Quelqu'un doit faire marcher tout ça
Un ingénieur IA construit des fonctionnalités utiles sur un modèle de langage, puis prouve qu'elles marchent. Sans cette preuve, une fonctionnalité brillante peut donner de mauvaises réponses.
Le service RH d'une enseigne de bricolage à Lille reçoit chaque jour les mêmes questions des salariés. L'équipe veut une fonctionnalité qui répond à partir du règlement interne. Quelqu'un doit la construire, prouver que ses réponses sont justes et la faire tourner après le lancement. Dans beaucoup d'équipes, c'est le travail de l'ingénieur IA.
À la fin de cette leçon
Remarque
Je peux décrire ce qu'un ingénieur IA construit, vérifie et fait tourner.
Mots clés
| Mot | Ce que ça veut dire |
|---|---|
| Modèle | un programme entraîné à produire des réponses à partir d'exemples |
| Fonctionnalité | une chose qu'un produit fait pour ses utilisateurs |
| Évaluation | comparer des réponses à des cas connus |
| Jeu d'évaluation | des questions fixes avec les réponses attendues |
| Garde-fou | un contrôle qui bloque une entrée ou une sortie dangereuse |
| Supervision | surveiller les chiffres d'un système en service |
Les cellules que les étudiants remplissent restent vides dans cet aperçu.
Construire, vérifier, faire tourner
Un ingénieur IA entraîne rarement un nouveau modèle. Il part d'un modèle existant et construit une fonctionnalité avec. Il écrit une consigne, du code, et souvent une recherche dans les documents de l'entreprise.
Ensuite, il vérifie avec un jeu d'évaluation. Enfin, il fait tourner : il suit le coût, la vitesse et la qualité grâce à la supervision, et corrige ce qui dérive.
Une carte des compétences
Le métier réunit des compétences de plusieurs domaines. Il faut assez de Python pour lire et modifier du code. Il faut savoir appeler un modèle depuis un serveur, sans risque. Il faut écrire des cas de test et lire des chiffres.
Surtout, il faut savoir expliquer un compromis : ce que vous avez gagné, ce que cela a coûté, et comment vous le savez. Le tableau montre où chaque compétence est enseignée.
Où chaque compétence est enseignée
| Compétence | Ce que vous en faites | Où l'apprendre |
|---|---|---|
| Python et le terminal | Lire, modifier et lancer du code | Les bases de tout métier technique, Le génie logiciel au travail |
| Appeler un modèle sans risque | Garder la clé sur le serveur, vérifier les réponses | Coder avec une IA |
| Tester et mesurer | Écrire un jeu d'évaluation, calculer une précision | Ingénierie du machine learning |
| Données et journaux | Lire une semaine de chiffres | Analyse et ingénierie des données, DevOps |
| Aller plus loin | Recherche documentaire, agents, évaluation en détail | Les leçons d'IA de la page Ressources |
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À vous : votre carte des compétences
# Notez-vous de 1 (débutant) à 5 (à l'aise).
notes = {
"Python": 3,
"Appeler un modèle depuis le code": 2,
"Écrire un jeu d'évaluation": 1,
"Lire des journaux et des chiffres": 2,
"Expliquer un compromis": 4,
}
OBJECTIF = 3
for competence in notes:
if notes[competence] < OBJECTIF:
print("À travailler :", competence)
else:
print("Acquis :", competence)
# Changez les notes pour qu'elles vous ressemblent, puis lancez.
L'essentiel du travail, c'est vérifier
Un modèle peut donner une autre réponse à la même question un autre jour. Une seule bonne démo ne prouve donc jamais qu'une fonctionnalité marche.
Un ingénieur IA garde un jeu d'évaluation : des questions avec les réponses attendues. Après chaque modification, il relance tout le jeu et compte les bonnes réponses. Le programme ci-dessous le fait sur un échantillon enregistré.
À vous : noter un échantillon enregistré
# Un échantillon enregistré : cinq questions, la réponse attendue
# et ce qu'une fonctionnalité de support a répondu pendant les essais.
attendues = ["14 jours", "vendredi", "formulaire B2", "non", "2 semaines"]
obtenues = ["14 jours", "lundi", "formulaire B2", "non", "je ne sais pas"]
justes = 0
for position in range(len(attendues)):
if attendues[position] == obtenues[position]:
justes = justes + 1
else:
print("Faux à la question", position + 1)
print("Justes :", justes, "sur", len(attendues))
# Remplacez la deuxième réponse obtenue par "vendredi", puis relancez.
Une erreur fréquente
Attention
Beaucoup pensent qu'un ingénieur IA passe son temps à entraîner de nouveaux modèles. Entraîner un grand modèle de zéro est un travail de recherche que très peu d'équipes font. La plupart construisent sur des modèles existants : leur temps va au code, aux jeux d'évaluation et à la supervision.