En 2024, le secteur de l’intelligence artificielle (IA) connaît une croissance fulgurante, créant des opportunités d’emploi pour les professionnels ayant les compétences appropriées.
Les salaires sont également en hausse, comme le montre une étude du cabinet de recrutement international PageGroup sur les rémunérations en 2024. Dans cet article, nous allons explorer les compétences clés que vous devez maîtriser pour décrocher un emploi dans ce domaine passionnant.
Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA
Pour réussir dans le secteur de l’IA, il est essentiel de comprendre les concepts fondamentaux et les théories qui sous-tendent cette technologie. Voici quelques domaines sur lesquels vous devriez vous concentrer :
- Apprentissage automatique (Machine Learning) : Il s’agit de la branche de l’IA qui traite de la création de systèmes permettant d’apprendre par eux-mêmes à partir de données et d’améliorer leur performance sans intervention humaine.
- Réseaux de neurones : Les réseaux de neurones sont des modèles mathématiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain, utilisés pour identifier des tendances complexes dans les données.
- Traitement du langage naturel (NLP) : Le NLP est un domaine de l’IA qui traite de la compréhension, de l’interprétation et de la génération du langage humain par les machines.
- Robotique : La robotique englobe la conception, la construction et l’utilisation de robots pour accomplir des tâches spécifiques ou effectuer des services autonomes.
Développer des compétences spécifiques dans les domaines en demande
Le domaine de l’IA étant assez vaste, il est important de développer une expertise dans un domaine particulier afin de vous différencier sur le marché du travail. Voici quelques idées de spécialisations :
Ingénieur Data / Data Scientist
L’analyse et l’exploitation des données sont au cœur des projets d’intelligence artificielle. Un ingénieur data ou un data scientist doit être capable de traiter, nettoyer et analyser de grands volumes de données, de créer des modèles prédictifs et des algorithmes basés sur ces données et d’évaluer leurs performances. Les compétences importantes à acquérir incluent :
- La compréhension des bases de données relationnelles et non relationnelles, telles que SQL, MongoDB et Cassandra.
- La maîtrise des outils d’analyse et de visualisation de données, tels que Excel, Tableau, Power BI ou QlikView.
- Des connaissances en statistiques, algèbre linéaire et optimisation pour construire et évaluer des modèles mathématiques.
Ingénieur en apprentissage automatique (Machine Learning Engineer)
Un ingénieur en apprentissage automatique se concentre sur la création et l’amélioration des systèmes d’apprentissage automatique utilisés dans l’IA. Il est nécessaire de maîtriser :
- Les principaux algorithmes d’apprentissage automatique, tels que la régression, les arbres de décision, les SVM et les réseaux de neurones.
- Des compétences en ingénierie logicielle pour développer du code propre et modulaire qui permettra aux projets d’être évolutifs et maintenables.
Spécialiste en traitement du langage naturel (NLP Specialist)
Pour se spécialiser dans le domaine du traitement du langage naturel, il faudra :
- Se familiariser avec les techniques de NLP, telles que la tokenisation, le stemming et la reconnaissance d’entités nommées.
- Maitriser des frameworks et bibliothèques populaires comme NLTK, Gensim ou SpaCy.
