Au cœur de l’engouement des géants de la technologie, où l’intelligence artificielle s’affirme comme le nouvel axe d’innovation, les propos du PDG de LinkedIn, Ryan Roslansky, pourraient passer inaperçus : « Les meilleurs emplois n’appartiendront plus forcément à ceux ayant les diplômes les plus prestigieux, mais à ceux qui sont adaptables, visionnaires et prêts à apprendre de nouvelles technologies ». Un message à la fois motivant et inquiétant.
D’après LinkedIn, près de 70 % des offres d’emploi sur sa plateforme requièrent désormais des compétences en intelligence artificielle (IA). Mais comment se former pour devenir ce profil tant recherché ? Quel est le chemin pour maîtriser l’IA sans changer radicalement de secteur ?
D’abord, débuter par l’analyse de données et les compétences informatiques liées au traitement de l’information est crucial. Ces derniers permettent aux ordinateurs d’apprendre des données et de prendre des décisions. Des bases solides en mathématiques, notamment en statistique et en algèbre linéaire, sont également fondamentales, car elles sous-tendent une grande partie des algorithmes en IA.
Ensuite, selon Enrique Serrano, président de la Commission d’Intelligence Artificielle et Big Data d’AMETIC, une compétence en programmation est essentielle, avec un accent particulier sur Python et des bibliothèques comme NumPy et Pandas pour la manipulation des données. L’utilisation de frameworks comme TensorFlow ou PyTorch facilite également la création de modèles d’IA sans nécessiter de programmer chaque élément. Serrano souligne qu’un projet d’IA nécessite à 80 % une préparation des données, le reste étant dédié à l’IA proprement dite.
Une fois ces connaissances acquises, il est important de se plonger dans le machine learning et le deep learning. Le machine learning permet aux machines de faire des prévisions à partir des données, tandis que le deep learning utilise des réseaux neuronaux artificiels pour identifier des patterns complexes dans de vastes ensembles de données, rendant possibles des applications telles que la reconnaissance d’images et les assistants virtuels.
Serrano recommande également de se familiariser avec des outils comme GitHub pour collaborer sur des projets ou participer à des compétitions sur Kaggle, favorisant ainsi l’application pratique de l’IA dans des véritables projets.
Le profil attendu d’un expert en IA est souvent celui d’un jeune diplômé ou d’un professionnel en ingénierie informatique ou un domaine similaire. Pour José Varela Ferrío, responsable de l’IA et de la digitalisation chez UGT, cet expert, souvent désigné comme data scientist ou ingénieur de données, maîtrise les principaux outils IA disponibles. Cependant, il existe une autre voie plus accessible pour ceux qui souhaitent réorienter leur carrière sans nécessiter un niveau technique soutenu : se spécialiser en IA dans leur secteur d’activité actuel.
Une approche de l’IA au-delà du niveau technique
Le marché ne demande pas uniquement des ingénieurs en IA. Aujourd’hui, deux parcours clairement définis coexistent dans ce domaine, chacun avec ses atouts et ses limites. Le premier profil est celui du technicien, possédant une connaissance approfondie des algorithmes et des modèles. Toutefois, sans compréhension du secteur spécifique — qu’il s’agisse du droit, de la médecine ou de la logistique — ses compétences à définir les besoins ou évaluer l’impact d’un modèle sont restreintes. Cela peut créer des difficultés à l’heure où les entreprises privilégient des solutions comprises dans leur contexte.
À l’opposé, il y a le professionnel expert dans un domaine spécifique, comme un avocat capable d’automatiser l’examen de contrats, qui choisit de compléter sa formation par un diplôme en intelligence artificielle. Ce profil, bien que moins expert en IA, peut l’intégrer de manière pertinente dans son domaine. Cependant, ce savoir est moins transférable à d’autres secteurs. Varela précise que maîtriser une IA générative ne suffit pas pour déployer un système d’IA complet dans une entreprise, avec toutes les implications techniques, éthiques et opérationnelles que cela entraîne.
« Autrefois, on recherchait un expert en IA avec quelques notions de marketing. Aujourd’hui, les entreprises préfèrent un expert en marketing maîtrisant l’IA. Ainsi, il est plus judicieux de se spécialiser dans son secteur avec une touche d’IA que de se focaliser uniquement sur l’IA », indique Rubén Nicolás Sans, directeur de l’École Supérieure d’Ingénierie, Science et Technologie à l’UNIE.
Les compétences humaines au cœur de l’IA
Il est évident que le codage, le nettoyage des données et la création de modèles prédictifs sont cruciaux pour se considérer comme un spécialiste en IA. Mais plusieurs autres compétences sont également nécessaires. Les experts s’accordent à dire que la capacité d’analyse est primordiale : « Dans un environnement en constante évolution, le plus sûr n’est pas d’aller vers une hyper-spécialisation, mais de développer des compétences stables dans le temps : comprendre les fondements technologiques, apprendre rapidement, faire preuve de jugement et imaginer de nouvelles applications tout en dirigeant des transformations au sein des organisations », explique Boris Walbaum, fondateur du Forward College.
La communication est tout aussi essentielle. Selon Varela, un individu peut être techniquement brillant, mais s’il n’arrive pas à expliquer le but de son projet, il risque de ne pas obtenir l’attention souhaitée. « Si lors d’une réunion, tu ne peux pas expliquer ce que tu as fait, pourquoi tu l’as fait, et l’objectif du projet, tu te retrouves avec un problème. À l’inverse, certaines personnes moins productives peuvent briller grâce à leur capacité à bien communiquer », souligne-t-il.
Enfin, l’éthique entourant l’utilisation de l’intelligence artificielle doit être considérée. « Nous observons de nombreux spécialistes capables de concevoir de l’IA pour des décisions sensibles, comme des licenciements, sans rien savoir de droits fondamentaux. C’est préoccupant », prévient Varela. Dans cette optique, il est fondamental de bien comprendre comment utiliser cette technologie, dans quel contexte et avec quelles précautions.
Le chemin optimal vers l’expertise en IA
Avec cette dualité entre les profils techniques et ceux appliquant l’IA dans leur domaine, une question se pose sur le chemin idéal pour devenir expert. La réponse est nuancée, mais un point commun émerge : la formation est clé. Que cela soit un diplôme universitaire, un cursus en entreprise ou un master, l’objectif reste de s’imprégner de l’architecture de l’IA, de préférence en lien avec un domaine spécifique.
Il est crucial de comprendre que l’IA ne remplace pas complètement un emploi, mais le renforce. Automatiser un processus est bénéfique, mais il est essentiel de saisir le sens et l’organisation de chaque tâche. « Assimiler les bases est impératif, car il est difficile d’effectuer une analyse comptable sans comprendre les normes fondamentales », conclut Varela.
Comme le souligne Walbaum, viser à devenir un expert absolu dans le domaine de l’IA est une ambition erronée. « Un objectif plus réaliste serait de construire des bases solides, d’encourager l’innovation et d’apprendre à travailler avec des outils d’IA, tout en passant du temps dans des organisations réelles pour saisir les transformations qui s’opèrent. La technologie changera, et ce qui semble essentiel aujourd’hui peut devenir superflu demain. Ce qui demeure, c’est notre capacité humaine à interpréter, décider et donner du sens. Peut-être que le marché finira par privilégier davantage l’humanité au détriment des machines. »
Points à retenir
- La compréhension de l’IA passe par des bases solides en statistique et en traitement de données.
- Des compétences en programmation, notamment avec Python, sont indispensables pour manipuler des modèles d’IA.
- Les voies pour se former incluent des cursus dans des domaines connectés à l’IA.
- Un professionnel d’un secteur peut bénéficier d’une spécialisation en IA pour en améliorer l’intégration.
- La capacité d’analyse et de communication est aussi vitale que le savoir technique pour réussir dans ce domaine.
- L’éthique et la responsabilité dans l’utilisation de l’IA doivent être au cœur des préoccupations des praticiens.
Il est fascinant de penser à l’évolution de l’IA et à la place que nous, humains, nous devrions y occuper. L’IA ne doit pas simplement être un véhicule de progrès technique ; elle doit également servir des objectifs sociaux. À mesure que les technologies avancent, il sera essentiel de continuer à questionner leur impact sur nos vies, nos métiers, et notre humanité.