Comment devenir ingénieur en IA

Un an après la sortie de ChatGPT, l'intelligence artificielle (IA) ne pourrait pas être plus populaire et omniprésente. Presque tous les secteurs et toutes les industries sont susceptibles de connaître de profonds changements en raison de la mise en œuvre de l'IA.

La révolution de l'IA en cours offre des possibilités infinies. Mais pour tenir ses promesses, l'IA doit être intégrée dans les activités quotidiennes des entreprises et des gouvernements. Cela implique beaucoup de travail, ce qui se traduit par un besoin urgent de professionnels ayant des compétences en IA pour créer ces produits et applications.

L'un des rôles particulièrement nécessaires à la mise en œuvre réussie des solutions d'IA est celui de l'ingénieur en IA. Globalement, l'ingénieur en IA est responsable de la conception, du développement et de la mise en œuvre de solutions et d'applications qui permettent aux machines d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine.

Dans cet article, nous vous expliquons tout ce que vous devez savoir pour vous lancer en tant qu'ingénieur en IA. Si vous êtes un professionnel des données désireux d'occuper un nouveau poste, un chercheur en IA ou simplement un passionné d'IA, ce guide est fait pour vous. Nous aborderons les détails du rôle d'un ingénieur en IA, le parcours et les compétences typiques de ces professionnels très demandés, et ce à quoi vous pouvez vous attendre une fois que vous aurez décroché votre premier emploi en tant qu'ingénieur en IA. Allons-y !

Le rôle d'un ingénieur en IA

Les ingénieurs en IA jouent un rôle essentiel pour les entreprises désireuses de tirer parti de la puissance de l'IA. Ils sont chargés d'intégrer les outils et solutions basés sur l'IA dans les activités quotidiennes des entreprises.

Pour faire leur travail, les ingénieurs en IA ont besoin d'une formation mixte et étendue qui combine des connaissances dans différents domaines, tels que l'IA, l'apprentissage automatique (ML), la science des données et l'ingénierie logicielle, ainsi qu'une compréhension approfondie de la nature et de l'organisation de l'entreprise pour laquelle ils travaillent.

C'est pourquoi, malgré ce contexte hautement technique, l'ingénierie de l'IA est généralement associée à des rôles orientés vers le leadership. Cela implique de superviser des projets complexes et stimulants, de dialoguer avec les clients et de gérer et diriger efficacement des équipes.

Ingénierie de l'IA vs Ingénierie de la ML

Lorsque l'on parle d'ingénierie de l'IA, il est important de ne pas la confondre avec l'ingénierie du ML. Bien qu'il y ait des chevauchements évidents entre les deux rôles, plusieurs aspects les distinguent.

Pour mieux comprendre les différences, voyons d'abord les définitions de ces deux termes étroitement liés.

• L'intelligence artificielle est un vaste domaine de l'informatique qui se concentre sur la création de systèmes intelligents capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine. Elle englobe un large éventail d'outils et de techniques permettant aux ordinateurs de se comporter de manière intelligente et automatisée. Pour en savoir plus, consultez notre guide complet, Qu'est-ce que l'IA ?
• L'apprentissage automatique est une branche spécialisée de l'IA, qui vise principalement à concevoir et à affiner des algorithmes qui deviennent plus précis et plus efficaces à mesure qu'ils interagissent avec des données au fil du temps. En d'autres termes, la ML dote les ordinateurs de la capacité d'analyser les données, d'en tirer des enseignements et de prendre des décisions ou de faire des prévisions en connaissance de cause, le tout sans qu'il soit nécessaire de programmer explicitement ces tâches. Pour mieux comprendre en quoi l'IA diffère de l'apprentissage automatique, nous vous recommandons vivement de lire notre guide comparatif.

Source : DataCamp

Sur la base de ces définitions, la principale différence entre l'ingénierie de l'IA et l'ingénierie de la ML réside dans l'étendue des travaux. Les ingénieurs en ML se concentrent principalement sur le développement et la mise au point de modèles, ainsi que sur leur mise à l'échelle au niveau de la production en vue de leur déploiement en tant que produits de ML. Cela nécessite une combinaison de connaissances et de compétences en matière de génie logiciel et de science des données. Vous pouvez en savoir plus sur la façon de devenir un ingénieur ML dans un autre article.

En revanche, les ingénieurs en IA peuvent travailler sur une variété de technologies et de tâches afin de développer différentes formes d'intelligence artificielle. Bien que les algorithmes de ML et les applications basées sur les données puissent être prédominants en fonction de l'entreprise et du poste, les ingénieurs en IA traitent également d'autres types d'IA, tels que la robotique, la compréhension du langage naturel ou les systèmes experts basés sur des règles.

Comment devenir ingénieur en IA : Parcours éducatif

Comme c'est souvent le cas pour les emplois émergents, il n'existe pas de voie unique pour décrocher votre premier emploi en tant qu'ingénieur en IA. En fonction de votre formation, de votre niveau d'ancienneté et de votre disponibilité, certains itinéraires répondront mieux à vos besoins que d'autres.

Voyons les différents parcours de formation qui peuvent vous permettre d'accéder à l'ingénierie de l'IA.

Enseignement de premier cycle

Ces dernières années, des établissements d'enseignement supérieur du monde entier ont commencé à proposer des diplômes de premier cycle en IA et en ML. C'est une très bonne nouvelle pour le secteur, et c'est un excellent choix si vous êtes sur le point de commencer vos études universitaires.

Cependant, étant donné la nature interdisciplinaire de l'IA, vous pouvez également opter pour d'autres programmes qui peuvent vous aider à acquérir certaines des compétences et des connaissances requises pour entrer dans l'ingénierie de l'IA. Il peut s'agir, par exemple, d'une licence en science des données, en informatique, en développement logiciel ou en mathématiques.

Enseignement postuniversitaire

Un master en IA ou dans un domaine connexe est un excellent choix pour élargir vos connaissances et acquérir de nouvelles compétences après votre licence ou pour les professionnels expérimentés qui souhaitent s'orienter vers l'ingénierie de l'IA. Aujourd'hui, il existe de nombreuses options pour répondre à vos besoins en termes de budget, de temps et de disponibilité.

Cours et cursus de carrière

Les camps d'entraînement en ligne ou les plateformes de science des données peuvent constituer un moyen plus rapide et plus abordable d'acquérir les compétences requises pour l'ingénierie de l'IA. Chez DataCamp, nous nous efforçons de proposer des cours interactifs et perspicaces sur l'IA pour tous les niveaux. Que vous soyez un professionnel des données en herbe ou un leader des données, nous vous couvrons avec un catalogue complet de cours et de cursus de carrière.

Voici quelques-uns des meilleurs cours et cursus professionnels liés à l'IA sur DataCamp :

• Cours sur la compréhension de l'intelligence artificielle
• Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python
• Introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch
• Scientifique en apprentissage automatique avec le cursus Python
• Le cursus des fondamentaux de l'IA

Certifications et formations spécialisées

L'obtention d'une certification en IA est un excellent moyen de prouver vos compétences en IA et d'obtenir un avantage sur le marché du travail.

Les certifications en IA sont généralement attribuées par des organismes professionnels ou des établissements d'enseignement et impliquent un processus d'évaluation rigoureux. Pour obtenir la certification, les candidats doivent généralement passer un examen ou une série d'examens qui testent leurs connaissances et leurs compétences dans des domaines spécifiques de l'IA.

Il existe de nombreux organismes de certification en matière d'IA. L'un d'entre eux est DataCamp. Créées en partenariat avec des leaders de l'industrie sur la base des dernières demandes du secteur, les certifications DataCamp peuvent vous aider à vous démarquer sur le marché concurrentiel de l'emploi dans le domaine de l'IA.

Vous souhaitez obtenir une certification ? Lisez notre guide avec les principales certifications en IA pour 2024 pour en savoir plus sur le processus.

Développer les compétences des ingénieurs en IA

Les ingénieurs en IA travaillent à l'intersection des ingénieurs en logiciel et des professionnels des données. En raison de sa nature interdisciplinaire, vous devrez maîtriser les compétences fondamentales en science des données et posséder une solide expérience des concepts d'ingénierie logicielle.

En même temps, les ingénieurs en IA doivent se familiariser avec les différentes formes d'intelligence artificielle. Selon l'entreprise et le poste, ils devront être prêts à travailler dans des domaines tels que la robotique, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et les systèmes experts basés sur des règles. Voici deux excellentes ressources pour vous aider à devenir un ingénieur en IA : 

1. Ingénieur IA associé pour les scientifiques de données Curseur de carrière: Apprenez à former et à évaluer des modèles prédictifs à l'aide de bibliothèques Python populaires, à travailler avec de grands modèles de langage, à affiner Llama 3, à l'intégrer dans des applications et à développer des compétences MLOps fondamentales pour passer les modèles d'IA en production.

2. Ingénieur associé en IA pour les développeurs Curseur de carrière: Apprenez à créer des systèmes dorsaux alimentés par l'IA à l'aide de grands modèles de langage, de l'ingénierie rapide, d'API d'IA populaires et de bibliothèques open-source, avec des projets pratiques pour construire des chatbots, des moteurs de recommandation et des moteurs de recherche sémantique.

Nous allons nous pencher sur les compétences les plus courantes afin de vous donner une meilleure idée de ce que vous devrez démontrer. 

Compétences techniques

Programmation

La mise en œuvre de l'IA nécessite une bonne compréhension de la programmation. Savoir écrire du code vous permet de développer des algorithmes d'IA, de manipuler des données et d'utiliser des outils et des bibliothèques d'IA. Python est actuellement le langage le plus populaire dans la communauté de l'IA en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de la disponibilité des bibliothèques de science des données. Mais il existe également d'autres langages de programmation qui méritent d'être pris en compte, comme R et Julia. Voici quelques ressources de DataCamp pour vous aider dans votre parcours de programmation.

• Le cursus de programmation Python vous aidera à améliorer vos compétences en programmation Python. Vous apprendrez à optimiser le code, à écrire des fonctions et des tests unitaires, et à utiliser les meilleures pratiques du génie logiciel.
• Le cursus de programmation R, de même, dans ce cursus, vous améliorerez vos compétences en programmation R en apprenant à travailler avec des structures de données courantes, à optimiser le code et à écrire vos propres fonctions.
• Le cursus Julia Fundamentals. Découvrez le potentiel de Julia, un langage de programmation polyvalent et performant spécialement conçu pour la science des données.

Apprentissage automatique

La ML est actuellement la branche la plus populaire de l'IA. Une partie de votre travail en tant qu'ingénieur en IA consistera probablement à développer et à affiner des modèles de ML, ainsi qu'à les transformer en produits. Il est donc essentiel de comprendre les différents algorithmes d'apprentissage automatique, comment ils fonctionnent, quand les utiliser, etc.

Vous trouverez ci-dessous quelques ressources pour commencer à apprendre dès maintenant.

• Machine Learning Fundamentals with Python Skill cursus, vous enseigne les fondamentaux de l'apprentissage automatique et la science qui le sous-tend, couvrant la prédiction, la reconnaissance des formes et les bases de l'apprentissage profond.
• Les fondamentaux de l'apprentissage automatique dans le cursus de compétences R, où vous apprendrez . ​pour prédire les réponses catégorielles et numériques par la classification et la régression, et découvrir la structure cachée des ensembles de données grâce à l'apprentissage non supervisé.

Algorithmes Al

Outre le ML, il existe d'autres sous-domaines de l'IA que les ingénieurs en IA doivent bien connaître. Le domaine exact dépendra de l'entreprise pour laquelle vous travaillez et de la nature du poste, mais, quoi qu'il en soit, plus vous en saurez, mieux ce sera. Voici quelques recommandations de sujets que vous devriez connaître.

• Traitement d'images avec Python cursus de compétences. Ce cursus vous fournira les outils nécessaires à la manipulation et à l'extraction d'informations à partir d'images.
• Compréhension du langage naturel en Python : cursus de compétences. La plupart des données existantes proviennent de la communication humaine. Que ce soit pour extraire des informations de données textuelles ou pour apprendre aux machines à générer des réponses semblables à celles des humains, comme le ChatGPT, l'apprentissage du NLP est incontournable pour les ingénieurs en IA.
• Traitement du langage parlé en cours de Python avec reconnaissance de la parole. Dans ce cours, vous apprendrez à former des machines à identifier et à traiter la parole humaine.

Big Data

Les algorithmes d'IA de nouvelle génération sont alimentés par de grandes quantités de données. Face à de tels volumes de données, les outils traditionnels comme Python ou R ne sont pas forcément les solutions les plus efficaces. Pour travailler dans des projets de big data, il faudra de nouveaux outils, comme Apache Spark et les bases de données NoSQL, et de nouvelles méthodologies, comme le calcul parallèle et le cloud computing.

• Le cursus Big Data avec PySpark. Ce cursus vous présentera Spark, un framework populaire et puissant pour le calcul parallèle.
• Comprendre le cours sur le cloud computing. Un excellent cours pour vous initier au cloud computing, ​couvrant les concepts clés, la terminologie et les outils.

Génie logiciel

Le produit final d'un ingénieur en apprentissage automatique est un logiciel utilisable. Le développement des systèmes d'intelligence artificielle doit faire l'objet d'une réflexion approfondie sur la manière dont le système est conçu, afin de pouvoir s'adapter à l'augmentation du nombre de données.

En outre, un système d'IA n'est qu'un élément mineur qui doit s'intégrer dans un système plus vaste et plus complexe. Ainsi, un ingénieur en IA doit comprendre les différentes pratiques exemplaires en matière d'ingénierie logicielle (contrôle de version, tests, documentation, codage modulaire, etc. Vous devrez construire une interface appropriée pour vos systèmes afin de communiquer efficacement avec les composants du système.

• Introduction au cours Shell. La ligne de commande Unix aide les ingénieurs en IA à combiner des programmes existants de nouvelles manières, à automatiser des tâches répétitives et à exécuter des programmes sur des clusters et des clouds.

Compétences non techniques

• Résolution de problèmes. Le développement et l'exploitation d'algorithmes d'IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie du système dans lequel ils seront intégrés. Les ingénieurs en IA doivent avoir une vision globale du processus et trouver un moyen d'aligner les technologies, les besoins de l'entreprise, les délais et les ressources pour assurer la réussite du projet.
• Travail d'équipe. Compte tenu de la complexité du développement et de l'intégration des systèmes d'IA, il est naïf et contre-productif de prétendre qu'une seule personne peut s'acquitter de cette tâche. Une partie de la responsabilité des ingénieurs en intelligence artificielle consiste à s'engager et à gérer le travail des équipes et des départements impliqués dans le projet.
• Compétences en matière de communication. Enfin, les ingénieurs en données doivent également posséder des compétences en communication pour travailler dans plusieurs services et comprendre les besoins des analystes et des scientifiques en données, ainsi que des dirigeants d'entreprise. En fonction de l'organisation, les ingénieurs des données peuvent également avoir besoin de savoir comment développer des tableaux de bord, des rapports et d'autres visualisations pour communiquer avec les parties prenantes.

Acquérir une expérience pratique en ingénierie de l'IA

Apprendre à devenir un ingénieur en IA peut être une entreprise passionnante, mais elle n'est pas sans défis. Il s'agit d'un vaste domaine comportant de nombreux sous-thèmes et, selon votre point de départ, il vous faudra peut-être beaucoup de temps pour acquérir toutes les compétences et connaissances nécessaires.

Cela dit, outre les ressources pédagogiques, l'acquisition d'une expérience pratique est essentielle pour consolider vos connaissances. L'application des compétences acquises dans le cadre de projets réels consolide votre compréhension et vous donne une expérience pratique qui peut enrichir votre profil et vous aider à vous démarquer sur le marché de l'emploi.

Vous trouverez ci-dessous une liste d'activités et de stratégies qui peuvent vous aider à acquérir une expérience pratique de l'IA.

• Stages. Il peut être difficile de trouver l'emploi de vos rêves dans le secteur de l'IA, surtout si vous êtes au début de votre carrière et que vous manquez d'expérience professionnelle. Un stage est un excellent moyen de se frayer un chemin sur le marché du travail. Un stage est une opportunité d'apprentissage par le travail qui permet aux étudiants d'acquérir une expérience professionnelle et de nouer des liens précieux avec d'autres praticiens de l'IA.
• Développer des projets personnels d'IA. Travailler sur un seul projet est une étape essentielle pour constituer votre portfolio et développer vos compétences. Si vous en êtes à ce stade, nous vous recommandons vivement de lire notre guide sur la construction d'un excellent portefeuille en science des données ainsi que notre article sur les projets d'IA.
• Code le long. Si vous voulez apprendre des experts et découvrir comment ils résolvent des problèmes du monde réel, vous devriez essayer les Code Alongs de DataCamp. Jetez un coup d'œil à notre code le long de la section et soyez prêt à coder main dans la main avec des leaders de l'IA dans de multiples projets.

Opportunités de carrière et de croissance pour les ingénieurs en IA

Les carrières dans l'ingénierie de l'IA

Compte tenu du pouvoir de transformation de l'IA, illustré par des outils de nouvelle génération tels que ChatpGPT, il n'est pas surprenant que les postes liés à l'IA connaissent une croissance rapide.

Selon le rapport "Future of Jobs" du Forum économique mondial, ​Les spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique sont en tête de liste des emplois à croissance rapide au cours des cinq prochaines années. Comme les industries continuent d'adopter les technologies de l'IA pour rationaliser leurs opérations et prendre de meilleures décisions, la demande d'ingénieurs en IA ne fera probablement qu'augmenter.

Cette prévision est confirmée par la croissance prévue de la taille du marché de l'IA entre 2021 et 2030, comme le montre le graphique ci-dessous.

Source : Statista

Compte tenu du potentiel de transformation de l'IA, il y aura des opportunités d'emploi pour les ingénieurs en IA dans presque toutes les industries et tous les secteurs, de la technologie à la finance en passant par le marketing et la fabrication.

Attentes salariales

Nous vous proposons un guide complet sur les salaires des ingénieurs en IA, qui explore le sujet plus en détail. Nous vous présentons ici quelques informations essentielles.

Les organisations de tous les pays et de tous les secteurs d'activité sont en concurrence pour recruter des ingénieurs en IA afin de mettre en œuvre des solutions d'IA. Toutefois, comme l'offre de professionnels de l'IA n'a pas encore rattrapé la demande, la concurrence entre les entreprises pour l'embauche de ces professionnels est féroce par rapport à d'autres secteurs technologiques. Par conséquent, les employeurs sont prêts à payer les salaires les plus élevés à des ingénieurs en IA talentueux.

Selon Glassdoor, le salaire total estimé d'un ingénieur en IA aux États-Unis se situe entre 124 000 et 193 000 dollars par an, bien que le salaire puisse être influencé par plusieurs facteurs, tels que l'ancienneté, le lieu de travail, l'éducation et la connaissance de certains créneaux de l'IA.

Source : Glassdoor

Conclusion

L'IA vit un âge d'or. Les entreprises du monde entier recherchent désespérément des talents en matière d'IA pour mettre en œuvre l'IA dans leurs activités. Les ingénieurs en IA font partie des profils les plus demandés dans le domaine de la science des données. Nous espérons que cet article vous aidera à découvrir les détails de cette fonction populaire et lucrative.

Si vous souhaitez vous lancer dans l'ingénierie de l'IA, DataCamp est là pour vous aider. Consultez notre contenu dédié pour en savoir plus et commencez votre parcours d'apprentissage dès aujourd'hui :

• Ingénieur associé en IA pour les scientifiques des données cursus de carrière.
• Curseur de carrière de l'ingénieur associé en IA pour les développeurs.
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