Ingénieur en intelligence artificielle (MS)

Télécom Paris, au sein de l'Institut Mines-Télécom, grande école publique des ministères de l'industrie et des communications électroniques forme, imagine et entreprend pour concevoir des modèles, des technologies et des solutions numériques au service d'une société et d'une économie respectueuses de l'humain et de son environnement. Dans cette optique, la certification Ingénieur en intelligence artificielle (MS) répond aux fortes évolutions technologiques et ainsi au besoin en recrutement de professionnels capables d'élaborer des solutions mettant en oeuvre des processus décisionnels complexes.

En fonction de la taille et de l'activité de l'entreprise ainsi que de son ancienneté, l'ingénieur en intelligence artificielle peut exercer tout ou partie des activités suivantes :

Concevoir un projet intégrant l'intelligence artificielle

L'ingénieur en intelligence artificielle identifie des problématiques business pouvant nécessiter un projet intégrant de l'intelligence artificielle. Il recueille les besoins métiers et détermine les objectifs stratégiques. Il traduit les enjeux métiers en problématiques mathématiques/IA et identifie les enjeux éthiques impliqués. L'ingénieur IA identifie les axes de recherche et de développement d'outils et de méthodologies d'intelligence artificielle. Pour ce faire, il contribue à la définition d'une feuille de route scientifique s'appuyant sur des cas d'usages, identifie les besoins en termes de software et de hardware et réalise une veille scientifique et technologique.

Elaborer des données exploitables pour la solution d'intelligence artificielle

L'ingénieur IA identifie dans un premier temps les données disponibles en sélectionnant des données internes à l'entreprise et en exploitant d'autres sources de données externes dans le but d'apporter un éclairage complémentaire. Les bases de données sont nettoyées et transformées afin de les rendre analysables dans leur forme comme dans leur contenu et une analyse exploratoire de ces données est menée. Ces activités sont réalisées en prenant en compte les enjeux sociaux, économiques, juridiques et éthiques impliqués dans le respect des normes juridiques concernant les données exploitées (RGPD, confidentialité, )

Développer une solution d'apprentissage automatique (machine Learning)

L'ingénieur IA élabore une solution d'apprentissage automatique supervisé, non supervisé ou par renforcement. Pour ce faire, il choisit la fonction de coût et l'algorithme d'apprentissage parmi les cas usuels et combine plusieurs modèles. Il élabore une solution d'apprentissage automatique par renforcement intégrant un processus de décision markovien et en appliquant un algorithme de programmation dynamique. Il élabore une solution d'apprentissage mettant en oeuvre des méthodes de Deep Learning (apprentissage profond) à base de réseaux de neurones. Il intègre notamment des technologies de traitement et de reconnaissance d'image ou de traitement automatique des langues (audio et texte). L'ingénieur IA élabore également une solution d'intelligence artificielle symbolique à partir de règles logiques et applique des méthodes de l'apprentissage automatique dans le contexte de la robotique et de l'interaction homme-robot (HRI). Le professionnel valide la solution par le biais de tests, et optimise la solution développée via un entrainement et une mise à jour du modèle.

Gérer un projet d'intelligence artificielle

L'ingénieur IA coordonne un projet d'intelligence artificielle en participant à la planification précise du projet, en encadrant l'équipe projet en articulant les ressources et en validant les étapes du projet. Le professionnel accompagne également les équipes métiers dans l'appropriation de la solution développée.

Valoriser les résultats du projet d'intelligence artificielle

L'ingénieur IA transpose les résultats en informations opérationnelles et présente les résultats de manière visuelle en s'appuyant notamment sur l'infographie et la visualisation de données afin de rendre les résultats du projet intelligibles pour les profils non techniques. Il assure l'évolution de la solution d'IA dans le temps en détectant les non-conformités afin d'engager des actions correctives et mesure les impacts du projet d'intelligence artificielle en lien avec les orientations stratégiques de l'entreprise.

Secteurs d'activités :

Tous les secteurs d'activités sont potentiellement concernés par l'usage de l'intelligence artificielle dès lors que des solutions de résolution de problèmes complexes s'appuyant sur l'informatique sont à développer. A ce jour, la banque et l'industrie font partie des secteurs qui investissent le plus dans les systèmes d'intelligence artificielle. L'ingénieur en intelligence artificielle peut évoluer au sein de grands groupes, mais également au sein de start-ups : à travers 70 pays plus de 1 550 start-ups sont spécialisées dans le domaine de l'intelligence artificielle avec une levée de fonds de 22 millions de dollars par entreprise en moyenne.

Type d'emplois accessibles :

En fonction des missions qui lui sont confiées, ainsi que de l'entreprise dans laquelle il exerce ses activités, l'Ingénieur en IA peut occuper des postes intitulés :

• Ingénieur intelligence artificielle
• Chef de projet en intelligence artificielle
• Spécialiste en deep learning / machine learning

• Ecole nationale supérieure de techniques avancées
• Institut Mines -Télécom

• Ecole nationale supérieure de techniques avancées

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  17/06/2021		17/06/2024

• Institut Mines -Télécom

  1ère habilitation	Début validité	Fin validité
  17/06/2021		17/06/2024

• Ingénieur en intelligence artificielle (MS)

• 31028 : Intelligence artificielle
• 31025 : Analyse de données

• M1805 - Études et développement informatique

• 326 - Informatique, traitement de l'information, réseaux de transmission des données