Fiche métier ingénieur IA – Intelligence Artificielle
Découvrez la fiche métier d’ingénieur IA en intelligence artificielle, un métier en plein essor dans le monde entier et en France.
Factoriel, cabinet de recrutement informatique français va vous faire découvrir les compétences, les responsabilités et évidement les écoles françaises qui proposent des formations en IA.
Ce nouveau métier d’ingénieur en intelligence artificielle (IA)
L’intelligence artificielle (IA) est devenue un pilier de notre ère numérique. Elle devient présente partout sur internet, dans nos téléphones smartphones, nos maisons, nos voitures, et même nos lieux de travail et lieux publics. Mais qui sont les experts, les sachants, derrière cette technologie révolutionnaire ? Ce sont les ingénieurs en intelligence artificielle, ou AI Engineer en anglais.
Qu’est-ce qu’un ingénieur en intelligence artificielle ?
Par bon sens, un ingénieur en IA est responsable de la conception, du développement, et de l’implémentation de systèmes d’intelligence artificielle. Ces experts de l’IA combinent leurs connaissances en informatique, en mathématiques et en ingénierie pour créer des solutions innovantes qui transforment notre façon de vivre et de travailler.
Histoire de l’intelligence artificielle IA
1943 : McCulloch & Pitts créent un modèle simplifié du neurone biologique.
1950 : Alan Turing propose le « test de Turing » pour mesurer l’intelligence d’une machine.
1956 : Naissance officielle de l’IA lors de la conférence de Dartmouth, organisée par John McCarthy.
1960 : John McCarthy invente le LISP, le premier langage de programmation pour l’IA.
1965 : Joseph Weizenbaum crée ELIZA, l’un des premiers programmes de « chatbot ».
1973 : Le rapport Lighthill critique sévèrement la progression de l’IA, conduisant à une réduction du financement.
1980 : Renaissance de l’IA grâce à l’expertise des systèmes basés sur des règles.
1986 : Rumelhart & McClelland présentent les réseaux de neurones, marquant le début de l’apprentissage profond.
1997 : Deep Blue d’IBM bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov.
2000 : Les algorithmes de machine learning deviennent dominants dans la recherche sur l’IA.
2011 : IBM Watson remporte le jeu télévisé « Jeopardy! ».
2012 : AlexNet, un réseau neuronal profond, remporte le concours de vision par ordinateur ImageNet.
2014 : Google acquiert DeepMind, une start-up spécialisée dans l’IA.
2015 : AlphaGo de DeepMind bat le champion du monde de Go, un jeu réputé complexe.
2018 : OpenAI présente GPT-2, un modèle de langage révolutionnaire.
2020 : GPT-3, encore plus avancé, est dévoilé par OpenAI.
Depuis 2020 : L’IA s’intègre de plus en plus dans divers secteurs : santé, finance, automobile, etc.
L’éthique de l’IA devient un sujet de préoccupation majeur face à son développement rapide.
Les pays investissent massivement dans la recherche et le développement de l’IA.
Aujourd’hui, l’IA continue d’évoluer et promet de révolutionner encore davantage notre quotidien.
Pourquoi l’IA est un métier d’avenir ?
Focus sur la France
Innovation continue : L’IA est en constante évolution, avec de nouvelles avancées technologiques régulières.
Digitalisation : Avec la transformation numérique, l’IA devient indispensable pour analyser d’énormes volumes de data.
Santé : L’IA aide à la recherche médicale, au diagnostic et à la personnalisation des soins en France.
Automobile : La France, avec ses grandes entreprises de l’automobile, explore l’IA pour les voitures autonomes.
Agriculture : L’IA optimise les rendements, réduit les déchets et prévoit les maladies des cultures.
Finance : Les banques françaises adoptent l’IA pour la détection des fraudes et l’analyse financière.
Industrie : L’automatisation et la maintenance prédictive grâce à l’IA améliorent l’efficacité des usines.
Recherche : La France investit dans la recherche en IA avec des institutions renommées comme l’INRIA.
Éducation : L’IA pourrait personnaliser l’apprentissage pour les étudiants français. Mais Chatgpt doit être bien contrôlé.
Gouvernement : La France a lancé une stratégie nationale pour l’IA, montrant son engagement envers cette technologie.
Emplois spécialisés : La demande pour les experts en IA augmente, créant de nouvelles opportunités d’emploi, que Factoriel constate.
Start-ups : Paris devient un hub pour les start-ups en IA, attirant talents et investissements.
Éthique : La France prône une IA éthique et responsable, ouvrant des débats et des formations spécialisées.
Formation : De grandes écoles françaises, comme Polytechnique ou Centrale, offrent des cursus en IA.
Économie : L’IA pourrait ajouter des milliards à l’économie française en améliorant la productivité.
Défense : L’IA joue un rôle croissant dans la sécurité et la défense nationale.
Culture : L’IA est utilisée pour la préservation et la digitalisation du patrimoine culturel français.
Environnement : L’IA aide à surveiller et combattre le changement climatique en France.
Interdisciplinarité : L’IA fusionne avec d’autres domaines, créant des synergies innovantes.
Vision globale : Bien que compétitive, la France coopère internationalement pour guider l’avenir de l’IA.
L’IA représente sans aucun doute un métier d’avenir en France et dans toutes ses grandes villes, offrant des perspectives passionnantes dans divers domaines.
Compétences requises pour un ingénieur IA
Être ingénieur en IA nécessite une combinaison unique de compétences techniques mais pas seulement.
Formation et qualifications
La plupart des ingénieurs en IA ont un diplôme en informatique, en ingénierie ou dans un domaine connexe. Une spécialisation en IA, en apprentissage automatique ou en traitement du langage naturel est un avantage certain.
Outils et technologies maîtrisés
Les ingénieurs en IA doivent être familiers avec une variété d’outils tels que TensorFlow, Keras, et PyTorch. Ils doivent également avoir une solide connaissance des langages de programmation comme Python et Java, plus précisément :
- Compétences en programmation
La première compétence requise pour devenir ingénieur en IA est la programmation. Pour bien maîtriser l’IA, il est essentiel d’apprendre des langages de programmation , tels que Python , R, Java et C++, pour créer et implémenter des modèles.
- Algèbre linéaire, probabilités et statistiques
Pour comprendre et mettre en œuvre différents modèles d’IA, tels que les modèles de Markov caché, les modèles de Bayes naïfs, les modèles de mélange gaussien et l’analyse discriminante linéaire, vous devez avoir une connaissance détaillée de l’algèbre linéaire, des probabilités et des statistiques.
- Technologies Spark et Big Data
Les ingénieurs en IA travaillent avec de grands volumes de données, qui peuvent être des données en streaming ou des données de production en temps réel en téraoctets ou pétaoctets. Pour de telles données, ces ingénieurs doivent connaître Spark et d’autres technologies Big Data pour les comprendre. Outre Apache Spark, vous pouvez également utiliser d’autres technologies Big Data, telles que Hadoop , Cassandra et MongoDB .
- Algorithmes et cadres
Comprendre le fonctionnement des algorithmes d’apprentissage automatique tels que la régression linéaire, KNN , Naive Bayes , Support Vector Machine et d’autres vous aidera à mettre en œuvre facilement des modèles d’apprentissage automatique. De plus, pour créer des modèles d’IA avec des données non structurées, vous devez comprendre les algorithmes d’apprentissage en profondeur (comme un réseau neuronal convolutif, un réseau neuronal récurrent et un réseau antagoniste génératif) et les mettre en œuvre à l’aide d’un cadre. Certains des frameworks utilisés en intelligence artificielle sont PyTorch, Theano, TensorFlow et Caffe.
Soft skills essentiels
Au-delà des compétences techniques, les ingénieurs en IA doivent posséder des compétences en communication, en résolution de problèmes, et en travail en équipe.
Pour devenir un expert en intelligence artificielle, nous vous conseillons de suivre ces recommandations :
Obtenir un diplôme d’études supérieur (voir liste des formations plus bas)
La discipline de l’ingénierie de l’IA est encore relativement nouvelle, mais elle a le potentiel d’ouvrir de nombreuses portes d’emploi dans les années à venir. Un diplôme supérieur dans un domaine sensible de l’IA, tel que les technologies de l’information, le génie informatique, les statistiques ou la science des data, est le minimum requis pour devenir ingénieur en intelligence artificielle.
Voir plus bas les écoles françaises qui proposent des formations en IA.
Obtenez des certifications
D’un autre côté, participer à des cours ou à des programmes diplômants sur l’intelligence artificielle peut vous aider à accroître vos capacités avec un investissement financier moindre. Il existe des diplômes d’études supérieures et supérieures en intelligence artificielle et en apprentissage automatique que vous pouvez poursuivre.
Acquérir une expérience pratique
Pour devenir ingénieur en IA, il est important d’acquérir une expérience professionnelle dans ce domaine. Même si de solides bases en mathématiques, en statistiques et surtout en informatique sont essentielles, une expérience pratique des problèmes du monde réel est tout aussi importante. Grâce à des projets et à la participation à des hackathons, vous pouvez développer des compétences pratiques et acquérir de l’expérience avec une variété d’outils et de technologies utilisés dans le domaine de l’ingénierie de l’IA. De plus, les cours en ligne et les bootcamps peuvent fournir une formation et un mentorat structurés, vous donnant la possibilité de travailler sur des projets réels et de recevoir les témoignages des professionnels du secteur. Avec une combinaison de connaissances théoriques et d’expérience pratique, vous pouvez devenir un ingénieur en Intelligence Artificielle qualifié et contribuer au domaine en pleine croissance de l’intelligence artificielle en particulier en France.
Quelles sont les écoles en Intelligence Artificielle ?
École Polytechnique (l’X) : Située à Palaiseau, elle propose des formations de haut niveau en IA, notamment au sein de son master en Data Science.
CentraleSupélec : Cette grande école d’ingénieurs propose des formations spécialisées en IA et en apprentissage automatique.
Université Paris-Saclay : Elle offre des masters spécialisés en IA, notamment le master « Mathématiques, Vision, Apprentissage » (MVA).
Telecom ParisTech : Cette école d’ingénieurs propose un master en Big Data qui couvre largement l’IA.
ENS (École Normale Supérieure) : Plusieurs campus ENS en France offrent des cursus en IA et en apprentissage profond.
Institut Mines-Télécom (IMT) : Avec plusieurs écoles affiliées, l’IMT propose des formations en IA adaptées aux besoins industriels.
Université PSL : Elle regroupe plusieurs institutions offrant des formations en data science et en IA.
Université Côte d’Azur : Elle propose un master en sciences des données et IA.
ESILV (École Supérieure d’Ingénieurs Léonard de Vinci) : Située à Paris, elle a un programme spécialisé en Big Data et IA.
École des Ponts ParisTech : Cette grande école propose des formations spécialisées en modélisation mathématique et IA.
EPITA L’école des ingénieurs en intelligence informatique
Diplôme d’ingénieurs de l’EPITA, majeure Data Science et Intelligence Artificielle
ESIEE Paris
Ingénieur, filière DataSciences et IA
ECE – Ecole d’ingénieurs Engineering school
Diplôme d’ingénieur, majeure Big Data & Analytics
ISEP
Formation Ingénieur en Intelligence des données
3iL Ingénieurs
Ingénieur du Numérique
ESIEA
Diplôme d’Ingénieur, filière Intelligence Artificielle & Data
Junia ISEN – Institut Supérieur d’Electronique et du Numérique
Diplôme d’Ingénieur, domaine professionnel Intelligence Artificielle
ISEN BREST
Diplôme d’Ingénieur ISEN, cycle Économie Numérique et Technologies
Les MASTERS
Devinci Executive Education
MBA Intelligence artificielle
EDHEC Business School
MSc in Data Analytics & Artificial Intelligence
Université Paris Dauphine-PSL
Master 2 – Intelligence Artificielle, Systèmes, Données (IASD)
HETIC
Mastère Data & Intelligence Artificielle
Data ScienceTech Institute
Applied MSc in Data Engineering for Artificial Intelligence
MBA ESG
MBA Intelligence artificielle, Chief Intelligence Officer
EM Normandie Business School – EPITA
MSc Artificial Intelligence for Marketing Strategy
X – Ecole Polytechnique
Artificial Intelligence & advanced Visual Computing Master
CentraleSupélec
Master of Science in Artificial Intelligence
TELECOM Paris
Mastère Spécialisé® Intelligence Artificielle
Que fait un ingénieur IA ?
En tant qu’ingénieur IA ou ingénieur ML, vous devez effectuer certaines tâches, telles que développer, tester et déployer des modèles d’IA via des algorithmes de programmation . Les responsabilités comprennent :
- Convertir les modèles d’apprentissage automatique en interfaces de programme d’application (API) afin que d’autres applications puissent les utiliser
- Créez des modèles d’IA à partir de zéro et aidez les différentes composantes de l’entreprise (telles que les chefs de produit et les parties prenantes) à comprendre les résultats qu’elles obtiennent du modèle.
- Créer une infrastructure et de transformation de données
- Automatisez l’infrastructure utilisée par l’équipe de science des données
- Effectuer des analyses statistiques et ajuster les résultats afin que l’entreprise puisse prendre des décisions plus éclairées
- Mettre en place et gérer le développement de l’IA et l’infrastructure de produits
- Avoir un bon esprit d’équipe, car la coordination avec les autres est indispensable
Quel est le salaire d’un ingénieur IA ?
En France (notez que les salaires évoluent dans le temps)
Débutant :
Salaire annuel brut : Entre 35 000€ et 45 000€ pour un ingénieur tout juste diplômé.
Avec 3 à 5 ans d’expérience :
Salaire annuel brut : La fourchette de salaire peut s’élever entre 45 000€ et 65 000€.
Plus de 5 ans d’expérience :
Salaire annuel brut : Les ingénieurs les plus expérimentés peuvent toucher de 65 000€ à plus de 100 000€, voire davantage pour des postes de haut niveau ou dans des entreprises internationales de premier plan.
Aux US
Salaire de base
81 000 $ – 136 000 $ / an
Salaire variable
20 000 $ – 38 000 $ / an
Le salaire total estimé pour un AI Engineer est de 132 216 $ par an, aux États-Unis, avec un salaire moyen de 104 910 $ par an. Ces chiffres représentent la médiane.
Quelques exemples des meilleurs revenus d’un ingénieur IA
159 000 $ – 274 000 $ / an – GOOGLE
84 000 $ – 135 000 $ / an – IBM
155 000 $ – 264 000 $ / an – Apple
Pour rêver un peu la fourchette de salaire chez Google serait de 148k€ à 255k€ pour un ingénieur IA !
Désormais vous savez presque tout sur le métier d’ingénieur intelligence artificielle, en constante évolution.
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