Un étudiant en première année de Master en Science des Données et IA s’interroge sur l’adéquation d’une carrière orientée vers la recherche, confronté à son expérience majoritairement en apprentissage automatique appliqué.
Ce questionnement émane d’un parcours où la plupart des expériences professionnelles ont été axées sur l’application concrète de l’IA. Ses stages, bien que non formellement intitulés « Ingénieur ML » ou « Recherche ML », impliquaient des tâches fortement orientées vers l’apprentissage automatique appliqué.
Durant ses études de premier cycle, l’étudiant a également participé à un laboratoire de recherche. Il y a travaillé sur un projet de vision par ordinateur pour le secteur manufacturier, se concentrant principalement sur l’entraînement d’un modèle de vision.
Cette situation met en lumière la distinction entre l’application directe de modèles existants et l’exploration de nouvelles méthodes ou théories. Elle soulève la question de savoir comment évaluer l’attrait pour la recherche fondamentale face à une expertise déjà établie dans l’ingénierie ML.
Source : Reddit r/MachineLearning