Le métier de prompt engineer est une profession émergente et dynamique au cœur de l'innovation en intelligence artificielle. Travaillant souvent en collaboration avec le data engineer, le data analyst, et le data scientist, le prompt engineer joue un rôle crucial dans l'optimisation de l'interaction entre les humains et les modèles d'IA, rendant ce métier fondamental dans le paysage de l'intelligence artificielle et du développement informatique.
Le rôle principal d'un prompt engineer est de concevoir et optimiser des prompts pour obtenir les meilleurs résultats possibles des modèles d'intelligence artificielle. Cela implique une compréhension des capacités et des limites des modèles génératifs, ainsi qu'une capacité à anticiper les réponses de l'IA. Les missions incluent également la collaboration avec des équipes de développement et de recherche pour améliorer la performance des modèles d'IA.
Les compétences essentielles pour un prompt engineer comprennent une solide connaissance en intelligence artificielle, en particulier dans les domaines du langage génératif et du machine learning. Des compétences en informatique, en programmation et en data science sont cruciales. La compréhension des modèles d'intelligence artificielle comme ChatGPT et la capacité à les utiliser efficacement pour générer des contenus pertinents sont également importantes.
Outre les compétences techniques, un prompt engineer doit posséder des qualités telles que la créativité pour formuler des prompts innovants, une forte capacité d'analyse pour interpréter les résultats, et une excellente communication pour travailler efficacement en équipe. La curiosité et le désir d'apprendre continuellement sont également essentiels dans ce domaine en constante évolution.
Pour devenir un prompt engineer, une formation en informatique, ingénierie, ou dans un domaine lié à l'intelligence artificielle est généralement nécessaire. Cela peut inclure des formations spécialisées dans les domaines de la data science, du machine learning ou du développement de logiciels. L'expérience pratique avec des modèles d'IA et une connaissance des outils de développement sont pareillement importantes.
Le salaire d’un prompt engineer est encore une donnée récente et par conséquent, il est compliqué de donner une vraie fourchette de salaire précise. Néanmoins, en France, les premiers prompt engineers débutants peuvent être payés environ 40 000€. Certains prompt engineers sont payés jusqu’à 300 000$ alors qu’aucune formation claire ni diplôme reconnu ne sont encore disponibles.
Le Chief Data Officer a pour fonction de faciliter l’accès aux données et de repérer celles qui sont les plus importantes à extraire, afin de faciliter la prise de décision au sein de son entreprise.
Un AI Engineer, ou ingénieur en intelligence artificielle, est un expert technique spécialisé dans la conception, le développement et le déploiement de solutions basées sur l’intelligence artificielle et le machine learning. Il intervient sur des projets liés à l’automatisation, au traitement de données, aux modèles prédictifs, aux LLM (Large Language Models), à la computer vision ou encore au traitement du langage naturel (NLP). L’AI Engineer travaille en étroite collaboration avec les équipes data, produit et développement afin d’intégrer des modèles d’intelligence artificielle dans des applications concrètes. Son rôle est essentiel dans les entreprises technologiques, les startups IA, les scale-ups et les grands groupes en pleine transformation digitale. Avec l’évolution rapide du marché, ce métier est devenu l’un des profils les plus recherchés du secteur tech.
Un ML Engineer, ou Machine Learning Engineer, est un spécialiste du développement et du déploiement de modèles de machine learning. À la croisée du software engineering et de la data science, il conçoit des systèmes capables d’apprendre à partir de données afin d’automatiser des tâches, améliorer des prédictions ou optimiser des produits numériques. Le ML Engineer intervient sur l’ensemble du cycle de vie des modèles de machine learning : collecte des données, entraînement des modèles, mise en production, monitoring et optimisation des performances. Ce métier est devenu stratégique dans les entreprises tech, les startups IA, les plateformes SaaS ou encore les grands groupes qui exploitent la donnée pour accélérer leur transformation digitale.