Les 13 compétences essentielles d'un ingénieur en IA que vous devez connaître

Qu'est-ce qu'un ingénieur en IA ?

Les ingénieurs en IA sont responsables de la conception, du développement et de la maintenance des systèmes basés sur l'IA. Ils utilisent leurs compétences en matière d'apprentissage automatique, de programmation, d'analyse de données et d'autres technologies pour créer des applications intelligentes capables d'apprendre à partir de données et de prendre des décisions.

Compétences techniques de l'ingénieur en IA

Pour mieux comprendre le rôle d'un ingénieur en IA, examinons les compétences techniques qu'il possède généralement :

1. Langages de programmation

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

Voici quelques-uns des langages couramment utilisés pour le développement de l'IA :

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

Python

Python est particulièrement populaire en raison de sa syntaxe facile à apprendre et de ses bibliothèques étendues pour l'IA et l'apprentissage automatique. La connaissance 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

C'est ce qui explique sa popularité croissante au fil des ans, selon l'indice TIOBE.

Des bibliothèques telles que TensorFlow, Keras et PyTorch sont couramment utilisées en Python pour le développement de l'IA. Les cas d'utilisation comprennent l'analyse prédictive, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d'images. Commencez à apprendre dès aujourd'hui avec notre cursus de programmation Python.

Vous souhaitez utiliser PyTorch pour l'apprentissage profond ? Démarrez votre apprentissage en utilisant l'aide-mémoire ci-dessous.

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 aide à la modélisation prédictive, tandis que "e1071" simplifie le processus de création d'un modèle d'apprentissage automatique. R est utilisé dans des projets d'IA liés à la recherche scientifique, aux soins de santé, à la finance et à l'analyse des médias sociaux.

Nous avons un cursus de compétences en programmation R, qui vous apprendra à coder comme un programmeur à partir de zéro.

Java

Java est un autre choix populaire pour 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 forte gestion de la mémoire et l'étendue des bibliothèques d'apprentissage automatique de haute qualité, telles que Stanford Library NLP et Apache Open NLP, en font un outil 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.

Si vous envisagez d'utiliser l'API OpenAI pour développer un chatbot, jetez un coup d'œil à notre cours sur le travail avec l'API OpenAI.

C++

Le 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.

Des bibliothèques comme 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. Consultez notre tutoriel sur Llama.cpp pour apprendre comment le C++ est utilisé avec le LLaMa LLM.

2. Modélisation et ingénierie des données

Les données sont le fondement de l'IA et les ingénieurs en IA doivent avoir 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 connaissance des bases de données SQL et NoSQL est essentielle pour l'interrogation et la gestion de grands ensembles de données.

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

3. Analyse des données (big data)

Les ingénieurs en IA devraient être capables d'analyser de vastes ensembles de données et d'en extraire des informations utiles. Il s'agit d'utiliser des outils big data tels que SparkSQL, Apache Flink et Google Cloud Platform pour interroger et manipuler de grands ensembles de données.

Notre cours sur les fondamentaux du big data avec PySpark couvre la plupart des principes de l'analyse du big data, ce qui en fait un point de départ idéal pour votre apprentissage.

4. Modèles d'apprentissage automatique

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

Il s'agit notamment de comprendre les techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que les algorithmes d'apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN).

Les ingénieurs en IA doivent également savoir comment évaluer la performance de ces modèles à l'aide de mesures telles que

• Précision
• Précision
• Rappel
• Écart quadratique moyen (RMSE),
• Erreur moyenne absolue (MAE)
• Score F1

Notre cursus de compétences Machine Learning Fundamentals with Python peut vous aider à apprendre de nombreuses bases de l'apprentissage automatique.

5. Services d'IA et de ML

Les ingénieurs en IA doivent également connaître 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. Ces services fournissent des modèles préconstruits, des API et des outils permettant de développer des applications intelligentes sans avoir besoin d'un codage approfondi. Pour en savoir plus, consultez l'aide-mémoire sur la comparaison des services AWS, Azure et GCP. 

6. Déploiement de l'IA et DevOps

Le déploiement d'applications d'IA implique de collaborer avec les équipes DevOps pour assurer une intégration et un déploiement sans heurts.

Les ingénieurs en IA doivent savoir comment 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 contrôler et de maintenir les performances des systèmes d'IA après leur déploiement.

Notre cours Introduction à Docker constitue une bonne base pour commencer, et vous pouvez en savoir plus sur la certification Docker dans un autre article.

Pour savoir comment mettre en œuvre l'IA, vous pouvez consulter notre cours sur la mise en œuvre de solutions d'IA dans les entreprises.

7. Sécurité de l'IA

Comprendre et mettre en œuvre de solides mesures de sécurité des données et de protection de la vie privée est crucial pour tout ingénieur en IA, car les applications d'IA entraînent de nouvelles vulnérabilités en matière de sécurité.

En tant qu'ingénieur en IA, il vous incombe de garantir la confidentialité, l'intégrité et la disponibilité des données que vous traitez.

Cela implique de comprendre les réglementations liées 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 conformes à ces réglementations.

En outre, les ingénieurs en IA doivent connaître les différentes méthodes de cryptage, les pratiques de développement de modèles d'IA sécurisés et être prêts à faire face à d'éventuelles attaques ou violations de la sécurité.

Voici quelques-unes des techniques utilisées par les ingénieurs en IA :

• Calcul multipartite pour un partage sécurisé des données
• Confidentialité différentielle pour protéger des points de données individuels
• Cryptage homomorphique pour des calculs sécurisés sur des données cryptées

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 en toute sécurité.
• TensorFlow Privacy: une bibliothèque qui facilite le développement de modèles d'apprentissage automatique sécurisés et préservant la vie privée.

Pour vous aider à démarrer, je vous recommande de jeter un coup d'œil au Secure AI Framework de Google.

Compétences non techniques pour les ingénieurs en IA

Outre les compétences techniques, les ingénieurs en IA doivent également posséder certaines compétences non techniques pour exceller dans leur rôle. Il s'agit notamment de

8. Communication et collaboration

Les ingénieurs en IA doivent posséder de solides compétences en communication pour communiquer efficacement des concepts et des idées complexes en matière d'IA à des parties prenantes non techniques.

En outre, 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 constamment en réunion avec d'autres techniciens, tels que.. :

• Les scientifiques des données, pour discuter du développement et de l'optimisation des modèles
• Analystes de données, pour comprendre les besoins en données des projets d'IA
• Développeurs de logiciels, pour l'intégration des modèles d'IA dans les systèmes existants
• les chefs de projet, afin de garantir la réalisation du projet en temps voulu et avec succès

9. Capacité d'adaptation et apprentissage continu

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

Par conséquent, les ingénieurs en IA doivent faire preuve d'adaptabilité et être prêts à apprendre en permanence pour rester au fait des dernières évolutions dans ce domaine.

10. Pensée critique et résolution de problèmes

La capacité à faire preuve d'esprit critique et à résoudre des problèmes complexes est essentielle pour les ingénieurs en IA.

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 au cours du développement ou du déploiement du modèle.

11. Connaissance du domaine

Le fait d'avoir des connaissances dans votre domaine spécifique peut vous donner un avantage en tant qu'ingénieur en IA.

Par exemple, si vous travaillez sur des projets d'IA liés à la 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, une formation en finance ou en économie peut être bénéfique.

Compétences avancées pour l'ingénierie de l'IA

12. Connaissance avancée des mathématiques et des algorithmes

Les mathématiques avancées, telles que l'algèbre linéaire, le calcul et les statistiques, sont essentielles pour comprendre 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 comment développer des algorithmes personnalisés basés sur ces modèles mathématiques pour résoudre des problèmes uniques.

Notre cours Statistics Fundamentals with Python vous aide à développer certaines des compétences essentielles si vous êtes nouveau dans l'espace.

13. Architectures de réseaux neuronaux

Comprendre et appliquer les réseaux neuronaux dans les solutions d'IA est 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 construction et l'entraînement de réseaux neuronaux
• Keras: une API de haut niveau qui s'exécute au-dessus de TensorFlow pour simplifier le processus de construction, de test et de déploiement de modèles d'apprentissage profond.

Où apprendre les compétences d'un ingénieur en IA

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

1. Travailler sur des projets

Si vous occupez déjà un poste lié à la technologie, recherchez des possibilités de collaborer avec des équipes d'intelligence artificielle ou de travailler sur des projets d'intelligence artificielle. Cela vous permettra d'acquérir une expérience pratique et vous aidera à comprendre les compétences spécifiques requises pour l'ingénierie de l'IA.

En outre, je vous recommande d'étudier 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 fait le lien avec plusieurs d'entre eux dans cet article, mais si vous souhaitez commencer, consultez notre cursus de compétences sur les principes fondamentaux de l'IA.

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

La participation à des conférences et à des ateliers sur l'IA peut vous donner l'occasion de nouer des contacts avec d'autres professionnels du secteur, de découvrir de nouveaux outils et de nouvelles techniques, et d'obtenir des informations précieuses sur les tendances du secteur.

Pour les webinaires, consultez celui-ci sur la conception de produits de données et d'IA. Pour une conférence complète, vous pourriez apprécier notre conférence RADAR AI.

4. Lisez les publications du secteur

Il est essentiel pour les ingénieurs en IA de se tenir au courant des derniers développements dans le secteur de l'IA.

Vous pouvez les trouver sur des portails de ressources tels que

• arxiv: un dépôt en ligne gratuit de documents de recherche dans divers domaines, notamment l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
• MIT Technology Review: 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.

Avec la bonne combinaison de compétences techniques et non techniques, vous pouvez exceller dans ce rôle et contribuer à l'avancement de solutions d'IA révolutionnaires.

Vous envisagez d'acquérir ces compétences d'ingénieur en IA pour vous-même ? Pour débuter dans le domaine de l'IA, consultez notre cursus de compétences sur les fondamentaux de l'IA ou notre sélection de tutoriels sur l'IA.