Qu'est-ce qu'un ingénieur en IA ?

Pour définir ce qu'est un ingénieur en IA, il faut aller au-delà des algorithmes et se concentrer sur les systèmes qui donnent vie à l'intelligence artificielle. Alors que les data scientists explorent les données et que les ingénieurs en machine learning créent des modèles, l'ingénieur en IA est l'architecte logiciel et le constructeur qui produit ces modèles. Ils sont chargés de créer l'infrastructure logicielle robuste, évolutive et fiable qui permet à un modèle d'IA d'apporter de la valeur au sein d'une application du monde réel.

Responsabilités essentielles

Le travail quotidien d'un ingénieur en IA repose sur les principes du génie logiciel appliqués aux défis uniques des systèmes d'apprentissage automatique. Leurs responsabilités couvrent l'ensemble du cycle de vie de l'IA, des données au déploiement.

• Création de pipelines de données : Ils conçoivent et mettent en œuvre des pipelines automatisés pour l'ingestion, le nettoyage, la transformation et la validation des données. Ces pipelines doivent être suffisamment robustes pour gérer de grands volumes de données à la fois pour l'entraînement des modèles et pour l'inférence en temps réel.
• Développement et mise en œuvre du modèle : Bien qu'ils n'inventent pas toujours de nouveaux algorithmes, ils sont chargés de la formation, de la mise au point et de l'évaluation des modèles. Il est essentiel qu'ils regroupent ces modèles dans des artefacts déployables, tels que des microservices conteneurisés.
• Gestion du déploiement et de l'infrastructure : Les ingénieurs en IA déploient des modèles dans des environnements de production en utilisant les pratiques CI/CD. Ils gèrent l'infrastructure cloud sous-jacente en s'appuyant sur des outils tels que Kubernetes pour l'orchestration et en garantissant une haute disponibilité et une évolutivité.
• MLOps et surveillance : Ils mettent en œuvre et gèrent la chaîne d'outils MLOps pour automatiser le cycle de vie de l'IA. Cela inclut la mise en place de systèmes de surveillance pour suivre les performances des modèles, détecter la dérive des données ou des concepts et alerter en cas de problèmes de santé du système.
• Intégration des API: Ils exposent les fonctionnalités du modèle d'IA via des API bien définies et travaillent avec les développeurs d'applications pour intégrer ces services dans des produits destinés aux utilisateurs.

Compétences et technologies clés

Un ingénieur en IA efficace possède un ensemble de compétences hybride combinant le développement de logiciels, le DevOps et les connaissances en apprentissage automatique.

‍

Ingénieur en IA, scientifique des données ou ingénieur en apprentissage automatique

Ces rôles sont souvent utilisés de façon interchangeable, mais ils représentent des domaines d'intérêt différents.

• Scientifique des données : Principalement axé sur l'analyse, l'expérimentation et la modélisation statistique pour extraire des informations à partir des données. Leur résultat est souvent un rapport, une visualisation ou un modèle de preuve de concept. La question fondamentale est la suivante : « Que pouvons-nous apprendre de ces données ? »
• Ingénieur en apprentissage automatique : Un rôle spécialisé qui chevauche souvent celui d'ingénieur en IA, mais qui peut être davantage axé sur la création et l'optimisation d'algorithmes de machine learning personnalisés et de pipelines de formation. Ce sont des experts approfondis du processus de modélisation lui-même.
• Ingénieur IA : Un ingénieur logiciel spécialisé dans les systèmes d'IA. Ils se concentrent sur l'ingénierie de bout en bout des systèmes de production. Leur principale préoccupation est la qualité, l'évolutivité et la fiabilité des logiciels. La question fondamentale est la suivante : « Comment créer une application robuste et évolutive basée sur ce modèle ? »

En résumé, un data scientist trouve le signal, un ingénieur ML optimise le modèle et un ingénieur IA construit le produit de production autour de celui-ci.

Comment Eden AI peut vous aider

Pour un ingénieur en IA, gérer la complexité de l'intégration, du déploiement et de la surveillance des services d'IA constitue un défi de taille. Le processus de développement implique souvent l'assemblage de plusieurs API d'IA spécialisées provenant de différents fournisseurs, chacune ayant ses propres caractéristiques d'authentification, de format de données et de performances. Eden AI est conçu pour faire abstraction de cette complexité et rationaliser le flux de travail d'ingénierie.

Au lieu de créer et de gérer des intégrations distinctes pour chaque fournisseur, un ingénieur en IA peut utiliser Eden AI Intégration multi-API pour accéder à une suite de modèles d'IA via une API unique et unifiée. Cela réduit considérablement le temps de développement et les frais de maintenance.

L'une des tâches principales d'un ingénieur en IA consiste à sélectionner le modèle optimal pour une tâche donnée. L'IA Eden comparaison de modèles Cette fonctionnalité permet aux ingénieurs de comparer par programmation différents modèles sur leurs propres données, en les évaluant en termes de performances, de latence et de coût. Cela remplace l'évaluation manuelle par un processus piloté par les données, garantissant ainsi le choix du meilleur outil pour le travail à effectuer.

Une fois en production, l'excellence opérationnelle est essentielle. Eden AI fournit une plateforme centralisée pour surveillance des coûts et Surveillance des API, offrant aux ingénieurs un point de vue unique pour observer l'ensemble de leur infrastructure d'IA. Des fonctionnalités telles que la logique de basculement intégrée et Mise en cache des API améliorer la résilience du système et réduire les coûts d'exploitation. Enfin, la gestion des informations d'identification entre plusieurs fournisseurs de cloud est simplifiée et sécurisée avec Gestion des clés multi-API, un composant essentiel pour les systèmes de production.

Conclusion

L'ingénieur en IA joue un rôle essentiel qui permet de combler le fossé entre l'apprentissage automatique théorique et les applications pratiques et créatrices de valeur. Ce sont d'abord des ingénieurs logiciels, qui appliquent des principes d'ingénierie rigoureux pour créer, déployer et maintenir les systèmes complexes qui alimentent l'IA moderne. L'accent mis sur l'évolutivité, la fiabilité et le cycle de vie MLOps de bout en bout permet de faire passer l'IA du laboratoire au monde réel.