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Les IA lisent les page web, donc il n'y a pas d'hallucination. Les chiffres me semblent cohérents si on parle de salaire brut, et il est bien réel que dans les entreprises tech, les salaires sont en général plus élevés que dans le secteur public.

Pour ma part, je suis dans la première fourchette, celle des débutants, et je trouve plutôt réaliste ces chiffres si on parle de brut, pas de net.

Bonne journée

Eh bien parce que quand vous effectuez une recherche d'emploi, certes la plupart du temps les montants des salaires ne sont pas affichés, mais quand ils y sont, tout est affiché en brut, et je pense que les chiffres mentionnés ci-dessus par oph98 sont en brut. 30 000 net pour une débutant est complètement irréaliste, surtout dans la fonction publique (ce qui fait 2500 euros par mois environ). En tant qu'ingénieur dans le privé, on doit s'en rapprocher.

Bonjour,

En fait il y'a des variations selon les postes occupés en sig (les postes amoa/ftth sont généralement moins payés, les postes en développement sont plus intéressants). De ce que j'ai vu dans le privé, on est autour de 25k/40k en tout début de carrière, puis on peut monter vers 45-50k à partir de 5 ans d'expérience en dev SIG. Les salaires évoqués pour les experts / seniors me semblent clairement irréalistes.

Sinon je viens de voir ce point de vue assez abrupt, sur l’avenir des rémunérations en informatique :

https://x.com/jotarojoestarsa/status/19 … 4180506646

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.