Comment acquérir des connaissances en intelligence artificielle à partir de zéro en 2026 : Un guide complet élaboré par des experts

Quels sont les différents types d'intelligence artificielle ?

Vous constaterez que la technologie de l'IA est abordée de différentes manières, avec divers acronymes et expressions. Afin de simplifier la suite de cet article, il est important d'examiner les principaux types d'IA. L'IA peut être classée en trois niveaux en fonction de ses capacités :

• Intelligence artificielle étroite (IAE) : Il s'agit de la forme d'IA la plus courante avec laquelle nous interagissons aujourd'hui. ANI est conçu pour exécuter une seule tâche, telle que la reconnaissance vocale ou les recommandations sur les services de streaming.
• Intelligence artificielle générale (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 linguistiques et les outils tels que chatGPT aient démontré leur capacité à généraliser de nombreuses tâches, début 2026, cela reste un concept théorique, même s'il gagne indéniablement en popularité.
• Superintelligence artificielle (ASI) : Le niveau ultime de l'IA, l'ASI, fait référence à un scénario futur dans lequel l'IA surpasserait l'intelligence humaine dans presque tous les domaines économiques importants. Ce concept, bien qu'intrigant, reste largement spéculatif.

La distinction entre la science des données, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

L'intelligence artificielle est un vaste domaine qui comprend plusieurs sous-domaines, notamment l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL).

Bien qu'il n'existe aucune définition officielle pour ces termes et que les experts débattent de leurs limites exactes, un consensus se dégage progressivement sur la portée générale de chacun d'entre eux. Voici une explication de ces termes :

• L'intelligence artificielle désigne les systèmes informatiques capables de se comporter de manière intelligente, de raisonner et d'apprendre comme les humains.
• L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre 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 de nombreuses actualités impressionnantes concernant l'IA (par exemple, les voitures autonomes, chatGPT). Les algorithmes d'apprentissage profond s'inspirent de la structure du cerveau et fonctionnent particulièrement 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, entre autres l'analyse de données, les statistiques, la visualisation de données, etc., afin de tirer des enseignements des données.

Pourquoi est-il important d'étudier l'intelligence artificielle en 2026 ?

L'intelligence artificielle est bien plus qu'un simple mot à la mode ; c'est une technologie révolutionnaire qui transforme notre façon de travailler, de vivre et d'interagir. Avec l'explosion des données et la nécessité de les interpréter, la demande en compétences en intelligence artificielle connaît une croissance exponentielle dans de nombreux domaines. Il n'y a pas de meilleur moment que maintenant pour commencer à étudier l'IA. Voici pourquoi :

L'intelligence artificielle 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'intelligence artificielle a connu une croissance significative au cours des dernières années. Selon le rapport « L'avenir de l'emploi » du Forum économique mondial, ​Les spécialistes en intelligence artificielle et en apprentissage automatique occupent les premières places du classement des emplois à forte croissance pour les cinq prochaines années. Alors que les industries continuent d'adopter les technologies d'IA pour rationaliser leurs opérations et prendre de meilleures décisions, la demande de spécialistes en IA ne devrait que croître.

Les statistiques de Statistaprévoient une croissance considérable du marché de l'IA, soulignant encore davantage ce point :. Ils estiment que la taille du marché de l'intelligence artificielle atteindra 320,13 milliards de dollars américainsen 2026 et826,73 milliards de dollars américains d'ici 2030. 

Source de l'image

L'intelligence artificielle est un domaine professionnel très rémunérateur.

Naturellement, la forte augmentation de la demande en compétences en IA s'accompagne de rémunérations attractives. Selon les données de Glassdoor, en décembre 2025, le salaire moyen d'un ingénieur en intelligence artificielle aux États-Unis était de 140 000 dollars par an, avec la possibilité de primes et de participation aux bénéfices. Les ingénieurs en apprentissage automatique et les scientifiques des données bénéficient également de rémunérations élevées, avec des salaires moyens respectifs de124 000 dollars par an et 150 000 dollars par an. Cette compensation financière reflète la valeur et l'impact des compétences en IA sur le marché.

Nous vous invitons à consulter notre guide sur la manière de devenir ingénieur en intelligence artificielle pour en savoir plus sur cette carrière passionnante et en pleine expansion. 

L'IA représente un défi intellectuel.

L'intelligence artificielle ne se résume pas à des emplois bien rémunérés et à une forte demande du marché. C'est également un domaine intellectuellement stimulant qui vous promet des défis passionnants. Cela implique la création d'algorithmes pour résoudre des problèmes complexes, la conception de modèles qui simulent l'intelligence humaine et l'application créative de ces technologies à divers scénarios du monde réel.

Les professionnels de l'IA apprennent, s'adaptent et innovent en permanence. Ce 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 apprécient les défis et l'apprentissage continu.

Combien de temps faut-il pour acquérir des connaissances en intelligence artificielle ?

Le temps nécessaire pour acquérir des connaissances en IA dépend souvent de la voie choisie, qu'il s'agisse d'un apprentissage autodidacte ou d'une formation formelle telle qu'un programme universitaire.

Dans le cadre d'un parcours autodidacte, la durée peut varier considérablement, car elle dépend en grande partie de vos connaissances préalables, de votre engagement et des ressources d'apprentissage disponibles. Il peut être nécessaire de plusieurs mois à un an, voire plus, pour acquérir une solide compréhension des concepts de l'IA, des langages de programmation tels que Python, des mathématiques et des divers algorithmes d'apprentissage automatique par le biais de l'autoformation. Les cours en ligne à suivre à son propre rythme, les tutoriels et les projets pratiques peuvent accélérer le processus d'apprentissage.

D'autre part, le parcours universitaire implique généralement de suivre une formation officielle en informatique, en science des données ou dans des domaines connexes. Un diplôme de licence dans ces disciplines nécessite généralement trois à quatre ans d'études, au cours desquelles les étudiants reçoivent une formation complète en IA et dans des matières connexes.

Quelle que soit la voie que vous choisissez, l'apprentissage continu, la mise en pratique et la mise à jour régulière de vos connaissances sont essentiels pour poursuivre une carrière dans le domaine de l'IA.

Comment acquérir des connaissances en intelligence artificielle à partir de zéro en 2026

Apprendre l'IA peut être une entreprise passionnante, mais elle comporte également des défis. Il s'agit d'un vaste domaine comportant de nombreux sous-thèmes. Cependant, avec une feuille de route claire, les ressources adéquates et une approche stratégique, vous pouvez naviguer efficacement dans ce paysage. Voici comment acquérir des connaissances en intelligence artificielle en 2026 :

1. Maîtrisez les compétences préalables requises.

Pour réussir dans le domaine de l'IA, il est nécessaire de maîtriser trois domaines essentiels :

1. Mathématiques: L'intelligence artificielle s'appuie fortement sur des concepts mathématiques, en particulier dans ses sous-domaines tels que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Bien entendu, il n'est pas nécessaire d'être mathématicien pour réussir dans le domaine de l'IA, mais une compréhension de base de l'algèbre linéaire, du calcul et des probabilités est essentielle. Par exemple, des concepts tels que les matrices et les transformations linéaires issus de l'algèbre linéaire sont fréquemment utilisés dans les algorithmes d'IA.
2. Statistiques de base: L'intelligence artificielle prend tout son sens lorsque l'on comprend les statistiques. Il est essentiel dans ce domaine de savoir interpréter les données et en tirer des conclusions. Des concepts tels que la signification statistique, la distribution, la régression et la probabilité jouent un rôle important dans différentes applications de l'IA.
3. Une volonté d'apprendre : L'intelligence artificielle est un domaine en constante évolution, où de nouvelles avancées, techniques et outils apparaissent régulièrement. Par conséquent, un état d'esprit proactif et un enthousiasme pour l'apprentissage et l'adaptation aux nouvelles connaissances et technologies sont essentiels pour toute personne souhaitant se lancer et progresser dans le domaine de l'IA.

Il est important de noter que le niveau de compréhension et de maîtrise requis dans ces domaines préalables peut varier en fonction du poste que vous visez dans le domaine de l'IA. Par exemple, un data scientist n'aura peut-être pas besoin d'une compréhension approfondie de tous les concepts mathématiques utilisés en IA, mais un chercheur scientifique qui souhaite créer de nouveaux algorithmes d'IA aura peut-être besoin d'une maîtrise plus approfondie des mathématiques.

Il est essentiel d'aligner votre parcours d'apprentissage sur vos objectifs de carrière et d'ajuster en conséquence le niveau d'approfondissement de vos connaissances dans différents domaines.

2. Développer des compétences spécialisées en intelligence artificielle

Maintenant que nous avons abordé les prérequis, examinons les compétences essentielles que vous devez développer pour maîtriser l'IA. À l'instar de la section ci-dessus consacrée aux prérequis, le niveau de maîtrise requis pour ces compétences dépend en grande partie du type de poste que vous souhaitez occuper.

Statistiques

La statistique est la discipline qui traite de la collecte, de l'organisation, de l'analyse, de l'interprétation et de la présentation des données. Il constitue la base pour comprendre et travailler avec les données dans le domaine de l'IA.

Veuillez consulter les ressources ci-dessous pour en savoir plus sur les statistiques :

• Cursus de compétences « Les bases des statistiques avec Python », où 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, notamment les mesures de concentration et de dispersion, les distributions de probabilité et les tests d'hypothèse.
• Cours d'introduction aux statistiques dans R, pour apprendre à manipuler des variables, à tracer des graphiques et à calculer l'écart type dans R.

Mathématiques

Comme indiqué précédemment, certains domaines des mathématiques constituent la base des algorithmes d'IA. L'algèbre linéaire, le calcul, les probabilités et les équations différentielles sont des outils mathématiques qui vous seront utiles dans votre parcours dans le domaine de l'IA.

Veuillez consulter les ressources ci-dessous pour en savoir plus sur les mathématiques :

• Démystifier les concepts mathématiques pour l'apprentissage profond, 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 dans R, où vous aborderez les bases de l'algèbre linéaire, notamment l'utilisation des équations matrice-vecteur, la réalisation d'analyses des valeurs propres/vecteurs propres et l'ACP.
• Le cours « Fondements de la probabilité en Python » aborde les concepts fondamentaux de la probabilité, tels que les variables aléatoires, la moyenne et la variance, entre autres.

Programmation

La mise en œuvre de l'IA nécessite une solide compréhension de la programmation. La maîtrise de la programmation 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 compétences en 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 appliquer les meilleures pratiques en matière d'ingénierie logicielle.
• Parallèlement, le cursus de compétences en programmation R 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, de récupérer et de manipuler efficacement les 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.
• Le tutoriel « Structures de données Python avec exemples primitifs et non primitifs » traite des structures de données Python, telles que les types de données, ainsi que les structures de données primitives et non primitives, telles que les chaînes de caractères, les listes, les piles, etc.

Manipulation des données

La manipulation des données implique le nettoyage, la transformation et la manipulation des données afin de les préparer pour une analyse plus approfondie ou pour les intégrer dans des modèles d'IA. La maîtrise de bibliothèques telles que pandas pour la manipulation de données est essentielle pour travailler dans le domaine de l'IA.

• Cursus de compétences « Manipulation de données avec Python », qui enseigne comment transformer, trier et filtrer des données dans des DataFrame en Python, afin de les préparer pour une analyse rapide.
• Manipulation de données avec R Skill Track, qui couvre l'approche ci-dessus, mais dans le langage de programmation R.
• Le cours Manipulation de données avec pandas vous enseigne comment manipuler des DataFrame avec pandas lorsque vous extrayez, filtrez et transformez des ensembles de données réels à des fins d'analyse.

Science des données

La science des données est une combinaison 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 de données.

• Cursus professionnel Data Scientist avec Python, qui couvre les compétences Python nécessaires pour réussir en tant que data scientist.
• Data Scientist avec cursus professionnel R, qui couvre les compétences en programmation R nécessaires pour réussir en tant que data scientist.
• Le cours « Comprendre la science des données » présente les principes fondamentaux de la science des données et explique 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 quand les utiliser.

• Le cursus de compétences « Principes fondamentaux du machine learning avec Python » vous enseigne les principes fondamentaux du machine learning et la science qui le sous-tend, couvrant la prédiction, la reconnaissance de formes et les bases du deep learning.
• Fondamentaux du machine learning dans R, dans le cursus Machine Learning Fundamentals in R ​prédire des réponses catégorielles et numériques via la classification et la régression, et découvrir la structure cachée des ensembles de données grâce à l'apprentissage non supervisé.
• Fiche pratique sur l'apprentissage automatique, qui est un guide de référence rapide sur les principaux algorithmes d'apprentissage automatique, leurs avantages et leurs inconvénients, ainsi que leurs cas d'utilisation.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond, un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches (d'où le terme « profond ») pour modéliser et comprendre des modèles complexes dans des ensembles de données. Elle est à l'origine de nombreuses applications d'IA parmi les plus avancées à l'heure actuelle, des assistants vocaux aux véhicules autonomes.

• Cursus de compétences « Deep Learning en Python », où vous apprendrez à utiliser les puissantes bibliothèques Keras, TensorFlow et PyTorch pour créer et optimiser des réseaux neuronaux.
• Qu'est-ce que le tutoriel sur l'apprentissage profond ? Il traite des questions les plus fréquemment posées sur l'apprentissage profond et explore divers aspects de l'apprentissage profond à l'aide d'exemples concrets.
• Cours d'introduction au Deep Learning avec Keras, où vous apprendrez à développer vos propres modèles de Deep Learning avec Keras.

Chacune de ces compétences est liée aux autres, ce qui vous aide à acquérir une connaissance approfondie des concepts de l'IA. Une bonne approche consiste à acquérir les bases dans chaque domaine avant d'approfondir ceux qui vous intéressent le plus. Vous pouvez adapter votre approche comme bon vous semble, en travaillant sur les domaines qui se présentent naturellement au fur et à mesure que vous étudiez et acquérez de l'expérience pratique.

3. Découvrez les outils et les progiciels essentiels en matière d'intelligence artificielle.

Il est essentiel de connaître les outils et les packages appropriés pour réussir dans le domaine de l'IA. Python et R se sont notamment imposés comme les langages dominants dans 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 de maîtriser les deux pour réussir dans le domaine de l'IA, vous trouverez ci-dessous quelques bibliothèques et frameworks clés avec lesquels il est important de se familiariser, en fonction de l'outil que vous choisirez :

Principaux outils et packages Python pour l'intelligence artificielle

Python est un langage de programmation interprété de haut niveau, réputé pour sa lisibilité et sa polyvalence. Il est largement utilisé dans le domaine de l'intelligence artificielle en raison de sa syntaxe conviviale et de la multitude de bibliothèques et de cadres disponibles pour l'intelligence artificielle et la science des données.

pandas

pandas est une bibliothèque Python qui offre de nombreuses fonctionnalités pour l'analyse de données. Les scientifiques des données utilisent pandas pour diverses tâches, notamment le nettoyage des données, la transformation des données et l'analyse statistique. Il fonctionne efficacement 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
• Cours sur l'écriture de code efficace avec pandas
• Tutoriel Python pandas : Le guide complet pour les débutants

NumPy

NumPy, abréviation de Numerical Python, est une bibliothèque pour Python qui ajoute la prise en charge des tableaux et matrices multidimensionnels de grande taille, ainsi qu'une vaste collection de fonctions mathématiques de haut niveau permettant d'effectuer des opérations sur ces tableaux. Il s'agit d'une bibliothèque indispensable pour tout calcul scientifique, y compris l'intelligence artificielle.

• Introduction au cours NumPy
• Tutoriel sur les tableaux NumPy en Python
• Aide-mémoire NumPy : 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 basé sur NumPy, SciPy et matplotlib, et il est open source, ce qui signifie qu'il est accessible gratuitement à tous. Il propose divers algorithmes de classification, de régression, de regroupement et de réduction de dimensionnalité.

• Cours sur l'apprentissage automatique avec Scikit-Learn
• Cours sur l'apprentissage supervisé avec Scikit-Learn
• Apprentissage automatique avec Python : Tutoriel Scikit-Learn

PyCaret

PyCaret est une bibliothèque Python performante qui simplifie le processus de création et de déploiement de modèles d'intelligence artificielle, permettant aux utilisateurs d'explorer, de prétraiter, d'entraîner, d'ajuster et de comparer efficacement plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique à l'aide de quelques lignes de code seulement.

• Tutoriel PyCaret : Guide pour débutants sur l'automatisation des workflows ML à l'aide de PyCaret

PyTorch

PyTorch est une bibliothèque open source dédiée à l'apprentissage automatique, 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 réside dans sa flexibilité et sa rapidité, ce qui le rend particulièrement adapté à la recherche en apprentissage profond.

• Guide d'apprentissage de PyTorch
• Cours sur l'apprentissage profond avec PyTorch
• Tutoriel PyTorch : Construire 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 délai entre vos idées et les modèles fonctionnels, offrant ainsi une méthode simple pour la modélisation des réseaux neuronaux. Keras est également modulaire, ce qui le rend extrêmement polyvalent lors de la construction de nouveaux modèles.

• Introduction au Deep Learning avec Keras
• Tutoriel Keras : Apprentissage profond en Python
• Fiche pratique Keras : Réseaux neuronaux en Python

API disponibles dans le commerce

Une fois que vous êtes prêt à vous lancer dans l'IA, l'utilisation d'API pour accéder à des modèles disponibles dans le commerce est l'un des meilleurs moyens de commencer. Les API disponibles dans le commerce, telles que l'API OpenAI, l'API Cohere et l'API Anthropic, constituent un bon point de départ.

• Tutoriel sur l'API GPT-4o
• Utilisation de GPT-3.5 et GPT-4 via l'API OpenAI en Python
• Cours sur l'utilisation de l'API OpenAI
• Guide de démarrage pour le tutoriel sur l'API OpenAI
• Tutoriel sur la maîtrise de la conception d'API
• Tutoriel sur l'API OpenAI O1 : Comment se connecter à l'API d'OpenAI
• Guide de l'API Sonnet Claude 3.7
• Guide de l'API DeepSeek 

Hugging Face

À mesure que vos compétences se développent, explorez les modèles pré-entraînés à l'aide de packages Python standard tels que Hugging Face's transformers et accelerate, qui facilitent l'utilisation des GPU et des TPU.

• Qu'est-ce que Hugging Face ? 
• Cours sur l'utilisation de Hugging Face
• Introduction à l'utilisation des transformateurs et de Hugging Face
• Utilisation de modèles d'IA open source avec Hugging Face code-along
• Développement d'applications NLP avec Hugging Face
• Guide Hugging Face Smolagents

LangChain

L'un des frameworks d'IA les plus populaires actuellement est LangChain, qui permet aux utilisateurs d'intégrer l'IA issue de grands modèles linguistiques dans des pipelines de données et des applications. 

• Introduction à LangChain pour l'ingénierie des données et les applications de données
• Développement d'applications LLM avec le cours LangChain
• Tutoriel sur la création d'applications LLM avec LangChain
• Tutoriel sur la création d'agents LangChain pour automatiser des tâches en Python

LLaMA 

Llama (Large Language Model Meta AI) est une famille de modèles linguistiques à grande échelle (LLM) open source développés par Meta (anciennement Facebook). Il offre une alternative performante aux modèles propriétaires tels que GPT-4o et Claude Sonnet, permettant aux chercheurs et aux développeurs d'ajuster et de déployer efficacement des modèles d'IA.

• Cours « Travailler avec Llama 3 »
• Cursus de compétences « Principes fondamentaux du lama »
• Guide de réglage de Llama 3.2 et d'utilisation en local

Exemple de plan d'apprentissage de l'IA

Ci-dessous, nous avons élaboré un plan d'apprentissage potentiel qui indique où concentrer votre temps et vos efforts si vous débutez dans le domaine de l'IA. Veuillez noter que les délais, les domaines concernés et les progrès réalisés dépendent de nombreux facteurs. Nous souhaitons rendre ce plan aussi concret et pratique que possible, c'est pourquoi nous vous recommandons des projets sur lesquels vous pouvez travailler au fur et à mesure de votre progression.

Mois 1 à 3 : Notions fondamentales en mathématiques, programmation, structures de données et manipulation de données

1. Mathématiques et statistiques : Commencez par les bases de l'algèbre linéaire, du calcul, des statistiques et des probabilités. Cela vous permettra d'acquérir des bases solides pour la suite.
2. Programmation : Apprenez Python, le langage le plus utilisé dans le domaine de l'intelligence artificielle. Commencez par les notions de base, puis passez à des concepts plus avancés. Suivez nos cursus « Python Fundamentals Skill Track » et « Data Manipulation with Python Skill Track » pour acquérir les connaissances essentielles, y compris sur des packages tels que NumPy.
3. 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, une étape cruciale dans tout projet d'IA ou d'apprentissage automatique.

Recommander des ressources et des projets

• Démystifier les concepts mathématiques pour l'apprentissage profond
• Principes fondamentaux de Python
• Exploration de l'histoire du projet Lego Data Science
• Cours sur la compréhension de l'intelligence artificielle

Mois 4 à 6 : Approfondissez vos connaissances en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

4. Principes fondamentaux de l'IA : Comprenez ce qu'est l'IA, son histoire et ses différentes branches. Des cours tels que notre cours « Comprendre l'intelligence artificielle » peuvent constituer un bon point de départ.

5. Approfondissez vos connaissances en apprentissage automatique : Découvrez les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique : apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement. Nous vous invitons à suivre notre cursus « Machine Learning Scientist with Python cursus », qui aborde 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 le deep learning avancé.

Recommander des ressources et des projets

• Cours sur la compréhension de l'intelligence artificielle
• Cursus de compétences « Fondamentaux de l'IA »
• Scientifique en apprentissage automatique avec Python - cursus professionnel
• Abeilles naïves : Chargement et traitement d'images Projet en science des données

Mois 7 à 9 : Spécialisation et sujets avancés

5. Apprentissage profond : Comprendre les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond.
6. Principes fondamentaux du MLOps : Découvrez le MLOps, qui consiste à appliquer les principes DevOps aux systèmes d'apprentissage automatique. Cela inclut la gestion des versions des modèles, le déploiement des modèles, la surveillance et l'orchestration.
7. Spécialisation : En fonction de vos intérêts et de vos aspirations professionnelles, veuillez vous spécialiser dans un domaine particulier, tel que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, l'apprentissage par renforcement ou tout autre domaine.

Recommander des ressources et des projets

• Cursus de compétences en apprentissage profond avec Python
• Cours sur le déploiement et le cycle de vie MLOps
• Reconnaissance ASL avec apprentissage profond Projet de science des données

Mois 10 - En cours : Continuez à apprendre et à explorer

9. Spécialisez-vous davantage : En fonction des parcours professionnels
10. Restez informé : Suivez régulièrement les blogs, podcasts et revues consacrés à l'intelligence artificielle. Rejoignez des communautés pour échanger des idées avec d'autres praticiens de l'IA.
11. Éthique dans le domaine de l'IA : Au fur et à mesure que vous approfondissez vos connaissances sur l'IA, veuillez également vous informer sur les considérations éthiques liées à l'IA.

Recommander des ressources et des projets

• Cours sur l'éthique de l'intelligence artificielle
• DataCamp Certification

Veuillez noter qu'il s'agit uniquement d'une feuille de route de base. Veuillez l'adapter en fonction de votre rythme et de vos intérêts. L'intelligence artificielle est un domaine très vaste, et l'apprentissage est un processus continu.

Découvrez la feuille de route de l'IA

Ci-dessous, nous avons compilé les informations issues du parcours d'apprentissage afin de visualiser comment apprendre l'IA en 2026 : 

Les 5 meilleurs conseils pour apprendre l'IA

Se lancer dans l'apprentissage de l'IA peut sembler 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. Veuillez sélectionner votre domaine d'intérêt

Commencez par déterminer où concentrer vos efforts en fonction de vos objectifs de carrière. Nous abordons plus en détail les différentes carrières dans le domaine de l'IA dans cet article ; chaque poste a une orientation différente et nécessite un ensemble de compétences unique.

Par exemple, si vous êtes intéressé par un poste plus appliqué, tel que celui de data scientist ou d'ingénieur en apprentissage automatique, concentrez-vous davantage sur la programmation, la science des données et la compréhension des différents algorithmes d'apprentissage automatique. Votre objectif ici est de maîtriser l'utilisation des techniques d'IA pour résoudre des problèmes concrets.

Si vous envisagez plutôt un poste dans la recherche, il serait judicieux d'approfondir vos connaissances théoriques en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique. Il est nécessaire de posséder 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 déterminer où concentrer vos efforts initiaux.

2. Commencer l'apprentissage

Une fois que vous avez déterminé votre domaine d'intérêt, il est temps de commencer à apprendre. Les ressources d'apprentissage suggérées dans la section consacrée aux compétences et le plan d'apprentissage de l'IA ci-dessus constituent des points de départ utiles. N'oubliez pas que la maîtrise de l'IA est un marathon, pas un sprint. Veuillez prendre le temps de bien comprendre chaque concept avant de passer au suivant.

3. Mettez vos compétences au service de projets

Il n'y a pas de meilleure façon d'apprendre que par la pratique. Mettre en pratique les compétences acquises dans le cadre de projets concrets renforce votre compréhension et vous apporte une expérience pratique qui peut enrichir votre portfolio. Cela peut être aussi simple que la création d'un modèle d'apprentissage automatique pour prédire les prix de l'immobilier ou aussi complexe que le développement d'un modèle d'apprentissage profond pour la reconnaissance d'images. Nous avons inclus des exemples de projets tout au long de cet article.

4. Rejoignez une communauté

Rejoignez des communautés d'IA, en ligne et hors ligne. Participer à des forums tels que Stack Overflow ou GitHub, rejoindre des groupes consacrés à l'IA sur LinkedIn ou assister à des rencontres et conférences sur l'IA peut offrir des opportunités d'apprentissage inestimables.

Une fois que vous avez obtenu une certification DataCamp, vous pouvez rejoindre notre communauté DC Certified, où vous pourrez entrer en contact avec d'autres apprenants certifiés, accéder à du contenu et à des événements exclusifs, et tirer le meilleur parti de vos nouvelles compétences.

En rejoignant des communautés, vous pouvez vous tenir informé des dernières tendances, obtenir de l'aide lorsque vous rencontrez des difficultés et échanger avec d'autres passionnés d'IA.

5. Continuer à répéter

L'intelligence artificielle est un domaine en constante évolution. Une fois que vous avez acquis les bases, il est essentiel de continuer à apprendre et à améliorer vos compétences. Suivez les blogs consacrés à l'IA, lisez des articles de recherche, suivez des cours avancés et soyez toujours à l'affût de nouvelles façons de vous mettre au défi. Ce processus itératif vous permettra de passer du statut de novice à celui d'expert.

N'oubliez pas que l'apprentissage de l'IA est un parcours exigeant, mais extrêmement enrichissant. Ne vous découragez pas si vous rencontrez des obstacles en cours de route ; ils font partie du processus d'apprentissage. Gardez votre objectif final à l'esprit et restez déterminé tout au long de votre parcours.

Les meilleures méthodes pour apprendre l'IA en 2026

De nombreuses ressources sont disponibles 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 principales recommandations pour vous aider à démarrer votre parcours d'apprentissage de l'IA :

Suivez les meilleurs cours sur l'IA pour vous initier à ce domaine.

DataCamp est une excellente plateforme qui propose des cours interactifs spécialement conçus pour les futurs scientifiques des données. Les cours vont du niveau débutant au niveau avancé et sont conçus avec des exercices pratiques. Voici quelques-uns des meilleurs cours liés à l'IA proposés sur DataCamp :

• Cours sur la compréhension de l'IA
• Cursus de compétences « Principes fondamentaux de l'IA »
• Principes fondamentaux de Python
• Manipulation de données avec Python
• Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique avec Python
• Chercheur en apprentissage automatique avec Python
• Introduction au Deep Learning avec PyTorch

Projets d'IA complets

L'apprentissage de l'IA est un parcours qui va au-delà de la simple compréhension des théories et des techniques de codage. Cela implique une pratique concrète, et c'est là que la réalisation de projets d'IA 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 outils appropriés, tels que Python et ses bibliothèques étendues, constitueront votre base. Il est essentiel de bien comprendre et préparer vos données, car cela influe directement sur l'efficacité de votre modèle.

Vous trouverez ci-dessous quelques suggestions de projets d'IA que vous pouvez développer pour vous aider à maîtriser l'IA. Nous vous invitons à consulter nos articles sur les projets d'IA pour tous les niveaux, les projets de TALN, les projets d'IA générative et les projets d'apprentissage automatique pour tous les niveaux afin d'obtenir de plus amples informations.

• Classez les genres musicaux à partir de données audio. Appliquez des méthodes d'apprentissage automatique en Python pour classer les chansons par genre.
• Abeilles naïves : s sur le chargement et le traitement des images. Travaillez avec des données d'images, créez des classificateurs à l'aide de techniques traditionnelles et exploitez la puissance du deep learning pour la vision par ordinateur.
• Reconnaissance de la langue des signes américaine (ASL) grâce au Deep Learning. Construisez un réseau neuronal convolutif pour classer les images de lettres issues de la langue des signes américaine.

Découvrez quelques-uns des meilleurs ouvrages sur l'intelligence artificielle.

Les ouvrages offrent des connaissances approfondies et des perspectives d'experts dans le domaine. Voici quelques-uns des ouvrages les plus influents sur l'IA qui pourraient vous être utiles :

• Les 15 meilleurs ouvrages sur l'apprentissage automatique à lire en 2026
• Les 11 meilleurs ouvrages sur l'apprentissage profond à lire en 2026

N'oubliez pas que la clé pour apprendre l'IA réside dans la constance et la pratique. N'hésitez pas à commencer modestement et à progresser graduellement vers des concepts et des projets plus complexes. Vous serez surpris 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 fiches de référence sur l'IA

Notre sélection d'aide-mémoire 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 :

• Fiche pratique Python pour débutants
• Fiche de référence sur l'apprentissage automatique supervisé
• Aide-mémoire sur l'apprentissage automatique non supervisé
• Guide pratique chatGPT pour la science des données
• L'API OpenAI en Python
• Le paysage des outils d'IA générative
• Aide-mémoire sur l'apprentissage profond avec PyTorch

Une collection de fiches pratiques DataCamp

Obtenir la certification en intelligence artificielle

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 le secteur qui atteste de vos compétences en IA, notamment notre propre certification AI Fundamentals. Suivre la voie de la certification peut vous apporter une structure et un objectif final précis, bien que cela doive toujours s'inscrire dans un parcours d'apprentissage plus complet.

Les différentes carrières dans le domaine de l'IA aujourd'hui

L'intelligence artificielle a ouvert de nombreuses perspectives de carrière, chacune avec des responsabilités, des outils et des compétences requises qui lui sont propres. Explorons trois carrières dans le domaine de l'IA qui sont actuellement très prisées : les scientifiques des données, les ingénieurs en apprentissage automatique et les chercheurs scientifiques. Veuillez noter que nous mentionnerons certains des outils qu'ils doivent maîtriser ; si vous n'êtes pas familier avec ces outils, ce n'est pas grave, nous les aborderons plus en détail dans une section ultérieure.

Spécialiste en science des données

Les scientifiques des données analysent, extraient et communiquent des informations pertinentes à partir des données d'une organisation. Ils communiquent ces informations aux parties prenantes non techniques et possèdent une bonne compréhension des processus d'apprentissage automatique et de la manière de les relier aux applications commerciales. Ils travaillent presque exclusivement avec des outils de codage, effectuent des analyses et utilisent fréquemment des outils de traitement de données volumineuses.

Les scientifiques des données sont les experts du monde des données, chargés de découvrir et d'interpréter des sources de données riches, de gérer de grandes quantités de données et de fusionner des points de données afin d'identifier des tendances. Ils utilisent leurs compétences en analyse, en statistiques et en programmation pour collecter, analyser et interpréter de grands ensembles de données. Ils utilisent ensuite ces informations pour développer des solutions basées sur les données afin de résoudre des problèmes commerciaux complexes. Une partie de ces solutions consiste à développer des algorithmes d'apprentissage automatique qui génèrent de nouvelles informations (par exemple, l'identification de segments de clientèle), automatisent les processus commerciaux (par exemple, la prédiction de la cote de crédit) ou offrent aux clients une nouvelle valeur ajoutée (par exemple, les systèmes de recommandation).

Compétences clés :

• Excellente maîtrise de 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 de reporting
• Compétences efficaces 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 des données (par exemple, Matplotlib, Tableau)
• Cadres de données massives (par exemple, Airflow, Spark)
• Outils en 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 établissent des prévisions à partir des données des organisations. Ils résolvent également des problèmes tels que la prévision du taux de désabonnement des clients et de la valeur à vie, et sont chargés de déployer des modèles destinés à être utilisés par l'organisation. Les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent généralement exclusivement avec des outils basés sur le codage.

Compétences clés :

• Connaissance approfondie de Python, Java et Scala
• Connaissance des frameworks d'apprentissage automatique (tels que 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 excellentes aptitudes à la 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 scientifiques

Les chercheurs scientifiques sont les penseurs du monde de l'IA. Ils mènent des recherches de pointe afin de faire progresser l'état de l'art en matière d'IA. Leur travail consiste souvent à concevoir de nouveaux algorithmes ou à améliorer ceux qui existent déjà. Ils présentent également leurs conclusions lors de conférences sur l'IA et dans des articles scientifiques.

Compétences clés :

• Compréhension approfondie de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond
• Maîtrise de Python et d'autres langages de programmation
• Connaissance approfondie des théories mathématiques liées à l'intelligence artificielle (telles que la théorie de l'apprentissage statistique)
• Capacité à conceptualiser et valider de nouveaux modèles d'IA
• Excellentes compétences en rédaction et en prise de parole en public

Outils :

• Cadres d'apprentissage profond (tels que TensorFlow, PyTorch)
• Outils de calcul scientifique (tels que MatLab, Mathematica)
• Logiciels de rédaction et de présentation (tels que LaTeX, Google Slides)
• Ressources informatiques dans le cloud (telles que AWS, Google Cloud Platform)

Chacune de ces carrières offre un parcours unique dans le domaine de l'IA. Ils possèdent tous un potentiel considérable 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 le domaine de l'intelligence artificielle

Un diplôme peut constituer un atout précieux pour débuter une carrière dans le domaine de l'IA, mais ce n'est pas la seule voie possible. Bien que nous estimions qu'il est utile de suivre une formation officielle en IA ou dans un domaine connexe, de plus en plus de professionnels accèdent à ce secteur par des voies non traditionnelles, ce qui démontre qu'avec de la détermination, un apprentissage continu et une approche proactive, il est possible d'obtenir l'emploi de ses rêves dans le domaine de l'IA.

Voici comment trouver un emploi dans le domaine de l'IA sans diplôme :

Continuez à approfondir vos connaissances dans ce domaine.

Restez informé des dernières avancées en matière d'intelligence artificielle. Suivez des professionnels influents dans le domaine de l'IA sur Twitter, consultez des articles de recherche sur l'IA et écoutez des podcasts liés à l'IA, notamment le podcast DataFrame de DataCamp .

Parmi les leaders d'opinion dans le domaine de l'IA, on peut citer Yoshua Bengio, Fei-Fei Li et d'autres. Vous obtiendrez des informations sur les sujets d'actualité, les technologies émergentes et l'orientation future de l'IA.

Nous vous recommandons également de vous renseigner sur les événements organisés dans le secteur, qu'il s'agisse de webinaires chez DataCamp, de conférences sur la science des données et l'IA ou d'événements de réseautage.

Élaborer un portfolio

Un portfolio solide qui met 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 concret impressionnera les responsables du recrutement.

Comme l'a déclaré Nick Singh, auteur de Ace the Data Science Interview, dans le podcast DataFramed Careers Series,

Votre portfolio devrait contenir divers projets qui mettent en valeur votre maîtrise des principaux outils et algorithmes d'IA. Veuillez consulter notre article sur la manière de constituer un excellent portfolio en science des données pour obtenir davantage d'informations et de conseils.

Élaborez un CV efficace

À l'ère numérique actuelle, votre CV n'est pas seulement lu par des yeux humains ; il doit également passer par des systèmes de suivi des candidats (ATS). Il s'agit de logiciels automatisés utilisés par de nombreuses entreprises pour filtrer les CV qui ne répondent pas à certains critères. Par conséquent, il est essentiel d'adapter votre CV afin qu'il soit compatible avec les systèmes ATS tout en continuant à attirer l'attention des responsables du recrutement.

Selon Jen Bricker, ancienne responsable des services d'orientation professionnelle chez DataCamp :

Il est donc extrêmement important de structurer les CV de la manière la plus efficace possible. Vous pouvez en savoir plus sur la manière de rédiger un CV de data scientist qui se démarque dans un article séparé.

Attirez l'attention des responsables du recrutement

Être proactif sur les réseaux sociaux peut contribuer à attirer l'attention des responsables du recrutement. Comme le souligne Sadie St. Lawrence, PDG de Women in Data, dans la série DataFrame Careers, partager vos projets et vos idées sur LinkedIn ou Twitter, vous impliquer dans des communautés spécialisées dans l'IA et contribuer à des projets open source peut accroître votre visibilité et mettre en avant votre passion pour l'IA.

N'oubliez pas que pour vous lancer dans l'IA, il est nécessaire de faire preuve de persévérance, d'apprendre en permanence et d'être patient. Cependant, en suivant ces étapes, vous vous donnez les moyens de réussir. Nous vous souhaitons beaucoup de succès dans votre parcours dans le domaine de l'IA.

Comment maîtriser les outils d'IA pour les entreprises

Bien que cet article se soit principalement concentré sur une compréhension approfondie de l'IA pour les futurs praticiens de l'IA, il est tout aussi essentiel pour les professionnels du monde des affaires de se familiariser avec les outils d'IA. Les outils d'IA générative tels que chatGPT sont de plus en plus intégrés dans diverses opérations commerciales.

De plus, comme l'a mentionné Noelle Silver, responsable mondiale des solutions d'IA, de l'IA générative et du secteur LLM chez Accenture, dans le podcast DataFrame consacré à la manière dont les organisations peuvent tirer parti de l'IA, les modèles linguistiques à grande échelle sont de plus en plus intégrés dans la plupart des interfaces logicielles utilisées quotidiennement par les professionnels.

En savoir plus sur l'IA générative

Tout d'abord, familiarisez-vous avec les différents outils d'IA à votre disposition. Il existe un large éventail d'outils conçus pour diverses fonctions commerciales, telles que le marketing, les ventes, le service client et l'analyse de données. Explorez l'univers des outils d'IA et familiarisez-vous avec les capacités de chacun d'entre eux. Comment peuvent-ils être utiles à votre fonction ou à votre entreprise ?

Par exemple, veuillez considérer notre cours Introduction à chatGPT, qui offre une compréhension approfondie de cet outil d'IA générative puissant. Nous proposons également un cours d'introduction aux concepts de l'IA générative qui couvre également toute une gamme d'autres outils. 

Utiliser les outils d'IA générative au travail

Une fois que vous avez acquis une bonne compréhension des outils d'IA, l'étape suivante consiste à les intégrer dans vos processus de travail quotidiens. Que vous souhaitiez automatiser l'analyse des données, améliorer les interactions avec les clients ou rationaliser les processus métier, les outils d'IA peuvent vous être utiles, à vous, à vos équipes et à l'ensemble de votre organisation.

Nous avons compilé plusieurs ressources qui fournissent des conseils pratiques sur la manière d'utiliser efficacement les outils d'IA dans votre travail :

• Cursus de compétences « Principes fondamentaux de l'IA en entreprise »
• Mise en œuvre de solutions d'IA dans les entreprises
• Guide pour débutants sur les invites chatGPT pour le marketing : conseils et exemples
• Introduction à LangChain pour l'ingénierie des données et les applications de données
• Guide d'initiation à l'API OpenAI
• Guide d'utilisation de chatGPT pour les projets de science des données
• Comment exécuter Stable Diffusion : Tutoriel sur l'IA générative
• Travail avec le cours sur l'API Open AI
• GPT-4.5 : Fonctionnalités, accès, comparaison avec GPT-4o et plus encore
• IA agentique : Fonctionnement, avantages, comparaison avec l'IA traditionnelle
• Claude 3.7 Sonnet : Caractéristiques, accès, benchmarks et plus encore
• Comment utiliser Sora AI : Un guide avec 10 exemples pratiques

Appliquer une supervision humaine

Bien que les outils d'IA soient extrêmement utiles, ils ne sont pas infaillibles. Il est important de vérifier et de modifier les résultats générés par ces outils. Veuillez comprendre leurs limites et adapter leur utilisation en conséquence. Veuillez noter que ces outils sont conçus pour vous assister et non pour remplacer votre prise de décision. Il est essentiel de comprendre l'éthique de l'IA. 

De même, la législation relative à l'IA est en pleine évolution. La loi européenne sur l'IA est récemment entrée en vigueur, rendant indispensable pour les organisations de disposer d'un certain niveau de connaissances en matière d'IA et de se conformer aux nouvelles législations. Veuillez consulter notre cursus de compétences « Principes fondamentaux de la loi européenne sur l'IA » pour vous mettre à niveau.

Maîtriser les outils d'IA dans le monde des affaires ne consiste pas seulement à comprendre la technologie, mais aussi à savoir comment les exploiter efficacement pour favoriser la réussite dans votre rôle et votre entreprise. En apprenant, en appliquant et en affinant leur utilisation, vous pouvez rester à la pointe dans le monde des affaires axé sur l'IA.

Améliorez vos compétences en IA avec DataCamp for Business

Nous avons constaté que pour intégrer efficacement l'IA dans vos opérations commerciales, il est essentiel de développer de solides compétences en IA au sein de votre équipe. DataCamp for Business propose une approche accessible et structurée pour améliorer les compétences des employés en matière d'IA et de science des données, spécialement adaptée aux besoins des entreprises. Grâce à DataCamp, votre équipe peut bénéficier d'expériences d'apprentissage pratiques et personnalisées axées sur les applications concrètes des outils d'IA, ce qui lui permet d'être prête à mettre en œuvre ces technologies dans son travail quotidien.

La plateforme DataCamp propose une large gamme de cours sur des sujets liés à l'IA, allant des introductions de base aux applications avancées, comme nous l'avons mentionné précédemment. Vous pouvez également créer des sessions de formation personnalisées, intégrer à votre LMS/LXP et obtenir des informations et des rapports sur l'impact de votre formation. En choisissant le parcours d'apprentissage structuré d', vous garantissez à votre équipe non seulement l'acquisition de connaissances théoriques, mais également une expérience pratique dans l'application des outils d'IA à des défis commerciaux concrets. Vous pouvez demander une démonstration dès aujourd'hui pour commencer le parcours de perfectionnement de votre organisation. 

Conclusion

Apprendre l'IA est une activité enrichissante qui ouvre les portes d'un monde de technologies innovantes et d'opportunités de carrière passionnantes. Les connaissances et l'expertise acquises au cours de ce processus dépassent le cadre des manuels scolaires et des cours magistraux. Il s'agit d'un cycle dynamique d'apprentissage, d'application, d'expérimentation et d'amélioration. L'adoption d'une approche pratique, notamment par le biais de cours et de projets d'IA, accélère l'apprentissage et développe des compétences essentielles en matière de résolution de problèmes, de pensée critique et de créativité.

Si vous débutez votre parcours d'apprentissage de l'IA, nous avons répertorié de nombreuses ressources utiles pour vous aider à démarrer, ainsi qu'un exemple de plan d'apprentissage pour certains des thèmes clés que vous devrez maîtriser afin de devenir compétent en intelligence artificielle. Commencez dès aujourd'hui avec notre cours « Comprendre l'IA ».