Comment commencer une carrière dans l’IA et l’Apprentissage Automatique?

Les trois principales étapes de l’IA

L’IA évolue rapidement, ce qui explique pourquoi une carrière en IA offre tant de potentiel. À mesure que la technologie évolue, l’apprentissage s’améliore. Van Loon a décrit les trois étapes du développement de l’IA et de l’apprentissage automatique comme suit:

• La première étape est l’apprentissage automatique – l’apprentissage automatique consiste en des systèmes intelligents utilisant des algorithmes pour apprendre de l’expérience.
• La deuxième étape est l’intelligence artificielle – c’est là que réside notre technologie d’IA actuelle. À ce stade, les machines apprennent de l’expérience basée sur de faux algorithmes. C’est une forme d’apprentissage automatique plus évoluée, avec des capacités cognitives améliorées.
• La troisième étape est la conscience de la machine – C’est à ce moment que les systèmes peuvent s’auto-apprendre à partir de l’expérience sans aucune donnée externe. Siri est un exemple de conscience de la machine.

Sous-ensembles d’apprentissage automatique

En plus du développement de l’apprentissage automatique qui conduit à de nouvelles capacités, nous avons des sous-ensembles dans le domaine de l’apprentissage automatique, chacun offrant un domaine de spécialisation potentiel pour ceux qui s’intéressent à une carrière en IA.

• Réseaux de neurones

  Les réseaux de neurones font partie intégrante de l’enseignement des ordinateurs à penser et à apprendre en classant les informations, de la même manière que nous, les humains, apprenons. Avec les réseaux de neurones, le logiciel peut apprendre à reconnaître des images, par exemple. Les machines peuvent également faire des prédictions et des décisions avec un haut niveau de précision basé sur les entrées de données.

• Traitement du langage naturel (PNL)

  Le traitement du langage naturel donne aux machines la capacité de comprendre le langage humain. Au fur et à mesure que cela se développera, les machines apprendront à réagir d’une manière qu’un public humain peut comprendre. À l’avenir, cela changera radicalement la façon dont nous interagissons avec tous les ordinateurs.

• Deep Learning

  Le Deep learning est à la pointe de l’automatisation intelligente. Il se concentre sur les outils d’apprentissage automatique et leur déploiement pour résoudre les problèmes en prenant des décisions. Avec l’apprentissage en profondeur, les données sont traitées par des réseaux de neurones, se rapprochant de la façon dont nous pensons en tant qu’humains. L’apprentissage en profondeur peut être appliqué aux images, au texte et à la parole pour tirer des conclusions imitant la prise de décision humaine.

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Industries Utilisant actuellement l’IA

Au cours du webinaire, de nombreuses questions du public ont porté sur les entreprises qui utilisent actuellement l’IA et embauchent donc des professionnels de l’IA qualifiés. La réponse est que l’IA est utilisée dans de nombreux types d’applications dans de nombreux secteurs différents.

La voiture autonome est probablement l’utilisation la plus connue de l’IA. La maintenance prédictive est une autre partie de l’IA, la prévision du moment où la maintenance sera nécessaire afin qu’elle puisse être effectuée de manière proactive, ce qui entraîne d’énormes économies de coûts. L’IA est utilisée dans les transports, par exemple pour la planification des trains et pour aider les chauffeurs Uber à naviguer sur les itinéraires. Les villes intelligentes utilisent l’IA pour être plus économes en énergie, réduire la criminalité et améliorer la sécurité. Les nombreuses applications de l’IA sont aujourd’hui innombrables et ne cessent de croître.

De nombreuses grandes marques utilisent déjà l’IA, notamment IBM, Amazon, Microsoft et Accenture. Tous appliquent l’apprentissage automatique à grande échelle et stimulent l’innovation. À l’avenir, de plus en plus d’industries utiliseront l’IA et l’apprentissage automatique, entraînant une croissance énorme du marché du travail. Cependant, Van Loon a souligné qu’il n’était pas nécessaire de travailler pour une grande entreprise pour travailler dans l’IA ou l’apprentissage automatique. Tous les types d’industries se tournent vers cette technologie, y compris les transports, la fabrication, l’énergie, l’agriculture et la finance.

Comment démarrer en IA ?

Si vous êtes intrigué par ce domaine de carrière et que vous vous demandez comment commencer, Van Loon a décrit les parcours d’apprentissage de trois types de professionnels différents; ceux qui sont nouveaux dans le domaine, les programmeurs et ceux qui travaillent déjà dans la science des données. Il souligne également que diverses industries nécessitent des ensembles de compétences différents, mais que tous ceux qui travaillent dans l’IA devraient avoir d’excellentes compétences en communication avant d’aborder les compétences en mathématiques et en informatique nécessaires.

Pour ceux qui sont nouveaux dans le domaine, Van Loon a suggéré de commencer par les mathématiques et de suivre toutes sortes de cours d’apprentissage automatique. En outre, quelqu’un qui veut passer à l’IA devrait avoir de solides compétences en informatique ainsi que des compétences en programmation comme le C ++ et une compréhension des algorithmes. Vous devez également compléter cette éducation par des connaissances commerciales générales. Plus important encore, assurez-vous que toute formation que vous recevez est pratique.

Si vous êtes déjà programmeur et que vous souhaitez passer à l’IA, vous pouvez aller directement dans les algorithmes et commencer à coder.

Pour un analyste de données ou un scientifique qui s’intéresse davantage à l’IA, Van Loon a dit qu’il fallait acquérir des compétences en programmation. Pour passer de la science des données à l’apprentissage automatique, vous devez savoir préparer les données, avoir de bonnes compétences en communication et des connaissances commerciales, et maîtriser la création de modèles et la visualisation. Il faut de nombreux membres de l’équipe pour faire fonctionner l’IA, ce qui permet de se spécialiser dans un certain nombre de domaines. Van Loon a suggéré qu’un scientifique des données devrait commencer par déterminer ce que vous aimeriez faire, puis se concentrer sur cela pour votre carrière en apprentissage automatique.

Peu importe d’où vous partez, prévoyez de poursuivre vos études tout au long de votre carrière. Comme le dit Van Loon, l’IA n’arrête jamais d’apprendre, vous ne pouvez donc pas non plus arrêter d’apprendre.

Narayanan a souligné que Simplilearn offre un parcours d’apprentissage de base à très avancé, avec une formation qui met l’accent sur l’apprentissage pratique crucial nécessaire.

Emplois spécifiques en IA

Bien que nous parlions de l’IA et de l’apprentissage automatique en tant que grandes catégories, les emplois disponibles sont plus précis. Certains des emplois décrits par Van Loon pendant le webinaire incluent:

• Chercheurs en Apprentissage automatique
• Ingénieur en IA
• Exploration et analyse de données
• Ingénieur en Apprentissage Automatique
• Data Scientist
• Développeur de Business Intelligence (BI)

L’avenir de l’IA

Interrogé sur l’avenir de l’IA, Van Loon a répondu que le rythme de développement rend difficile la prévision de l’avenir. Avec l’innovation que nous verrons dans les années à venir, nous ne pouvons même pas imaginer ce qui va se développer, mais nous savons que nous manquons déjà de professionnels formés en IA et en apprentissage automatique. Cet écart ne fera que croître jusqu’à ce que nous obtenions des personnes formées et placées dans des millions d’emplois en IA. Si vous voulez faire partie de ces professionnels, obtenez une certification, car plus tôt vous commencerez votre formation, plus tôt vous travaillerez dans ce domaine passionnant et en évolution rapide.

Au fur et à mesure que la demande en IA et en apprentissage automatique augmente, les organisations ont besoin de professionnels ayant une connaissance approfondie de ces technologies en pleine croissance et une expérience pratique. Gardant à l’esprit le besoin inné, Simplilearn a lancé les cours d’IA et d’apprentissage automatique avec l’Université Purdue en collaboration avec IBM qui vous aideront à acquérir une expertise dans diverses compétences et technologies de l’industrie allant de Python, de la PNL, de la reconnaissance vocale à l’apprentissage profond avancé. Ce programme d’études supérieures vous aidera à vous démarquer et à développer votre carrière dans des domaines florissants tels que l’Intelligence artificielle, l’Apprentissage automatique et l’apprentissage profond.

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