Ingénieur intelligence artificielle / Ingénieure intelligence artificielle

Métiers

Date de publication : 18/08/2023

Ingénieur intelligence artificielle / Ingénieure intelligence artificielle

L'Ingénieur intelligence artificielle conçoit et développe des programmes informatiques capables de raisonner comme l'humain et pouvant répondre à un problème donné, effectuer une tâche précise et optimiser la fiabilité des processus .

Appelé aussi :
  • Ingénieur machine learning
  • Ingénieur vision artificielle
  • Ingénieur apprentissage automatique
  • Ingénieur traitement du langage naturel
  • Chef de projet en intelligence artificielle
  • Expert en intelligence artificielle

Famille Métier

Code(s) ROME proche(s)

M1805 - Études et développement informatique

Activités principales

L'Ingénieur intelligence artificielle décrypte le fonctionnement du cerveau humain sur un problème donné, puis conçoit des programmes informatiques capables d'exploiter des données complexes et de simuler les mêmes raisonnements, comportements ou décisions. Ses activités principales sont :

  • Veille technologique dans une démarche d'amélioration continue
  • Analyse fonctionnelle du besoin client
  • Définition des spécifications fonctionnelles et techniques d'un projet d'intelligence artificielle
  • Formalisation de modèles mathématiques
  • Conception et développement de programmes informatiques simulant un processus cognitif humain
  • Tests et évaluation des performances des solutions d'intelligence artificielle et algorithmiques

Différents Contextes du Métier

Les applications d'intelligence artificielle sont multiples et se retrouvent dans de nombreux domaines . L'IA va de pair avec la transformation numérique de l'industrie.

  • Électrique, Électronique et Numérique : élaboration d'interfaces intuitives (ex. chatbots) développement de système de reconnaissance faciale
  • Ferroviaire : reconnaissance d'actions et d'interactions des passagers à l'intérieur des compartiments voyageurs
  • Mécanique : contrôle qualité automatisé et optimisé par vision artificielle
  • Automobile : réalisation de scénarii de conduite virtuels pour les véhicules autonomes

Les technologies utilisées par l'Ingénieur intelligence artificielle évoluent rapidement et sont combinées de manière à répondre au mieux au besoin.

  • Algorithmes : développement d'algorithmes en langages Python, R, Java, etc.
  • Open Source : utilisation des bibliothèques de machine learning (apprentissage automatique) et/ou deep learning (apprentissage profond) comme Tensorflow, Keras, scikit-learn, Spacy etc. réutilisation de codes libres de droits pour développer des applications spécifiques (ex. : environnement ROS)
  • Cloud : exploitation des capacités de stockage ou de calcul croissantes pour limiter la sollicitation de l'architecture technique locale

L'intelligence artificielle apporte des solutions à chaque étape du cycle industriel, des chaînes d'approvisionnement à l'optimisation des chaînes de production en passant par la maintenance de l'outil de production.

  • Fabrication : optimisation des performances industrielles par l'accroissement de l'efficacité des processus de production et la réduction de leur consommation d'énergie
  • Exploitation : prédiction des besoins pour une gestion intelligente des stocks
  • Maintenance : détection des anomalies sur l'outil de production permettant de déclencher une action de maintenance avant la survenue de la panne

La composante éthique est très présente en matière d'intelligence artificielle et la réglementation (notamment européenne) est en cours d'évolution.

  • Norme Européenne : respect de la loi informatique et liberté et du RGPD dans la mise en œuvre de traitements de données personnelles

Compétences Métier

Techniques

  • Transition numérique

  • Transition écologique

Simuler un processus cognitif humain

Explorer les caractéristiques des connaissances et des décisions humaines dans le domaine d'application
Exploiter des données structurées et non structurées pour alimenter un apprentissage automatique
Déterminer une approche mathématique du processus cognitif à reproduire (ex. : apprentissage automatique, vision artificielle, traitement du langage)

Concevoir un algorithme

Assembler des briques d'algorithmes issues de bibliothèques ouvertes
Permettre l'explicabilité de l'algorithme et ses fonctionnalités
Tester de nouvelles approches algorithmiques sollicitant moins de ressources informatiques

Concevoir l'architecture d'un système, d'un réseau

Identifier les caractéristiques de puissance et de stockage nécessaires à un algorithme
Équilibrer l'architecture logicielle et technique d'une solution algorithmique
Analyser les besoins d'architecture fonctionnelle du SI (flux d'informations,destinataires des applications, etc.) et leurs impacts

Transverses

  • Transition numérique

  • Transition écologique

Organiser un projet

Analyser et gérer les risques globaux (industriels, projet, cybersécurité, environnement, etc.)
Planifier et répartir les tâches selon le besoin d'expertise et la charge de travail
Organiser une communication efficace entre les parties prenantes du projet

Analyser et exploiter des données massives

Recueillir un ensemble de données à l'aide de capteurs
Réaliser des simulations dynamiques à l'aide de logiciels et outils numériques dédiés
Intégrer l'intelligence artificielle dans le développement des solutions techniques

Concevoir les caractéristiques physiques d'un produit

Transformer les croquis en modèle CAO exploitable pour le prototypage
Intégrer l'économie circulaire dans ses choix (matériaux recyclés et recyclables)
Évaluer la conformité technique des prototypes

Comportementales

S'adapter à des situations diversifiées

Adapter sa méthodologie en fonction du projet et en prenant en compte divers paramètres (budget, clientèle cible, planning, etc.)
Adapter son organisation à la diversité, à l'incertitude et à la complexité des situations
Se montrer agile et proactif dans ses démarches (intrapreneuriat)

Assurer une communication constructive avec l'ensemble des collaborateurs

Transmettre les informations utiles au projet et communiquer avec l'ensemble des collaborateurs concernés
Entretenir des relations constructives pour favoriser la collaboration entre les différents interlocuteurs
Travailler seul ou en équipe grâce à des outils et des méthodes partagées, en réseau et à distance

Faire preuve de créativité, d'inventivité dans son activité

Développer son leadership et croiser son expérience avec d'autres experts pour encourager la recherche de solutions innovantes
Mettre en place une veille et faire preuve de curiosité
Réagir et être force de proposition

Voies d'accès possibles au métier

Liste non exhaustive, à titre indicatif.

Diplômes

  • Diplôme d'Ingénieur- spécialité Data science et intelligence artificielle
  • Diplôme d'Ingénieur- spécialité systèmes d'observation et intelligence artificielle
  • MASTER mention Informatique-Parcours Intelligence artificielle/Intelligence artificielle et apprentissage automatique/Intelligence artificielle et reconnaissance des formes/Intelligence artificielle et robotique/Image et intelligence artificielle/Intelligence artificielle, systèmes et données...
  • MASTER Mathématiques, Vision et Apprentissage ENS Paris-Saclay
  • MASTER Artificial Intelligence & advanced Visual Computing (Polytechnique)
  • Mastère spécialisé - Ingénieur en intelligence artificielle

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