Développeur IA

Les responsabilités du Développeur IA

« L’approche peut paraître basique, mais on a souvent tendance à perdre de vue l’essentiel : la responsabilité première du Développeur IA est d’apporter des réponses à des problèmes, dont la particularité est d’être des problèmes complexes.

De manière romantisée, mais pas pour autant déconnectée de la réalité, on peut dire que le Développeur en Intelligence Artificielle a la tâche passionnante d’être un moteur de la modernité. Avec des outils pas si compliqués que ça, il aide à écrire le futur et à réaliser le plein potentiel – celui de la technologie en général, celui de l’entreprise pour laquelle il travaille, plus spécifiquement », analyse Soufiane L.

Les missions du Développeur IA

Les missions d’un Développeur en Intelligence Artificielle peuvent varier en fonction de l’entreprise, du secteur d’activité et du projet spécifique sur lequel il travaille. Il existe cependant un tronc commun de tâches et responsabilités récurrentes auxquelles sont confrontés presque tous les professionnels de cette branche.

1. Analyse des besoins : Comprendre les exigences et les objectifs du projet d’IA en collaborant avec les parties prenantes, telles que les chefs de projet, les chercheurs en IA et les utilisateurs finaux.
2. Collecte et préparation des données : Rassembler, nettoyer et organiser les données nécessaires pour entraîner le modèle d’IA. La qualité et la diversité des données sont essentielles pour obtenir de bons résultats.
3. Développement de modèles : Concevoir, mettre en œuvre et optimiser des modèles d’IA en utilisant des techniques d’apprentissage machine, d’apprentissage profond ou d’autres approches en fonction des besoins du projet.
4. Entraînement de modèles : Utiliser les données préparées pour entraîner les modèles d’IA et ajuster les paramètres pour améliorer les performances du modèle.
5. Validation et évaluation : Évaluer la qualité et la précision des modèles d’IA en utilisant diverses métriques et techniques de validation pour s’assurer que le modèle répond aux critères définis.
6. Intégration : Intégrer les modèles d’IA dans les applications et systèmes existants, que ce soit sur des plates-formes web, mobiles ou embarquées.
7. Optimisation des performances : Améliorer l’efficacité et l’évolutivité des modèles d’IA pour qu’ils puissent traiter de grandes quantités de données en temps réel.
8. Maintenance et mise à jour : Surveiller les performances des modèles en production, corriger les erreurs et les bogues, et mettre à jour les modèles pour qu’ils restent pertinents face à l’évolution des besoins.
9. Sécurité et éthique : Prendre en compte les considérations éthiques et de confidentialité dans le développement et l’utilisation des systèmes d’IA.
10. Recherche et veille technologique : Rester à jour sur les avancées récentes en matière d’IA, de nouvelles méthodes de développement et de meilleures pratiques.
11. Collaboration : Travailler en équipe avec des ingénieurs logiciels, des scientifiques des données, des chercheurs et d’autres professionnels pour atteindre les objectifs du projet.

Les compétences du Développeur IA

« Globalement, le rôle d’un développeur IA exige une combinaison de compétences en programmation, en mathématiques et en sciences des données », explique Soufiane L. « Bien entendu, un intérêt pointu pour les concepts d’intelligence artificielle en général est indispensable. Sans cela, il sera difficile de développer des solutions efficaces et innovantes ».

Le professionnel doit notamment se montrer opérationnel dans les champs suivants :

• Programmation : Une maîtrise de langages de programmation tels que Python, R, Java, C++ ou d’autres langages couramment utilisés en IA est essentielle. Python est particulièrement populaire pour l’IA en raison de sa richesse en bibliothèques et frameworks tels que TensorFlow, Keras et PyTorch.
• Mathématiques et statistiques : Une compréhension solide des concepts mathématiques sous-jacents aux modèles d’IA, y compris l’algèbre linéaire, le calcul différentiel, les statistiques et la probabilité, est nécessaire pour développer et optimiser des algorithmes d’apprentissage.
• Machine Learning : Connaître les techniques de machine learning, telles que la régression, la classification, les méthodes d’ensemble (comme les forêts aléatoires et les boosters), les machines à vecteurs de support (SVM), les réseaux de neurones, etc. Cela permet de choisir et d’appliquer les méthodes appropriées en fonction des problèmes à résoudre.
• Deep Learning : Une compréhension approfondie des architectures de réseaux de neurones profonds, du fonctionnement des couches de neurones, des techniques de régularisation, ainsi que de l’utilisation de frameworks tels que TensorFlow ou PyTorch est importante pour travailler sur des projets de deep learning.
• Traitement du langage naturel (NLP) : Pour les projets d’IA basés sur le traitement du langage, des connaissances en NLP, y compris la tokenization, le stemming, la lemmatisation, la compréhension des modèles de langage, etc., sont indispensables.
• Vision par ordinateur : Pour les projets impliquant l’analyse d’images ou de vidéos, des compétences en vision par ordinateur, notamment la segmentation d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale, sont nécessaires.
• Base de données et manipulation de données : Savoir travailler avec différentes bases de données, maîtriser SQL et être capable de manipuler, nettoyer et préparer les données pour l’entraînement des modèles d’IA.
• Outils et frameworks d’IA : Avoir une connaissance pratique des frameworks et des bibliothèques d’IA tels que scikit-learn, pandas, NumPy, OpenCV, etc., qui sont couramment utilisés pour le développement d’IA.

Les qualités du métier

« On attend du Développeur IA qu’il se démarque réellement par sa pensée analytique. On le considère comme la carte maîtresse pour résoudre les problèmes. Il ne faut donc pas avoir peur de la complexité et faire preuve d’une curiosité insatiable », estime Soufiane L.

« Mais nous ne pouvons pas être que des techniciens, loin de là. Un spécialiste de l’IA qui n’a pas de compétences humaines et de soft skills ne sert à rien. Pour développer des solutions qui font sens, il faut d’abord développer ses aptitudes à la collaboration et à la communication. Parce que le bien-fondé de nos propres idées dépend d’un bon travail en équipe, avec des gens aussi différents que les ingénieurs logiciels, les chefs de projet IA, les scientifiques des données, et bien d’autres encore. » 

Enfin, il faut mentionner l’importance du sens éthique. « L’éthique, c’est notre boussole numéro 1. On en parle beaucoup à l’heure actuelle : l’Intelligence Artificielle n’est pas faite pour être utilisée n’importe comment, du moins elle ne doit pas l’être. C’est à nous aussi, les professionnels du secteur, d’y veiller et de ne pas nous laisser trop emporter par nos élans créatifs, par le tourbillon de l’innovation et les possibilités infinies qui s’ouvrent », conclue Soufiane L.

Quelles études pour devenir Développeur IA ?

Quel diplôme ?

Pour exercer les fonctions de Développeur en Intelligence Artificielle, un Bac +5 est le minimum requis. Différentes voies et spécialisations sont possibles, notamment en ingénierie et en développement informatique. Les chances de recrutement sont plus grandes lorsque le postulant a exploré, dans son cursus, plusieurs champs d’application de l’IA. Compléter un cursus très technique par un travail de recherche en Intelligence Artificielle est également un grand plus.

Quelle formation ?

La Guardia School propose une formation particulièrement adaptée pour toutes celles et tous ceux souhaitant aborder les questions de développement informatique. Peu importe la spécialisation future, l’école offre toutes les bases nécessaires pour construire une capacité professionnelle complète dans ce domaine. 

La partie Développement de la formation aborde un grand nombre de langages, avec un accent particulier sur les langages C, C++ et Python. Sont également enseignées les clés de l’algorithmie et du développement web (HTML5, CSS3, PHP, MySQL). Ces enseignements sont délivrés dès la première partie de la formation, au niveau Bachelor (titre RNCP niveau 6, organisé sur 3 ans). Pour information, cette étape du cursus est construite autour de 8 socles d’apprentissage, dont un axe « Basiques de l’informatique » et un axe « Infrastructure réseau et système ».

Les personnes souhaitant se pencher plus spécifiquement sur les questions d’Intelligence Artificielle trouveront parfaitement leur compte. Un accent particulier est mis sur le sujet de l’IA au niveau Master, avec la clé un titre MSc d’expert cybersécurité (titre RNCP niveau 7 organisé sur 2 ans). Une partie de l’enseignement est focalisée sur la conception technique et les projets technologiques. Les enseignements en analyse forensique proposés à ce stade pourront aussi être d’une grande aide aux futurs spécialistes de l’IA

Bachelor

Master Expert cybersécurité

Dans quel secteur travailler ?

L’IA ouvre un nombre infini de possibilités : on comprendra donc aisément qu’elle trouve son utilité dans tous les secteurs ou presque, avec des enjeux de degrés divers. Les possibilités d’embauche sont donc très larges et elles sont en augmentation constante.

« Le secteur des technologies de l’information – des géants de la tech aux start-ups – a besoin de talents IA pour créer des services et des produits qui tirent parti de l’IA. Cela peut aller du développement de chatbots ou d’assistants virtuels à des solutions totalement inédites », explique Soufiane L.

Dans le secteur de la santé, les besoins sont tout aussi importants. Recherche de nouveaux médicaments, amélioration et facilitation de l’imagerie médicale, diagnostic précoce ou gestion optimisée des dossiers médicaux : les applications sont diverses.

Les constructeurs automobiles et les sociétés de transport y trouvent aussi un intérêt, pour une meilleure gestion du trafic et de la logistique ou le développement de véhicules autonomes, par exemple.

Les domaines de la finance, de la vente et de la fabrication en usine ne sont pas en reste. Ils trouvent dans l’IA des possibilités d’améliorer leurs processus et leur performance. Pour les banques, l’IA peut aider à mieux détecter les fraudes. Pensons aussi à l’amélioration du service client, à la gestion des stocks en usine et à l’optimisation des prix de manière générale.

Les sociétés environnementales et de gestion de l’énergie, elles, ont une forte demande en Développeurs IA pour gérer l’efficacité énergétique et travailler sur les modèles prédictifs.

On pensera aussi au domaine de l’audiovisuel, qui optimise ses méthodes de tournage et de retouche image, et à bien d’autres secteurs. « En termes de carrière, l’IA semble une nouvelle fois montrer qu’il n’y a pas de limites », analyse Soufiane L.

Les entreprises qui recrutent

Parmi les nombreuses offres d’emploi publiées quotidiennement, on voit apparaître régulièrement des annonces de la part de :

• Tesla, Samsung, PSA et IBM, dans le secteur de la technologie et de l’automobile ;
• Apple, Google (dont DeepMind, sa filiale spécialisée en IA), Facebook, Amazon, Alibaba ou Microsoft, parmi les géants de la tech et de la présence en ligne ;
• Auchan, dans le secteur de la grande distribution ;
• Welcome to the Jungle et HelloWork ;
• ou encore le groupe LVMH.

On trouvera facilement des opportunités de postes de DevSecOps sur les pages suivantes :

• Indeed.com ;
• LinkedIn ;
• Cyberjobs.fr ;
• Apec.fr ;
• et tous les portails RH des entreprises mentionnées précédemment.

Salaire

Le salaire moyen d’un Développeur en Intelligence Artificielle se situe aux alentours de 3 400 € mensuels bruts pour un premier poste. Il faut bien prendre en compte que ce salaire constitue uniquement une base de référence. La rémunération peut connaître des évolutions importantes en fonction des spécialisations techniques du professionnel concerné, d’une part, et de sa capacité à apporter une vraie plus-value créative, d’autre part. En fin de carrière, on relève un salaire moyen de 4 600 euros bruts par mois. Une fois encore, cette norme peut connaître des variations selon l’expérience et l’originalité du profil, mais aussi en fonction de la taille de l’entreprise qui embauche et du caractère plus ou moins stratégique de l’IA pour ses activités.

Evolution de carrière

Sans grande surprise, le Développeur en IA peut évoluer sur un grand nombre de postes liés à l’Intelligence Artificielle. S’il dispose des compétences techniques et du niveau de formation requis, il pourra s’orienter vers un poste plus stratégique d’Ingénieur IA ou d’Expert en Intelligence Artificielle. Pour cette dernière activité, l’exercice en tant que professionnel indépendant est une solution privilégiée par de nombreux individus. « Les structures avec de grands enjeux préfèrent cependant intégrer directement la fonction au sein de leurs équipes, quitte à proposer un contrat de durée relativement courte », explique Soufiane L.

Le Développeur en Intelligence Artificielle peut aussi évoluer sur des postes de niveau plus ou moins équivalent à celui de développeur. Peut notamment être envisagé le métier d’intégrateur IA. Sur un plan plus généraliste, dépassant la seule compétence technique, on peut encore s’intéresser à un poste de Chef de projet IA.

Les avantages et inconvénients

Pour Soufiane L., « il existe dans les métiers de l’IA un enjeu d’émulation qui est fort, de stimulation intellectuelle, de surprise et de découverte. À une époque où tout le monde est à la recherche d’un métier qui fait sens et qui a un impact, je ne peux que me sentir satisfait : je sais que l’Intelligence Artificielle comptera beaucoup dans le monde de demain. Et, sur un plan plus pratique, je me sens d’autant plus motivé parce que je sais que de possibles évolutions de salaire, à la hausse, pourraient bien être possibles dans un avenir proche ». Pour ce passionné de développement, il n’y a pas de meilleure voie à l’heure actuelle pour un développeur. « Les enjeux sont forts et tout ça est vraiment passionnant. Pour ceux qui exercent le métier de développeur depuis longtemps et qui ont l’impression de se répéter dans ce qu’ils font, se rapprocher de l’IA, se former et se lancer dans cette nouvelle aventure peut vraiment donner un nouveau souffle – et changer la donne ». 

Soufiane L. n’oublie pas pour autant certains bémols. « Selon les missions qui me sont confiées, j’ai une petite appréhension : celle de ne pas aller dans le bon sens, de ne pas développer les bons outils et de ne pas apporter de résultats. Un conseil que je donne à tous mes collègues sur ce genre de poste : toujours vérifier avec les chefs de projet qu’on a bien défini les objectifs. Parce qu’il y a un vrai risque d’aller dans tous les sens, d’avoir envie d’explorer des pistes tentantes, mais inutiles, et de se perdre. L’IA, c’est beaucoup d’adrénaline, et c’est aussi du stress ».

En résumé