Formation continue | Carrière | Réseautage

Machine learning engineer : un métier plein d’avenir

Quels sont les emplois dont l’avenir est assuré ? Au cours des prochaines semaines, nous vous présenterons régulièrement des métiers passionnants qui seront toujours plus demandés. Aujourd’hui, nous vous faisons découvrir la profession de machine learning engineer : vous trouverez dans cet article tout ce qu’il faut savoir avant de vous lancer dans ce métier.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Grâce au machine learning (ML, appelé aussi en français l’apprentissage automatique), les machines devraient être non seulement capables d’apprendre de manière indépendante, mais aussi de s’adapter par elles-mêmes à des nouvelles situations et d’atteindre de meilleurs résultats. Le terme « machine » désigne ici principalement les logiciels, qui interviennent par exemple dans les plateformes d’e-commerce ou les systèmes robotisés.

Avec l’aide de l’apprentissage automatique, les logiciels ne doivent plus seulement exécuter leurs tâches de la manière dont ils ont été programmés : ils peuvent fonctionner de manière flexible et s’adapter à différentes situations. Ils sont donc capables de reconnaître les « pannes » et de réagir de manière adéquate. En pratique, les processus d’apprentissage automatique peuvent par exemple être utilisés dans des usines : des capteurs signalent des pièces défectueuses ou d’autres problèmes au système d’exploitation, qui peut alors dévier ces pièces ou arrêter la fabrication.

Quelles sont les tâches des machine learning engineers ?

Les machine learning engineers doivent avant tout posséder des connaissances dans les domaines de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle (AI). Ils-elles doivent également avoir une affinité pour la programmation. Avant toute chose, il est important de bien distinguer le rôle de machine learning engineer de celui de data scientist ou de data analyst, car il arrive encore qu’on les confonde. Un-e data analyst rassemble, structure et analyse différentes données, et utilise divers outils d’analyse automatique pour repérer des liens et en tirer des enseignements. Il-elle présente ensuite ses observations à une équipe ou à la direction de l’entreprise, pour que celles-ci puissent prendre des décisions adéquates.

Les machine learning engineer sont plutôt responsables de la mise en place de l’apprentissage automatique et de son utilisation dans l’entreprise. Ils-elles doivent avant tout s’assurer que les logiciels automatiques travaillent avec les bons algorithmes, que tous les modules d’une certaine plateforme fonctionnent correctement et que leurs résultats sont précis. Ils-elles agissent souvent comme intermédiaires entre le génie logiciel et la science des données. Ils-elles travaillent aussi avec des outils big data et des cadres de programmation pour développer des modèles à partir de données brutes. Les tâches des machine learning engineers sont donc très diversifiées : elles comprennent notamment l’optimisation continue des modèles d’apprentissage automatique, l’analyse de larges volumes de données complexes, l’adaptation de modèles de données théoriques à des modèles de production, ainsi qu’une participation continue aux divers processus.

Quelle est la formation requise pour ce métier ? Et quels sont les prérequis ?

La demande pour des spécialistes bien formés est très forte dans ce domaine. Comme la distinction entre data analyst et machine learning engineer n’est pas toujours très claire en pratique, de nombreuses entreprises attendent de ces spécialistes qu’ils-elles soient expert-e-s dans tous les domaines qui touchent à l’AI. Pour y arriver, des formations complémentaires sont généralement indispensables.

Les diplômé-e-s en informatique ont de bons atouts, surtout s’ils-elles se sont spécialisé-e-s dans l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Très souvent, le machine learning engineering est une spécialisation ou un domaine entier d’étude en master d’informatique. Cette matière est par exemple enseignée dans des cours de big data management, de computational science, de data science, ou encore de data engineering et de data analytics.

Les diplômé-e-s en informatique de gestion, en mathématiques ou en statistiques sont également d’excellents candidat-e-s, s’ils-elles ont suivi une formation complémentaire spécialisée. Même si deux ou trois ans d’expérience professionnelle sont un atout, les jeunes diplôm-é-s qui disposent des compétences et des connaissances exigées sont également intéressants pour les recruteurs.

Derrière chaque modèle ou algorithme se cachent des calculs mathématiques et statistiques complexes : toute personne qui aimerait se lancer dans la carrière de machine learning engineer doit alors disposer de connaissances approfondies en mathématiques et en statistiques. De plus, elle doit aussi posséder des soft skills particulières, notamment de bonnes compétences linguistiques et communicationnelles : elle doit être capable de discuter aisément de thèmes complexes avec des experts d’autres domaines spécialisés ou d’autres secteurs.

Quelles sont les perspectives professionnelles ?

Les machine learning engineers disposent de connaissances complètes qu’ils-elles peuvent utiliser pour travailler avec les systèmes d’AI les plus divers, dans pratiquement tous les secteurs. Les parcours professionnels sont nombreux.

Ils-elles peuvent par exemple mettre en place une application de commerce électronique pour un service de livraison ou un système de contrôle à distance des machines pour une usine. Ou ils-elles peuvent créer un système d’IA pour des opérateurs de trottinettes électroniques grâce auquel ces derniers pourraient savoir quelles sont les heures où il y a le plus d’utilisateurs et quels sont les chemins les plus fréquentés. Ainsi, il est plus facile de réguler la circulation et d’éviter les pics de fréquentation et les bouchons. L’apprentissage automatique peut aussi jouer un rôle décisif dans les diagnostics médicaux.

Médecine, industrie, commerce de détail en ligne, secteur public ou transports… Il n’existe pratiquement aucun secteur sur lequel l’apprentissage automatique n’aura pas une influence majeure.