Qu'est-ce qu'un ingénieur IA ?
Un ingénieur IA conçoit et développe les composants techniques d'un projet d'intelligence artificielle : pipelines de données, architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation), systèmes d'agents, fine-tuning de modèles et mise en production via des pratiques MLOps. Il traduit les cas d'usage définis en amont en solutions fonctionnelles, sécurisées et scalables.
Dans le cadre de l'AI Act européen, les systèmes IA à haut risque exigent une documentation technique rigoureuse. Nos ingénieurs intègrent ces exigences dès la phase de conception, ce qui facilite la conformité sans ralentir le développement. Cette rigueur est une valeur fondamentale chez Expert IA Gen.
Les ingénieurs que nous mettons à disposition sont sélectionnés par Romain Rissoan sur la base de leur maîtrise effective des stacks IA générative et de leur capacité à livrer des solutions utilisables en production, pas seulement des prototypes. Un profil est mis à disposition après qualification technique et revue de références sur des missions comparables.
Notre conviction : un ingénieur IA doit écrire du code lisible, documenté et testable — pas seulement du code qui fonctionne le jour J.
Ce que fait un ingénieur IA chez Expert IA Gen
Nos ingénieurs IA couvrent l'ensemble du cycle de développement, de l'architecture initiale à la mise en production et au monitoring. Ils travaillent en étroite collaboration avec les équipes techniques de nos clients et adaptent leur approche au niveau de maturité de l'infrastructure existante.
La phase de cadrage technique est conduite en amont de tout développement : choix de l'architecture (RAG, fine-tuning, agents ou combinaison), sélection du modèle de fondation le plus adapté au cas d'usage et à la contrainte budgétaire, définition des critères d'évaluation de la qualité. Ce travail préalable évite les dérives de périmètre et les refontes coûteuses en cours de projet.
- Architecture RAG — conception et développement de pipelines de récupération et génération augmentée : indexation des documents, chunking, embedding, reranking et génération finale.
- Développement d'agents IA — création de systèmes multi-agents avec orchestration (LangGraph, AutoGen), gestion des outils et des mémoires.
- Fine-tuning de modèles — adaptation de modèles open source (Mistral, Llama) à vos données et cas d'usage spécifiques.
- Prompt engineering avancé — conception des chaînes de prompts, évaluation systématique des outputs, optimisation coût/qualité.
- MLOps — mise en place des pipelines CI/CD pour les modèles, monitoring des performances, gestion des versions, infrastructure cloud (AWS, Azure, GCP).
- Sécurité et conformité technique — gestion des données sensibles, protection contre les injections de prompts, documentation RGPD.
Ces missions prolongent notre offre d'intégration & ingénierie IA, qui couvre l'ensemble du cycle de développement en mode agence (obligation de résultat).
Compétences clés d'un ingénieur IA
Le profil d'ingénieur IA a évolué rapidement avec la montée en puissance des modèles de fondation. En 2026, il ne s'agit plus seulement de savoir entraîner des modèles : la majeure partie des projets repose sur l'intégration intelligente de modèles existants via des APIs, des frameworks d'orchestration et des bases de données vectorielles. Nos ingénieurs maîtrisent ces stacks dans leur version actuelle.
- Python & frameworks LLM — maîtrise de LangChain, LlamaIndex, Haystack pour les architectures RAG et agents.
- APIs de modèles de fondation — OpenAI, Anthropic (Claude), Mistral, intégration via SDK et gestion des coûts.
- Bases de données vectorielles — Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector — indexation et recherche sémantique.
- MLOps & DevOps — Docker, Kubernetes, MLflow, DVC, CI/CD pour les modèles IA.
- Évaluation des LLM — frameworks d'évaluation (RAGAS, DeepEval), conception de jeux de test, mesure de la qualité des outputs.
Régie ou forfait : les deux modes d'intervention
Selon votre contexte, nous proposons deux modalités d'intervention pour un ingénieur IA.
Régie IA
L'ingénieur s'intègre à votre équipe technique et développe vos solutions sous votre direction opérationnelle. Ce modèle est adapté aux projets dont le périmètre technique évolue rapidement ou pour renforcer une équipe existante sur une stack IA spécifique. Facturation au temps passé, avec le suivi qualité assuré par l'ESN IA Expert IA Gen.
Forfait
L'ingénieur prend en charge un livrable défini — POC RAG, déploiement d'un agent IA, mise en production d'un composant précis — avec une enveloppe budgétaire fixée à l'avance. Ce modèle est adapté aux besoins techniques bien cadrés.
Profils complémentaires : intégrateur IA pour la connexion au SI existant, et consultant IA pour le cadrage stratégique en amont.
Quelles sont les compétences d'un ingénieur IA en 2026 ?
En 2026, la stack d'un ingénieur IA générative repose sur Python comme langage principal, complété par des frameworks spécialisés pour l'orchestration des LLM. LangChain et LlamaIndex restent les références pour construire des architectures RAG robustes, tandis que LangGraph s'impose pour les systèmes d'agents à états. La maîtrise des APIs des grands modèles — OpenAI, Anthropic (Claude), Mistral, mais aussi les modèles open source déployés en auto-hébergement via HuggingFace — est indispensable. Un ingénieur IA doit également savoir arbitrer entre ces modèles en fonction du cas d'usage, du coût par token et des contraintes de souveraineté des données.
Le MLOps constitue désormais une compétence attendue et non optionnelle. Un composant IA qui fonctionne en prototype mais ne peut être mis en production de façon reproductible n'a pas de valeur opérationnelle. Nos ingénieurs maîtrisent les pipelines CI/CD adaptés aux modèles (MLflow, DVC, Weights & Biases), la conteneurisation Docker et Kubernetes, et les principaux cloud providers. La gestion de la dérive de modèle et le monitoring des outputs en production font partie intégrante du cycle de vie que nous prenons en charge.
La sécurité et la conformité réglementaire forment le troisième pilier de compétences. Les injections de prompts, la fuite de données via les contextes des LLM, la traçabilité des décisions automatisées — ces enjeux sont au cœur des exigences de l'AI Act et des politiques de sécurité des entreprises. La différence entre un ingénieur IA et un data scientist classique tient précisément là : l'ingénieur IA pense système, flux de données et surface d'attaque dès la conception, là où un data scientist est d'abord centré sur la performance du modèle.