7 métiers de l'intelligence artificielle (IA) que vous pourrez exercer en 2024

Les emplois dans le domaine de l'IA explosent. Mais avec tout ce battage médiatique, vous vous demandez peut-être quelles sont exactement les carrières disponibles dans le domaine de l'IA et comment en décrocher une ?

Cet article ne se contente pas d'énumérer les emplois de débutant ou les postes à responsabilité dans le domaine de l'IA. Nous examinerons ce qu'il faut pour devenir un leader dans ce domaine, que vous soyez un novice en science des données désireux d'entamer une carrière dans l'IA ou un professionnel chevronné cherchant à élargir son éventail de compétences.

Le paysage de l'IA en 2024 exige une spécialisation approfondie et une pensée innovante. Les progrès de l'IA ont un impact sur diverses industries, ce qui conduit à de nouveaux rôles qui nécessitent un mélange de compétences techniques, de considérations éthiques et de résolution créative de problèmes. Comprendre ces opportunités émergentes est essentiel pour toute personne souhaitant savoir comment obtenir un emploi dans le domaine de l'IA.

Ce guide vous permet d'acquérir les connaissances et la vision stratégique nécessaires pour naviguer dans le monde passionnant des carrières en IA. Si vous souhaitez également savoir comment vous préparer à une carrière dans l'IA, consultez notre guide sur la façon d'apprendre l'IA à partir de zéro en 2024. Vous pouvez également découvrir les principales certifications en matière d'IA pour 2024.

L'importance croissante de l'IA dans diverses industries

Contrairement à la croyance populaire, la connaissance de l'IA et de la ML ne se limitera pas au développement de logiciels et aux travaux sur les grands modèles d'apprentissage (LLM). En revanche, divers secteurs d'activité connaîtront un afflux d'offres d'emploi dans les années à venir - voyons de quels secteurs il s'agit.

L'IA dans les soins de santé

Le secteur de la santé exige une compréhension nuancée des sciences médicales et de l'analyse avancée des données pour les professionnels qui souhaitent intégrer l'IA de manière efficace.

L'accès à ce domaine requiert généralement des compétences en apprentissage automatique, en traitement du langage naturel (NLP), en technologies de reconnaissance d'images, ainsi que de solides bases en sciences biologiques ou en pratiques de soins de santé.

L'IA révolutionne les soins de santé grâce à l'analyse prédictive pour la gestion des soins aux patients, à l'amélioration de la précision des diagnostics grâce à l'analyse d'images et à l'accélération de la découverte de médicaments grâce à des simulations complexes.

Les applications futures devraient permettre de personnaliser davantage la médecine, d'améliorer la surveillance à distance des patients grâce à des technologies d'IA portables et de prendre des décisions plus intelligentes dans le cadre d'essais cliniques.

L'IA dans la finance

Les professionnels qui se lancent dans l'IA en finance ont besoin d'une base solide en analyse quantitative, en apprentissage automatique et d'une connaissance des instruments financiers et des marchés. La maîtrise de langages de programmation tels que Python, associée à une compréhension des considérations réglementaires et éthiques, est essentielle.

Les applications actuelles de l'IA dans la finance comprennent la détection des fraudes par la reconnaissance des formes, le trading algorithmique utilisant l'analyse prédictive, et les services bancaires personnalisés via les chatbots.

L'avenir de l'IA dans la finance s'oriente vers des modèles de gestion des risques plus sophistiqués, une conformité réglementaire renforcée grâce à des systèmes automatisés, et une personnalisation plus poussée des conseils financiers grâce à des informations pilotées par l'IA.

Si vous souhaitez en savoir plus, consultez le webinaire Artificial Intelligence in Finance : An Introduction in Python et le tutoriel AI in Finance : Révolutionner l'avenir de la gestion financière.

L'IA dans la technologie

Le secteur technologique exige des compétences techniques approfondies en informatique, en génie logiciel et dans des disciplines spécifiques de l'IA telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et la robotique.

L'expérience des plateformes de cloud computing, des technologies de big data et de l'IoT est de plus en plus importante. Les applications technologiques de l'IA vont du développement de véhicules et de drones autonomes, qui s'appuient sur l'IA pour la navigation et la sécurité, aux appareils domestiques intelligents qui utilisent l'IA pour apprendre et s'adapter aux préférences des utilisateurs.

À l'avenir, l'IA devrait favoriser les innovations dans le domaine de l'informatique quantique, améliorer la cybersécurité grâce à l'analyse prédictive des menaces et estomper davantage les frontières entre les mondes virtuel et physique grâce à des applications avancées de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV).

Si vous êtes à la recherche d'une ressource d'apprentissage, voici comment devenir un ingénieur en IA.

L'IA dans l'industrie manufacturière

Les personnes qui aspirent à entrer dans le domaine de l'IA au sein de l'industrie manufacturière doivent avoir de solides connaissances en génie industriel, en algorithmes d'apprentissage automatique et en robotique, ainsi que des compétences pratiques en analyse de données et en gestion des appareils IoT.

L'intégration de l'IA dans l'industrie manufacturière se concentre actuellement sur la maintenance prédictive pour prévenir les pannes d'équipement, l'optimisation des processus de production grâce à l'analyse en temps réel et l'automatisation du contrôle de la qualité grâce à des systèmes de vision.

Les tendances futures comprennent l'adoption de jumeaux numériques pour simuler les processus de fabrication, la robotique avancée pour des lignes de production plus flexibles et autonomes, et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement pilotée par l'IA pour répondre de manière dynamique aux changements du marché.

Il s'agit d'une bonne ressource pour mieux comprendre comment l'IA est utilisée dans l'industrie manufacturière.

L'IA dans le commerce de détail

Les applications de l'IA dans le commerce de détail nécessitent une expertise en science des données, en psychologie du consommateur et en technologies du commerce électronique. Les compétences en matière d'apprentissage automatique, de NLP pour les robots de service client et d'analyse prédictive pour la gestion des stocks sont essentielles.

L'IA améliore l'expérience des clients grâce à des recommandations personnalisées, optimise les stocks grâce à la prévision de la demande et rationalise les opérations grâce à des systèmes de caisse automatisés.

L'avenir de l'IA dans le commerce de détail promet des expériences d'achat plus immersives grâce à la réalité augmentée (RA), une meilleure durabilité des chaînes d'approvisionnement grâce à des informations fondées sur des données, et une personnalisation plus poussée des stratégies de marketing en fonction des schémas comportementaux individuels des consommateurs.

Si ce secteur vous intéresse, découvrez l'IA générative dans le commerce électronique.

7 fonctions principales dans le domaine de l'IA

Rares sont les secteurs qui n'ont pas encore été bouleversés par les progrès rapides de l'IA. Il sera bientôt essentiel pour tous de connaître les principes fondamentaux de l'IA.

Pour les postes spécifiques à l'IA, les exigences seront beaucoup plus élevées et nécessiteront souvent des connaissances spécifiques et de haut niveau dans des domaines adjacents. Dans cette optique, voici les sept meilleurs emplois dans le domaine de l'IA que vous pourrez exercer en 2024.

Avant d'entrer dans les détails, commençons par une vue d'ensemble des emplois dont nous allons parler :

1. Ingénieur en IA

Fourchette de salaires : 114 000 $ - 212 000 $/an (Glassdoor)

Les ingénieurs en IA sont les architectes des systèmes d'IA. Ils conçoivent, mettent en œuvre et entretiennent des modèles et des infrastructures d'IA, comblant ainsi le fossé entre la science des données théoriques et les applications pratiques.

Leurs travaux portent sur le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux et les applications cloud. Les principaux langages de programmation de cette discipline sont Python, Java, R et C++.

Un mélange de compétences en développement de logiciels et de compréhension des algorithmes d'IA avancés est essentiel pour réussir dans ce poste. Cependant, de nombreux aspirants professionnels des données s'intéressent à l'ingénierie de l'IA en raison de ses applications pratiques.

Pour aller plus loin, consultez les 13 compétences essentielles de l'ingénieur en IA que vous devez connaître et apprenez comment devenir ingénieur en IA.

2. Scientifique des données

Fourchette des salaires : 118 000 $ - 206 000 $ (Glassdoor)

Les scientifiques des données sont les enquêteurs qui transforment les données brutes en idées et en stratégies. Ils utilisent l'analyse statistique, l'apprentissage automatique et les techniques de traitement des données pour découvrir des modèles et prédire des tendances.

Leur rôle est essentiel dans la prise de décisions fondées sur des données qui orientent les stratégies de l'entreprise. À cette fin, une expérience avec des langages de programmation comme Python ou R et de solides bases en statistiques et en apprentissage automatique sont une exigence de base pour ce parcours professionnel.

Le programme d'études de DataCamp peut vous aider à bâtir une carrière en partant de zéro et à devenir un data scientist en Python ou un data scientist en R.

3. Ingénieur en apprentissage automatique

Fourchette de salaires : 126K $ - 221K $ (Glassdoor)

Les ingénieurs en apprentissage automatique sont spécialisés dans la création d'algorithmes et de modèles prédictifs qui permettent aux ordinateurs d'apprendre sans être explicitement programmés pour des tâches spécifiques. Ce rôle est essentiel pour transformer les modèles de science des données en solutions d'IA applicables qui peuvent être mises à l'échelle sur différentes plateformes et environnements.

Les candidats retenus possèdent une connaissance approfondie de la théorie de l'apprentissage automatique et des aspects pratiques de leur déploiement à grande échelle.

Un aspirant ingénieur ML doit maîtriser des langages de programmation tels que Python ou Java et avoir de l'expérience dans l'utilisation de bibliothèques d'apprentissage automatique telles que TensorFlow ou PyTorch.

Voici les 12 meilleures compétences d'ingénieur en apprentissage automatique pour démarrer votre carrière, et voici comment devenir ingénieur en apprentissage automatique.

4. Chercheur en IA

Fourchette de salaires : 100 000 $ - 186 000 $ (Glassdoor)

Les chercheurs en IA repoussent les limites de ce qui est possible avec l'IA. Ils mènent des études et des expériences pour développer de nouveaux algorithmes, améliorer les modèles existants et résoudre des problèmes complexes.

Pour exceller en tant que chercheur en IA, il faut généralement être titulaire d'un diplôme de haut niveau, tel qu'un doctorat en informatique ou dans un domaine connexe, associé à des antécédents de recherche et de publications dans le domaine de l'IA. Ce rôle exige également des compétences pratiques en programmation et en analyse de données, à l'aide d'outils et de langages tels que Python, R, TensorFlow et PyTorch.

Si vous voulez aller plus loin avec Python, essayez cette introduction au deep learning avec PyTorch et cette introduction à Tensorflow en Python.

5. Ingénieur en robotique

Fourchette de salaires : 109K - 200K (Glassdoor)

Les ingénieurs en robotique conçoivent, testent et mettent en œuvre des systèmes robotiques qui interagissent intelligemment avec leur environnement. Ils intègrent des principes issus de différentes branches de l'ingénierie, notamment la mécanique, l'électricité et l'informatique, pour créer des robots capables d'effectuer des tâches de manière autonome ou d'assister les humains.

Ce rôle nécessite souvent un mélange de compétences en développement de logiciels pour la programmation des comportements des robots et de compétences en ingénierie matérielle pour la conception de systèmes physiques.

Les principaux domaines d'intérêt sont l'automatisation pilotée par l'IA, l'interaction homme-robot, l'amélioration de la perception des machines et le développement de véhicules et de drones autonomes.

6. Chef de produit IA

Fourchette de salaires : 138K $ - 238K $ (Glassdoor)

Les gestionnaires de produits d'IA supervisent le développement et la stratégie des produits d'IA, de la conception au lancement et au-delà. Ils travaillent à l'intersection de l'entreprise, de la technologie et de l'expérience utilisateur, en veillant à ce que les solutions d'IA répondent aux besoins des clients tout en s'alignant sur les objectifs de l'entreprise.

Ce rôle exige un mélange unique de compétences : une solide compréhension des cycles de vie de l'IA et de l'apprentissage automatique, la maîtrise des pratiques de gestion des produits et la capacité à diriger des équipes interfonctionnelles.

Les gestionnaires de produits d'IA doivent également faire face aux considérations éthiques et aux défis réglementaires associés aux technologies d'IA.

7. Spécialiste de l'éthique dans l'IA

Fourchette de salaires : 85 000 à 170 000 dollars (Glassdoor)

Les spécialistes de l'éthique de l'IA se concentrent sur les implications morales des technologies de l'IA et veillent à ce que les systèmes d'IA soient développés et déployés de manière responsable. Ils se penchent sur les questions de partialité, d'équité, de transparence et de responsabilité, et élaborent souvent des lignes directrices et des bonnes pratiques pour une utilisation éthique de l'IA.

Ce rôle requiert une compréhension approfondie des technologies de l'IA, des théories éthiques et de solides compétences en communication pour défendre les pratiques éthiques au sein des organisations et dans l'ensemble de l'industrie.

Les spécialistes collaborent souvent avec des chercheurs en IA, des développeurs et des décideurs politiques afin d'influencer la conception et la réglementation des systèmes d'IA.

Si vous souhaitez en savoir plus, vous pouvez suivre ce cours sur l'éthique de l'IA ou lire cet article sur l'éthique de l'IA générative.

Compétences et qualifications requises pour ces postes

Le domaine de l'IA est dynamique et exige un ensemble de compétences solides. Si une formation en informatique, en ingénierie, en mathématiques ou dans un domaine connexe peut constituer une base solide pour l'IA, ce n'est pas le seul moyen de réussir. L'essor des ressources d'apprentissage en ligne accessibles permet de développer les compétences nécessaires de manière autonome.

Des plateformes en ligne comme DataCamp proposent des cours sur la science des données et les fondamentaux de l'IA, offrant une expérience pratique avec des ensembles de données et des projets réels. Les diplômes et les certifications délivrés par des institutions accréditées ajoutent de la profondeur théorique et de la crédibilité à l'expertise d'une personne.

Toutefois, les chercheurs en IA doivent généralement être titulaires d'un diplôme de haut niveau, tel qu'un doctorat, et publier des articles dans des revues à comité de lecture.

Compétences essentielles pour les professionnels de l'IA

Oui, trouver un emploi dans le domaine de l'IA requiert un large éventail de compétences. Examinons quelques domaines clés.

Techniques avancées d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique de base et l'apprentissage profond avancé sont tous deux des outils essentiels dans la boîte à outils de l'ingénieur en IA. La maîtrise de ces algorithmes, ainsi que la capacité à les sélectionner et à les optimiser pour des problèmes spécifiques, sont cruciales.

Voici quelques ressources pour vous aider à démarrer :

• 25 projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux
• Cours d'apprentissage automatique pour tous les niveaux
• Apprentissage profond avancé avec Keras

Connaissance approfondie des réseaux neuronaux

Vous devrez également avoir une connaissance approfondie des différents types de réseaux neuronaux (réseaux neuronaux convolutifs, réseaux neuronaux récurrents, modèles de transformation) et de leurs applications dans différentes tâches d'intelligence artificielle.

Voici quelques ressources précieuses :

• Comment fonctionnent les transformateurs : Exploration détaillée de l'architecture des transformateurs
• Introduction aux réseaux neutres profonds
• Construction de modèles de réseaux neuronaux (NN) en R
• Introduction aux fonctions d'activation dans les réseaux neuronaux

Maîtrise des cadres et outils d'intelligence artificielle

Un autre atout est la connaissance de l'IA et des cadres d'apprentissage automatique (TensorFlow, PyTorch, Keras) pour la construction et le déploiement de modèles. Une bonne connaissance des outils et des environnements de développement de l'IA est essentielle pour un développement efficace des modèles.

Vous pouvez commencer par ces ressources :

• Tutoriel TensorFlow pour les débutants
• Introduction à l'apprentissage profond dans le cours PyTorch
• Tutoriel PyTorch : Construction d'un réseau neuronal simple à partir de zéro

Analyse quantitative et méthodes statistiques

Sans oublier les statistiques et la capacité à appliquer des tests statistiques, des modèles de données et des stratégies d'évaluation à des ensembles de données complexes en vue d'une analyse perspicace.

Voici quelques ressources introductives pour vous aider à démarrer :

• Introduction aux statistiques
• Comment devenir analyste quantitatif
• Fondamentaux de la statistique avec R
• Fondamentaux de la statistique avec Python

Langages de programmation

Il va sans dire que vous devrez avoir une bonne connaissance des langages de programmation pertinents pour l'IA et la science des données, notamment Python, R, et éventuellement Julia ou Scala, en vous concentrant sur les bibliothèques et les packages qui soutiennent le développement de l'IA.

Ces ressources vous aideront à tout apprendre à partir de zéro :

• Principes fondamentaux de Julia
• Introduction à l'apprentissage automatique avec Julia
• Introduction à Scala
• Programmation en Python
• R Programmation

Travailler avec de grands ensembles de données

Le fondement de tout projet d'IA réussi, en particulier ceux qui impliquent de grands modèles de langage (LLM), repose sur la gestion efficace d'ensembles de données vastes et complexes.

SQL reste un langage puissant pour l'interrogation et la manipulation de données stockées dans des bases de données relationnelles, vous permettant d'extraire, de nettoyer et de transformer efficacement d'énormes ensembles de données.

Cependant, pour les LLM et d'autres applications d'intelligence artificielle qui reposent sur des représentations vectorielles de données à haute dimension, la familiarité avec les bases de données vectorielles devient de plus en plus importante. Ces bases de données spécialisées sont optimisées pour le stockage et l'extraction de vecteurs, ce qui permet d'effectuer des recherches de similarités efficaces et d'accélérer diverses tâches d'intelligence artificielle.

Voici quelques-unes des ressources que vous pouvez utiliser pour apprendre :

• Introduction aux bases de données vectorielles pour l'apprentissage automatique
• Les 5 meilleures bases de données vectorielles
• Principes fondamentaux de SQL

Visualisation des données

En transformant des données brutes en visuels clairs et convaincants, vous pouvez extraire des informations significatives et les communiquer efficacement à des publics techniques et non techniques.

Voici quelques ressources à prendre en considération :

• Qu'est-ce que la visualisation des données ? Un guide pour les scientifiques des données
• Comprendre la visualisation des données
• Tutoriels de visualisation de données
• Visualisation de données en Python pour les débutants absolus

Traitement du langage naturel (NLP)

La connaissance du traitement du langage naturel (NLP) englobe la capacité de traiter et d'analyser des données textuelles à l'aide de méthodes telles que l'analyse des sentiments, la génération de langage (une capacité essentielle des LLM et de l'IA générative) et la traduction automatique.

Ressources pour commencer :

• Maîtriser les grands modèles linguistiques (LLM)
• Développer de grands modèles linguistiques
• Qu'est-ce qu'un LLM ? Guide sur les grands modèles linguistiques
• NLP avec PyTorch : Un guide complet
• Comprendre la classification de texte en Python

Vision par ordinateur

Il est également utile d'étudier les techniques de vision artificielle pour l'analyse d'images et de vidéos, notamment la détection d'objets, la classification d'images et la reconnaissance faciale.

Ressources pour commencer :

• Voir comme une machine : Guide du débutant pour l'analyse d'images dans le cadre de l'apprentissage automatique
• Tutoriel OpenCV : Libérez la puissance du traitement visuel des données
• Classification d'images de visages Hugging Face : Un guide complet avec des exemples
• Guide du débutant pour l'API Vision de Google en Python

Infrastructure de l'informatique en nuage et de l'intelligence artificielle.

Bien que cela concerne davantage l'ingénierie des données, c'est un énorme plus de comprendre les services d'IA basés sur le cloud (AWS, Google Cloud AI, Azure AI) et d'être capable d'utiliser l'infrastructure cloud pour des solutions d'IA évolutives.

Ressources pour commencer :

• Comprendre le cloud computing
• Comparaison des services AWS, Azure et GCP pour la science des données et l'IA
• Avantages et inconvénients de l'utilisation des LLM dans le cloud par rapport à l'exécution locale des LLM

Perspectives et tendances de l'industrie

Même s'il est important de connaître les tenants et les aboutissants des emplois dans le domaine de l'IA dans différents secteurs et à différents niveaux, il est impossible de naviguer sur le marché de l'emploi sans suivre les tendances actuelles et les mouvements du marché.

Les emplois traditionnels non liés à l'IA vont-ils disparaître ?

Le Forum économique mondial suggère que l 'IA et l'automatisation auront un impact significatif sur les emplois dans divers secteurs, avec un mélange de déplacement et de création d'emplois attendu. Les postes d'employés de bureau, de secrétaires et de certains secteurs de travail manuel devraient diminuer, tandis que la demande de spécialistes de l'IA, d'analystes de données et de postes dans le domaine des technologies numériques augmentera.

Un rapport de McKinsey ajoute une perspective plus large, estimant que les activités qui représentent 30 % des heures actuellement travaillées dans l'économie américaine pourraient être automatisées d'ici 2030. Cette évolution pourrait nécessiter 12 millions de transitions professionnelles supplémentaires jusqu'à la fin de la décennie. Toutefois, la croissance économique, l'innovation et l'investissement pourraient conduire à la création de nouveaux emplois qui compenseraient les effets de l'automatisation.

L'analyse de la Brookings Institution précise que l'automatisation crée autant d'emplois qu'elle n'en détruit au fil du temps, au profit des travailleurs qui peuvent compléter les nouvelles technologies. Cependant, elle reconnaît les difficultés rencontrées par les personnes directement déplacées par les machines ou dont les emplois sont facilement automatisés. Si l'IA et l'automatisation posent des défis aux emplois traditionnels, elles offrent également des opportunités de création de nouveaux emplois.

La clé d'une transition réussie réside dans le développement des compétences, l'éducation et l'adaptabilité de la main-d'œuvre à l'évolution des exigences de l'économie numérique.

Des chiplets pilotés par l'IA pour une meilleure efficacité informatique

Alors que la loi de Moore se heurte aux limites physiques de la miniaturisation des transistors, le concept des chiplets apparaît comme une solution révolutionnaire. Les chiplets sont de petites puces spécialisées qui peuvent être combinées pour remplir les fonctions d'une puce traditionnelle plus grande, mais avec une efficacité et des performances accrues.

Cette approche modulaire permet d'innover et de personnaliser plus rapidement le matériel informatique, afin de répondre aux besoins spécifiques des algorithmes et des applications d'intelligence artificielle.​.

Calcul exascale

Le calcul exascale est une étape monumentale dans la puissance de calcul. Il s'agit de systèmes capables d'effectuer au moins un exaflop, c'est-à-dire un milliard de milliards (quintillions) de calculs par seconde. Ce niveau de performance ouvre des perspectives sans précédent pour l'IA, qu'il s'agisse de modèles climatiques plus précis ou de progrès dans la science des matériaux et la bio-informatique, en permettant le traitement et l'analyse de vastes ensembles de données à des vitesses jamais atteintes auparavant.​.

Des modèles linguistiques de grande taille (LLM) sur mesure dans le cloud

La tendance à la personnalisation des modèles de langage à grande échelle pré-entraînés pour répondre aux besoins spécifiques des entreprises gagne du terrain. Grâce aux supercalculateurs et aux logiciels d'IA basés sur le cloud, les entreprises peuvent désormais adapter ces LLM avec plus de facilité, ce qui rend l'IA plus accessible dans tous les secteurs.

Il s'agit notamment de tirer parti de l'IA générative pour exploiter les données non structurées des lacs de données des entreprises, de trouver des alternatives à AWS pour une utilisation optimale des ressources et d'intégrer les principaux protocoles en les basant dans le cloud.

L'IA générative au service de la numérisation industrielle

L'intégration de l'IA générative à la numérisation industrielle transforme la façon dont les entités physiques sont reproduites dans le monde numérique. En capturant les aspects complexes de la réalité - tels que la géométrie, la lumière et la physique - dans des données numériques, l'IA générative permet des processus de conception, d'optimisation et d'essais virtuels plus efficaces. Cela facilite la création de jumeaux numériques et de données synthétiques plus précis, accélérant l'innovation dans la fabrication, les systèmes autonomes et au-delà.​.

Construire votre carrière dans l'IA

Lorsque les aspirants praticiens des données demandent "Comment puis-je apprendre l'IA et obtenir un emploi ?", ils font presque toujours référence aux exigences en matière de connaissances.

S'il est important d'apprendre Python, R et de bidouiller TensorFlow, ce ne sont que les bases d'une carrière dans l'IA. En réalité, vous devez vous adapter à la nature dynamique de cette niche.

Se spécialiser dans les technologies de niche de l'IA

Plongez dans des domaines spécifiques de l'IA tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur ou l'apprentissage par renforcement. La spécialisation peut vous permettre de vous démarquer et de répondre aux demandes des marchés de niche.

Contribuer à des projets open-source

La participation à la communauté des logiciels libres peut vous permettre d'acquérir une expérience pratique et de mieux vous positionner sur le marché du travail. Si vous cherchez une motivation pour vous lancer, consultez ce code-along sur l'utilisation de modèles d'IA open source avec Hugging Face.

Développer un portefeuille de projets d'IA

Constituez un portefeuille solide démontrant votre expertise dans la résolution de problèmes complexes grâce à l'IA. Cela devrait inclure des projets qui démontrent votre capacité à travailler avec de grands ensembles de données, à utiliser des algorithmes avancés d'apprentissage automatique et à générer des résultats tangibles. Vous pouvez conserver tous vos projets en un seul endroit en utilisant DataCamp Portfolio.

Restez au fait de la recherche sur l'IA

Lisez et consultez régulièrement les derniers documents de recherche sur l'IA en assistant à des conférences telles que NeurIPS, ICML ou CVPR. Cela vous aide à comprendre les techniques de pointe et la manière dont elles peuvent être appliquées pour résoudre des problèmes concrets. Voici les principales conférences sur la science des données pour 2024.

Maîtriser le déploiement et la mise à l'échelle de l'IA

Découvrez les outils et les plateformes permettant de déployer efficacement des modèles d'IA à l'échelle, tels que Docker, Kubernetes et les services cloud (AWS, Google Cloud, Azure). La compréhension des aspects opérationnels de l'IA est essentielle pour les applications dans le monde réel.

Créez des réseaux avec des professionnels de l'IA et rejoignez des communautés de l'IA

Participez à la communauté de l'IA par le biais de forums, de groupes de médias sociaux ou de réseaux professionnels tels que LinkedIn. Le réseautage peut vous donner un aperçu des tendances du secteur, des offres d'emploi et des possibilités de collaboration.

IA éthique et atténuation des préjugés

Renseignez-vous sur l'éthique de l'IA, la compréhension des biais dans les données et la manière de développer des algorithmes de manière responsable. Cet aspect est de plus en plus important à mesure que l'IA s'intègre dans la société.

Collaboration interdisciplinaire

Les solutions d'IA nécessitent souvent un mélange de connaissances dans des domaines autres que l'informatique, tels que la psychologie, la linguistique ou les soins de santé. La collaboration interdisciplinaire peut améliorer l'efficacité et l'applicabilité de vos projets d'IA.

Conclusion

Le voyage vers l'IA est aussi stimulant que gratifiant. Nous espérons avoir réussi à souligner l'importance de l'adaptabilité, de l'apprentissage continu et d'un état d'esprit tourné vers l'avenir. Pour ceux qui sont prêts à se lancer dans ce domaine dynamique, les récompenses vont au-delà de l'accomplissement personnel et contribuent à l'histoire plus large du progrès humain.

L'IA continue d'évoluer, tout comme les voies qui mènent à la réussite dans ce domaine. Cela promet un avenir où la technologie et l'ingéniosité humaine convergent pour créer un monde aux possibilités illimitées.

Maintenant que vous avez une bonne idée des carrières dans l'IA, nous vous encourageons à commencer votre voyage d'apprentissage avec l'une de ces ressources :

• Principes de l'IA
• Principes de base de l'IA pour les entreprises
• Principes fondamentaux de l'OpenAI