Intelligence métier

assistant de recherche/assistante de recherche

Faits clés

Vous êtes passionné par la recherche et souhaitez contribuer à l'avancement des connaissances ? Le rôle d'assistant de recherche/assistante de recherche vous offre l'opportunité de collaborer à des projets universitaires stimulants et de développer vos compétences dans un domaine d'expertise.

Résumé

En tant qu'assistant de recherche/assistante de recherche, vous participez activement à la conduite de recherches au sein d'une université ou d'un établissement d'enseignement supérieur. Vous pouvez être amené(e) à soutenir un professeur ou un superviseur dans ses travaux, ou à mener vos propres recherches sous sa direction. Ce rôle exige rigueur, autonomie et une forte capacité d'analyse pour contribuer efficacement aux objectifs de l'équipe de recherche.

Principales responsabilités
  • • Collecte et analyse de données (bibliographiques, statistiques, expérimentales, etc.).
  • • Rédaction de rapports, de synthèses et de comptes rendus de recherche.
  • • Participation à la conception et à la mise en œuvre d'expériences.
78%
Résilience Score

Vous êtes passionné par la recherche et souhaitez contribuer à l'avancement des connaissances ? Le rôle d'assistant de recherche/assistante de recherche vous offre l'opportunité de collaborer à des projets universitaires stimulants et de développer vos compétences dans un domaine d'expertise.

Éducation Licence ou équivalent 26% Exposition à l'IA
Commencer l'évaluation ADN de carrière
Vérification rapide de l'ajustement

assistant de recherche/assistante de recherchepourrait-il vous convenir ?

Répondez à trois questions rapides. Il ne s’agit pas d’une évaluation complète : il s’agit d’un teaser pour vous aider à décider si vous souhaitez comparer votre profil.

Progrès0/3

Aimez-vous les tâches qui nécessitentAccomplissement?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentAccomplissement/Effort?

Aimez-vous les tâches qui nécessitentIntégrité?

NexFuture

Perspective d'avenir pour assistant de recherche/assistante de recherche

La perspective pour assistant de recherche/assistante de recherche est exceptionnellement stable. Alors que les outils d'IA aideront aux tâches quotidiennes, le cœur de ce rôle repose sur le jugement humain, ce qui entraîne un score de résilience élevé de 78,2%.

Comment ces scores sont-ils calculés ?

L'Indice de Résilience (0–100) estime à quel point cette occupation est structurellement protégée de l'automatisation et des perturbations de l'IA, basé sur une analyse au niveau des tâches. Des scores plus élevés signifient plus de tâches nécessitant un jugement humain. L'Exposition à l'IA montre le pourcentage estimé d'heures de travail que les capacités actuelles de l'IA pourraient affecter. Ce sont des indicateurs structurels issus d'un modèle, pas des prédictions sur la sécurité de l'emploi individuelle.

Jouez le futur

Commentassistant de recherche/assistante de recherchepourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?

Le jugement humain, la confiance et le contexte restent de puissants protecteurs pour ce rôle.

Une transformation importante au niveau des tâches est estimée dans 19 ans (vers 2045) selon le scénario « Attendu » sélectionné.
78%
Résilience
Risque d'automatisation
EXP35%
Avantage humain
MOAT73%
2026
2036
2050
Vitesse d’adoption de l’IA:

Comment l’IA peut changer ce rôle

Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.

Propriété humaine 78% Propriété humaine
Ce qui dépend encore des gens

Ce rôle reste fortement dirigé par l'humain oùdévelopper des théories scientifiquesdépend de la confiance, des nuances et du jugement du monde réel.

L'avantage humain Pour rester en avance dans ce rôle, concentrez-vous sur procédures universitaires et littérature scientifique. Ces compétences centrées sur l'humain sont les plus difficiles à répliquer pour l'IA au cours des 20 prochaines années.
Aider 60% Aider
Où l’IA peut devenir copilote

L'IA est plus susceptible d'aider à des tâches de support telles queétudier des thèmes, la documentation, la recherche et la coordination des flux de travail.

Automatiser 26% Automatiser
Tâches les plus exposées à l’automatisation

La pression de l’automatisation semble sélective plutôt que large, le signal le plus fort provenant actuellement deIA générative.

Analyse détaillée

Signes vitaux, vecteurs d'IA et mégatendances

Afficher plus

Signes vitaux

Vecteurs d'exposition à l'IA

0-100%
IA générative 60%

Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage

Logiciel cognitif 38,6%

Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus

IA / Apprentissage automatique 3,9%

Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive

Automatisation robotique et physique 0%

Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs

Signaux de mégatendance

0-100%
Changement démographique 75%
Changement spatial 50%
Transition verte 5%
Transformation numérique 5%
Pression réglementaire 5%
Changement géopolitique 0%

Scores issus du modèle. Indique une exposition structurelle aux mégatendances, non une demande directe.

Détails techniques
Méthodologie: NexFuture v2.0 Sources: O*NET 30.0, ESCO v1.2.0 Mis à jour: mai 2026

NexFuture v2.0 combine les profils de capacités et d'activités d'O*NET avec les distributions de groupes de compétences d'ESCO et six signaux de mégatendances mondiaux. Les scores sont des estimations probabilistes, pas des garanties. Consulter le Livre blanc de la méthodologie NexFuture pour plus de détails.

Un jour de la vie

Ce que les gens dans ce rôle font généralement

Éducation

Jour dans la vie

Une journée type en tant queassistant de recherche/assistante de recherche

09
09:00 · Matin
développer des théories scientifiques
Formuler des théories scientifiques fondées sur des observations empiriques, recueillir des données et des théories d’autres scientifiques.
10
10:30 · En milieu de matinée
étudier des thèmes
Mener une recherche efficace sur des sujets pertinents afin de pouvoir présenter des informations succinctes adaptées à différents publics. Les recherches peuvent comprendre la consultation de livres, de revues, de l’internet et/ou des discussions verbales avec des personnes bien informées.
12
12:00 · Midi
gérer les droits de propriété intellectuelle
Examiner les droits privés qui protègent les produits issus de la création intellectuelle contre les atteintes illicites.
14
14:00 · Après-midi
mettre au point des logiciels libres
Exploiter et créer des logiciels libres. Connaître les principaux modèles de logiciels libres, les régimes d’octroi de licences et les pratiques de codage généralement adoptées dans le cadre de la création de logiciels libres.
15
15:30 · Fin d'après-midi
appliquer des principes d’éthique et d’intégrité scientifique de la recherche dans les activités de recherche
Appliquer les principes éthiques fondamentaux et la législation à la recherche scientifique, y compris les questions d’intégrité de la recherche. Effectuer des recherches, les passer en revue ou en rendre compte afin d’éviter les mauvais comportements tels que la fabrication, la falsification et le plagiat.
17
17:00 · Conclusion
archiver de la documentation scientifique
Stocker des documents tels que des protocoles, des résultats d’analyses et des données scientifiques en utilisant des systèmes d’archivage pour permettre aux scientifiques et aux ingénieurs de prendre en compte les méthodes et les résultats d’études antérieures dans le cadre de leurs recherches.

L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.

Logiciels et technologies & Domaines de connaissances
Logiciels et technologies
Amazon Elastic Compute Cloud EC2Association for Computing Machinery Digital LibraryBlackboard LearnC++Calendar and scheduling softwareCollaborative editing softwareCourse management system softwareCustomer relationship management CRM softwareDatabase management system softwareDesire2Learn LMS softwareDOC CopEBSCO Information Services Academic Search PremierEBSCO Information Services Library Literature and Information Science IndexEBSCO Library, Information Science, and Technology Abstracts LISTSAEBSCO OmniFile FullText MegaElsevier ScienceDirectEmail softwareEmerald Insight Emerald Management XtraEnterprise resource planning ERP softwareExtensible markup language XML
Domaines de connaissances
  • procédures universitaires

    Le fonctionnement interne d’une université, tel que la structure du soutien et de la gestion de l’enseignement, les politiques et les règlements.

  • biologie computationnelle

    Le domaine scientifique interdisciplinaire qui fait appel à la théorie des données et à leur analyse pour étudier les systèmes biologiques obtenus grâce à des expériences.

  • cellules souches

    Le développement biologique de cellules souches embryonnaires humaines, ainsi que les préoccupations éthiques y afférentes et les exigences légales en jeu.

  • chimie computationnelle

    La branche de la chimie qui vise à résoudre des problèmes chimiques complexes au moyen de simulations informatiques.

  • informatique cognitive

    Le domaine interdisciplinaire qui allie science cognitive et science informatique et consiste à simuler les processus de pensée humaine au moyen d’une approche informatisée, en faisant appel à des algorithmes pour l’extraction de données et le traitement du langage naturel pour imiter le fonctionnement du cerveau humain.

  • intégration européenne

    Le processus en constante évolution d’intégration économique, sociale et politique entre les pays européens afin de renforcer leur coopération, leur collaboration et leur prospérité et de surmonter les conflits historiques, en quête de paix et de stabilité. L’intégration européenne trouve ses racines dans la période qui a suivi la Seconde Guerre mondiale, même si l’évolution de l’Union européenne en est le cœur.

Compétences transversales
  • littérature scientifique
  • méthodologie de recherche scientifique
  • plan de recherche
Compétences essentielles
réaliser des études universitaires ou de marché
  • mener des recherches universitaires

    Planifier des recherches universitaires en formulant la question de la recherche et en menant des recherches empiriques ou documentaires afin de vérifier la véracité de la question de la recherche.

  • gérer des données interopérables et réutilisables faciles à trouver et accessibles

    Produire, décrire, stocker, conserver et (ré)utiliser des données scientifiques selon les principes FAIR (facile à trouver, accessible, interopérable et réutilisable), en rendant les données aussi ouvertes que possible et aussi fermées que nécessaire.

  • réaliser des recherches scientifiques

    Participer à la conception ou à la création de nouvelles connaissances en formulant des questions de recherche, en faisant des recherches, en améliorant ou en développant des concepts, des théories, des modèles, des techniques, des instruments, des logiciels ou des méthodes opérationnelles et en utilisant des méthodes et techniques scientifiques.

  • étudier des thèmes

    Mener une recherche efficace sur des sujets pertinents afin de pouvoir présenter des informations succinctes adaptées à différents publics. Les recherches peuvent comprendre la consultation de livres, de revues, de l’internet et/ou des discussions verbales avec des personnes bien informées.

  • employer des méthodes scientifiques

    Employer des méthodes et des techniques scientifiques pour enquêter sur les phénomènes, en acquérant de nouvelles connaissances ou en corrigeant et en intégrant les connaissances antérieures.

  • appliquer des principes d’éthique et d’intégrité scientifique de la recherche dans les activités de recherche

    Appliquer les principes éthiques fondamentaux et la législation à la recherche scientifique, y compris les questions d’intégrité de la recherche. Effectuer des recherches, les passer en revue ou en rendre compte afin d’éviter les mauvais comportements tels que la fabrication, la falsification et le plagiat.

faire de l’écriture technique ou académique
  • rédiger des documents scientifiques ou articles universitaires et des documents techniques

    Rédiger et éditer des textes scientifiques, universitaires ou techniques sur différents sujets.

  • rédiger des projets de recherche

    Synthétiser et rédiger des propositions visant à résoudre des problèmes de recherche. Rédiger la base de référence et les objectifs de la proposition, le budget estimatif, les risques et l’impact. Documenter les progrès et les nouveaux développements sur le sujet et le domaine d’études pertinents.

  • diffuser des résultats à la communauté scientifique

    Rendre publics des résultats scientifiques par tout moyen approprié, notamment par des conférences, des ateliers, des colloques et des publications scientifiques.

  • publier des recherches universitaires

    Mener des recherches universitaires dans votre domaine d’expertise dans une université, un établissement d’enseignement supérieur ou par vous-même, et les publier dans des livres ou des revues universitaires dans le but de contribuer à votre domaine et d’obtenir une accréditation universitaire personnelle.

  • rédiger des publications scientifiques

    Présenter les hypothèses, les résultats et les conclusions de votre recherche scientifique dans votre domaine d’expertise dans le cadre d’une publication professionnelle.

gérer des informations
  • gérer des données de recherche

    Produire et analyser des données scientifiques obtenues grâce à des méthodes de recherche qualitatives et quantitatives. Stocker et tenir à jour les données dans des bases de données de recherche. Soutenir la réutilisation des données scientifiques et connaître les principes de gestion des données ouvertes.

  • archiver de la documentation scientifique

    Stocker des documents tels que des protocoles, des résultats d’analyses et des données scientifiques en utilisant des systèmes d’archivage pour permettre aux scientifiques et aux ingénieurs de prendre en compte les méthodes et les résultats d’études antérieures dans le cadre de leurs recherches.

gérer, collecter et stocker des données numériques
  • utiliser des techniques de traitement des données

    Collecter, traiter et analyser des données et des informations pertinentes, stocker et mettre à jour correctement les données et représenter les chiffres et les données à l’aide de graphiques et de diagrammes statistiques.

travailler avec des tiers
  • Interagir professionnellement dans des environnements de recherche et professionnels

    Être attentif aux autres et faire preuve de collégialité. Écouter, fournir et recevoir un retour d’information et répondre de manière perspicace à des tiers, ce qui comprend la supervision et la direction du personnel dans un cadre professionnel.

suivre l’évolution dans un domaine d’expertise
  • suivre les avancées dans un domaine d’expertise

    Suivre de nouvelles recherches, réglementations ou autres modifications importantes, liées ou non au marché du travail, dans le domaine de la spécialisation.

programmer des systèmes informatiques
  • mettre au point des logiciels libres

    Exploiter et créer des logiciels libres. Connaître les principaux modèles de logiciels libres, les régimes d’octroi de licences et les pratiques de codage généralement adoptées dans le cadre de la création de logiciels libres.

utiliser des langues étrangères
  • parler plusieurs langues

    Maîtriser des langues étrangères pour pouvoir communiquer dans une ou plusieurs langues étrangères.

ADN de compétence

ADN de compétence

Traits de personnalité professionnelle et valeurs qui définissent ce rôle

Caractéristiques clés dont vous avez besoin
Accomplissement Accomplissement/Effort Intégrité Adaptabilité/Flexibilité Indépendance Pensée analytique Variété Fiabilité Souci des autres Tolérance au stress Maîtrise de soi Innovation Leadership Coopération Reconnaissance Orientation sociale
Principales récompenses auxquelles vous pouvez vous attendre
AccomplissementConditions de …ReconnaissanceRelationsSoutienIndépendance
Evolution de carrière

Perspectives de carrière et rôles similaires

Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.

Paysage de carrière

Quelle est la place deassistant de recherche/assistante de recherche?

Ce rôle
assistant de recherche/assistante de recherche Ce rôle
Chemins de croissance

Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.

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Questions courantes

Questions fréquemment posées

Quel est le niveau d'autonomie attendu dans ce rôle ?
Bien que vous travailliez sous la supervision d'un professeur ou d'un superviseur, l'assistant de recherche/assistante de recherche est censé faire preuve d'autonomie dans la gestion de ses tâches quotidiennes et la résolution de problèmes rencontrés lors de la recherche.
Est-il possible de développer ses propres projets de recherche en tant qu'assistant(e) ?
Oui, selon les opportunités et l'accord de votre superviseur, il est possible de développer vos propres recherches dans le domaine de compétence du professeur qui vous encadre. Cela peut être un excellent moyen de développer votre expertise et de contribuer de manière significative à la recherche.
Quelles sont les compétences clés pour réussir dans ce rôle ?
La rigueur analytique, la capacité à travailler de manière autonome, d'excellentes compétences en communication écrite et orale, ainsi qu'une bonne maîtrise des outils informatiques et des logiciels spécifiques à votre domaine de recherche sont essentielles.