L’ingénieur en machine learning se concentre sur la conception et l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle, en développant des algorithmes capables d’apprendre à partir de données.
Il s’agit d’un spécialiste en statistiques et en sciences de données, qui a généralement suivi des études longues et complexes.
Les ingénieurs ML sont naturellement les premiers à adopter et déployer l’intelligence artificielle générative et agentique dans des contextes professionnels.
Mais l’IA générative a une caractéristique particulière : elle est démocratique. Concrètement, combiner un LLM et un prompt est équivalent à créer un nouveau modèle d’IA spécialisé… sauf qu’il ne faut ni jeu de données ni compétences en machine learning pour cela !
Lorsque l’on met cette capacité dans les mains des développeurs et développeuses informatiques, on obtient ce que l’on appelle désormais l’IA agentique : la possibilité d’utiliser l’IA LLM pour la prise de décision et le traitement d’entrées complexes (texte libre, audio, image, vidéo…) dans des logiciels traditionnels.
À l’inverse de l’ingénieur ML, le développeur spécialisé en IA générative et agentique met en œuvre des solutions opérationnelles, comme des assistants conversationnels ou des systèmes de récupération augmentée par génération (RAG), en s’appuyant sur des modèles préexistants pour créer des applications interactives et autonomes.
Ces deux rôles, bien que complémentaires, répondent à des enjeux distincts dans le déploiement de l’IA.
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