Les 14 compétences essentielles qu'un ingénieur en intelligence artificielle doit posséder en 2026

Qu'est-ce qu'un ingénieur en intelligence artificielle ?

Les ingénieurs en intelligence artificielle sont chargés de concevoir, développer et entretenir des systèmes basés sur l'intelligence artificielle. Ils utilisent leurs compétences en apprentissage automatique, en programmation, en analyse de données et dans d'autres technologies pour créer des applications intelligentes capables d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions.

Compétences techniques d'ingénieur en intelligence artificielle

Afin de mieux appréhender le rôle d'un ingénieur en intelligence artificielle, examinons les compétences techniques qu'il possède généralement :

1. Langages de programmation

Il va sans dire qu'un ingénieur en intelligence artificielle doit maîtriser les langages de programmation.

Parmi les langages couramment utilisés pour le développement de l'IA, on peut citer :

• Python
• Java
• R
• C++
• JavaScript

Python

Python est particulièrement apprécié en raison de sa syntaxe facile à apprendre et de ses bibliothèques complètes pour l'IA et l'apprentissage automatique. La maîtrise de ces langages est essentielle pour développer des algorithmes, mettre en œuvre des modèles et travailler avec des données.

Augmentation de l'utilisation de Python au fil des ans - Source

Cela a conduit à une augmentation de sa popularité au fil des ans, selon l'indice TIOBE.

Les bibliothèques telles que TensorFlow, Keras et PyTorch sont couramment utilisées en Python pour le développement de l'IA. TensorFlow 2.13 a amélioré la prise en charge de TensorFlow Lite, rendant le déploiement sur les appareils périphériques plus efficace. PyTorch 2.0 a introduit des avancées dans les graphes de calcul dynamiques, améliorant ainsi les performances et la flexibilité. La bibliothèque Transformers de Hugging Face a également gagné en popularité grâce à l'intégration de modèles génératifs tels que GPT-4 et LLaMA. Les cas d'utilisation comprennent l'analyse prédictive, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images.

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Notre aide-mémoire sur l'apprentissage profond avec PyTorch

R

Le langage R, principalement utilisé pour l'analyse statistique et la représentation graphique, est également fréquemment utilisé dans le domaine de l'IA.

Le package «caret » de R facilite la modélisation prédictive, tandis que «e1071 » simplifie le processus de création d'un modèle d'apprentissage automatique. R est utilisé dans des projets d'intelligence artificielle liés à la recherche scientifique, aux soins de santé, à la finance et à l'analyse des réseaux sociaux.

Nous proposons un cursus de programmation R qui vous permettra d'apprendre à coder comme un programmeur, en partant de zéro.

Java

Java est un autre choix populaire dans le développement de l'IA, principalement en raison de sa simplicité, de sa lisibilité et de ses excellentes capacités d'interaction avec l'utilisateur.

Sa gestion efficace de la mémoire et la richesse de ses bibliothèques d'apprentissage automatique de haute qualité, telles que Stanford Library NLP et Apache Open NLP, le rendent particulièrement adapté au développement de chatbots.

Les cas d'utilisation comprennent les chatbots, les systèmes de recommandation de sites Web et la détection des fraudes dans le secteur financier. Vous pouvez commencer par notre cours Introduction à Java.

Si vous envisagez d'utiliser l'API OpenAI pour le développement de chatbots, nous vous invitons à consulter notre cours intitulé « Travailler avec l'API OpenAI ».

C++

Le langage C++ permet d'exécuter des applications de haut niveau avec un coût de calcul relativement faible, ce qui le rend adapté à l'apprentissage automatique et au calcul des réseaux neuronaux.

Les bibliothèques telles que Shark et mlpack sont conçues pour l'apprentissage automatique en C++. Les cas d'utilisation de l'IA comprennent les tâches de vision par ordinateur, la robotique et les jeux vidéo. Veuillez consulter notre tutoriel sur Llama.cpp pour découvrir comment utiliser le langage C++ avec le modèle LLaMa LLM.

2. Modélisation et ingénierie des données

Les données constituent la base de l'IA, et les ingénieurs en IA doivent posséder une connaissance approfondie de la modélisation et de l'ingénierie des données.

Ils doivent savoir comment acquérir, nettoyer et transformer les données dans un format adapté à l'analyse. La maîtrise des bases de données SQL et nosql est indispensable pour interroger et gérer des ensembles de données volumineux.

Des outils tels qu'Apache Spark, Hadoop, AWS S3 et DuckDB sont également couramment utilisés pour le traitement des données dans les projets d'IA.

3. Analyse des mégadonnées

Les ingénieurs en intelligence artificielle doivent être capables d'analyser de grands ensembles de données et d'en extraire des informations pertinentes. Cela implique l'utilisation d'outils de mégadonnées tels que SparkSQL, Apache Flink, Apache Arrow et Google Cloud Platform pour interroger et manipuler de grands ensembles de données.

Notre cours sur les principes fondamentaux du big data avec PySpark couvre de nombreux principes qui sous-tendent l'analyse du big data, ce qui en fait un excellent point de départ pour votre apprentissage.

4. Modèles d'apprentissage automatique

La connaissance des modèles et des algorithmes d'apprentissage automatique est indispensable pour les ingénieurs en intelligence artificielle.

Cela implique la compréhension des techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que des algorithmes d'apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN).

Les ingénieurs en IA doivent également savoir évaluer les performances de ces modèles à l'aide de mesures telles que

• Précision
• Précision
• Rappel
• Écart quadratique moyen (RMSE),
• Erreur absolue moyenne (EAM)
• score F1

Notre cursus de compétences « Principes fondamentaux du machine learning avec Python » peut vous aider à acquérir de nombreuses connaissances de base en matière de machine learning.

5. Services d'IA et d'apprentissage automatique

Les ingénieurs en IA doivent également être familiarisés avec les services d'IA et d'apprentissage automatique basés sur le cloud proposés par les principaux fournisseurs tels qu'AWS, Azure et Google Cloud Platform. Bedrock d'AWS propose désormais des modèles fondamentaux gérés, et Vertex AI de Google a ajouté des fonctionnalités simplifiant le déploiement de modèles linguistiques de grande envergure. Ces services fournissent des modèles prédéfinis, des API et des outils permettant de développer des applications intelligentes sans nécessiter de codage approfondi. De plus, l'émergence de plateformes d'IA low-code/no-code telles que Microsoft Power Platform et Google AutoML a rendu le développement de l'IA plus accessible aux personnes ne disposant pas d'une grande expérience en programmation. Veuillez consulter notre fiche comparative des services AWS, Azure et GCP pour plus de détails. 

6. Déploiement de l'IA et DevOps

Le déploiement d'applications d'IA implique une collaboration avec les équipes DevOps afin de garantir une intégration et un déploiement sans heurts.

Les ingénieurs en intelligence artificielle doivent être capables d'utiliser des outils tels que Docker et Kubernetes pour la conteneurisation, la gestion de la configuration et l'orchestration des déploiements.

Ils sont également chargés de surveiller et de maintenir les performances des systèmes d'IA après leur déploiement.

Notre cours « Introduction à Docker » constitue une excellente base pour débuter. Vous pouvez obtenir davantage d'informations sur la certification Docker dans un article distinct.

Pour obtenir des conseils sur la manière de mettre en œuvre l'IA, nous vous invitons à consulter notre cours intitulé « Mettre en œuvre des solutions d'IA dans l'entreprise ».

7. Sécurité de l'IA

Il est essentiel pour tout ingénieur en IA de comprendre et de mettre en œuvre des mesures rigoureuses en matière de sécurité et de confidentialité des données, car les applications d'IA présentent de nouvelles vulnérabilités en matière de sécurité.

En tant qu'ingénieur en intelligence artificielle, il est de votre responsabilité de garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données que vous traitez.

Cela implique de comprendre les réglementations relatives à la protection des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD), et de mettre en œuvre des cadres d'IA sécurisés qui respectent ces réglementations.

De plus, les ingénieurs en IA doivent posséder des connaissances approfondies sur les différentes méthodes de cryptage et les pratiques sécurisées de développement de modèles d'IA, et être prêts à faire face à d'éventuelles attaques ou failles de sécurité.

Certaines techniques utilisées par les ingénieurs en IA comprennent :

• Calcul multipartite pour le partage sécurisé des données
• Confidentialité différentielle pour protéger les données individuelles
• Chiffrement homomorphe pour des calculs sécurisés sur des données chiffrées

Parmi les outils utilisés pour sécuriser les applications d'IA, on peut citer :

• AWS Identity and Access Management: un service qui vous permet de gérer l'accès aux ressources AWS de manière sécurisée.
• TensorFlow Privacy: une bibliothèque qui facilite le développement de modèles d'apprentissage automatique sécurisés et respectueux de la vie privée.

Pour vous aider à démarrer, je vous recommande de consulter le Secure AI Framework de Google.

Bibliothèques d'IA populaires et leurs cas d'utilisation

Le tableau ci-dessous fournit une référence rapide présentant la variété des bibliothèques disponibles pour différentes tâches d'IA, vous aidant à déterminer quels outils pourraient être les mieux adaptés à vos aspirations en matière d'ingénierie IA.

Compétences non techniques pour les ingénieurs en intelligence artificielle

Outre leurs compétences techniques, les ingénieurs en IA doivent également posséder certaines compétences relationnelles pour exceller dans leurs fonctions. Il s'agit notamment des éléments suivants :

8. Communication et collaboration

Les ingénieurs en IA doivent posséder de solides compétences en communication afin de transmettre efficacement des concepts et des idées complexes liés à l'IA à des parties prenantes non spécialisées dans ce domaine.

De plus, les projets d'IA étant souvent le fruit d'un travail d'équipe, la collaboration est essentielle pour une exécution efficace du projet.

Vous serez probablement amené à participer à des réunions régulières avec d'autres techniciens, par exemple :

• Les scientifiques des données, pour discuter du développement et de l'optimisation des modèles
• Analystes de données, pour comprendre les exigences en matière de données pour les projets d'IA
• Développeurs de logiciels, pour l'intégration de modèles d'IA dans des systèmes existants
• Chefs de projet, afin de garantir la livraison des projets dans les délais et avec succès

9. Adaptabilité et apprentissage continu

Le domaine de l'IA est en constante évolution, avec l'apparition régulière de nouveaux outils, techniques et avancées.

Par conséquent, les ingénieurs en IA doivent faire preuve d'adaptabilité et être disposés à se former en permanence afin de rester informés des dernières avancées dans leur domaine.

10. Esprit critique et résolution de problèmes

La capacité à réfléchir de manière critique et à résoudre des problèmes complexes est essentielle pour les ingénieurs en intelligence artificielle.

Les projets d'IA impliquent souvent de travailler avec de grands ensembles de données, de développer des algorithmes sophistiqués et de résoudre les problèmes qui surviennent lors du développement ou du déploiement des modèles.

11. Connaissance du domaine

Posséder des connaissances spécialisées dans votre domaine d'expertise peut vous procurer un avantage en tant qu'ingénieur en intelligence artificielle.

Par exemple, si vous travaillez sur des projets d'IA liés aux soins de santé, une bonne compréhension du secteur de la santé et de ses défis peut vous aider à développer des solutions plus efficaces.

De même, si vous travaillez sur des projets d'IA financière, il peut être avantageux d'avoir une formation en finance ou en économie.

Compétences avancées en ingénierie de l'IA

12. Connaissances approfondies en mathématiques et en algorithmique

Les mathématiques avancées, telles que l'algèbre linéaire, le calcul et les statistiques, sont indispensables pour appréhender les algorithmes et les techniques d'IA.

Voici un aide-mémoire statistique pour vous aider à démarrer :

Notre aide-mémoire sur les statistiques descriptives

Les ingénieurs en IA doivent également savoir développer des algorithmes personnalisés basés sur ces modèles mathématiques afin de résoudre des problèmes spécifiques.

Notre cours « Les bases des statistiques avec Python » vous aide à acquérir certaines compétences essentielles si vous débutez dans ce domaine.

13. Architectures de réseaux neuronaux

La compréhension et l'application des réseaux neuronaux dans les solutions d'IA constituent une compétence essentielle pour les ingénieurs en IA.

Cela implique de connaître les différents types de réseaux neuronaux, tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN), leurs applications et la manière de les mettre en œuvre.

Parmi les outils utilisés pour développer des architectures de réseaux neuronaux, on peut citer :

• TensorFlow: une bibliothèque open source pour la création et l'entraînement de réseaux neuronaux
• Keras: une API de haut niveau qui s'exécute sur TensorFlow afin de simplifier le processus de création, de test et de déploiement de modèles d'apprentissage profond.

14. Modèles d'IA générative et apprentissage par renforcement

Les ingénieurs en IA devraient également s'efforcer de comprendre les modèles d'IA générative tels que GPT-4, Stable Diffusion et LLaMA, qui transforment des domaines tels que la génération de texte, la création artistique et bien d'autres encore. De plus, l'apprentissage par renforcement, utilisé dans des applications telles que la robotique et l'intelligence artificielle dans les jeux vidéo, prend de plus en plus d'importance. 

Où acquérir les compétences d'ingénieur en intelligence artificielle

Pour commencer à développer toutes ces compétences, vous pouvez commencer par :

1. Travailler sur des projets

Si vous occupez déjà un poste dans le domaine technologique, recherchez des opportunités de collaboration avec des équipes spécialisées dans l'IA ou de participation à des projets liés à l'IA. Cela vous permettra d'acquérir une expérience pratique et vous aidera à comprendre les compétences spécifiques requises pour l'ingénierie en intelligence artificielle.

De plus, je recommanderais de se pencher sur certains projets d'apprentissage automatique qui impliquent également l'apprentissage profond.

2. Cours et tutoriels en ligne

Il existe de nombreux cours et tutoriels en ligne qui couvrent diverses compétences en ingénierie de l'IA. Nous avons déjà fourni de nombreux liens vers ces ressources tout au long de cet article, mais si vous souhaitez vous lancer, nous vous invitons à consulter notre cursus de compétences « Principes fondamentaux de l'IA ».

3. Participer à des conférences et à des ateliers sur l'IA

Participer à des conférences et à des ateliers sur l'IA peut vous offrir l'opportunité de nouer des contacts avec d'autres professionnels du domaine, de découvrir de nouveaux outils et techniques, et d'acquérir des informations précieuses sur les tendances du secteur.

Pour les webinaires, veuillez consulter celui-ci sur la conception de produits liés aux données et à l'IA. Pour une conférence complète, nous vous recommandons notre conférence RADAR AI.

4. Veuillez consulter les publications spécialisées.

Il est essentiel pour les ingénieurs en intelligence artificielle de se tenir informés des dernières avancées dans le domaine de l'IA.

Vous pouvez les trouver sur des portails de ressources tels que :

• arxiv: un dépôt en ligne gratuit d'articles de recherche dans divers domaines, notamment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
• MIT Technology Review: un magazine consacré aux technologies émergentes et à leur impact sur la société.

Conclusion

L'ingénierie de l'IA est un domaine en pleine expansion qui offre un immense potentiel à ceux qui possèdent les compétences et les connaissances nécessaires.

En combinant adéquatement des compétences techniques et non techniques, vous pouvez exceller dans ce rôle et contribuer à faire progresser des solutions d'IA révolutionnaires.

Envisagez-vous d'acquérir ces compétences d'ingénieur en intelligence artificielle ? Pour vous initier au domaine de l'IA, nous vous invitons à consulter notre cursus de compétences « Principes fondamentaux de l'IA » ou notre sélection de tutoriels sur l'IA.