Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning (ou apprentissage machine) est une méthode d’analyse de données qui automatise la construction d’un modèle analytique.
La méthode du machine learning se base sur l’idée que les systèmes peuvent apprendre de la data, identifier des schémas récurrents et prendre des décisions sans ou avec le minimum d’intervention humaine.
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’Intelligence Artificielle (IA) et repose sur un modèle itératif. Son objectif est de permettre à un modèle de s’adapter de manière autonome en l’exposant continuellement à de nouvelles données.
L’apprentissage machine s’est généralisé récemment car les algorithmes sont désormais capables de traiter très rapidement de larges volumes de données (notamment grâce aux cookies). Par exemple, les recommandations personnalisées d’Amazon ou de Netflix fonctionnent sur cette base.
Machine Learning et Data Science
La Data Science consiste à élaborer des modèles analytiques complexes pour traduire le big data en informations utiles à l’entreprise.
Pour cela, les data scientists utilisent des outils d’analyse. Mais ils sont aussi amenés à coder pour construire des solutions adaptées à leur requête. L’une des spécificités du data scientist est de faire parler les données, parfois sans même avoir une idée préconçue du résultat à trouver.
Pour identifier des patterns quand on ne sait pas ce qu’on cherche, le Machine Learning est particulièrement pertinent. En effet, il aide à comprendre la structure de la donnée. Avec sa démarche itérative, il peut facilement être automatisé. Ainsi, la data continue d’être analysée automatiquement jusqu’à ce qu’un schéma émerge.
Apprentissage machine et deep learning
Le deep learning combine les avancées en supercalcul informatique et certains types spécifiques de réseaux neuronaux pour apprendre des schémas complexes, à partir d’immenses volumes de données.
En effet, le passage à des échelles importantes est l’un des enjeux de l’apprentissage machine. La capacité à traiter de manière automatique des volumes de données croissantes est cruciale pour les entreprises. Celles qui peuvent le faire obtiennent des réponses actionnables plus rapidement et auront donc un avantage compétitif.
Les techniques de deep learning se développent aujourd’hui dans des domaines très variés, comme la traduction automatique ou encore le diagnostic médical.
Le rôle du Machine Learning Engineer
Grâce à l’apprentissage machine, il est désormais possible de produire rapidement et automatiquement des modèles capables d’analyser de larges volumes de données complexes. Ces modèles vont donner des résultats plus précis, plus rapidement, même à grande échelle. Ainsi, l’entreprise aura de meilleures chances d’identifier des opportunités ou d’éviter des risques.
Cependant, pour bénéficier de ces avantages, l’entreprise doit être capable de programmer des algorithmes auto-apprenants. C’est le rôle du Machine Learning Engineer.
L’ingénieur (ou engineer) en Machine Learning est à la croisée des chemins entre data scientist et programmeur informatique.
Certes, les data scientists sont amenés à coder dans le cadre de leur activité mais ils ne sont pas nécessairement experts en la matière. Dans une équipe data, le Machine Learning Engineer est un parfait complément au data scientist. En effet, cet engineer dispose des compétences nécessaires pour coder des programmes de Machine Learning complexes fonctionnant à grande échelle.
L’ingénieur en apprentissage machine est donc un programmeur digital, mais pas au sens traditionnel. Au lieu de programmer des machines pour qu’elles réalisent une tâche précise, il conçoit des programmes pour permettre aux machines d’apprendre à effectuer des tâches pour lesquelles elles n’ont pas été programmées initialement.
Les missions du Machine Learning Engineer
Concevoir un modèle d’apprentissage machine
Dans un projet Data Science, le Machine Learning Engineer s’assure que les idées de l’équipe ne soient pas limitées par la technologie. Il crée des algorithmes répondant à des problématiques de modélisation complexes.
La tâche de l’ingénieur machine consiste donc d’abord à repérer, parmi les différentes familles d’algorithmes, le modèle le plus pertinent dans le contexte. Cela exige évidemment une connaissance très fine des algorithmes et de leur fonctionnement.
Au début d’un projet, il appartient également à cet ingénieur (ou engineer) de sélectionner et de préparer les données nécessaires à la réussite du projet de Machine Learning.
Un engineer Construire et industrialiser le modèle
Le Machine Learning Engineer construit ensuite le modèle, le teste et l’industrialise. Pour cela, il automatise des process et applique une démarche itérative.
Enfin, il s’occupe de la maintenance du modèle. Il analyse les performances et corrige les éventuelles failles dans les données.
Les compétences du Machine Learning Engineer
Les compétences techniques
Le métier de Machine Learning Engineering réclame un socle de compétences proche de celui du data scientist, avec des compétences plus avancées en matière de programmation.
L’ingénieur (ou engineer) en Machine Learning doit connaître et maîtriser différents langages informatiques, comme Python, pour créer facilement du code complexe, ainsi que les principales librairies de Data Science. Il doit aussi connaître la structure des données et maîtriser parfaitement SQL. Enfin, il doit disposer de compétences informatiques dans le domaine des algorithmes.
De solides compétences en statistiques et en probabilités sont également requises pour exercer ce poste. En effet, les probabilités sont au cœur de la plupart des algorithmes de Machine Learning. Les statistiques sont essentielles pour appréhender les différents types de mesures et de méthodes d’analyse qui permettront de construire et de valider des modèles à partir de la data observée. Très souvent, les algorithmes sont en réalité des extensions de procédures de modélisation statistique.
Le Machine Learning Engineer est aussi un expert en modélisation de données. Il doit être capable d’estimer la structure d’un jeu de données, dans l’objectif d’y trouver des schémas pertinents ou de prédire les caractéristiques d’événements à venir. Pour cela, il faut aussi savoir évaluer le modèle en permanence.
Sa mission consiste aussi à implémenter les algorithmes de Machine Learning. Pour cela, il ne suffit pas de connaître les algorithmes, les librairies et les API. Il faut aussi être capable de les appliquer dans un contexte précis.
Enfin, il doit aussi maîtriser le développement de logiciel. En effet, la production d’une solution est le résultat typique de son travail. En général, il s’agit d’un petit software qui sera intégré dans un écosystème de produits et services, comme le système de recommandations d’Amazon.
Les soft skills
Le Machine Learning Engineering est un métier très technique. Il réclame des connaissances pointues en mathématiques, en programmation informatique et en analyse de données.
Mais le Machine Learning Engineer doit aussi disposer de bonnes capacités de communication. En effet, il travaille au sein d’une équipe data où son rôle est complémentaire de celui du data scientist.
Son focus est plus sur le code et le développement que celui du data scientist, mais pour construire des modèles efficients, il doit quand même avoir une solide compréhension des enjeux métiers. Il doit aussi être en mesure d’expliquer des processus algorithmiques complexes à des interlocuteurs qui ne sont pas experts en programmation.
Pourquoi et comment devenir Machine Learning Engineer ?
Un profil très recherché
Le Machine Learning Engineering se développe fortement dans les entreprises. À mesure que les entreprises comprennent à quel point la maîtrise de la data est un avantage concurrentiel, elles se renforcent avec des équipes Data Science.
Or, un data scientist ne peut pas couvrir seul tout le parcours de la donnée en entreprise. S’il comprend bien la valeur et le fonctionnement des algorithmes d’apprentissage machine, il n’a pas toujours les compétences pour construire lui-même des modèles complexes.
L’ingénieur en Machine Learning est donc un atout pour compléter le travail du data scientist. En construisant des modèles analytiques complexes sur de larges jeux de données, il renforce encore la capacité d’analyse de l’entreprise. Son travail permet d’identifier des schémas récurrents et d’en tirer des enseignements précieux pour la prise de décision. Ses capacités en ingénierie logicielle sont aussi très utiles pour créer des applications pratiques basées sur l’apprentissage machine.
Aussi, toutes les entreprises qui développent des produits innovants basés sur l’IA ou veulent accroître leurs capacités d’analyse se tournent vers ces profils. C’est donc un métier en pleine expansion dans tous les secteurs d’activité.
Des évolutions de carrière possibles (Data Scientist)
L’ingénieur en Machine Learning combine des compétences avancées en Data Science et en ingénierie logicielle. Selon son profil, il pourra donc évoluer vers l’un ou l’autre de ces métiers.
L’évolution vers un emploi de data scientist est très intéressante. Elle exige d’avoir un focus business plus important, mais cette compréhension des enjeux business peut aussi s’acquérir sur le terrain après quelques années d’expérience.
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