Depuis 2022, les postes dans le secteur de l'IA ont augmenté de 31%, selon Infojobs. Un panorama positif dans lequel il existe des options d'emploi dans les entreprises de médecine, de logiciels, d'automobiles, de sécurité et bien plus encore.
Alors, si vous êtes intéressé à faire partie de cette vague de croissance, nous vous présentons ci-dessous les études que vous devez considérer et le chemin pour devenir un expert en intelligence artificielle.
Quoi étudier pour travailler dans l'intelligence artificielle
- Science des données : la base indiscutable
Le premier pas pour s'initier au domaine de l'intelligence artificielle est d'acquérir une base solide en science des données. Ce domaine englobe un certain nombre de disciplines qui sont cruciales pour comprendre et développer l'IA. Parmi les connaissances essentielles figurent la programmation en Python, la gestion de grands volumes de données (big data), et les mathématiques et statistiques.
Python est le langage de programmation le plus utilisé dans le développement de l'IA en raison de sa simplicité et du grand nombre de bibliothèques disponibles pour l'apprentissage automatique (machine learning) et le traitement du langage naturel (NLP). Apprendre Python implique de se familiariser avec les fonctions, les structures de contrôle, et la manipulation de données en utilisant des bibliothèques comme Pandas et NumPy. Ces outils permettent de réaliser des analyses de données complexes et de préparer des données pour des modèles de machine learning.
En plus de Python, il est essentiel d'avoir une bonne maîtrise des mathématiques, en particulier dans des domaines comme l'algèbre linéaire, le calcul, et la théorie des probabilités. Ces connaissances sont cruciales pour développer et comprendre des modèles de machine learning.
- Compétences techniques en intelligence artificielle
Une fois que vous avez une base solide en science des données, l'étape suivante consiste à se spécialiser dans des domaines spécifiques de l'intelligence artificielle. Parmi les plus importants figurent le machine learning, le deep learning, le traitement du langage naturel (NLP), et la vision par ordinateur (CV).
Le machine learning est une sous-discipline de l'IA qui permet aux machines d'apprendre des données et d'améliorer leurs prédictions ou décisions. Les approches principales incluent l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage par renforcement. Ces méthodes utilisent des algorithmes tels que la régression linéaire, les arbres de décision, les machines à vecteurs de support (SVM) et les réseaux neuronaux artificiels.
Le deep learning, quant à lui, est une branche avancée du machine learning qui utilise des réseaux neuronaux artificiels avec de nombreuses couches (profondes). Pour travailler dans ce domaine, il est nécessaire de comprendre les architectures de réseaux tels que les CNN (Réseaux Neuronaux Convolutifs) et les RNN (Réseaux Neuronaux Récurrents), et de savoir utiliser des bibliothèques comme TensorFlow et PyTorch.
Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), il est crucial de comprendre comment les machines traitent et comprennent le langage humain. Ce domaine a des applications dans les chatbots, l'analyse de sentiments et la reconnaissance vocale. D'autre part, la vision par ordinateur (CV) se concentre sur la manière dont les machines interprètent et traitent l'information visuelle, avec des applications dans le diagnostic médical et les systèmes de sécurité.
Où étudier et acquérir des compétences en IA
Pour ceux qui sont intéressés par une carrière en intelligence artificielle, il existe de nombreuses options de formation. Les programmes de bootcamps sont un excellent moyen d'acquérir des compétences pratiques dans un court laps de temps.
Les universités proposent également des programmes spécialisés en science des données et en intelligence artificielle. Ces programmes comprennent généralement des cours en mathématiques, statistiques, programmation et machine learning. De plus, des plateformes d'apprentissage en ligne comme Coursera, edX et Udacity offrent des cours et des spécialisations en IA, qui sont une excellente option pour ceux qui recherchent de la flexibilité dans leur apprentissage.
Quels types de emplois sont nécessaires en IA
Les professions les plus demandées dans ce domaine incluent les data scientists, les data analysts et les data engineers. Ces rôles non seulement offrent des salaires attractifs, mais permettent également de travailler dans des entreprises qui sont à la pointe de l'innovation dans l'histoire de l'humanité.
Les tâches d'un professionnel de l'intelligence artificielle varient en fonction de la spécialisation, mais incluent généralement des processus d'ETL (Extract, Transform, Load), le nettoyage des données et la normalisation. Les ETL sont fondamentaux pour préparer les données pour leur analyse, tandis que le nettoyage des données assure que les ensembles de données sont de haute qualité et fiables.
Avec l'avancée de l'IA, il est également important de se familiariser avec de nouvelles techniques et concepts tels que le fine-tuning de modèles préentraînés, l'utilisation de bases de données vectorielles et la mise en œuvre de techniques de confidentialité. Ces connaissances sont cruciales pour maintenir la pertinence et la compétitivité dans le domaine de l'IA.