Seulement 26 % des entreprises françaises estiment disposer des compétences et de la main-d'œuvre qualifiée nécessaires pour intégrer l'IA à leurs activités quotidiennes. Ce chiffre met en lumière un paradoxe : si l'IA est omniprésente dans notre vie quotidienne et si les employés sont sensibilisés à son utilisation, les profils capables de gérer des projets purement IA se font rares ! Alors, à quoi cela est dû ? Quels sont les enjeux et difficultés rencontrées lorsque l’on cherche à se former à l’intelligence artificielle ? Pacôme, alternant concepteur développeur d'applications web chez Akuiteo, nous éclaire !
Se former à l’IA : un accès encore limité dans les écoles
Pour Pacôme Guillermin, membre de l’équipe customisation chez Akuiteo, l’accès à une formation en intelligence artificielle (IA) dans les écoles reste encore limitée. Pour preuve, il a lui-même rencontré des difficultés à se former quand, à l'issue d’une formation DevOps à l’EPSI, il souhaitait se spécialiser.
Ne trouvant pas de spécialisation à part entière disponible sur Lyon, il a d’abord choisi une option IA en 3e année avant de se tourner vers le campus Ynov pour poursuivre une filière orientée Data Science. L’objectif : aborder les grands principes fondamentaux de l’IA et ses domaines d’application pour les développeurs.
Pacôme Guillermin, Équipe customisation chez Akuiteo
Chez Pacôme, le besoin de se former à l’IA est venu d’une démarche personnelle. Il s'agit d'un domaine très technique pour les développeurs, nécessitant un accompagnement personnalisé et des échanges avec des experts pour poser les bonnes questions.
Et l'auto-formation en ligne ne permet pas toujours de répondre à ces besoins.
Des compétences techniques très vite sollicitées
Soyons honnêtes… De manière générale, il n’est pas difficile de se former à l’IA. Mais dès qu’on touche aux domaines plus techniques tels que le développement, le deep learning ou le machine learning, ça peut vite devenir complexe.
Les langages de programmation utilisés dans l’IA
Certains langages, comme Python, disposent de librairies d’apprentissage automatique open source (bibliothèques comportant des outils de programmation partagés à tous les développeurs). Parmi elles, on retrouve :
- TensorFlow,
- Keras,
- Numpy (capable de gérer d’importants volumes de données nécessaires à l’apprentissage d’une IA).
L’IA consiste à créer un algorithme appelé « modèle » qui peut prendre en charge des inputs des résultats qu’on lui fournit. Cet algorithme se charge de trouver la fonction adéquate. On utilise ensuite la fonction trouvée par l’IA avec de nouvelles données afin de prédire un résultat cohérent.
Pour comprendre le fonctionnement de l’apprentissage du modèle, imaginez que vous essayez de cuire un gâteau à l’aveugle ! S’il est trop cuit, vous réduisez le temps de cuisson ou la température. S’il ne l’est pas assez, vous les augmentez. Après plusieurs tentatives, vous obtenez des paramètres plus ou moins optimaux pour un gâteau réussi.
Il existe de nombreuses familles de modèles à adapter en fonction de vos besoins. Parmi elles, on retrouve :
- CNN : pour identifier des images en extrayant des formes, des couleurs ;
- RNN : pour prédire une valeur en fonction du résultat précédent ;
- Régression : pour établir une fonction de prédiction d’une valeur chiffrée ;
- LLM : pour comprendre et générer du contenu linguistique (ChatGPT)…
Les compétences essentielles pour comprendre et développer l’IA
Pour développer une IA, il faut maîtriser la programmation, notamment des langages comme Python, et connaître les bibliothèques d’outils dédiés à l’IA.
Pour bien comprendre les modèles et rester à la pointe, il est crucial d’avoir de solides bases en mathématiques et en statistiques. L’IA repose sur des fonctions algébriques (calcul des erreurs), des matrices et des statistiques avancées qui varient selon les modèles.
Avoir des compétences de traitement des données (Data Engineering) est aussi indispensable. Les données sont le carburant de l’IA, il faut donc savoir les manipuler, les organiser, les trier, les nettoyer et les transformer.
Les entreprises qui souhaitent internaliser l’IA valorisent particulièrement ces compétences techniques, notamment pour apporter une expertise durant les les phases de recherche. Une vraie garantie d’aller au bout des sujets !
Et pour celles qui souhaitent intégrer l’IA sans internaliser, il y a toujours la possibilité de faire appel à des services tiers :
- API,
- plateformes Cloud,
- …
Chez Akuiteo, l’un de nos objectifs est de répondre à des besoins clients en constante évolution. Autant dire qu’avec l’avènement de l’intelligence artificielle, les équipes sont particulièrement confrontées à ces sujets.
Les clients sont de plus en plus nombreux à demander si l’ERP Akuiteo propose des fonctionnalités d'IA. Il est donc essentiel pour les collaborateurs d'apporter des réponses techniques et d'être prêts à réagir pour muscler les projets d'IA.
Une évolution permanente de l’IA
Pour rester à l’affût des nouveautés et se maintenir à jour sur ce qui se fait sur le marché, l’IA nécessite de mener une veille constante. Il s’agit d’un travail sur le long terme, indispensable pour rester compétitif. Les réglementations changent, de nouveaux modèles d’IA apparaissent… Autant le dire, vous devez évoluer en conséquence !
Tout va très vite : les entreprises qui se sont emparées de l’IA développent des algorithmes toujours plus performants. Mais, rassurez-vous, les grands principes fondamentaux restent les mêmes depuis 1950. Avec une veille bien menée, proposer des fonctionnalités innovantes est à portée de main. Des formations toujours adaptées aux besoins des entreprises ?
Selon une étude menée par IDC, 60 % des entreprises affirment avoir des difficultés à trouver des formations en IA adaptées à leurs besoins.
Pour autant, la grande majorité des principes appris en formation fait écho aux besoins des entreprises. Par exemple, la classification peut être utilisée pour classer les demandes ou les tickets clients de manière très pertinente. La prédiction peut, quant à elle, être utilisée pour anticiper les périodes de fortes dépenses au cours de l’année.
Mais difficile d’aller au-delà des compétences techniques en formation. Les compétences en communication, en management et en éthique appliquées à l’IA sont rarement incluses dans les programmes, malgré leur intérêt pour les apprenants.
- Le but est de faire du développement ? Il faut avoir un bagage technique initial.
- Le but est plutôt de l’utiliser dans un domaine spécifique ? Il faut connaître les grands principes mais surtout travailler ses soft skills en parallèle. »
Pacôme Guillermin, Équipe customisation chez Akuiteo
La formation à l’IA soulève, encore aujourd’hui, de nombreux enjeux. L’accès à une formation de qualité reste limité, les compétences techniques requises peuvent exclure une partie des intéressés, et l’évolution rapide de l’IA rend difficile l’adaptation des formations aux besoins spécifiques des entreprises. Pourtant, certaines entreprises ont déjà sauté le pas et intégré l’IA. Alors pourquoi pas vous ?
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À propos de l'auteur :
Par Pacôme Guillermin
Concepteur développeur en alternance - spécialisation IA
