L'intelligence artificielle (IA) est un domaine passionnant et en plein essor qui offre de nombreuses opportunités pour ceux qui choisissent de s'y spécialiser. Nous vous proposons dans cet article une roadmap et quelques clés pour monter en compétence et faire carrière dans l'IA.
1. Apprenez la programmation
Avant tout, l'IA est une branche de l'informatique; il est donc essentiel d'en maîtriser les concepts fondamentaux avant de se lancer. Prenez le temps d'apprendre des principes de base tels que l'algorithmique, la programmation, les bases de données et les design patterns.
La compétence la plus essentielle ici est d'être à l'aise en programmation, notamment dans les langages courants de l'IA que sont Python, C++ et R. Privilégiez l'apprentissage de Python qui est le langage par excellence de l'IA; familiarisez vous avec son paradigme orienté objet et réalisez de petits projets pratiques afin d'avoir la main.
2. Maîtrisez la théorie
Une fois la première étape satisfaite, vous êtes prêts à rentrer de plein pied dans l'IA, et il n'y a pas de meilleure façon de démarrer que par la théorie. Apprenez les fondamentaux mathématiques de l'analyse de données ainsi que les algorithmes classiques de l'apprentissage automatique (KNN, SVM, Gradient Boosting, Réseaux de neurones, etc.).
Pour cette étape, si vous êtes autodidacte, il n'y a rien de mieux qu'un bon livre tel que l'excellent "Data science: fondamentaux et études de cas" par Michel Lutz et Éric Biernat. Si vous préfèrez un apprentissage interactif et souhaitez apprendre hors des salles de classe, le meilleur choix reste un bon cours d'initiation en ligne sur Coursera ou Udemy par exemple.
3.Réalisez des projets
Cette étape est la plus passionnante. L'erreur à ne pas faire est donc de sauter les deux premières étapes par hâte. Pour réaliser des projets d'apprentissage automatique, vous aurez besoin d'utiliser en tandem des bibliothèques d'analyse de données comme Pandas avec des bibliothèques d'apprentissage automatique tels que Scikit-Learn ou Tensorflow. Réaliser des projets personnels, participer à des bootcamps, tenter des hackathons sur Kaggle ou Zindi et contribuer à des projets open-source sont autant de choses que vous pouvez faire pour vous assurer d'avoir l'expérience pratique nécessaire à une carrière dans l'IA.
4.Lancez votre carrière
Si après avoir acquis les compétences nécessaires vous souhaitez faire carrière dans l'IA, sachez que bien plus qu'une bonne école de formation ou de nombreuses certifications, ce qui est le plus vendeur pour trouver un emploi c'est des projets pratiques avérés ou une expérience professionnelle solide dans des domaines connexes de l'IA. Une large palette de métiers très demandés s'offre alors à vous : Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer et MLOps Engineer pour ne citer que ceux là. Visez les postes qui vous correspondent et surtout continuez d'apprendre, car l'IA est un domaine qui évolue très vite.
En suivant ces étapes, vous serez bien placé pour entreprendre une carrière dans l'intelligence artificielle. La route peut être longue et difficile, mais en restant motivé et en travaillant dur, vous y arriverez.