| Niveau d’études : | Bac+5 |
| Bac conseillé : | Scientifique |
| Employabilité : | Bonne |
| Salaire débutant : | 3 300 € brut |
| Salaire confirmé : | 5 000 € brut |
| Mobilité : | Très bonne |
| Code ROME : | M1802, Expertise et support en systèmes d’information |
| Code FAP : | M2Z, Informatique et télécommunications |
| NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité. | |
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« 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 ».
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.
Pour tout problème lié à l'envoi de ce formulaire, écrivez à contact@guardia.school ou appelez le 04 28 29 58 49
Les responsabilités du Qualiticien IA
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.
Études et formations
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.
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 brut 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.
Source salaires : enquête interne auprès des professionnels + étude cabinet Michael Page + étude cabinet Hays.
NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité.
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;
- 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
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.
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.
Les avantages et inconvénients
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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.
En 2023, les salaires des Qualiticiens IA en France variaient de 3 000 à 5 000 euros brut 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.
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.
Il est conseillé de faire un Bac Scientifique 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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