Ingénieur en Vision par Ordinateur : métier, missions et salaire

Qu’est-ce qu’un ingénieur en vision par ordinateur ?

L'ingénieur en vision par ordinateur développe des systèmes permettant à des machines d’analyser, comprendre et exploiter des données visuelles. Cela inclut photos, vidéos, signaux 3D, ou données issues de capteurs embarqués.

Il intervient à la croisée des mathématiques appliquées, de l’apprentissage automatique (Machine Learning) et du développement logiciel. Son objectif : créer des systèmes capables de détecter, classer, segmenter ou suivre des objets dans une image.

Son travail est essentiel pour automatiser des tâches visuelles auparavant réservées à l’humain. Il permet par exemple à une voiture autonome de reconnaître un feu rouge, à un drone de suivre une cible ou à un smartphone de déverrouiller par reconnaissance faciale.

Quelles sont les missions d'un ingénieur en vision par ordinateur ?

Les missions concrètes de l’ingénieur en vision par ordinateur varient selon le domaine d’application. Mais certaines tâches reviennent dans la majorité des cas :

1. Recueillir, annoter et prétraiter les données visuelles (images, vidéos, scans 3D…)
2. Développer des algorithmes de traitement d’image classiques (filtrage, edge detection, transformation de couleur…)
3. Concevoir et entraîner des modèles d’intelligence artificielle pour la détection ou la classification d’objets
4. Implémenter les modèles dans des systèmes embarqués ou back-end (edge computing, serveurs distants)
5. Effectuer des validations par benchmarks et ajuster les paramètres
6. Documenter la solution et accompagner les équipes produit
7. Assurer la maintenance des modèles déployés (mise à jour, réentraînement, suivi de performance)

Quelles sont les compétences pour devenir ingénieur en vision par ordinateur ?

Le poste exige de solides bases mathématiques et une bonne rigueur logique. La capacité à lire des publications scientifiques et transformer une avancée académique en prototype fonctionnel est cruciale.

Les compétences clés sont :

1. Bon niveau en mathématiques appliquées (algèbre linéaire, statistiques, géométrie)
2. Maîtrise du traitement d’image numérique
3. Connaissance approfondie des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning
4. Excellente compétence en programmation (Python, C++)
5. Capacité à prototyper rapidement et à adapter des modèles existants

Outils et logiciels indispensables

• Python (avec OpenCV, NumPy, SciPy, scikit-image)
• Frameworks de Deep Learning : TensorFlow, PyTorch, Keras
• Outils d’annotation : LabelImg, CVAT, Supervisely
• Logiciels de simulation 3D : Unity, Blender, Gazebo
• Bibliothèques 3D : Open3D, PCL (PointCloud Library)
• Systèmes embarqués : Raspberry Pi, Jetson Nano, Raspberry Pi camera modules
• IDE et versioning : Git, VS Code, Jupyter

Au-delà de la technique, l’ingénieur en vision par ordinateur doit faire preuve de rigueur, d’analyse et de curiosité. Il doit souvent tester de nouvelles approches, parfois expérimentales.

Quelles sont les formations ou études pour devenir ingénieur en vision par ordinateur ?

La plupart des ingénieurs en vision par ordinateur sont diplômés d’écoles d’ingénieurs généralistes avec spécialisation en informatique, mathématiques appliquées ou IA. D’autres viennent d’un parcours universitaire scientifique avec un Master 2 ou un doctorat.

Voici quelques voies possibles :

Parcours académiques

• Diplôme d’ingénieur (INSA, Centrale, Mines, Polytech, UTC...)
• Licence informatique + Master en IA, vision ou imagerie biomédicale (Université PSL, Sorbonne, Paris-Saclay...)
• ENS ou écoles normales avec parcours Recherche / Mathématiques
• Doctorat en traitement d’image ou apprentissage profond

Formations alternatives et certifications

• OpenClassrooms – parcours IA ou computer vision
• Coursera Deep Learning Specialization par Andrew Ng
• Udemy – formations sur YOLOv5, OpenCV, TensorFlow, PyTorch
• EPITA et son MBA en intelligence artificielle
• École 42 pour les profils autodidactes avec compétences en deep learning

Un stage ou projet en traitement d’image pendant les études est fortement recommandé. Il permet de valider l’intérêt pour le domaine et de constituer un portfolio technique.

Quelles sont les évolutions professionnelles et perspectives de carrière ?

Les perspectives sont très bonnes dans ce secteur à forte croissance. Après quelques années, l'ingénieur peut évoluer vers différents rôles :

• Lead Computer Vision Engineer (supervision d’équipe technique)
• AI Research Scientist (recherche appliquée ou académique)
• Architecte IA (conception d’architectures orientées traitement d’image et machine learning)
• Chef de projet IA appliquée
• Consultant technique en vision industrielle
• Création d’une start-up dans l’IA visuelle (santé, retail, robotique…)

Un passage par l’étranger ou un doctorat peuvent catalyser une carrière vers la recherche ou les postes en R&D de haut niveau.

Quel est le salaire d'un ingénieur en vision par ordinateur ?