How to Become an AI Engineer FAST (2026) | AI Engineering Roadmap Built by Expert

Summary

Ce script explique comment devenir ingénieur en IA d'ici 2026, en détaillant les compétences essentielles à acquérir. L'ingénieur en IA se distingue du data scientist par son rôle de construction de systèmes d'IA pour résoudre des problèmes concrets. Le parcours de formation est divisé en quatre phases : les bases du codage avec Python, l'intégration de modèles d'IA dans les applications, la création de systèmes d'IA complets et la constitution d'un portfolio. Il met l'accent sur la maîtrise des outils comme les modèles de langage, Langchain, et les agents IA, ainsi que sur la gestion des systèmes avec des pratiques comme le RAG et les LLM Ops.

Takeaways

• 😀 L'ingénierie AI consiste à construire des systèmes utilisant l'IA pour résoudre des problèmes concrets, pas simplement à entraîner des modèles.
• 😀 Pour devenir un ingénieur IA, commencez par maîtriser Python, le langage principal pour les outils, les modèles et l'intégration d'API.
• 😀 Apprenez à utiliser GitHub pour versionner, partager et collaborer sur votre code afin de travailler efficacement sur des projets en équipe.
• 😀 L'ingénierie des invites (prompt engineering) est essentielle pour obtenir des résultats précis des modèles d'IA. Cela nécessite des instructions claires et détaillées.
• 😀 L'intégration des API OpenAI et des modèles de Hugging Face est cruciale pour créer des applications AI fonctionnelles et adaptées aux besoins des entreprises.
• 😀 LangChain est un outil clé pour orchestrer des systèmes IA complets, en connectant des modèles, des outils, des mémoires et des logiques métier.
• 😀 L'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet de connecter les modèles d'IA aux données d'une entreprise via des bases de données vectorielles.
• 😀 Les agents IA ne se contentent pas de répondre à des questions ; ils exécutent des actions telles que la consultation de bases de données, l'appel d'API et l'automatisation de tâches.
• 😀 L'optimisation post-production d'un système IA via des pratiques comme LLM ops est nécessaire pour maintenir les performances et la rentabilité du système.
• 😀 Construisez un portfolio de projets IA pour démontrer vos compétences, en incluant des projets comme un assistant pour interroger des documents ou des bases de données.
• 😀 Obtenez des certifications comme celles proposées par Azure AI ou Databricks pour vous démarquer et valider vos compétences d'ingénieur IA sur le marché du travail.

Q & A

Qu'est-ce qu'un ingénieur en intelligence artificielle (IA) et en quoi diffère-t-il d'un data scientist ?

Un ingénieur en IA est responsable de la construction de systèmes utilisant l'IA pour résoudre des problèmes d'affaires concrets, en intégrant des modèles d'IA, des bases de données, des outils internes et des interfaces utilisateur. Contrairement au data scientist, il ne se concentre pas sur la création ou l'entraînement de modèles mais sur l'intégration et l'optimisation des systèmes d'IA.

Quelles compétences doivent être maîtrisées dans la phase de fondation pour devenir ingénieur en IA ?

La phase de fondation inclut l'apprentissage du Python, notamment la gestion des structures de données, des boucles, des fonctions et des modules. Il est également important de comprendre comment manipuler des fichiers, surtout le format JSON, et savoir interagir avec les API pour connecter des applications aux modèles d'IA.

Pourquoi est-il important de maîtriser GitHub pour un ingénieur en IA ?

GitHub permet de gérer les versions de code, de partager facilement des projets avec des collègues ou lors de candidatures, et d'assurer que le code soit accessible depuis n'importe où. Cela permet également de travailler en collaboration de manière plus professionnelle.

Qu'est-ce que l'ingénierie des invites (prompt engineering) et pourquoi est-ce essentiel pour un ingénieur en IA ?

L'ingénierie des invites consiste à rédiger des instructions claires et détaillées pour guider un modèle d'IA afin qu'il réponde de manière précise et conforme aux attentes. Cela implique d'améliorer progressivement la formulation des invites pour obtenir les meilleurs résultats possibles, et c'est essentiel pour configurer correctement les modèles d'IA.

Qu'est-ce que le LangChain et pourquoi est-il crucial pour la construction d'un système IA ?

LangChain est une plateforme qui permet de connecter différents modèles d'IA, outils, et logiques métier afin de construire des systèmes IA complexes. Elle est essentielle pour orchestrer plusieurs étapes de travail, permettant à l'IA de compléter une tâche en plusieurs phases plutôt qu'en une seule interaction.

Comment fonctionne la génération augmentée par récupération (RAG) et pourquoi est-ce important pour un ingénieur en IA ?

La génération augmentée par récupération (RAG) permet de connecter les modèles IA à des données d'entreprise internes (documents, bases de données) en utilisant des bases de données vectorielles et des embeddings. Cela améliore la capacité des IA à répondre de manière contextuelle et pertinente en utilisant des informations spécifiques et privées à l'entreprise.

Que sont les agents IA et comment sont-ils utilisés dans les entreprises ?

Les agents IA ne se contentent pas de fournir des réponses, mais exécutent des actions réelles telles que la mise à jour de bases de données, l'appel d'API ou l'automatisation de tâches répétitives (comme la gestion des emails ou des tickets). Ils permettent ainsi de déléguer des tâches répétitives et d'optimiser les processus dans les entreprises.

Quel est le rôle du protocole de contexte des modèles (MCP) dans la construction de systèmes IA sécurisés ?

Le protocole MCP sert de couche standardisée entre les agents IA et les sources externes pour assurer la sécurité des données. Il permet d'ajouter des politiques de sécurité et de contrôle, facilitant l'intégration de nouveaux outils tout en garantissant que les agents IA interagissent de manière contrôlée et sécurisée avec les systèmes externes.

Pourquoi les ingénieurs en IA doivent-ils comprendre les principes des LLM ops ?

Les LLM ops (opérations des modèles de langage) concernent la gestion des modèles après leur mise en production. Cela inclut le suivi des performances, l'optimisation des coûts et des résultats, la mise en place de tests et de CI/CD, et la gestion des alertes. Ces activités assurent la durabilité et la performance des systèmes IA en production.

Quelles sont les étapes recommandées pour créer un portfolio solide en tant qu'ingénieur en IA ?

Il est conseillé de créer des projets concrets et de les publier sur GitHub, avec une documentation claire et des démonstrations. Trois projets recommandés sont : un assistant pour interagir avec des documents (RAG), un outil permettant de converser avec des bases de données via SQL, et un agent d'automatisation des emails. Ces projets montrent non seulement la maîtrise des compétences, mais aussi la capacité à construire des systèmes IA complets.