Tout est question de data science: voici les meilleures compétences requises pour exceller en IA

Le big data, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique nous amènent au bord de la disruption technique. Globalement, nous parlons près de 700 000 langues, mais les données sont universellement comprises. Cela permet aux entreprises de comprendre et de réagir à des problèmes complexes. Pour que les systèmes agissent sur ces données, ils devront être formés pour devenir intelligents. La data science est une pierre angulaire de l'IA, et voici les compétences requises pour exceller dans ce domaine.

Les data scientists seront à l'avant-garde de la révolution de l'IA

Les data scientists et les spécialistes de la conversion des données sont très compétents pour convertir ces données en modèles compréhensibles et en interprétation claire. La clé de cette conversion est l’obtention de données dites « propres » (ou clean data). Ces données peuvent être définies comme des éléments d'information sous des formes compréhensibles, telles que des chiffres, des mots, des images, des détails sur des clients, un comportement, etc. Seule, l’IA est impuissante. Des données « propres » sont nécessaires pour construire des algorithmes d'apprentissage automatiques afin de devenir intelligents. Les voitures autonomes, par exemple, devront apprendre à interpréter une situation. Avec l'aide de données « propres » parmi lesquelles des images de circulation et d'intuition humaine, une voiture pourra évaluer un risque potentiel. Par exemple, freiner lorsqu’un enfant traverse la rue ou bien continuer à conduire lorsque les personnes ne font que bavarder sur bord d’un trottoir.

Python, le langage de codage qui ouvre un monde d'opportunités

Certains experts affirment que tout langage de codage est un bon moyen de commencer l'apprentissage automatique. D'autres déclarent que Python est la clé pour les raisons suivantes:

• Python est compact
• Python est facile à lire
• Les codes peuvent être appris et partagés rapidement
• Il est applicable à de nombreux domaines

Par exemple, Pixar utilise Python pour créer des films et Spotify l'utilise comme un outil pour recommander certaines musiques. Nous pouvons en conclure que ce langage n'est pas seulement adapté à l'IA, mais que les chercheurs les plus ambitieux l'utilisent à cette fin. De grandes configurations dans des masses de données peuvent être détectées, ce qui facilite la prise de décision. D'autres spécialistes commencent également à utiliser Python. Les marketeurs, par exemple, peuvent mesurer l'efficacité de leurs campagnes et un nombre croissant d'entreprises proposent des formations Python.

Si vous voulez en savoir plus sur Python, n’hésitez pas à lire aussi: Les 4 meilleurs sites web gratuits pour apprendre Python

Amener la data science encore plus loin ; l'expérience nécessaire pour réussir en IA

Les compétences en data science (ou science des données) sont une nécessité mais une plus grande expérience est nécessaire pour réussir en IA. Les différentes composantes d’un business devront travailler ensemble à ce sujet et il est essentiel que vous puissiez démontrer les compétences suivantes en tant que data scientist:

1. Avoir une capacité d’adaptation et être flexible

Les connaissances et compétences techniques sont requises pour utiliser un système mais si vous voulez exceller en tant que professionnel de l'IA, vous devrez aller plus loin. Une grande expérience, une capacité d’adaptation et la persévérance sont essentielles pour combiner une multitude de données, la connaissance des départements, les algorithmes et la formation aux systèmes.

2. Connaître les principales exigences de l'entreprise

Afin de tirer le meilleur parti de l’IA, il est important que vous compreniez clairement les principales exigences de votre entreprise afin que vous puissiez utiliser vos compétences techniques pour les aider à atteindre leurs objectifs. L'IA peut sembler un outil utile mais sans une mise en œuvre transparente et une bonne utilisation des données, c'est une ressource gaspillée.

3. Posséder de fortes compétences non techniques

Le terme IA n’est pas toujours bien accueilli. Pour beaucoup de personnes, la première réaction c’est la peur de la perte d’emploi de par le fait que la machine remplace de plus en plus l’homme. Lors de la mise en œuvre de l'IA au sein d’une entreprise, une communication forte, cohérente et claire est la clé du succès. Travailler sur des circuits courts, tels qu’agile, avec des équipes interfonctionnelles, est susceptible d’améliorer la compréhension et la productivité.

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