Les x métiers les plus importants de l'intelligence artificielle

Avec l'avènement des avancées technologiques et plus particulièrement de l'intelligence artificielle, les métiers évoluent. Dans le but de s'adapter efficacement aux nouveaux enjeux économiques du marché, les entreprises se voient dans l'obligation d'ajuster leur savoir-faire. Pour cela, le recrutement d'experts dans des compétences ciblées est inévitable. Dans cet article, découvrez le top 5 des métiers de l'intelligence artificielle, les avantages à travailler dans ce domaine en constante évolution, et les différentes voies de formation qui offrent des opportunités de carrière pérenne. 

Le top 5 des métiers de l'Intelligence artificielle

Ingénieur en machine learning : expert de l'apprentissage par l'IA

Le machine learning est un processus par lequel des outils, qui fonctionnent par le biais de l'intelligence artificielle, sont capables d'utiliser des données pour réaliser des tâches. Il s'agit d'éléments fournis par les ingénieurs concepteurs de ces applications. Dans le principe, l'ingénierie en machine learning est une expertise applicable à tous les domaines et secteurs d'activité : numérique, formation, aéronautique, industrie, sécurité, santé ou encore pharmaceutique. 

Ainsi, l'ingénieur en machine learning développe et conçoit des algorithmes d'apprentissage que l'intelligence artificielle va utiliser de manière autonome. Pour cela, il a une connaissance approfondie des langages de programmation, mais également des statistiques, des mathématiques, et de la manipulation de données. Les outils créés sont alors capables de réaliser des résolutions de problèmes complexes et d'apporter des solutions éclairées aux utilisateurs. 

Par exemple, les conceptions des ingénieurs en machine learning sont exploitées dans le domaine de la sécurité dans le but de concevoir des applications de reconnaissance faciale. Ou encore, cette expertise ciblée dans le domaine de l'intelligence artificielle peut être utilisée sur des sites de boutique en ligne afin de développer des propositions de recommandations de produits à chaque profil de clients. Par ailleurs, le marché de l'automobile développe déjà des modèles de voitures équipées d'un module de conduite autonome, une illustration parfaite du machine learning et de toute la puissance de l'intelligence artificielle. 

Data scientist : spécialiste du traitement des données

Au sein d'une entreprise, les décisions stratégiques se basent principalement sur des données prédictives. C'est dans cet écosystème propulsé par les nouvelles technologies que le data scientist, faisant partie de la direction des systèmes d'information, intervient. Cet expert a pour rôle d'exploiter, d'analyser, et d'interpréter des données. Quel que soit le secteur d'activité, l'objectif consiste à permettre aux décisionnaires d'avoir une vision globale de la santé de l'entreprise, de son futur, ainsi que de son environnement économique. 

Dans le cadre de ses missions, le data scientist utilise l'intelligence artificielle afin de traduire plus rapidement des quantités de données, en utilisant ses connaissances en mathématiques et en statistiques. Ces missions peuvent alors être : 

la création d'algorithmes opérationnels pour le traitement des data ; 

l'optimisation des modèles de machines learning existants pour rendre le traitement des données plus puissant et plus fiable ; 

la conception de synthèse de données à destination de l'ensemble des équipes de décisionnaires. 

D'autres types de mission se greffent à ce métier en fonction du secteur d'activité de l'entreprise dans laquelle le data scientist construit sa carrière professionnelle. 

Ingénieur en mégadonnées : professionnel du croisement des données

Le bon fonctionnement d'une organisation ou d'une entreprise passe par la prise en compte des différentes données qui circulent en son sein, qu'il s'agisse d'informations en provenance de l'environnement extérieur, ou des datas collectées en interne. Le rôle de l'ingénieur en mégadonnées consiste alors à analyser l'ensemble de ces informations, et à concevoir des stratégies ou des processus. 

Parmi les compétences indispensables dans l'exercice du métier d'ingénieur en big data, la maîtrise des statistiques, de la gestion des bases de données relationnelles, ou encore de l'intelligence artificielle est incontournable. Ce professionnel du croisement des données est amené à travailler dans des start-up spécialisées en mégadonnées et missionnées pour le compte de grandes entreprises. 

Ingénieur en intelligence artificielle : l'art de reproduire le raisonnement humain 

L'ingénieur en intelligence artificielle conçoit des programmes informatiques performants capables de reproduire des tâches complexes ou de réaliser des raisonnements humains. Les virtuoses du codage, des algorithmes, et des mathématiques peuvent ainsi créer de réels assistants virtuels : chat conversationnel en ligne, application de création de code informatique, outils de génération de contenus, etc. Par ailleurs, les ingénieurs en intelligence artificielle peuvent travailler au sein d'une entreprise spécialisée pour le compte d'autres entités. Le métier peut également être exercé sur le statut d'indépendant. Quel que soit l'environnement professionnel dans lequel vous souhaitez accomplir vos tâches d'ingénieur en intelligence artificielle, certaines compétences et connaissances sont essentielles, telles que : 

une solide maîtrise de la programmation et du codage ; 

des connaissances approfondies en machine learning ; 

des savoir-faire experts dans le traitement du langage naturel ; 

une capacité d'adaptation aiguisée ainsi qu'une curiosité naturelle pour les nouvelles technologies. 

Ingénieur en robotique : concepteur spécialisé dans l'automatisation 

Les ingénieurs en robotique sont des concepteurs, développeurs et programmeurs de machines capables de réaliser des tâches de façon parfaitement autonome. Grâce à leurs compétences accrues en électronique et en mécanique, ces spécialistes peuvent ainsi travailler dans de nombreux domaines industriels tels que l'aéronautique, l'automobile, le nucléaire, la santé, l'agroalimentaire, etc. 

Par ailleurs, l'ingénieur robotique doit également avoir une solide connaissance du fonctionnement de l'intelligence artificielle ainsi que du machine learning afin que les robots qu'ils conçoivent soient rapidement capables de s'adapter à leur environnement. Cette aptitude des robots réalisés par les ingénieurs est particulièrement utile dans des domaines ciblés dans lesquels l'intervention humaine ne suffit pas. Par exemple, un robot chirurgical peut être d'une aide indispensable au cours d'une opération. Ou encore, un robot de sauvetage peut être capable de secourir des rescapés dans des endroits inaccessibles par l'homme. Et, l'exemple le plus répandu dans le domaine industriel est la conception de robot d'automatisation des tâches répétitives dans les différents processus de production et de fabrication. 

Pourquoi choisir le domaine de l'intelligence artificielle ?

Le choix du domaine de l'intelligence artificielle est une évidence dans un contexte économique dans lequel l'IA est désormais inéluctable. Sa présence dans tous les domaines d'activité démontre son utilité dans les missions, tâches, et production, et ce, quel que soit le secteur. Ainsi, non seulement l'intelligence artificielle permet de travailler plus rapidement, mais elle est aussi un vecteur de croissance de la productivité au sein de l'entreprise. 

Par ailleurs, l'automatisation, le traitement des données de masse, ou encore des prises de décision basées sur l'analyse des informations rendent les organisations encore plus performantes sur le marché, sans compter toutes les évolutions technologiques qui soumettent les industriels à adapter leur mode de fonctionnement ainsi que leur prise de décision dans la gestion de l'entreprise. De ce fait, les candidats ayant une formation certifiante en Data Scientist ont toute leur place sur un marché de l'emploi qui leur réserve une carrière pérenne. Il en est de même pour l'ensemble des métiers inhérents à l'intelligence artificielle. 

Où se former en intelligence artificielle ? 

Il existe de nombreux cursus qui vous permettent de vous former en intelligence artificielle. Des formations qui aboutissent sur un niveau de diplôme bac+5 au minimum sont très prisées par les recruteurs sur le marché du travail. Ensuite, en fonction du type de métier que vous souhaitez exercer, des parcours vous permettent de vous professionnaliser dans un domaine particulier. Dans tous les cas, les compétences techniques requises sont quasiment similaires, à savoir : 

la maîtrise des langages de programmation ; 

de solides compétences en mathématiques essentielles pour la création des algorithmes sur lesquels l'intelligence artificielle est basée ; 

des notions avérées en machine learning ; 

ou encore, de bonnes compétences en manipulation de données. 

Outre ses compétences techniques, le savoir-être est également essentiel dans tous les métiers de l'intelligence artificielle. Dans la mesure où vos missions vont évoluer avec la vitesse de progression et de développement de la technologie, vous allez devoir vous informer, vous adapter, et être encore plus performant au fil de votre carrière professionnelle. Par ailleurs, en travaillant au sein d'une équipe ou d'une entreprise, des compétences en communication sont indispensables. En effet, afin de pouvoir analyser les attentes de votre structure, avoir une grande capacité d'écoute est essentiel. Mais aussi, dans vos différentes missions, vous serez amenés à vous exprimer de façon professionnelle et compréhensible par tous. 

Comme nous l'avons vu, vous êtes amené à travailler dans un écosystème en constante évolution, et ce de manière particulièrement rapide. La capacité d'adaptation et la curiosité sont donc des aptitudes personnelles à avoir si vous souhaitez travailler dans le domaine de l'intelligence artificielle. De plus, une excellente capacité d'analyse et de réflexe de résolution de problèmes est requise afin que vous puissiez mener à bien vos différentes missions. 

Enfin, en fonction de vos ambitions professionnelles, une certaine capacité managériale est demandée si, au bout d'un certain nombre d'années d'expérience, vous souhaitez avoir la responsabilité de gérer une équipe d'experts. Dans ce cas, un esprit fédérateur, porteur de projets, et constructif est indispensable. Ces qualités vous seront très utiles pour insuffler du dynamisme et de la motivation dans la réalisation de tous vos projets en équipe, dans le domaine passionnant qu'est celui de l'intelligence artificielle !