By akademiotoelektronik, 04/10/2022

Comment se former à l'intelligence artificielle

Le dernier numéro

En 2017, l’Association pour l’emploi des cadres a recensé 2 400 offres d’emploi en intelligence artificielle (IA), deux fois plus qu’en 2016. Et tous les recrutements ne passent pas par l’Apec. Face à la difficulté de dénicher ces perles rares, les entreprises cherchent à reconvertir leurs ressources internes. Mais le métier est exigeant et les besoins compliqués à identifier ! Tour d’horizon des formations, selon les profils.

1. Acculturer les cadres

Selon une étude du Boston Consulting Group, un tiers des entreprises ayant lancé des projets en IA ont échoué. "Il y a beaucoup de fantasmes sur ce que peut faire l’intelligence artificielle. Avant de lancer un projet, les cadres dirigeants doivent comprendre ce qu’ils peuvent en tirer d’intéressant", explique Olivier Ezratty. Ingénieur devenu consultant, il assure pour Capgemini Institut des formations de deux jours sur l’IA, pour un coût de 2 400 euros. "Les Usages de l’intelligence artificielle", son ebook très complet, téléchargeable gratuitement, est un bon début à une autoformation. Plus technique, Polytechnique propose aux top managers des "learning expeditions" de un à trois jours, à la rencontre de start-up et d’entreprises industrielles recourant à l’IA.

Sorbonne Université (ex-UPMC) donne accès à un diplôme universitaire (DU), beaucoup plus approfondi, mais toujours généraliste, en 98 heures réparties d’octobre à avril, à raison de deux jours par mois (8 000 euros). La première promotion accueille cette année 17 stagiaires.

Venus pour moitié de l’industrie et de la recherche, pour moitié des services (informatique, banque, assurance), ils ont tous au minimum un bac +5. Comme les ingénieurs, les responsables des ressources humaines ou de la relation clients commencent par deux jours de maths et d’informatique qui ne feront pas d’eux des datascientists, mais leur permettront de connaître les fondements de l’IA. Suivront des cours sur la gestion des données massives, le machine learning, les applications de l’IA par secteur… "Ce sont des experts métiers, confrontés à la collecte, l’analyse et le traitement des données, qui viennent chercher une vision générale de ce que peut leur apporter l’IA", explique Chantal Viger, de Sorbonne Université.

2. Apporter des briques IA aux professions techniques

"Il est difficile pour un salarié de se former à la datascience. C’est un métier très technique, qui demande des compétences poussées en mathématiques et en statistiques. Même reconvertir des data analysts est compliqué. Nous préférons recruter de jeunes diplômés", témoigne David Remaud, le directeur marketing de Dhatim.

En revanche, développeurs, data analysts et product managers de l’éditeur français de logiciels ont été formés à l’utilisation de l’IA dans leur métier. Huit salariés sur trente ont suivi le Mooc (gratuit) de Stanford sur le machine learning, cinquante heures débouchant sur un certificat. L’université Cornell, aux États-Unis, donne elle aussi accès en ligne à un Mooc sur ce sujet.

Un groupement d’écoles d’ingénieurs (Ensta, écoles de l’institut Mines-Télécom) lancera en avril une formation certifiante à l’intelligence artificielle de vingt-cinq jours, sur neuf mois (10 600 euros). Destinée aux ingénieurs et aux informaticiens, elle aborde l’apprentissage profond, les réseaux de neurones, l’apprentissage pour la robotique. L’institut Mines-Télécom propose aussi un certificat du même type dédié à la datascience et une dizaine de formations de spécialisation de deux jours.

3. Une formation certifiante à Polytechnique

Depuis 2015, Polytechnique dispose d’une formation certifiante à la datascience pour profils techniques (statisticiens, programmateurs), de vingt jours (12 000 euros). "L’objectif est de leur donner les clés de compréhension pour interagir avec les spécialistes", explique Larbi Touahir, le directeur de la thématique "digital" en formation continue. À l’automne prochain, deux programmes permettront de découvrir en douze jours le Natural language processing (traitement automatique du langage naturel) et le web marketing.

"Les besoins des entreprises orientent notre offre, et l’analyse de texte est en un", précise Larbi Touahir. Qui fournit à la demande des formations en visual computing et réfléchit à une formation au croisement entre blockchain et IA. Les développeurs, eux, s’initient aux nouveaux outils de l’IA comme la bibliothèque de programmes TensorFlow, de Google. Ou suivent les formations gratuites mises en place par les entreprises qui déploient ces nouveaux outils et souhaitent les rendre incontournables. Microsoft forme par exemple des jeunes avec l’école Simplon et l’institut de Nvidia dédié au deep learning a annoncé en 2017 vouloir former 100 000 développeurs, notamment pour le secteur médical.

4. Entraîner les entraîneurs

Plus les interfaces de l’IA deviennent simples, moins l’utilisateur final a besoin d’être formé. Mais ses tâches évoluent. Un nouveau métier apparaît, celui de coach d’IA. "Il faut que quelqu’un apprenne à la machine à lire les factures et à les placer dans le bon compte", souligne David Remaud. Un travail fait chez l’éditeur de logiciels lorsqu’il le crée, pour « nourrir » l’IA en données, puis par le client lui-même. Une tâche peu technique, mais minutieuse, qui demande tout de même une formation, souvent assurée par l’éditeur. "La machine est autonome à 95 %, mais dans 5 % des cas, il faut que le comptable formé intervienne", poursuit David Remaud. Dans la même idée, Systran, une entreprise de traduction automatique, simplifie ses modèles pour que ses clients puissent "entraîner" eux-mêmes la machine en entrant leurs propres données. Pour créer un moteur de traduction sur un champ lexical pointu, par exemple.