Qu’est-ce qu’un développeur d’IA ?

Par exemple, un développeur d’IA travaillant sur un chatbot de traitement automatique du langage naturel (TAL) pour une société financière commence sa journée en examinant les journaux qui suivent la façon dont le chatbot a traité les demandes des clients. Il recherche les schémas présents dans le comportement des utilisateurs et ajuste la logique du chatbot ou les composants d’IA pour améliorer la précision. Supposons que le chatbot ait du mal à répondre aux questions vagues liées aux comptes. Dans ce cas, le développeur d’IA peut modifier l’intégration du modèle avec un système de génération augmentée par récupération (RAG) pour extraire des informations plus pertinentes de la base de données de l’entreprise.

Tout au long de la journée, le développeur d’IA améliore les réponses du chatbot en ajustant la logique des prompts, en affinant les appels à l’interface de programmation des applications (API) ou en intégrant un module d’analyse des sentiments afin de mieux évaluer la satisfaction des clients. Il peut également optimiser les performances du chatbot en affinant son interaction avec les services d’IA basés sur le cloud ou en améliorant sa capacité à transmettre les problèmes non résolus à un représentant humain. Contrairement à un ingénieur en machine learning, qui se consacre à l’entraînement du modèle ou à la modification de la structure du réseau de neurones, le développeur d’IA veille à ce que le modèle interagisse correctement avec les autres composants et soit aligné sur les objectifs métier.

Les développeurs d’IA collaborent fréquemment avec les développeurs de logiciels, les chefs de produit et les data scientists pour améliorer les fonctionnalités alimentées par l’IA. Ils réalisent des tests, surveillent la performance de l’IA dans les environnements de production et affinent les modèles pour en améliorer la précision et l’efficacité.

Un bon développeur d’IA possède des compétences technique et non techniques. Les développeurs d’IA collaborent étroitement avec les ingénieurs en traitement du langage et en IA, et doivent connaître les bases de ces domaines.

Les développeurs d’IA doivent maîtriser les langages de programmation tels que Python, Java et C++. Python est largement utilisé en raison de ses bibliothèques étendues de machine learning et d’apprentissage profond telles que TensorFlow, PyTorch et sci-kit-learn. Java est couramment employé pour le traitement du big data et les logiciels d’IA d’entreprise, tandis que C++ est préféré pour les tâches de calcul haute performance.

Les développeurs d’IA doivent connaître l’architecture logicielle, les outils de contrôle de version (comme Git et GitHub) et les bonnes pratiques en matière de gestion des projets de développement d’IA. Une expérience en matière de cadres du développement Web et d’intégration des API est également nécessaire, notamment pour déployer les modèles d’IA dans des applications réelles.

Les développeurs d’IA doivent comprendre les modèles de machine learning et les architectures d’apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support. Une bonne connaissance de la modélisation prédictive est nécessaire pour développer des systèmes d’IA qui reconnaissent les schémas, classifient les données et génèrent des réponses intelligentes. Bien que ces systèmes soient traditionnellement du ressort de l’ingénieur en machine learning, les développeurs d’IA doivent en connaître les bases. Les développeurs doivent également explorer l’IA générative, qui alimente ChatGPT ainsi que d’autres outils d’IA textuels.

Les développeurs doivent être compétents en analyse de données, en nettoyage et en techniques de prétraitement des données, y compris le travail avec des jeux de données structurées et non structurées, la visualisation des données et l’usage de bases de données SQL et NoSQL. Bien que certaines de ces tâches puissent être plus adaptées à un data scientist, les développeurs d’IA doivent en maîtriser les bases.

Les développeurs d’IA doivent faire preuve d’une solide capacité à résoudre les problèmes pour relever les défis complexes liés à la conception et à l’optimisation des systèmes d’IA. Ils doivent être capables d’analyser les résultats générés par l’IA, d’identifier et de résoudre les erreurs et d’affiner les modèles de machine learning. Leur esprit critique leur permet de prendre des décisions éclairées pour ce qui est des architectures d’IA et des algorithmes de machine learning.

Le développement d’IA ne consiste pas seulement à écrire du code. Cela demande aussi de la créativité. Les développeurs d’IA doivent concevoir des solutions qui améliorent l’automatisation, l’analyse prédictive et la prise de décision dans les secteurs de la santé, de la finance et de la robotique. Allier compétences techniques et résolution créative de problèmes s’avère indispensable pour innover afin de créer de nouvelles applications de vision par ordinateur et d’optimiser les logiciels d’IA.

Entre nouvelles percées et technologies émergentes, l’IA est un domaine en rapide évolution. Pour rester compétitifs, les développeurs doivent se tenir informés des avancées en matière de machine learning, d’apprentissage profond et d’IA générative. Cette formation continue consiste à lire les publications scientifiques en la matière, à participer aux activités des communautés autour de l’IA, à suivre des cours en ligne et à explorer les logiciels d’IA. Explorer des plateformes telles que OpenAI, Hugging Face et Kaggle permet aux développeurs d’affiner leurs compétences techniques et de rester à la pointe de l’IA.

Devenir développeur d’IA demande un parcours professionnel structuré, qui associe formation, expérience pratique et développement continu des compétences.

Formation et parcours universitaire

Un diplôme en informatique, en intelligence artificielle, en science des données, en statistiques ou dans un domaine connexe permet d’acquérir les connaissances requises pour exercer le métier de développeur d’IA. Bon nombre d’universités proposent désormais des programmes spécialisés de machine learning, d’apprentissage profond et de TAL. Les diplômes supérieurs, tels qu’un master en IA ou en science des données, permettent de renforcer la maîtrise de l’IA générative, des big data et de l’apprentissage par renforcement. Cependant, avoir une expérience et un portfolio solides peut s’avérer tout aussi important qu’un diplôme.

Développer ses compétences en programmation et en machine learning

Les développeurs d’IA doivent maîtriser les langages de programmation pour construire et déployer les modèles de machine learning. Comprendre les techniques de machine learning et d’apprentissage profond est essentiel pour le développement d’IA. Les développeurs débutants commencent par acquérir les bases de l’apprentissage supervisé, non supervisé et de l’apprentissage par renforcement, avant de s’attaquer à des sujets plus avancés tels que les réseaux de neurones profonds et les architectures de type transformer.

Acquérir une expérience pratique grâce aux projets

L’expérience pratique est importante pour être un bon développeur d’IA. Travailler sur des projets d’IA concrets permet d’améliorer sa capacité à résoudre les problèmes et d’appliquer efficacement ses connaissances théoriques. Voici quelques exemples de projets d’IA :

• Développer un modèle pour prédire le cours des actions grâce aux données historiques du marché
• Créer une application de santé optimisée par l’IA pour classer les images médicales
• Construire un chatbot TAL avec les modèles GPT d’OpenAI ou ChatGPT pour le service client
• Concevoir un pipeline de big data pour détecter les fraudes dans les transactions financières

Découvrir les cadres d’IA et les outils de développement

Une bonne connaissance des cadres et des outils de développement de l’IA est requise. En voici les plus courants :

• TensorFlow et PyTorch pour la construction et l’entraînement des réseaux de neurones
• Hugging Face pour travailler avec les modèles de TAL et l’IA générative
• scikit-learning pour mettre en œuvre les algorithmes de machine learning traditionnels
• Docker et Kubernetes pour déployer des applications d’IA dans des environnements évolutifs
• GitHub pour le contrôle de version et la collaboration autour des projets logiciels d’IA open source

Créer un portefeuille et contribuer à des projets open source

Un portefeuille solide démontre des compétences et une expérience pratique. Les développeurs d’IA utilisent couramment GitHub pour présenter projets et déploiement de l’IA. Contribuer à des projets d’IA open source est également bénéfique, puisque cela permet de collaborer avec des experts du secteur tout en acquérant de bonnes pratiques en matière de gestion de projet et d’ingénierie logicielle.

Obtenir des certifications en IA et développer ses compétences

Les certifications valident les connaissances et aident les développeurs d’IA à se démarquer sur le marché du travail. Les certifications reconnues par le secteur couvrent les concepts essentiels de l’IA et du machine learning, notamment l’IA générative, les réseaux de neurones et les applications de l’IA dans le domaine des affaires. En voici quelques exemples :

• Certified Artificial Intelligence Scientist (CAIS)
• Ingénieur en intelligence artificielle
• Certification en développement Tensorflow
• Microsoft Azure AI Engineer Associate
• Certificat professionnel IBM AI Engineering

Connaître les recherches en matière d’IA et les tendances du secteur

L’IA est un domaine en rapide évolution, qui ne cesse de voir émerger de nouvelles technologies. Les développeurs doivent se tenir informés des avancées en matière de machine learning, d’apprentissage profond et d’IA générative. Lire les publications scientifiques en matière d’IA, participer à des conférences du secteur et explorer les nouveaux logiciels d’IA permet aux professionnels de rester compétitifs. En outre, des plateformes en ligne telles que Kaggle, Stack Overflow et LinkedIn permettent de réseauter et d’échanger autour des bonnes pratiques en matière de développement d’IA.

Des outils tels que ChatGPT, GPT-4 et Stable Diffusion ont élargi les capacités des applications d’IA, automatisant la création de contenu, accélérant le développement de logiciels et transformant la manière dont les entreprises interagissent avec l’IA. Pour les développeurs d’IA, les modèles génératifs offrent de nouvelles possibilités d’ajustement, de personnalisation et d’intégration dans les systèmes d’entreprise. De plus, des données indiquent que les assistants de code d’IA contribuent également à améliorer la satisfaction des développeurs dans leur travail.

Dans le même temps, les plateformes de développement d’IA low code et no-code rendent l’IA plus accessible à ceux qui n’ont pas de solides compétences en programmation. Des services tels que Google AutoML, Microsoft Azure AI et IBM watsonx permettent aux utilisateurs de créer, d’entraîner et de déployer des modèles de machine learning grâce à des interfaces intuitives et des modèles prédéfinis. Ces plateformes simplifient le développement des modèles et accélèrent le prototypage, ainsi que l’intégration dans les workflows existants.

Si les outils low code permettent de rationaliser le développement, ils n’offrent pas la flexibilité nécessaire pour créer des applications d’IA complexes qui allient architecture spécialisée, optimisation haute performance et adaptation au domaine.

Dans un contexte où les entreprises sont toujours plus nombreuses à mettre en œuvre des modèles de machine learning et à utiliser les big data, la demande en développeurs d’IA ne cessera d’augmenter. Dans le domaine médical, l’IA facilite le diagnostic, la découverte de nouveaux médicaments et le suivi des patients. Concernant le commerce, l’IA personnalise l’expérience d’achat et optimise les chaînes d’approvisionnement. L’analyse prédictive optimisée par l’IA aide les entreprises à anticiper les tendances du marché et à assurer une prise de décision proactive. Même les outils de gestion de projet intègrent l’IA pour optimiser les workflows et améliorer la productivité.

Cette adoption généralisée fait que les entreprises ont besoin de développeurs d’IA qualifiés pour concevoir et gérer des systèmes d’IA de pointe. Les développeurs spécialisés en algorithmes de machine learning, en IA générative et en big data sont particulièrement demandés, car les entreprises cherchent à utiliser l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel.

En 2024, le marché mondial de l’IA était évalué à environ 233,46 milliards de dollars américains. Selon les projections pour 2025 et au-delà, la taille du marché devrait atteindre 243,70 à 294,16 milliards de dollars américains¹. Les prévisions pour 2030 anticipent une expansion du marché, soit 826,70 à 1 811,75 milliards de dollars, pour approcher les 1 000 milliards d’ici 2027, selon certaines estimations².  

Par conséquent, la demande en spécialistes de l’IA devrait augmenter de manière significative. Les entreprises peinent à trouver des professionnels qui possèdent les compétences en programmation et l’expérience en gestion de projet nécessaires pour piloter leurs initiatives en matière d’IA. Alors que l’on craint un remplacement des métiers par l’IA, le Forum économique mondial³ estime, au contraire, que l’IA pourrait créer 97 millions de nouveaux emplois dans le monde et que les développeurs d’IA joueront un rôle clé dans cette évolution.

Les développeurs d’IA assurent la mise en œuvre des fonctionnalités pilotées par l’IA au niveau des applications, intègrent les modèles de machine learning et écrivent le code nécessaire pour déployer les fonctionnalités d’IA au sein des logiciels. Leur rôle consiste souvent à créer des applications alimentées par l’IA pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises et des consommateurs.

Les ingénieurs en IA, quant à eux, se concentrent sur les aspects plus larges de l’ingénierie et du déploiement des systèmes d’IA. Il s’agit notamment de concevoir des architectures évolutives, de gérer l’infrastructure cloud, d’optimiser les modèles pour améliorer la performance et d’assurer une intégration sans heurts des systèmes d’IA dans les environnements d’entreprise. Les ingénieurs en IA travaillent généralement sur le pipeline MLOps (Machine Learning Operations), chargés de déployer, de surveiller et de gérer efficacement les modèles.

Principales distinctions :

• Développeur d’IA : chargé principalement du codage, des tests et de l’intégration des modèles d’IA dans les applications. Il maîtrise des langages de programmation tels que Python et Java, et possède une bonne connaissance des cadres de machine learning.
• Ingénieur en IA : chargé de l’ingénierie, de l’optimisation et du déploiement des systèmes d’IA. Compétences requises : cloud computing, gestion des infrastructures et évolutivité des systèmes.

Les développeurs de logiciels créent des applications à usage général, en s’appuyant sur des langages de programmation et des cadres pour développer des produits logiciels qui peuvent ou non inclure des fonctionnalités d’IA.

Les développeurs d’IA sont spécialisés dans la création et la mise en œuvre des solutions optimisées par l’IA. Leur travail consiste à intégrer les modèles de machine learning, à développer des fonctionnalités alimentées par l’IA et à affiner les algorithmes d’IA utilisés par les applications. Les développeurs de logiciels intègrent les technologies d’IA dans leurs projets, tandis que les développeurs d’IA sont chargés de concevoir, d’optimiser et de déployer les modèles d’IA.

Principales distinctions :

• Développeur de logiciels : il travaille sur un large éventail d’applications, notamment le développement Web, les applications mobiles et les logiciels d’entreprise. Il peut utiliser des outils d’IA, mais il n’est pas spécialisé dans le développement de modèles d’IA.
• Développeur d’IA : spécialiste des applications d’IA chargé d’intégrer et de mettre en œuvre des modèles d’IA et des algorithmes pour améliorer les fonctionnalités des logiciels.