La demande croissante de formation à l’IA en 2024
La demande de formation à l’IA monte en flèche, et ce n’est pas une surprise. Partout, les entreprises s’empressent d’intégrer l intégrer l’IA générative générative dans leurs activités, et elles ont besoin de personnes qui comprennent réellement comment l’utiliser. Plus précisément, les compétences en IA générative, c’est-à-dire les modèles d’IA capables de générer du contenu comme du texte, des images et du code, sont devenues inestimables. Mais il y a un hic : L’IA n’est bonne que dans la mesure où elle reçoit des données. C’est pourquoi l’ingénierie des messages, l’art de concevoir des données efficaces pour guider les réponses de l’IA, est l’un des domaines de compétences qui se développent le plus rapidement à l’heure actuelle.
Les entreprises se rendent compte que sans une formation adaptée, leurs investissements dans l’IA ne porteront pas leurs fruits. Les employés doivent savoir comment affiner ces systèmes pour les rendre vraiment utiles, que ce soit pour automatiser les processus, améliorer l’expérience des clients ou obtenir des informations commerciales plus approfondies. Les fournisseurs de formation, comme O’Reilly, ont signalé une forte augmentation de la demande de cours sur l’IA, en particulier dans ces domaines spécialisés.
Conclusion ? Les entreprises qui investissent aujourd’hui dans la formation continue de leurs équipes auront une longueur d’avance. L’IA évolue rapidement, et ceux qui sauront la maîtriser façonneront l’avenir.
Le défi permanent de la pénurie de talents en matière d’IA
Il existe un écart considérable entre le nombre de postes disponibles dans le domaine de l’IA et les personnes qualifiées pour les occuper. Les entreprises sont confrontées à ce problème depuis des années, mais l’adoption de l’IA, en particulier de l’IA générative, rend le défi encore plus difficile à relever. En réalité, l’IA progresse plus rapidement que le développement des talents. Il ne s’agit plus seulement d’embaucher des data scientists ; les entreprises ont besoin d’ingénieurs capables de déployer l’IA à grande échelle et de l’aligner sur des objectifs commerciaux réels.
Une statistique stupéfiante vient étayer ce point : Les postes d’ingénieurs en IA et en apprentissage automatique ont été multipliés par 27 depuis 2014, selon SignalFire. Cela signifie que la demande est hors norme, et qu’elle ne fait qu’augmenter. Le problème ? La plupart des professionnels n’ont pas les connaissances spécialisées nécessaires pour répondre aux exigences d’aujourd’hui. Les systèmes éducatifs traditionnels ne peuvent pas suivre le rythme de l’IA, laissant les entreprises dans l’obligation de pourvoir les postes avec des candidats sous-qualifiés ou de recycler leur main-d’œuvre existante.
« La solution est claire : les entreprises doivent prendre en main le développement des talents. Les initiatives d’amélioration et de requalification des compétences sont la voie à suivre.
Pourquoi l’embauche basée sur les compétences est l’avenir
L’ancienne méthode de recrutement, qui consistait à examiner les diplômes et les certifications, est en train de disparaître rapidement. Ce qui compte vraiment aujourd’hui, c’est de savoir si une personne est capable de faire le travail, et non de savoir où elle a appris à le faire. L’embauche basée sur les compétences gagne du terrain parce qu’elle se concentre sur ce que les candidats peuvent réellement faire. Dans le domaine de l’IA, où les choses évoluent à une vitesse fulgurante, l’expérience pratique l’emporte toujours sur les connaissances théoriques.
Mike Loukides, vice-président de la stratégie de contenu chez O’Reilly, souligne que le recrutement basé sur les compétences, plutôt que sur les diplômes, est l’un des moyens les plus efficaces de remédier à la pénurie de talents. Et c’est logique. Bon nombre des meilleurs praticiens de l’IA sont autodidactes, apprenant par le biais de bootcamps, de cours en ligne et d’expérimentations pratiques plutôt que par les voies académiques traditionnelles. Les entreprises qui adoptent ce changement découvrent un tout nouveau vivier de talents qui aurait été négligé par le passé.
Cette approche permet également d’accélérer le recrutement et de s’assurer que les employés sont opérationnels. Au lieu d’attendre le candidat parfait possédant le « bon » diplôme, les entreprises peuvent se concentrer sur les personnes qui peuvent démontrer leurs capacités par le biais de projets concrets et d’évaluations basées sur les performances. C’est une manière plus intelligente de constituer une main-d’œuvre prête pour l’IA.
Le problème des fondements de la science des données
La plupart des entreprises ne sont pas aussi avancées qu’elles le pensent dans le domaine de la science des données. Elles sont désireuses d’adopter l’IA générative, mais sans une base solide en science des données, elles construisent sur des bases fragiles. Les modèles d’IA ne font pas de magie ; ils s’appuient sur des données propres et structurées et sur des cadres analytiques solides pour générer des informations significatives.
De nombreuses organisations ont surestimé leurs capacités dans ce domaine. La science des données ne consiste pas simplement à introduire des informations dans un modèle d’IA et à s’attendre à des miracles. Elle nécessite des étapes clés telles que le prétraitement des données, l’analyse statistique et l’ingénierie des caractéristiques pour garantir que les résultats de l’IA sont précis, impartiaux et évolutifs.
Le défi ? De nombreuses entreprises ne disposent pas de l’expertise interne nécessaire pour gérer cette situation. Elles doivent investir dans des outils d’IA ainsi que dans le personnel et les processus appropriés pour les soutenir. Sans une solide colonne vertébrale en science des données, même les initiatives les plus avancées en matière d’IA resteront lettre morte. Les entreprises qui prennent aujourd’hui la science des données au sérieux auront un avantage considérable à mesure que l’IA continuera à façonner d’innombrables industries.
Dernières réflexions
La révolution de l’IA n’est pas à venir, elle est déjà là. Les entreprises qui reconnaissent l’urgence de développer les bonnes compétences, d’embaucher plus intelligemment et de renforcer leurs capacités en matière de données seront en tête du peloton. Agissez maintenant et vous aurez le contrôle. Si vous attendez trop longtemps, vous risquez d’être distancé.
Principaux enseignements
- Augmentation de la demande de formation à l’IA : Les entreprises connaissent une forte augmentation de la demande de formations liées à l’IA, en particulier dans le domaine de l’IA générative et de l’ingénierie rapide, car elles s’efforcent d’intégrer ces technologies dans leurs opérations. Les dirigeants devraient donner la priorité au perfectionnement de la main-d’œuvre pour rester compétitifs et maximiser les investissements dans l’IA.
- Pénuries de talents et écarts de compétences : Le déficit de talents en matière d’IA continue de se creuser, les rôles d’ingénieurs en IA et en apprentissage automatique ayant été multipliés par 27 depuis 2014. Pour y remédier, les entreprises doivent se concentrer sur le développement des talents internes et adopter des pratiques d’embauche basées sur les compétences plutôt que de s’appuyer uniquement sur les qualifications traditionnelles.
- L’évolution vers un recrutement basé sur les compétences : Les entreprises modifient de plus en plus leurs stratégies de recrutement pour donner la priorité aux compétences pratiques en matière d’IA plutôt qu’aux diplômes. Les décideurs devraient investir dans des évaluations et des programmes de formation fondés sur les compétences afin de constituer une main-d’œuvre agile et prête pour l’IA.
- Défis en matière de préparation à la science des données : De nombreuses organisations surestiment leurs capacités en matière de science des données, qui sont essentielles pour un déploiement réussi de l’IA. Les dirigeants devraient investir dans le renforcement de leur infrastructure de données et de leurs capacités analytiques pour s’assurer que les initiatives en matière d’IA produisent des résultats significatifs.
