Deux visages de l’IA en stage
Dans le domaine de l’intelligence artificielle, un stage peut ressembler à deux expériences très différentes. Du côté universitaire, l’étudiant rejoint un groupe de recherche, lit des articles, teste une méthode et contribue à un jeu de résultats. Du côté des entreprises, il aide une équipe de données à nettoyer des tables, entraîner un modèle de prédiction ou construire un tableau de bord.
La première voie convient à qui envisage un master ou un doctorat ; la seconde, à qui veut comprendre comment un modèle devient un produit. Avant d’écrire à qui que ce soit, décidez quelle expérience vous cherchez, car les messages, les délais et les conditions ne sont pas les mêmes.
En Colombie, on parle de práctica pour la période rattachée à un cursus, de pasantía pour un séjour d’immersion ou de recherche, et de contrato de aprendizaje pour la forme contractuelle liée au régime de l’apprentissage.
La recherche universitaire : un exemple de pasantía
La faculté d’ingénierie de l’Universidad de los Andes propose des pasantías de recherche qui illustrent bien le modèle. Elles s’adressent à des étudiants de premier cycle à partir de la troisième année, pour une durée de huit à douze semaines convenue avec le professeur. L’expérience est présentielle et à temps plein, au sein d’un groupe et de ses laboratoires.
Point essentiel : cette pasantía n’est pas rémunérée et se conclut par un certificat académique. Le dossier comprend le choix d’un projet dans un catalogue, une lettre de motivation d’une page au plus, une copie de passeport, une photo d’identité et un formulaire en ligne. L’université met ensuite en relation les candidats retenus avec le professeur.
D’autres établissements colombiens fonctionnent autrement, mais la logique reste proche : un enseignant responsable, un sujet délimité et une reconnaissance académique à clarifier dès le départ.
Choisir un sujet avant de contacter quelqu’un
Un courriel du type « je m’intéresse à l’IA » ne suscite que rarement de réponse. Mieux vaut cibler un thème étroit, par exemple le traitement automatique de l’espagnol, la vision par ordinateur appliquée à l’agriculture, la prévision de la demande ou l’analyse de données de santé publique.
- Lisez les pages du groupe de recherche ou du département et repérez deux ou trois publications récentes.
- Notez les outils cités : langages de programmation, bibliothèques, types de données.
- Rédigez un message court en espagnol qui nomme le projet, explique votre intérêt et décrit ce que vous savez déjà faire.
- Joignez un CV, un relevé de notes et, si possible, un petit dépôt de code ou un compte rendu de projet.
Un échange préalable de quinze minutes avec le responsable évite de nombreuses déceptions sur le contenu réel de la mission.
Formations publiques et entreprises du secteur
Le pays dispose de programmes de formation numérique soutenus par l’État. Talento Tech, programme du ministère des Technologies de l’information, propose des parcours consacrés notamment à l’intelligence artificielle et à l’analyse de données. Ils permettent de consolider des bases avant de postuler à une pratique.
Côté écosystème, Medellín s’appuie sur Ruta N, agence d’innovation de la ville, qui publie des offres et accompagne des entreprises technologiques. Bogotá et Medellín concentrent aussi des équipes de données dans les banques, les assureurs, le commerce en ligne, la logistique et les sociétés de services informatiques ; Cali et Barranquilla se développent également.
Les postes de stagiaire y sont souvent annoncés sur les portails d’emploi, via les services de carrière des universités ou par candidature spontanée. Distinguez toujours une offre de pratique d’une offre de poste salarié.
Statut, durée et rémunération à clarifier
La rémunération d’un stage en IA varie énormément. Une pasantía de recherche peut être non rémunérée, alors qu’une pratique en entreprise s’accompagne souvent d’un apport de soutien dont le niveau dépend de la réglementation, de la forme contractuelle et de l’employeur. Aucun montant ne devrait être supposé : il doit figurer par écrit.
Avant de commencer, demandez :
- si la période est reconnue en crédits ou comme condition de diplôme ;
- qui signe la convention, de l’université ou de l’étudiant ;
- la durée, l’horaire et la possibilité de travail à distance ;
- la couverture santé et accidents du travail ;
- qui détient la propriété du code, des données et des résultats.
Pour un étudiant étranger, le visa ou le titre de séjour doit être traité avec l’établissement d’accueil et les services consulaires avant le voyage, car il dépend de la nature et de la durée de l’expérience.
Compétences et missions plausibles
Sur le plan technique, un stagiaire en IA doit maîtriser Python, savoir manipuler des tableaux de données, comprendre la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé et connaître les bases de la statistique. Des notions de gestion de versions, de bases de données et de visualisation sont très utiles.
Les missions typiques sont les suivantes :
- préparer et documenter un jeu de données, en repérant les valeurs manquantes et les biais ;
- comparer deux modèles simples avec une métrique adaptée ;
- reproduire les résultats d’un article scientifique ;
- annoter des données ou évaluer des réponses d’un modèle de langage ;
- présenter des résultats à une équipe non spécialiste.
Les qualités qui comptent : rigueur expérimentale, honnêteté sur les limites, curiosité, et capacité à expliquer clairement un choix technique à l’oral comme à l’écrit.
Préparer un plan d’expérimentation
Un responsable apprécie qu’un candidat arrive avec une proposition de travail, même modeste. Un plan d’une page suffit : la question posée, les données disponibles, la méthode envisagée, l’indicateur de réussite et un calendrier par étapes.
Précisez aussi les ressources matérielles : accès à un serveur de calcul ou à des cartes graphiques, licences logicielles, stockage. Un projet ambitieux sans puissance de calcul se transforme vite en frustration. Demandez enfin quelle sera la forme du livrable : rapport, code commenté, démonstration ou article court.
Le plan sert de base de discussion et se corrige avec le tuteur. Ne le présentez pas comme une promesse de résultat : en IA, un résultat négatif bien documenté reste un apport utile.
Illustration : une pasantía de dix semaines
Imaginons, avec des chiffres ronds, Andrés, étudiant en ingénierie des systèmes en troisième année. Il vise un groupe qui travaille sur la prévision de la demande électrique.
- Semaines 1 et 2 : lecture de trois articles, prise en main des données et d’un environnement de calcul partagé.
- Semaines 3 à 6 : construction de deux modèles de base et d’un modèle plus complexe, comparés sur les mêmes données.
- Semaines 7 à 9 : analyse des erreurs et rédaction des résultats.
- Semaine 10 : présentation de dix minutes devant le groupe.
Cet exemple est purement illustratif : la durée, les outils et les résultats dépendent du projet réel et de l’accord conclu avec le responsable.
Pièges à éviter et autres voies
Les écueils habituels : envoyer un message générique, surestimer son niveau, négliger la question de la propriété des données, accepter un cadre flou et découvrir ensuite que l’expérience n’est pas reconnue par son établissement.
Si aucun laboratoire ne répond, d’autres chemins restent ouverts : un projet de fin d’études avec une entreprise, une formation courte en analyse de données, une participation à une compétition de science des données ou une contribution à un projet open source. Ces éléments étoffent un dossier et montrent une démarche concrète.
Enfin, comparez chaque proposition à votre objectif : recherche, produit, ou transition vers l’analyse de données. Le meilleur stage est celui qui vous fait progresser sur la compétence visée.
Questions fréquentes
Une pasantía de recherche en IA est-elle payée ?
Pas nécessairement. À l’Universidad de los Andes, par exemple, la pasantía de recherche en ingénierie est présentée comme non rémunérée et donne droit à un certificat. Les pratiques en entreprise peuvent comporter un apport de soutien, mais son niveau dépend de la réglementation et du contrat signé.
Quel niveau d’études faut-il pour candidater ?
Pour la pasantía de recherche citée, il faut être étudiant de premier cycle à partir de la troisième année. Les entreprises exigent plutôt un niveau avancé en informatique, statistiques ou ingénierie. Dans tous les cas, des bases solides en Python et en statistique sont préférables à une liste d’outils à la mode.
Faut-il parler espagnol ?
Dans la plupart des cas, oui. Les échanges avec le responsable, les rapports et la vie de l’équipe se font en espagnol, même si les articles scientifiques sont en anglais. Un niveau professionnel facilite l’intégration et la rédaction du livrable ; vérifiez la langue de travail du groupe avant de postuler.
Comment contacter un professeur sans paraître générique ?
Citez un projet ou une publication précise, expliquez ce que vous savez faire et proposez une contribution réaliste. Joignez un CV, un relevé de notes et un exemple de travail. Écrivez un message court, relu en espagnol, et indiquez les dates pendant lesquelles vous êtes disponible.
Peut-on faire cette expérience depuis la France ?
Certaines tâches de données peuvent se faire à distance, mais une pasantía de recherche est souvent présentielle et à temps plein. Il faut alors étudier le visa, le logement, l’assurance et la reconnaissance par votre université. Ces éléments se vérifient avant tout engagement avec l’établissement d’accueil.
Que demander sur la propriété des résultats ?
Demandez qui détient le code, les données et les publications éventuelles, si vous pouvez réutiliser vos travaux dans un portfolio et quelles obligations de confidentialité s’appliquent. Ces règles diffèrent entre un laboratoire public et une entreprise ; obtenez la réponse par écrit avant de commencer.