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Devenir ingénieur en IA

Devenir ingénieur en IA
  • Date de création: 04 novembre 2020 16:06

(Agence Ecofin) - Selon le Forum économique mondial, l'intelligence artificielle pourrait créer 58 millions nouveaux emplois dans le monde d’ici 2022, contribuant ainsi à la croissance économique et à la résolution de défis sociétaux dans plusieurs domaines allant de la santé au changement climatique. Ces emplois exigeront d’avoir de nouveaux profils dont celui de l’ingénieur en Intelligence artificielle qui figure parmi les plus recherchés, pendant que l’offre de formation dans le domaine se diversifie peu à peu en Afrique.

Description métier

L'intelligence artificielle (IA) est le fait de développer des systèmes informatiques capables d'exécuter des tâches nécessitant normalement une intelligence humaine. Elle est aujourd’hui au cœur de toutes les stratégies d’expansion des entreprises et d’amélioration de la productivité.  Mais pour arriver à l’automation, les programmes informatiques qui donnent cette capacité aux machines sont conçus par des ingénieurs. Ceux-ci ont pour  but doivent être à même de concevoir un produit capable de prendre des décisions difficiles et d'effectuer des tâches complexes comme pourrait le faire un être humain.

Les ingénieurs en IA sont sollicités par les grandes entreprises que par les startups innovantes ou les centres de recherche. Les secteurs concernés sont nombreux : l'industrie, l'armement, la santé, le changement climatique ou encore l'automobile avec le développement des voitures autonomes.

Ce métier a donc de beaux jours devant lui. Le site d’études de marché, « Statista »  note que les investissements phares de l’IA porteront d’ici 2025 sur les applications de reconnaissance des images, l’utilisation d’algorithmes pour améliorer les performances financières et le traitement des données médicales. Considérant tous ses paramètres, le Forum économique mondial lui a estimé à 58 millions le nombre de nouveaux emplois qui seront créés dans la chaine de valeur de l’IA d’ici 2020.

Si elle prépare bien sa main d’œuvre, l’Afrique pourrait tirer parti de cette opportunité tout comme l’Inde qui figure aujourd’hui sur la liste des premiers bénéficiaires des ressources humaines de l’IA.

Compétences à avoir

Pour devenir ingénieur en Intelligence artificielle, il faut avoir des compétences de base en mathématique ou en informatique. Le métier est également ouvert aux  diplômés en statistique, en économie et en finance.  Dans ces domaines, il faut avoir au minimum une formation universitaire ou supérieure initiale équivalente à un Bachelor. Après ce premier cursus, on peut alors choisir de suivre un autre plus spécialisé qui concerne directement l’IA. A défaut de trouver une spécialisation directe en IA,  vous pouvez choisir de suivre une en Big Data, qui est une discipline parallèle.  Ce nouveau cursus dure généralement entre deux et trois ans.

L’ingénieur en IA doit avoir des compétences techniques dans les langages de programmation  dont les plus usuels sont Python, Java ou SQL. Il doit aussi avoir des compétences en Algèbre linéaire (Modèles de mélanges gaussiens et Modèles de Markov cachés), dans le fonctionnement des algorithmes, le traitement de la langue, audio et vidéo, le Cycle de vie du développement logiciel et dans la compréhension des architectures de réseau neuronal.

L’ingénieur en IA doit avoir également un très bon relationnel et un bon esprit d'équipe. Des qualités comme le sens de l'analyse, la pensée critique, la curiosité, la communication et une excellente maitrise de l’entreprise dans laquelle il travail sont des atouts essentiels.

Où se former

En Afrique subsaharienne francophone la plus réputée des écoles de formation en IA est l’Université Gaston Berger au Sénégal qui a intégré dans ses formations des compétences en relation avec l'Intelligence artificielle. L’institution sénégalaise prépare actuellement un Master dans la discipline.

Dans le reste du Continent, d’après Times Higher Education, un fournisseur de données mondiales sur les universités, cite les universités de Mansoura en Egypte, de Pretoria et de Witwatersrand en Afrique du Sud comme les structures ayant les meilleures offres de formation en informatique, incluant l’IA. D’autres institutions telles que l’Institut d’intelligence Africaine de Runmila à l’Université du Ghana, l’Université Euromed de Fès (UEMF), l’université Jomo Kenyatta au Kenya sont aussi spécialisées en la matière.

Le Master de l’Institut africain des sciences mathématiques est également l’une des formations de référence en AI sur le continent. En outre, plusieurs écoles spécialisées dans le domaine sont en train d’être lancées dans plusieurs pays du continent à l’instar du Nigeria, du Cameroun et du Sénégal.

Au niveau international, les plus réputés en la matière sont l’université de Carnegie Mellon et la Massachusetts Institute of Technology aux Etats-Unis, les universités de Lakehead et d’Alberta au Canada, l’université de Warwick en Grande Bretagne et l’Ecole de management de Grenoble en France.

Compétences supplémentaires

En raison de percée du métier sur le marché de l’emploi, plusieurs plateformes ont lancé des cours gratuits et disponibles en permanence. C’est le cas des cours de L’IA pour tous sur Coursera, le cours d’IA sur la plateforme edX, le cours d’introduction à l’AI de Google, Les cours d’IA axé sur le langage Python et de l’IA de A à Z proposés par la plateforme Udemy. Il existe de nombreux tutoriels disponibles sur YouTube.

Parallèlement, un ingénieur en IA doit également s’auto-former en effectuant par exemple une veille régulière sur l'actualité de l'IA pour se tenir au courant des avancées des technologies et de l’évolution des usages. Les concepts de Web Crawling, le Data mining, la Data Science, le Machine Learning ou le Deeplearning doivent lui être familiers.

Certaines pratiques peuvent aider un ingénieur en IA à améliorer son travail et à recycler ses compétences, comme rencontrer les experts en IA, participer à des hackathons et des conférences. Il est aussi important de visiter régulièrement les bibliothèques ouvertes comme Machine Learning Github ou de pratiquez sur quelques sites Web open source pour vous familiariser avec le métier.

Vanessa Ngono Atangana



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