Fiche métier : ingénieur machine learning ou deep learning
L’ingénieur machine learning (ou deep learning) est un expert de l’intelligence artificielle spécialisé dans la conception, l’entraînement et le déploiement de modèles capables d’apprendre automatiquement à partir de données. Il développe des algorithmes prédictifs et des réseaux de neurones pour résoudre des problématiques complexes telles que la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel, la recommandation ou la détection de fraudes. À la croisée de la data science, du développement logiciel et des mathématiques appliquées, ce métier requiert une forte maîtrise des statistiques, de la programmation (Python, frameworks IA) et des environnements cloud. Très recherché dans les secteurs de la tech, de l’industrie, de la finance ou de la santé, l’ingénieur machine learning joue un rôle clé dans la transformation numérique et l’innovation par l’IA.
Qu’est-ce qu’un ingénieur en machine learning ?
Le machine learning engineer est un spécialiste de l'informatique et des mathématiques dont la mission principale est de concevoir, développer et maintenir des systèmes d’apprentissage automatique en production.
Contrairement au data scientist, souvent plus concentré sur l'analyse exploratoire et la modélisation statistique en phase de recherche, l'ingénieur machine learning se focalise sur l'industrialisation.
En effet, il opérationnalise les modèles pour qu'ils fonctionnent de manière fiable, scalable et sécurisée, au service d'une application ou d'un produit. Il est ainsi le garant du cycle de vie complet du modèle, de sa mise en production à son monitoring.
Ce métier incarne donc la rencontre entre le génie logiciel et la science des données.
Quelle est la différence entre machine learning et deep learning ?
Pour bien comprendre le périmètre du métier, il est essentiel de distinguer deux concepts imbriqués. Le machine learning, ou apprentissage automatique, est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche. De son côté, le deep learning, ou apprentissage profond, est une branche spécifique du machine learning qui utilise des réseaux neuronaux artificiels complexes, inspirés du cerveau humain. Ces réseaux de neurones, composés de nombreuses couches, excellent particulièrement dans le traitement de données non structurées comme les images, le son ou le texte, dit langage naturel.
| Critère | Machine Learning | Deep Learning |
Type de données | Données souvent structurées, nécessitant un feature engineering important | Données structurées ou non (images, textes, sons) |
Modèles | Algorithmes plus classiques (régression, arbres de décision, SVM) | Réseaux neuronaux profonds (CNN, RNN, Transformers) |
Volume de données | Peut fonctionner avec des jeux de données plus modestes | Requiert un volume de données très importants |
Besoins en calcul | Modérés à importants | Très élevés, nécessitant des GPUs/TPUs |
Exemples d’usage | Système de recommandation basique, détection de fraude, analyse prédictive | Vision par ordinateur, traitement automatique du langage (chatbot, traduction), jeu vidéo |
Quelles sont les missions principales d’un ingénieur machine learning ?
Un ingénieur machine learning conçoit, développe, entraîne et déploie des modèles d’apprentissage automatique afin de résoudre des problématiques métiers complexes à partir des données. Son rôle est à la croisée du traitement des données, du développement logiciel et du MLOps.
Missions principales d’un ingénieur machine learning
- Préparation et traitement des données : l’ingénieur machine learning collabore étroitement avec les data analysts et data engineers pour garantir des données exploitables.
Cela inclut : la collecte et l’accès aux données, le nettoyage et la transformation des jeux de données, le feature engineering pour améliorer les performances des modèles. - Développement et entraînement des modèles : Il développe et implémente des algorithmes de machine learning ou de deep learning, souvent définis en amont par un data scientist. Ses missions couvrent : le choix des modèles et des hyperparamètres, l’entraînement des modèles sur des environnements de calcul distribués, l’optimisation des performances et des temps de calcul.
- Évaluation et validation des modèles: l’ingénieur machine learning mesure la qualité et la robustesse des modèles grâce à : des jeux de données de validation et de test, des métriques de performance adaptées (précision, rappel, AUC, etc.), l’analyse des biais et des risques de surapprentissage.
- Déploiement et mise en production (MLOps) : une mission clé consiste à déployer les modèles de machine learning en production. Cela passe par : la conteneurisation avec Docker, l’orchestration via Kubernetes, l’utilisation d’outils MLOps comme MLflow ou Kubeflow, la création d’APIs pour intégrer les modèles aux systèmes d’information.
- Suivi, maintenance et optimisation continue : une fois en production, l’ingénieur machine learning assure : la surveillance des performances en conditions réelles, la détection de la dérive des données et des modèles, le ré-entraînement automatique pour maintenir la qualité des prédictions.
Dans quel environnement travaille-t-il ?
Que ce soit pour optimiser la chaîne logistique, personnaliser l'expérience client sur les réseaux sociaux, ou encore développer des systèmes de reconnaissance faciale, l’expertise de l’ingénieur machine learning est mobilisée partout où il s'agit de créer de l'intelligence à partir de données.
On le retrouve par exemple dans des start-up innovantes (tech, fintech, healthtech, etc.), dans des équipes recherche et développement de grands groupes (aéronautique, automobile, énergie, etc.), dans les secteurs de la banque-assurance, de la santé pour l'aide au diagnostic, de l'industrie 4.0, ou encore dans les laboratoires de recherche publics et privés.
Quelle différence avec un architecte big data ou un ingénieur IA ?
Plusieurs métiers complémentaires de la data science sont souvent confondus.
| Métier | Rôle principal | Focus | Outils et compétences |
Data Engineer | Construit et maintient les pipelines de données (big data) | Infrastructure, base de données, ETL | SQL, Spark, Hadoop, Kafka, Cloud (AWS/GCP/Azure) |
Data Scientist | Explore les données, construit et teste des modèles statistiques | Analyse, modélisation, recherche, prise de décision | Python, R, statistiques, Scikit-learn, analyse business |
Machine Learning Engineer / Expert en intelligence artificielle | Terme plus large, peut couvrir le ML Engineer ou se spécialiser sur des systèmes d’IA complexes (NLP, vision) | Intelligence artificielle avancée, intégration système | Deep Learning, réseaux neuronaux, traitement du langage naturel |
Quelles compétences et qualités sont requises ?
L’ingénieur machine learning doit allier une expertise technique pointue à des qualités personnelles qui garantissent l'efficacité et l'impact de son travail sur les performances de l’entreprise.
Les compétences techniques, dites hard skills, forment le socle concret de l'expertise du métier de machine learning :
- Langages informatiques : La maîtrise de Python est incontournable. La connaissance de R, Java, Scala ou C++ est un plus.
- Mathématiques & Statistiques : Algèbre linéaire, calcul différentiel, probabilités et statistiques inférentielles forment le socle théorique pour comprendre les algorithmes.
- Machine Learning & Deep Learning : Connaissance approfondie des algorithmes (supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement), des réseaux neuronaux (CNN, RNN, Transformers), des techniques de modélisation et des frameworks (TensorFlow, PyTorch).
- Génie Logiciel & DevOps : Compétences en développement (git, tests, CI/CD), et surtout en MLOps pour le déploiement (Docker, Kubernetes, services cloud).
- Traitement de données : Maîtrise de SQL et d'outils de manipulation de données (Pandas, NumPy, Spark).
Les qualités humaines, dites soft skills, sont le catalyseur indispensable de cette expertise technique :
- Curiosité et veille technologique : Le domaine évolue très vite, à l’instar de l’IA générative,
- Rigueur et esprit analytique : Pour analyser les performances et déboguer des systèmes complexes,
- Capacité à résoudre des problèmes : Orientation vers les solutions et pragmatisme,
- Communication et travail d'équipe : Essentiel pour travailler avec les data scientists, les développeurs et les chefs de projet.
Quelles sont les compétences à développer pour progresser ?
Pour un ingénieur machine learning débutant qui vise un niveau confirmé ou expert, il est crucial de se spécialiser et d'élargir son spectre. L’acquisition des niveaux et compétences attendues en MLOps est devenue primordiale.
Les spécialisations dans le traitement automatique du langage naturel (NLP) et les Large Language Models (LLMs), la vision par ordinateur, ou l'apprentissage par renforcement ouvrent des portes sur des projets de pointe.
Une solide expérience sur le cloud (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML) et une compréhension des systèmes distribués (big data) sont également des atouts majeurs pour devenir ingénieur en machine learning senior.
Comment devenir ingénieur machine learning ?
Pour devenir ingénieur en machine learning, un parcours académique exigeant est le passage quasi obligé. Le niveau attendu par les recruteurs est un bac+5, qui garantit l'acquisition des fondamentaux théoriques et pratiques.
Plusieurs voies d'excellence permettent d'atteindre ce niveau et d'acquérir la spécialisation nécessaire et les formations typiques pour accéder au métier se structurent de la façon suivante :
| Formation | Parcours type | Points forts et débouchés |
Licence (bac +3) | Licence en informatique, mathématiques ou statistique | Acquisition des fondamentaux. Nécessite une poursuite d’études. |
Master (bac +5) | Master en intelligence artificielle, data science, informatique avec spécialité machine learning | Approfondissement théorique poussé |
Ecole d’ingénieurs ou école de commerce (bac +5) | Cycle ingénieur généraliste ou spécialisé en informatique/date avec une spécialisation en dernière année | Approche projet, forte culture technologique et liens étroits avec les entreprises |
Double diplôme/ MSc | Combinaison d’une école d’ingénieurs et d’une école de commerce, ou MSc spécialisé | Profil hybride, alliant expertise technique et vision business, très apprécié |
Programme Grande Ecole
Parmi les formations les plus prestigieuses, le Programme Grande École proposé par emlyon business school, avec une majeure en Data Science & Intelligence Artificielle, forme des profils capables de manager la prise de décision data-driven.
Brochure du programme Grande Ecole
Master in Data Science & Artificial Intelligence Strategy
Pour une spécialisation encore plus pointue, l’école propose aussi le Master in Artificial Intelligence & Data Science. Ce programme constitue un parcours d'excellence conçu spécifiquement pour former les experts et ingénieurs de demain en machine learning, deep learning et big data.
Brochure du Data Science & AI Strategy
Ces formations intègrent la mise en application des concepts théoriques via des projets concrets et des cas d'entreprise, permettant aux étudiants de construire un profil opérationnel et très attractif sur le marché de l'emploi.
Quel est le salaire d’un ingénieur machine learning ?
La rémunération d’un ingénieur en intelligence artificielle est attractive, reflétant la forte demande et la rareté des profils qualifiés. L’évolution des salaires varie selon l’expérience, la localisation, le secteur et la taille de l’entreprise.
| Niveau d’expérience | Fourchette de salaire (brut annuel) | Eléments de contexte |
Débutant | 40 000 à 55 000 euros | Sortie d’école d’ingénieur, école de commerce ou de master prestigieux |
Confirmé | 55 000 à 75 000 euros | Expérience sur plusieurs projets en production |
Sénior / Lead ML engineer | 75 000 à 100 000 euros | Responsable technique, expertise pointue, gestion d’équipe |
Quels sont les facteurs qui influencent la rémunération ?
Outre l'ancienneté, plusieurs éléments déterminants façonnent la fourchette salariale. Ainsi, la rémunération fluctue significativement en fonction de quatre facteurs principaux :
- L'expertise technique sur des technologies pointues : Une spécialisation recherchée, sur les grands modèles de langage (LLMs), le développement informatique, l'ingénierie du traitement automatique du langage naturel, ou des compétences avancées en MLOps, constitue un levier puissant de valorisation;
- Le secteur d'activité de l'employeur : Les secteurs de la finance, de la technologie pure ou des systèmes critiques, comme la défense ou la santé, proposent généralement les rémunérations les plus attractives;
- Le type et la taille de l'entreprise : Une start-up en forte croissance peut compenser un salaire de base parfois inférieur par un package incluant intéressement ou stock-options;
- La dimension internationale du poste : La maîtrise opérationnelle de l'anglais est fréquemment un prérequis non négociable pour les postes les mieux rémunérés, qu’ils soient basés en France ou à l’étranger.
Quelles sont les évolutions et débouchés de carrière ?
Les évolutions de carrière pour un ingénieur machine learning sont particulièrement dynamiques et diversifiées, reflétant la maturité croissante du secteur. Un schéma d'évolution classique peut se dessiner de la manière suivante: Ingénieur ML Junior → Ingénieur ML Confirmé → Lead ML Engineer / Architecte IA → Responsable IA / Head of Data → Directeur de la recherche / Directeur Technique.
Les débouchés se structurent généralement autour de trois grandes voies:
- La voie technique experte : Elle conduit vers des postes de Lead ML Engineer ou d'Architecte IA;
- La voie managériale et stratégique : Après avoir démontré ses compétences techniques et son sens du projet, l'ingénieur peut évoluer vers un rôle de Responsable IA ou de Chef de Projet Data/IA, puis de Head of Data;
- La voie de la recherche et de l'innovation : Pour les profils les plus théoriques et innovants, une orientation vers la recherche peut mener à un poste de Directeur de la recherche.
Le secteur de l’intelligence artificielle étant en plein essor, de nouveaux rôles émergent constamment, garantissant que les débouchés pour l'ingénieur machine learning resteront nombreux et valorisants dans les années à venir.
Quelles entreprises recrutent des ingénieurs machine learning ?
Des entreprises de tous horizons recrutent activement, des géants de la tech (Google, Meta), aux entreprises du CAC 40 (TotalEnergies, L'Oréal, Sanofi), en passant par les secteurs de la défense (Thales), du conseil (Capgemini, Accenture) et une myriade de start-up innovantes.
Le marché de l’emploi et les tendances du secteur IA / Machine Learning
Le marché de l'emploi pour l'ingénieur machine learning est structurellement tendu, avec une demande qui dépasse largement l'offre de profils qualifiés. Les offres d'emploi ont connu une croissance à deux chiffres ces dernières années, comme le montrent les études d'Indeed ou de l'Apec.
Cette dynamique s'accompagne de tendances fortes qui redessinent les spécialisations recherchées :
- L'explosion de l'IA générative (LLMs, chatbot avancés) crée une ruée vers les experts en traitement du langage naturel et en ingénierie des prompts;
- L'industrialisation via le MLOps devient la norme, rendant cruciales les compétences en déploiement, monitoring et gestion du cycle de vie des modèles;
- L'IA responsable (éthique, sécurité, réduction des biais) et l'IA embarquée (edge computing) émergent comme des domaines critiques, donnant naissance à de nouveaux rôles de spécialistes.
À retenir sur le métier d’ingénieur machine learning
En résumé, l'ingénieur machine learning est l'architecte de l'intelligence artificielle opérationnelle, un professionnel hybride qui allie science des données et génie logiciel pour créer de la valeur à grande échelle. Ce métier en forte tension offre un avenir riche en défis et en opportunités. Voici les cinq points clés à retenir :
- Rôle clé d'industrialisation : L'ingénieur machine learning est le maillon essentiel qui transforme un modèle expérimental en solution opérationnelle, robuste et scalable.
- Compétences hybrides : Ce métier exige un savant mélange de science des données, de génie logiciel et de soft skills pour résoudre des problèmes business complexes.
- Formation exigeante : Un parcours de bac+5 comme le Programme Grande Ecole et le Master in Data Science and Artificial Intelligence Strategy de emlyon est le niveau attendu. La pratique via des projets concrets est indispensable.
- Rémunération attractive : Les salaires, surtout à partir du niveau confirmé, sont très compétitifs, avec une forte évolution en fonction de l'expertise et du secteur.
- Perspectives d'avenir exceptionnelles : Face à une demande qui dépasse l'offre, les débouchés et les évolutions de carrière sont vastes et prometteuses dans ce domaine en perpétuelle innovation.