mercredi 8 janvier 2025
8 compétences importantes en matière d'IA à acquérir en 2025
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L'intelligence artificielle (IA) est en train de transformer notre monde, mais pour beaucoup d'entre nous, elle semble encore hors de portée, voire carrément intimidante. Certains veulent l'éviter, craignant qu'elle ne supprime des emplois, tandis que d'autres sont un peu trop pressés de l'utiliser sans en comprendre pleinement le fonctionnement.
En réalité, aucune des deux voies ne mène à la croissance.
Quel que soit votre point de vue sur ce grand débat, l'IA est un élément essentiel de notre avenir. Et si l'IA n'était pas là pour nous remplacer, mais pour nous aider à prospérer ?
Un récent article du New York Times soutient cette vision optimiste : Le prix Nobel de physique 2024 a été décerné à deux scientifiques qui ont aidé les ordinateurs à « apprendre » d'une manière plus proche de celle du cerveau humain. Un jour plus tard, le prix Nobel de chimie a été décerné à trois chercheurs qui ont utilisé l'intelligence artificielle pour résoudre un problème qui a déconcerté les biologistes pendant des décennies, mais qui pourrait être résolu par l'intelligence artificielle en quelques minutes ».
C'est remarquable. La vérité est que l'IA est un outil puissant qui peut amplifier nos forces, rationaliser notre travail et même améliorer notre qualité de vie. Et si l'automatisation remplacera sans aucun doute certains emplois, elle créera également de nouvelles opportunités dans des domaines tels que les STIM, la créativité et les affaires.
La croissance de l'adoption de l'IA sur le lieu de travail
Selon un rapport de PwC, l'IA pourrait ajouter 15 700 milliards de dollars à l'économie mondiale en 2030 et donner à de nombreux pays une augmentation de leur PIB de l'ordre de 26 %. La raison est double : l'augmentation de la productivité et la hausse de la demande des consommateurs.
Dans le rapport de Skillsoft sur les compétences et les salaires en informatique, nous avons constaté que l'IA reste la principale priorité d'investissement pour les décideurs informatiques. Cependant, 65 % d'entre eux affirment qu'il existe un manque important de compétences au sein de leurs équipes.
Cela signifie que les compétences en matière d'IA sont très demandées et que ceux qui les possèdent sont très convoités par les organisations de toutes sortes.
Mais de quelles compétences parlons-nous précisément ? Entrons dans le vif du sujet.
Que sont les compétences en IA ?
Les compétences en matière d'IA englobent un mélange d'expertise technique, de réflexion critique et de compréhension éthique. Ces compétences nous permettent de travailler efficacement avec des outils d'IA, de développer des systèmes d'IA et de relever les défis et les opportunités que présente l'IA.
Examinons quelques compétences importantes en matière d'IA :
Compétences en programmation
La programmation est l'épine dorsale du développement de l'IA. Le langage Python est particulièrement populaire en raison de sa simplicité et de la vaste gamme de bibliothèques disponibles pour l'IA et l'apprentissage automatique, telles que NumPy, pandas et TensorFlow.
Par exemple, les développeurs utilisent TensorFlow pour construire et entraîner des modèles d'apprentissage profond pour des tâches telles que la reconnaissance d'images ou le traitement du langage naturel. R est également utilisé pour l'analyse statistique et la visualisation des données, ce qui le rend idéal pour analyser les tendances dans les ensembles de données. Java est souvent utilisé dans les systèmes à grande échelle, comme l'intégration de l'IA dans les applications d'entreprise ou la création de chatbots alimentés par l'IA.
Découvrez ce que chaque langage implique en explorant le catalogue de cours sur l'IA de Codecademy.
Mathématiques et statistiques
L'algèbre linéaire et le calcul sont essentiels pour comprendre le fonctionnement des algorithmes, en particulier dans les réseaux neuronaux.
Par exemple, l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle fait appel à de nombreuses mathématiques. Le calcul permet d'ajuster les paramètres du modèle (appelés poids et biais) afin d'obtenir de meilleures prédictions. Les probabilités et les statistiques sont utilisées pour comprendre les modèles dans les données et pour mesurer le fonctionnement du modèle. Il s'agit notamment de vérifier des éléments tels que la précision ou l'équilibre des prédictions.
L'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique implique de comprendre les différents types d'apprentissage (supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement) et d'être capable de mettre en œuvre des algorithmes tels que les arbres de décision, les réseaux neuronaux et les machines à vecteurs de support.
Par exemple, l'apprentissage supervisé est souvent appliqué pour former des modèles permettant de classer les courriels en tant que spams ou non spams. Une bonne connaissance des cadres d'apprentissage automatique, comme Scikit-learn ou PyTorch, permet de construire et de déployer efficacement des modèles pour des applications telles que la prévision des ventes ou la détection des fraudes.
Analyse et visualisation des données
Les compétences en matière de nettoyage, de traitement et de visualisation des données sont importantes pour préparer les données pour les modèles d'IA et interpréter les résultats.
Il est essentiel de nettoyer les données brutes en supprimant les doublons ou en complétant les valeurs manquantes avant d'entraîner un modèle d'IA. Des outils tels que Matplotlib, Seaborn et Tableau sont couramment utilisés pour créer des visualisations pertinentes, telles que des cartes thermiques qui mettent en évidence les corrélations dans les données ou des rapports de tableau de bord qui résument les prédictions de l'IA.
Éthique et sensibilisation aux préjugés
Les systèmes d'IA peuvent involontairement perpétuer les préjugés présents dans les données d'apprentissage. Il est essentiel d'être conscient de ces problèmes et de mettre en œuvre des stratégies pour atténuer les préjugés afin de développer des applications d'IA justes et éthiques.
Par exemple, lors de l'élaboration d'un algorithme de recrutement, les développeurs doivent s'assurer que les données d'entraînement ne favorisent pas de manière disproportionnée certains groupes démographiques, en mettant en œuvre des techniques telles que des ensembles de données équilibrés ou des algorithmes tenant compte de l'équité afin de remédier aux biais potentiels.
Compétences en communication
Les professionnels de l'IA doivent souvent travailler avec des équipes interfonctionnelles et expliquer des concepts techniques à des parties prenantes qui n'ont pas forcément de connaissances techniques.
Par exemple, un développeur d'IA peut être amené à présenter les résultats d'un modèle prédictif de ventes à une équipe de marketing, en expliquant le fonctionnement du modèle et la manière dont il peut générer des informations exploitables. Une communication claire permet de s'assurer que les solutions d'IA sont comprises et intégrées efficacement dans les processus d'entreprise.
Comment acquérir des compétences en matière d'IA
Le développement de compétences pour travailler avec l'IA implique une combinaison de formation technique, d'expérience pratique et de mise à jour des tendances de l'industrie.
Voici quelques approches permettant d'acquérir et d'améliorer ces compétences :
Cours en ligne et certifications
Plusieurs fournisseurs proposent un large éventail de formations à l'IA afin d'aider les entreprises à améliorer rapidement les compétences de leur personnel. En suivant des cours à la demande, il est plus facile d'apprendre tout en conciliant vie professionnelle et vie privée.
Les certifications délivrées par des organismes réputés, tels que le certificat de développeur TensorFlow de Google ou le certificat d'ingénieur en IA associé de Microsoft, peuvent contribuer à valider l'expertise et à améliorer l'employabilité.
Projets pratiques
L'expérience pratique est essentielle pour maîtriser les concepts de l'IA. Travailler sur des projets réels - comme la construction d'un chatbot ou l'entraînement d'un réseau neuronal - permet d'approfondir la compréhension des cadres et des méthodologies de l'IA. Les ensembles de données libres et les plateformes telles que Kaggle offrent d'excellentes opportunités d'expérimentation.
Ce cours d'une heure proposé par Codecademy apprend aux apprenants à construire leur propre GPT.
Participer à des hackathons et à des communautés d'IA
Participer à des hackathons ou à des rencontres axées sur l'IA permet d'apprendre en collaboration et de résoudre des problèmes. La participation à des communautés sur des plateformes telles que GitHub, Reddit ou des forums spécialisés dans l'IA favorise le réseautage et permet de découvrir de nouvelles techniques de développement.
Se tenir au courant de la recherche
L'IA est un domaine qui évolue rapidement. Il est donc essentiel de se tenir informé des dernières avancées. Lire des articles de recherche, suivre des blogs sur l'IA et s'abonner aux bulletins d'information d'organisations importantes peut vous aider à vous tenir au courant des nouveaux outils, des nouvelles technologies et des nouvelles lignes directrices en matière d'éthique.
Préparez l'avenir de vos équipes avec une formation aux compétences en IA
Selon un récent rapport de Deloitte, 94 % des dirigeants estiment que l'investissement dans l'IA sera essentiel à la réussite des entreprises au cours des cinq prochaines années. Cependant, notre propre rapport sur la perspective C-Suite a révélé que 57 % des leaders technologiques affirment que les compétences actuelles de leur équipe en matière d'IA sont faibles. Le recrutement de nouveaux talents est coûteux et prend du temps. La formation et la mise à niveau des employés existants peuvent aider à combler le déficit de compétences, donnant à votre organisation un avantage concurrentiel.
La plateforme d'apprentissage de Skillsoft, alimentée par l'IA, aide les organisations à identifier et à mesurer les compétences afin de s'assurer que leur personnel reste pertinent. La plateforme rend l'apprentissage personnalisé et accessible, en offrant un mélange de cours à son propre rythme, de pratique, de classes virtuelles en ligne et de coaching pour combler les lacunes en matière de compétences.
Lorsque nous adoptons l'apprentissage des compétences de l'IA, nous alimentons la curiosité et le dynamisme humains qui nous ont toujours propulsés vers l'avant. L'IA n'est pas là pour nous remplacer, mais pour nous donner les moyens d'agir. En acquérant des compétences essentielles en matière d'IA, nous pouvons nous positionner, ainsi que nos entreprises, pour un avenir d'innovation et de croissance.
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