Ingénieur en Intelligence Artificielle : Rôle, Formation, Salaire…

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L’Ingénieur en Intelligence Artificielle conçoit et créé des systèmes informatiques calqués sur l’intelligence humaine. Complexes et innovantes, les solutions dotées d’intelligence artificielle offrent la possibilité de comprendre et d’étudier des données qu’aucun autre programme ne traitait auparavant.

Elles permettent de répondre à un problème donné, d’effectuer des tâches précises et d’optimiser la fiabilité des processus. Elles sont dépourvues de toute émotion, cause principale de l’erreur humaine. Pour les élaborer, l’Ingénieur en Intelligence Artificielle doit décrypter le fonctionnement du cerveau humain. Il pourra ainsi le reproduire dans des applications informatiques pour qu’elles soient capables de raisonner comme l’homme.

Cet expert est à la fois informaticien et chercheur. Ses travaux nécessitent des analyses approfondies, car il travaille sur des projets où l’algorithmique classique a atteint ses limites. Ses recherches aboutissent, par définition, à une solution inédite.

L’intelligence artificielle se retrouve ainsi dans de multiples opérations : analyse prédictive, automatisation, bio-informatique, domotique, production industrielle, robotique, etc. A l’ère du Big Data, la progression continue des performances des systèmes informatiques laissent présager des besoins en intelligence artificielle toujours plus importants.

Des appellations équivalentes existent pour ce métier. Parfois, ce sont des dénominations plus spécifiques liées à l’organisation hiérarchique et à la taille de la structure où il exerce :

  • Ingénieur IA
  • Expert en IA
  • Chef de Projet en Intelligence Artificielle
  • Directeur de Projet en Intelligence Artificielle
  • Consultant en Intelligence Artificielle
  • Artificial Intelligence (AI) Engineer

En quoi consiste le métier d’Ingénieur en Intelligence Artificielle ?

L’Ingénieur en Intelligence Artificielle participe à des projets dont le but est de trouver des solutions novatrices à des problèmes complexes dans des secteurs variés : e-commerce, santé ou encore industrie. Son rôle est de créer des programmes informatiques capables de traiter des données et d’exploiter des données massives, afin de mettre au point des outils basés sur l’apprentissage machine (Machine Learning, Deep Learning).

En simulant le fonctionnement de la cognition humaine dans une machine, ils optimisent les processus. Des tâches, jusque-là réservées aux humains, sont exécutées de manière automatique. Les domaines d’intervention de l’Ingénieur en Intelligence Artificielle sont donc infinis.

Les utilisations les plus connues ont déjà intégré la vie de millions d’utilisateurs :

  • Assistant personnel ou agent virtuel
  • Smartphone à reconnaissance faciale
  • Interfaces intuitives (chatbots)
  • Logiciels d’aide à la décision, etc.

Lors de la recherche et du développement des systèmes, l’ingénieur IA étudie « l’existant », il doit comprendre les enjeux liés à la problématique. Il peut être amené à animer, développer et coordonner une thématique de recherche autour de l’IA.

Toutefois, il est essentiel de noter que la recherche en IA n’est pas une mission solitaire. Elle s’opère au sein d’une équipe pluridisciplinaire : statisticien, automaticien, expert métier, linguiste, ergonome, etc. L’Ingénieur en Intelligence Artificielle sait donc travailler en mode projet, avec des collaborateurs aux compétences complémentaires.

Selon l’environnement de travail, il peut gérer différents aspects sur le projet : analyse des besoins, conception, développement, intégration d’applications et de solutions technologiques. En fonction de l’organisation, il peut aussi assurer la relation client et superviser la gestion de projet.

Enfin, l’aspect éthique des systèmes développés dans le cadre de l’intelligence artificielle est fondamental. Par conséquent, l’Ingénieur en IA coopère avec des juristes en intelligence artificielle ou des responsables de l’éthique. Il bénéficie alors d’un conseil spécifique au projet, afin de respecter les règlementations sociétales, individuelles et environnementales.  

Quelles sont les compétences incontournables pour être Ingénieur en Intelligence Artificielle ?

L’ingénieur en Intelligence Artificielle possède des compétences en informatique et en développement approfondies. Il possède un socle solide de connaissances en data science, statistiques et mathématiques. Cependant, il est important de noter qu’il assure son autoformation en permanence. Cette veille active est indispensable. Elle lui permet de rester en phase avec l’actualité de l’IA, les nouvelles technologies et leur évolution.

Techniques

L’ingénieur en intelligence artificielle doit connaître les technologies relatives au traitement de données massives et à leur exploitation : Web Crawling, le Data Mining, Machine Learning, Deep Learning. Il est à l’aise avec les techniques du Big Data dans le but de pouvoir analyser des données complexes et de grande dimension.

Il maîtrise également :

  • Plusieurs langages de programmation et techniques de conception : Plateforme.Net, C#, C++, Java, développement Web, bases de données, Python, R, Node.js, AngularJS, React, complex event processing, design patterns.
  • Les outils analytiques tel que SAS ou R
  • Les techniques de gestion de projet
  • Les systèmes automatisés
  • Les réseaux neuronaux
  • L’anglais technique

Il peut également posséder des compétences spécifiques à un autre secteur, afin d’apporter sa double expertise « métier et informatique » : automobile, banque, assurance, santé, sécurité, etc.

Comportementales

Bon relationnel & Esprit d’équipe     

L’Ingénieur en Intelligence Artificielle fait preuve d’un fort esprit d’équipe. Ses recherches sont destinées à aboutir à une solution développée au sein d’un groupe de travail.

Son aisance relationnelle lui permet de rassembler les différents profils de l’équipe, afin de faire avancer le projet.

Créativité & Force de proposition

Créatif, il excelle dans la résolution de problèmes. Quand il doit innover sur une étape du programme, il sait prendre des décisions avec assurance.

Il n’hésite pas à argumenter et expliquer son point de vue pour donner de nouvelles perspectives et convaincre ses collaborateurs.

Autonomie & Rigueur

Sa rigueur et ses capacités d’organisation lui permettent de progresser en toute autonomie, même en cas d’imprévus ou de nouvelles contraintes.

Il sait s’adapter et ajuster sa capacité de travail si besoin est.

Comment devient-on Ingénieur en Intelligence Artificielle ?

Pour devenir Ingénieur en Intelligence Artificielle, les cursus en Data Science et en statistiques sont recommandés. Un niveau bac+5 minimum (niveau Master 2) est indispensable pour accéder à ce poste : master ou un diplôme d’ingénieur. Pour cette profession orientée vers la recherche, il est possible de poursuivre vers un mastère spécialisé ou un doctorat en IA.

Avec le Big Data, les besoins sont en constante augmentation. Des parcours adaptés sont proposés dans le cadre d’une évolution de carrière ou d’une reconversion par la voie de la formation continue.

Nous vous présentons ici des établissements supérieurs correspondants plus particulièrement au métier d’Ingénieur en Intelligence Artificielle :

Quelles carrières envisager pour un Ingénieur en Intelligence Artificielle ?

Secteurs d’activité

L’Ingénieur en Intelligence Artificielle peut rejoindre une start-up innovante, une grande entreprise, une ESN ou bien un centre de recherche. Il peut exercer dans de nombreux domaines.

Il est particulièrement convoité dans les secteurs de la Santé, de la Finance et la Sécurité. L’Administration publique, les Télécommunications, le Commerce, le Transport, l’Industrie, l’Environnement et la Défense sont également concernés.

Les possibilités étant croissantes, les besoins en spécialistes de l’IA s’intensifient à mesure que la data et les performances des algorithmes grandissent.

Salaire

Le salaire moyen d’un Ingénieur en Intelligence Artificielle est de 3 300 € brut mensuels soit environ 40 k€/an.

On considère qu’en début de carrière, la rémunération est comprise entre 2 100 et 2 500 € euros brut par mois. Cela représente un revenu brut annuel de 25 et 30 k€.

Pour un profil expérimenté, ce montant peut atteindre 55 k€/an. Un Ingénieur en Intelligence Artificielle senior pourra, quant à lui, prétendre à un salaire allant jusqu’à 80 k€/an.

Ces informations sont évolutives selon le parcours, le type d’entreprise, le secteur, la région où il exerce ou encore le statut.

Évolution

Après quelques années d’expérience, l’Ingénieur en Intelligence Artificielle évoluera, s’il le souhaite, vers une fonction d’encadrement. Ainsi, il peut viser un poste de Chef de Projet et superviser une équipe.

Il peut aussi devenir Responsable de programme de recherche ou même diriger un Centre de Recherche.

Options de reconversion pour un Ingénieur en Intelligence Artificielle

Le métier d’Ingénieur en Intelligence Artificielle est récent, par conséquent il fait plutôt l’objet d’une reconversion que l’inverse. Aujourd’hui, tous les domaines de l’industrie ou des services nécessitent d’intégrer ces nouvelles technologies. Des profils spécialisés dans certains secteurs tels que l’énergie, la robotique, l’automobile ou le BTP se forment aux outils de l’IA. Ils obtiennent, dès lors, une double compétence et augmentent leur valeur sur le marché de l’emploi.

L’ingénieur en Intelligence Artificielle peut encore donner un nouvel élan à sa carrière en devenant freelance. Il enrichit son parcours en intervenant au sein de structures variées. Diversifier les missions lui confère l’opportunité d’évoluer dans plusieurs entreprises avec des disciplines bien distinctes. C’est également une vraie plus-value, car il explore différentes problématiques et technologies.

Le métier d’Ingénieur en Intelligence Artificielle est-il fait pour vous ?

Points positifs

Vous êtes passionné par l’innovation. Les projets au long terme vous motivent. Vous aimez les challenges et appréciez de travailler au sein d’une équipe pluridisciplinaire.

Points de vigilance

Il est de votre responsabilité de prendre de votre temps pour actualiser vos compétences. Vous devez constamment vous former pour tester des outils inédits ou découvrir des technologies récentes. Cela peut générer une fatigue importante.


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