25 juin 2014 | Québec
Un domaine pour les personnes qui aiment comprendre, analyser et construire
L’intelligence artificielle fascine par ce qu’elle permet d’accomplir, mais travailler dans ce domaine ne consiste pas à utiliser simplement des outils d’IA.
Derrière un modèle capable d’effectuer une prédiction, de reconnaître des tendances ou de traiter de l’information se trouvent des données à préparer, des problèmes à analyser, des algorithmes à concevoir, du code à écrire et des résultats à interpréter.
Le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI combine justement la programmation, les bases de données, les statistiques, l’analyse et la visualisation de données, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et le développement d’applications.
Alors, certaines aptitudes peuvent-elles indiquer que ce domaine correspond à votre profil?
Vous aimez résoudre des problèmes
Face à un problème complexe, avez-vous tendance à chercher comment le décomposer en étapes plus simples?
Cette façon de penser occupe une place importante dans l'intelligence artificielle.
Le programme comprend un cours entièrement consacré à une approche structurée de la résolution de problèmes. Les étudiantes et étudiants apprennent notamment à déterminer les données d’entrée et de sortie, à identifier les éléments pertinents, à concevoir des algorithmes et à représenter une logique à l’aide de pseudocodes et d’organigrammes avant de la traduire dans un langage de programmation.
Il ne s’agit donc pas seulement de trouver une réponse, mais de construire une démarche pour y parvenir.
Si les casse-têtes logiques, l’analyse et la recherche de solutions vous stimulent, cette dimension pourrait particulièrement vous convenir.
Vous êtes à l’aise avec les chiffres et les données
Les données occupent une place centrale dans la formation.
Il faut apprendre à les recueillir, les structurer, les nettoyer, les transformer et les analyser afin d’en dégager de l’information utile.
Le programme aborde notamment les statistiques descriptives, les probabilités, l’échantillonnage, les tests d’hypothèses et l’inférence statistique. Il mène ensuite aux analyses prédictives et prescriptives, à la régression, à la classification, à la prévision et à l’exploration de données.
Aimer travailler avec les chiffres ne signifie pas nécessairement effectuer mentalement des calculs complexes. Il s’agit surtout d’être à l’aise avec une démarche quantitative et de vouloir comprendre ce que les données permettent réellement de conclure.
👉 Découvrez également : Analyse de données en intelligence artificielle : comprendre, structurer et interpréter l’information
Vous aimez programmer ou souhaitez apprendre à le faire
Une bonne partie des solutions d’intelligence artificielle repose sur la programmation.
Le plan de cours comprend la programmation orientée objet, le développement Web côté serveur, le développement d’applications ainsi que deux cours de techniques de programmation en science des données. Les étudiantes et étudiants travaillent notamment avec Python et R, et aborderont SQL et NoSQL dans le cadre des bases de données.
La programmation demande de la logique, mais aussi de la patience. Un programme ne fonctionne pas toujours correctement du premier coup. Il faut savoir repérer une erreur, tester une correction et recommencer au besoin.
Cette persévérance peut être aussi importante que l’intérêt initial pour le code.
👉 Découvrez également : Programmation en intelligence artificielle : Python, R et bases de données au cœur de la formation
Vous aimez chercher des tendances dans l’information
Un ensemble de données peut sembler n’être qu’une accumulation de chiffres jusqu’à ce qu’on commence à y chercher des relations, des tendances ou des comportements.
Le programme apprend justement à passer des données brutes à leur interprétation.
Les étudiantes et étudiants découvrent différentes méthodes d’analyse, puis apprennent à représenter l’information à l’aide de graphiques, de cartes et de tableaux de bord. La formation aborde notamment Tableau et Power BI ainsi que l’utilisation de la visualisation pour soutenir la prise de décision.
Cette dimension peut particulièrement convenir aux personnes qui aiment se demander : « Qu’est-ce que ces données essaient de nous apprendre? »
👉 Découvrez également : Visualisation de données et tableaux de bord : transformer les données en informations utiles
Vous êtes curieuse ou curieux de comprendre comment une machine peut apprendre
Comment un système peut-il classer des informations, effectuer une prévision, détecter un objet ou recommander du contenu?
Ces questions sont au cœur de plusieurs apprentissages du programme.
Le cours d’apprentissage automatique couvre notamment l’apprentissage supervisé et non supervisé, la régression, la classification, la segmentation et l’analyse textuelle. Le cours d’apprentissage profond mène aux réseaux neuronaux, à la détection d’objets, au traitement du langage naturel, aux systèmes de recommandation et à d’autres applications.
Il faut toutefois aller au-delà du simple fonctionnement d’un modèle. La formation aborde également sa préparation, son évaluation, ses mesures de performance, sa publication, sa mise à jour et son entretien.
👉 Découvrez également : Apprentissage automatique et apprentissage profond en intelligence artificielle
Vous aimez vérifier plutôt que simplement supposer
En intelligence artificielle, obtenir un résultat ne signifie pas automatiquement qu’il est bon.
Les modèles doivent être testés et évalués.
Le plan de cours aborde notamment la validation croisée, la séparation des données en ensembles d’entraînement, de test et de validation ainsi que différentes mesures permettant d’évaluer les modèles.
La programmation elle-même requiert de valider les résultats, d’utiliser des jeux d’essai et de corriger les algorithmes lorsque le comportement attendu n’est pas obtenu.
Les personnes rigoureuses, qui aiment vérifier leurs conclusions avant de les accepter, peuvent donc trouver dans ce domaine une façon de travailler qui leur convient bien.
Vous aimez relier la technologie à un besoin concret
Créer un modèle sophistiqué n’a que peu d’intérêt s’il ne répond à aucun besoin.
Le plan de formation présente d’ailleurs le spécialiste en intelligence artificielle comme une personne appelée à naviguer entre les langages informatiques et les réalités d’affaires. L’analyse des données sert notamment à produire de l’information susceptible de soutenir les utilisateurs et la prise de décision au sein d’une organisation.
Le projet d’intégration reprend directement cette logique : analyser les besoins d’un client, les documenter, modéliser une application, choisir la technologie, concevoir et développer la solution, la tester, la déployer et la présenter.
Cette dimension peut particulièrement convenir aux personnes qui aiment la technologie, mais qui veulent aussi comprendre concrètement à quoi elle peut servir.
👉 Découvrez également : Intelligence artificielle en entreprise : comment les données soutiennent les décisions stratégiques
Les questions d’éthique vous interpellent
Parce que les systèmes d’intelligence artificielle utilisent des données et peuvent contribuer à différentes décisions, leur utilisation implique également des responsabilités.
Dès le cours consacré à la résolution de problèmes, la formation aborde la gestion éthique de l’information, la sécurité, l’anonymisation et le traitement confidentiel des données.
Les objectifs du programme accordent également une importance particulière à la protection de l’information, à la sécurité des données et à l’utilisation éthique des technologies d’intelligence artificielle.
Si vous avez tendance à vous demander non seulement « Est-ce possible? », mais également « Comment devrait-on le faire de façon responsable? », cette réflexion a toute sa place dans le domaine.
👉 Découvrez également : Éthique, sécurité et protection des données en intelligence artificielle
Vous êtes prête ou prêt à apprendre continuellement
Python, R, SQL, Power BI, apprentissage automatique, réseaux neuronaux, mégadonnées : la diversité des sujets abordés dans la formation illustre bien l’étendue du domaine.
Il n’est donc pas nécessaire de tout connaître avant de commencer une formation. En revanche, la curiosité et la volonté de continuer à apprendre sont particulièrement utiles.
Une technologie ou une méthode peut en remplacer une autre, de nouveaux outils peuvent apparaître et les façons d’utiliser l’intelligence artificielle peuvent évoluer.
Pour une personne qui aime découvrir, expérimenter et approfondir ses connaissances, cette évolution constante peut justement constituer l’un des aspects stimulants du domaine.
Vous appréciez le travail d’équipe
L’intelligence artificielle ne se développe pas nécessairement en solitaire.
Les projets peuvent demander de comprendre les besoins des utilisateurs, de documenter une solution, de présenter des résultats et de collaborer avec d’autres personnes.
Les objectifs du programme mentionnent d’ailleurs explicitement les habiletés en contexte de travail d’équipe et la capacité à communiquer clairement.
Cette dimension se poursuit dans le projet de fin d’études, où les étudiantes et étudiants peuvent mettre en pratique leurs connaissances dans un contexte d’entreprise, collaborer au sein d’une équipe, participer à des réunions et prendre en charge des projets.
L’intelligence artificielle est-elle faite pour vous?
Il n’existe évidemment pas un seul profil pour travailler en intelligence artificielle.
Mais si vous aimez résoudre des problèmes, travailler avec des données, comprendre la logique derrière les technologies, programmer, vérifier vos résultats et chercher comment transformer l’information en solutions concrètes, plusieurs dimensions de ce domaine pourraient correspondre à vos forces.
Le programme de Spécialiste en intelligence artificielle – LEA.E3 du Collège CDI compte 1 380 heures et couvre un parcours allant de la programmation et des bases de données jusqu’aux statistiques, à la science des données, à l’apprentissage automatique et à l’apprentissage profond. Il comprend également un projet de fin d’études de 240 heures pouvant prendre la forme d’un stage en entreprise.
Au fond, avoir le profil pour travailler en intelligence artificielle ne signifie pas déjà maîtriser toutes ces technologies. La curiosité, la logique, la rigueur et l’envie de transformer des données en solutions constituent d’excellents points de départ.
Pour aller plus loin
👉 Intelligence artificielle : comprendre le domaine et ses perspectives
👉 Analyse prédictive et analyse prescriptive : quelle différence?
👉 Apprentissage supervisé et non supervisé : quelle différence?
👉 En savoir plus sur le programme de Spécialiste en cybersécurité - LEA.DV du Collège CDI
