L’intelligence artificielle (IA) est l’avenir et a un grand potentiel pour transformer les entreprises, les économies et les sociétés.

Il n’est pas étonnant que l’IA soit l’une des compétences les plus recherchées dans le domaine technologique, qui a influencé presque tous les secteurs, de l’automobile, de la fabrication et de la médecine à la cybersécurité, aux logiciels et à l’IdO.

Les organisations tirent rapidement parti de l’IA pour créer des applications et des services utiles et de pointe susceptibles d’améliorer la qualité de vie, de rendre les opérations commerciales plus efficaces et de réduire les complexités. En fin de compte, la demande d’IA continue d’augmenter. Selon SEMrush, le marché mondial de l’IA atteindra 190,61 milliards de dollars d’ici 2025.

Si vous souhaitez faire carrière dans l’IA, c’est donc le meilleur moment pour vous lancer. Cela vous offrira des perspectives de carrière plus larges et vous pourrez travailler avec des organisations du monde entier sur des projets passionnants. Mais pour cela, vous devez disposer des bons ensembles de compétences, à la fois techniques et non techniques.

Dans cet article, je vais vous présenter quelques-unes des compétences les plus demandées dans le domaine de l’intelligence artificielle, que vous pouvez apprendre et perfectionner pour bâtir une brillante carrière dans ce secteur.

Commençons par le commencement.

Compétences requises pour les professionnels de l’IA

Compétences techniques

Une carrière dans l’IA exige des professionnels qu’ils maîtrisent certaines compétences techniques afin de disposer d’une base solide. Parlons donc de certaines de ces compétences techniques.

Connaissance du domaine

Des connaissances et une spécialisation en intelligence artificielle sont nécessaires si vous souhaitez faire carrière dans l’IA. Vous devez avoir une expertise dans les réseaux neuronaux, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, etc.

Avoir des connaissances dans le domaine vous aide à mieux comprendre l’industrie avec les risques et les défis que vous devez relever. Cela vous aidera également à développer des technologies innovantes qui peuvent relever ces défis. Vous pouvez appliquer vos connaissances pour créer des technologies et des services basés sur l’IA qui peuvent en quelque sorte améliorer la vie et soutenir les entreprises.

Langages de programmation

Une bonne connaissance et une bonne maîtrise des langages de programmation tels que Java, R, Python, C, JavaScript, etc. sont essentielles pour tout professionnel de l’IA. Vous devez être capable d’écrire du code en fonction de vos besoins et de vos cas d’utilisation.

  • Python : Python est largement utilisé dans l’IA et l’apprentissage automatique en raison de sa simplicité, de la fiabilité de son code et de sa rapidité d’exécution. Il vous aidera à écrire des algorithmes complexes et ne nécessite qu’un minimum de code. Il est livré avec de nombreuses bibliothèques prédéfinies pour l’informatique avancée et le calcul scientifique.
  • Java : Java est également très utilisé en IA pour la mise en œuvre de mappeurs et de réducteurs, la programmation de l’intelligence, la programmation génétique, les algorithmes de recherche, les réseaux neuronaux, les solutions de ML, etc.
  • R : vous avez besoin de R pour le calcul statistique, l’analyse numérique, l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, etc. R vous permet de collecter et d’organiser des ensembles de données, d’appliquer des fonctions statistiques et de ML, et d’utiliser des transformations matricielles et l’algèbre linéaire pour le traitement des données.
  • C : Le bon vieux C est utilisé en IA pour permettre la programmation procédurale et la manipulation des ressources matérielles. Vous pouvez l’utiliser pour développer des systèmes d’exploitation, des navigateurs et des jeux vidéo. Sa flexibilité et ses fonctions orientées objet le rendent très utile en IA.

En outre, il serait utile que vous ayez une connaissance approfondie de l’architecture des ordinateurs, des structures de données, des algorithmes d’optimisation, des graphes, des arbres, etc. Et si vous pouvez apprendre plus d’une langue, cela peut être un avantage supplémentaire car vous pouvez apporter une plus grande contribution, les organisations privilégiant les professionnels aux compétences multiples.

Cadres et bibliothèques : Outre les langages de programmation, vous devez également comprendre divers cadres et bibliothèques. Parmi les plus utiles en IA, citons TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch, etc.

  • TensorFlow est une plateforme d’apprentissage automatique open-source qui propose un ensemble complet et flexible d’outils, de ressources communautaires et de bibliothèques pour aider les chercheurs à développer facilement des applications sophistiquées basées sur l’apprentissage automatique.
  • SciPy est une bibliothèque Python open-source utilisée pour résoudre des problèmes scientifiques et mathématiques. Elle aide les utilisateurs à manipuler et à visualiser des données à l’aide de diverses commandes.
  • NumPy est un paquetage basé sur Python utilisé pour le calcul scientifique et les opérations mathématiques avancées lors de la manipulation d’ensembles de données massifs.
  • Scikit-learn est une puissante bibliothèque Python pour l’apprentissage automatique et dispose de nombreux outils de modélisation ML et statistique.

Ces cadres et bibliothèques vous aident à écrire du code de qualité à une vitesse plus rapide.

Connaissances mathématiques

Les professionnels de l’IA travaillent beaucoup sur les algorithmes et les mathématiques appliquées. C’est pourquoi vous devez posséder de solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, ainsi que des connaissances mathématiques, afin de pouvoir résoudre efficacement les problèmes d’IA.

Des compétences mathématiques telles que l’algèbre linéaire, les statistiques, les probabilités, les graphes, les techniques d’optimisation, etc. sont souhaitables.

  • Algèbre linéaire : L’algèbre linéaire et l’algèbre abstraite sont à la base de nombreux aspects de l’IA tels que l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur. Elle fait intervenir des matrices, des vecteurs, des tenseurs, etc.
  • Statistiques : La statistique est une autre matière essentielle que vous devez maîtriser si vous voulez faire une brillante carrière dans l’IA et la ML. Elle implique la collecte, l’interprétation et l’analyse des données. Elle coïncide avec la science des données, mais vous avez besoin de compétences statistiques pour comprendre les modèles.
  • Probabilité : Les probabilités sont un élément essentiel de l’intelligence artificielle. Vous devez donc posséder de solides connaissances en matière de probabilités et de distribution des probabilités pour vous lancer en douceur dans l’intelligence artificielle. Elles peuvent être utilisées pour les modèles discriminatifs et génératifs, les machines à vecteurs de support, etc.
  • Graphique : Savoir regarder les graphiques et comprendre ce qu’ils véhiculent est nécessaire en IA. Il s’agit d’une partie intégrante de l’IA, et vous serez constamment exposé à l’analyse de données en regardant différents graphiques.

Vous pouvez utiliser ces compétences pour résoudre des problèmes et créer des algorithmes en fonction des besoins.

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Il s’agit de l’étude d’algorithmes informatiques capables d’apprendre et de s’améliorer en utilisant des données et des expériences. Les algorithmes d’apprentissage automatique créent des modèles basés sur un échantillon de données particulier, appelé données d’apprentissage, afin de prendre des décisions et de faire des prédictions.

La connaissance de la ML est nécessaire à l’intelligence artificielle, car l’IA permet à un ordinateur ou à un système de se comporter de manière intelligente. L’intelligence artificielle est un processus qui apprend à la machine à être intelligente et à mettre en œuvre son potentiel dans des tâches et des problèmes en temps réel.

L’intelligence artificielle est utilisée dans diverses applications, notamment la vision artificielle, le filtrage des courriers électroniques, la médecine, la reconnaissance vocale, etc. Elle est également associée aux statistiques informatiques afin de faire des prédictions précises avec l’aide des ordinateurs. Les suggestions des moteurs de recherche sont des exemples quotidiens de ML.

Apprentissage en profondeur

L’apprentissage profond est une branche de l’apprentissage automatique et de la science des données qui imite la manière dont les humains acquièrent des connaissances spécifiques. Il comprend l’analyse prédictive et les statistiques et exploite différentes couches pour obtenir des caractéristiques plus profondes à partir d’un son ou d’une image. Avec des couches plus élevées, les détails sont plus nuancés.

L’apprentissage profond peut automatiser l’analyse prédictive et ses algorithmes sont organisés en une hiérarchie d’abstraction et de complexité croissantes. Ici, chaque algorithme met en œuvre une transformation non linéaire de son entrée. Ensuite, il utilise les connaissances acquises pour créer une sortie ou un modèle statistique. Il continuera à itérer jusqu’à ce que sa sortie ait atteint un niveau de précision accepté. Il y aura donc de nombreuses couches de traitement par lesquelles les données devront passer pour être affinées et précises.

Application: L’apprentissage profond a une large application dans divers domaines et est très utile aux scientifiques des données pour collecter, interpréter et analyser d’énormes volumes de données avec facilité et rapidité. Certaines de ses applications sont la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, la vision dans les voitures sans conducteur, les assistants virtuels, etc.

Architecture des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux font partie de l’apprentissage profond et s’inspirent de la structure du cerveau humain. Il s’agit d’un réseau de neurones artificiels complexes et développés pour traiter plusieurs entrées afin de produire une sortie. Les réseaux neuronaux imitent le comportement du cerveau humain pour résoudre des problèmes complexes. Ils sont utilisés pour le contrôle adaptatif, la modélisation prédictive, l’analyse de régression, la reconnaissance des formes, le traitement des données et les applications formables.

Dans cette architecture, les données d’entrée passent par différentes couches de neurones artificiels empilés pour produire la sortie.

Application: Les réseaux neuronaux trouvent également des applications dans divers secteurs tels que le marketing, les soins de santé, etc. Les exemples sont la reconnaissance vocale, le contrôle des véhicules, les jeux comme les échecs ou les courses, la reconnaissance des séquences et des formes, le diagnostic médical, l’exploration de données, les applications financières, le filtrage des courriels indésirables, et bien d’autres encore.

Big Data et informatique distribuée

L’analyse prédictive et l’analyse de données en IA impliquent un grand nombre d’ensembles de données qui nécessitent des ressources informatiques plus importantes. L’utilisation d’un seul système pour réaliser ce type de calcul peut s’avérer insuffisante. C’est pourquoi des concepts tels que le Big Data et l’informatique distribuée sont utiles.

  • LeBig Data est une technologie qui implique l’extraction, la gestion et l’analyse d’une énorme quantité de données de manière efficace. Ces données nécessitent des ressources de calcul importantes et offrent une excellente puissance statistique. Elles sont utilisées pour l’analyse du comportement des utilisateurs, l’analyse prédictive et d’autres besoins analytiques impliquant de grands ensembles de données.
  • L’informatique distribuée est une branche de l’informatique impliquant des systèmes distribués dont les composants sont situés sur différents ordinateurs en réseau, coordonnant et communiquant leurs actions par l’échange de messages. Ses applications sont les jeux vidéo en ligne multijoueurs, les applications peer-to-peer (P2P), etc.

Par conséquent, si vous souhaitez faire une brillante carrière dans le domaine de l’IA, il serait utile que vous vous familiarisiez avec ces technologies. Le Big Data et l’informatique distribuée peuvent vous aider à développer des produits et des services de pointe basés sur l’IA. Vous pouvez également acquérir des connaissances sur des frameworks tels que Hadoop, Apache Storm, Spark et Flink.

Techniques de traitement du signal

Le traitement du signal est une autre compétence recherchée par les organisations chez les professionnels. L’apprentissage automatique implique l’extraction de caractéristiques pour transformer les valeurs des pixels en informations significatives. Pour y parvenir, vous devez savoir comment résoudre les problèmes à l’aide de techniques de traitement du signal. Il peut s’agir d’analyse temps-fréquence, de convolution, d’analyse de Fourier et d’autres concepts d’IA.

Le traitement du signal est un sous-domaine du génie électrique qui met l’accent sur l’analyse, la synthèse et la modification de signaux tels que les signaux d’images, les ondes sonores et d’autres mesures scientifiques. Ces techniques permettent d’améliorer l’efficacité du stockage, la transmission, la qualité et de détecter certains composants d’un signal.

Applications : Les applications du traitement des signaux sont l’extraction de caractéristiques comme la reconnaissance vocale et la compréhension d’images, le traitement des signaux audio comme la musique ou la représentation vocale, le traitement des images dans les ordinateurs et les caméras numériques, le traitement vidéo dans les images animées, la communication sans fil et les techniques de codage des sources comme la compression d’images, la compression vidéo et la compression audio.

Shell Scripting

Le script shell fait référence à un programme informatique exécuté par un interpréteur de ligne de commande appelé shell Unix. Les langages de script impliquent divers dialectes de script shell. Les opérations courantes effectuées par les scripts shell sont la manipulation de fichiers, l’impression de texte et l’exécution de programmes.

Le script shell est une autre composante essentielle de l’intelligence artificielle utilisée pour la reconnaissance des formes. Lorsque vous ferez carrière dans le domaine de l’intelligence artificielle, vous en viendrez au point où la plupart des traitements de données d’intelligence artificielle s’effectueront sur des machines basées sur Linux. Par conséquent, si vous n’êtes pas familiarisé avec les outils et opérations UNIX et les commandes telles que SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, etc.

C’est pourquoi il serait bon d’apprendre les scripts shell et de se familiariser avec ces sujets afin de bien travailler avec les outils et les opérations basés sur Linux. Vous pouvez également vous familiariser avec différents shells tels que KornShell, Powershell, Perl-like shell, Z shell, etc.

Analyse des clusters

L’analyse de grappes consiste à regrouper des objets. Elle est réalisée de manière à ce que les objets d’un groupe soient plus proches les uns des autres que ceux d’un autre groupe.

Le regroupement peut être effectué à l’aide d’algorithmes qui diffèrent en termes de composants et d’efficacité à les trouver. Étant donné sa large utilisation dans divers secteurs, vous pouvez apprendre cette compétence de clustering et commencer à construire votre carrière dans l’intelligence artificielle. Cela vous permettra d’élargir votre champ d’action et de développer des technologies innovantes pour divers secteurs et entreprises.

Application: Le clustering est utilisé dans l’analyse exploratoire et statistique des données pour des applications telles que la reconnaissance des formes, la recherche d’informations, l’analyse d’images, la compression de données, l’analyse d’images, l’analyse de séquences, l’apprentissage automatique et l’infographie. En informatique, le clustering est utilisé dans le développement de logiciels, la détection d’anomalies, le traitement du langage naturel, etc. Ses autres applications sont la médecine, le marketing, les affaires, le regroupement des résultats de recherche, l’analyse de la criminalité, l’éducation, etc.

Ainsi, toutes les compétences techniques mentionnées ci-dessus doivent être maîtrisées si vous souhaitez faire carrière dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Mais ce n’est pas tout.

Même si vous disposez d’une connaissance et d’une expertise approfondies de ces technologies et de ces compétences techniques, elles ne seront guère utiles si vous ne pouvez pas les mettre en œuvre correctement. C’est là que les compétences non techniques entrent en jeu.

Les compétences non techniques

Les compétences non techniques sont nécessaires à chaque étape de votre parcours professionnel. Vous devez avoir les compétences interpersonnelles requises pour travailler efficacement, gérer tout avec facilité, appliquer correctement les connaissances dans vos tâches et bien collaborer avec les autres.

Les compétences relationnelles vous aideront à transmettre correctement vos idées à votre équipe, aux parties prenantes et aux autres personnes avec lesquelles vous communiquez. Vous pouvez également prendre rapidement de meilleures décisions qui peuvent bénéficier à votre projet et à l’ensemble de l’équipe.

Examinons donc quelques-unes des compétences non techniques essentielles que vous devez développer pour devenir un meilleur professionnel, quel que soit votre niveau d’expertise et de connaissance.

La communication

Les compétences en matière de communication sont toujours souhaitables dans toutes les professions. Il s’agit de la capacité à communiquer clairement et précisément vos idées aux autres en utilisant un ton et un langage corporel appropriés tout en délivrant votre message.

Vous devez être un bon communicateur afin de pouvoir communiquer vos idées novatrices sans effort à vos responsables, à vos collègues ou à vos clients. Mais si vous manquez de compétences en communication, vous risquez d’avoir du mal à faire passer votre message et à expliquer ce que vous voulez.

Par conséquent, vos pairs ne comprendront pas votre message et seront peut-être désorientés à certains moments. Et il y a de fortes chances que vos idées ne soient pas prises en considération parce que vous n’avez pas su transmettre votre message correctement.

Il serait donc utile que vous travailliez vos compétences en matière de communication. Vous pouvez vous exercer avec vos amis, les membres de votre famille ou vos collègues, ou suivre un cours pour améliorer vos compétences. Plus vous vous entraînerez, plus vous améliorerez vos compétences en communication.

Apprenez les bases de la communication professionnelle afin de vous assurer que vous utilisez les bons mots et le bon ton lorsque vous délivrez votre message. Vous pouvez également apprendre les mouvements des mains, le langage corporel et les gestes appropriés pour communiquer efficacement avec les autres. En outre, vous pouvez apprendre plusieurs langues si vous traitez avec des clients internationaux. Ce sera un plus.

Prise de décision

Les compétences en matière de prise de décision sont essentielles. Vous devez être en mesure de prendre les bonnes décisions au bon moment pour éviter à votre équipe et à votre projet de subir des préjudices ou des ennuis et pour garantir la réussite de vos projets.

Les projets d’IA font appel à de nombreuses compétences analytiques, statistiques et prédictions, et vous devez être en mesure de faire ce qui convient à votre projet et à toutes les personnes impliquées dans l’équipe. Vous devez avoir de bonnes compétences en gestion qui vous aideront à prendre des décisions. Vous devez avoir un esprit vif et perspicace, être concentré et avoir le sens du détail.

En outre, vous devez être capable de calculer les risques et les défis liés à la prise de certaines décisions. Vous devez également connaître les conséquences de certaines décisions et la manière dont elles peuvent affecter votre équipe et votre projet. Toutes vos décisions doivent donc être prises de manière à maximiser la productivité et la réussite de vos projets, en veillant à ce que vos clients soient satisfaits tout en minimisant les risques.

Esprit d’analyse

La pensée analytique est une compétence non technique indispensable pour tous les professionnels de l’IA. Vous devez être capable de comprendre et de ressentir les problèmes auxquels les utilisateurs peuvent être confrontés et d’y apporter une solution efficace.

Les professionnels de l’IA doivent avoir d’excellentes compétences en matière de résolution de problèmes, une pensée analytique et un esprit curieux pour en savoir plus, apprendre plus et mettre en œuvre plus. Cela vous aidera à développer des idées et des plans novateurs susceptibles de résoudre un problème et à mettre au point des technologies de pointe dont les utilisateurs pourront bénéficier. Vous devez également être désireux de vous perfectionner dans les nouvelles technologies et les nouveaux outils qui vous aideront à planifier et à développer.

La créativité

La créativité est une compétence exigeante que les professionnels de l’IA doivent posséder. Vous devez concevoir des idées uniques et sortir des sentiers battus si nécessaire. En fait, de nos jours, c’est une compétence très recherchée dans tous les domaines. Et si vous êtes un professionnel de l’IA, vous devez la posséder.

Les professionnels de l’IA doivent trouver des moyens créatifs de résoudre un problème de manière simple, efficace et réalisable. Cela vous aidera à développer des produits et des services uniques et à les rendre utiles aux utilisateurs.

Conclusion : L’avenir des professionnels de l’IA

SelonLinkedIn, l’embauche de professionnels de l’IA a augmenté de 32 % depuis 2019 malgré les scénarios graves dus à la pandémie. Et cette croissance continue de bondir car la demande d’applications et de services alimentés par l’IA est en hausse.

Un rapport de CNBC indique que le salaire médian des data scientists est de 100k-130k dollars, tandis que celui des ingénieurs en IA est de 124k-150k dollars. L’avenir des professionnels de l’IA semble donc prometteur. Si vous êtes intéressé par ce domaine, il est temps de commencer à construire votre carrière autour de lui. Vous pouvez devenir data scientist, ingénieur en IA, ingénieur en ML, développeur en intelligence économique et occuper d’autres emplois liés à l’IA.

Alors, commencez à construire votre carrière dans l’IA et développez les compétences techniques et non techniques discutées ci-dessus. Elles vous aideront à lancer votre carrière en douceur et à vous assurer que vous vous propulsez haut avec une vitesse maximale.

Nous vous souhaitons bonne chance !