Ingénieur en Systèmes d’Information et de Connaissances
L’ingénieur en système d’information et de connaissance c’est un ingénieur en système d’information et d’intelligence artificielle IA. L’ingénieur en intelligence artificielle conçoit des programmes informatiques capables de raisonner comme l’homme afin de répondre à des tâches complexes. Chercheur et informaticien de haut niveau (bac + 5 minimum avec expérience), l’ingénieur en IA peut travailler pour des domaines d’activité très divers.Description métier
L’ingénieur en intelligence artificielle est à la fois un chercheur et un informaticien. Il met au point des programmes informatiques capables de réfléchir et d’effectuer des tâches effectuées par l’homme.
L’ingénieur en intelligence artificielle analyse dans un premier temps le fonctionnement du cerveau humain sur un problème donné. Il conçoit ensuite des programmes informatiques complexes et novateurs permettant de décoder et d’analyser des données qu’aucun autre système informatique ne traitait auparavant.
Les applications de l’intelligence artificielle sont multiples et quasi infinies : traitement d’image et de vidéos, applications liées au langage, analyses prédictives, les jeux, l’automatisation, les robots, la santé et la bio-informatique…
Ces applications croisent de multiples technologies : Web Crawling, le Data mining, la Data Science, le Machine Learning ou le Deeplearning … que l’ingénieur IA se doit de maîtriser.
D’ores et déjà l’IA fait partie de notre quotidien (assistant personnel, smartphone à reconnaissance faciale…) et du monde de l’entreprise (chatbot, maintenance des installations, etc.).
Et son développement devrait se poursuivre, s’intensifier grâce au big data, aux performances sans cesse accrues de nos ordinateurs et des algorithmes. Selon Statista (site d’études de marché), les investissements phares de l’IA porteront d’ici 2025 sur les applications de reconnaissance des images, l’utilisation d’algorithmes pour améliorer les performances financières et le traitement des données médicales. L’ingénieur en IA a donc de beaux jours devant lui.
L‘ingénieur en intelligence artificielle est employé par des SSII ou des sociétés informatiques, mais également par des entreprises évoluant dans les domaines de l’armement, de la production industrielle, de la sécurité, des automatismes.
Disposant de compétences informatiques élevées notamment en développement, l’ingénieur en IA doit avoir aussi un très bon relationnel et un bon esprit d’équipe. En effet, la recherche en IA n’est pas un travail en solitaire. Elle s’effectue sur le long cours avec des profils très divers et aguerris (statisticien, automaticien, expert, linguiste, ergonome, etc. ). L’ingénieur en IA doit être capable de fédérer et de composer avec tous ces professionnels, de les écouter et d’obtenir les conseils nécessaires pour faire avancer son projet.
Parallèlement, le métier d’ingénieur en IA nécessite aussi de s’auto-former en permanence pour tenir compte de l’avancée des technologies et de l’évolution des usages.
MACHINE LEARNING:
Le Machine Learning ou apprentissage automatique est de plus en plus utilisé par les entreprises de tous les secteurs. Cette sous-catégorie d’intelligence artificielle permet aux ordinateurs d’apprendre à effectuer une tâche et de progresser de façon autonome sans avoir besoin d’être programmées à cet effet. Cependant, pour que cette révolution soit possible, il est nécessaire de développer des algorithmes permettant aux machines d’apprendre par elles-mêmes. C’est l’un des rôles du Machine Learning Engineer ou Ingénieur en Machine Learning. En plus de cette tâche, qu’il partage avec le Data Scientist, le Machine Learning Engineer est aussi responsable de la mise en production (industrialisation) des modèles d’intelligence artificielle. Cet expert a donc la double casquette de scientifique des données et de développeur logiciel.BIG DATA & DATA SCIENTIST:
Lessor du Big Data a entraîné la naissance de nombreux nouveaux métiers. Pour collecter, analyser et exploiter des données afin de stimuler leur croissance et d’aiguiller leurs stratégies, les entreprises de tous les secteurs ont besoin de professionnels qualifiés. Parmi les profils en mesure d’accomplir ces tâches, de Data Scientist Engineer. L’.ingénieur est chargé de la gestion, de l’analyse et de l’exploitation des données massives au sein d’une entreprise, le Data Scientist est l’évolution du Data Analyst à l’ère du Big Data compétences nécessaires: Les métiers du Big Data requièrent des prédispositions et des talents spécifiques, mais aussi et surtout une passion et des compétences pointues. Ces compétences peuvent être acquises au sein de notre formationA Savoir:
Il est essentiel pour un Data Scientist d’avoir au minimum des notions de calculs statistiques. Ces connaissances lui permettront de déterminer la bonne technique d’approche et d’analyse pour chaque donnée.- En complément des outils analytiques, connaitre quelques méthodes de
Débouchés Rrofessionnels:
- Ingénieur d’études
- Ingénieur de développement
Débouchés académigues:
- Recherches , Doctorat & PHD.
Plan d’études
Français
العربية
简体中文
Nederlands
English
Deutsch
Italiano
Português
Русский
Español