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Les métiers de l'Intelligence Artificielle

Intelligence Artificielle

L’IA continue de faire couler de l’encre : d’après une dernière étude du Fonds Monétaire International, l’intelligence artificielle aura un impact sur 60% des emplois dans les pays économiquement avancés, et seulement sur 26% dans les pays à faible revenu.  L’intelligence artificielle bouleverse les métiers à l’ère de la révolution numérique. Conséquence, les offres d’emploi se multiplient dans le domaine de l’informatique et de l’IA. Selon un rapport de la plateforme de recrutement Upwork, les offres d’emploi en IA générative ont atteint des scores sans précédent au cours du deuxième trimestre 2023 par rapport à la fin de l’année dernière.

Face à cette explosion de la demande, la recherche de compétences spécialisées bat son plein.  Ainsi, 49 % des responsables du recrutement prévoient à la fois d’embaucher davantage d’indépendants et de professionnels à temps plein pour accompagner les entreprises dans la mise en place de solutions basées sur l’intelligence artificielle. L‘IA générative est désormais la catégorie qui connaît la plus forte croissance sur le site au premier semestre 2023. On voit ainsi émerger de nouveaux métiers. Certains comme le Chef de Projet IA pouvaient exister auparavant mais prennent aujourd’hui une importance cruciale. Nous vous proposons de faire un rapide tour des nouveaux métiers de l’IA. La liste ci-dessous ne se veut pas exhaustive mais donne un aperçu des types de profils à déployer en entreprise pour rester dans la course de l’IA.  

 

 1. Le métier de Chef de projet IA 

  • Rôle : Le chef de projet IA supervise et coordonne les projets de développement et de déploiement de solutions basées sur l’intelligence artificielle. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes techniques et les parties prenantes pour assurer la réalisation des objectifs. 
  • Principaux enjeux : Gérer efficacement les ressources, aligner le projet sur les objectifs stratégiques de l’entreprise, et assurer une bonne communication entre les équipes techniques de la DSI, de la Data / IA Factory et les métiers. 
  • Compétences attendues : Gestion de projet, compréhension approfondie des technologies d’IA, capacités de communication et de leadership, compétences en résolution de problèmes, capacité à intégrer les enjeux éthiques, sociaux et environnementaux propres à l’IA.  
  • Background nécessaire : Formation en informatique, ingénierie ou data, souvent complétée par une spécialisation en IA, et expérience en gestion de projet. Une expertise métier est évidemment un plus. 
  • Durée de la formation nécessaire : de 2 à 6 mois suivant le background du profil

2. Le métier de ML Ops Engineer (Machine Learning Operations Engineer)

  • Rôle : Le ML Ops Engineer est responsable de l’infrastructure et des processus permettant le déploiement efficace des modèles de machine learning en production. Il va faire le lien entre les Data Scientists et experts IA, les architectes de la DSI pour industrialiser les projets IA.  
  • Principaux enjeux : Assurer la scalabilité, la performance et la sécurité des modèles en production, tout en facilitant la collaboration et l’itération rapide entre les équipes de data science et d’ingénierie. 
  • Compétences attendues : Expertise en ingénierie logicielle, connaissance des outils et pratiques de CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), familiarité avec les systèmes cloud, compréhension des principes de machine learning. 
  • Background nécessaire : Diplôme en informatique ou ingénierie, avec une expérience significative en ingénierie logicielle et une certaine exposition au machine learning. 
  • Durée de la formation nécessaire : de 4 à 6 mois pour des profils déjà expérimentés en IT

 

3. Le métier de spécialiste NLP (Natural Language Processing)

  • Rôle : Le spécialiste NLP développe des algorithmes pour permettre aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain, souvent dans le but de répondre à des besoins spécifiques tels que la traduction automatique, le traitement de requêtes vocales, etc. 
  • Principaux enjeux : Améliorer la précision et l’efficacité des systèmes NLP, tout en s’assurant de leur applicabilité dans des contextes variés et multilingues. 
  • Compétences attendues : Solide connaissance en linguistique computationnelle, expérience en apprentissage automatique, compétences en programmation, capacité à travailler avec de grands ensembles de données. 
  • Background nécessaire : Formation en informatique, linguistique, ou un domaine connexe, souvent avec une spécialisation en traitement du langage naturel. 

 

4. Le métier d’éthicien de l’IA (Ethicien en Intelligence Artificielle)

  • Rôle : L’éthicien de l’IA évalue et guide les pratiques relatives à l’IA sous l’angle éthique, en s’assurant que les applications respectent les principes de justice, de confidentialité, de non-discrimination, etc. 
  • Principaux enjeux : Identifier et gérer les risques éthiques associés aux technologies d’IA, conseiller sur les meilleures pratiques, et promouvoir une utilisation responsable de l’IA. 
  • Compétences attendues : Connaissance approfondie des enjeux éthiques et sociaux liés à l’IA, capacité d’analyse et de réflexion critique, compétences en communication. 
  • Background nécessaire : Formation en éthique, philosophie, droit ou sciences sociales, souvent complétée par une compréhension technique des systèmes d’IA.Sans oublier que sans data pas d’IA, donc : Data Analyst et Data Engineer 
Le Pont Learning