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L’intelligence artificielle (IA) est l’un des domaines qui connaît la plus forte croissance dans le monde aujourd’hui, offrant des opportunités de carrière passionnantes à ceux qui veulent façonner l’avenir de la technologie.
Aujourd’hui, nous examinons les étapes à suivre pour obtenir un emploi dans le domaine de l’IA, les compétences que vous devez développer, la manière d’optimiser votre recherche de postes, ainsi que la manière de commencer une carrière dans l’IA sans diplôme.
Découvrez comment obtenir un emploi dans l’IA et ce que des entreprises multimilliardaires comme Tesla, OpenAI et Pfizer demandent à leurs candidats en IA.
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Comment obtenir un emploi dans le domaine de l’IA ?
Il existe de nombreux moyens d’obtenir un emploi dans le secteur de l’IA. Le plus important est d’acquérir les connaissances et les compétences techniques nécessaires pour créer et gérer des solutions d’IA.
Ces connaissances peuvent être acquises dans le cadre d’un cursus universitaire, tel qu’un diplôme en informatique, ou par auto-apprentissage de software engineering à l’aide de cours en ligne et de livres.
Bien qu’une formation formelle ne soit pas une condition préalable à un emploi dans l’IA, l’obtention d’un diplôme en informatique ou d’une qualification équivalente peut vous donner un avantage sur d’autres candidatures, car les recruteurs filtrent souvent les candidats en fonction de la possession d’une licence ou d’un master dans les sciences informatiques.
Les termes à connaître pour travailler dans l’IA
Que vous soyez fraîchement diplômé, en pleine reconversion professionnelle, ou en train de gravir les échelons vers un nouveau poste, il est crucial de maîtriser les compétences techniques et le vocabulaire spécifique au domaine de l’intelligence artificielle.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est une science des données qui consiste à former des algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent à prendre des décisions autonomes et précises. Les modèles de ML sont l’un des principaux éléments constitutifs des systèmes d’IA, et il est donc essentiel que vous en ayez une solide compréhension si vous voulez prospérer dans le secteur.
Apprentissage en profondeur
L’apprentissage en profondeur et le ML sont deux termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais il s’agit d’approches fondamentalement différentes.
L’apprentissage profond est l’utilisation de l’IA pour traiter un ensemble de données et extraire des données sans intervention humaine, tandis qu’un modèle de ML doit être activement formé par un chercheur. Un modèle d’apprentissage profond peut spécifiquement apprendre des erreurs précédentes de manière autonome.
Réseaux neuronaux artificiels
Les réseaux neuronaux artificiels sont conçus pour imiter le cerveau humain, avec des réseaux de nœuds dont la structure est similaire à celle des neurones.
Ces réseaux peuvent être affinés pour effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’images et de paroles. L’algorithme de recherche de Google est l’un des exemples les plus connus de RNA.
Traitement automatique du langage naturel
Le traitement automatique du langage naturel (NLP) permet aux ordinateurs d’interpréter le texte et la parole et constitue la base de nombreuses technologies numériques, notamment les assistants virtuels tels que ChatGPT, Siri, et Alexa, ainsi que les systèmes GPS à commande vocale, les dictées de la parole au texte, etc.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur vise à permettre aux ordinateurs de comprendre les images et les vidéos, ce qui permet aux machines d’interpréter le monde qui les entoure. La technologie de la vision par ordinateur est utilisée pour développer des robots, des caméras de surveillance, des systèmes d’identification, des outils d’extraction de texte, la réalité augmentée (AR), des véhicules autonomes, des industries manufacturières, etc.
Analyse des données
L’analyse des données consiste à collecter et examiner des ensembles de données pour identifier des schémas et des tendances. Maîtriser ces compétences est essentiel pour concevoir des solutions d’analyse performantes et extraire des informations exploitables. Ces infos permettent non seulement de prendre des décisions éclairées, mais aussi de résoudre efficacement des problèmes concrets dans le monde réel.
Big Data
Les big data désignent les techniques d’analyse utilisées pour étudier de grands ensembles de données structurées, semi-structurées et non structurées provenant de sources multiples. Il est essentiel de savoir comment intégrer et analyser les big data pour comprendre comment rendre une entreprise plus efficace sur le plan opérationnel.
Intelligence économique
L’intelligence économique consiste à collecter, gérer et traiter des données afin de mieux comprendre les activités d’une organisation. Il s’agit souvent d’illustrer les tendances au moyen de représentations graphiques telles que des rapports, des diagrammes et des graphiques.
Langages de codage
Au minimum, une maîtrise des langages de programmation comme Python, C++, ou Java constitue un atout précieux, en particulier si vous aspirez à contribuer directement au développement de l’intelligence artificielle.
Recherche d’emploi pour une carrière dans le domaine de l’IA
Maintenant que vous savez comment obtenir un emploi dans le domaine de l’intelligence artificielle, nous allons examiner comment postuler pour votre prochain poste. Lorsque vous recherchez un poste dans le domaine de l’intelligence artificielle, vous pouvez suivre un certain nombre de conseils pour augmenter vos chances de réussite :
- Recherchez des offres d’emploi et des messages sur des plateformes sociales telles que LinkedIn.
- Consultez la page “Offres d’emploi” des entreprises susceptibles de recruter.
- Tenez votre CV à jour en y ajoutant les informations les plus récentes sur votre formation et votre expérience professionnelle.
- Rédigez une lettre de motivation soigneusement rédigée pour chaque candidature.
- N’excluez pas les stages – ils peuvent constituer un excellent point de départ pour acquérir de l’expérience et travailler à l’obtention d’un poste à temps plein.
- Utilisez les cours en ligne et l’auto-apprentissage pour vous assurer que vos compétences continuent d’évoluer.
- Commencez à travailler en réseau et contactez vos amis, vos pairs et vos collègues dans votre domaine.
- Participez à des activités sociales telles que des hackathons et des séminaires.
- Essayez d’établir une présence en ligne dans votre domaine en produisant un contenu pertinent qui démontre vos connaissances et votre expertise.
Emplois dans le domaine de l’IA dans divers secteurs
Si vous voulez savoir comment obtenir un emploi dans le domaine de l’IA, vous devez avoir une bonne idée de la manière dont elle façonne le monde d’aujourd’hui. Cela signifie qu’il faut bien comprendre comment des secteurs majeurs tels que la construction automobile et la santé utilisent la technologie pour développer de nouveaux produits.
Le fait de comprendre comment l’IA est utilisée dans le secteur que vous avez choisi vous aidera à déterminer les compétences que vous devez acquérir pour trouver un poste pertinent dans ce secteur.
Automobile
L’intelligence artificielle a révolutionné l’industrie automobile, transformant des aspects clés tels que la conception des produits et le financement des consommateurs. Aujourd’hui, un nombre croissant de constructeurs explorent l’IA pour développer des véhicules autonomes capables de fonctionner sans intervention humaine.
Tesla, par exemple, expérimente l’IA dans le cadre de son Robotaxi, un véhicule autonome qui peut fonctionner sans intervention humaine. Ces technologies dépendent de l’IA et de la ML pour des activités telles que l’identification d’objets, la modélisation des prédictions, la régulation de la vitesse et la reconnaissance de la parole.
Nous voyons également l’IA transformer le processus de fabrication, avec des entreprises comme Autodesk qui testent des moyens de concevoir des voitures à l’aide de l’IA, tandis que le big data est utilisé pour analyser et optimiser les réseaux de la chaîne d’approvisionnement et les lignes de production en arrière-plan.
Santé
L’industrie de la santé est un autre pôle de développement de l’IA, abritant de nombreuses startups biotechnologiques, des prestataires de soins et des sociétés pharmaceutiques qui utilisent l’IA pour améliorer les soins aux patients grâce au développement rationalisé de médicaments, à la chirurgie assistée par robot, au diagnostic préliminaire, à la consultation à distance, au suivi des patients et aux vérificateurs de symptômes automatisés.
L’une des grandes tendances émergentes dans le secteur médical est l’utilisation des dispositifs connectés (wearables). Ces technologies, recommandées par les professionnels de santé, permettent de surveiller en temps réel les signes vitaux des patients, comme la fréquence cardiaque. Elles jouent un rôle clé dans la détection précoce et le diagnostic de maladies graves, telles que les affections cardiaques ou certains types de cancers.
Banque et finance
Les institutions financières n’ont pas tardé à adopter l’intelligence artificielle, en exploitant cette technologie pour optimiser l’analyse de marché, proposer des offres de produits personnalisées, réduire les risques, détecter les fraudes et améliorer le service client.
Des leaders du secteur, tels que JP Morgan Chase, Capital One et Wells Fargo, ont massivement investi dans le développement de leurs talents en intelligence artificielle, dans le but d’améliorer leur efficacité et de rester compétitifs.
La détection des fraudes et la cybersécurité sont devenues des priorités majeures pour le secteur, face à la montée en flèche de la fraude en ligne. Les hackers, utilisant des techniques accessibles comme le phishing (hameçonnage), cherchent à dérober les informations de paiement des clients, rendant indispensable l’adoption de solutions de protection avancées.
Commerce
Les fournisseurs de commerce et du e-commerce utilisent également l’IA pour faciliter la gestion des stocks, le marketing, la prévision de la demande, l’engagement des clients, l’analyse des données et la gestion de la chaîne d’approvisionnement.
Avec un marché mondial de l’IA dans le commerce estimé à passer de 9,36 milliards de dollars en 2024 à 85,07 milliards de dollars d’ici 2032, développer ses compétences en analyse de données et en intelligence économique pourrait s’avérer une décision extrêmement lucrative. De nombreux détaillants cherchent en permanence des moyens innovants pour tirer davantage de valeur de leurs données.
Exemples concrets d’emplois dans le domaine de l’IA
Pour vous aider à vous faire une idée des emplois auxquels vos compétences en IA ouvrent la voie, nous avons dressé une brève liste de quelques-unes des possibilités d’emploi dans le domaine de l’intelligence artificielle que le marché a à offrir.
Vous remarquerez peut-être que nombre de ces postes privilégient l’expérience, les compétences et les connaissances techniques par rapport à un diplôme, ce qui laisse supposer une certaine souplesse dans les exigences des postes en IA si vous avez les bonnes aptitudes.
Automobile : Tesla – Ingénieur de recherche en IA, conduite autonome
À partir de novembre 2024, Tesla recherche un ingénieur de recherche en IA pour aider à analyser le plus grand ensemble de données de conduite autonome au monde. Les exigences sont les suivantes :
- Expérience avérée dans la mise à l’échelle et l’optimisation de grands modèles d’IA.
- Maîtrise de Python et compréhension des meilleures pratiques d’ingénierie logicielle.
- Connaissance approfondie des fondamentaux de l’apprentissage profond (techniques d’optimisation, fonctions de perte et architectures de réseaux neuronaux).
- Expérience avec des frameworks d’apprentissage profond tels que PyTorch, TensorFlow ou JAX.
Le salaire est compris entre 140 000 et 360 000 dollars par an, assorti de primes en espèces et en actions et d’avantages sociaux.
IA générative : OpenAI – Ingénieur en apprentissage automatique, recherche et récupération de données
OpenAI recherche un ingénieur en apprentissage machine pour gérer les problèmes de recherche et d’extraction à travers son API et ChatGPT. Les exigences sont les suivantes :
- Vaste expérience de la construction et de la maintenance de systèmes d’apprentissage automatique en production.
- Expérience préalable de travail avec des bases de données vectorielles, des index de recherche et d’autres données
- Expérience préalable de la construction et de l’évolution de systèmes de recherche à l’échelle de l’internet.
Le salaire, tel qu’indiqué en novembre 2024, se situe entre 310 000 et 550 000 dollars par an.
Santé : Pfizer – Ingénieur produit AI/ML
Pfizer était à la recherche d’un Ingénieur produit IA/ML pour aider à créer de nouveaux produits d’IA d’entreprise. Les exigences étaient les suivantes :
- Un diplôme en science des données, en informatique, en sciences de la vie, en physique, en statistiques ou dans un autre domaine connexe.
- 5 ans d’expérience en tant que data scientist, machine learning ou ingénieur NLP
- 5 ans d’expérience dans le traitement de données structurées, semi-structurées et non structurées
- Expérience des bibliothèques et technologies NLP (y compris Space, PyTorch et les modèles d’apprentissage profond)
- Connaissance de Python, SQL, Scala ou Java
Le salaire se situait entre 93 000 et 155 900 dollars par an.
Une voie alternative : L’éthique de l’IA
Si vous ne souhaitez pas vous concentrer sur la construction et le déploiement de systèmes d’IA, vous pouvez également vous tourner vers l’éthique de l’IA.
L’éthique de l’IA est une discipline qui consiste à explorer les implications morales, éthiques et juridiques du développement de l’IA. Les éthiciens de l’IA jouent un rôle essentiel en plaidant pour un développement responsable de l’IA au sein d’une organisation et en veillant à ce que les nouvelles solutions soient conçues en toute sécurité et dans le respect de la morale.
Par exemple, un éthicien de l’IA peut être chargé de trouver des moyens d’atténuer les biais de la machine et les préjugés dans les modèles d’IA ou de veiller à ce que les données des clients soient traitées en toute sécurité, conformément à la législation telle que le RGPD.
De nombreuses entreprises recrutent des éthiciens de l’IA pour les aider à définir des lignes directrices sur la manière de développer des systèmes d’IA de manière responsable et de minimiser les risques pour leurs clients et la société dans son ensemble ; il s’agit donc d’un domaine qui mérite votre attention.
L’essentiel
Avec la formation, les compétences et la détermination nécessaires, il est possible d’obtenir un emploi dans le domaine de l’intelligence artificielle. Bien que le fait d’avoir suivi une formation en informatique puisse constituer un avantage par rapport à d’autres candidats, l’expérience et les connaissances pratiques peuvent vous mener très loin.
En prenant le temps d’apprendre par vous-même, de participer à des entraînements au codage et d’affiner votre expérience du monde réel grâce à des stages, vous pouvez vous constituer progressivement un portfolio de connaissances et d’expériences précieuses, que vous pourrez partager avec des employeurs potentiels.
L’IA est un domaine dynamique qui évolue rapidement. Il est donc essentiel que vous continuiez à améliorer vos compétences, faute de quoi vous risquez de prendre du retard.
En vous tenant au courant des derniers développements et en vous recyclant, vous resterez au sommet de votre art.
