Pour accompagner les développeurs en devenir et favoriser une prise en main de l’acquisition de leurs compétences et de leur carrière, les parcours de formation doivent être personnalisés en tenant compte des tendances et avancées dont les technologies de l’IA peuvent comporter.
Toujours à pied d’œuvre pour innover, les spécialistes du secteur n’auront de cesse d’optimiser le rendement de cette technologie. Le futur témoignera à coup sûr des tendances les plus notables dont bénéficieront à l’avenir la Data Science et l’intelligence artificielle.
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Pourquoi tenir compte des tendances pour choisir sa formation IA ?
Pour adopter l’IA, les entreprises ont besoin de compétences spécialisées s’accompagnant d’une compréhension pointue des algorithmes. Avec l’essor du digital, l’IT et son domaine connaissent d’importants progrès. De ce fait, quelle que soit leur taille, les organisations ont désormais accès à ces technologies avancées. Celles-ci les aident notamment à améliorer leur stratégie informatique. Plus que jamais, elles se tournent vers l’IA et les données pour amorcer leur transformation numérique.
Dans le domaine des Data et de l’AI, les tendances actuelles sont en train de porter à une dimension supérieure les manières dont les organisations fonctionnent et interagissent avec leur clientèle. Par ailleurs, les avancées technologiques en matière d’IA se présentent comme un atout majeur pour leur succès.
Elles les aident dans la compréhension des besoins et permettent de prendre des décisions de manière plus éclairée. Les entreprises peuvent utiliser les algorithmes d’IA pour optimiser leur processus de production, les aider dans la logistique et la gestion des stocks. Les algorithmes contribuent à la maintenance prédictive. Du côté des professionnels de l’IA, ils peuvent avoir une longueur d’avance en adoptant leur formation IA suivant les tendances des technologies informatiques.
Services SaaS et Cloud computing
Le cloud computing est une avancée tendance ces dernières années. Le potentiel du cloud est de permettre d’héberger et de délocaliser des serveurs informatiques d’une société. En étant migrées vers un cloud qui est sur le web, les données de l’entreprise sont accessibles par ses collaborateurs. Ce, à tout moment et où qu’ils soient dans le monde, du moment qu’ils ont une connexion internet.
Snowflake, une plateforme de data warehousing cloud native, est un exemple de stockage de données sur cloud. Elle convient aux entreprises de toutes tailles. Le stockage des data a lieu dans des nœuds de traitement individuels grâce à une architecture de base de données distribuée. L’agrégation des données est plus simple lors des futures analyses.
La possibilité de séparer les calculs et le stockage est un autre élément différenciant de Snowflake. Dotée d’une architecture multi cluster, elle prend en charge plusieurs langages de requête, dont R, Python, SQL. Outre leurs besoins spécifiques, les entreprises choisissent leur plateforme de cloud en fonction de ses fonctionnalités, ses performances et ses coûts.
Dû au besoin d’évoluer, à des considérations de prix, des pénuries de puces, beaucoup d’entreprises privilégient le cloud en tant que solution viable pour l’entreposage de leur data, de leurs applications web. Elles sont nombreuses (68% des DSI) préfèrent migrer vers un cloud leurs systèmes de traitement de transaction en ligne, leurs analyses, leur ETL…
Dernières tendances IA : axez votre formation sur l’IA générative
Une formation qui permet d’approfondir les tendances de l’IA générative vous permet d’optimiser les performances de vos systèmes d’IA si vos invites sont conçues correctement. Ce concept se base sur la production de résultats souhaités avec l’utilisation des modèles AI/ML, en tirant parti des invites en langage naturel. Les enjeux représentés par les invites sont démontrés par DALLE-2 ou encore ChatGPT.
Une formation IA qui approfondit les tendances des interfaces client augmentées
Afin d’aider les gens à faire leurs achats, un agent IA prend la forme d’une interface consommateur augmentée. Aujourd’hui, quand nous achetons un produit, nous pouvons nous faire une idée sur ses caractéristiques grâce à la réalité virtuelle, par le biais de l’audio…Souvent, une interface cerveau-ordinateur ou BCI ou de la réalité augmentée sur mobile.
Le métaverse impulsé par des entreprises comme Microsoft et Facebook appartient à ce type d’interface utilisateur augmentée. Les technologies qui viendront stimuler ces interfaces grand public augmentées sont la BCI, la réalité augmentée et la réalité virtuelle, l’IoT, les hauts -parleurs, les agents IA et bien d’autres. L’innovation atteindra aussi ces éléments qui vont alors évoluer vers de nouveaux modèles, également alimentés par l’intelligence artificielle.
Une formation IA suivant les tendances de l’apprentissage automatique !
Si votre objectif professionnel est de devenir développeur d’applications basées sur le ML ou bien de vous lancer dans l’entrepreneuriat IA ou ML, vous assisterez encore à d’autres progressions qui porteront ces technologies plus loin en termes d’efficacité et de vitesse.
Les couches de base de type BERT ou GPT-3, LLM, des modèles de langage puissants, seront utilisées à grande échelle dans une variété importante de modèles d’apprentissage automatique. Cela aura pour conséquence de permettre aux scientifiques des données d’exploiter l’apprentissage par transfert. Au lieu de se heurter à la contrainte de construire et de former des modèles similaires en partant de rien, ils n’auront alors qu’à affiner ces modèles en vue de résoudre un problème spécifique.
Les tendances de l’apprentissage automatique embarqué ou TinyML à intégrer dans sa formation IA
Cette tendance de l’apprentissage automatique embarqué appelée TinyML est en pleine expansion en 2023 et élargit les champs des possibles. Il s’agit d’un type de machine learning qui diminue les réseaux d’apprentissage en profondeur en vue de s’adapter à tous les matériels.
Son adaptabilité, sa rentabilité malgré son facteur de forme minuscule, la hissent au rang des innovations les plus intéressantes en science des données. Le TinyML autorise la création d’un nombre élevé d’applications et peut résoudre un problème relatif à l’IA intégrée (puissance, espace).
Les cas d’utilisation de l’apprentissage automatique sur appareil s’étendent à divers endroits. Il intervient dans la domotique, la conception et les tests de médicaments. Le ML autorise des cycles d’itération expéditifs et optimise le retour d’information, conférant la possibilité de mener des expériences encore et encore.
Les interfaces homme-machine vocales, la reconnaissance des formes, l’analyse audio sont quelques exemples de ses vastes champs d’application. Au-delà de l’audio, TinyML trouve aussi son utilité dans la reconnaissance des mouvements et des gestes, ainsi que de la vision.
Viser une formation IA axée sur les tendances du Réseau Adversarial Général ou GAN
GAN fait des vagues parmi les tendances IA actuelles et ce n’est pas prêt de s’arrêter. En particulier concernant l’apprentissage automatique. Donc, ce peut être intéressant de chercher une formation traitant de cette thématique afin d’explorer le ML de pointe. Technologie à qui nous devons le deep-fake, il s’agit précisément d’un type de réseau neuronal qui fait usage de deux réseaux, un discriminateur et un générateur en vue de produire de nouvelles données. On les utilise pour générer des données permettant une interaction entre les apprenants de renforcement au sein d’un environnement fortement simulé. Alors que le discriminateur essaie de distinguer lesquelles des données sont réelles et lesquelles sont fausses, le générateur invente des données factices.
GAN est la technologie derrière le deep-fake qui crée des images et des vidéos réalistes. Le générateur produit des données factices, tandis que le discriminateur tente de distinguer les données réelles des fausses. À mesure de l’affrontement des deux réseaux, une amélioration progressive de la capacité du générateur à créer des données réalistes se produit.
Une formation IA sur l’usage des tendances de l’analyse augmentée
Le temps de traitement des données fait défaut aux entreprises, lequel est pourtant indispensable pour conduire à des informations plus précises et des décisions plus éclairées. La capacité d’évolution que ce soit de l’IA, du NLP et du ML et du NLP est manifeste dans la normalisation des étapes, à savoir la préparation, le traitement et l’analyse, ainsi que de la visualisation des data. Les experts IA pourront, grâce à ces technologies avancées, examiner sous toutes les coutures les données. Ce qui leur permet de créer des rapports complets et de rendre les prévisions plus précises.
Une formation IA pour apprendre les tendances des MLOps ou Gestion de l’opérationnalisation de l’apprentissage automatique
Les MLOP ont beaucoup à apporter aux différentes organisations et entreprises. Il est certain que les approches classiques de développement ne suffisent plus pour profiter des avancées technologiques. Grâce aux MLOps, les processus se rationnalisent et deviennent plus efficaces. Par ailleurs, ces technologies intègrent aussi le cycle de vie des systèmes et celui des systèmes ML des entreprises, depuis le développement au déploiement.
Assurer l’avenir de sa carrière en se formant sur l’Apprentissage automatique multimodal ou MML
Domaine assez récent dans l’apprentissage automatique, le MML qui s’appuie sur le concept de multimodalité a un bel avenir devant lui. Avec cette technologie, les modèles d’apprentissage automatique peuvent visionner simultanément un événement via un certain nombre de modalités à la manière de l’Homme.
Les tendances de l’IA responsable à inclure dans son programme de formation
La formation IA éthique figure aussi parmi les concepts tendance dans la communauté de l’apprentissage automatique. Avec l’essor grandissant de cette technologie, leur impact sur la société relève d’une certitude absolue.
Comme avancée dans ce domaine, la loi californienne fait parler d’elle et porte sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA). Sa particularité est de donner aux Californiens le droit de prendre connaissance des données collectées à leur sujet et celui de vouloir et demander à les supprimer.
Pour conclure, la pénurie de candidats professionnels de l’informatique compétents gagne les entreprises. Une manière d’y remédier est la démocratisation des formations en IA et IT. Et avec la progression de la technologie automatique, la meilleure manière de commencer une formation IA est de les aligner aux tendances et à ces avancées majeures.
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