointue leur permet de résoudre des problématiques complexes liées à un champ d’application précis : analyse d’images et de vidéos, compréhension et génération de langage, planification de trajectoires de robots, etc.Compétences requisesMaîtrise avancée des techniques et bibliothèques spécifiques à la spécialité (OpenCV pour la vision, spaCy ou NLTK pour le NLP, etc.)Connaissances approfondies des modèles de deep learning applicables (CNN pour la vision, RNN ou Transformers pour le NLP…)Capacité à analyser et à traiter un volume important de données spécialisées (images, textes, signaux)Compétences en programmation, en algorithmique et en mathématiques Évolution et opportunitésCes ingénieurs spécialisés sont particulièrement demandés dans les secteurs qui reposent sur des technologies très spécifiques, comme la reconnaissance faciale, la voiture autonome, la traduction automatique ou encore les assistants virtuels. Leurs perspectives de carrière peuvent inclure la direction technique d’un pôle R&D ou la création de start-up ciblant un besoin de niche.Pour conclureL’intelligence artificielle est un domaine en expansion constante, soutenu par l’explosion du volume de données et les progrès fulgurants des technologies de machine learning et de deep learning. Au cœur de cette transformation, on retrouve une pluralité de métiers complémentaires : Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Engineer, AI Researcher, Data Analyst, AI Product Manager, AI Ethics & Compliance Officer et Ingénieur spécialisé. Chacun de ces rôles apporte une expertise spécifique pour faire vivre l’IA au sein des entreprises et contribuer à son adoption massive.La demande pour ces profils ne cesse de croître, et les perspectives de carrière sont particulièrement attractives. 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Thomas Motti
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