L’intelligence artificielle, tout le monde en parle, et les géants de la tech ont presque tous leur division dédiée en machine learning et en projets divers relatifs à l’IA (Deepmind, générateur d’image à partir de texte, chatbots semi-intelligents, etc.). L’IA, on la trouve aussi déjà partout, dans nos smartphones, les avatars de certains jeux vidéo, les chatbots ou nos assistants mobiles, et ce n’est sans doute qu’un début : si l’on en croit en effet un rapport de Dell et de l’Institut pour le Futur, 85% des emplois qui seront exercés en 2030 n’existent pas encore aujourd’hui, et parmi ces nouveaux métiers, il y en aura tout un rayon qui ont un lien avec les technologies logicielles de l’IA.
Sans même attendre 2030, le secteur de l’IA offre déjà de nombreux débouchés professionnels, bien au delà de l’image que l’on se fait généralement du développeur génial qui code, grâce à la seule puissance de son cerveau, la machine intelligente de demain. Certes, les développeurs en IA, les data scientists ainsi que les chefs/concepteurs de projets sont la clef de voute de ces technologies, mais bien d’autres métiers gravitent dans ce secteur. Si une partie du travail du dev en IA ressemble beaucoup à ce que fait un développeur « traditionnel », l’ingénieur en charge de la programmation d’un code d’IA doit épauler les concepteurs de projets, qui ont une vision d’ensemble de l’objectif à atteindre, ainsi que les data scientists, dont le rôle est de récolter et d’organiser les données pour que ces dernières « alimentent » correctement l’IA.
Car les IA modernes sont souvent de grosses dévoreuses de données, le machine learning notamment réclamant de traiter une énorme masse de data qui va permettre d’augmenter le niveau de traitement (l’intelligence) de la machine : des dessins toujours plus spectaculaires pour une IA de génération graphique à partir de texte, des discussions toujours plus sophistiquées via un chatbot, des Deepmind de plus en plus imbattables au jeu de Go, etc..
Le champion de Go Lee Sedol en train de perdre sa partie face à l’IA de Google AlphaGo
La data est tellement centrale à vrai dire dans les technologies modernes d’IA que plusieurs métiers lui sont dédiés afin de couvrir tous les champs possibles : on trouve ainsi le data analyste, dont l’objectif est d’analyser des données brutes collectées en masse, le data miner qui sait extraire les données importantes de la masse pour les mettre à disposition d’autres divisions, le data manager qui est aux datas ce que le chef de projet informatique est au code, ou bien encore le data protection officer, qui comme son nom l’indique se donne pour objectif de protéger les données des cyberattaques (mais pas que…).
Outre ces corps de métiers techniques et/ou d’ingénierie, le secteur de l’IA compte aussi des responsables marketing, des consultants, des directeurs de l’innovation, des startuppeurs, des CRM managers, et bien sûr des chargés de recrutement qui auront pour lourde tâche d’embaucher les futurs cerveaux qui pousseront l’IA un cran plus loin vers un futur de S.F. Bref, l’IA regorge littéralement de métiers et de compétences diverses, un foisonnement qui ne devrait pas trop effrayer les jeunes étudiants désireux de rentrer dans l’arène puisqu’il existe déjà des formations pour des master en IA. Des métiers à foison (et bien payés) et stimulants, un secteur de pointe qui n’en est qu’à ses débuts, l’IA devrait continuer à embaucher massivement ces prochaines années.
