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Machine Learning Engineer : what's in a name ?

Mercredi 8 Mars 2023

Machine Learning Engineer : what's in a name ?

L'inexorable percée de la MarTech va de pair avec l'émergence d'une foule de nouvelles fonctions, avec ou sans noms ronflants. Comme tout le monde ne sait pas quelle formation elles nécessitent ni à quoi elles correspondent, nous en mettons régulièrement une en lumière.

Aujourd'hui, Jules Talloen nous explique en quoi consiste son métier de Machine Learning Engineer chez ML6, une entreprise spécialisée dans les systèmes informatiques auto-apprenants.
 
Qu’avez-vous fait comme études ?
 
Je suis ingénieur civil en informatique et j'ai étudié à l'Université de Gand, où j'ai également quelque temps travaillé comme chercheur. J'ai rejoint ML6 en 2019. Nous sommes principalement actifs dans l'industrie manufacturière pour proposer de la prospection de qualité. D'autre part, nous travaillons aussi beaucoup pour les médias, avec nos modèles d'analyse linguistique, les résumés automatiques des lay-out des journaux, ainsi que pour la génération d'images et de textes.
 
Notre principale technologie est axée sur les grands modèles linguistiques qui comprennent la langue et sont largement applicables dans de nombreux secteurs. Grâce à l’expertise que nous développons, nous voulons contribuer au savoir-faire et aux modèles open source, en particulier en néerlandais.
 
En quoi consiste cette fonction de Machine Learning Engineer ?
 
Il y a quelques années, ce n’était encore qu’une fonction de niche, mais aujourd’hui, elle est beaucoup plus large. Il y a beaucoup de Machine Learning Engineers chez ML6. Mon travail couvre différents aspects. Concrètement, je conçois et supervise les équipes et les projets impliquant l'apprentissage automatique. D'autre part, j’entraîne des modèles d'IA. Par ailleurs, je m’occupe aussi par exemple de l’installation de caméras qu’il faut relier à un système central pour qu’il puisse prendre des décisions logarithmiques, de la création d’interfaces utilisateurs, etc. Le machine learning repose sur une toute nouvelle manière de voir les choses.
 
En fait, à quoi les IA doivent-elles être entraînées ?
 
L’exemple le plus classique, c’est celui des modèles informatiques qui doivent apprendre à reconnaître des objets pour que, dans un supermarché, ils puissent reconnaître automatiquement quel produit un client tient en main, ce qui évitera de devoir scanner des codes-barres. Pour y parvenir, vous devez montrer au modèle de très nombreux exemples du produit qu’il doit reconnaître. Des milliers de photos d’une orange ou d’un carton de lait par exemple. C’est comme ça qu’un ordinateur apprend de quoi il s’agit.
 
Quel est l’objet le plus bizarre que vous ayez dû apprendre à reconnaître à un modèle ?
 
Un test en interne indique que les modèles ont des difficultés à reconnaître les toilettes. Je ne sais pas pourquoi, mais parfois le modèle est expert dans la reconnaissance des baguettes de pain et très mauvais dans celle des toilettes. Les gens utilisent les mêmes techniques dans le monde entier pour reconnaître les objets. Donc s’il y a une erreur rigolote quelque part, on la retrouve partout dans le monde.
 
Le principal écueil ?
 
La collecte de données, puisqu’il faut rassembler de nombreux exemples. Il y a aussi une limite à ce que vous pouvez enseigner à une machine. Il faut donc y prêter attention, en termes de diversité par exemple. C’est un sujet important pour le machine learning, parce que les préjugés peuvent involontairement vous jouer des tours. Il arrive qu’à cause des exemples qu’ils présentent au modèle, les gens désavantagent certains groupes sans le savoir. Nous en sommes parfaitement conscients, tout comme le reste du secteur. C’est pourquoi nous disposons d’une unité d’éthique en interne qui examine les projets avant que nous nous les acceptions.
 
Le prochain défi ?
 
On parle volontiers de l’artificial general intelligence comme de la prochaine étape. Actuellement, nous développons de l’intelligence pour un seul problème, comme la reconnaissance de produits dans un supermarché, la lecture de plaques d’immatriculation, la reconnaissance des émotions... La phase suivante vise à créer un modèle capable de tout faire en même temps, un peu comme les humains. L’être humain reste la référence à laquelle nous comparons les modèles. L’IA est plus performante pour certaines tâches, mais pour beaucoup d’autres, l’être humain reste un ‘homme à tout faire’, capable de faire beaucoup de choses, de bien à moyennement bien.
 
Quelles sont les conditions requises pour occuper la fonction de Machine Learning Engineer ?
 
Il ne faut pas nécessairement être ingénieur, nous avons pas mal de collègues avec une autre formation mais un intérêt pour la technologie, qui ont réorienté leur carrière : ce job est accessible à des profils très divers. Outre la base technique, il est important de pouvoir penser ‘solutions’ et d’être capable de continuer à apprendre, car les choses évoluent très vite. Vous devez également être capable de parler aux clients et de comprendre leurs problèmes.
 
Qu’est-ce qui vous plaît le plus dans votre travail ?
 
La variété et l’étendue de cette spécialité. La créativité, et le fait de me rendre compte combien les gens peuvent avoir des idées vraiment géniales.
 

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