L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en plein essor qui offre de nombreuses opportunités de carrière passionnantes. Pour réussir dans ce domaine, il est important de développer certaines compétences clés et de suivre des formations appropriées. Dans cet article nous aborderons les compétences clés nécessaires pour exceller dans ces métiers, ainsi que les formations adaptées pour acquérir ces compétences et faire les bons choix pour votre carrière.

Que vous soyez un novice dans le domaine de l’IA ou que vous cherchiez à approfondir vos connaissances, cet article vous guidera à travers les étapes essentielles pour réussir dans l’univers fascinant de l’intelligence artificielle.

Les compétences essentielles pour les métiers de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine interdisciplinaire qui combine les sciences informatiques, les mathématiques, l’ingénierie et d’autres disciplines connexes. Parmi les nombreuses applications de l’IA, on trouve le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images, la robotique et les algorithmes de prise de décision.

  • Compétences en programmation : maîtrise de langages tels que Python, R, Java, C++ et Scala
  • Mathématiques et statistiques : maîtrise de l’algèbre linéaire, du calcul différentiel et intégral, de la théorie des probabilités et de la modélisation statistique
  • Machine Learning et Deep Learning : compréhension des réseaux de neurones, des modèles de régression, des arbres de décision, des algorithmes d’optimisation et des techniques d’apprentissage non supervisé
  • Traitement du langage naturel (NLP) : compétences en NLP pour les applications d’IA impliquant la communication avec les humains, comme les chatbots et les assistants virtuels
  • Vision par ordinateur : compétences pour les applications d’IA liées à la reconnaissance d’images, la détection d’objets et la navigation autonome

Options de formation pour les métiers de l’IA

  • Diplômes universitaires : programmes de licence, de master et de doctorat en intelligence artificielle, en informatique ou en data science
  • Cursus d’ingénierie : formations en IA axées sur l’application des compétences dans divers secteurs, tels que l’industrie, la robotique ou la santé
  • Formations professionnelles et certificats : programmes en ligne pour acquérir des compétences spécifiques en IA, proposés par des organisations telles que Coursera, edX, Udacity et DataCamp
  • Bootcamps : programmes intensifs de formation en IA pour les professionnels souhaitant changer de carrière ou développer leurs compétences en IA
  • Formations en entreprise : formations internes proposées par certaines entreprises pour aider leurs employés à développer les compétences nécessaires pour travailler sur des projets d’IA

Les métiers les plus recherchés dans le domaine de l’IA

Ingénieur en apprentissage automatique

Un ingénieur en apprentissage automatique doit posséder de solides compétences en informatique, être capable d’appliquer des modèles prédictifs et utiliser le traitement du langage naturel tout en travaillant avec d’énormes ensembles de données. Les compétences en développement logiciel, les pratiques agiles et la connaissance des outils de développement logiciel modernes sont également nécessaires.

Salaire moyen : 121 106 $ par an (Glassdoor)

Qualifications requises : Un diplôme de master ou de doctorat en informatique ou en mathématiques avec une connaissance pratique des langages de programmation modernes tels que Python, Java et Scala. Les compétences en programmation informatique, en mathématiques, en applications cloud et en langages informatiques, ainsi que d’excellentes compétences en communication et en analyse sont également recherchées.

Scientifique en robotique

Les scientifiques en robotique construisent des dispositifs mécaniques ou des robots capables d’exécuter des tâches avec des commandes humaines. Ils travaillent dans divers domaines tels que l’exploration spatiale, la santé, la sécurité et d’autres domaines scientifiques. Les compétences requises pour ce poste incluent la rédaction et la manipulation de programmes informatiques, la collaboration avec d’autres spécialistes et le développement de prototypes.

Salaire moyen : 83 241 $ par an (Glassdoor)

Qualifications requises : Un diplôme de licence en génie robotique, mécanique, électromécanique ou électrique est essentiel. Les entreprises recherchent également des professionnels ayant des spécialisations en mathématiques avancées, en sciences physiques, en sciences de la vie, en informatique, en conception et dessin assistés par ordinateur (CADD), en physique, en dynamique des fluides et en science des matériaux, ainsi que des certifications liées à l’IA.

Data Scientist

Le Data Scientist collecte, analyse et interprète de grandes quantités de données en utilisant l’apprentissage automatique et l’analyse prédictive pour obtenir des informations au-delà de l’analyse statistique. Ils doivent maîtriser les plateformes et outils de Big Data, tels que Hadoop, Pig, Hive, Spark et MapReduce. Les Data Scientists sont également compétents dans les langages de programmation, notamment le langage de requête structuré (SQL), Python, Scala et Perl, ainsi que les langages de calcul statistique.

Salaire moyen : 117 345 $ par an (Glassdoor)

Qualifications requises : Les Data Scientists sont généralement hautement qualifiés, la majorité d’entre eux détenant une maîtrise ou un doctorat. Bien qu’un diplôme avancé en informatique soit préféré, il n’est pas obligatoire. Les compétences techniques les plus recherchées sont une connaissance approfondie de SAS et R, la programmation en Python, la plateforme Hadoop, l’expérience de travail sur des outils cloud tels que Amazon S3 et la capacité à comprendre les données non structurées. Les compétences non techniques requises incluent une communication et des compétences analytiques solides, une curiosité intellectuelle et un sens des affaires.

Research Scientist

Le Research Scientist est un expert dans plusieurs disciplines de l’intelligence artificielle, notamment l’apprentissage automatique, la statistique computationnelle et les mathématiques appliquées. Ces domaines comprennent en particulier l’apprentissage profond, les modèles graphiques, l’apprentissage par renforcement, la perception informatique, le traitement du langage naturel et la représentation des données, les modèles graphiques, l’apprentissage par renforcement, la perception informatique, le traitement du langage naturel et la représentation des données.

Salaire moyen : 83 490 $ par an (Glassdoor)

Qualifications requises : La base pour ce rôle est une maîtrise ou un doctorat en informatique ou dans un domaine technique connexe, ou une expérience pratique équivalente. Les entreprises ont tendance à préférer les professionnels possédant des compétences telles que le calcul parallèle, l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, la connaissance des algorithmes, l’informatique distribuée et l’évaluation comparative. En plus de ces qualifications, une compréhension approfondie de l’architecture informatique et de solides compétences en communication verbale et écrite sont recommandées pour ceux qui s’intéressent à ce domaine.

Chef de produit IA

Un chef de produit IA est une personne chargée de gérer la création, l’application et la gestion de biens et services basés sur l’IA. Ils travaillent avec des équipes interfonctionnelles pour s’assurer que les produits et services IA répondent aux objectifs de l’entreprise et aux exigences des clients.

Salaire moyen : 120 171 $ par an (Glassdoor)

Qualifications requises : Un diplôme en informatique, en science des données ou en ingénierie est courant pour les chefs de produit IA. La maîtrise en développement logiciel, en gestion de projet et en technologies IA est également nécessaire.

Développeur en Business Intelligence

Le rôle principal des développeurs en Business Intelligence est d’analyser des données complexes et d’identifier les tendances actuelles du marché et des entreprises, améliorant ainsi la rentabilité et l’efficacité de l’organisation. Ils sont responsables de la conception, de la modélisation, de la construction et de la maintenance de données pour des plateformes de données cloud complexes, étendues et hautement accessibles.

Salaire moyen : 90 430 $ (Glassdoor)

Qualifications requises : Un diplôme en informatique, en ingénierie ou dans un domaine connexe est nécessaire, ou une combinaison de certifications et d’expérience professionnelle est préférée. Les candidats ayant de l’expérience en conception de data warehouse, en data mining, en technologies BI, en requêtes SQL, en SQL Server Reporting Services (SSRS) et en SQL Server Integration Services (SSIS) ainsi que des certifications en data science sont privilégiés.

Consultant en IA

Un consultant en IA est un expert qui conseille les entreprises et les organisations sur la création et l’application de solutions basées sur l’IA. Il travaille avec les clients pour comprendre leurs besoins et créer des solutions adaptées.

Salaire moyen : 100 512 $ par an (Glass Door)

Qualifications requises : Un diplôme en informatique, en science des données ou en ingénierie est généralement requis. Une solide connaissance des technologies et des produits IA, ainsi qu’une expérience en développement logiciel, en analyse de données ou en conseil est nécessaire.

Ingénieur en robotique

Un ingénieur en robotique crée, développe et gère des robots et des systèmes robotiques. Il conduit des recherches sur les besoins du marché et des clients, conçoit et construit des systèmes robotiques pour répondre à ces besoins, teste et dépanne les systèmes et améliore constamment les performances du système.

Salaire moyen : 99 053 $ par an (Glass Door)

Qualifications requises : Un diplôme en génie mécanique, électrique ou robotique est généralement requis. Il faut également être compétent en informatique, en systèmes de contrôle, en conception mécanique et en conception robotique.

Ingénieur NLP

Un ingénieur NLP (Natural Language Processing) crée et utilise des formules et des modèles pour aider les ordinateurs à comprendre, déchiffrer et produire le langage humain. Les tâches d’un ingénieur NLP incluent la recherche et la mise en pratique des techniques NLP, la création et l’amélioration des modèles NLP et l’intégration des systèmes NLP dans les logiciels.

Salaire moyen : 117 534 $ par an (Glass Door)

Qualifications requises : Un diplôme en informatique, en science des données ou dans un domaine connexe est généralement requis. Il est également nécessaire d’avoir des connaissances en apprentissage automatique, en analyse statistique et en algorithmes et modèles NLP.

Assistant de recherche

Un assistant de recherche en IA est généralement chargé de rassembler et d’analyser des données, de tester de nouveaux algorithmes et de contribuer à la création d’applications utilisant l’IA. Il peut également être amené à rédiger des articles académiques et des présentations de ses résultats.

Salaire moyen : 40 990 $ par an (Glass Door)

Qualifications requises : Un diplôme en informatique, en intelligence artificielle ou dans un domaine connexe est généralement requis. Il faut également maîtriser l’analyse de données, les méthodes de recherche et les langages de programmation comme Python ou R.

Ingénieur en Deep learning

Un ingénieur en apprentissage profond crée et met en pratique des algorithmes d’apprentissage profond pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines. Ils sont spécialisés dans la création et la construction de réseaux neuronaux profonds capables d’absorber beaucoup d’informations.

Salaire moyen : 137 474 $ par an (Glass Door)

Qualifications requises : Un diplôme en informatique, en science des données ou dans un domaine connexe est généralement requis. Il est également nécessaire d’avoir de solides compétences techniques, notamment en matière de cadres d’apprentissage profond comme TensorFlow ou PyTorch, de langages de programmation comme Python ou C++ et de plateformes d’informatique en nuage.

Conclusion

Pour ceux qui souhaitent poursuivre une carrière dans le domaine de l’IA, il est important de se préparer dès aujourd’hui en obtenant des certifications dans des domaines tels que le machine learning et l’IA. Avec la bonne formation, les opportunités sont infinies.

Travailler dans le domaine de l’IA peut être passionnant et gratifiant. Avec un large éventail d’options de formation disponibles, vous pouvez développer les compétences requises pour une carrière réussie dans l’IA.

Il existe égélament plusieurs options pour trouver des offres d’emploi dans le domaine de l’Intelligence Artificielle, sur LinkedIn

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