Focus sur le métier de lead AI engineer

Les ingénieurs en IA figurent parmi les métiers les plus demandés. Pour cause, l'IA présente un potentiel infini pour simplifier les tâches humaines. Statista estime à 34,87 milliards de dollars les revenus générés par les technologies basées sous l'IA. Les industries ont besoin d'un lead AI engineer pour diriger leur recherche dans ce domaine.

Longtemps perçue comme une technologie futuriste et intangible, l'intelligence artificielle investit désormais nos quotidiens. La majorité des technologies de la vie de tous les jours sont basées sur l'IA : l'appareil photo d'un smartphone, le chatbot conversationnel d'un site, les recherches en génétiques, etc. Les demandes de cette compétence ont naturellement augmenté. Cette hausse de la demande fait des métiers de l'IA les mieux valorisés au monde.

Les startups technologiques, les acteurs de la finance, les laboratoires pharmaceutiques, etc. voilà autant de secteurs ayant besoin d'un ingénieur IA. Ils ont besoin de s'entourer d'une équipe d'ingénieurs pour mener un projet d'envergure. Une équipe aura évidemment besoin d'un leader, d'où la nécessité de désigner un lead AI engineer. Ce dernier se positionne comme le chef de projet. Il va de soi que ses responsabilités et son salaire sont différents de ceux d'un simple ingénieur IA.

Qu'est-ce qu'un lead AI engineer exactement ?

L'ingénierie de l'IA couvre un domaine très vaste. De ce fait, un ingénieur en chef peut se trouver à la tête de différents projets : l'apprentissage automatique, le business intelligence, le développement des algorithmes, la vision par ordinateur, etc. Ces postes demandent des profils différents.

Néanmoins, la principale mission d'un lead AI engineer porte sur la conception d'un modèle d'IA. Celle-ci se poursuit ensuite sur la surveillance des performances du modèle et de leur ajustement si nécessaire.

Les principales missions d'un lead AI engineer

Les missions d'un lead AI engineer varient en fonction des organisations et de leur secteur d'activité. Néanmoins, elles se ressemblent sur les éléments suivants :

Développer des modèles d'apprentissage automatique

Le développement d'une méthode ou d'une théorie lui revient. Son objectif consiste à créer des algorithmes capables de prédire le comportement humain, une tendance ou bien un évènement. Ces modèles sont utilisés dans des domaines comme la météorologie et les finances.

Apporter des solutions innovantes à son entreprise

Le lead AI engineer est amené à collaborer avec d'autres parties prenantes au sein de son organisation à l'instar des chercheurs, des analystes ou encore des professionnels des SI. Il doit donc être capable de diriger une équipe et collaborer avec eux.

Afin de proposer des solutions toujours innovantes, ce métier demande une veille technologique constante. L'ingénieur doit être au fait des dernières technologies émergentes et étudier leur adaptabilité à son secteur d'activité.

Évaluer les approches commerciales

L'objectif des technologies d'IA est de faciliter le quotidien des utilisateurs. L'ingénieur principal en IA doit donc tenir compte des approches commerciales pour trouver une solution. Son rôle consiste également à trouver des solutions à un problème commercial donné. Dans ce cas, il est amené à collaborer avec les responsables marketing et commerciaux de son entreprise.

Rédiger un cahier des charges

Les prémices d'un projet commencent par un besoin existant. Lorsque ce besoin est identifié, le lead AI engineer conceptualise le projet et rédige un cahier des charges pour son entreprise. Ce document est indispensable dans le pilotage au sein d'une équipe composée de plusieurs ingénieurs IA. Le cahier des charges stipule également les phases d'essais et de déploiement.

Communiquer auprès des collaborateurs

Un ingénieur principal en IA doit ensuite fournir un document écrit ou bien réaliser une présentation orale. Sachant que ses interlocuteurs n'ont pas forcément des notions techniques dans l'IA, il doit bien choisir ses mots pour s'adresser à eux. L'objectif de cette communication est que les fournisseurs, les clients et le reste des équipes puissent comprendre le projet facilement.

Les principales qualités pour occuper ce poste

Notons que l'utilisation de l'intelligence artificielle n'est pas réservée à un seul domaine. Elle est utilisée dans le traitement d'images, la réalité virtuelle, la bio-informatique, la santé, l'automatisation industrielle, l'analyse prédictive, etc.

Pourtant, ces domaines se trouvent au croisement entre plusieurs technologies qu'un lead Ai engineer se doit de maîtriser. Il peut s'agir de machine learning, data science, data mining, deep learning, etc.

Les qualités d'un lead AI engineer se déclinent en deux catégories :

• les compétences techniques : programmation, algèbre et statistiques, technologies Big Data, algorithmes, etc.
• les compétences relationnelles : communication, résolution de problèmes, gestion du temps, management

Maîtriser la programmation

Les compétences en programmation sont indispensables pour occuper le poste de lead AI engineer. En effet, l'intérêt d'une solution d'IA est de fonctionner sans intervention humaine. L'ingénieur doit concevoir des algorithmes d'IA capables d'apprendre et d'évoluer sans supervision humaine. Pour cela, la maîtrise d'outils comme Python est souhaitable.

Maîtriser les technologies en Big Data

Les systèmes d'IA fonctionnent comme un data scientist virtuel. Ils assimilent et analysent une grande quantité de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Pour mettre au point un tel outil, les ingénieurs principaux en IA manipulent un volume de données en téraoctets, voire en pétaoctets.

Le traitement de ces données demande une connaissance approfondie des technologies Big Data à l'instar de Spark, Hadoop ou encore MongoDB.

Avoir une connaissance approfondie des algorithmes et cadres

Pour créer de nouveaux modèles d'apprentissage automatique, un lead AI engineer doit comprendre le fonctionnement des algorithmes comme Naive Bayes, Support Vector Machine ou encore KNN.

Si l'ingénieur doit travailler sur des modèles d'IA à partir de données non structurées, des connaissances en deep learning sont même indispensables. Actuellement, les frameworks les plus utilisés en IA sont TensorFlow, PyTorch ou encore Caffe.

Avoir une approche éthique

Un lead AI engineer possède une connaissance poussée des réglementations en matière de gestion de données. Le développement d'une solution d'IA suscite des questions environnementales, de droits et de libertés qu'il se doit de tenir en compte. Pour cela, il a besoin d'intégrer au sein de son équipe un éthicien et des juristes en IA.

Développer des compétences en communication

La division IA intègre généralement le département informatique au sein d'une structure classique. Cela signifie que le lead Ai engineer collabore avec d'autres techniciens et ingénieurs pour garantir la productivité. Il dirige également une équipe composée de plusieurs ingénieurs. Cette tâche fait appel à ses compétences en management.

Le salaire d'un lead AI engineer

Un ingénieur principal classique touche un salaire annuel de 59 000 euros en moyenne en France. Ce chiffre ne tient pas compte des rémunérations additionnelles.

Néanmoins, un lead AI engineer est un spécialiste en science des données et en technologies de l'information. La maîtrise de ces deux disciplines fait que ce métier est nettement valorisé par rapport aux autres métiers de l'informatique.

D'après le Bureau of Labor Statistics, les simples ingénieurs en informatique gagnent 127 260 dollars en moyenne par an. Dans le cas d'un ingénieur principal, le salaire se situe entre 162 000 et 199 000 dollars. Néanmoins, ce chiffre peut changer en fonction du niveau d'expérience, de la formation et de l'emplacement géographique.

Les domaines qui recrutent des ingénieurs principaux en IA

La technologie basée sur l'IA est utilisée dans de nombreux secteurs, outre celui de l'informatique. Par conséquent, un lead AI engineer peut occuper une position de leadership dans des domaines comme :

• les soins de santé : l'IA contribue actuellement à affiner le diagnostic d'une maladie. Elle peut prendre en main la conception d'un plan de soin d'un patient. Par ailleurs, l'IA facilite la gestion des données administratives au sein des établissements hospitaliers.
• e-commerce : les programmes d'IA sont capables de collecter des données sur les consommateurs afin d'anticiper les tendances. Ils peuvent aussi interagir directement avec les clients grâce aux chatbots conversationnels.
• cybersécurité : les ingénieurs principaux en IA travaillent sur un programme capable d'identifier un comportement suspect grâce au traitement d'une grande quantité de données. Ce programme contribue ainsi à réduire les attaques des pirates informatiques.
• finance : l'IA a investi la fintech depuis quelques années grâce à leur capacité d'analyse des données. Des outils aident les experts à prendre la meilleure décision en matière d'investissement.

Les études à faire pour devenir lead AI engineer

Un baccalauréat scientifique est plus approprié pour aspirer à une carrière d'ingénieurs en IA. Les étudiants peuvent ensuite suivre des cursus universitaires tels que l'informatique ou les NTIC. Ce type de formation permet déjà d'acquérir les bases de la programmation, les statistiques et les algorithmes.

Néanmoins, dans un contexte où l'IA prend de l'ampleur dans l'industrie, de nombreuses écoles proposent déjà des cursus informatiques avec une spécialisation en IA. Ces filières leur permettent d'obtenir des connaissances approfondies sur cette technologie.

Si l'école ne propose pas cette spécialité, d'autres filières similaires permettent déjà d'acquérir les bases. Malgré l'absence de la spécialisation en intelligence artificielle, les cours reposent sur la programmation, les mathématiques, l'ingénierie ou encore l'informatique.  

Sachant que les statistiques jouent un rôle important dans l'élaboration des algorithmes dans le machine learning, un cursus dans les mathématiques permet également d'acquérir une base solide. Il en est de même pour les autres diplômes en sciences appliquées telles que la robotique.

Après l'obtention de son diplôme, l'étudiant peut ensuite suivre des programmes de formation pour acquérir des compétences supplémentaires. C'est le cas des formations certifiantes en langage de programmation. Il est également possible de renforcer les bases en science des données.

Par ailleurs, avant d'occuper le poste d'ingénieur principal, le passage par le niveau débutant est indispensable. Obtenir un emploi en tant qu'ingénieur IA junior ou chercheur de données permet d'acquérir rapidement de l'expérience.

Partager l'article :
• Facebook
• Twitter
• LinkedIn