AI Engineering
Ingénieur Machine Learning
L'ingénieur machine learning fait passer les modèles du prototype à la production : latence, pipelines de réentraînement, dérive des données à trois heures du matin. PyTorch ou TensorFlow, rigueur logicielle et CI/CD, AWS SageMaker. Sa valeur : dialoguer aussi bien avec les data scientists qu'avec les équipes plateforme.
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Quantifier un détecteur de piétons pour caméra ADAS embarquée
À partir du modèle de référence et de sa fiche technique matérielle, appliquez une quantification post-entraînement (PTQ — Post-Training Quantization) puis, si nécessaire, un en…
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Pipeline ML de prévision du trafic conteneurs au port
En équipe de 3 à 4 personnes, vous concevrez et livrerez un pipeline de Machine Learning de bout en bout qui prédit le nombre quotidien de conteneurs entrants pour les 7 prochai…
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Agent RL pour lisser la facture énergétique d'un banc de test batteries
Vous formalisez le pilotage du banc de test comme un Processus de Décision Markovien (MDP), puis vous implémentez et entraînez au moins deux agents (par exemple un agent à valeu…
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Construire un audit d'équité pour un score de micro-crédit
Vous livrez un module Python autonome qui prend l'extrait de décisions fourni et produit, sans intervention manuelle, un rapport d'équité chiffré. Le module doit calculer au min…
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Travaux ouverts Practice your coursework on real scenarios.
Every challenge is shaped from real-world context — not generic exercises. The work mirrors what your degree prepares you for.
Why Ewance
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Fabriquer des transactions synthétiques pour tester la fraude
Livrez un générateur de transactions synthétiques accompagné de sa preuve d'utilité. Entraînez un modèle génératif adapté aux données tabulaires — auto-encodeur variationnel con…
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Travaux ouverts
Comment ça marche
Du brief au certificat, en six étapes.
Étape 01
Parcourez des défis alignés sur vos études.
Étape 02
Acceptez celui qui correspond à vos objectifs.
Étape 03
Avancez avec l'aide de l'IA Copilot.
Étape 04
Soumettez-le pour une évaluation structurée.
Étape 05
Obtenez un certificat vérifié.
Étape 06
Ajoutez-le à LinkedIn en un clic.
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Entre un article de recherche prometteur et une fonctionnalité réellement utilisée, il existe un pont : l'ingénieur IA le construit. Il transforme des modèles de notebook en systèmes robustes face au trafic réel, aux coûts et aux questions confuses des utilisateurs. Python, PyTorch, évaluation, latence et coûts deviennent ses instruments quotidiens.
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Apprendre à une machine à voir est plus difficile qu'il n'y paraît. L'ingénieur en vision par ordinateur conçoit les systèmes qui lisent des documents, guident des véhicules ou analysent des images médicales. Géométrie multi-vues, OpenCV et PyTorch, puis l'art d'optimiser un modèle sans sacrifier sa précision.
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Ingénieur MLOps
En production, les modèles échouent de façons bien plus étranges qu'en notebook. L'ingénieur MLOps anticipe ces défaillances et construit les fondations qui font tenir le machine learning face aux vrais utilisateurs : feature stores cohérents, pipelines de déploiement sous MLflow rendant les rollbacks anodins, détection de dérive. Se familiariser tôt avec Kubernetes ouvre la voie.
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La langue est désordonnée : fautes, contradictions, dix formulations pour une même demande. L'ingénieur NLP construit les systèmes qui s'y confrontent — traitement classique avec spaCy, architectures RAG assemblées via LangChain, arbitrages entre fine-tuning, prompting et règles. On progresse par petits projets révélant les vrais modes d'échec. L'évaluation compte autant que l'architecture.
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Portrait : photo de Yevgeniy KHVAN sur Unsplash.