Vous voulez démarrer une carrière en IA? Voici les compétences en demande

Quand on pense à l'intelligence artificielle, on pense généralement aux robots humanoïdes des films dépeints comme les méchants qui prennent le contrôle du monde. Mais, en réalité, nous n'avons pas encore de robots capables de surpasser l'intelligence humaine.

Cela dit, l'IA a déjà pris le contrôle de nos vies. Vos appareils Smart Home, la reconnaissance faciale de votre téléphone, les chatbots avec lesquels vous interagissez lors de vos achats en ligne, votre musique, vos vidéos et vos recommandations d'achat sont tous alimentés par l'IA.

Qu'est-ce que l'IA (Intelligence Artificielle) ?

En termes simples, l'IA est un programme capable d'effectuer des tâches « intelligentes » similaires à celles d'un humain. Mais ce n'est pas qu'un simple logiciel.

Comment l'IA apprend-elle ?

Dans un logiciel, votre sortie dépend uniquement de ce que dit le code. Par exemple, disons que vous avez écrit un code pour identifier les chats. Votre code dit que tout ce qui a quatre pattes, une queue et de la fourrure est un chat.

Il identifiera chaque animal à fourrure comme un chat, même s'il voit un chien, un tigre ou un ours polaire. La seule façon de le corriger est de modifier le code pour inclure des caractéristiques spécifiques d'un chat, comme la taille, la forme, la couleur et le motif de la peau.

Dans le cas de l'IA, les experts en apprentissage automatique entraînent l'algorithme à se corriger. Ils saisissent une grande quantité de données (dans notre cas, des photos d'animaux), récompensent le programme chaque fois qu'il identifie correctement le chat et punissent s'il fait une erreur.

Lorsque vous l'entraînez à plusieurs reprises avec de grandes quantités de données, l'algorithme finira par apprendre à identifier le chat. De plus, il générera des modèles à partir des données et identifiera également d'autres animaux. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage automatique.

L'apprentissage en profondeur fait passer l'apprentissage automatique au niveau supérieur avec un besoin moindre d'intervention humaine. À l'aide de réseaux de neurones complexes, chaque algorithme peut apprendre et se modifier lui-même. Les réseaux de neurones artificiels sont des algorithmes modélisés d'après les neurones du cerveau humain. Les algorithmes fonctionnent sur des ordinateurs puissants pour se connecter, interagir et apprendre les uns des autres, tout comme nos neurones.

Faire carrière dans l'IA

L'IA est présente dans la plupart des secteurs de pointe, du commerce électronique à la santé et à l'agriculture. Les entreprises s'appuient sur l'IA pour des recommandations personnalisées, des analyses de marché, la détection des fraudes et la réalité virtuelle/augmentée.

Il faut une équipe spécialisée pour construire des projets d'IA. Pour commencer, nous devons identifier des données fiables, les analyser, les transmettre à la machine, puis l'entraîner à apprendre. Ainsi, les opportunités sont infinies pour les personnes qui aiment travailler avec les données et l'apprentissage automatique.

En tant que domaine dynamique, hautement technique et spécialisé, les emplois en IA sont bien rémunérés et vous devez être hautement qualifié et adepte de la technologie pour percer sur le marché. Si vous envisagez une carrière dans le domaine de l'IA, vous devez agir maintenant. Voici vos options :

Analyse commerciale et recherche

La recherche est la première étape du processus d'IA. Les personnes clés qui piloteront cela seront des experts du domaine, des analystes commerciaux et des chercheurs. Ils sont experts dans leur industrie ou domaine comme la banque, l'assurance, la fabrication, etc., et jouent un rôle rôle central dans l'identification des opportunités, la définition de la portée, la recherche du marché et la dynamisation les décisions. Ils assurent également la liaison entre l'entreprise et les principales équipes d'IA.

Ensemble de compétences requis :

Pour être un expert ou un chercheur du domaine, vous aurez besoin d'un diplôme supérieur dans votre domaine. Par exemple, les analystes commerciaux sont titulaires d'un diplôme en commerce, en économie, en statistiques ou dans un domaine étroitement lié. La pensée critique, la résolution de problèmes et la flexibilité sont des compétences essentielles pour quelqu'un dans une équipe de recherche et d'analyse. De plus, une passion pour la technologie et une volonté d'apprendre de nouvelles choses vous aideront à réussir ces rôles dans un projet d'IA.

Science des données

Les données sont le moteur de notre monde moderne, et il n'y a pas d'IA sans données. Le succès de tout projet d'IA dépend de la qualité des données. C'est pourquoi il existe une demande massive d'analystes de données, de data scientists et d'ingénieurs de données.

Les analystes de données sont chargés de collecter des données et de les analyser pour obtenir des informations commerciales.

Les scientifiques des données passent à l'étape suivante en recherchant des modèles à l'aide de différentes techniques telles que l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones. Les informations aident les entreprises à résoudre des problèmes et à innover.

Le travail d'un ingénieur de données consiste à construire l'infrastructure nécessaire au traitement des données. Les ingénieurs ont mis en place la base de données et les pipelines de communication pour que les données circulent.

La plupart du temps, ces rôles sont vaguement définis dans une équipe de données, et vous devrez peut-être porter plus d'un chapeau.

Ensemble de compétences requis :

Pour accéder à l'un ou l'autre des rôles de traitement de données, vos compétences techniques de base seront plus ou moins les mêmes, variant légèrement en degrés. Vous devez perfectionner vos compétences en STEM, apprendre à coder, saisir les concepts de base de données et obtenir un diplôme en informatique, en mathématiques ou en statistique. Vous commencerez probablement en tant qu'analyste de données et passerez à un rôle de scientifique ou d'ingénieur avec expérience. Vous pouvez consulter certains de nos Apprentissage de la science des données suggestions ou apprendre Python, un choix de langage de programmation populaire pour la science des données.

Apprentissage automatique

Les programmeurs, ingénieurs et architectes d'apprentissage automatique sont le groupe de personnes qui concevront, développeront et testeront des algorithmes d'IA complexes. Ils formeront également les algorithmes pour rechercher des modèles et améliorer leurs résultats au fil du temps.

Ensemble de compétences requis :

Cela aiderait si vous aviez un diplôme supérieur en informatique et des compétences analytiques et créatives. Vous devez maîtriser les langages de programmation et les concepts logiciels. Si vous êtes déjà ingénieur logiciel, vous pouvez vous lancer dans l'apprentissage automatique avec de courts cours de certificat en IA. Vous pouvez utiliser ces Idées de projets d'apprentissage automatique pour démarrer votre apprentissage.

La conception des produits

Le produit final d'une conception d'IA peut être un écran ou un robot géant, mais le travail du concepteur de produit consiste à s'assurer que le produit est accessible et facile à utiliser.

Ensemble de compétences requis :

Les concepteurs de produits viennent d'horizons divers - vous pouvez être un concepteur d'interface utilisateur, un ingénieur ou un artiste. En plus d'une spécialisation dans votre domaine, vous devez être un passionné de technologie capable de sympathiser avec les utilisateurs finaux. La flexibilité, l'adaptabilité et une approche centrée sur l'humain sont essentielles pour prospérer dans une équipe de conception d'IA.

Matériel IA

Les systèmes d'IA ont besoin d'une mémoire et d'une puissance de traitement colossales. Grâce à l'innovation du cloud computing, les systèmes d'IA sont désormais partout. Les données du cloud sont stockées sur différents serveurs à divers endroits. Le stockage et le traitement des données nécessitent du matériel comme la mémoire, les CPU et les GPU. Il existe également un besoin d'infrastructures telles que les réseaux cloud.

Ensemble de compétences requis :

Envisagez d'obtenir un diplôme en génie électrique, électronique ou réseau pour travailler avec du matériel d'IA.

Autres rôles

Si vous n'êtes pas un technicien, n'abandonnez pas votre rêve d'entrer dans le monde de l'IA. Il y a toujours d'autres rôles comme les chefs de projet, les écrivains, les linguistes et les avocats. Alors que de plus en plus d'industries centrées sur les personnes comme la santé et l'éducation adoptent l'IA, de nouvelles opportunités comme les éthiciens et les futuristes s'ouvrent également.

L'IA est aujourd'hui une carrière d'avenir

L'IA est un domaine passionnant et à venir pour commencer votre carrière. Cependant, pour ceux qui travaillent dans d'autres domaines, vous avez toujours la possibilité de choisir votre carrière en IA - tout ce dont vous avez besoin est la curiosité d'apprendre et de vous perfectionner.

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