Comment apprendre l'IA à partir de zéro en 2025 : Un guide complet des experts
Nous vivons ce qui pourrait bien être un tournant dans l'histoire de l'humanité, où l'importance de l'intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus indéniable. Il suffit de considérer cette statistique tirée de The State of Data & AI Literacy Report 2024 (Rapport sur l'état des connaissances en matière de données et d'intelligence artificielle): 62 % des dirigeants estiment que la maîtrise de l'IA est importante pour les tâches quotidiennes de leurs équipes. En outre, des outils tels que ChatGPT, Midjourney et Gemini ont fait entrer l'IA dans le courant dominant. L'art et la science de l'IA sont donc plus pertinents que jamais.
Si vous êtes un scientifique de données en herbe, un ingénieur en apprentissage automatique, un chercheur en IA ou simplement un passionné d'IA, ce guide est fait pour vous. Tout au long de cet article, nous expliquerons comment apprendre l'IA à partir de zéro et nous présenterons les points de vue d'experts du secteur pour vous aider à vous orienter. En plus de couvrir les compétences et les outils que vous devrez maîtriser, nous explorons également comment les entreprises peuvent tirer parti de l'IA dans le monde d'aujourd'hui.
Regardez et apprenez-en plus sur les bases de l'IA dans cette vidéo de notre cours.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?
L'IA, ou intelligence artificielle, est une branche de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine. Ces tâches vont de la compréhension du langage naturel à la reconnaissance de modèles, en passant par la prise de décision et l'apprentissage par l'expérience. L'IA est un vaste domaine comprenant de nombreux sous-domaines, chacun ayant ses propres objectifs et spécialisations. Pour en savoir plus, consultez notre guide complet, Qu'est-ce que l'IA ? Vous pouvez également découvrir en quoi l'IA diffère de l'apprentissage automatique dans un autre article.
L'amélioration de l'IA pour les débutants
Quels sont les différents types d'intelligence artificielle ?
À mesure que l'IA gagne en popularité, la technologie est abordée de diverses manières. Pour simplifier la suite de l'article, il est important d'examiner les différents types d'IA. L'IA peut être classée en trois catégories en fonction de ses capacités :
- Intelligence artificielle étroite (ANI) : C'est la forme la plus courante d'IA avec laquelle nous interagissons aujourd'hui. L'ANI est conçu pour effectuer une seule tâche, comme la reconnaissance vocale ou les recommandations sur les services de streaming.
- Intelligence générale artificielle (AGI) : Une IA dotée d'une AGI possède la capacité de comprendre, d'apprendre, de s'adapter et de mettre en œuvre des connaissances dans un large éventail de tâches à un niveau humain. Bien que les grands modèles de langage et les outils tels que ChatGPT aient démontré leur capacité à se généraliser à de nombreuses tâches - en 2024, il s'agit encore d'un concept théorique.
- Super intelligence artificielle (ASI) : Le dernier niveau de l'IA, l'ASI, fait référence à un scénario futur dans lequel l'IA surpasse l'intelligence humaine dans presque tous les travaux à valeur économique. Ce concept, bien qu'intrigant, reste largement spéculatif.
La différence entre la science des données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond
Si vous êtes novice en la matière, vous verrez peut-être les termes "apprentissage automatique", "apprentissage profond", "science des données" et autres se glisser dans le discours sur l'IA. L'IA est un vaste domaine comprenant plusieurs sous-ensembles, dont l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) et l'apprentissage profond (Deep Learning, DL).
Bien qu'il n'existe pas de définition officielle de ces termes et que les experts ne s'entendent pas sur leurs limites exactes, un consensus se dégage de plus en plus sur la portée générale de chacun d'entre eux. Voici une analyse de ces termes :
- L'intelligence artificielle désigne les systèmes informatiques capables de se comporter intelligemment, de raisonner et d'apprendre comme des êtres humains.
- L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle axé sur le développement d'algorithmes capables d'apprendre sans être explicitement programmés.
- L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Elle est à l'origine d'un grand nombre de nouvelles stupéfiantes sur l'IA dans l'actualité (par exemple, les voitures autopilotées, le ChatGPT). Les algorithmes d'apprentissage profond s'inspirent de la structure du cerveau et fonctionnent exceptionnellement bien avec des données non structurées telles que des images, des vidéos ou du texte.
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise toutes les compétences susmentionnées, ainsi que d'autres compétences telles que l'analyse des données, les statistiques, la visualisation des données et bien d'autres encore, pour obtenir des informations à partir des données.
Pourquoi devriez-vous apprendre l'intelligence artificielle dès maintenant ?
L'intelligence artificielle est plus qu'un simple mot à la mode ; c'est une technologie révolutionnaire qui change notre façon de travailler, de vivre et d'interagir. Avec l'explosion des données et la nécessité de les exploiter, la demande de compétences en IA monte en flèche. Il n'y a pas de meilleur moment que maintenant pour commencer à apprendre l'IA. Voici pourquoi :
L'IA est un domaine en pleine expansion
L'intelligence artificielle n'est pas l'avenir, c'est le présent. Le nombre d'emplois dans le domaine de l'IA a connu une croissance significative au cours des dernières années. Selon le rapport "Future of Jobs" du Forum économique mondial, Les spécialistes de l'IA et de l'apprentissage automatique figurent en tête de liste des emplois à forte croissance au cours des cinq prochaines années. Comme les industries continuent d'adopter les technologies de l'IA pour rationaliser leurs opérations et prendre de meilleures décisions, la demande de spécialistes de l'IA ne fera probablement qu'augmenter.
Les statistiques de Statista prévoient une croissance considérable de la taille du marché de l'IA, ce qui confirme ce point. Ils estiment que la taille du marché de l'intelligence artificielle atteindra 184,00 milliards de dollars américains en 2024 et 826,70 milliards de dollars américains en 2030 .
L'IA est un emploi bien rémunéré
Naturellement, l'augmentation de la demande de compétences en IA s'accompagne d'une rémunération attrayante. Selon les données de Glassdoor, en novembre 2024, le salaire moyen d'un ingénieur en IA aux États-Unis est de 133 000 dollars par an, avec un potentiel de primes et de participation aux bénéfices. Les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données sont également bien rémunérés, avec des salaires moyens de160 673 dollars par an et 159 748 dollars par an, respectivement. Cette compensation financière reflète la valeur et l'impact des compétences en IA sur le marché.
Vous pouvez lire notre guide sur la façon de devenir ingénieur en IA pour en savoir plus sur cette carrière passionnante et en plein développement.
L'IA est un défi intellectuel
L'intelligence artificielle n'est pas seulement synonyme d'emplois bien rémunérés et d'une forte demande du marché. Il s'agit également d'un domaine intellectuellement stimulant qui promet de vous mettre au défi de manière passionnante. Il s'agit de construire des algorithmes pour résoudre des problèmes complexes, de concevoir des modèles qui simulent l'intelligence humaine et d'appliquer de manière créative ces technologies à divers scénarios du monde réel.
Les professionnels de l'IA apprennent, s'adaptent et innovent en permanence. Le domaine est en constante évolution, ce qui signifie qu'il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre, un problème à résoudre ou un système à améliorer. Cette nature dynamique fait de l'IA un domaine passionnant pour ceux qui aiment les défis et l'apprentissage continu.
Combien de temps faut-il pour apprendre l'IA ?
Le temps nécessaire pour apprendre l'IA dépend souvent de la voie que vous empruntez, qu'il s'agisse d'une formation autodidacte ou d'une formation formelle telle qu'un programme universitaire.
Dans un parcours autodidacte, la durée peut varier de manière significative car elle dépend largement de vos connaissances préalables, de votre engagement et des ressources d'apprentissage disponibles. Il faut parfois plusieurs mois, voire un an ou plus, pour acquérir une solide compréhension des concepts de l'IA, des langages de programmation tels que Python, des mathématiques et des différents algorithmes d'apprentissage automatique par le biais de l'auto-apprentissage. Des cours en ligne, des tutoriels et des projets pratiques peuvent accélérer le processus d'apprentissage.
D'autre part, un parcours universitaire implique généralement la poursuite d'une formation formelle en informatique, en science des données ou dans des domaines connexes. Une licence dans ces disciplines s'obtient généralement en trois ou quatre ans, au cours desquels les étudiants reçoivent une formation complète dans le domaine de l'IA et des sujets connexes.
Quelle que soit la voie que vous choisissez, l'apprentissage continu, l'application pratique et la mise à jour des progrès sont essentiels pour poursuivre une carrière dans l'IA.
Comment apprendre l'IA à partir de zéro en 2025
L'apprentissage de l'IA peut être une entreprise passionnante, mais elle n'est pas sans défis. Il s'agit d'un vaste domaine comportant de nombreux sous-thèmes. Cependant, avec une feuille de route claire, les bonnes ressources et une approche stratégique, vous pouvez naviguer efficacement dans ce paysage. Voici comment apprendre l'IA en 2025 :
1. Maîtriser les compétences préalables
Pour réussir dans le domaine de l'IA, il faut maîtriser trois domaines essentiels :
- Les mathématiques: L'IA repose fondamentalement sur des concepts mathématiques. Donnez la priorité à l'algèbre linéaire, au calcul et aux probabilités. La compréhension des matrices, des transformations linéaires et de la modélisation statistique constitue l'échafaudage technique pour les travaux avancés en matière d'IA.
- Statistiques: L'interprétation des données est cruciale. Développer des compétences en matière de signification statistique, d'analyse de la distribution, de techniques de régression et de raisonnement probabiliste. Ces compétences transforment les données brutes en informations pertinentes sur l'IA.
- Apprentissage continu: L'IA évolue rapidement. Il est essentiel d'adopter une attitude proactive et de s'engager à suivre une formation continue. Restez au courant des nouvelles technologies, méthodologies et avancées de la recherche.
Le niveau d'expertise requis varie en fonction du rôle professionnel. Un data scientist a besoin de compétences statistiques pratiques, tandis qu'un chercheur en IA exige des connaissances mathématiques plus approfondies. Alignez votre stratégie d'apprentissage sur vos objectifs professionnels spécifiques, en reconnaissant que le développement de compétences ciblées et intentionnelles est plus important que des connaissances complètes mais superficielles.
2. Développer des compétences spécialisées en IA
Maintenant que nous avons abordé les conditions préalables, nous allons nous pencher sur les compétences essentielles que vous devez acquérir pour maîtriser l'IA. Comme dans la section des conditions préalables ci-dessus, le niveau de maîtrise dont vous aurez besoin pour ces compétences dépend en grande partie du type de poste que vous souhaitez occuper.
Statistiques
La statistique est la discipline qui concerne la collecte, l'organisation, l'analyse, l'interprétation et la présentation des données. Il constitue l'épine dorsale de la compréhension et de l'utilisation des données dans le domaine de l'IA.
Pour en savoir plus sur les statistiques, consultez les ressources ci-dessous :
- Le cursus Statistics Fundamentals with Python, dans lequel vous apprendrez les quatre principes fondamentaux des statistiques à l'aide de Python, notamment les statistiques sommaires et les probabilités, les modèles statistiques tels que la régression linéaire et logistique, les techniques d'échantillonnage, la manière d'effectuer des tests d'hypothèse et de tirer des conclusions à partir d'une grande variété d'ensembles de données.
- Cours d'introduction aux statistiques, qui enseigne les principes fondamentaux des statistiques, y compris les mesures de centre et de dispersion, les distributions de probabilité et les tests d'hypothèse.
- Cours d'introduction aux statistiques en R, pour apprendre à travailler avec des variables, à tracer des graphiques et à calculer l'écart-type en R.
Mathématiques
Comme nous l'avons vu précédemment, certains domaines mathématiques sont à la base des algorithmes d'IA. L'algèbre linéaire, le calcul, les probabilités et les équations différentielles sont autant d'outils mathématiques qui seront utilisés dans votre parcours en IA.
Pour en savoir plus sur les mathématiques, consultez les ressources ci-dessous :
- Demystifying Mathematical Concepts for Deep Learning, qui explore les concepts mathématiques de base pour la science des données et l'apprentissage profond.
- Cours d'algèbre linéaire pour la science des données en R, où vous couvrirez les bases de l'algèbre linéaire, y compris la façon d'utiliser les équations matrice-vecteur, d'effectuer des analyses des valeurs propres et des vecteurs propres, et l'ACP.
- Le cours Foundations of Probability in Python couvre les concepts fondamentaux des probabilités comme les variables aléatoires, la moyenne et la variance, et plus encore.
Programmation
La mise en œuvre de l'IA nécessite une bonne compréhension de la programmation. Savoir écrire du code vous permet de développer des algorithmes d'IA, de manipuler des données et d'utiliser des outils et des bibliothèques d'IA. Python est actuellement le langage le plus populaire dans la communauté de l'IA en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de la disponibilité des bibliothèques de science des données.
- Le cursus de programmation Python vous aidera à améliorer vos compétences en programmation Python. Vous apprendrez à optimiser le code, à écrire des fonctions et des tests unitaires, et à utiliser les meilleures pratiques du génie logiciel.
- Le cursus de programmation R, également, vous permettra d'améliorer vos compétences en programmation R en apprenant à travailler avec des structures de données courantes, à optimiser le code et à écrire vos propres fonctions.
Structures de données
Les structures de données vous permettent de stocker, d'extraire et de manipuler efficacement des données. Par conséquent, la connaissance des structures de données telles que les tableaux, les arbres, les listes et les files d'attente est essentielle pour écrire un code efficace et développer des algorithmes d'IA complexes.
- Le cours Introduction aux structures de données et aux algorithmes vous aidera à comprendre les structures de données telles que les listes chaînées, les piles, les files d'attente, les tableaux de hachage et les graphes.
- Structures de données Python avec des exemples primitifs et non primitifs Le tutoriel couvre les structures de données Python, telles que les types de données, et les structures de données primitives et non primitives, telles que les chaînes de caractères, les listes, les piles, et plus encore.
Manipulation des données
La manipulation des données consiste à nettoyer, transformer et manipuler les données pour les préparer à une analyse plus poussée ou les introduire dans des modèles d'intelligence artificielle. Des compétences dans l'utilisation de bibliothèques telles que pandas pour la manipulation de données sont essentielles pour travailler dans l'IA.
- Manipulation de données avec le cursus Python, qui enseigne comment transformer, trier et filtrer des données dans des DataFrames en Python, prêtes pour une analyse rapide.
- Le cursus Data Manipulation with R, qui couvre l'approche ci-dessus mais dans le langage de programmation R.
- Manipulation de données avec pandas Le cours vous apprend à manipuler des DataFrames avec pandas lorsque vous extrayez, filtrez et transformez des ensembles de données du monde réel à des fins d'analyse.
Science des données
La science des données est un mélange de divers outils, algorithmes et principes d'apprentissage automatique visant à découvrir des modèles cachés à partir de données brutes. En tant que professionnel de l'IA, il est essentiel de comprendre le processus d'extraction d'informations à partir des données.
- Data Scientist with Python Career Track, qui couvre les compétences Python nécessaires pour réussir en tant que data scientist.
- Data Scientist with R Career Track, qui couvre les compétences en programmation R nécessaires pour réussir en tant que data scientist.
- Le cours "Comprendre la science des données" couvre les bases de la science des données et son importance.
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA dans lequel les machines apprennent à partir de données afin d'améliorer leurs performances ou de faire des prédictions précises. Il est essentiel de comprendre les différents algorithmes d'apprentissage automatique, leur fonctionnement et le moment opportun pour les utiliser.
- Machine Learning Fundamentals with Python Skill cursus, vous enseigne les fondamentaux de l'apprentissage automatique et la science qui le sous-tend, couvrant la prédiction, la reconnaissance des formes et les bases de l'apprentissage profond.
- Les fondamentaux de l'apprentissage automatique dans le cursus de compétences R, où vous apprendrez . pour prédire les réponses catégorielles et numériques par la classification et la régression, et découvrir la structure cachée des ensembles de données grâce à l'apprentissage non supervisé.
- Machine Learning Cheat Sheet, qui est un guide de référence rapide pour les principaux algorithmes d'apprentissage automatique, leurs avantages et inconvénients, et les cas d'utilisation.
Apprentissage en profondeur
L'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, utilise des réseaux neuronaux à couches multiples (d'où le terme "profond") pour modéliser et comprendre des modèles complexes dans des ensembles de données. Elle est à l'origine de la plupart des applications d'IA les plus avancées aujourd'hui, des assistants vocaux aux voitures autopilotées.
- Le cursus Deep Learning in Python, où vous apprendrez à utiliser les puissantes bibliothèques Keras, TensorFlow et PyTorch pour créer et optimiser des réseaux neuronaux.
- Tutoriel "Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?", couvrant les questions les plus fréquemment posées sur l'apprentissage profond et explorant les différents aspects de l'apprentissage profond à l'aide d'exemples concrets.
- Introduction à l'apprentissage profond avec Keras, où vous apprendrez à développer vos propres modèles d'apprentissage profond avec Keras.
Chacune de ces compétences est interconnectée avec les autres, ce qui vous permet d'acquérir une large connaissance des concepts de l'IA. Une bonne façon de commencer est d'acquérir les bases dans chaque domaine avant d'explorer plus en détail ceux qui vous intéressent le plus. Vous pouvez moduler votre approche comme bon vous semble, en travaillant sur les domaines qui se présentent naturellement à vous au fur et à mesure que vous étudiez et que vous acquérez une pratique concrète.
3. Apprenez les outils et progiciels essentiels de l'IA
Connaître les bons outils et les bonnes solutions est essentiel pour réussir dans le domaine de l'IA. En particulier, Python et R se sont imposés comme les langages phares de la communauté de l'IA en raison de leur simplicité, de leur flexibilité et de la disponibilité de bibliothèques et de frameworks robustes. Bien qu'il ne soit pas nécessaire d'apprendre les deux pour réussir dans l'IA, vous trouverez ci-dessous quelques bibliothèques et cadres clés avec lesquels vous devrez vous familiariser en fonction de l'outil que vous choisirez :
Principaux outils et paquets Python pour l'IA
Python est un langage de programmation interprété de haut niveau, connu pour sa lisibilité et sa polyvalence. Il est largement utilisé dans l'IA grâce à sa syntaxe conviviale et à la pléthore de bibliothèques et de cadres disponibles pour l'IA et la science des données.
pandas
pandas est une bibliothèque Python qui fournit des moyens étendus pour l'analyse des données. Les data scientists utilisent pandas pour diverses tâches, notamment le nettoyage et la transformation des données, ainsi que l'analyse statistique. Il fonctionne bien avec des données incomplètes, désordonnées et non étiquetées, ce qui en fait un outil important pour le prétraitement des ensembles de données.
- Manipulation de données avec pandas Cours
- Ecrire du code efficace avec pandas Cours
- Tutoriel Python pandas : Le guide ultime pour les débutants
NumPy
NumPy, abréviation de Numerical Python, est une bibliothèque pour Python qui ajoute la prise en charge de grands tableaux et matrices multidimensionnels, ainsi qu'une vaste collection de fonctions mathématiques de haut niveau permettant d'opérer sur ces tableaux. Il s'agit d'une bibliothèque essentielle pour tout calcul scientifique, y compris l'IA.
- Cours d'introduction à NumPy
- Python NumPy Array Tutorial
- NumPy Cheat Sheet : Analyse de données en Python
Scikit-Learn
Scikit-Learn est un outil simple et efficace pour l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Il est construit sur NumPy, SciPy et matplotlib, et il est open-source, ce qui signifie qu'il est disponible gratuitement pour tout le monde. Il propose divers algorithmes de classification, de régression, de regroupement et de réduction de la dimensionnalité.
- Apprentissage automatique avec Scikit-Learn Course
- Apprentissage supervisé avec Scikit-Learn Course
- Python Machine Learning : Tutoriel Scikit-Learn
PyCaret
Python est une puissante bibliothèque Python qui simplifie le processus de construction et de déploiement de modèles d'intelligence artificielle, permettant aux utilisateurs d'explorer, de prétraiter, d'entraîner, de régler et de comparer efficacement plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique avec seulement quelques lignes de code.
PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source basée sur la bibliothèque Torch. Il est utilisé pour des applications telles que le traitement du langage naturel et les réseaux neuronaux artificiels. Son principal avantage est sa flexibilité et sa rapidité, ce qui le rend adapté à la recherche sur l'apprentissage profond.
- Guide d'apprentissage de PyTorch
- Cours sur l'apprentissage profond avec PyTorch
- Tutoriel PyTorch : Construction d'un réseau neuronal simple à partir de zéro
Keras
Keras est une bibliothèque de réseaux neuronaux conviviale écrite en Python. Il est conçu pour réduire au minimum le temps qui s'écoule entre vos idées et les modèles fonctionnels, en offrant un moyen simple de modéliser les réseaux neuronaux. Keras est également modulaire, ce qui le rend incroyablement polyvalent lors de la construction de nouveaux modèles.
- Cours d'introduction à l'apprentissage profond avec Keras
- Tutoriel Keras : Apprentissage profond en Python
- Aide-mémoire Keras : Réseaux neuronaux en Python
API disponibles dans le commerce
Lorsque vous êtes prêt à vous lancer dans l'IA, l'utilisation d'API pour accéder à des modèles disponibles dans le commerce est l'une des meilleures façons de commencer. Les API disponibles dans le commerce, telles que l'API OpenAI, l'API Cohere et l'API Anthropic, sont de bons points de départ.
- Tutoriel de l'API GPT-4o
- Utilisation de GPT-3.5 et GPT-4 via l'API OpenAI en Python
- Travailler avec l'API OpenAI
- Guide du débutant pour l'API OpenAI tutoriel
- Tutoriel "Maîtriser la conception des API
- Tutoriel de l'API O1 de l'OpenAI : Comment se connecter à l'API d'OpenAI
Hugging Face
Au fur et à mesure que vos compétences se développent, explorez les modèles pré-entraînés à l'aide de packages Python standard tels que les transformateurs et les accélérateurs de Hugging Face, qui facilitent l'utilisation des GPU et des TPU.
- Qu'est-ce que Hugging Face ?
- Travailler avec le cours Hugging Face
- Introduction à l'utilisation des transformateurs et de Hugging Face
- Utilisation de modèles d'IA libres avec Hugging Face code-along
- Construire des applications NLP avec Hugging Face
LangChain
LangChain est l'un des frameworks d'IA les plus populaires à l'heure actuelle. Il aide les utilisateurs à intégrer l'IA à partir de grands modèles de langage dans les pipelines de données et les applications.
- Introduction à LangChain pour l'ingénierie des données et les applications de données
- Développement d'applications LLM avec LangChain
- Comment construire des applications LLM avec le tutoriel LangChain
- Construire des agents LangChain pour automatiser des tâches en Python tutoriel
Un exemple de plan d'apprentissage de l'IA
Vous trouverez ci-dessous un plan d'apprentissage potentiel indiquant où concentrer votre temps et vos efforts si vous débutez dans le domaine de l'IA. N'oubliez pas que les délais, les matières et les progrès dépendent d'un grand nombre de variables. Nous voulons que ce plan soit aussi pratique que possible, c'est pourquoi nous avons recommandé des projets sur lesquels vous pouvez travailler au fur et à mesure de vos progrès.
Mois 1-3 : Bases des mathématiques, de la programmation, des structures de données et de la manipulation
- Mathématiques et statistiques : Commencez par les bases de l'algèbre linéaire, du calcul, des statistiques et des probabilités. Vous disposerez ainsi d'une base solide pour la suite.
- Programmation : Apprenez Python, le langage le plus utilisé dans le domaine de l'IA. Commencez par les bases, puis passez à des concepts plus avancés. Suivez notre cursus de compétences sur les principes fondamentaux de Python et sur la manipulation de données avec Python pour couvrir l'essentiel, y compris des packages tels que NumPy.
- Manipulation des données : Commencez à vous familiariser avec la manipulation et l'analyse des données. Familiarisez-vous avec les bibliothèques Python telles que pandas et NumPy, que vous utiliserez pour la manipulation des données. Apprenez à nettoyer et à préparer les données, ce qui est un élément crucial de tout projet d'IA ou d'apprentissage automatique.
Recommander des ressources et des projets
- Démystifier les concepts mathématiques pour l'apprentissage profond
- Principes de base de Python
- Explorer l'histoire du projet Lego Data Science
- Cours sur la compréhension de l'intelligence artificielle
Mois 4-6 : Plongez dans l'IA et l'apprentissage automatique
4. Les bases de l'IA : Comprendre ce qu'est l'IA, son histoire et ses différentes branches. Des cours tels que " Comprendre l'intelligence artificielle" peuvent constituer un bon point de départ.
5. Approfondissez vos connaissances en matière d'apprentissage automatique : Découvrez les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique - supervisé, non supervisé, semi-supervisé et apprentissage par renforcement. Suivez notre cursus Machine Learning Scientist with Python, qui couvre les types de modèles les plus importants, la validation des modèles et le réglage des hyperparamètres. Il couvre des packages tels que TensorFlow et Keras et aborde l'apprentissage profond avancé.
Recommander des ressources et des projets
- Cours sur la compréhension de l'intelligence artificielle
- Le cursus des fondamentaux de l'IA
- Scientifique en apprentissage automatique avec le cursus Python
- Abeilles naïves : Chargement et traitement d'images Projet de science des données
Mois 7-9 : Spécialisation et sujets avancés
- Apprentissage en profondeur : Comprendre les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond.
- Les bases du MLOps : Découvrez MLOps, qui consiste à appliquer les principes DevOps aux systèmes d'apprentissage automatique. Cela comprend la version du modèle, le déploiement du modèle, la surveillance et l'orchestration.
- Spécialisation : En fonction de vos intérêts et de vos aspirations professionnelles, spécialisez-vous dans un domaine - il peut s'agir du traitement du langage naturel, de la vision par ordinateur, de l'apprentissage par renforcement ou de tout autre domaine.
Recommander des ressources et des projets
- Le cursus d'apprentissage profond en Python
- Cours sur le déploiement et le cycle de vie de MLOps
- Reconnaissance de l'ASL avec l'apprentissage profond Projet de science des données
Mois 10 - en cours : Continuez à apprendre et à explorer
- Spécialisez-vous davantage : Dépendance à l'égard des parcours de carrière
- Restez à jour : Suivez régulièrement les blogs, les podcasts et les revues consacrés à l'IA. Rejoignez des communautés pour échanger des idées avec d'autres praticiens de l'IA.
- L'éthique dans l'IA : Au fur et à mesure que vous en apprenez davantage sur l'IA, n'oubliez pas de vous renseigner sur les considérations éthiques liées à l'IA.
Recommander des ressources et des projets
N'oubliez pas qu'il ne s'agit que d'une feuille de route élémentaire. Vous devez le modifier en fonction de votre rythme et de vos intérêts. L'IA est un vaste domaine et l'apprentissage est un processus continu.
Apprendre l'IA rodmap
Ci-dessous, nous avons compilé les informations du parcours d'apprentissage pour visualiser comment apprendre l'IA en 2025 :
Les 5 meilleurs conseils pour apprendre l'IA
Se lancer dans l'apprentissage de l'IA peut être intimidant, mais une approche stratégique peut rendre le processus plus structuré et plus facile à gérer. Voici cinq étapes pour vous guider dans votre parcours d'apprentissage de l'IA :
1. Choisissez votre centre d'intérêt
Commencez par décider où concentrer vos efforts en fonction de vos objectifs de carrière. Nous examinons plus en détail les différentes carrières dans le domaine de l'IA dans cet article ; chaque rôle a un objectif différent et requiert un ensemble de compétences unique.
Par exemple, si vous êtes intéressé par un rôle plus appliqué comme celui de data scientist ou d'ingénieur en apprentissage automatique, concentrez-vous davantage sur la programmation, la science des données et la compréhension de divers algorithmes d'apprentissage automatique. Votre objectif ici est de devenir compétent dans l'utilisation des techniques d'intelligence artificielle pour résoudre des problèmes du monde réel.
Par ailleurs, si vous vous orientez vers un rôle de chercheur, vous devriez approfondir la théorie qui sous-tend l'IA et l'apprentissage automatique. Vous devrez avoir de solides connaissances en mathématiques, en statistiques et en informatique théorique.
Il ne s'agit pas d'une distinction rigide, mais plutôt d'un point de départ pour vous aider à décider où mettre l'accent au départ.
2. Commencez à apprendre
Une fois que vous avez choisi votre domaine d'activité, il est temps de commencer à apprendre. Les ressources d'apprentissage suggérées dans la section sur les compétences et le plan d'apprentissage de l'IA ci-dessus sont des points de départ utiles. N'oubliez pas que la maîtrise de l'IA est un marathon, pas un sprint. Prenez le temps de bien comprendre chaque concept avant de passer au suivant.
3. Appliquer vos compétences à des projets
Il n'y a pas de meilleure façon d'apprendre que par la pratique. L'application des compétences acquises dans des projets réels consolide votre compréhension et vous donne une expérience pratique qui peut enrichir votre portfolio. Cela peut être aussi simple que de créer un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les prix de l'immobilier ou aussi complexe que de développer un modèle d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images. Nous avons inclus des exemples de projets tout au long de cet article.
4. Rejoindre une communauté
Rejoignez les communautés de l'IA, en ligne et hors ligne. Participer à des forums tels que Stack Overflow ou GitHub, rejoindre des groupes d'IA sur LinkedIn ou assister à des réunions et conférences sur l'IA peut offrir des possibilités d'apprentissage inestimables.
Une fois que vous avez obtenu une certification DataCamp, vous pouvez rejoindre notre communauté certifiée DC, où vous pouvez vous connecter avec d'autres apprenants certifiés, accéder à du contenu et des événements exclusifs, et tirer le meilleur parti de vos compétences nouvellement acquises.
En rejoignant des communautés, vous pouvez vous tenir au courant des dernières tendances, obtenir de l'aide lorsque vous êtes bloqué et nouer des contacts avec d'autres passionnés d'IA.
5. Continuez à itérer
L'IA est un domaine qui évolue rapidement. Une fois que vous avez acquis les bases, il est important de continuer à apprendre et à améliorer vos compétences. Suivez les blogs sur l'IA, lisez les rapports de recherche, suivez des cours avancés et soyez toujours à l'affût de nouvelles façons de vous mettre au défi. Ce processus itératif vous fera passer du statut de novice à celui d'expert.
N'oubliez pas que l'apprentissage de l'IA est un parcours semé d'embûches, mais immensément gratifiant. Ne vous découragez pas si vous rencontrez des obstacles en cours de route ; ils font partie du processus d'apprentissage. Ne perdez pas de vue votre objectif final et restez engagé dans votre parcours.
Les meilleures façons d'apprendre l'IA en 2025
Une abondance de ressources est disponible pour vous aider à apprendre l'IA, qu'il s'agisse de cours structurés, de manuels ou de projets pratiques. Choisir la bonne ressource peut vous aider à prendre un bon départ dans votre apprentissage de l'IA. Voici nos meilleurs choix pour vous aider à démarrer votre parcours d'apprentissage de l'IA :
Suivez les meilleurs cours sur l'IA pour commencer
DataCamp est une excellente plateforme qui propose des cours interactifs spécifiquement adaptés aux data scientists en herbe. Les cours vont du niveau débutant au niveau avancé et sont assortis d'exercices pratiques. Voici quelques-unes des meilleures formations liées à l'IA sur DataCamp :
- Cours sur la compréhension de l'IA
- Le cursus des fondamentaux de l'IA
- Principes de base de Python
- Manipulation de données avec Python
- Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python
- Scientifique en apprentissage automatique avec Python
- Introduction à l'apprentissage profond avec PyTorch
Achever les projets d'IA
L'apprentissage de l'IA est un voyage qui va au-delà de la compréhension des théories et des techniques de codage. Cela implique une pratique concrète, et c'est là que la réalisation de projets d'intelligence artificielle entre en jeu.
Commencez par identifier un projet adapté à votre niveau de compétence, qu'il s'agisse d'un modèle prédictif ou d'une application d'IA générative. Les bons outils, tels que Python et ses vastes bibliothèques, seront votre pierre angulaire. La compréhension et la préparation de vos données sont cruciales, car elles ont un impact direct sur l'efficacité de votre modèle.
Vous trouverez ci-dessous quelques idées de projets d'IA que vous pouvez mettre en place pour vous aider à maîtriser l'IA. N'oubliez pas de consulter nos articles sur les projets d'IA pour tous les niveaux, les projets de PNL, les projets d'IA générative et les projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux pour plus d'informations.
- Classifier les genres de chansons à partir de données audio. Appliquez des méthodes d'apprentissage automatique en Python pour classer les chansons par genre.
- Abeilles naïves : Chargement et traitement des images. Travaillez avec des données d'images, construisez des classificateurs à l'aide de techniques traditionnelles et tirez parti de la puissance de l'apprentissage profond pour la vision par ordinateur.
- Reconnaissance de l'ASL avec l'apprentissage profond. Construisez un réseau neuronal convolutif pour classer des images de lettres de la langue des signes américaine.
Lisez quelques-uns des meilleurs livres sur l'IA
Les livres offrent des connaissances approfondies et des points de vue d'experts dans le domaine. Voici quelques-uns des ouvrages les plus influents sur l'IA qui pourraient vous être utiles :
- 15 meilleurs livres sur l'apprentissage automatique à lire en 2024
- Les 11 meilleurs livres sur l'apprentissage profond à lire en 2024
N'oubliez pas que la clé de l'apprentissage de l'IA est la constance et la pratique. N'ayez pas peur de commencer modestement et d'évoluer progressivement vers des concepts et des projets plus complexes. Vous serez étonné de voir tout ce que vous pouvez apprendre en consacrant chaque jour un peu de temps à l'étude de l'IA.
Découvrez les meilleures antisèches sur l'IA
Notre sélection d'antisèches sur la science des données peut servir de guide de référence rapide sur une grande variété de sujets, dont beaucoup sont liés à l'IA :
- Python : l'aide-mémoire pour les débutants
- Apprentissage automatique supervisé
- Apprentissage automatique non supervisé
- ChatGPT - Aide-mémoire pour la science des données
- L'API OpenAI en Python
- Le paysage des outils d'IA générative
- Apprentissage profond avec PyTorch - Aide-mémoire
Une collection de Cheat Sheets de DataCamp
Obtenez la certification AI
Comme nous l'expliquons dans nos guides sur la certification en IA et la certification en IA générative, il existe plusieurs façons d'obtenir une certification reconnue par l'industrie qui démontre vos compétences en IA, y compris notre propre certification sur les principes fondamentaux de l'IA. L'obtention d'une certification peut vous donner une structure et un objectif final ferme, même si elle doit toujours faire partie d'un parcours d'apprentissage plus complet.
Les différents métiers de l'IA aujourd'hui
L'intelligence artificielle a ouvert de nombreuses voies de carrière, chacune avec des responsabilités, des outils et des compétences uniques. Nous allons nous pencher sur trois carrières dans le domaine de l'IA qui sont actuellement très populaires : les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les chercheurs. Notez que nous mentionnerons certains des outils qu'ils doivent maîtriser ; si vous ne connaissez pas ces outils, ce n'est pas grave, nous les aborderons plus en détail dans une section ultérieure.
Scientifique des données
Les scientifiques des données sont les détectives du monde des données, découvrant les tendances, gérant de grands ensembles de données et obtenant des informations exploitables. Ils font le lien entre les équipes techniques et commerciales, en s'appuyant sur le codage, les statistiques et l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes. De l'identification des segments de clientèle à l'élaboration d'algorithmes prédictifs, les data scientists transforment les données brutes en solutions précieuses qui stimulent la prise de décision et l'innovation.
Compétences clés :
- Solides connaissances en Python, R et SQL
- Compréhension des concepts d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
- Maîtrise de l'analyse statistique, de l'analyse quantitative et de la modélisation prédictive
- Techniques de visualisation des données et d'établissement de rapports
- Compétences en matière de communication et de présentation
Outils indispensables :
- Outils d'analyse de données (par exemple, Pandas, NumPy)
- Bibliothèques d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn)
- Outils de visualisation de données (par exemple, Matplotlib, Tableau)
- Cadres de travail pour les big data (par exemple, Airflow, Spark).
- Outils de ligne de commande (par exemple, Git, Bash)
Ingénieur en apprentissage automatique
Les ingénieurs en apprentissage automatique sont les architectes du monde de l'IA. Ils conçoivent et déploient des systèmes d'apprentissage automatique qui font des prédictions à partir des données des organisations. Ils résolvent également des problèmes tels que la prévision de l'attrition des clients et de la valeur à vie et sont chargés de déployer des modèles que l'organisation peut utiliser. Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent généralement exclusivement avec des outils basés sur le codage.
Compétences clés :
- Connaissance approfondie de Python, Java et Scala.
- Familiarité avec les cadres d'apprentissage automatique (comme Scikit-learn, Keras ou PyTorch)
- Compréhension des structures de données, de la modélisation des données et de l'architecture logicielle
- Compétences mathématiques avancées (algèbre linéaire, calcul, statistiques)
- Capacité à travailler en équipe et compétences exceptionnelles en matière de résolution de problèmes.
Outils :
- Bibliothèques et algorithmes d'apprentissage automatique (par exemple, Scikit-learn, TensorFlow)
- Bibliothèques de science des données (par exemple, Pandas, NumPy)
- Plateformes cloud (par exemple, AWS, Google Cloud Platform)
- Systèmes de contrôle de version (par exemple, Git)
Chercheurs
Les chercheurs sont les penseurs du monde de l'IA. Ils mènent des recherches de pointe pour faire avancer l'état de l'art en matière d'IA. Leur travail consiste souvent à inventer de nouveaux algorithmes ou à améliorer des algorithmes existants. Ils présentent également leurs résultats lors de conférences sur l'intelligence artificielle et dans des articles scientifiques.
Compétences clés :
- Solide compréhension de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
- Maîtrise de Python et d'autres langages de programmation.
- Connaissance approfondie de la théorie mathématique liée à l'IA (comme la théorie de l'apprentissage statistique)
- Capacité à conceptualiser et à valider de nouveaux modèles d'IA
- Solides compétences en matière d'écriture et de prise de parole en public
Outils :
- Cadres d'apprentissage profond (comme TensorFlow, PyTorch)
- Outils de calcul scientifique (comme MatLab, Mathematica)
- Logiciels de rédaction et de présentation (comme LaTeX, Google Slides)
- Ressources de calcul dans le cloud (comme AWS, Google Cloud Platform)
Scientifique des données | Ingénieur en apprentissage automatique | Chercheurs scientifiques | |
Qu'est-ce que c'est ? | Extraire et rapporter des informations significatives à partir des données afin de résoudre les problèmes de l'entreprise. | Conçoit et déploie des systèmes d'apprentissage automatique pour faire des prédictions à partir de données. | Mener des recherches pour faire progresser l'état de l'art en matière d'IA. Publier les résultats. |
Compétences clés | Extraire et rapporter des informations significatives à partir des données afin de résoudre les problèmes de l'entreprise. | Python, Java, Scala, ML Frameworks, Structures de données, Architecture logicielle, Mathématiques, Travail d'équipe, Résolution de problèmes. | ML, Deep Learning, programmation, mathématiques liées à l'IA, conceptualisation, rédaction, prise de parole en public. |
Outils | Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Tableau, Airflow, Spark, Git, Bash | Scikit-learn, TensorFlow, Pandas, NumPy, AWS, Google Cloud Platform, Git | TensorFlow, PyTorch, MatLab, Mathematica, LaTeX, Google Slides, AWS, Google Cloud Platform, etc. |
Chacune de ces carrières offre une voie unique vers le monde de l'IA. Ils ont tous un potentiel énorme et jouent un rôle essentiel dans ce domaine. Votre décision dépendra de vos intérêts, de vos points forts et de vos objectifs de carrière à long terme.
Comment trouver un emploi dans l'IA
Un diplôme peut être un atout majeur pour entamer une carrière dans l'IA, mais ce n'est pas la seule voie possible. Même si nous pensons qu'il vaut la peine de suivre une formation officielle en IA ou dans un domaine connexe, de plus en plus de professionnels entrent dans le secteur par des voies non traditionnelles, ce qui prouve qu'avec du dévouement, un apprentissage constant et une approche proactive, vous pouvez décrocher le poste de vos rêves dans le domaine de l'IA.
Voici comment trouver un emploi dans le domaine de l'IA sans diplôme :
Continuez à vous informer sur le domaine
Restez informé des derniers développements en matière d'IA. Suivez les professionnels influents de l'IA sur Twitter, lisez les documents de recherche sur l'IA et écoutez les podcasts liés à l'IA, y compris le podcast DataFrame de DataCamp.
Yoshua Bengio, Fei-Fei Li et d'autres sont parmi les leaders d'opinion en matière d'IA à suivre. Vous aurez un aperçu des sujets d'actualité, des technologies émergentes et de l'orientation future de l'IA.
Vous devriez également consulter les événements du secteur, qu'il s'agisse de webinaires à DataCamp, de conférences sur la science des données et l'IA ou d'événements de réseautage.
Développer un portefeuille
Un solide portfolio mettant en valeur vos compétences et vos projets peut vous permettre de vous démarquer des autres candidats. Plus important encore, un projet visant à résoudre un problème réel impressionnera les responsables du recrutement.
Comme l'a dit Nick Singh, auteur de Ace the Data Science Interview, dans le podcast DataFrameed Careers Series,
La clé pour se démarquer est de montrer que votre projet a eu un impact et que d'autres personnes s'en sont souciées. Pourquoi sommes-nous dans les données ? Nous essayons de trouver des idées qui ont un impact réel sur une entreprise, ou des idées qui façonneront la société ou créeront quelque chose de nouveau. Nous essayons d'améliorer la rentabilité ou la vie des gens en utilisant et en analysant des données, donc si vous ne quantifiez pas d'une manière ou d'une autre l'impact, alors vous manquez d'impact.
Nick Singh, Co-author of Ace the Data Science Interview
60 à 70 % des candidatures ne sont pas prises en considération avant même que les humains ne les examinent.
Jen Bricker, Former Head of Career Services at DataCamp
Si vous voulez être vu, vous devez partager votre travail. L'analogie que j'aime utiliser est celle d'une boîte à musique. Si vous avez déjà vu une boîte à musique, lorsqu'elle est fermée et posée sur le tableau, vous n'entendez jamais le son magnifique qu'elle émet. Il en va de même pour les data scientists qui manquent de compétences en matière de communication. Ils ont peut-être des compétences extraordinaires, mais elles sont enfermées dans une boîte et personne ne les connaît. Vous devez ouvrir la boîte, et vous le faites en étant capable de raconter ces histoires et de communiquer ces compétences. C'est donc à vous de décider. Voulez-vous que les gens entendent votre histoire et fassent l'expérience de vos compétences et de vos capacités étonnantes ? Vous aurez alors besoin de compétences en matière de communication pour pouvoir ouvrir votre boîte.
Sadie St. Lawrence, CEO of Women in Data
Obtenez une certification de haut niveau en matière d'IA
Les grands modèles linguistiques tels que ChatGPT révolutionnent la manière dont nous interagissons avec les logiciels. Qu'il s'agisse de service à la clientèle, de gestion de projet ou d'analyse de données, ces outils d'IA améliorent l'efficacité, la précision et la productivité dans tous les secteurs.
Noelle Silver Russel, Global AI Solutions & Generative AI & LLM Industry Lead at Accenture
Améliorez les compétences de votre équipe en matière d'IA
Transformez votre entreprise en dotant votre équipe de compétences avancées en matière d'IA grâce à DataCamp for Business. Améliorez vos connaissances et votre efficacité.
