Ingenieur en IA de confiance
L'ingénieur en IA de confiance a pour mission de garantir que les systèmes d'intelligence artificielle sont développés et déployés de façon responsable : transparents, équitables, respectueux des droits fondamentaux et conformes aux réglementations en vigueur, notamment l'AI Act européen. Il joue un rôle de gardien entre l'innovation technologique et ses impacts sur la société, en s'assurant que les algorithmes ne reproduisent pas de discriminations et que leurs décisions peuvent être comprises et expliquées. Au quotidien, il audite des modèles de machine learning pour détecter des biais (par exemple, un algorithme de recrutement qui désavantagerait certains profils), utilise des outils comme SHAP, LIME ou Fairlearn pour rendre les décisions des IA interprétables, et rédige des rapports de conformité destinés aux équipes juridiques ou aux autorités de régulation. Il collabore étroitement avec des data scientists, des juristes, des équipes produit et parfois des associations citoyennes. Son environnement de travail est hybride, mêlant code Python, lectures réglementaires et réunions pluridisciplinaires. Ce métier épanouit ceux qui aiment à la fois creuser des problèmes techniques complexes et s'interroger sur leurs conséquences humaines et sociales. Si tu es curieux, rigoureux, capable de vulgariser des sujets pointus et que tu as envie que ton travail ait un vrai sens éthique, ce rôle est fait pour toi. Une appétence pour le droit du numérique et la philosophie des technologies est un vrai atout.
Débutant
38 k€
/ an
✨ estimation
Confirmé
55 k€
/ an
✨ estimation
Senior
75 k€
/ an
✨ estimation
Compétences clés
Formations recommandées
Licence Informatique mention Science des données
Master Informatique spécialité Intelligence Artificielle
Diplôme d'ingénieur spécialité Data Science / IA
Master Droit du numérique et Intelligence Artificielle
Doctorat en Informatique / Éthique de l'IA
Formations pour devenir Ingenieur en IA de confiance
Générées par IA · parcours recommandés en France
Une journée type
9h - Audit d'un modele de scoring sur les criteres d'equite
10h30 - Mise en place d'un dashboard d'explicabilite des predictions
13h - Reunion avec l'equipe juridique sur la conformite AI Act
15h - Redaction de la fiche de transparence du modele (model card)
17h - Veille reglementaire et preparation d'un atelier ethique IA