Quelle différence entre ingénieur ML et développeur LLM ?

Le développement de l’intelligence artificielle générative a donné naissance à deux profils complémentaires : le machine learning engineer (ML engineer), issu du monde de la donnée, et le développeur LLM, venu du génie logiciel.

Si leurs compétences techniques se recoupent parfois, leurs approches, formations et cultures professionnelles diffèrent sensiblement. Ces distinctions se reflètent dans la manière dont ils conçoivent, entraînent et déploient les systèmes d’intelligence artificielle modernes.

L’ingénieur machine learning : un spécialiste de l’entraînement des modèles

L’ingénieur en machine learning est historiquement ancré dans les métiers de la donnée, étant en charge de la conception de nouveaux modèles d’iA. Son rôle consiste à concevoir, entraîner et valider des modèles d’apprentissage automatique ou profond, souvent à partir de volumes massifs de données, structurées ou non.

Ce professionnel utilise typiquement le langage Python, avec des technologies comme pandas et Scikit-Learn pour l’analyse de données et la création de modèles ou encore TensorFlow ou PyTorch pour le deep learning l’inférence à haute performance. Il s’appuie sur des protocoles rigoureux de mesure de performance et de validation statistique : l’ingénieur en machine learning est très souvent titulaire d’un doctorat.

Selon France Compétences et l’Apec, il s’agit d’un profil hybride à la croisée du data scientist et de l’ingénieur logiciel, capable de transformer les données brutes en modèles opérationnels (France Compétences, RNCP38587, Apec).

Vers des compétences élargies à l’ère de l’IA générative

L’arrivée de l’IA générative modifie le quotidien du ML engineer. Comme le note le rapport OPIIEC 2025, ces experts doivent désormais intégrer des considérations logicielles, afin de produire des systèmes « agentiques » capables d’interagir, raisonner et s’adapter à leur environnement. L’ingénieur en machine learning n’est plus seulement un concepteur de modèles, il doit devenir concepteur d’un véritable écosystème logiciel autour de l’IA.

Le développeur LLM : un développeur logiciel qui se forme à l’IA

Le développeur LLM, à l’inverse, vient généralement du monde du développement applicatif (web, mobile, logiciel, embarqué etc.). Il maîtrise les frameworks, les API et les langages de programmation modernes, et sait créer des applications scalables et sécurisées. Il n’est donc pas forcément un développeur Python, le langage JavaScript/TypeScript est par exemple très représenté dans le monde du développement LLM.

L’entrée du développeur LLM dans le domaine de l’intelligence artificielle passe par la compréhension des principes des modèles génératifs, du prompt engineering et des systèmes agentiques (RAG par exemple).

D’après le blog Gen-ai.fr, l’avantage clé des développeurs et développeuses LLM dans le monde professionel réside dans leur capacité à intégrer rapidement des LLM via des API tierces comme OpenAI, Anthropic ou Mistral, sans nécessiter le réentraînement d’un modèle d’IA, contrairement aux habitudes des ingénieurs en ML.

Une approche plus centrée sur le logiciel

Le développeur LLM doit s’habituer à étendre sa culture de l’expérimentation : il teste, mesure et adapte les performances d’un système d’IA en production, en tenant compte du caractère probabliste et non-déterministe des intelligences artificelles.

Les développeurs LLM tout comme les ingénieurs en ML doivent s’habituer à gérer de nouvelles métriques et pattern d’expérimentation, comme la trajectoire des agents ou l’analyse des LLM-as-a-judge, en plus des métriques quantitatives habituelles pour les modèles d’IA prédictifs et de classification (précision, rappel, score F1…).

Dans l’écosystème LangChain, le développeur LLM privilégie LangChain et LangGraph, des outils destinés à l’orchestration et à la création d’agents autonomes, tandis que l’ingénieur ML aura tendance à s’approprier la plateforme LangSmith pour le suivi expérimental, l’évaluation et la traçabilité des performances.

Deux trajectoires qui convergent

Ces deux professions convergent vers un même objectif : rendre les IA génératives et les agents fiables, explicables et utiles en production. Le ML engineer apporte la rigueur scientifique et la connaissance de la data, tandis que le développeur LLM apporte la compétence d’intégration, la culture produit et la compréhension du cycle de développement logiciel.

Cette hybridation des rôles se traduit par de nouveaux besoins en formation et en compétences transversales en France, notamment en gestion de projets IA, gouvernance de la donnée et conception responsable des modèles. LBKE propose à ce titre une formation LangChain et LangGraph éligible CPF couvrant ces aspects.

Une complémentarité nécessaire à la transformation des entreprises

L’ingénieur ML et le développeur LLM sont la clé de voûte de la chaîne de valeur de l’IA, qui va de la construction du modèle jusqu’à son intégration dans les usages.

Les entreprises ont besoin des deux profils pour transformer leurs activités, qu’il s’agisse d’automatiser des processus, d’analyser des données ou de créer des assistants virtuels.

France Travail souligne que les compétences en IA font partie des plus recherchées dans les années à venir, en raison du déploiement rapide des IA dans les secteurs du numérique, du conseil et de l’ingénierie (France Travail, 2024).

Vers une hybridation des métiers de l’IA

À terme, la distinction entre développeur LLM et ML engineer pourrait s’atténuer. Les uns comme les autres devront maîtriser les principes d’évaluation, d’éthique, d’optimisation et de déploiement de modèles… Dans un environnement où les IA deviennent des systèmes intégrés, la réussite des entreprises résidera dans la capacité à relier le modèle et l’application, la donnée et le produit. L’avenir des métiers de l’intelligence artificielle semble donc s’écrire à la croisée de ces deux mondes, entre science des données et génie logiciel.

Sources :

Ingénieur Machine Learning vs Développeur LLM : Quelles Différences ?