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Formation en IA : quelle compétence essentielle disposer pour accéder à ces cours ?

Formation en IA : quelle compétence essentielle disposer pour accéder à ces cours ?

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Il n’y a pas qu’une compétence essentielle à avoir pour travailler en tant qu’expert en IA ou suivre une formation en IA. Les futurs professionnels de l’intelligence artificielle doivent disposer de tout un ensemble de compétences s’ils envisagent de se former ou d’évoluer dans une carrière IA.  Dans le domaine de la tech, cette compétence en IA est en tous les cas l’une des plus recherchées vu qu’elle a des influences sur presque tous les secteurs. De la sécurité au marketing, en passant par la construction automobile, le médical ou les banques…

Les bénéfices que peuvent tirer les organisations de l’intelligence artificielle sont nombreux et rapidement accessibles quand ces technologies leur permettent de développer des applications de pointe et des services utiles. Ces derniers améliorent leurs rendements, rendent les opérations commerciales plus efficaces et réduisent les erreurs. Les recrutements d’experts en IA explosent et ces talents sont les plus recherchés. Par conséquent, si vous voulez exercer une profession en lien avec ces technologies, c’est le meilleur moment pour vous lancer

Quelles sont les 3 matières associées à l’intelligence artificielle ?

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Trois principaux facteurs contribuent au fonctionnement d’une intelligence artificielle. Une quantité volumineuse de data, une puissance informatique inégalée grâce au cloud surtout, ainsi que les algorithmes basés sur le deep-learning. Cela implique nécessairement de travailler avec une grande étendue de données. Il faut aussi gérer les données manquantes et celles qui sont incohérentes. Enfin, il faut appliquer une variété de techniques de transformation de données.

La compétence technique : très utile pour une formation IA

Développer une carrière en IA exige une parfaite maitrise de plusieurs compétences techniques. Le prérequis est souvent une base solide en mathématiques et en statistiques. Quand on est un professionnel de l’IA, il est souhaitable d’avoir une aisance particulière avec l’algèbre linéaire, les graphiques, les statistiques, les probabilités, les techniques d’optimisation…

Vous en servirez pour résoudre des problèmes, mais aussi pour créer des algorithmes selon les besoins. Avoir des connaissances statistiques est primordial en vue de pouvoir interpréter les résultats générés par votre solution d’IA. Cela permet en même temps de prendre des décisions sur la base des data données. Si vous cherchez à travailler avec l’intelligence artificielle, une expertise en réseaux de neurones et en machine learning, et bien entendu en apprentissage en profondeur, entre autres, est de rigueur.

Statistiques

Ceux qui veulent se former en IA doivent être familiers avec la statistique. Avoir ces connaissances est indissociable à une brillante carrière en IA et en ML. Les statistiques permettent l’interprétation des données, leur analyse et en amont de cela, la collecte de celles-ci. Ces matières correspondent aussi avec la science des données et une compréhension des modèles.

Graphique

C’est indispensable dans le domaine de l’IA que de savoir regarder les graphiques. Il faut en même temps bien comprendre ce qu’ils indiquent. Apprendre l’IA vous exposera constamment à regarder des graphiques pour étudier des données.

Algèbre linéaire

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Abstraite, c’est le socle de nombreuses parties de l’IA. À part les vecteurs, cette discipline implique des tenseurs, des matrices…

Probabilité

Également un pilier de l’intelligence artificielle, la probabilité et la distribution de probabilité figure parmi les compétences à avoir en vue d’entamer une formation en IA. Son usage concerne les machines à vecteur de support, les modèles discriminants et génératifs.

Les langages de programmation : une compétence essentielle pour une formation en IA

Une connaissance pointue en langages de programmation à l’instar de C++, Java, R, Python, JavaScript, etc., est attendue de la part d’un professionnel de l’IA. Votre capacité à coder selon vos besoins et de vos cas d’utilisation en dépend. Développez votre familiarité avec divers paradigmes de programmation, sans oublier la programmation orientée objet, fonctionnelle et procédurale. Des problèmes différents exigent des approches différentes.

Python

Très largement utilisé en raison de sa simplicité, ainsi que de la fiabilité de son code, Python est livré avec un panel de bibliothèques prédéfinies permettant un calcul avancé et scientifique. Vous pourrez écrire des algorithmes complexes avec moins de code avec ce langage. Son exécution rapide est appréciable.

Java

Il est plébiscité dans l’IA en vue d’une mise en œuvre de réducteurs et de mappeurs, mais aussi pour la programmation génétique, les solutions ML, les algorithmes de recherche, les réseaux de neurones…

R

Il est indispensable pour le calcul statistique. R sert aussi à l’analyse numérique les réseaux de neurones, et l’apprentissage automatique… La collecte et l’organisation des données sont facilitées. R sert à appliquer des fonctions ML et statistiques. Il est idéal dans les transformations matricielles et l’algèbre linéaire en vue du traitement des données.

C ++

Il est utilisé en programmation procédurale et manipulation des ressources matérielles, pour le développement des jeux vidéo, des systèmes d’exploitation, des navigateurs… Ce qui fait qu’il soit très utile en IA. Flexible, les fonctions de C++ sont orientées objet.

Frameworks et librairies

Travailler avec l’intelligence artificielle implique aussi de comprendre divers frameworks comme TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch, etc. et des bibliothèques. Un impératif pour un codage de qualité écrit à une vitesse plus rapide.

TensorFlow

En open-source, cette plate-forme d’apprentissage automatique propose un ensemble complet d’outils. Elle contient des ressources communautaires et des bibliothèques dans l’optique d’aider les chercheurs et leur permettre de développer facilement des applications sophistiquées reposant sur le ML.

SciPy

Créé pour solutionner des problèmes scientifiques et mathématiques, cette bibliothèque Python open source permet aux utilisateurs de manipuler et de visualiser les data par le biais de diverses commandes.

NumPy

Il s’agit d’un package basé sur Python servant calcul scientifique ainsi qu’aux opérations mathématiques avancées. NumPy permet de gérer des séries de données volumineuses.

Scikit-learn

Puissante bibliothèque Python,  Scikit-learn convient pour l’apprentissage automatique. Il intègre de nombreux outils de ML et de modélisation statistique.

Ces outils délivrent des fonctions et des algorithmes prédéfinis. Ceux-ci accélèrent drastiquement le processus de développement. Ils offrent aux professionnels de l’IA la possibilité de se concentrer sur la résolution de problèmes spécifiques au lieu de réinventer la roue.

Manipulation et analyse des données : une compétence cruciale pour une formation IA

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Une autre compétence essentielle en vue de suivre une formation en IA ou IT est la manipulation et l’analyse des données. Les données sont les piliers des systèmes d’IA, que ce soit pour réaliser des prédictions ou pour apprendre. Travailler avec l’IA nécessite une capacité à nettoyer et à prétraiter les données. Les analyser afin qu’elles s’accordent avec leurs modèles.

Machine Learning

Le ML ou machine learning fait référence à l’étude d’algorithmes informatiques susceptibles d’apprendre et de s’améliorer en utilisant les données et les expériences. Les algorithmes de ML construisent des modèles s’appuyant sur un échantillon de données d’apprentissage. Ils sont utiles pour permettre une prise de décision ou une prédiction.

La connaissance du ML est souhaitable, voire exigée en intelligence artificielle étant donné qu’elle enclenche un processus apprenant à l’ordinateur ou à une application d’IA comment effectuer des tâches ou résoudre un problème en temps réel, donnant l’impression que ces dispositifs sont dotés des mêmes cognitions que l’humain.

La vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le filtrage des e-mails, les appareils utilisés en médecine sont des exemples de cas d’usage étendus du ML. Mais l’exemple le plus proche d’utilisation du ML est sans doute les suggestions des moteurs de recherche. Il est possible de l’associer à des statistiques informatiques en vue d’établir des prédictions précises par ordinateur.

Deep Learning

L’apprentissage en profondeur est également un sous-ensemble des sciences des données. Il permet aux machines d’imiter le processus d’acquisition de connaissances des humains. Utilisé pour les statistiques et pour faire des analyses prédictives, le deep learning recourt à des couches variées en vue de générer des fonctionnalités plus poussées sur la base d’une image ou d’un son. On obtient des détails plus nuancés en utilisant des couches plus élevées.

L’application de l’apprentissage en profondeur est vaste et inclut divers domaines. Les scientifiques des données s’en servent principalement pour la collecte, l’interprétation et l’analyse faciles et rapides d’importants volumes de données. Nous devons l’activation de la vision dans les voitures sans conducteur, la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale et autres assistants virtuels, etc. au deep learning.

Quelles autres compétences avoir pour être en mesure de compléter une formation IA ?

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Incontournable pour les professionnels de l’IA, la connaissance du domaine est aussi une compétence à avoir même si elle parait ne rien à voir avec une formation IA. Celle-ci va permettre une meilleure compréhension du contexte de déploiement de leurs systèmes d’IA. Ils pourront ainsi adapter facilement les systèmes en conséquence. Après tout, la raison d’être de l’IA est de créer des technologies et des services destinés à améliorer la vie et à aider les entreprises.

C’est ainsi que si vous travaillez avec l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé par exemple, vous devez au moins connaitre les défis spécifiques des prestataires de soins de santé. Si c’est dans la finance que vous déployez vos solutions, il est essentiel de cerner les questions de la conformité réglementaire. De même que des marchés financiers, de la gestion des risques…

Soyez un bon communicateur

Par ailleurs, vous devez être à l’aise dans la communication (écrite et verbale). En effet, votre métier vous amènera à exposer vos idées, présenter des conclusions ou des recommandations aux décideurs et aux parties prenantes (collègues et clients…). Une bonne communication est utile pour transmettre sans trop d’effort vos idées innovantes.

Une capacité à rédiger une documentation claire et concise est primordiale. Enfin, un sens aigu de la curiosité et une volonté d’apprendre vous aideront à réussir. Notez aussi l’importance d’avoir une longueur d’avance avec l’apprentissage continu. Que ce soit par via des formations formelles et longues, des plateformes de formation IA en ligne ou des guides de formation à l’IA pour autodidactes, ne lésinez pas vos efforts pour votre développement professionnel. Si vous pensez avoir toutes ces compétences, il est temps de choisir la formation adaptée à votre projet professionnel.

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