Dans le cadre de la semaine du génie physique, le Service des stages et emplois vous partage le témoignage d’un diplômé : Etienne Boisvenue. Son parcours illustre comment il est possible de faire son chemin du génie physique vers l’intelligence artificielle (IA). Votre baccalauréat vous outille pour différentes avenues de carrière, dont certaines moins connues. À vous de découvrir la vôtre!

Quel est ton parcours à Polytechnique, tes stages et tes emplois?

J’ai commencé mon bac en génie physique à l’automne 2015. À l’époque, j’ai longuement hésité entre les génies physique et logiciel. J’ai donc décidé de teinter mon parcours à Polytechnique de ces deux domaines. Je me suis inscrit en génie physique, mais avec un désir de m’impliquer au maximum dans les aspects programmatiques inclus dans le cursus. Dès qu’une implémentation logicielle était nécessaire pour un projet, je me portais volontaire pour prendre ces tâches en charge.

Deux critères m’ont aidé à choisir un stage pour l’été 2017. Je cherchais un stage orienté vers les TI/l’informatique et qui pourrait être complémentaire à ma formation technique d’ingénieur. En apprenant principalement l’aspect scientifique de la profession d’ingénieur à Polytechnique, je désirais un stage me permettant d’apprendre l’autre grand aspect de la profession d’ingénieur, soit la vie en entreprise et la gestion de clients. C’est ainsi que j’ai décidé d’appliquer pour un poste d’analyste en cybersécurité chez Deloitte, à Montréal. Deloitte est une très bonne école. Ce stage m’a permis de comprendre le milieu de la consultation et ce qu’il implique. C’est un environnement dynamique et imprévisible. L’expérience a été motivante et m’a ultimement convaincu de choisir l’orientation thématique « entrepreneuriat et innovation technologique » à la fin de mon baccalauréat. Je suis retourné chez Deloitte, au sein de la même équipe, à l’été 2018.

L’orientation « entrepreneuriat technologique » offerte à Polytechnique permet réellement, selon moi, de développer des aptitudes connexes essentielles à la profession d’ingénieur. Par expérience personnelle, cette orientation m’a donné confiance en mes capacités à entreprendre de grands projets, qu’ils soient entrepreneuriaux ou non. L’orientation m’a permis d’avoir une vue d’ensemble lors d’analyse de problèmes d’affaires et de comprendre l’importance de la définition des besoins. C’est une perspective intéressante à avoir en tant qu’ingénieur!

Au terme de mon bac, je me suis inscrit au programme de maîtrise professionnelle modulaire en informatique, orientation ingénierie et analytique des données. Il aurait été possible de me trouver un emploi dans ce domaine et d’approfondir mes connaissances techniques en travaillant, mais je désirais prendre un an pour formellement me concentrer sur cet apprentissage. Une carrière académique ne m’a jamais particulièrement intéressé, alors je trouvais qu’une maîtrise professionnelle répondait bien à mes besoins.

À l’été 2019, j’ai eu l’opportunité de découvrir une entreprise partageant plusieurs de mes valeurs : Moov AI. J’y ai occupé un poste de scientifique de données junior pour la durée de l’été. La mission de l’entreprise est de mettre en pratique au sein des petites, moyennes et grandes entreprises du Québec les principes académiques en apprentissage machine/IA qui ont fait la renommée de Montréal dans le domaine.

Depuis l’automne 2019, je suis étudiant à temps plein à la maîtrise ainsi que scientifique des données à temps partiel chez Moov AI.

Qu’est-ce qui t’a poussé à te diriger vers l’IA, un domaine peu envisagé par les étudiants en génie physique?

À travers mon baccalauréat, j’ai développé un grand intérêt pour l’exploration et le traitement de données. Je trouve fascinant qu’il existe des méthodes permettant de comprendre des données qui, a priori, semblent quelconques et vides de sens. Un exemple auquel j’aime bien réfléchir est celui d’un tableau décrivant le nombre de voitures à chaque heure attendant à chaque intersection sur l’île de Montréal. Cet immense tableau serait complètement incompréhensible à première vue. Cependant, avec un traitement adéquat, il serait possible de rendre ces données intelligibles et d’en extraire une solution permettant de réduire le trafic au centre-ville. Lors de mon baccalauréat en génie physique, j’ai été confronté à plusieurs reprises à ce genre de problématique; même si c’était dans un contexte différent, l’essence du problème était similaire. La satisfaction de finalement comprendre le sens d’un ensemble de données est très gratifiante. C’est un travail qui peut être éprouvant, mais qui à terme en vaut la peine.

J’ai commencé à m’intéresser à ce domaine après avoir suivi les cours de probabilités et statistiques, de projet par simulation, de spectroscopie et le projet 4 (notre projet intégrateur final consistait à assurer la qualité d’un système d’acquisition de données intégré à une fusée). Ce sont tous des cours dans lesquels j’ai dû traiter des données pour en extraire un sens. J’ai donc lu sur le sujet de la « science des données » les soirs après mes cours.

Le domaine étant en pleine expansion, les ressources en ligne permettant d’apprendre par soi-même sont nombreuses. Avec un peu d’effort et motivé par mon intérêt, j’ai appris les bases afin d’être capable d’entretenir une conversation avec des gens du domaine. Par la suite, j’ai assisté à beaucoup d’évènements de type « Meetup » et des conférences pour rencontrer les acteurs du milieu. De fil en aiguille, j’ai trouvé un secteur qui m’intéressait. Il m’en reste encore beaucoup à apprendre! L’école ce n’est que le début du processus d’apprentissage d’un professionnel accompli. Les gens curieux continueront d’apprendre tout au long de leur carrière et c’est à quoi j’aspire.

Comment ton baccalauréat en génie physique t’a préparé pour travailler en IA?

Ce que je retire principalement du baccalauréat en génie physique est une manière de réfléchir analytiquement, méthodiquement et rigoureusement. Le programme forme des ingénieurs prêts à surmonter n’importe quels défis. À la sortie du bac, je me sentais capable d’apprendre n’importe quoi. C’est vraiment ce qui m’aide le plus actuellement dans mon emploi : je sais que je suis capable de comprendre tous les concepts qui me sont présentés si je prends un instant pour y réfléchir. J’ai profité de mon passage à Polytechnique pour apprendre à apprendre.

Sur le plan un peu plus technique, l’aisance mathématique développée lors du baccalauréat m’aide grandement dans mon emploi actuel. Le domaine de la science des données/apprentissage machine/IA s’appuie fortement sur des concepts mathématiques qui m’ont été enseignés lors du bac. Autrefois, je calculais des valeurs propres d’opérateurs quantiques. Aujourd’hui, je calcule des valeurs propres d’un ensemble de données afin de réduire leur dimensionnalité. Ce n’est qu’un exemple parmi tant d’autres. Tous les concepts mathématiques vus durant mon bac sont réutilisables en sciences des données. Je n’ai jamais « peur » devant une expression mathématique. Le programme de génie physique m’a donné plus que tous les outils nécessaires pour pouvoir comprendre les principes sous-jacents à l’intelligence artificielle.