Les grandes familles de métiers

Ce que vous saurez faire

Distinguez les principaux rôles en IA par leur travail, et non par leur titre. Savoir ce que chaque rôle produit et comment on l’évalue vous aide à choisir un objectif et à comprendre une offre d’emploi.

Avant de commencerCe qu’il faut savoir et avoir sous la mainEnviron 30 minutes

Ce que vous devez savoir

• Les cinq parties d’un produit d’IA, présentées dans L’IA dans les produits de tous les jours : les cinq parties d’un produit d’IA.
• Les mots IA, apprentissage automatique, modèle et inférence, présentés dans L’IA dans les produits de tous les jours : les mots utilisés dans ce cours.

Ce qu’il vous faut

• Votre fichier notes.md dans le dossier ai-career. Vous l’avez créé dans L’IA dans les produits de tous les jours : préparer vos notes de cours. S’il manque, créez-le de nouveau en suivant cette section. Cette leçon ajoute le titre ## Job ads (offres d’emploi).

Évaluer un rôle selon ce qu’il produit

Les titres de postes varient. Dans une entreprise, un « scientifique des données » crée des tableaux de bord. Dans une autre, il entraîne des modèles et les met en production. Cette leçon décrit donc chaque rôle à l’aide de trois questions :

1. Que fait cette personne dans une journée normale?
2. Que produit-elle? Le résultat de son travail permet de reconnaître facilement un rôle.
3. Comment évalue-t-on son travail? Cela vous indique ce qui compte vraiment dans ce rôle.

D’abord, deux autres termes. La science des données utilise les données, les statistiques et l’apprentissage automatique pour répondre aux questions et appuyer les décisions. L’ingénierie de l’IA consiste à créer des produits logiciels à partir de modèles d’IA, souvent entraînés par une autre entreprise.

Six familles de métiers

Ingénieur de données

Les ingénieurs de données rendent les données accessibles, propres et fiables pour les autres.

• Dans une journée normale : connecter une nouvelle source de données, écrire un pipeline qui copie et nettoie les données chaque nuit, réparer un pipeline qui a échoué à 3 h.
• Produit : des pipelines de données et des tables que d’autres personnes utilisent.
• Critères d’évaluation : les données sont-elles correctes, complètes et disponibles à temps? Les pipelines échouent-ils, et à quelle vitesse les répare-t-on?
• Chez Larkfield : rassemble les 40 documents de politiques provenant de trois endroits, conserve seulement les versions actuelles et ajoute automatiquement les nouvelles.

Scientifique des données

Les scientifiques des données répondent aux questions à l’aide de données et mesurent si une solution fonctionne.

• Dans une journée normale : explorer les données, mener une expérience, mesurer les résultats d’un modèle, expliquer les résultats à des personnes non techniques.
• Produit : des analyses, des expériences et une recommandation, par exemple « Ce modèle convient à un projet pilote, sauf pour les questions de remboursement. »
• Critères d’évaluation : les conclusions sont-elles correctes et utiles? Ont-elles permis d’améliorer une décision?
• Chez Larkfield : crée des données de test avec d’anciennes questions et les bonnes réponses, puis mesure la fréquence des réponses correctes de l’assistant.

Ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs en apprentissage automatique entraînent des modèles et assurent leur fonctionnement fiable pour de vrais utilisateurs.

• Dans une journée normale : préparer les données d’entraînement, entraîner et comparer des modèles, préparer un modèle pour sa distribution, configurer la surveillance.
• Produit : un modèle entraîné qui fonctionne en production, avec des tests et une surveillance. La production est le système réel dont dépendent les utilisateurs, contrairement à une expérience sur un seul ordinateur portable.
• Critères d’évaluation : le modèle est-il exact, rapide et stable en production? Peut-on l’entraîner de nouveau sans risque?
• Chez Larkfield : ce rôle n’est pas nécessaire pour la première version, car l’assistant utilise un modèle de langage entraîné par une autre entreprise. Si Larkfield entraîne plus tard son propre classificateur de billets de soutien, un ingénieur en apprentissage automatique le crée.

Ingénieur en IA

Les ingénieurs en IA créent des fonctionnalités d’application à partir de modèles d’IA.

• Dans une journée normale : écrire les instructions reçues par le modèle, connecter le modèle aux données et aux outils, gérer les erreurs et les mauvaises réponses, mesurer le coût et la vitesse.
• Produit : une fonctionnalité d’IA dans un produit, par exemple le panneau de réponse dans l’outil de soutien.
• Critères d’évaluation : la fonctionnalité répond-elle aux besoins des utilisateurs, avec des réponses correctes, un coût acceptable et un résultat sûr quand le modèle se trompe?
• Chez Larkfield : crée l’assistant : la recherche dans les documents, les instructions au modèle, les liens vers les sources.

Architecte de solutions

Les architectes de solutions conçoivent l’assemblage de toutes les parties avant que l’équipe les crée.

• Dans une journée normale : dessiner la conception, comparer les options et leurs coûts, vérifier les exigences de sécurité et les obligations légales, parler avec chaque équipe concernée.
• Produit : un document de conception et des décisions, par exemple « L’assistant fonctionne dans notre compte infonuagique et utilise un fournisseur de modèles avec qui nous avons un contrat. »
• Critères d’évaluation : le système respecte-t-il ses exigences de coût, de sécurité et de croissance? A-t-on évité des problèmes coûteux dès le départ?
• Chez Larkfield : décide où fonctionne l’assistant, comment il se connecte à l’outil de soutien et combien il peut coûter chaque mois.

Chercheur

Les chercheurs inventent de nouvelles méthodes et prouvent qu’elles fonctionnent.

• Dans une journée normale : lire des articles de recherche, concevoir des expériences, mener de nombreuses expériences, écrire des articles.
• Produit : une nouvelle méthode ou un nouveau modèle, avec des preuves de son amélioration.
• Critères d’évaluation : l’idée est-elle nouvelle et correcte? D’autres chercheurs l’utilisent-ils?
• Chez Larkfield : aucun. Larkfield utilise des méthodes et des modèles créés ailleurs par des chercheurs. La plupart des entreprises ressemblent à Larkfield. Les postes de recherche se trouvent surtout dans les grandes entreprises technologiques, les laboratoires d’IA et les universités. Beaucoup exigent un doctorat.

Les liens entre les résultats du travail

Le résultat du travail de chaque rôle sert de point de départ à un autre. La conception de l'architecte façonne tout le système.

Description textuelle du diagramme

• Les données propres de l’ingénieur de données vont au scientifique des données et à l’ingénieur en apprentissage automatique.
• La recommandation du scientifique des données aide l’ingénieur en apprentissage automatique à décider quoi créer.
• Le modèle entraîné de l’ingénieur en apprentissage automatique va à l’ingénieur en IA.
• Les méthodes et modèles du chercheur vont aux ingénieurs en apprentissage automatique et, par les fournisseurs de modèles, aux ingénieurs en IA.
• La fonctionnalité de l’ingénieur en IA va aux utilisateurs.
• La conception de l’architecte de solutions est le plan que les autres suivent.

Rôle	Principal résultat du travail	Programmation	Mathématiques et statistiques
Ingénieur de données	Pipelines de données et tables	Beaucoup : SQL et Python chaque jour	Un peu
Scientifique des données	Analyses et recommandations	Moyennement : Python et SQL pour l’analyse	Beaucoup
Ingénieur en apprentissage automatique	Modèles en production	Beaucoup : Python et logiciels en production	Moyennement à beaucoup
Ingénieur en IA	Fonctionnalités d’IA dans un produit	Beaucoup : logiciels d’application	Un peu à moyennement
Architecte de solutions	Conceptions et décisions	Moyennement : lit du code, en écrit un peu	Un peu
Chercheur	Nouvelles méthodes, avec des preuves	Beaucoup : code pour les expériences	Beaucoup, de niveau avancé

Dans les petites entreprises, une personne occupe souvent deux ou trois de ces rôles. Dans les grandes entreprises, chaque rôle peut correspondre à une équipe entière.

Exercice guidé : lire une offre d’emploi

Voici un exemple détaillé. Cette offre fictive porte le titre « Scientifique des données » :

Vous créerez et entretiendrez nos pipelines de données nocturnes en SQL et Python. Vous vous assurerez que les tables de ventes sont correctes et disponibles à temps pour l’équipe d’analytique. Une expérience des entrepôts de données infonuagiques est un atout.

Ignorez le titre et regardez le travail : pipelines, tables correctes, disponibilité à temps pour les autres. C’est un poste d’ingénieur de données. Une personne qui postule parce qu’elle veut mener des expériences sera déçue.

À vous maintenant d’en analyser deux. Écrivez vos réponses dans notes.md, sous ## Job ads.

1. Lisez les offres A et B ci-dessous.
2. Pour chacune, écrivez la famille de métiers qui correspond au travail.
3. Écrivez les mots de l’offre qui vous ont guidé.

A — « Spécialiste en IA » : Vous ajouterez une aide à la rédaction par IA à notre application client. Vous connecterez l’application à un fournisseur de modèles, puis écrirez et testerez les instructions du modèle. Vous vous assurerez que la fonctionnalité gère bien les réponses incorrectes ou lentes.

B — « Analyste en apprentissage automatique » : Vous étudierez pourquoi les clients annulent leurs abonnements. Vous analyserez nos données, testerez quels facteurs comptent et présenterez vos conclusions à l’équipe de direction chaque mois.

Afficher les réponses

• A est un poste d’ingénieur en IA. Les mots : « ajouterez … à notre application client », « connecterez l’application à un fournisseur de modèles », « gère bien les réponses incorrectes ou lentes ». Le résultat du travail est une fonctionnalité dans un produit.
• B est un poste de scientifique des données. Les mots : « analyserez », « testerez quels facteurs comptent », « présenterez vos conclusions ». Le résultat du travail est une analyse et une recommandation, pas un système.

Erreur courante

Choisir un rôle selon son titre

Symptôme : vous postulez à des postes d’« ingénieur en IA », mais les entrevues portent sur des sujets que vous n’avez pas préparés. Ou vous obtenez un poste et le travail quotidien ne correspond pas à vos attentes.

Cause : les entreprises utilisent les titres différemment. Le titre vous renseigne peu. La liste des tâches vous renseigne beaucoup.

Solution :

1. Pour chaque offre, soulignez les verbes : créer, analyser, entretenir, présenter, concevoir.
2. Demandez-vous : « Que produit cette personne? »
3. Associez ce résultat à une famille de cette leçon. Postulez si c’est le résultat que vous voulez produire.

Vérifiez votre compréhension

L'assistant de Larkfield fonctionne bien dans les tests, mais chaque réponse coûte trop cher et prend 15 secondes. Quel rôle doit corriger cela, et quel rôle aurait dû le prévoir?

Afficher la réponse

L’ingénieur en IA corrige le problème, car le coût et la vitesse de la fonctionnalité font partie de son travail. Par exemple, il envoie moins de texte au modèle ou utilise un modèle plus petit. L’architecte de solutions aurait dû le prévoir, car la conception comprend une limite de coût mensuel. Une conception sans estimation des coûts est incomplète.

Vérifiez votre compréhension

Pourquoi Larkfield n'a-t-elle aucun chercheur, et que vous apprend ce fait sur la plupart des emplois en IA?

Afficher la réponse

Larkfield utilise des modèles et des méthodes créés par d’autres. Elle n’a pas besoin d’inventer une nouvelle méthode pour résoudre son problème. La plupart des entreprises sont dans cette situation. La plupart des emplois en IA visent donc à bien utiliser l’IA : données, modèles en production, fonctionnalités, conception et évaluation. La recherche est une voie réelle, mais elle représente une petite partie du marché du travail.

Récapitulatif

• Évaluez un rôle selon ce qu’il produit et ses critères d’évaluation, pas selon son titre.
• Les ingénieurs de données produisent des données fiables. Les scientifiques des données produisent des analyses et des recommandations. Les ingénieurs en apprentissage automatique produisent des modèles en production. Les ingénieurs en IA produisent des fonctionnalités d’IA. Les architectes de solutions produisent des conceptions. Les chercheurs produisent de nouvelles méthodes.
• Le résultat du travail de chaque rôle sert de point de départ à un autre.
• La plupart des entreprises utilisent l’IA. Peu l’inventent, donc la recherche représente une petite partie du travail en IA.

Ensuite, vous découvrirez les rôles qui entourent ces six familles : analytique, produit, évaluation et gouvernance. Vous verrez aussi combien de code chacun exige.

Leçon suivante : Voies techniques et voies connexes