Afin d’intégrer la formation Ingénieur en Intelligence Artificielle, il convient d’avoir obtenu un diplôme ou un titre de niveau 6 (équivalent bac+3). Un bon niveau en mathématiques est nécessaire.

De plus, la programmation joue un rôle essentiel dans le développement et la mise en œuvre de tout projet lié à l’intelligence artificielle. Ainsi, une appétence pour la programmation est vivement souhaitée.

Pour les candidats ne présentant pas le niveau de qualification requis, une dérogation est possible sur dossier et test écrit.

Afin de suivre la formation, il est également demandé aux apprenants de détenir un ordinateur avec une connexion internet et une webcam.

La validation des compétences développées au cours de notre formation Ingénieur en Intelligence Artificielle vous permettra de valider l’intégralité de la certification RNCP36129 “Chef de projet en intelligence artificielle” de niveau 7 (équivalent bac+5): délivrée par le Collège de Paris et reconnue par l’Etat, elle constitue un signal fort sur le marché du travail.

Votre formation est intégralement financée par l’OPCO de l'entreprise dans laquelle vous travaillerez en parallèle de votre formation

1. Analyser les besoins : L’ingénieur en IA doit comprendre les objectifs et les besoins spécifiques d’un projet ou d’une entreprise. Cela implique de travailler en étroite collaboration avec les clients, les utilisateurs finaux ou les responsables des départements concernés pour définir les problèmes à résoudre ou les opportunités à exploiter grâce à l’IA.
2. Concevoir et développer des modèles : L’ingénieur en IA est responsable de la conception et du développement de modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et d’ apprentissage profond (deep learning). Cela implique de choisir les bonnes architectures de réseaux neuronaux, d’élaborer des algorithmes appropriés, de sélectionner et de traiter les données nécessaires, et de mettre en place des techniques d’apprentissage et d’optimisation pour entraîner les modèles.
3. Collecte et préparation des données : Les modèles d’IA nécessitent des données de qualité pour apprendre et s’améliorer. L’ingénieur en IA peut être chargé de collecter, nettoyer et préparer les données nécessaires à l’entraînement des modèles. Cela peut impliquer le développement de pipelines de traitement des données, l’utilisation d’outils d’exploration de données et l’application de techniques d’extraction de caractéristiques.
4. Évaluation et optimisation des modèles : Une fois les modèles d’IA développés, l’ingénieur en IA doit les évaluer et les optimiser. Cela implique de mesurer leurs performances, d’identifier les problèmes potentiels, d’ajuster les paramètres des modèles et d’itérer le processus pour améliorer continuellement les résultats.
5. Intégration des modèles dans des systèmes : L’ingénieur en IA doit être capable d’intégrer les modèles d’IA développés dans des systèmes existants ou de construire des applications autonomes basées sur l’IA. Cela peut nécessiter une collaboration étroite avec des développeurs logiciels pour assurer une intégration efficace et une mise en production des modèles.
6. Suivi et maintenance : Une fois les modèles d’IA déployés, l’ingénieur en IA est souvent responsable de surveiller leur performance, de détecter les éventuels problèmes ou dégradations et de les corriger. Cela peut impliquer des mises à jour régulières des modèles, l’ajout de nouvelles données d’entraînement ou l’adaptation des modèles aux nouvelles conditions ou aux nouveaux besoins.

Veille technologique et recherche : Étant donné que le domaine de l’IA est en constante évolution, il est essentiel pour un ingénieur en IA de se tenir informé des dernières avancées technologiques et des recherches en cours. Cela peut impliquer la participation à des conférences, la lecture d’articles scientifiques et la réalisation de projets personnels pour continuer à se former et à progresser.

L’ingénieur en intelligence artificielle ou ingénieur IA est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un ingénieur IA permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

Comme pour le Data Scientist, Data Analyst ou Data Engineer, le salaire auquel peut prétendre un Ingénieur en Intelligence Artificielle varie en fonction de son expérience, de l’entreprise qui l’embauche et de la ville d’exercice de son activité professionnelle.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés.