banner

Fiche métier : Ingénieur machine learning ou deep learning

aivancity
 

Le machine learning et le deep learning sont des branches de l’intelligence artificielle. Liées au big data, ces technologies permettent aux ordinateurs d’exploiter des flux de données dans une logique d’apprentissage. L’ingénieur machine learning ou deep learning est un expert de cette spécialité.

 

Distinction entre machine learning et deep learning

Dans ces deux cas d’intelligence artificielle, l’évolution et les performances des algorithmes résultent d’un apprentissage, à partir de données.

Le machine learning (ML) est l’application de méthodes statistiques aux ordinateurs pour améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés. Les performances d’un modèle de machine learning sont liées à la qualité des données d’apprentissage et de la compatibilité du modèle choisi. Les algorithmes de machine learning couvrent d’une part les algorithmes “classiques” et d’autre part les réseaux de neurones.

Le deep learning (DL ou apprentissage profond) se limite uniquement à l’apprentissage grâce au réseau de neurones. Il est particulièrement bien adapté pour traiter des données non structurées comme des images ou du texte et pour en extraire des informations pertinentes (reconnaissances de formes, reconnaissance automatique de la parole, traitement automatique du langage naturel etc.)

 

Présentation et missions de l’ingénieur en machine learning ou en deep learning

Certains ingénieurs pratiquent les deux technologies, d’autres se spécialisent en ML ou en DL. Il est aussi possible de se concentrer sur des cas applicatifs concrets, ou bien d’avoir un poste plus axé sur la direction de projets en tant que chef de projet machine learning ou chef de projet deep learning.

Dans les deux cas, l’ingénieur applique les dernières innovations de l'équipe R&D en matière d’algorithme. Il les développe et les teste en utilisant un des algorithmes d’intelligence artificielle.

Ingénieur en machine learning

Son rôle principal est de sélectionner, d’entrainer et déployer des modèles d’apprentissage en se basant sur un jeu de données. Il pourra aussi développer des algorithmes et écrire des programmes pour extraire des informations pertinentes qui serviront à la phase de modélisation. Le but est de rendre l’ordinateur capable de réagir à des problèmes complexes. C’est un travail à la croisée des chemins entre la science, l’informatique et les mathématiques. Ce spécialiste peut également être en charge du data engineering qui garantit la propreté de toutes les données.

Souvent confondu avec le data analyst - spécialisé dans une catégorie de données autour d’une question business ou stratégique - le data scientist a une vision plus globale et un rôle plus transversal.

Ingénieur en deep learning

Le rôle d’un ingénieur deep learning est d’être spécialiste en matière de développement et mise en place d’algorithmes d’apprentissage reposant sur les architectures de réseaux de neurones profonds et complexes. C’est une tâche plus technique que celle d’un ingénieur machine learning “classique”, car les outils utilisés sont plus poussés d’un point de vue théorique. En agriculture par exemple, le deep learning permet aux équipements de différencier les plantes et de leur distribuer le traitement qui leur convient, ce qui réduit l’utilisation d’herbicides et améliore la production. Le système est basé sur la reconnaissance visuelle. Le deep learning regroupe entre autres les réseaux de neurones convolutifs (principalement adaptés à la reconnaissance d’images) et les réseaux de neurones récurrents (performants pour les problèmes de séries temporelles).

 

Implications business

Les techniques du machine learning et du deep learning sont utilisables par de nombreux domaines d’activité.

L’intelligence artificielle est déjà au cœur de l’imagerie médicale, de la robotique, de l’agriculture, mais son potentiel est extrêmement large. L’industrie, le tertiaire, les organisations publiques… tous les secteurs comprennent que l’IA est incontournable.

Les métiers autour de l’intelligence artificielle sont en train de se développer. Le marché du recrutement s’intéresse de près à ces profils.

 

Implications éthiques

L’intelligence artificielle a besoin des aspects juridiques et éthiques pour grandir en toute sécurité : respect des lois, de la liberté, de l’égalité, de la parité...

Les programmes d’aivancity intègrent dans leurs apprentissages toutes les composantes de l’intelligence artificielle et ses enjeux, qu’ils soient techniques, technologiques, commerciaux, éthiques ou légaux. Ce sont des formations globales et hybrides qui permettent aux futurs ingénieurs de bénéficier d’un niveau de connaissances maximal et d’un large savoir-faire.

 

Compétences clés

Que ce soit en machine learning ou deep learning, le chef de projet est méthodique et organisé. Son expertise repose sur une solide base en mathématiques et en informatique. Il maîtrise le reporting et fonctionne aussi bien en autonomie qu’en équipe. Doté d’une pugnacité à toute épreuve, il aime les défis et la remise en question. Côté technique, l’ingénieur ML ou DL connaît les frameworks comme TensorFlow et PyTorch. Python et C++ font partie de son univers. La connaissance de Git, Docker et Cuda est évidemment un plus. L’anglais ne l’effraie pas, il le comprend et l’utilise très bien.

 

Tendances et facteurs d’évolution

L’ingénieur en machine learning ou en deep learning est embauché par le client final (éditeur de logiciels, startups, DSI) ou dans une entreprise de conseil qui propose des solutions à ces derniers. Les métiers de l’intelligence artificielle sont amenés à évoluer rapidement car il y a encore trop peu de profils sur le marché. L’expérience est donc un gage d’ascension.

Des métiers d’avant-garde, des technologies innovantes, des spécialisations pointues, l’intelligence artificielle progresse, grandit et se densifie.