Top 14 des compétences recherchées requises pour les professionnels de l'IA

L'intelligence artificielle (IA) est l'avenir et a un grand potentiel pour transformer les entreprises, les économies et les sociétés.

Pas étonnant que l'IA soit l'une des compétences les plus recherchées dans le domaine technologique qui a influencé presque tous les secteurs, de l'automobile, de la fabrication et du médical à la cybersécurité, aux logiciels et à l'IoT.

Les organisations tirent rapidement parti de l'IA pour créer des applications et des services utiles et de pointe qui peuvent améliorer la qualité de vie, rendre les opérations commerciales plus efficaces et réduire les complexités.

En fin de compte, la demande d'IA continue d'augmenter. Selon SEMrush, le marché mondial de l'IA atteindra 190,61 milliards de dollars d'ici 2025.

Donc, si vous voulez faire carrière dans l'IA, c'est le meilleur moment pour vous lancer. Cela vous offrira des perspectives de carrière plus larges et vous pourrez travailler avec des organisations du monde entier sur des projets passionnants. Mais pour cela, vous devez avoir les bonnes compétences, à la fois techniques et non techniques.

Dans cet article, je vais vous présenter certaines des compétences recherchées en IA que vous pouvez acquérir et améliorer vous-même pour bâtir une brillante carrière dans l'intelligence artificielle.

Commençons.

Compétences techniques

Une carrière dans l'IA exige que les professionnels maîtrisent certaines compétences techniques pour vous donner une base solide. Parlons donc de certaines de ces compétences techniques.

Connaissance du domaine

Des connaissances et une spécialisation en intelligence artificielle sont nécessaires si vous cherchez une carrière en IA. Vous devez avoir une expertise dans les réseaux de neurones, le machine learning, le deep learning, etc.

Avoir une connaissance du domaine vous aide à mieux comprendre l'industrie avec les risques et les défis que vous devez relever. Il vous aidera également à développer des technologies innovantes capables de relever ces défis. Vous pouvez appliquer vos connaissances pour créer des technologies et des services basés sur l'IA qui peuvent en quelque sorte améliorer la vie et soutenir les entreprises.

Langages de programmation

Une bonne connaissance et maîtrise des langages de programmation tels que Java, R, Python, C++, JavaScript, etc., sont essentielles pour tout professionnel de l'IA. Vous devez être capable d'écrire du code en fonction de vos besoins et de vos cas d'utilisation.

• Python : Python est largement utilisé dans l'IA et l'apprentissage automatique en raison de sa simplicité, de la fiabilité de son code et de son exécution plus rapide. Il vous aidera à écrire des algorithmes complexes et nécessite un minimum de code. Il est livré avec de nombreuses bibliothèques prédéfinies pour le calcul avancé et le calcul scientifique.
• Java : Java est également largement utilisé dans l'IA pour mettre en œuvre des mappeurs et des réducteurs, la programmation du renseignement, la programmation génétique, les algorithmes de recherche, les réseaux de neurones, les solutions ML, etc.
• R : Vous avez besoin de R pour le calcul statistique, l'analyse numérique, l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, etc. R vous permet de collecter et d'organiser des ensembles de données, d'appliquer des fonctions ML et statistiques, et d'utiliser des transformations matricielles et l'algèbre linéaire pour le traitement des données.
• C++ : Le bon vieux C++ est utilisé en IA pour permettre la programmation procédurale et la manipulation des ressources matérielles. Vous pouvez l'utiliser pour développer des systèmes d'exploitation, des navigateurs et des jeux vidéo. Sa flexibilité et ses fonctions orientées objet le rendent très utile en IA.

De plus, il serait utile que vous ayez également une compréhension approfondie de l'architecture informatique, des structures de données, des algorithmes d'optimisation, des graphiques, des arbres, etc. Et si vous pouvez apprendre plus d'une langue, cela peut être un avantage supplémentaire car vous pouvez contribuer davantage puisque les organisations mettent l'accent sur les professionnels aux compétences multiples.

Frameworks et bibliothèques : outre les langages de programmation, vous devez également comprendre divers frameworks et bibliothèques. Cela vous aidera à écrire du code de qualité à une vitesse plus rapide. Certains des plus utiles en IA sont TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch, etc.

• TensorFlow est une plate-forme d'apprentissage automatique open source dotée d'un ensemble complet et flexible d'outils, de ressources communautaires et de bibliothèques pour aider les chercheurs à développer facilement des applications sophistiquées basées sur le ML.
• SciPy est une bibliothèque Python open source utilisée pour résoudre des problèmes scientifiques et mathématiques. Il aide les utilisateurs à manipuler et à visualiser les données à l'aide de diverses commandes.
• NumPy est un package basé sur Python utilisé pour le calcul scientifique et les opérations mathématiques avancées tout en gérant des ensembles de données volumineux.
• Scikit-learn est une puissante bibliothèque Python pour l'apprentissage automatique et dispose de nombreux outils de ML et de modélisation statistique.

Connaissances mathématiques

Les professionnels de l'IA travaillent beaucoup sur les algorithmes et les mathématiques appliquées. C'est pourquoi vous devez posséder de solides compétences en analyse et en résolution de problèmes ainsi que des connaissances mathématiques afin de pouvoir résoudre efficacement les problèmes d'IA.

Des compétences mathématiques telles que l'algèbre linéaire, les statistiques, les probabilités, les graphiques, les techniques d'optimisation, etc. sont souhaitables. Vous pouvez utiliser ces compétences pour résoudre des problèmes et créer des algorithmes basés sur les exigences.

• Algèbre linéaire : L'algèbre linéaire et abstraite constitue la base de nombreuses parties de l'IA comme l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur. Cela implique des matrices, des vecteurs, des tenseurs et autres.
• Statistiques : Les statistiques sont un autre sujet vital que vous devez maîtriser si vous voulez une brillante carrière dans l'IA et le ML. Cela implique la collecte, l'interprétation et l'analyse de données. Cela coïncide avec la science des données, mais vous avez besoin de compétences statistiques pour comprendre les modèles.
• Probabilité : La probabilité est un élément essentiel de l'intelligence artificielle. Par conséquent, vous devez posséder une solide connaissance de la probabilité et de la distribution de probabilité pour démarrer en douceur dans l'IA. Il peut être utilisé sur les modèles discriminants et génératifs, les machines à vecteurs supports, etc.
• Graphique : Savoir comment regarder les graphiques et comprendre ce qu'ils véhiculent est nécessaire en IA. Il fait partie intégrante de l'IA et vous serez constamment exposé à analyser des données en examinant différents graphiques.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. C'est l'étude d'algorithmes informatiques capables d'apprendre et de s'améliorer à partir de données et d'expériences. Les algorithmes ML créent des modèles basés sur un échantillon de données particulier, appelé données d'apprentissage, pour prendre des décisions et des prédictions.

La connaissance du ML est nécessaire dans l'intelligence artificielle, car l'IA permet à un ordinateur ou à un système de se comporter intelligemment. ML est un processus qui apprend à la machine à être intelligente et à mettre en œuvre son potentiel dans des tâches et des problèmes en temps réel.

Le ML est utilisé dans diverses applications, notamment la vision par ordinateur, le filtrage des e-mails, la médecine, la reconnaissance vocale, etc. Il est également associé à des statistiques informatiques pour faire des prédictions précises à l'aide d'ordinateurs. Certains des exemples quotidiens de ML sont les suggestions des moteurs de recherche.

L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est une branche de l'apprentissage automatique et de la science des données qui imite la façon dont les humains acquièrent des connaissances spécifiques. Il comprend des analyses prédictives et des statistiques et exploite différentes couches pour obtenir des fonctionnalités plus approfondies à partir d'un son ou d'une image. Avec des couches plus élevées, les détails seraient plus nuancés.

L'apprentissage en profondeur peut automatiser l'analyse prédictive, et ses algorithmes sont organisés dans une hiérarchie d'abstraction et de complexité croissantes. Ici, chaque algorithme implémente une transformation non linéaire sur son entrée. Ensuite, il utilise ses connaissances acquises pour créer une sortie ou un modèle statistique. Il continuera à itérer jusqu'à ce que sa sortie ait atteint une précision du niveau accepté. Ainsi, il y aura de nombreuses couches de traitement que les données devront traverser pour être raffinées et précises.

Application : L'apprentissage en profondeur a une large application dans divers domaines et est très bénéfique pour les scientifiques des données dans la collecte, l'interprétation et l'analyse d'énormes volumes de données avec facilité et rapidité. Certaines de ses applications sont la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, l'activation de la vision dans les voitures sans conducteur, les assistants virtuels, etc.

Architecture de réseau neuronal

Les réseaux de neurones font partie du Deep Learning et s'inspirent de la structure du cerveau humain. Il s'agit d'un réseau de neurones artificiels complexes et développés pour traiter plusieurs entrées afin de produire une sortie. Les réseaux de neurones imitent le comportement du cerveau humain pour résoudre des problèmes complexes. Ils sont utilisés pour le contrôle adaptatif, la modélisation prédictive, l'analyse de régression, la reconnaissance de formes, le traitement de données et les applications entraînables.

Dans cette architecture, les données d'entrée passent par différentes couches de neurones artificiels empilés pour produire la sortie.

Application : Les réseaux de neurones trouvent également des applications dans divers secteurs tels que le marketing, la santé, etc. Les exemples sont la reconnaissance vocale, le contrôle des véhicules, les jeux comme les échecs ou la course, la reconnaissance de séquences et de formes, le diagnostic médical, l'exploration de données, les applications financières, le filtrage des courriers indésirables, etc.

Big Data et informatique distribuée

L'analyse prédictive et de données dans l'IA implique un grand nombre d'ensembles de données qui nécessitent des ressources de calcul plus élevées. L'utilisation d'un seul système pour réaliser ce type de calcul peut ne pas être suffisante. Par conséquent, des concepts tels que le Big Data et l'informatique distribuée sont utiles.

• Le Big Data est une technologie qui consiste à extraire, gérer et analyser efficacement une énorme quantité de données. Ces données nécessitent des ressources de calcul importantes et offrent une excellente puissance statistique. Il est utilisé dans l'analyse du comportement des utilisateurs, l'analyse prédictive et d'autres besoins analytiques impliquant de grands ensembles de données.
• L'informatique distribuée est une branche de l'informatique impliquant des systèmes distribués dont les composants sont situés sur divers ordinateurs en réseau coordonnant et communiquant leurs actions en échangeant des messages. Ses applications sont les jeux vidéo en ligne multijoueurs, les applications peer-to-peer (P2P), etc.

Donc, si vous voulez une brillante carrière dans l'IA, il serait utile que vous vous perfectionniez avec ces technologies. Le Big Data et l'informatique distribuée peuvent vous aider à développer des produits et services de pointe basés sur l'IA. Vous pouvez également acquérir des connaissances sur des frameworks tels que Hadoop, Apache Storm, Spark et Flink.

Techniques de traitement du signal

Le traitement du signal est une autre compétence souhaitée que les organisations peuvent rechercher chez les professionnels. L'apprentissage automatique implique l'extraction de caractéristiques pour transformer les valeurs de pixel en informations significatives. Et pour y parvenir, il faut savoir résoudre des problèmes en utilisant des techniques de traitement du signal. Il peut inclure l'analyse temps-fréquence, la convolution, l'analyse de Fourier et d'autres concepts d'IA.

Le traitement du signal est un sous-domaine du génie électrique qui met l'accent sur l'analyse, la synthèse et la modification de signaux tels que les signaux d'image, les ondes sonores et d'autres mesures scientifiques. Ces techniques améliorent l'efficacité du stockage, la transmission, la qualité et détectent certaines composantes d'un signal.

Applications : les applications du traitement du signal sont l'extraction de caractéristiques comme la reconnaissance vocale et la compréhension d'images, le traitement du signal audio comme dans la musique ou la représentation vocale, le traitement d'image dans les ordinateurs et les appareils photo numériques, le traitement vidéo dans les images animées, la communication sans fil et les techniques de codage de source comme l'image compression, compression vidéo et compression audio.

Script Shell

Le script shell fait référence à un programme informatique exécuté par un interpréteur de ligne de commande appelé shell Unix. Les langages de script impliquent divers dialectes de script shell. Certaines opérations courantes effectuées par les scripts shell sont la manipulation de fichiers, l'impression de texte et l'exécution de programmes.

Les scripts shell sont un autre composant essentiel de l'intelligence artificielle utilisé pour la reconnaissance de formes. Lorsque vous avancerez dans votre carrière dans l'IA, vous arriverez au point où la plupart des traitements de données d'IA ont lieu sur des machines basées sur Linux. Ainsi, si vous n'êtes pas familier avec les outils et les opérations UNIX et les commandes telles que SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut, etc., il sera difficile de travailler avec les fonctions AI.

Par conséquent, il serait bon d'en apprendre davantage sur les scripts shell et de maîtriser ces sujets pour bien fonctionner avec les outils et les opérations basés sur Linux. Vous pouvez également en savoir plus sur différents shells tels que KornShell, Powershell, Perl-like shell, Z shell, etc.

L'analyse par grappes

L'analyse de cluster consiste à regrouper ou regrouper des objets. C'est fait de telle manière que les objets d'un groupe sont plus similaires les uns aux autres que ceux d'un autre groupe.

Le clustering peut être effectué par des algorithmes qui diffèrent en termes de composants et d'efficacité avec laquelle on peut les trouver. Compte tenu de sa large utilisation dans divers secteurs, vous pouvez apprendre cette compétence de regroupement et commencer à bâtir votre carrière dans l'intelligence artificielle. Cela vous donnera des portées plus larges et vous pourrez développer des technologies innovantes pour diverses industries et entreprises.

Application : Il est utilisé dans l'analyse exploratoire et statistique de données pour des applications telles que la reconnaissance de formes, la recherche d'informations, l'analyse d'images, la compression de données, l'analyse d'images, l'analyse de séquences, l'apprentissage automatique et l'infographie. En informatique, le clustering est utilisé dans le développement de logiciels, la détection d'anomalies, le traitement du langage naturel, etc. Ses autres applications sont la médecine, le marketing, les affaires, le regroupement des résultats de recherche, l'analyse de la criminalité, l'éducation, etc.

Ainsi, tout ce qui précède était des compétences techniques que vous devez maîtriser si vous souhaitez faire carrière dans l'intelligence artificielle.

Mais ce n'est pas ça.

Même si vous avez une connaissance et une expertise approfondies de ces technologies et compétences techniques, elles ne seraient guère utilisées si vous ne pouvez pas les mettre en œuvre correctement. C'est là que les soft skills entrent en jeu.

Compétences non techniques

Les soft skills sont nécessaires à chaque étape de votre parcours professionnel. Vous devez avoir les compétences interpersonnelles requises pour travailler efficacement, tout gérer avec facilité, mettre en œuvre correctement les connaissances dans vos tâches et bien collaborer avec les autres.

Les compétences non techniques vous aideront à transmettre correctement vos idées à votre équipe, aux parties prenantes et aux autres personnes avec lesquelles vous communiquez. Vous pouvez également prendre rapidement de meilleures décisions qui peuvent profiter à votre projet et à l'ensemble de l'équipe.

Parlons donc de certaines des compétences non techniques essentielles que vous devez développer pour devenir un meilleur professionnel, quels que soient votre expertise et votre niveau de connaissances.

Communication

Les compétences en communication sont toujours souhaitables dans toutes les professions. Cela signifie la capacité de communiquer clairement et avec précision vos idées aux autres en utilisant un ton approprié et approprié ainsi que le langage corporel tout en transmettant votre message.

Vous devez être un bon communicateur afin de pouvoir communiquer vos idées novatrices sans effort avec vos gestionnaires et vos collègues ou clients. Mais si vous manquez de compétences en communication, vous pouvez avoir du mal à faire passer votre message et à expliquer ce que vous voulez.

Par conséquent, vos pairs ne comprendront pas votre message et pourraient être confus à des moments précis. Et il y a de fortes chances que vos idées ne soient pas prises en compte simplement parce que vous n'avez pas pu transmettre votre message correctement.

Il serait donc utile que vous puissiez travailler sur vos compétences en communication. Vous pouvez soit le pratiquer avec vos amis, les membres de votre famille ou vos collègues, soit suivre un cours pour améliorer vos compétences. Plus vous pratiquerez, plus vous améliorerez vos compétences en communication.

Apprenez les bases de la communication d'entreprise pour vous assurer d'utiliser les bons mots et le bon ton tout en transmettant votre message. Vous pouvez également apprendre les mouvements des mains, le langage corporel et les gestes appropriés pour communiquer efficacement avec les autres. De plus, vous pouvez apprendre plusieurs langues si vous traitez avec des clients internationaux. Ce sera un bonus.

La prise de décision

Les compétences décisionnelles sont très importantes. Vous devez être capable de prendre les bonnes décisions au bon moment pour sauver votre équipe et votre projet de tout mal ou tracas et assurer le succès de vos projets.

Les projets d'IA impliquent beaucoup de compétences analytiques, de statistiques et de prédictions, et vous devez être capable de faire ce qui convient à votre projet et à toutes les personnes impliquées dans l'équipe. Vous devez avoir de bonnes compétences en gestion qui vous aideront lors de la prise de décision. Cela nécessite un esprit vif et tiré par les cheveux, de la concentration et un souci du détail.

De plus, vous devez être capable de calculer les risques et les défis si vous prenez certaines décisions. Vous devez également connaître les conséquences de certaines décisions et comment elles peuvent affecter votre équipe et votre projet. Par conséquent, toutes vos décisions doivent être prises de manière à maximiser la productivité et le succès de vos projets, en veillant à ce que vos clients soient satisfaits tout en minimisant les risques.

Pensée analytique

La pensée analytique est une compétence non technique indispensable pour tous les professionnels de l'IA. Vous devez être capable de comprendre et de ressentir les problèmes auxquels les utilisateurs peuvent être confrontés et de proposer une solution efficace.

Les professionnels de l'IA doivent avoir d'excellentes compétences en résolution de problèmes, une pensée analytique et un esprit curieux pour en savoir plus, en savoir plus et en mettre en œuvre davantage. Il vous aidera à développer des idées et des plans innovants qui peuvent résoudre un problème et créer des technologies de pointe qui peuvent profiter aux gens. Vous devez également être désireux de vous perfectionner avec de nouvelles technologies et de nouveaux outils pour vous aider lors de la planification et du développement.

La créativité

La créativité est une compétence exigeante que les professionnels de l'IA doivent posséder. Vous devez concevoir des idées uniques et sortir des sentiers battus si nécessaire. C'est en effet, de nos jours, une compétence très recherchée dans tous les domaines. Et si vous êtes un professionnel de l'IA, vous devez l'avoir.

Les professionnels de l'IA doivent trouver des moyens créatifs de résoudre un problème de manière simple, efficace et réalisable. Il vous aidera à développer des produits et services uniques et à les rendre utiles pour les utilisateurs.

Conclusion : l'avenir des professionnels de l'IA

Selon LinkedIn, l'embauche de professionnels de l'IA a augmenté de 32 % depuis 2019 malgré les scénarios graves dus à la pandémie. Et cette croissance continue d'augmenter à mesure que la demande d'applications et de services basés sur l'IA augmente.

Un rapport de CNBC indique que le salaire médian des scientifiques des données est de 100 000 à 130 000 USD tandis que celui des ingénieurs en intelligence artificielle est de 124 000 à 150 000 USD. Par conséquent, l'avenir des professionnels de l'IA semble prometteur. Et si ce domaine vous intéresse, il est maintenant temps de commencer à construire votre carrière autour de lui. Vous pouvez devenir data scientist, ingénieur IA, ingénieur ML, développeur d'intelligence d'affaires et poursuivre d'autres emplois connexes en IA.

Alors, commencez à bâtir votre carrière dans l'IA et développez les compétences techniques et non techniques décrites ci-dessus. Ils vous aideront à lancer votre carrière en douceur et s'assureront que vous propulsez haut avec une vitesse maximale.

Tous mes vœux!

Vous pourriez également être intéressé par des cours en ligne pour apprendre l'IA ou
Des cours en ligne pour apprendre les bases du Data Engineering.