Comment apprendre l’IA : une feuille de route étape par étape

Les travailleurs de nombreux secteurs s’intéressent de plus en plus à la manière d’apprendre l’IA, à mesure que cette technologie évolutive se généralise et devient essentielle à la réussite dans le monde professionnel moderne. Qu’il s’agisse d’automatiser les tâches quotidiennes, de rationaliser les flux de travail ou de générer du contenu marketing pour l’entreprise ou des publications sur les réseaux sociaux, le rôle de l’intelligence artificielle dans notre travail ne cesse de s’étendre.

À RETENIR

• •À mesure que le rôle de l’IA s’accroît, les entreprises proposent des salaires élevés aux spécialistes de l’IA capables d’utiliser cette technologie et de la déployer dans toute l’organisation. (Aller à la section)
• •Parmi les différentes façons d’apprendre l’IA figurent les cours proposés sur des plateformes éducatives et des sites spécialisés dans les technologies, ainsi que les informations disponibles sur les forums et communautés en ligne. (Aller à la section)
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• Comprendre les structures de données et les algorithmes, et posséder des connaissances en mathématiques et en programmation, sont quelques-uns des fondements nécessaires pour apprendre l’IA. (Aller à la section)

Se tenir au courant des évolutions technologiques et savoir les mettre en œuvre dans son travail peut aider à ne pas se laisser distancer. Voici ce qu’il faut savoir sur les différentes approches et stratégies disponibles pour apprendre l’IA et en tirer le meilleur parti au quotidien.

Comment apprendre l’IA

Apprendre l’IA commence par la maîtrise de compétences préalables, comme les mathématiques et la programmation, avant de se concentrer sur l’acquisition de connaissances spécialisées en IA, notamment en se familiarisant avec les principaux outils et packages d’IA et en acquérant une expérience pratique.

1. Maîtriser les compétences préalables

Les mathématiques, les compétences analytiques, l’analyse de données et une compréhension de base de différents langages de programmation comptent parmi les prérequis pour apprendre l’IA. Comprendre les algorithmes d’IA, optimiser les modèles d’IA, et interpréter les données nécessitent des compétences mathématiques et analytiques. La création et l’amélioration de modèles d’IA reposent quant à elles sur une bonne compréhension de langages de programmation comme Python, R ou JavaScript.

2. Développer des compétences spécialisées en IA

Développer des compétences spécialisées en IA nécessite de combiner des connaissances théoriques et une expérience pratique dans des domaines tels que l’apprentissage automatique (ML), l’apprentissage profond, le traitement automatique du langage naturel (NLP), et la vision par ordinateur. Cela commence par l’apprentissage de notions fondamentales comme les algorithmes, les structures de données et les statistiques, puis se poursuit par la maîtrise de frameworks d’IA tels que TensorFlow et Pytorch pour développer et entraîner des modèles. Apprendre la création de prompts est également important, car les prompts constituent les instructions détaillées qui indiquent aux systèmes d’IA comment générer les résultats souhaités.

3. Apprendre les outils et packages d’IA essentiels

Les outils d’IA sont conçus pour prendre en charge un large éventail de tâches de développement de l’IA, comme le traitement des données, la création, l’entraînement et le déploiement de modèles. L’apprentissage profond repose sur des frameworks d’IA tels que TensorFlow et PyTorch, tandis que l’apprentissage automatique s’appuie sur des bibliothèques comme Scikit-learn et Keras. Apprendre à connaître la compatibilité et l’intégration de ces outils est essentiel pour développer efficacement des solutions d’IA.

4. Acquérir une expérience pratique grâce à des projets

L’application des connaissances théoriques à des expériences pratiques renforce les compétences et permet d’en acquérir de nouvelles. Les différentes certifications de spécialisation en IA et les bootcamps proposés en ligne offrent des expériences concrètes et des situations réelles, permettant d’apprendre à la fois la théorie et la pratique grâce à des projets ou à un stage bénévole dans des entreprises à la recherche de spécialistes juniors de l’IA.

5. Se tenir au courant des évolutions et des recherches du secteur

L’IA évolue constamment. Suivre les dernières avancées permet d’être parmi les premiers à mettre en œuvre une stratégie donnée ou à explorer un nouvel outil d’IA. Participer à des conférences et à des webinaires où chercheurs et développeurs partagent les nouvelles tendances et technologies de l’IA peut aider à rester à jour. Des forums en ligne comme ArXiv ou Github permettent également de découvrir les échanges entre développeurs et les publications consacrées aux dernières évolutions de l’IA.

Pourquoi est-il important d’apprendre l’intelligence artificielle ?

L’IA gagne en popularité et de plus en plus de personnes cherchent à apprendre cette technologie évolutive. Il s’agit d’un secteur en pleine croissance, où les entreprises rémunèrent généreusement les personnes possédant les connaissances et les compétences nécessaires à la mise en œuvre et à l’utilisation de l’IA. Les raisons suivantes démontrent l’intérêt d’apprendre l’IA :

• L’IA est un domaine en pleine croissance : Alors que l’IA continue de transformer différents secteurs, la demande de spécialistes augmente. Les offres d’emploi dans l’IA continuent d’augmenter, et rester au fait des dernières tendances et évolutions permet de mieux comprendre comment l’IA peut aider dans les tâches quotidiennes ou au sein de l’organisation.
• Les emplois dans l’IA sont bien rémunérés : Même si de plus en plus de personnes savent utiliser cette technologie, les entreprises proposent des salaires élevés aux spécialistes de l’IA. Ces emplois exigent une expertise technique ainsi que de la créativité et des capacités à résoudre les problèmes, ce qui les rend très recherchés par les entreprises qui s’appuient sur l’IA pour conserver un avantage concurrentiel.
• L’IA est un défi intellectuel : L’IA constitue un défi intellectuel qui repousse les limites de nos capacités cognitives tout en facilitant la vie. Par exemple, les spécialistes de l’IA générative créent des prompts détaillés pour les outils d’IA générative afin de produire des résultats conformes à leur vision, ce qui nécessite généralement plusieurs révisions pour améliorer le résultat.

Les fondamentaux de l’apprentissage de l’IA

L’IA nécessite un esprit critique et une bonne compréhension, des compétences en mathématiques et en programmation, ainsi qu’une expertise des structures de données et des algorithmes. La combinaison des connaissances de ces trois fondements principaux permet d’approfondir son apprentissage de l’IA.

Les mathématiques essentielles à l’IA

Les statistiques et l’algèbre de niveau secondaire sont les mathématiques essentielles utilisées en IA. Dans la plupart des applications d’IA, une bonne compréhension des probabilités, de l’algèbre linéaire et du calcul différentiel et intégral suffit, mais les outils d’analyse prédictive utilisent parfois des techniques mathématiques supplémentaires, comme l’inférence bayésienne.

L’inférence bayésienne sert à mettre régulièrement à jour la probabilité d’une hypothèse une fois de nouvelles données recueillies. Même si les mathématiques sont essentielles à l’IA, la programmation visuelle et les plateformes d’IA low-code ou no-code constituent des évolutions récentes destinées aux non-mathématiciens. Cette évolution de l’IA l’a rendue plus accessible aux non-mathématiciens en s’éloignant des processus mathématiques complexes.

Les compétences en programmation nécessaires à l’IA

Les compétences en programmation liées à l’IA impliquent la maîtrise de langages spécifiques comme Python, un langage couramment utilisé pour programmer l’IA. Pour traiter efficacement les données et créer des modèles d’IA, les développeurs en devenir doivent également comprendre les structures de données, les algorithmes d’IA, et la programmation orientée objet.

Certains spécialistes de l’IA conçoivent, développent et assurent la maintenance des systèmes d’IA de l’entreprise, en s’appuyant sur leurs compétences en apprentissage automatique, en programmation et en analyse de données. Les spécialistes de l’IA occupant des postes à responsabilité doivent posséder des compétences techniques telles que le codage dans différents langages de programmation, la modélisation et l’ingénierie des données, l’analyse des mégadonnées et la connaissance des modèles d’apprentissage automatique.

Structures de données et algorithmes

Les structures de données et les algorithmes sont fondamentaux pour l’IA et l’apprentissage automatique. Ils servent de base au traitement efficace des données, au développement de modèles et à la prise de décision. L’IA et le ML utilisent différentes structures de données, notamment des tableaux, des matrices, des arbres et des tables de hachage, pour organiser et traiter les données dans des tâches comme l’entraînement et la prédiction des modèles. Des algorithmes tels que la descente de gradient, les arbres de décision et les k-moyennes permettent aux modèles de données d’apprendre des schémas, de prendre des décisions et d’améliorer leurs performances. La précision, la vitesse et l’évolutivité des systèmes d’IA et de ML dépendent de la combinaison de structures de données bien conçues et d’algorithmes optimisés.

Stratégies pratiques pour apprendre l’IA

L’IA offre de vastes possibilités d’évolution professionnelle et permet de simplifier les tâches quotidiennes. Il existe plusieurs façons pratiques d’apprendre l’IA, notamment la formation universitaire traditionnelle, les cours et certifications en ligne, ainsi que l’autoformation au moyen de livres et de ressources en ligne. Rejoindre des communautés et des forums consacrés à l’IA peut également fournir des informations utiles.

• Formation universitaire traditionnelle : Les établissements d’enseignement supérieur, notamment Harvard, Stanford et la London Business School, proposent de plus en plus de spécialisations ou de cursus en IA dans les domaines de l’informatique et des technologies de l’information. Les personnes peuvent ensuite préparer un master plus avancé ou suivre des formations certifiantes en ligne pour se spécialiser dans un domaine précis de l’IA.
• Cours et certifications en ligne : Les plateformes de formation en ligne comme Coursera, DataCamp et Udemy proposent des cours et certifications en IA à tous les niveaux afin de développer son expertise, d’approfondir ses connaissances et d’obtenir des certifications. Des entreprises comme Amazon, Google, IBM et Microsoft proposent également des cours d’IA qui permettent d’acquérir des compétences directement auprès des meilleurs experts du secteur dans le monde.
• Autoformation : L’autoformation à l’aide de livres et de ressources en ligne est également possible pour ceux qui souhaitent approfondir leurs connaissances en IA. La majorité des ressources en ligne sont gratuites. Il est possible d’y accéder en lisant des livres gratuits et en regardant sur YouTube des vidéos d’experts du secteur, qui partagent des informations sur les derniers outils, techniques et tendances de l’IA. Les experts du secteur proposent également des cours gratuits à suivre à son propre rythme et les publient sur leurs réseaux sociaux, comme LinkedIn, Instagram et Facebook.
• Participation à des communautés et à des forums : Les communautés d’IA présentes sur les réseaux sociaux et les forums en ligne comme GitHub donnent accès à des développeurs et ingénieurs logiciels qui partagent différentes idées ou solutions sur des sujets ou problèmes spécifiques liés à l’IA. Les membres de ces communautés peuvent échanger entre eux et résoudre des problèmes à l’aide de l’IA.
• Effectuer un stage : Acquérir une expérience pratique en tant que stagiaire peut élargir l’éventail de compétences d’un débutant dans ce domaine. Les entreprises recrutent souvent des spécialistes juniors de l’IA capables de les aider avec leurs systèmes intégrant l’IA, tout en perfectionnant leurs propres compétences. Il s’agit d’une excellente occasion d’évoluer professionnellement tout en acquérant de l’expérience.
• Créer des projets personnels d’IA : Les projets personnels offrent une occasion d’acquérir une expérience pratique. Ils peuvent être simples et concrets — par exemple, créer un outil de suivi des finances reposant sur l’IA, établir une liste de recettes pour la semaine ou concevoir un livre d’histoires aux graphismes éclatants — ou plus avancés, comme générer du code pour créer une application ou un site web.

3 cours et ressources recommandés

Les cours en ligne sont une bonne option pour apprendre l’IA. Bien qu’il en existe beaucoup, nous en recommandons particulièrement trois, proposés par DeepLearning AI, Harvard University et DataCamp.

AI for Everyone, par DeepLearning

L’entreprise de formation technologique DeepLearning propose ce cours destiné aux débutants sur Coursera. Vous apprendrez ce que l’apprentissage automatique peut et ne peut pas faire, acquerrez une compréhension de base de l’apprentissage profond et créerez des projets de flux de travail avec l’IA. Ce cours est disponible avec l’abonnement mensuel Coursera à 49 dollars américains, qui donne accès à tous les supports pédagogiques et fournit un certificat à l’issue de la formation.

Computer Science for Artificial Intelligence, par Harvard

Harvard University propose ce cours edX pour vous donner une compréhension plus approfondie de l’informatique et de la programmation. Vous apprendrez à représenter graphiquement des algorithmes de recherche, comprendrez l’apprentissage automatique et acquerrez des connaissances sur les principes de l’IA. Vous apprendrez également à concevoir des systèmes intelligents et à utiliser l’IA dans des programmes Python. Ce cours est disponible sur edX au prix de 466,20 dollars américains.

AI Foundations for Everyone Specialization, par IBM

IBM propose ce cours Coursera, adapté aux débutants dans le domaine de l’IA. Vous en apprendrez davantage sur l’IA et les applications de l’IA générative, ainsi que sur les bases de l’ingénierie des prompts, et la création de chatbots d’IA no-code. Un abonnement mensuel Coursera à 49 dollars américains donne un accès complet aux supports pédagogiques et à un certificat de fin de formation.

Foire aux questions (FAQ)

En résumé : apprendre l’IA grâce aux fondamentaux, à la pratique et à la mise en application

Commencer une carrière dans le secteur de l’IA ou apprendre le fonctionnement des modèles d’IA nécessite une compréhension de base de ses fondements. Il faut pratiquer pour perfectionner ses compétences en IA, et l’application de ces compétences à des situations concrètes permet de se dépasser et de devenir un meilleur spécialiste de l’IA. Il existe de nombreuses façons d’acquérir les compétences d’un spécialiste de l’IA, dont la majorité est accessible en ligne. L’IA a changé le monde, et posséder des compétences dans ce domaine ne permettra pas seulement d’améliorer les opérations des entreprises : cela optimisera également la vie quotidienne de chacun.

Pour en savoir plus sur la mise en œuvre de l’IA dans votre entreprise, consultez notre article How To Integrate AI Into Your Business.