Un Machine Learning Engineer (MLE), ou ingénieur en apprentissage automatique, est une personne qui crée des algorithmes intelligents capables de faire des prédictions ou de prendre des décisions en se basant sur des données. C’est un métier qui mélange informatique, mathématiques, statistiques et un peu de magie numérique. Voici à quoi ressemble une journée typique pour un MLE.
8h00 - Réveil et premiers e-mails
Comme beaucoup de professionnels, l’ingénieur en machine learning commence sa journée par une routine simple mais essentielle : un bon café ☕ pour se réveiller, suivi d’un rapide tour d’horizon des e-mails et messages professionnels. Ce moment calme en début de journée lui permet de reprendre le fil des projets en cours sans être encore absorbé par les tâches techniques.
Il consulte généralement :
- Les rapports automatiques générés durant la nuit, comme les rapports de monitoring ou de performance des modèles, peuvent indiquer si un modèle a bien tourné, s’il a rencontré une erreur, ou si ses performances ont changé.
- Des messages des équipes produit, parfois avec de nouvelles priorités, des suggestions d’amélioration, ou des questions sur la logique des modèles utilisés.
- Des retours d’autres ingénieurs, qui ont pu tester des parties du pipeline ou avoir besoin de son expertise sur des problèmes de performance ou d’intégration.
- Des notifications de plateformes de suivi (comme Slack, Jira ou GitHub), qui signalent des changements de code, des tickets ouverts ou des alertes système.
C’est aussi un moment privilégié pour planifier sa journée : prioriser les tâches urgentes, organiser les sessions de travail approfondies, et repérer les éventuelles réunions à venir. Cela permet de démarrer la journée en étant aligné avec l’équipe et les objectifs du moment.
9h00 - Plongée dans les données
Une fois installé à son poste, café terminé, l’ingénieur en machine learning se lance dans la première grande mission de la journée : explorer les données. Il s’agit souvent de fichiers énormes remplis de chiffres, de tableaux complexes ou même de flux de données en temps réel. Ces données proviennent de sites web, d’applications, de capteurs ou de bases de données internes.
Mais avant de pouvoir les utiliser pour entraîner un modèle, il faut les nettoyer. Car dans le monde du machine learning, si les données sont de mauvaise qualité, même le meilleur modèle ne donnera rien de bon. Voici ce qu’il fait à ce stade :
- Il repère les trous dans les données, comme des cases vides ou des infos manquantes, puis décide s’il vaut mieux les remplir avec une estimation ou simplement les ignorer.
- Il chasse les erreurs, par exemple des âges à 400 ans, des montants à -9999€, ou des doublons. Ces anomalies peuvent complètement fausser les résultats.
- Il transforme les données pour qu’elles soient compréhensibles par les algorithmes : convertir des dates, normaliser des chiffres, traduire du texte en données numériques, etc.
C’est un travail minutieux et indispensable, un peu comme préparer les ingrédients avant de cuisiner : sans de bonnes données, impossible de créer un modèle efficace.
10h30 - Création des modèles : le vrai cœur du métier
Les données sont prêtes, nettoyées et bien rangées ? Parfait. L’ingénieur en machine learning peut maintenant s’attaquer à la partie la plus excitante (et parfois la plus casse-tête) : créer le modèle d’intelligence artificielle.
Concrètement, il va choisir une méthode d’apprentissage automatique, selon ce que le modèle doit faire. Quelques exemples :
- Régression : pour prédire un chiffre, comme le prix d’un produit ou la quantité de ventes.
- Arbres de décision ou forêts aléatoires : pour prendre des décisions logiques à partir de plusieurs critères.
- Réseaux de neurones : pour des tâches plus complexes comme la reconnaissance d’images ou le traitement du langage.
Mais attention, ce n’est pas juste cliquer sur un bouton ! Il faut :
- Tester plusieurs versions du modèle, avec des réglages différents.
- Comparer les résultats avec des indicateurs (précision, taux d’erreur, etc.).
- Trouver le bon équilibre entre performance et simplicité. Un bon modèle, c’est un modèle efficace, rapide à exécuter, et compréhensible.
Un défi fréquent : éviter le surapprentissage (overfitting). C’est quand le modèle apprend trop bien les exemples d’entraînement, au point de les mémoriser au lieu de comprendre. Résultat : il se plante complètement dès qu’on lui donne de nouvelles données.
L’objectif final : créer un modèle qui généralise bien, c’est-à-dire qui fonctionne aussi bien sur de nouvelles données qu’il n’a jamais vues.
12h00 - Pause déjeuner et discussions
Le moment du déjeuner, ce n’est pas seulement pour manger un bon plat ou prendre l’air : c’est aussi un temps d’échange super précieux entre collègues.
Autour d’un café ou d’un sandwich, on discute souvent de façon informelle des sujets du moment : les projets en cours, de nouvelles idées à tester, un bug étrange qu’on n’arrive pas à comprendre ou même des nouveautés dans le monde de l’intelligence artificielle
Ces discussions “hors cadre” sont souvent très utiles. Un collègue peut proposer une solution simple à un problème compliqué, ou donner un point de vue différent qui débloque la situation.
C’est aussi l’occasion de partager les galères et les réussites, et de se sentir soutenu dans un métier parfois technique et exigeant.
13h00 - Tests en conditions réelles
Après le déjeuner, l’ingénieur en machine learning passe à l’étape clé : tester son modèle sur des vraies données. C’est le moment de vérité : est-ce que ce qu’il a imaginé et construit fonctionne bien en conditions réelles, pas seulement dans un environnement de test bien propre ?
Il ne travaille pas seul : les développeurs backend (ou ingénieurs logiciels) sont là pour l’aider à intégrer le modèle dans une application, un site web ou un service utilisé par les utilisateurs. Ensemble, ils s’assurent que tout se passe bien : que les résultats arrivent vite, que ça ne plante pas, et que le système n’utilise pas trop de mémoire ou de puissance de calcul.
En résumé : un bon modèle, c’est bien. Un bon modèle qui tourne sans problème, c’est encore mieux !
15h00 - Réunions avec d’autres équipes
Le MLE ne passe pas sa journée tout seul dans son coin à coder. Au contraire, il est en contact régulier avec plein d’autres équipes, car construire un bon modèle, c’est un travail d’équipe !
- Les chefs de produit lui expliquent ce qu’on attend du modèle : par exemple, “on veut prédire les ventes” ou “on veut recommander les bons articles”.
- Les développeurs l’aident à intégrer le modèle dans un site ou une appli, pour que tout fonctionne comme prévu.
- Les équipes data lui disent où et comment sont stockées les données, ce qui est essentiel pour comprendre ce qu’il manipule.
En plus, un MLE travaille souvent sur plusieurs projets en même temps, parfois très différents. Il faut donc être bien organisé, savoir prioriser, et passer d’un sujet à un autre sans se perdre.
16h30 - Analyse des performances
Une fois que le modèle est en ligne (c’est-à-dire déployé en production, dans une appli ou un site), le boulot n’est pas terminé ! Le MLE garde un œil sur ses performances : est-ce que le modèle fait bien ce qu’on lui demande ? Est-ce qu’il se trompe souvent ? Est-ce qu’il ralentit le système ?
Il peut arriver que :
- les données changent (par exemple, un nouveau comportement utilisateur),
- un bug apparaisse,
- ou que le modèle commence à donner de moins bons résultats.
Quand ça arrive, c’est au MLE de jouer les détectives : il doit trouver d’où vient le problème, corriger les réglages, voire retravailler une partie du modèle. C’est une étape très technique, mais indispensable pour garantir que tout continue à bien marcher, même des semaines ou des mois après le déploiement.
18h00 - Documentation et veille techno
Avant de fermer son ordinateur, le MLE prend le temps de noter ce qu’il a fait dans la journée : quelles idées ont été testées, ce qui a fonctionné (ou pas), les réglages choisis… C’est très important, surtout quand on travaille en équipe. Ça permet de garder une trace claire pour soi et pour les autres.
C’est aussi le bon moment pour faire un peu de veille technologique : lire un article, regarder une vidéo, explorer un nouveau framework ou un outil qui vient de sortir. Le domaine du machine learning bouge très vite, donc il faut apprendre en continu pour ne pas être dépassé.
19h00 - Fin de journée
La journée se termine. Mais parfois, les idées continuent à tourner dans la tête du MLE, même après le boulot. C’est le genre de métier qui pousse à réfléchir, à tester, à imaginer de nouvelles solutions — même en dehors des heures de bureau.
Être Machine Learning Engineer, c’est quoi concrètement ?
Travailler avec beaucoup (beaucoup !) de données
Les données sont au cœur du métier. Que ce soient des chiffres de vente, des images, des textes ou des clics d’utilisateurs, le MLE passe une grande partie de son temps à les explorer, les nettoyer, les transformer. Une donnée bien préparée, c’est la base d’un bon modèle. Et parfois, comprendre les données prend plus de temps que créer le modèle lui-même !
Créer et améliorer des modèles intelligents
Une fois les données prêtes, place à la création des modèles. L’objectif : construire des algorithmes capables de faire des prédictions, classer, recommander ou détecter des anomalies, par exemple. Le MLE teste différentes approches (régression, arbres de décision, deep learning…), ajuste les paramètres, et compare les résultats. Ce travail d’itération permet d’obtenir un modèle performant, fiable et adapté à une utilisation concrète.
Collaborer avec plein d’équipes différentes
Le MLE ne travaille jamais seul : il échange avec les chefs de produit pour comprendre les besoins, avec les développeurs pour intégrer les modèles dans les applications, avec les data engineers pour accéder aux données… C’est un métier au croisement de plusieurs expertises, qui demande de la communication, de l’écoute et un vrai esprit d’équipe.
Rester curieux et apprendre tout le temps
L’intelligence artificielle évolue très vite : nouvelles techniques, nouveaux outils, nouvelles publications scientifiques… Pour rester dans le coup, le MLE se forme en permanence. Il lit des articles, teste des outils open source, suit des conférences ou des MOOCs. La curiosité est un vrai moteur dans ce métier : on ne s’ennuie jamais, il y a toujours quelque chose à apprendre ou à expérimenter.
Un métier technique, stimulant… et d’avenir
Être Machine Learning Engineer, c’est résoudre des problèmes complexes avec des algorithmes, de la logique, un peu de maths et beaucoup de créativité.
C’est un métier en pleine croissance, recherché dans plein de secteurs (santé, finance, e-commerce, industrie, etc.), avec de vrais enjeux concrets.
C’est aussi un métier où l’on peut avoir un impact : améliorer un produit, faciliter la prise de décision, détecter des fraudes, personnaliser une expérience utilisateur…
En bref : un rôle clé dans les entreprises d’aujourd’hui et de demain.
