Les métiers de l'Intelligence Artificielle (IA) et de la Data
LES MÉTIERS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET DE LA DATA
23 fiches pour tout connaître des métiers de l'IA !
C'est par ici ! Téléchargez le Guide
Développer une triple compétence
L’IA provoque une profonde mutation des métiers et des compétences et constitue une large possibilité d’embauche pour des diplômés hautement qualifiés.
L’Union Européenne s’est lancée dans la course et souhaite devenir un leader mondial des systèmes d’Intelligence Artificielle : marché européen des données uniques d’ici 2030, 4 à 6 milliards d’euros d’investissements pour des infrastructures Cloud sécurisées et respectueuses de l’environnement et des systèmes permettant la réutilisation des données européennes, avec l’objectif d’attirer plus de 20 milliards d’euros d’investissements par an au cours des dix prochaines années.
Le marché du travail prévoit ainsi une forte augmentation de la demande en experts en IA et Data. Et cette demande devrait se poursuivre et s’intensifier avec l’évolution des marchés de l’IA à travers le monde.
Les métiers de l'IA sont très variés et concernent une multitude de secteurs d'activités. aivancity a créé des fiches descriptives des métiers les plus demandés du domaine, accessibles dès la sortie des différents programmes d’aivancity School for Technology, Business & Society, ou après quelques années d'expérience. Vous y trouverez toutes les appellations possibles, une présentation du métier et de ses missions, les implications business et éthiques, les compétences clés ainsi que les tendances et facteurs d’évolution.
Différences entre Data Analyst, Data Scientist, Ingénieur IA et Data Engineer
Comprendre les rôles clés dans le domaine des données
Découvrez les distinctions essentielles entre les métiers de Data Analyst, Data Scientist, Ingénieur en IA et Data Engineer. Comprendre ces rôles spécialisés est crucial dans le domaine de la science des données et de l'intelligence artificielle (IA). Cet article clarifie les différences entre ces métiers et explique leur contribution spécifique à l'écosystème des données.
Data Analyst : Analyse des données pour des insights précieux
- Collecte et nettoyage des données : Les Data Analysts collectent et nettoient les données pour garantir leur intégrité et leur qualité.
- Analyse descriptive : Découvrez les tendances, les modèles et les insights pertinents en utilisant des techniques statistiques avancées.
- Tableaux de bord et visualisation : Créez des tableaux de bord interactifs et des visualisations visuelles pour faciliter la compréhension des données par les parties prenantes.
- Rapports et recommandations : Produisez des rapports détaillés et formulez des recommandations basées sur les analyses effectuées.
Data Scientist : Modélisation avancée pour résoudre des problèmes complexes
- Exploration et préparation des données : Explorez et préparez les données en vue de l'analyse, en identifiant les caractéristiques clés pour les modèles.
- Modélisation et algorithmes : Appliquez des techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour créer des modèles prédictifs et des algorithmes avancés.
- Expérimentation et évaluation : Menez des expérimentations pour tester et évaluer les modèles, afin d'optimiser leur performance.
- Déploiement des modèles : Assurez le déploiement des modèles en production et optimisez leur efficacité pour des résultats concrets.
Ingénieur en IA : Conception et déploiement de systèmes d'IA
- Infrastructure d'IA : Concevez et développez l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge les projets d'IA, en utilisant les dernières technologies et outils.
- Développement de modèles : Collaborez étroitement avec les Data Scientists pour implémenter les modèles d'IA et les intégrer dans les applications.
- Optimisation des performances : Améliorez les performances des modèles d'IA pour garantir leur efficacité et leur évolutivité.
- Maintenance et mise à jour : Assurez la maintenance régulière des systèmes d'IA, effectuez les mises à jour et résolvez les problèmes techniques.
Data Engineer : Gestion des données et construction de pipelines
- Collecte et stockage des données : Collectez et stockez les données à l'aide de technologies appropriées telles que les bases de données et les outils de Big Data.
- Construction de pipelines de données : Créez des pipelines pour transférer, nettoyer et transformer les données brutes en données exploitables pour les équipes d'analyse.
- Optimisation des performances : Optimisez les pipelines de données pour assurer leur efficacité, leur robustesse et leur sécurité.
- Collaboration interdisciplinaire : Collaborez avec les Data Analysts, Data Scientists et Ingénieurs en IA pour répondre aux besoins spécifiques des équipes et des projets.
Dans les métiers de Data Analyst, Data Scientist, Ingénieur IA et Data Engineer, certaines compétences sont plus importantes que d'autres. L'analyse de données, la programmation, les connaissances métier, l'apprentissage automatique et la communication sont des compétences clés, mais leur poids relatif varie en fonction du métier spécifique. En développant ces compétences de manière équilibrée, vous serez en mesure de réussir et de prospérer dans votre carrière dans le domaine de la science des données et de l'IA.
Voici une brève description de chaque compétence
- Analyse de données : Capacité à comprendre et à interpréter les données, à effectuer des analyses statistiques, à identifier des tendances et des modèles.
- Statistiques : Connaissance des concepts statistiques, de l'inférence, de l'estimation, des tests d'hypothèses, de la régression, etc.
- Programmation : Maîtrise d'un ou plusieurs langages de programmation tels que Python, R ou SQL, pour manipuler et traiter les données, automatiser les tâches, développer des modèles et mettre en œuvre des solutions logicielles.
- Visualisation des données : Capacité à représenter visuellement les données de manière claire et informative à l'aide d'outils tels que Matplotlib, Seaborn ou Tableau.
- Base de données : Connaissance des bases de données relationnelles et de la manipulation des données à grande échelle à l'aide de requêtes SQL.
- Connaissance métier : Compréhension approfondie du domaine dans lequel le professionnel exerce, que ce soit la finance, la santé, le marketing, etc.
- Apprentissage automatique : Compréhension des concepts et des techniques d'apprentissage automatique (machine learning), y compris la sélection et le prétraitement des caractéristiques, le choix des modèles, l'entraînement et l'évaluation.
- Ingénierie logicielle : Compétences en développement logiciel pour concevoir, créer et déployer des applications et des systèmes basés sur l'apprentissage automatique.
- Algorithmes IA : Compréhension des algorithmes d'intelligence artificielle, y compris les réseaux de neurones, les algorithmes génétiques, les méthodes de recherche, etc.
- Communication : Capacité à communiquer efficacement les résultats des analyses, des modèles et des solutions aux parties prenantes, à présenter des informations complexes de manière claire et compréhensible.
- ML ops : Connaissance des pratiques et des outils pour gérer, déployer et mettre à l'échelle les modèles d'apprentissage automatique de manière efficace et reproductible.
- Business insights : Compréhension des besoins et des objectifs commerciaux, et capacité à fournir des informations exploitables basées sur l'analyse de données.
- Mathématiques : Connaissance des concepts mathématiques fondamentaux utilisés en statistiques, en apprentissage automatique et en IA, tels que l'algèbre linéaire, le calcul différentiel, les probabilités, etc.
- Data pipelines : Capacité à construire et à gérer des pipelines de données, y compris l'extraction, la transformation et le chargement (ETL) des données pour les rendre disponibles et prêtes à être utilisées dans les modèles d'apprentissage automatique.
Veuillez noter que la répartition des compétences peut varier en fonction des entreprises, des postes spécifiques et des besoins organisationnels. Ce tableau vise à donner une vue d'ensemble des compétences nécessaires, mais il est important de prendre en compte les différences potentielles dans les exigences réelles pour chaque rôle.
