L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui utilisée dans de nombreux secteurs (finance, santé, transports, éducation, médias, etc.). Les algorithmes à base d’IA sont conçus pour améliorer plusieurs aspects de notre vie. Pour ce faire, ils s’appuient sur un nombre toujours plus conséquent de données : le Big Data. IA et Big Data sont donc étroitement liés et constituent deux piliers majeurs de l’innovation technologique. Comment se spécialiser dans ces secteurs porteurs ?
Le Big Data désigne de vastes ensembles de données, issues de différentes sources (réseaux sociaux, achats en ligne, navigation web, services de streaming, géolocalisation, etc.). Couplées aux progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, ces données peuvent avoir un impact considérable dans tous les domaines. Encore faut-il réussir à en tirer de la valeur ! C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle.
Toute entreprise commercialisant des produits ou des services doit aujourd’hui se livrer à une analyse minutieuse des données de ses clients pour maintenir, voire augmenter ses bénéfices. Pour cela, il faut collecter, stocker, traiter puis analyser ces données. L’IA est capable d’effectuer ces analyses en un temps record, même avec un grand nombre de variables. C’est pourquoi les profils spécialisés en IA et Big Data sont aujourd’hui très recherchés.
Choisissez le bon cursus : Bachelor ou Master en IA ?
Les formations en intelligence artificielle sont en forte croissance depuis une dizaine d’années. Elles sont si nombreuses qu’il est parfois difficile de s’y retrouver. Avant de se lancer, il faut commencer par choisir le cursus adéquat, selon son profil.
Le Bachelor en IA est accessible directement après le bac. C’est un cursus court, qui s’effectue en trois ans ; il est équivalent à une licence universitaire. Le Master en IA ne dure que deux ans, mais seuls les titulaires d’un bac+3 peuvent s’y inscrire. Attention : certains bachelors proposés par les écoles privées ne sont pas reconnus par l’État. Assurez-vous que le diplôme que vous visez soit inscrit au Répertoire national des certifications professionnelles.
À l’issue du Bachelor, les étudiants peuvent intégrer directement le marché du travail, en visant par exemple un poste de Data Analyst. Il leur est également possible de compléter leur formation via un Master en IA, pour consolider leurs connaissances informatiques, techniques et managériales.
Acquérir les bases : programmation et statistiques
Quelle que soit la formation choisie, l’objectif est le même, à savoir : maîtriser les bases techniques de l’intelligence artificielle et ses enjeux business. Ainsi, des modules sont généralement dédiés à l’aspect purement technique du secteur. On y aborde plusieurs langages de programmation (Python, Java, R, Ruby, Scala, C++, etc.). Les mathématiques appliquées, y compris les statistiques et les probabilités, sont également au programme.
Les étudiants doivent être capables de comprendre en profondeur le fonctionnement des algorithmes d’IA. À l’issue de la formation, ils doivent maîtriser les notions qui leur permettront de construire un algorithme performant, destiné à extraire et à interpréter des informations.
Se spécialiser dans les technologies Big Data
Le Big Data désigne un ensemble de données variées, en volumes importants, agrégées à des vitesses élevées. C’est ce que l’on appelle les trois « V ». Ces caractéristiques imposent l’utilisation de technologies et de méthodes analytiques particulières pour tirer de la valeur (un autre « V ») de ces données. En effet, toutes les données ont une valeur intrinsèque, encore faut-il la découvrir… Enfin, un cinquième « V » a récemment complété la définition de base : la véracité des données. Les données sont-elles fiables ? Y a-t-il des risques de perte ou de corruption ?
L’exploitation du Big Data repose sur trois processus clés : la collecte, le traitement et l’analyse des données. La collecte implique d’être capable d’agréger les données issues de multiples sources différentes. La partie traitement concerne le stockage, le « nettoyage », le filtrage et l’organisation des données. Enfin, l’analyse mobilise des outils mathématiques et statistiques, qui permettent d’identifier des tendances et d’établir des prédictions.
Les frameworks Hadoop et Spark, ainsi que les systèmes de bases de données NoSQL (MongoDB, Cassandra, Couchbase, etc.) comptent parmi les outils les plus populaires pour le Big Data. Ils sont à même de traiter de vastes volumes de données hétérogènes et non structurées.
Développez des projets concrets et des cas d’usage en IA
Après avoir acquis une compréhension approfondie des concepts fondamentaux, il est temps d’entrer dans le vif du sujet et de participer à un projet concret. Vous pouvez par exemple contribuer à des projets open source, participer à des événements de type hackathon, ou mener votre propre projet de A à Z. Ces expériences sont aussi enrichissantes les unes que les autres. Différentes étapes vous attendent : récupération des données, nettoyage, exploration et modélisation, évaluation et interprétation du modèle établi, mise en production et maintenance de l’outil.
Les domaines d’application de l’IA dans le monde de l’entreprise sont nombreux. Il peut s’agir d’améliorer le bien-être des employés, d’optimiser la consommation énergétique de la société, d’améliorer l’expérience client, de convertir davantage de prospects en clients ou de créer du contenu marketing plus efficace, entre autres.
Quel que soit votre projet, le cadre initial est fondamental : quoi, pour qui et dans quel but ? La première étape sera de collecter le plus de données possible et les plus pertinentes pour le projet. Une fois les données aberrantes écartées et les données manquantes complétées, vous pourrez utiliser des outils d’IA pour dégager des tendances et établir des modèles. À noter qu’une fois mis en production, votre outil devra faire l’objet d’un suivi permanent. Le but est de s’assurer que les résultats demeurent pertinents au fil du temps.
Maîtrisez les outils et les plateformes d’analyse de données avancées
Pour une entreprise, l’analyse de données est cruciale pour identifier des tendances et guider la prise de décision. Certains outils populaires reposent sur le langage Python avec des bibliothèques comme Pandas et NumPy pour la manipulation de données ou Scikit-Learn (cette dernière étant destinée à l’apprentissage automatique). Parmi les autres outils et bibliothèques d’IA courants figurent TensorFlow (développé par Google) et PyTorch.
Des langages comme R et Matlab, massivement utilisés pour le développement de logiciels statistiques et l’analyse de données, sont un peu moins utilisés dans le domaine spécifique de l’IA (sauf cas particuliers). Les spécialistes leur préfèrent les outils Python, plus flexibles et polyvalents.
Grâce à leur scalabilité et à leur puissance de calcul, les solutions de cloud computing comme AWS, Google Cloud Platform, ou Azure sont, elles aussi, couramment utilisées. Elles offrent un service de stockage de données évolutif et durable. En outre, leur usage facilite la collaboration entre les équipes distantes travaillant sur des projets d’IA communs.
La pratique est essentielle pour maîtriser tous ces outils. Veillez par ailleurs à rester au fait des bonnes pratiques, des dernières mises à jour des outils logiciels et des nouvelles tendances. Pour ce faire, il est recommandé de suivre des blogs, des conférences, des communautés en ligne et des forums dédiés à l’analyse de données.
Poursuivez par une expérience professionnelle ou une recherche académique en IA
Vous l’aurez compris, l’IA est un vaste domaine, englobant diverses spécialisations (apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur, génération de contenus, etc.). Identifiez l’aspect qui vous intéresse le plus, afin de cibler le poste qui vous convient le mieux. Assurez-vous ensuite d’avoir les compétences techniques requises. Sur le marché de l’emploi de l’IA, les candidats sont de plus en plus nombreux, mais parallèlement, les besoins des entreprises sont croissants.
Vous trouverez de nombreuses offres sur les sites d’emploi généralistes. Sachez néanmoins qu’il existe également des sites spécialisés dans l’IA et le machine learning. Il est par ailleurs conseillé de postuler directement auprès des entreprises et start-up spécialisées en IA, ou bien auprès des laboratoires de recherche. Notez, pour finir, que les grosses entreprises de tous secteurs sont toujours à la recherche de nouveaux talents en IA, que ce soit pour améliorer leurs workflows ou accroître leur productivité.
N’hésitez pas à mettre en avant vos projets passés (projets académiques ou personnels, contributions à des projets open source), même s’ils n’ont pas été mis en production. Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, Responsable marketing IA, Consultant en IA ou CRM Manager, vous voilà prêt à entrer dans un secteur passionnant, en constante évolution !