Ingénieur en machine learning

L’ingénieur en machine learning crée des systèmes informatiques capables d’apprendre par eux-mêmes et faire des prédictions logiques, en analysant des données et en reconnaissant des patterns. Et ce, sans nécessiter d’instructions détaillées pour chaque situation.

Son travail a permis l’essor de diverses technologies comme les voitures autonomes, les assistants virtuels ou les systèmes de reconnaissance d’images.

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre et de s’améliorer à partir de l’expérience sans être explicitement programmés pour chaque tâche. Il est aujourd’hui utilisé :

• Dans les smartphones, pour déverrouiller l’appareil à l’aide de la reconnaissance biométrique,
• Dans les plateformes comme Amazon ou Netflix pour suggérer des produits/films aux utilisateurs en analysant les historiques d’achat ou de visionnage.
• Dans les voitures autonomes où les algorithmes apprennent à reconnaître les objets sur la route, interpréter les signes de circulation, et prendre des décisions de conduite en temps réel à partir de vastes ensembles de données de conduite

L’ingénieur est chargé de développer les pipelines de données qui alimentent les modèles d’apprentissage automatique. Il doit ensuite déployer les modèles de machine learning dans un environnement de production spécifique. Sa mission inclut aussi la création d’infrastructures permettant d’entraîner les modèles et la conception des systèmes de monitoring des modèles en production.

Il est responsable de la performance et de la fiabilité des modèles déployés. Il lui revient aussi de garantir la scalabilité des solutions d’IA pour répondre à des besoins croissants. Il garantit l’éthique et l’équité des systèmes d’apprentissage automatique relève également de sa responsabilité

L’ingénieur doit maîtriser les langages de programmation scientifique, particulièrement Python et ses bibliothèques spécialisées (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn). De plus, il doit avoir des connaissances en mathématiques appliquées, notamment en algèbre linéaire, calcul différentiel et statistique. Par ailleurs, une expertise en ingénierie logicielle, ainsi qu’une compréhension des infrastructures cloud et des technologies de conteneurisation est indispensable.

Curiosité intellectuelle et rigueur scientifique sont les qualités fondamentales pour un ingénieur en machine learning. En plus, la créativité et la persévérance face aux défis techniques sont utiles pour les tâches quotidiennes.

Le parcours classique associe un diplôme d’ingénieur ou un Master en informatique, mathématiques ou statistiques à une spécialisation en intelligence artificielle. On peut encore enrichir cette base avec des formations spécifiques en deep learning. Alternativement poursuivre avec un Doctorat en informatique, en science des données ou statistiques.

Si nécessaire, valider l’expertise technique à l’aide des certifications en provenance des principaux fournisseurs cloud : AWS Machine Learning Specialty, Google Professional ML Engineer. Pour les lycéens, on recommande un Bac en sciences avec un fort accent sur les mathématiques, la physique ou l’informatique,

Question salaire, un ingénieur junior démarre généralement autour de 3 750 € brut mensuel tandis qu’un sénior gagne environ 6 250 €. Les profils maîtrisant des techniques avancées comme le deep learning ou le reinforcement learning travaillant dans des grands groupes technologiques sont souvent mieux payés.

La progression naturelle mène vers des postes de lead ML engineer ou d’architecte IA. Néanmoins, certains évoluent vers des rôles de responsable de la recherche en IA ou de directeur technique spécialisé. L’expertise acquise ouvre également des portes vers l’entrepreneuriat, notamment pour créer des startups basées sur l’intelligence artificielle. Le passage vers des postes de management d’équipes techniques spécialisées en IA constitue une autre voie d’évolution fréquente.

Les géants technologiques français comme Criteo, Dataiku ou Hugging Face sont les plus grands employeurs. À leur côté se trouvent les startups spécialisées en IA comme Mistral AI ou LightOn. Notons aussi la forte demande chez les grands groupes industriels comme Airbus, Thales ou Renault qui développent leurs propres équipes d’IA. Sont également à la recherche de ce profil, les institutions financières, les assurances ainsi que les cabinets de conseil en IA comme Artefact ou Quantmetry.

L’un des plus gros avantages du métier est la satisfaction professionnelle procurée par l’impact concret des solutions développées sur la vie réelle : développer des voitures autonomes, équiper les technologies de reconnaissances faciales des marques, etc. Les rémunérations attractives et la forte demande sont aussi une source de quiétude professionnelle

Cependant, la pression liée aux attentes parfois irréalistes sur cette technologie peut générer du stress. À cela s’ajoute la complexité des problèmes traités qui implique parfois des périodes intenses de recherche et développement. Puis, il y a la nécessité de formation continue qui représente un investissement personnel conséquent.

À l’intersection de l’informatique et des mathématiques, le métier d’ingénieur en machine learning n’est accessible qu’avec une formation technique très poussée. On y demande souvent un Bac + 5 à un Doctorat en informatique, mathématiques ou statistiques avec spécialisation en intelligence artificielle. Puis, il convient de valider cette expertise technique à l’aide des certifications spécifiques en IA. En parallèle, développer sa rigueur scientifique et sa créativité en parallèle avec la maîtrise des langages de programmation comme Python et ses bibliothèques spécialisées (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).