Les Metiers de l'Intelligence Artificielle

UGAIA
Les métiers de
l’IA en 2024
IA Generative IA Prédictive
Erol GIRAUDY
13/03/2024

Printemps de l'orientation Lycée Comte de Foix mercredi 13 mars
WWW.UGAIA.EU 1 P. EROL GIRAUDY
IA-AI : les métiers – impacts –
compétences.
IA Générative" vs "IA Prédictive".................................................................. 2
Quelles sont les métiers de l'IA ? .................................................................. 4
Pour un pro de l'IA sur ces métiers................................................................ 5
Les activités des ingénieurs prompts avec l'IA............................................... 8
Quelle est l'impact sur les métiers de l'IA générative ....................................10
L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail.
Voici quelques points clés :.........................................................................11
L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail,...12
Voici également une liste de métiers qui pourraient être impactés par l’IA dans
un avenir proche : .......................................................................................12
Quels sont les autres métiers impactés par l'IA générative? .........................14
Quelles sont les compétences clés pour travailler avec l'IA générative?........15
Quelles sont les compétences pour travailler dans les métiers de IA Prédictive
..................................................................................................................16
Comment puis-je apprendre l'IA prédictive? ................................................17
Profil de poste d'un ingénieur IA...................................................................19
Quelles sont les perspectives d'emploi pour un ingénieur IA?.......................21

IA Générative" vs "IA Prédictive".
La différence principale entre l'IA Générative et l'IA Prédictive réside dans
leur approche pour traiter les données et générer des réponses ou des
prédictions.
Les IA Génératives (ex. ChatGPT, Gemini, Mistral ...) se
concentrent sur la création de contenu nouveau à partir
de données existantes. Elles créent des modèles qui
peuvent générer de nouvelles informations à partir d'un
ensemble de données d'entrée.
Elles utilisent en premier lieu un ENCODEUR pour apprendre les structures et
les relations entre les données. Un encodeur est un réseau de neurones qui prend
en entrée les données brutes et les encode dans un espace vectoriel de plus faible
dimension. L'encodeur apprend à extraire les caractéristiques importantes des
données d'entrée et à les représenter sous forme de vecteurs
Ensuite le DECODEUR, qui est aussi est un réseau de neurones, prend en
entrée les vecteurs de l'espace vectoriel et les décode en données de sortie.
Ceci est décrit dans mon précédent post ici:
https://lnkd.in/deS2AUGe
L’ENCODEUR et le DECODEUR sont entraînés ensemble pour minimiser la
différence entre les données d'entrée et les données de sortie. L'objectif est de
trouver un espace vectoriel qui capture les caractéristiques importantes des
données d'entrée et permet de générer des données réalistes.

Enfin le modelé généré utilise le ‘fine-tuning’ pour ajuster les paramètres du
modèle pré-entraîné. Il y a alors modification de l'espace vectoriel et des
hyperparamètres.
Donc l'objectif des IA Génératives est de reproduire et de reconnaître les
caractéristiques du texte d'origine, tout en étant capable de produire des textes
similaires sans avoir besoin de comprendre explicitement les règles grammaticales
et les concepts.
L'IA Prédictive fonctionne différemment. Elle vise à
prévoir des événements futurs en analysant des données
historiques et actuelles.
Ces systèmes prédictifs s'appuient sur des algorithmes statistiques et des
modèles de Machine Learning (ML) et de Deep learning (DL )pour identifier des
motifs ou des signaux précurseurs, permettant ainsi de faire des inférences et des
prédictions sur des événements futurs.
Ces systèmes ML s'appuient sur des algorithmes statistiques (Régression
linéaires, Régression logistique, Arbre de décision, Random Forest, Machine à
vecteur de support, Naïve Bayes, … et bien sur des réseaux de neurones).
Les méthodes d'apprentissage supervisé et non supervisé sont couramment
utilisées pour entraîner les modèles prédictifs.

En conclusion, l'IA générative crée de nouvelles informations
en exploitant les structures et les relations présentes dans
les données d'entrée, tandis que l'IA Prédictive prédit les
données futures en analysant les tendances et les patterns
dans les données d'apprentissage.
Quelles sont les métiers de l'IA ?
Les métiers de l'intelligence artificielle (IA) sont variés et en constante
évolution en raison de l'expansion rapide de ce domaine. Voici
quelques-uns des métiers liés à l'IA :
1. Ingénieur en IA : Concevoir, développer et mettre en œuvre des
systèmes et des algorithmes d'IA.
2. Chercheur en IA : Effectuer des recherches avancées pour faire
progresser la compréhension et les applications de l'IA.
3. Data Scientist : Analyser des données massives pour en extraire
des informations pertinentes, souvent en utilisant des
techniques d'apprentissage automatique et d'IA.
4. Développeur de machine learning : Créer et former des
modèles d'apprentissage automatique pour diverses
applications, comme la reconnaissance vocale, la vision par
ordinateur, etc.
5. Ingénieur en apprentissage automatique : Concevoir des
systèmes qui peuvent apprendre à partir de données et
s'améliorer avec le temps.
6. Ingénieur en traitement du langage naturel (NLP) : Développer
des systèmes capables de comprendre et de générer un langage
humain de manière naturelle.

7. Éthicien en IA : Évaluer les implications éthiques de l'utilisation
de l'IA et concevoir des politiques pour guider son
développement et son déploiement de manière responsable.
8. Expert en robotique : Concevoir, développer et programmer
des robots qui utilisent des techniques d'IA pour interagir avec
leur environnement et accomplir des tâches spécifiques.
9. Consultant en IA : Fournir des conseils et des recommandations
aux entreprises sur la manière d'incorporer efficacement l'IA
dans leurs opérations et leurs produits.
10. Architecte de données : Concevoir des infrastructures de
données robustes et évolutives pour prendre en charge les
applications d'IA et le traitement de données massives.
Ces métiers représentent seulement quelques-unes des
nombreuses possibilités offertes dans le domaine de l'IA, qui
continue de croître et d'évoluer rapidement.
Pour un pro de l'IA sur ces métiers
Pour un professionnel de l'IA, voici une réponse plus détaillée sur les
métiers du domaine :
1. Ingénieur en IA (Intelligence Artificielle) : Les ingénieurs en IA
conçoivent, développent et mettent en œuvre des systèmes et
des algorithmes d'IA. Leur travail implique souvent la
recherche et le développement de nouvelles techniques
d'apprentissage automatique, de réseaux neuronaux et
d'algorithmes d'apprentissage profond pour résoudre des
problèmes spécifiques.
2. Chercheur en IA : Les chercheurs en IA travaillent sur les
aspects théoriques et pratiques de l'IA. Ils sont souvent
impliqués dans la publication d'articles de recherche, la
participation à des conférences et la collaboration avec d'autres
chercheurs pour faire progresser les connaissances et les
technologies dans le domaine de l'IA.

3. Data Scientist : Les data scientists utilisent des techniques
d'analyse de données, y compris l'apprentissage automatique
et l'IA, pour extraire des informations exploitables à partir de
grands ensembles de données. Leur rôle consiste à identifier
des tendances, à prévoir des résultats et à prendre des
décisions basées sur des données.
4. Développeur de Machine Learning : Les développeurs de
machine learning sont chargés de créer et de former des
modèles d'apprentissage automatique pour diverses
applications, telles que la reconnaissance d'images, la
classification de texte, la recommandation de produits, etc. Ils
utilisent une variété de techniques et d'outils pour développer
des modèles efficaces et précis.
5. Ingénieur en Apprentissage Automatique : Ces professionnels
conçoivent des systèmes capables d'apprendre à partir de
données et de s'améliorer avec le temps. Leur travail consiste à
sélectionner, concevoir et mettre en œuvre des algorithmes
d'apprentissage automatique adaptés à des tâches spécifiques,
en veillant à ce que les modèles soient robustes, évolutifs et
efficaces.
6. Ingénieur en Traitement du Langage Naturel (NLP) : Les
ingénieurs en NLP développent des systèmes capables de
comprendre et de générer un langage humain de manière
naturelle. Ils travaillent sur des applications telles que la
traduction automatique, la compréhension de la langue, la
génération de texte et les chatbots.
7. Éthicien en IA : Les éthiciens en IA évaluent les implications
éthiques de l'utilisation de l'IA et proposent des lignes
directrices pour son développement et son déploiement
responsables. Leur travail consiste à identifier et à atténuer les
biais algorithmiques, à garantir la transparence et la
responsabilité des systèmes d'IA, ainsi qu'à promouvoir des
pratiques éthiques dans la conception et l'utilisation de l'IA.
8. Juridique et avocat
9. Expert en Robotique : Les experts en robotique conçoivent,
développent et programment des robots utilisant des
techniques d'IA pour interagir avec leur environnement et

accomplir des tâches spécifiques. Leur travail peut inclure la
navigation autonome, la manipulation d'objets, la
reconnaissance d'objets et la collaboration homme-machine.
10. Consultant en IA : Les consultants en IA fournissent des
conseils et des recommandations aux entreprises sur la
manière d'incorporer efficacement l'IA dans leurs opérations et
leurs produits. Ils aident à identifier les opportunités
d'application de l'IA, à élaborer des stratégies de mise en
œuvre et à évaluer les technologies et les fournisseurs
appropriés.
11. Architecte de Données : Les architectes de données conçoivent
des infrastructures de données robustes et évolutives pour
prendre en charge les applications d'IA et le traitement de
données massives. Leur travail consiste à définir l'architecture
des systèmes de gestion de données, à optimiser les pipelines
de données et à garantir la qualité et la sécurité des données
utilisées par les systèmes d'IA.
Ces métiers représentent un éventail de spécialisations dans le
domaine de l'IA, et chaque rôle exige des compétences techniques
spécifiques ainsi qu'une compréhension approfondie des
principes et des applications de l'IA.
12. Ingénieur automobile IA, aéronautique, transport,
13. Ingénieur armement voir OPEX
14. Ingénieur sécurité IA hacher légal
15. Ingénieur IA aspect juridique et sociaux
16. Ingénieur LLM division du travail suivant les solutions d'IA
générative et prédictive.
17. A terme dans tous les métiers utiliserons l'IA. Banque assurance
désigne formation
18. Impact sur les métiers en général faire une fiche

Les activités des ingénieurs prompts avec l'IA.
Voici une clarification des activités spécifiques des ingénieurs impliqués dans
l'IA :
1. Ingénieur en IA (Intelligence Artificielle) :
o Concevoir et développer des systèmes et des algorithmes d'IA
pour résoudre des problèmes spécifiques.
o Utiliser des techniques d'apprentissage automatique, y compris
l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
o Implémenter des réseaux neuronaux et des architectures
d'apprentissage profond pour des tâches telles que la
classification, la reconnaissance d'images, la génération de
texte, etc.
o Optimiser les performances des modèles d'IA en ajustant les
hyperparamètres, en prétraitant les données et en
sélectionnant les caractéristiques appropriées.
o Travailler en étroite collaboration avec les chercheurs et les
data scientists pour traduire les idées et les concepts en
solutions logicielles fonctionnelles.
2. Ingénieur en Apprentissage Automatique :
o Identifier et analyser les besoins en matière d'apprentissage
automatique pour des applications spécifiques.
o Sélectionner et adapter les algorithmes d'apprentissage
automatique les plus appropriés en fonction des données
disponibles et des objectifs de la tâche.
o Développer des pipelines de traitement de données pour
préparer et nettoyer les ensembles de données en vue de
l'apprentissage automatique.
o Évaluer et comparer les performances des modèles en utilisant
des techniques telles que la validation croisée et l'évaluation
des métriques de performance.

o Mettre en œuvre des solutions d'apprentissage automatique
dans des environnements de production et surveiller leur
performance en temps réel.
3. Ingénieur en Traitement du Langage Naturel (NLP) :
o Concevoir et développer des systèmes de traitement du langage
naturel pour des applications telles que la traduction
automatique, la génération de texte et l'analyse des sentiments.
o Prétraiter et vectoriser les données textuelles pour les utiliser
comme entrées dans les modèles d'apprentissage automatique.
o Utiliser des techniques telles que les réseaux de neurones
récurrents (RNN), les transformeurs et les modèles de langue
pré-entraînés pour améliorer la compréhension et la
génération de texte.
o Évaluer la performance des modèles NLP en utilisant des
mesures telles que la précision, le rappel et le score F1 sur des
ensembles de données de test.
4. Expert en Robotique :
o Développer des algorithmes d'apprentissage automatique pour
la perception et la planification des robots.
o Intégrer des capteurs tels que les caméras, les lidars et les
capteurs de profondeur pour permettre aux robots de
percevoir leur environnement.
o Concevoir des architectures logicielles pour le contrôle et la
coordination des mouvements des robots.
o Mettre en œuvre des systèmes de navigation autonome et de
cartographie simultanée et de localisation (SLAM).
o Collaborer avec des ingénieurs en mécanique pour concevoir
des robots capables d'exécuter des tâches spécifiques dans des
environnements variés.
Ces activités détaillent les tâches spécifiques que les ingénieurs en IA peuvent
effectuer dans leurs domaines respectifs, montrant ainsi la diversité des
compétences et des responsabilités requises dans le domaine de l'intelligence
artificielle.

Quelle est l'impact sur les métiers de l'IA
générative
Les intelligences artificielles génératives ont fait une entrée fulgurante sur le
marché du travail, remettant même en cause la longévité de certains métiers.
Voici comment elles impactent les métiers de la formation :
1. Assistance aux professionnels de la formation : Les IA génératives
épaulent les professionnels de la formation en produisant des plans, des
contenus, des objectifs et des supports. Cela permet de gagner du temps,
mais les données fournies par ces outils doivent être retravaillées pour
garantir la qualité.
2. Nouvelles approches d’évaluation : L’utilisation des IA génératives remet
en question les évaluations traditionnelles basées sur les connaissances
acquises. Les apprenants peuvent potentiellement tricher en utilisant ces
outils, ce qui nécessite des méthodes d’évaluation plus adaptées.
3. Compétences clés : Les compétences telles que la communication, la
créativité, la coopération et l’esprit critique gagnent en importance par
rapport aux compétences techniques, qui peuvent être automatisées par
l’intelligence artificielle1
.

L’intelligence artificielle (IA) a un impact
significatif sur le monde du travail. Voici
quelques points clés :
1. Transformation des métiers : L’IA introduit de nouvelles façons de
travailler, rendant certaines tâches plus efficaces tout en en supprimant
d’autres. Elle ne remplace pas l’humain, mais optimise les processus1
.
2. Automatisation des tâches : 80 % des métiers verront au moins 10 % de
leurs tâches transformées par l’IA. Pour certains, jusqu’à 50 % des tâches
seront impactées2
.
3. Secteurs clés : L’IA transformera les transports avec les véhicules
autonomes et impactera la santé, la finance, l’éducation et bien d’autres
domaines1
.
4. Choix stratégiques : Les effets de l’IA dépendront des choix des
dirigeants et des contextes spécifiques1
.
En somme, l’IA redéfinit les métiers et nécessite des compétences adaptées pour
naviguer dans ce nouvel environnement1
.

L’intelligence artificielle (IA) a un impact
significatif sur le monde du travail,
Points clés, faire une liste des métiers concernés
L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer le paysage
professionnel dans de nombreux secteurs en France. Voici quelques points
clés concernant l’impact de l’IA sur le monde du travail :
1. Transformation des métiers : L’IA introduit de nouvelles façons de
travailler, rendant certaines tâches plus efficaces tout en en
supprimant d’autres. Elle ne remplace pas l’humain, mais
optimise les processus1
.
2. Automatisation des tâches : 80 % des métiers verront au moins 10
% de leurs tâches transformées par l’IA. Pour certains, jusqu’à 50
% des tâches seront impactées2
.
3. Secteurs clés : L’IA transformera les transports avec les véhicules
autonomes et impactera la santé, la finance, l’éducation et bien
d’autres domaines1
.
4. Choix stratégiques : Les effets de l’IA dépendront des choix des
dirigeants et des contextes spécifiques1
.
En somme, l’IA redéfinit les métiers et nécessite des compétences
adaptées pour naviguer dans ce nouvel environnement1
.
Voici également une liste de métiers qui
pourraient être impactés par l’IA dans un
avenir proche :

1. Chauffeurs de taxi
2. Caissiers
3. Agents de centre d’appel
4. Traducteurs
5. Analystes financiers
6. Journalistes
7. Agents immobiliers
8. Agriculteurs
9. Assistants médicaux
10. Radiologues
11. Avocats
12. Contrôleurs aériens
13. Professeurs et formateurs
14. Bibliothécaires
15. Comptables
16. Employés de banque
17. Techniciens de maintenance
18. Inspecteurs de qualité
19. Créatifs
Cependant, il est important de noter que l’IA peut également créer de
nouvelles opportunités d’emploi dans différents secteurs. La clé réside
dans l’adaptation des compétences et la compréhension des implications
de cette technologie émergente3
.

Quels sont les autres métiers impactés par
l'IA générative?
L’intelligence artificielle générative aura un impact significatif sur de nombreux
métiers. Voici quelques domaines touchés :
1. Analystes de l’information : L’IA générative peut automatiser la collecte,
l’analyse et la synthèse d’informations, affectant ainsi les analystes de
données et de renseignements.
2. Concepteurs d’interfaces web et numériques : L’IA générative peut aider
à créer des interfaces utilisateur plus efficaces et personnalisées.
3. Correcteurs et écrivains : L’automatisation de la rédaction et de la
correction de contenu peut impacter ces professions.
4. Journalistes : L’IA générative peut générer des articles, mais la qualité et
l’éthique doivent être surveillées.
5. Mathématiciens et analystes quantitatifs en finance : L’IA peut
automatiser des tâches complexes d’analyse de données.
6. Comptables : L’automatisation des tâches de comptabilité peut réduire la
charge de travail.
7. Spécialistes des relations publiques : L’IA peut aider à analyser les
tendances et à adapter les stratégies de communication.
8. Secrétaires juridiques : L’IA générative peut automatiser la rédaction de
documents juridiques.
9.
En somme, l’IA générative transformera de nombreux métiers, nécessitant une
adaptation continue des compétences et des méthodes de travail1
.

Quelles sont les compétences clés pour
travailler avec l'IA générative?
Pour travailler avec l’intelligence artificielle générative, il est essentiel d’acquérir
plusieurs compétences clés :
1. Compréhension solide de l’apprentissage automatique : L’IA générative
repose sur divers concepts et techniques d’apprentissage automatique.
Avoir des bases solides dans ce domaine est essentiel1
.
2. Connaissance des réseaux neuronaux artificiels : Comprendre les
architectures de réseaux neuronaux, les couches, les fonctions d’activation
et les techniques d’entraînement est crucial.
3. Maîtrise du traitement du langage naturel (NLP) : L’IA générative est
souvent utilisée pour générer du texte, des dialogues ou des descriptions.
Comprendre le NLP est essentiel.
4. Créativité et pensée critique : L’IA générative nécessite une approche
créative pour concevoir des modèles et des solutions uniques.
5. Connaissance des outils et des bibliothèques : Maîtriser des bibliothèques
telles que TensorFlow, PyTorch, Keras et des outils comme GPT-3 ou VQ-
VAE-2 est essentiel.
6. Éthique et responsabilité : Comprendre les implications éthiques de l’IA
générative, telles que les biais, la confidentialité et la sécurité, est crucial.
7. Capacité à travailler en équipe : L’IA générative est souvent un effort
collaboratif impliquant des ingénieurs, des chercheurs et des concepteurs.
En somme, une combinaison de compétences techniques, créatives et éthiques est
nécessaire pour exceller dans le domaine de l’IA générative1
.

Quelles sont les compétences pour travailler
dans les métiers de IA Prédictive
L’intelligence artificielle (IA) a révolutionné notre monde à bien des égards, et les
métiers liés à l’IA sont de plus en plus recherchés. Voici quelques compétences
essentielles pour travailler dans les métiers de l’IA prédictive :
a. Solides compétences en programmation et en développement logiciel :
La maîtrise de langages de programmation tels que Python, R, Java ou C++
est essentielle. Comprendre les concepts de l’apprentissage automatique
et du traitement des données est également crucial.
b. Connaissance approfondie de l’apprentissage automatique (Machine
Learning) : Comprendre les algorithmes d’apprentissage supervisé, non
supervisé et semi-supervisé. Savoir comment entraîner des modèles, les
évaluer et les optimiser.
c. Traitement du langage naturel (NLP) : Pour les métiers liés au traitement
du texte et à la compréhension du langage humain, des compétences en
NLP sont nécessaires.
d. Vision par ordinateur : Pour les métiers impliquant l’analyse d’images et
de vidéos, la connaissance des techniques de vision par ordinateur est
essentielle.
e. Statistiques et mathématiques : Comprendre les concepts statistiques, les
probabilités, l’algèbre linéaire et le calcul est important pour modéliser et
résoudre des problèmes complexes.
f. Capacité à résoudre des problèmes complexes liés à l’IA : Les métiers de
l’IA prédictive impliquent souvent des défis complexes. La capacité à
analyser, à décomposer et à résoudre ces problèmes est essentielle.
g. Expérience avec des bibliothèques d’apprentissage automatique :
Familiarité avec des bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch, scikit-
learn, NLTK et spaCy.

En somme, les compétences techniques, mathématiques et analytiques sont
essentielles pour exceller dans les métiers de l’IA prédictive. De plus, la curiosité,
la créativité et la capacité à travailler en équipe sont des atouts précieux dans ce
domaine passionnant1
.
Comment puis-je apprendre l'IA prédictive?
L’intelligence artificielle (IA) prédictive est un domaine passionnant qui permet de
prédire des événements futurs en analysant des données historiques. Voici
quelques étapes pour apprendre l’IA prédictive :
1. Comprendre les bases de l’apprentissage automatique :
o Apprenez les concepts fondamentaux de l’apprentissage
automatique, tels que la régression, la classification et le
clustering.
o Familiarisez-vous avec les algorithmes couramment utilisés,
comme les arbres de décision, les réseaux de neurones et les
méthodes de régression.
2. Maîtriser les langages de programmation :
o Apprenez Python, qui est largement utilisé dans l’IA prédictive.
o Explorez les bibliothèques Python telles que NumPy, pandas et
scikit-learn.
3. Étudier les statistiques et les mathématiques :
o Comprenez les concepts statistiques, les probabilités et l’algèbre
linéaire.
o Apprenez à manipuler des données et à effectuer des analyses
statistiques.
4. Pratiquer avec des projets :
o Travaillez sur des projets d’apprentissage automatique, tels que
la prédiction des ventes, la détection de fraudes ou la
recommandation de produits.
o Utilisez des ensembles de données publics pour vous entraîner et
expérimenter.

5. Suivre des cours en ligne et des tutoriels :
o Explorez des plateformes d’apprentissage en ligne telles que
Coursera, edX et Udacity.
o Suivez des cours spécifiques sur l’apprentissage automatique et
l’IA prédictive.
6. Lire des livres et des articles :
o Lisez des livres sur l’apprentissage automatique et l’IA, comme
“Pattern Recognition and Machine Learning” de Christopher
Bishop.
o Restez informé des dernières recherches et tendances en lisant
des articles académiques et des blogs.
7. Participer à des compétitions de science des données :
o Rejoignez des plateformes telles que Kaggle et participez à des
compétitions de prédiction.
o Cela vous permettra d’appliquer vos connaissances dans un
contexte pratique.
Enfin, n’oubliez pas que l’apprentissage de l’IA prédictive est un processus continu.
Continuez à explorer, à pratiquer et à rester curieux pour développer vos
compétences dans ce domaine passionnant12
.

Profil de poste d'un ingénieur IA
Le profil de poste d'un ingénieur en Intelligence Artificielle (IA) peut varier en
fonction des besoins spécifiques de l'entreprise ou de l'organisation. Cependant,
voici une liste générale des compétences et qualifications que l'on peut attendre
pour ce poste :
1. Formation académique :
o Diplôme d'ingénieur, Master ou doctorat en informatique, génie
électrique, mathématiques appliquées ou domaine connexe.
o Une spécialisation en intelligence artificielle, apprentissage
automatique, apprentissage profond ou traitement du langage
naturel est souvent requise.
2. Compétences techniques :
o Solide compréhension des concepts d'apprentissage automatique,
y compris les algorithmes classiques et les techniques
d'apprentissage profond.
o Maîtrise des langages de programmation tels que Python, R, Java
ou C++.
o Expérience avec les frameworks d'apprentissage automatique et
d'IA populaires tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.
o Bonnes compétences en mathématiques, en particulier en algèbre
linéaire, en probabilités et en statistiques.
3. Expérience pratique :
o Capacité à concevoir, développer et mettre en œuvre des modèles
d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes
complexes.
o Expérience dans la manipulation de grands ensembles de données
et dans le nettoyage de données.
o Connaissance des techniques de prétraitement de données, de
sélection de fonctionnalités et d'évaluation de modèles.
o Capacité à travailler avec des infrastructures informatiques telles
que les clusters Hadoop, les services cloud (AWS, Azure, Google
Cloud) et les conteneurs Docker.
4. Compétences en ingénierie logicielle :

o Familiarité avec les bonnes pratiques de développement logiciel, y
compris le contrôle de version, les tests unitaires et l'intégration
continue.
o Capacité à développer des pipelines de données robustes et
évolutifs.
o Connaissance des architectures de microservices et des
techniques de déploiement en production.
5. Compétences en communication et en travail d'équipe :
o Capacité à communiquer efficacement avec des collègues
techniques et non techniques.
o Aptitude à travailler en équipe multidisciplinaire, y compris des
scientifiques des données, des ingénieurs logiciels et des experts
métier.
o Capacité à présenter et à expliquer des résultats techniques de
manière claire et compréhensible.
En résumé, un ingénieur en IA doit posséder une solide expertise technique en
matière d'apprentissage automatique et d'ingénierie logicielle, ainsi que de bonnes
compétences en communication et une capacité à travailler efficacement en
équipe.

Quelles sont les perspectives d'emploi pour
un ingénieur IA?
Les perspectives d’emploi pour un ingénieur en intelligence artificielle (IA) sont
très prometteuses. Voici quelques raisons pour lesquelles les ingénieurs IA ont un
avenir brillant :
1. Demande Croissante : L’IA est au cœur de nombreuses innovations
technologiques. Les entreprises cherchent activement à intégrer l’IA dans leurs
produits et services, ce qui crée une forte demande pour les experts en IA.
2. Domaines d’Application Étendus : Les ingénieurs IA peuvent travailler
dans divers secteurs, tels que la santé, la finance, l’automobile, la robotique, le
marketing, et bien plus encore. Les opportunités sont vastes et variées.
3. Salaires Compétitifs : En raison de la rareté des compétences en IA, les
salaires pour les ingénieurs IA sont généralement très attractifs. Les professionnels
expérimentés peuvent bénéficier de rémunérations encore plus élevées.
4. Recherche et Développement : L’IA est un domaine en constante
évolution. Les ingénieurs IA ont la possibilité de travailler sur des projets de
recherche passionnants et de contribuer à façonner l’avenir de la technologie.
5. Autonomie : De nombreux ingénieurs IA ont la possibilité de travailler
de manière autonome, en tant que consultants ou entrepreneurs. Cela offre une
grande flexibilité et la possibilité de créer leur propre chemin professionnel.
6. Collaboration Interdisciplinaire : Travailler en IA implique souvent de
collaborer avec des experts d’autres domaines tels que les mathématiques, la
psychologie, la linguistique, etc. Cela rend le travail stimulant et enrichissant.
En somme, si vous êtes passionné par l’IA, les opportunités sont nombreuses et
variées. Que ce soit dans la recherche, le développement de produits, ou la
résolution de problèmes complexes, les ingénieurs IA ont un rôle essentiel à jouer
dans notre monde technologique en constante évolution.

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