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Métiers

Intégrateur IA

L’Intelligence est sur toutes les lèvres et dans toutes les matrices, et elle pourrait susciter bien des vocations dans les années à venir. Ce champ très particulier de la sphère informatique est déjà structuré autour d’un certain nombre de métiers spécialisés. La fonction d’Intégrateur IA fait partie de ces missions qui méritent d’être regardées de près. À mi-chemin entre la compétence technique et logistique, ce métier comporte son lot de qualités et de qualifications indispensables. Nous faisons pour vous le point en détail.

Romain Charbonnier
Par Romain Charbonnier
Journaliste indépendant
Fiche métier mise à jour le
Niveau d’études : Bac+5
Bac conseillé : Scientifique Très Bonne
Employabilité : Très Bonne
Salaire débutant : 2 950 € brut
Salaire confirmé : 4 100 € brut
Mobilité : Très Bonne
Code ROME : M1802, Expertise et support en systèmes d’information
Code FAP : M2Z, Informatique et télécommunications

Autres intitulés du métier : Intégratrice IA, Intégrateur intelligence artificiel

Les responsabilités d’Intégrateur IA

Pour Jérémie F., le rôle de l’Intégrateur IA peut être résumé par une formule contradictoire : « L’intégrateur a un rôle secondaire qui est absolument primordial ». Qu’est-ce que cela veut dire ?

« L’intégrateur a, en un sens, une intervention moins critique que celle du développeur et de l’ingénieur IA. Ce sont eux qui disposent des capacités techniques les plus fortes et qui ont l’intervention créative la plus essentielle. En d’autres termes, ce sont eux qui créent. Nous, les intégrateurs, on dispose et on pose à la bonne place. Bien entendu, il ne s’agit pas de minimiser nos propres compétences techniques. Mais sans le travail premier des ingénieurs et développeurs, nous n’aurions pas de matière à intégrer. Notre responsabilité, c’est donc de faire en forte que ce travail ne soit pas vain – qu’il soit bien mis en œuvre, que les conditions de sa bonne utilisation et de son bon fonctionnement soient assurées. C’est nous qui garantissons le sens final du projet IA, en quelque sorte. »

Les missions du Développeur IA

Les missions de l’Intégrateur en Intelligence Artificielle couvrent différentes tâches d’analyse et préparation, de mise en œuvre et de maintenance. Les principales attentes se situent sur les points suivants :

  1. Compréhension des besoins : L’intégrateur IA collabore avec les clients, les responsables de projet ou les équipes métier pour comprendre leurs besoins spécifiques en matière d’intelligence artificielle. Cela peut inclure l’analyse des données disponibles, la définition des objectifs du projet et l’identification des cas d’utilisation pertinents.
  2. Sélection des modèles et algorithmes : En fonction des exigences du projet, l’intégrateur IA aide à choisir les modèles et les algorithmes d’apprentissage automatique les mieux adaptés pour résoudre le problème. Il s’agit de trouver un équilibre entre la précision du modèle, sa complexité et les ressources disponibles pour son déploiement.
  3. Préparation des données : Une étape cruciale de l’intégration de l’IA consiste à préparer les données sur lesquelles le modèle sera formé. Cela peut inclure le nettoyage des données, leur normalisation, leur transformation et leur mise en forme pour s’assurer qu’elles sont appropriées pour l’apprentissage automatique.
  4. Entraînement du modèle : L’intégrateur IA peut être impliqué dans la phase d’entraînement des modèles en utilisant les données préparées. Cela peut impliquer de choisir les hyperparamètres du modèle, de surveiller sa performance et de le réajuster si nécessaire.
  5. Déploiement du modèle : Une fois le modèle entraîné, l’intégrateur IA veille à son déploiement dans les systèmes ou les applications existantes. Cela peut nécessiter de prendre en compte des contraintes techniques et de s’assurer que le modèle s’intègre de manière fluide avec les autres composants du système.
  6. Maintenance et suivi : L’intégrateur IA suit les performances du modèle après son déploiement et peut être amené à effectuer des mises à jour ou des ajustements pour améliorer ses résultats au fil du temps. Il est également responsable de la surveillance du modèle en production pour détecter d’éventuels problèmes ou dégradations de performance.
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Les compétences du Développeur IA

Les compétences requises, pour un Intégrateur IA, sont aussi larges que l’Intelligence Artificielle et le machine learning eux-mêmes. Voici les principaux points à maîtriser :

  1. Connaissance en intelligence artificielle et en apprentissage automatique : Un intégrateur IA doit avoir une solide compréhension des concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et des différentes techniques d’apprentissage automatique, telles que les réseaux de neurones, les arbres de décision, les algorithmes de clustering, …
  2. Compétences en programmation : Une maîtrise des langages de programmation courants est essentielle pour implémenter les modèles d’IA et les intégrer dans des applications ou des systèmes existants. Des langages tels que Python, R, Java ou C++ peuvent être utilisés selon le contexte.
  3. Préparation de données : L’intégrateur IA doit être capable de nettoyer, manipuler et préparer les données nécessaires pour l’entraînement des modèles d’IA. Cela peut impliquer des compétences en SQL, en pandas (bibliothèque Python pour l’analyse de données) ou en outils de traitement des données.
  4. Compétences en apprentissage automatique et modélisation : La capacité de choisir les bons algorithmes d’apprentissage automatique en fonction des problèmes à résoudre et de les entraîner correctement est essentielle. Cela nécessite une connaissance approfondie des modèles d’IA, des techniques de validation croisée et de l’évaluation des performances des modèles.
  5. Compétences en ingénierie logicielle : Un intégrateur IA doit comprendre les principes de l’ingénierie logicielle pour pouvoir intégrer les modèles d’IA dans des applications ou des systèmes plus larges. Cela comprend des compétences en conception de logiciels, en gestion de configuration et en tests.
  6. Gestion des API et des services Web : L’intégration de modèles d’IA peut souvent se faire via des API ou des services Web. Des compétences en conception et en utilisation de ces interfaces sont donc utiles.
  7. Compétences en communication : La capacité de communiquer de manière efficace avec les scientifiques des données, les ingénieurs logiciels, les chefs de projet et les parties prenantes est essentielle pour assurer le succès d’un projet d’IA. L’intégrateur doit être capable d’expliquer des concepts techniques de manière compréhensible pour un public non technique.
  8. Sens de l’analyse et résolution de problèmes : L’intégrateur IA devra faire face à divers défis techniques et analyser les problèmes qui peuvent survenir lors du développement et du déploiement de solutions d’IA. Une approche méthodique pour résoudre ces problèmes est cruciale.
  9. Connaissance des domaines d’application spécifiques : Selon le domaine dans lequel l’intégrateur IA travaille, il devra faire preuve d’une connaissance approfondie des problématiques spécifiques à ce secteur : celles de la santé, du e-commerce, de l’automobile, du marketing…

Les qualités du métier

« De grandes aptitudes pour la communication – une communication claire, efficace bien que détaillée – est la première qualité que l’on veut trouver chez un Intégrateur IA. Pourquoi ? Parce qu’il est amené à travailler très étroitementr avec des ingénieurs logiciels, des scientifiques spécialistes de la data, des développeurs et plein d’autres intervenants sur un projet IA. Il a donc besoin de pouvoir recueillir toute une série d’informations et de savoir comment poser ses questions pour que le processus de réponse soit efficace. C’est lui qui, avec le chef de projet IA, doit s’assurer que tous les objectifs sont atteints », précise Jérémie F. « Cela implique aussi de la curiosité : on doit anticiper les attentes et les questions, se demander en toute autonomie comment les choses vont se dérouler, pour anticiper, toujours et encore. »

Une certaine polyvalence, une bonne dose de patience et une grande rigueur sont également indispensables pour porter les projets avec succès.

Quelles études pour devenir Développeur IA ?

Quel diplôme ?

Le poste d’Intégrateur en Intelligence Artificielle est accessible à partir de Bac +5. Les spécialisations en IA et en machine learning sont un plus sur le CV.

Quelle formation ?

La Guardia School propose une formation éclectique, dont l’objectif est de couvrir tous les besoins de la sphère informatique. Les questions liées à l’Intelligence Artificielle y sont traitées avec la plus grande attention, notamment au cours du deuxième cycle conduisant à un titre de type MSc.

La première partie de la formation, d’un niveau Bachelor, fournit cependant des clés essentielles pour bien se préparer au métier d’Intégrateur IA. Sont notamment abordées toutes les bases de l’informatique, avec un accent appuyé sur les sujets de développement et de code. Les apprenants termineront ce premier cursus en maîtrisant parfaitement les langages C, C++ et Python, ainsi que l’algorithmie et les clés du développement web (HTML5, CSS3, PHP, MySQL). Le niveau MSc (titre RNCP niveau 7 organisé sur 2 ans) sera également d’une grande utilité pour les intégrateurs, en raison de son focus sur la conception technique et les projets technologiques.

Bachelor

Diplôme obtenu Titre école bachelor (bac +3)
Admission post bac Bac généraliste ou technologique
Admission parallèle Possible en 3e année
Durée totale de formation 3 ans
Campus Lyon et Paris
Enseignement 8 unités thématiques
3e année En alternance ou en initial avec stage alterné

Master Expert cybersécurité

Diplôme obtenu Titre école MSc (bac +5)
Pré-requis Bac +3 ou Bac +4 validés
Durée totale de formation 2 ans
Campus Lyon et Paris
Alternance Chaque année, 3 semaines en entreprise / 1 semaine à l’école

Dans quel secteur travailler ?

À l’heure actuelle, l’IA devient un axe de développement majeur dans un très grand nombre de domaines – pour ne pas dire dans tous les domaines. Par conséquent, choisir de se développer sur des compétences IA est un pari gagnant pour l’avenir : les perspectives d’embauche sont larges, sans réelle limitation concernant le secteur à viser. On pourra tout aussi bien choisir de s’orienter vers les technologies de l’information que vers le secteur de la banque ou de la santé. Les opportunités sont aussi nombreuses – et devraient se multiplier à l’avenir – dans les champs de l’automobile, des services en ligne, de l’audiovisuel, de la gestion de l’énergie ou des études environnementales, parmi tant d’autres secteurs.

Les entreprises qui recrutent

Depuis le début de l’année 2023, on a pu voir des offres d’emploi pour des postes d’Intégrateur IA publiées par les grandes références suivantes :

  • Samsung et IBM, dans le secteur de la technologie ;
  • X (anciennement Twitter) et Facebook, parmi les Gafam ;
  • CapGemini, dans le domaine du conseil ;
  • Amazon pour la vente en ligne ;
  • Porsche dans le domaine de l’automobile.

On trouvera facilement des opportunités de postes d’Intégrateur IA sur les pages suivantes :

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

Salaire

Le salaire d’un Intégrateur en systèmes d’Intelligence Artificielle se situe autour de 2 950 euros mensuels bruts, en moyenne, en début de carrière. En fonction de la formation et des compétences supplémentaires dont peut justifier le candidat, ce salaire peut être revu à la hausse. Un profil confirmé peut prétendre à une rémunération avoisinant les 4 100 euros bruts par mois. Une fois encore, des adaptations à la hausse ou à la baisse sont possibles en fonction du CV du professionnel concerné.

Evolution de carrière

Les Intégrateurs IA ont la possibilité de continuer à se former pour partir à l’assaut d’autres fonctions de la sphère IA. La montée en compétence technique pourra les mener vers un poste de développeur IA, notamment. « Faire un grand bond en avant et décrocher un poste d’Ingénieur IA, ça n’a rien d’impossible. Mais, dans la plupart des cas, difficile de grimper cet échelon sans repasser par une case formation très complète. Les collègues qui ont réussi ce petit défi ont repris un à deux ans d’étude pour avoir une légitimité et réussir à se placer », explique Jérémie F.

« Il y a un autre axe de développement possible : avec l’accumulation des années d’expérience, on acquiert les compétences comportementales nécessaires – quand on ne les a pas déjà – pour se positionner comme chef de projet IA. C’est une façon de prendre un peu de recul par rapport au focus technique et c’est une piste que, personnellement, j’envisagerai quand j’aurai le sentiment de devenir trop automatique dans ma tâche. »

Les avantages et inconvénients

Pour Jérémie F., « il peut exister une certaine frustration, à un moment, pour certains intégrateurs. Il y a ce sentiment que l’Intelligence Artificielle contient un grand pouvoir créatif. Et, en tant qu’intégrateur, nous ne sommes pas vraiment au cœur de ce travail d’invention ‘pure’. Mais le sentiment d’utilité est très fort. Comme je l’ai déjà dit, si l’intégrateur ne fait pas bien sa part du travail, le travail des ingénieurs IA et de leurs acolytes n’aura servi à rien.

La part de réflexion, d’attention et d’inventivité dans le réglage de certains détails est bel et bien là pour l’intégrateur, il ne faut surtout pas l’oublier. Sans compter qu’il y a un bonus évident pour toute la filière : nous savons que nous avons de belles heures devant nous, que nos métiers – intégrateurs, développeurs, ingénieurs – vont s’intensifier, s’affiner, se réinventer et devenir de plus en plus passionnants ! ».

En résumé

🎓 Quelle formation ?

La Guardia School propose une formation éclectique, dont l’objectif est de couvrir tous les besoins de la sphère informatique. Les questions liées à l’Intelligence Artificielle y sont traitées avec la plus grande attention, notamment au cours du deuxième cycle conduisant à un titre de type MSc. La première partie de la formation, d’un niveau Bachelor, fournit cependant des clés essentielles pour bien se préparer au métier d’Intégrateur IA. Sont notamment abordées toutes les bases de l’informatique, avec un accent appuyé sur les sujets de développement et de code. Les apprenants termineront ce premier cursus en maîtrisant parfaitement les langages C, C++ et Python, ainsi que l’algorithmie et les clés du développement web (HTML5, CSS3, PHP, MySQL).  Le niveau MSc (titre RNCP niveau 7 organisé sur 2 ans) sera également d’une grande utilité pour les intégrateurs, en raison de son focus sur la conception technique et les projets technologiques.

📜 Les missions

Les missions de l’Intégrateur en Intelligence Artificielle couvrent différentes tâches d’analyse et préparation, de mise en œuvre et de maintenance. Les principales attentes se situent sur les points suivants :

  1. Compréhension des besoins : L'intégrateur IA collabore avec les clients, les responsables de projet ou les équipes métier pour comprendre leurs besoins spécifiques en matière d'intelligence artificielle. Cela peut inclure l'analyse des données disponibles, la définition des objectifs du projet et l'identification des cas d'utilisation pertinents.
  2. Sélection des modèles et algorithmes : En fonction des exigences du projet, l'intégrateur IA aide à choisir les modèles et les algorithmes d'apprentissage automatique les mieux adaptés pour résoudre le problème. Il s'agit de trouver un équilibre entre la précision du modèle, sa complexité et les ressources disponibles pour son déploiement.
  3. Préparation des données : Une étape cruciale de l'intégration de l'IA consiste à préparer les données sur lesquelles le modèle sera formé. Cela peut inclure le nettoyage des données, leur normalisation, leur transformation et leur mise en forme pour s'assurer qu'elles sont appropriées pour l'apprentissage automatique.
  4. Entraînement du modèle : L'intégrateur IA peut être impliqué dans la phase d'entraînement des modèles en utilisant les données préparées. Cela peut impliquer de choisir les hyperparamètres du modèle, de surveiller sa performance et de le réajuster si nécessaire.
  5. Déploiement du modèle : Une fois le modèle entraîné, l'intégrateur IA veille à son déploiement dans les systèmes ou les applications existantes. Cela peut nécessiter de prendre en compte des contraintes techniques et de s'assurer que le modèle s'intègre de manière fluide avec les autres composants du système.
  6. Maintenance et suivi : L'intégrateur IA suit les performances du modèle après son déploiement et peut être amené à effectuer des mises à jour ou des ajustements pour améliorer ses résultats au fil du temps. Il est également responsable de la surveillance du modèle en production pour détecter d'éventuels problèmes ou dégradations de performance.

💼 Dans quel secteur travailler ?

À l’heure actuelle, l’IA devient un axe de développement majeur dans un très grand nombre de domaines – pour ne pas dire dans tous les domaines. Par conséquent, choisir de se développer sur des compétences IA est un pari gagnant pour l’avenir : les perspectives d’embauche sont larges, sans réelle limitation concernant le secteur à viser. On pourra tout aussi bien choisir de s’orienter vers les technologies de l’information que vers le secteur de la banque ou de la santé. Les opportunités sont aussi nombreuses – et devraient se multiplier à l’avenir – dans les champs de l’automobile, des services en ligne, de l’audiovisuel, de la gestion de l’énergie ou des études environnementales, parmi tant d’autres secteurs.

👔 Quelles sont les responsabilités du Développeur IA

Pour Jérémie F., le rôle de l’Intégrateur IA peut être résumé par une formule contradictoire : « L’intégrateur a un rôle secondaire qui est absolument primordial ». Qu’est-ce que cela veut dire ? « L’intégrateur a, en un sens, une intervention moins critique que celle du développeur et de l’ingénieur IA. Ce sont eux qui disposent des capacités techniques les plus fortes et qui ont l’intervention créative la plus essentielle. En d’autres termes, ce sont eux qui créent. Nous, les intégrateurs, on dispose et on pose à la bonne place. Bien entendu, il ne s’agit pas de minimiser nos propres compétences techniques. Mais sans le travail premier des ingénieurs et développeurs, nous n’aurions pas de matière à intégrer. Notre responsabilité, c’est donc de faire en forte que ce travail ne soit pas vain – qu’il soit bien mis en œuvre, que les conditions de sa bonne utilisation et de son bon fonctionnement soient assurées. C’est nous qui garantissons le sens final du projet IA, en quelque sorte. »

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