Le domaine de l’intelligence artificielle (IA) continue de croître et d’évoluer rapidement, tout comme les nouvelles opportunités de carrière. Des chercheurs qui créent de nouveaux algorithmes aux ingénieurs qui développent des applications logicielles d’IA, les experts sont multiples dans ce secteur. Pour ceux qui aspirent à une profession passionnante dans ce domaine, il existe un grand nombre d’options à explorer. Voici 5 métiers à envisager.
Suivre une formation pour devenir data analyst
À l’ère de la transformation numérique, les données sont devenues une ressource inestimable pour les entreprises. Les data analysts sont nécessaire pour extraire des informations exploitables à partir de ces données.
Les formations dans ce métier sont disponibles sous diverses formes, allant des diplômes universitaires aux programmes de certification, en passant par les cours à distance. Par exemple, il est possible de suivre un Master pour devenir data analyst dans une école spécialisée dans l’intelligence artificielle.
Ce cursus a plusieurs objectifs clés pour les professionnels qui cherchent à travailler dans ce domaine. Les étudiants apprennent à créer des tables virtuelles et à charger des informations sur des systèmes de gestion tels que MySQL et MongoDB. Ils découvrent également comment effectuer des études statistiques sur différents types de données pour programmer des algorithmes de résolution de problématiques associées.
Pour optimiser les outils en entreprise, ils apprennent à manipuler des données en utilisant, par exemple, le programme Pandas. Ils sont formés à l’usage d’outils de gestion de projet IT pour les mettre en œuvre dans des environnements de travail. Les formations pour devenir data analyst peuvent varier en durée, de quelques mois à plusieurs années, en fonction du niveau d’expertise souhaité.
Intelligence artificielle : devenir ingénieur en machine learning
Ce métier est de plus en plus recherché dans le secteur de l’intelligence artificielle. Avec la croissance exponentielle des données et l’évolution des technologies, les entreprises investissent massivement dans le développement de solutions basées sur l’apprentissage automatique.
Pour devenir ingénieur en machine learning, une formation solide en mathématiques, en informatique et en statistique est indispensable. La plupart des professionnels de ce domaine ont au moins un diplôme de niveau Bac+5 dans ces filières et d’autres domaines connexes. D’autres experts ont obtenu des diplômes de niveau supérieur, tels qu’une Maîtrise ou un Doctorat.
Un spécialiste en machine learning doit maîtriser les langages de programmation tels que Python, R ou Java. Il doit être capable de comprendre les besoins et les problèmes spécifiques des clients ou des utilisateurs finaux. Cet ingénieur doit être en mesure de traduire ces besoins en problèmes d’apprentissage automatique et de proposer des solutions adaptées. Cela nécessite une bonne capacité d’analyse et de résolution de difficultés. Une solide connaissance des techniques d’apprentissage automatique telles que la régression, la classification et le clustering est aussi nécessaire.
Cet expert doit aussi rester constamment à jour avec les dernières avancées de son domaine. De nouvelles techniques et algorithmes sont régulièrement proposés dans le secteur de l’intelligence artificielle qui est en constante évolution. Cela exige une veille technologique permanente, la participation à des conférences et à des formations, ainsi que la lecture d’articles scientifiques et de blogs spécialisés.
Les métiers de la Big Data
Les data engineers sont responsables de la gestion des infrastructures de renseignements. Ils créent et entretiennent des bases de données et des systèmes de stockage pour assurer que les informations sont accessibles et traitées de manière efficace. Des compétences en ingénierie logicielle et en technologies de cloud computing sont impératives pour exceller dans ce rôle.
Les professionnels de la Big Data travaillent souvent en étroite collaboration avec les data architects. Ces derniers conçoivent l’architecture des systèmes pour garantir une efficacité, une sécurité et une évolutivité optimales. Ils jouent un rôle clé dans la définition de la structure des bases de données ainsi que dans le choix des technologies et des outils appropriés.
Les spécialistes dans ce secteur doivent continuellement se former et se tenir au courant des dernières avancées sur le plan numérique. Les compétences en programmation, en mathématiques et en statistiques, sont incontournables pour réussir dans ce domaine. Il faut aussi avoir la capacité à communiquer efficacement avec des non-initiés, à travailler en équipe et à résoudre des problèmes complexes.
La Big Data est utilisée dans divers secteurs, notamment la finance, la santé, la vente au détail, les médias, la technologie et bien d’autres. Il y a donc la possibilité de travailler dans un large éventail d’industries et de contribuer de manière significative à la croissance et à l’innovation.
Que fait le chercheur en intelligence artificielle ?
Le rôle de ce professionnel est de faire progresser la compréhension de l’IA. Il crée de nouvelles méthodes pour résoudre des problèmes complexes à l’aide de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur.
Les chercheurs en IA sont généralement titulaires d’un doctorat en informatique, en mathématiques, en statistiques ou dans des domaines similaires. Ils conçoivent, expérimentent et évaluent des algorithmes, des modèles et des systèmes informatiques qui ont un objectif précis dans le domaine de l’IA. Cela peut inclure la création de nouveaux modèles d’apprentissage automatique, l’amélioration de l’efficacité des algorithmes existants ou la résolution de problèmes spécifiques.
Ces spécialistes travaillent souvent au sein d’équipes interdisciplinaires et collaborent avec des ingénieurs, des data scientists, des linguistes et des psychologues. Ils utilisent des outils de pointe tels que les bibliothèques de machine learning, les frameworks de développement et les environnements de calcul haute performance.
Le métier de data scientist
Les responsabilités de cet expert sont variées et impliquent une expertise interdisciplinaire. Il est chargé de collecter des données pertinentes, de les nettoyer et de les organiser pour assurer leur qualité. Cela peut impliquer de travailler avec une variété de sources d’information, de celles internes à celles provenant de capteurs IoT (Internet des Objets).
Les professionnels utilisent des techniques d’analyse, telles que l’apprentissage automatique, la statistique et la modélisation prédictive pour extraire des informations significatives. Ils créent des algorithmes d’IA et des outils de visualisation de données pour aider les entreprises à prendre de bonnes décisions.
Un autre aspect élémentaire du métier de data scientist est la communication des résultats. Ils doivent être capables d’expliquer leurs découvertes de manière compréhensible pour les non-initiés et de présenter leurs conclusions à des parties prenantes internes ou externes. Pour exceller dans ce métier, il faut avoir des compétences techniques solides en programmation, en statistiques et en manipulation de données.
