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Métiers

Qualiticien IA

Vous êtes tout autant attiré par l’inconnu que par les choses bien cadrées ? Vous avez une curiosité immense pour l’innovation et une capacité de concentration sans faille sur les plus petits détails ? Vous devriez donc peut-être vous intéresser au métier de Qualiticien IA.

Fiche métier mise à jour le
En résumé
Niveau d’études : Bac+5
Bac conseillé : Scientifique
Employabilité : Bonne
Salaire débutant : 3 300 €
Salaire confirmé : 5 000 €
Mobilité : Très bonne
Code ROME : M1802, Expertise et support en systèmes d’information
Code FAP : M2Z, Informatique et télécommunications
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Métier

À l’heure où les solutions basées sur l’Intelligence Artificielle se développent à foison, il est nécessaire de vérifier que ce développement se fait dans le bon sens. Il existe de nombreux risques qu’une solution IA dévie de son but d’origine en raison des zones encore peu connues de la technologie, de l’enthousiasme trop prononcé des développeurs dans certains cas, et de la simple possibilité de l’erreur humaine. Dans ce contexte, les entreprises qui portent ce type de solutions ont besoin de professionnels attentifs et méticuleux pour vérifier que tout est bien en règle. C’est là qu’intervient le Qualiticien IA : son œil aiguisé doit permettre de valider toutes les étapes d’un projet IA ou de demander les ajustements nécessaires. Nous détaillons ici les tâches précises qui lui incombent et les conditions pour les assumer dans les règles de l’art.

« Un Qualiticien IA, c’est quelqu’un qui veille à la fiabilité, à la solidité et à l’efficacité des applications basées sur l’Intelligence Artificielle » : c’est avec ces mots simples que Patrick J. qualifie le métier qu’il exerce depuis près de trois ans au sein d’un grand groupe de l’aéronautique.

Le rôle de ce professionnel est essentiel, puisque c’est lui qui s’assure que l’innovation est utilisée à bon escient – en d’autres termes, que les solutions nouvelle génération qui sont développées répondent réellement aux attentes et aux besoins.

« Nous avons un cahier des charges précis à valider », précise Patrick J. « Il y a des normes de qualité et de performance qui sont définies pour chaque projet lié à l’IA. À nous de vérifier qu’elles sont respectées. Pour ce faire, nous travaillons généralement en étroite collaboration avec les équipes de développement pour identifier, évaluer et résoudre les problèmes liés à la qualité des produits IA ». 

Pour les équipes préférant la terminologie anglo-saxonne, on parlera plus facilement de « AI Quality manager ».

Missions du Qualiticien IA

« Nos missions prennent un chemin assez précis et tout s’inscrit dans un schéma assez méthodique », explique Patrick J. « La mission numéro un, quel que soit le projet, quel que soit le sujet, c’est la définition des critères de qualité (1). Cela veut dire élaborer des normes et des critères de qualité spécifiques pour chaque modèle d’IA, chaque algorithme ou chaque système qu’on nous met sous les yeux ».

Un Qualiticien IA évalue la fiabilité

Un Qualiticien IA évalue la fiabilité

Un Qualiticien IA qui travaille

Un Qualiticien IA qui travaille

Pour avancer, il est ensuite nécessaire de concevoir des plans de tests (2) complets, afin d’évaluer la performance, la précision et la robustesse des modèles d’IA – « et leur correspondance avec les critères de qualité posés au préalable », précise Patrick J.

Évaluer  la fiabilité (3) des résultats produits par les modèles d’IA, en identifiant et en traitant les biais potentiels, est une autre mission à part entière.

Il s’agit également de valider les données (4). Pour cela, on vérifie la qualité des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA, en s’assurant qu’elles sont représentatives et pertinentes.

La détection des anomalies (5) est un autre point important. À cet effet, on mettra en place des mécanismes pour cerner les comportements inattendus dans les résultats des modèles d’IA.

« Il y a aussi un volet optimisation des performances (6). À nous d’identifier des opportunités d’optimisation des performances des modèles d’IA en termes de vitesse d’exécution, de consommation de ressources ou sur tout autre plan pertinent. Je considère aussi la collaboration avec les développeurs (7) comme une mission à part entière, pour ce qu’elle requiert d’attention, e temps, d’efforts et de dialogue. Cette dimension est essentielle pour intégrer des processus de qualité tout au long du cycle de vie du développement de l’IA », précise Patrick J.

Notons enfin une série de tâches annexes ayant trait à :

  • la documentation (8) : « Nous sommes amenés à rédiger des rapports sur une base régulière, à décrire les tests réalisés, à analyser par écrit les résultats obtenus et à les partager. Et puis nous devons communiquer clairement, par écrit, sur les actions de correctin que nous proposons de mettre en œuvre » ;
  • la veille technologique (9) sur les avancées technologiques dans le domaine de l’IA pour garantir la pertinence des processus de contrôle de qualité ;
  • la formation (10) et le conseil auprès des membres de l’équipe de développement sur les meilleures pratiques en matière de qualité en IA.

Les responsabilités du Qualiticien IA

 Toute la responsabilité de ceux qui exercent mon métier est signalée dans leur titre de fonction. C’est sur nous que compte toute une équipe de techniciens, une équipe de direction aussi, pour assurer la pertinence et la valeur d’une solution d’IA. Je recherche des synonymes, mais si nous avons une responsabilité, c’est bien celle de la qualité !
Patrick J. - Qualiticien IA
Cela va de pair, en un sens, avec une responsabilité éthique : celle de fournir à nos clients ce qu’ils nous ont demandé – et aux utilisateurs finaux ce dont ils ont besoin pour réellement profiter de l’innovation
Patrick J. - Qualiticien IA
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Compétences

On peut résumer la carte des compétences pour être un bon Qualiticien IA comme suit :

  • Compréhension approfondie de l’IA  : Une connaissance solide des concepts, des algorithmes et des techniques de machine learning est essentielle pour évaluer la qualité des modèles d’IA.
  • Compétences en programmation : La capacité à programmer, souvent dans des langages comme Python, est importante pour mettre en œuvre des tests automatisés et analyser les résultats.
  • Expertise en traitement et analyse des données : La manipulation et la compréhension des données sont cruciales pour évaluer la qualité des ensembles de données utilisés dans l’entraînement des modèles.
  • Connaissance des outils de test : Il est nécessaire d’être à l’aise avec les outils et les frameworks de test spécifiques à l’IA, tels que TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, notamment.
  • Test et validation des modèles : Une expertise dans la conception et la mise en œuvre de plans de tests pour évaluer la performance, la fiabilité et la robustesse des modèles d’IA est indispensable.
  • Compétences statistiques : Une compréhension approfondie des concepts statistiques est nécessaire pour évaluer la précision des modèles et interpréter les résultats.
  • Automatisation des tests : Pouvoir mobiliser des outils et des scripts pour automatiser les processus de test et garantir une évaluation continue de la qualité est la dernière compétence de base qui distingue un professionnel complètement opérationnel.

Qualités

« Le b.a.-ba pour un Qualiticien IA, c’est d’être méthodique. C’est la qualité numéro un pour bien mener sa mission », insiste Patrick J. « Il faut aussi indéniablement un esprit critique, pour analyser avec pertinence les modèles d’IA, bien identifier les biais potentiels et proposer les améliorations nécessaires ».

On peut aussi noter une prédisposition à s’adapter. En effet, l’IA évolue rapidement et les qualiticiens doivent être capables de s’adapter aux nouvelles technologies, aux méthodologies changeantes et aux meilleures pratiques.

Il est aussi nécessaire de savoir communiquer clairement. L’efficacité et la limpidité du dialogue s’impose notamment avec les développeurs, les ingénieurs, les chefs de projet et d’autres parties encore. Sans cela, il ne sera pas possible de bien cerner les problèmes de qualité et les solutions.

De ce dernier point découle directement l’esprit d’équipe. Il sera notamment crucial dans la relation avec les développeurs, pour intégrer l’impératif de qualité dans tout le processus de développement.« Notons aussi un besoin d’être orienté vers les résultats. Cela implique de définir des objectifs de qualité clairs et de bien mesurer les résultats. Ce qui compte, c’est aussi une certaine éthique et une sensibilité aux questions de confidentialité. Cette question est plus que jamais d’actualité avec l’IA », souligne Patrick J.

Niveau d’études nécessaire

S’engager sur un poste de Qualiticien IA suppose de solides bases techniques et une formation académique complète. Cette option de carrière ne peut être envisagée qu’à partir d’un Bac +5. Des formations complémentaires en analyse, après un cursus en ingénierie ou en informatique, peuvent être envisagées pour maximiser les chances d’embauche.

Quelle formation choisir ?

Pour se préparer correctement aux fonctions d’IA Quality manager, il est nécessaire de miser à la fois sur l’acquisition de compétences techniques solides et le développement d’aptitudes à la gestion de projet. Le dialogue soutenu avec d’autres équipes, notamment les développeurs, suppose par ailleurs des compétences solides en communication. Cela concerne aussi bien les échanges par oral que la préparation de documents formatés, pour la passation des connaissances et la transmission des résultats.

Les étudiants intéressés par la carrière de Qualiticien IA peuvent se tourner vers la Guardia School pour bénéficier d’une formation qui traite en parallèle, à chaque étape du cursus, ces deux facettes du métier.

L’école propose :

  • un Bachelor (titre RNCP niveau 6), organisé sur 3 ans ;
  • et un Master débouchant sur un titre MSc d’expert cybersécurité (titre RNCP niveau 7), organisé sur 2 ans.

Le traitement des questions relatives à l’innovation et à l’Intelligence Artificielle est particulièrement approfondi au moment du Master.

Les compétences en développement et les langages informatiques comme Python, essentiels pour exercer le métier de Qualiticien IA, sont abordés dès la première année de Bachelor. Un pilier « Bases de l’informatique » a été tout spécialement intégré à la formation.

En savoir +

Salaire

En 2023, le salaire moyen d’un Qualiticien IA en France se situait dans une fourchette allant de 3 000 à 5 000 euros bruts mensuels environ. Ces deux extrêmes correspondent à un profil débutant et un profil senior.  La rémunération peut dépasser ces seuils essentiellement sur la base d’expériences passées pertinentes dans le domaine de l’IA. La maîtrise de technologies d’analyse spécifiques peut aussi peser dans la balance, tout comme l’importance des projets qui sont confiés au professionnel.

Une liasse de billet en dollars américains

Une liasse de billets en dollars américains

Dans quel secteur travailler ?

Comme pour tous les métiers rattachés à l’IA, un seul conseil pour la recherche d’emploi : ne se fermer aucun horizon. En effet, n’importe quel secteur susceptible d’innover et de tirer profit de l’Intelligence Artificielle est un recruteur potentiel.

Pour organiser ses recherches, on pourra surveiller de près les demandes dans les secteurs :

  • de l’informatique et de la technologie en général ;
  • de la santé ;
  • du transport et de l’aéronautique;
  • de la finance ;
  • de l’industrie manufacturière;
  • et de l’énergie.

Dans l’ensemble de ces domaines, l’Intelligence Artificielle peut servir à des fins :

  • d’amélioration des processus organisationnels ;
  • d’avancée en matière de schémas prédictifs (par exemple pour une évolution pathologique ou une courbe économique) ;
  • d’accélération des diagnostics en tous genres (pathologie médicale, faille technique, panne informatique, …) ;
  • d’optimisation dans l’utilisation des ressources et donc des coûts ;
  • parmi de nombreuses autres applications possibles.

Les instances du domaine public ne sont pas en reste sur les questions relatives à l’IA. Il ne faut donc pas passer à côté de cette option.

Les entreprises qui recrutent des Qualiticien IA

Parmi les nombreux métiers qui ont trait à l’IA, celui de Qualiticien ou « Quality manager » n’est pas encore le plus présent dans les offres d’emploi en Europe. Sur la période récente, on a cependant relevé de belles opportunités auprès :

  • du Groupe Thales ;
  • de Saint-Gobain ;
  • ou d’assureurs cyber comme Hiscox, Aviva et Chubb.

On peut surveiller les parutions de postes sur les pages suivantes :

  • Indeed.com ;
  • LinkedIn ;
  • Cyberjobs.fr ;
  • Apec.fr ;
  • et tous les portails RH des entreprises mentionnées précédemment.

Evolution de carrière

 

À mesure que les organisations investissent davantage dans l’IA, la demande de professionnels de la qualité spécialisés dans ce domaine augmente. En d’autres termes, on devrait vite avoir de personnes qui chapeautent une équipe de Qualiticiens de l’IA. On est alors sur un poste de niveau supérieur – Responsable Qualité IA, et c’est une option que j’aimerais bien pouvoir envisager, à un moment ou un autre
Patrick J. - Qualiticien IA

Monter en grade, cela peut aussi se faire en devenant Chef de projet IA. Cela suppose d’avoir bien consolidé ses compétences en gestion de projet.

 À ce poste, on doit pouvoir superviser l’ensemble du cycle de vie d’un projet, de la planification à la mise en œuvre, en passant par la gestion des risques et des ressources.
Patrick J. - Qualiticien IA

Un qualiticien peut aussi approfondir ses connaissances en IA et demander le titre d’Expert en IA. Il a la possibilité de se présenter en tant qu’expert généraliste sur le sujet. Mais le choix le plus porteur est de se spécialiser dans un domaine spécifique, comme le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou le machine learning.

Enfin, on pourra se positionner comme Consultant – soit en Qualité IA, soit en IA pour viser plus large.

Il existe aussi pas mal de perspectives du côté de la Recherche et du Développement et de la formation… Dans un cas extrême, on peut imaginer devenir Directeur de l’Innovation !
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Les avantages et inconvénients

Je pense que la principale réticence que l’on peut avoir face à ce poste, c’est la peur de la répétition dans le processus de vérification. Mais c’est une crainte qui s’envole assez vite quand on aborde à proprement parler le métier : avec la diversité des projets et des solutions, on se rend compte que les schémas d’analyse ne sont jamais tout à fait les mêmes. Même si, fort heureusement – et c’est là un point positif, on retrouve les mêmes outils, donc des repères. Sans cela, on pourrait facilement se sentir perdu. Et le deuxième inconvénient que j’identifie se ferait ressentir de manière d’autant plus forte. Ce deuxième inconvénient, c’est celui de la responsabilité que l’on peut sentir peser sur ses épaules. Si la solution d’IA ne répond pas aux attentes, on peut se dire que nous sommes ceux qui n’avons pas su repérer le défaut ou l’écart. En réalité, c’est toujours toute la chaîne des métiers qui est impliquée. Nous avons tous notre rôle à jouer. N’oublions pas cependant que c’est le Qualiticien qui est supposé mobiliser la concentration maximale pour les vérifications d’usage. On relativise facilement en se disant que cette responsabilité, on doit l’endosser dans bien des métiers, dans et en dehors de l’IA, et souvent à des degrés bien plus élevés !
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Quant aux avantages, ils sont principalement liés, pour ce professionnel pourtant confirmé, au plaisir de :

voir l’innovation se produire sous nos yeux et d’y prendre part ». Il souligne l’impression d’apprendre régulièrement, en se penchant sur des solutions complexes, même si le Qualiticien ne participe pas directement à leur conception. « C’est à nous d’être inventifs, aussi, pour voir où l’on aurait pu mieux faire, comment on aurait pu faire autrement… Il y a une mobilisation intellectuelle permanente dans ce métier qui est stimulante, comme dans l’ensemble de la branche
Patrick J. - Qualiticien IA
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Devenir Qualiticien IA

Quelles sont les missions du Qualiticien IA ?

Patrick J. souligne l'importance des missions clés dans la gestion de la qualité des modèles d'IA, telles que la définition de critères, la conception de plans de tests, l'évaluation de la fiabilité des résultats, la validation des données, la détection des anomalies, l'optimisation des performances, et la collaboration avec les développeurs. Ces tâches sont complétées par des activités annexes, notamment la documentation, la veille technologique et la formation pour assurer la qualité tout au long du cycle de vie du développement de l'IA.

Quel est le salaire du Qualiticien IA ?

En 2023, les salaires des Qualiticiens IA en France variaient de 3 000 à 5 000 euros bruts mensuels, selon le niveau d'expérience. Une rémunération supérieure était possible avec une expérience pertinente et une expertise dans des technologies spécifiques d'analyse, ainsi qu'en fonction de l'importance des projets attribués.

Quel niveau d’étude pour devenir Qualiticien IA ?

S’engager sur un poste de Qualiticien IA suppose de solides bases techniques et une formation académique complète. Cette option de carrière ne peut être envisagée qu’à partir d’un Bac +5. Des formations complémentaires en analyse, après un cursus en ingénierie ou en informatique, peuvent être envisagées pour maximiser les chances d’embauche.

Quel Bac choisir ?

Il est conseillé de faire un Bac Scientifique pour devenir Qualiticien IA.

Quelle est la formation pour devenir Qualiticien IA ?

Chez Guardia Cybersecurity School : - un Bachelor en 3 ans (titre RNCP niveau 6), qui intègre dans ses 8 socles d’apprentissage toutes les bases de la cybersécurité et de gestion des systèmes d’information. - un titre MSc d’expert cybersécurité (titre RNCP niveau 7). Le diplôme couvre tous les besoins en cybersécurité rencontrés par les entreprises et les institutions.

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