Devenir Ingénieur en machine learning : métier, études, salaire

Le but du machine learning est de permettre aux machines d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome. Cela se fait en leur fournissant des données sur lesquelles elles peuvent s'entraîner. Les machines peuvent ensuite utiliser ces données pour apprendre à effectuer des tâches telles que la classification, la prédiction et la recommandation.

 Le machine learning permet ainsi de créer des assistants vocaux, des chatbots, de faire des recommandations de produits, des diagnostics médicaux ou encore d'assurer une maintenance prédictive sur des machines industrielles.

L’ingénieur en machine learning travaille au sein d’une équipe pour développer des innovations en lien avec un service ou un produit. Par exemple, il peut développer un modèle de reconnaissance faciale pour une entreprise de sécurité. Il peut aussi créer un modèle de recommandation de produits pour un site de commerce électronique ou encore développer un modèle de diagnostic médical pour un laboratoire de recherche médicale. Dans l’automobile, il cherche à concevoir un modèle de conduite autonome.

 Le point commun de ces projets ? L’ingénieur en machine learning mobilise ses connaissances en mathématiques, statistiques et probabilités pour concevoir et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique.

 Pour y parvenir, il doit sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique qui sont les mieux adaptés au problème à résoudre ou au service à créer. Il doit aussi collecter les données nécessaires pour entraîner les modèles. Il veille à ce que ces données sont fiables et exploitables.

Les missions de l’ingénieur machine learning sont variées, mais elles comprennent généralement les activités suivantes :

•  Collecter et nettoyer les données.

• Sélectionner et mettre en œuvre les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés.

• Entrainer les modèles d'apprentissage automatique.

• Développer des modèles prédictifs.

• Documenter et partager les modèles d'apprentissage automatique.

• Travailler en étroite collaboration avec des experts du domaine concerné (par exemple, médecine, finance, marketing) pour résoudre des problèmes spécifiques ensemble.

• Intégrer les modèles dans des applications ou des systèmes en production, en veillant à ce qu'ils fonctionnent de manière fiable et évolutive.

• Évaluer et améliorer les modèles d'apprentissage automatique.

• Faire de la recherche et de l'innovation dans le domaine de l'apprentissage automatique.

L'ingénieur en machine learning et l'architecte big data sont deux métiers complémentaires qui travaillent ensemble pour exploiter des données. L'ingénieur en machine learning est responsable de l'analyse des données et de la création de modèles d'apprentissage automatique tandis que l'architecte big data est responsable de la collecte, du stockage et du traitement de ces données.

Pour devenir un ingénieur en machine learning compétent, il est essentiel de posséder un solide bagage en mathématiques, statistiques et programmation. Vous devez montrer aussi un goût certain pour la résolution de problèmes.

 Au-delà de ces compétences techniques, la créativité, la curiosité, et la capacité à résoudre des problématiques complexes sont des qualités cruciales pour concevoir des modèles efficaces. Une compréhension approfondie des concepts d'apprentissage automatique, couplée à des compétences en communication pour expliquer les résultats aux non-initiés, complète le profil idéal de cet ingénieur en intelligence artificielle.

 L'adaptabilité et la persévérance sont également importantes pour rester à jour dans un domaine en constante évolution.

Le marché du travail pour les ingénieurs en machine learning est en plein essor. La demande pour ces professionnels est forte dans de nombreux secteurs, tels que la finance, la santé, le e-commerce et les transports. Selon les données de l’OPIIEC, les offres d’emploi ont augmenté de 28 % entre 2022 et 2023.

 Les grandes entreprises de technologie comme Google, Facebook, Microsoft, Amazon, et Apple intègrent l'apprentissage automatique dans de nombreux aspects de leurs produits et services. Ils font ainsi appel à de nombreux profils experts en machine learning.

 Les services Recherche et Développement de nombreuses entreprises ont aussi besoin de professionnels qualifiés en intelligence artificielle (banque, assurance, santé, marketing, industries, etc.)

 De nombreuses start-ups se spécialisent dans des domaines liés à l'apprentissage automatique offrant des opportunités pour les ingénieurs en machine learning de contribuer à des projets novateurs.

 Bon à savoir : les profils talentueux en IA sont recherchés dans le monde entier… De quoi donner des envies d’expatriation !

Selon les données de la plateforme Glassdoor, le salaire moyen d'un ingénieur en machine learning en France en 2023 est d’environ 55 600 € bruts par an. Ce salaire varie en fonction de l'expérience, de la formation et de la taille de l'entreprise dans laquelle l'ingénieur travaille.

 Un ingénieur en machine learning débutant peut espérer un salaire d'environ 35 000 € bruts par an, soit un salaire mensuel brut de 2 900 €.

 Un ingénieur en machine learning expérimenté peut gagner jusqu'à 80 000 € bruts par an, soit plus de 6 600 euros bruts par mois.

Au carrefour de la data science et du data engineering, ce métier requiert une solide formation de niveau bac + 5 en informatique avec une spécialisation en big data ou machine learning. Il peut s’agit d’un parcours en école d’ingénieurs, d’un master universitaire ou encore d’un bachelor.

On peut citer, à titre d’exemples :

•  Master informatique, parcours Machine learning and data mining

• Master informatique, parcours Machine learning pour la science des données

• Master informatique, parcours Apprentissage machine pour la science des données

• Master Électronique, énergie électrique, automatique, parcours Machine learning, communications, and security

• Master Informatique et ingénierie des systèmes complexes, parcours Data science & machine learning

Bon à savoir : il est impératif de maîtriser certains langages de programmation spécifiques, comme Python, C et C++, largement utilisés dans le domaine du machine learning