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Formation Intelligence artificielle : pourquoi et comment devenir expert en IA ?

Quelle est l’évolution de l’IA au fil du temps ?

Depuis les premiers travaux de recherche dans les années 1950, l’Intelligence artificielle a pour but de créer des systèmes informatiques et des machines capables de réaliser des tâches exigeant normalement une intelligence humaine.

Elle vise à développer des algorithmes et des modèles permettant aux machines d’apprendre, de raisonner, de reconnaître des motifs, de prendre des décisions et de résoudre des problèmes de manière autonome.

Après une longue période de stagnation surnommée « hiver de l’IA », l’intérêt pour cette technologie a connu une résurgence majeure au cours des dernières années grâce aux avancées dans le domaine de l’apprentissage automatique. En particulier, l’utilisation des réseaux neurones profonds et du deep learning ont permis l’émergence de nouveaux cas d’usage.

Le machine learning permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de s’améliorer avec l’expérience. C’est ce qui permet à Amazon de recommander des produits, à Gmail de suggérer des réponses aux messages, ou à Spotify de vous conseiller de nouvelles musiques.

De même, le traitement du langage naturel (NLP) est une technique d’IA permettant aux machines de comprendre et d’interagir avec le langage humain. Les chatbots de service client et les assistants vocaux comme Apple Siri reposent sur cette technologie.

Avec l’apparition récente des Larges Modèles de Langage comme OpenAI GPT ou Google PaLM, de nouveaux outils ont vu le jour en 2022 : les IA génératives, telles que ChatGPT ou Bard.

Désormais, l’Intelligence artificielle est capable de générer n’importe quel type de contenu écrit, visuel ou même audio à partir d’un simple prompt entré par l’utilisateur.

C’est une révolution, mais il ne s’agit que d’un début. Dans un futur proche, l’IA servira de cerveau à des robots de forme humanoïde capables d’effectuer toutes sortes de tâches manuelles comme le Tesla Optimus.

À plus long terme, les recherches pourraient mener à la naissance d’une « Intelligence artificielle générale » qui serait équivalente ou même supérieure à l’intelligence humaine…

Il ne fait aucun doute que l’IA va changer le monde et permettre d’automatiser de nombreuses tâches intellectuelles ou manuelles. En contrepartie, beaucoup de métiers risquent de disparaître et plusieurs experts redoutent une vague de chômage sans précédent.

Toutefois, cette technologie va aussi créer des millions de nouveaux emplois. À mesure qu’elle évoluera, de nouveaux cas d’usage apparaîtront et la demande en experts capables de créer, de gérer ou d’appliquer l’Intelligence artificielle va s’accroître.

Afin de profiter de ces nouvelles opportunités professionnelles, suivre une formation en IA est un choix très pertinent pour votre carrière. Voici pour quelles raisons.

Pourquoi suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Selon le Forum Économique Mondial, le nombre d’emplois remplacés par l’IA sera largement surpassé par le nombre d’emplois créés. D’ici 2025, plus de 97 millions de nouveaux postes pourraient voir le jour.

Mieux encore : il s’agirait de rôles « plus adaptés à la nouvelle division du travail entre les humains, les machines et les algorithmes ».

Par conséquent, apprendre à maîtriser l’Intelligence artificielle dès à présent peut être un précieux sésame pour les futurs métiers de l’IA ou pour incorporer la technologie à votre profession actuelle.

La technologie va continuer de s’améliorer au cours des prochaines années, et s’étendre à des secteurs et champs d’application toujours plus diversifiés.

Elle est déjà utilisée dans de nombreuses industries telles que la finance, la médecine, la sécurité ou l’automobile et sera bientôt utilisée dans tous les domaines.

Face à la forte demande, les professionnels de l’IA peuvent bénéficier d’une rémunération élevée. Selon Talent.com, leur salaire médian en France atteint 45 000€ par an et dépasse 70 000€ pour les plus expérimentés.

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Les métiers de l’IA et leurs salaires

L’ingénieur en Intelligence artificielle ou ingénieur IA est un professionnel utilisant les techniques d’IA et de Machine Learning pour développer des systèmes et applications visant à aider les entreprises à gagner en efficacité.

Cet expert se focalise sur le développement d’outils, de systèmes et de processus permettant d’appliquer l’IA à des problèmes du monde réel. Les algorithmes sont entraînés par les données, ce qui les aide à apprendre et à améliorer leurs performances.

Ainsi, un ingénieur IA permet à une organisation de réduire ses coûts, d’accroître sa productivité et ses bénéfices, et à prendre les meilleures décisions stratégiques. Selon Glassdoor, son salaire moyen atteint 40 000 euros en France et 120 000 dollars aux États-Unis.

De son côté, l’ingénieur en Machine Learning ou ML Engineer recherche, conçoit et construit l’IA utilisée pour le machine learning. Il maintient et améliore les systèmes existants, et collabore avec les Data Scientists développant les modèles pour construire les systèmes IA.

Au quotidien, ce professionnel mène des expériences et des tests, effectue des analyses statistiques et développe des systèmes de machine learning. Son salaire dépasse 50 000 euros en France selon Glassdoor, et 125 000 dollars aux États-Unis.

Un autre métier lié à l’IA est celui de Data Engineer. Il se charge de collecter, gérer et convertir les données brutes en informations exploitables pour les data scientists et autres analystes métier. Le salaire moyen est de 115 592 dollars aux États-Unis et 45 000 euros en France d’après Glassdoor.

De même, le Data Scientist utilise les données pour répondre aux questions et résoudre les problèmes d’une entreprise. Il développe des modèles prédictifs utilisés pour prédire les résultats, et peut utiliser les techniques de machine learning. Son salaire médian est de 48 000 euros en France et 126 000 dollars aux États-Unis.

L’ingénieur logiciel ou Software Engineer a lui aussi un rôle à jouer dans l’Intelligence artificielle. Il utilise le code informatique pour créer ou améliorer tout type de programme. Son salaire moyen atteint 55 000 euros en France et 107 000 dollars aux États-Unis.

Selon un rapport de McKinsey, en 2022, 39% des entreprises ont recruté des ingénieurs logiciels et 35% ont employé des Data Engineers pour des postes liés à l’IA.

Enfin, l’Intelligence artificielle sera très bientôt incorporée aux robots et les ingénieurs en robotique feront donc aussi partie des métiers de l’IA.

Ils se chargent de concevoir de nouveaux produits ou d’assembler des prototypes pour les tester, et observent leurs performances. Ce métier combinant l’ingénierie mécanique et électrique avec l’informatique permet de percevoir un salaire dépassant 42 000 euros par an et 100 000 dollars aux États-Unis.

Il ne s’agit là que de quelques exemples de métiers de l’IA. À l’avenir, de nombreuses autres professions vont apparaître comme celle du Prompt Engineer chargé de concevoir les prompts pour obtenir les meilleurs résultats avec un outil comme ChatGPT.

Quel que soit le rôle que vous souhaitez exercer dans le domaine de l’IA, il est essentiel de suivre une formation pour acquérir l’expertise requise.

Comment suivre une formation d’Intelligence artificielle ?

Pour lancer votre carrière dans l’Intelligence artificielle, vous pouvez obtenir une certification professionnelle afin de démontrer votre expertise aux employeurs.

Parmi les certifications IA les plus reconnues à l’heure actuelle, on compte la certification « MIT: Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy », les certificats d’ingénieur, consultant et scientifique IA de l’USAII, ou encore le titre d’Artificial Intelligence Engineer ARTIBA.

Afin d’obtenir un diplôme et d’assimiler toutes les compétences indispensables pour travailler dans l’IA. Vous pouvez choisir DataScientest. Nos formations Machine Learning Engineer, Data Engineer ou Data Scientist vous permettront d’obtenir l’expertise requise pour exercer le métier de vos rêves.

Vous découvrirez notamment les fondamentaux de l’Intelligence artificielle, le machine learning, le traitement naturel du langage (NLP), la vision par ordinateur (Computer Vision), ou encore les enjeux éthiques liés à l’IA.

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by adriano

Définitions

Beautiful Soup : tout savoir sur la bibliothèque Python de Data Scraping

Le web est une véritable mine de données informatiques. Ces données peuvent être exploitées, analysées pour une infinité de cas d’usage et d’applications. On peut les utiliser pour nourrir des systèmes de Machine Learning, d’intelligence artificielle, ou tout simplement pour mettre en lumière des tendances et des phénomènes.

S’il est possible de collecter ces données manuellement afin de constituer de vastes datasets, cette tâche représente un travail de titan. Afin de l’automatiser, on utilise le Web Scraping.

Qu’est-ce que le Web Scraping ?

Le Web Scraping est un processus qui consiste à assembler des informations en provenance d’internet, à l’aide de divers outils et frameworks. Cette définition est très large, et même le fait de copier / coller les paroles d’une chanson peut être considéré comme une forme de Web Scraping.

Toutefois, le terme de Web Scraping désigne généralement un processus impliquant l’automatisation. Les volumes massifs de données sont collectés automatiquement, afin de constituer de vastes datasets.

Certains sites web s’opposent à la collecte de leurs données par des scrapers automatiques. En règle générale, le scraping à des fins éducatives est plus toléré que pour un usage commercial. Il est important de consulter les conditions d’utilisation d’un site avant d’initier un projet.

À quoi sert le Web Scraping ?

Le Web Scraping permet d’agréger des informations plus rapidement qu’avec une collecte manuelle. Il n’est plus nécessaire de passer de longues heures à cliquer, à dérouler l’écran ou à rechercher les données.

Cette méthode se révèle particulièrement utile pour amasser de très larges volumes de données en provenance de sites web régulièrement mis à jour avec du nouveau contenu. Le scraping manuel est une tâche chronophage et rébarbative.

À l’échelle individuelle, le Web Scraping peut se révéler utile pour automatiser certaines tâches. Par exemple, un demandeur d’emploi peut utiliser Python pour automatiser ses recherches d’offres. Quelques lignes de code permettent d’enregistrer automatiquement les nouvelles annonces publiées sur des plateformes comme Indeed ou Monster, afin de ne plus avoir à visiter ces sites web quotidiennement.

Le Web Scraping peut aussi être utilisé pour surveiller des changements de prix, comparer des prix, ou surveiller la concurrence en collectant des sites web en provenance de leurs sites web. Les possibilités sont nombreuses et diverses.

Toutefois, cette méthode se révèle surtout pertinente pour les projets Big Data nécessitant d’immenses volumes de données. Par exemple, l’entreprise ClearView AI a utilisé le Web Scraping sur les réseaux sociaux afin de constituer une immense base de données de photos de profils pour son logiciel de reconnaissance faciale.

Le Web Scraping est presque aussi vieux qu’internet. Alors que le World Wide Web fut lancé en 1989, le World Wide Web Wanderer a été créé quatre ans plus tard. Il s’agit du premier robot web créé par Matthew Gray du MIT. Son objectif était de mesurer la taille du WWW.

Les défis du Web Scraping

Depuis sa création, internet a beaucoup évolué. On y trouve une large variété de types et formats de données, et le web scraping comporte donc plusieurs difficultés.

Le premier défi à relever est celui de la variété. Chaque site web est différent et unique, et nécessite donc un traitement spécifique pour l’extraction d’informations pertinentes.

En outre, les sites web évoluent constamment. Un script de Web Scraping peut donc fonctionner parfaitement la première fois, mais se heurter ensuite à des dysfonctionnements en cas de mise à jour.

Dès que la structure d’un site change, le scraper peut ne plus être capable de naviguer la ” sitemap ” correctement ou de trouver des informations pertinentes. Heureusement, la plupart des changements apportés aux sites web sont minimes et incrémentaux, et un scraper peut donc être mis à jour avec de simples ajustements.

Néanmoins, face à la nature dynamique d’internet, les scrapers nécessitent généralement une maintenance constante. Il est possible d’utiliser l’intégration continue pour lancer périodiquement des tests de scraping et s’assurer que les scripts fonctionnent correctement.

Les APIs en guise d’alternative au Web Scraping

Certains sites web proposent des APIs (interface de programmation d’application) permettant d’accéder à leurs données de manière prédéfinie. Ces interfaces permettent d’accéder aux données directement en utilisant des formats comme JSON et XML, plutôt que de s’en remettre au parsing de HTML.

L’utilisation d’une API est en général un processus plus stable que l’agrégation de données via le Web Scraping. Pour cause, les développeurs créent des APIs conçues pour être consommées par des programmes plutôt que par des yeux humains.

La présentation front-end d’une site web peut souvent changer, mais un tel changement dans le design d’un site web n’affecte pas la structure de son API. Cette structure est généralement plutôt permanente, ce qui en fait une source plus fiable de données.

Néanmoins, les APIs aussi peuvent changer. Les défis liés à la variété et à la durabilité s’appliquent donc aussi bien aux APIs qu’aux sites web. Il est également plus difficile d’inspecter la structure d’une API par soi-même si la documentation fournie n’est pas suffisamment complète.

Qu’est-ce que Beautiful Soup ?

Beautiful Soup est une bibliothèque Python utilisée pour le Web Scraping. Elle permet d’extraire des données en provenance de fichiers XML ou HTML. Cette bibliothèque crée un arbre de parsing à partir du code source de la page, pouvant être utilisé pour extraire les données de manière hiérarchique et lisible.

À l’origine, Beautiful Soup fut introduite en mai 2006 par Leonard Richardson qui continue à contribuer au projet. En outre, le projet est soutenu par Tidelift et son outil de maintenance open-source proposé par abonnement payant.

En plus de ses hautes performances, Beautiful Soup apporte plusieurs avantages. Cet outil permet de parcourir les pages de la même manière qu’un navigateur, et enjolive le code source.

Comment apprendre à utiliser Beautiful Soup et Python ?

Afin d’apprendre à utiliser Beautiful Soup, vous pouvez choisir DataScientest. Leur formation Data Analyst commence avec un module dédié à la programmation en Python, et comporte un module dédié à l’extraction de données textes et au Web Scraping.

Les autres modules de ce cursus couvrent la Dataviz, le Machine Learning, les bases de données Big Data et la Business Intelligence. À l’issue du programme, vous aurez toutes les compétences requises pour exercer le métier de Data Analyst.

Toutes nos formations adoptent une approche Blended Learning combinant coaching individuel sur notre plateforme en ligne et Masterclass. Le programme peut être complété en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif.

À la fin du cursus, vous recevrez un certificat délivré par l’Université Paris la Sorbonne dans le cadre de notre partenariat. Parmi les alumnis, 80% ont trouvé un emploi immédiatement après la formation.

Nos programmes sont éligibles au Compte Personnel de Formation pour le financement. N’attendez plus et découvrez la formation Data Analyst de DataScientest !

Vous savez tout sur Beautiful Soup. Découvrez notre dossier complet sur le langage Python, et notre dossier sur le métier de Data Analyst.

by adriano

Définitions

Qu’est-ce que le data marketing ? Quelle est son importance ?

Avec l’explosion des données clients, notamment des données personnelles, les entreprises cherchent des moyens d’obtenir des informations sur ce qui les entoure. Cela est fait dans le respect de la politique de confidentialité soutenue par le RGPD (règlement général sur la protection des données). Afin d’obtenir une perspective de leur activité sur le marché, elles ont recours à ce que beaucoup ont convenu d’appeler le data marketing : les moyens de connaître et de planifier des actions marketing à travers la mesure et le contrôle des données.

Qu’est-ce que le data marketing ?

Le data marketing est la mesure et l’analyse de toutes les sources d’informations disponibles, y compris sur les réseaux sociaux. Cette approche est ce qui est défini comme étant le data driven marketing. Les entreprises qui l’appliquent peuvent prendre des décisions qui influencent le contrôle et la définition d’une stratégie marketing et commerciale.

On peut dire que le data marketing n’est pas un type de marketing spécifique à l’instar du marketing entrant ou du marketing digital par les moteurs de recherche (SEO, SEM…). Bien que ces types de marketing coexistent, ils sont en grande partie séquentiels. Chacun d’eux fait partie de différentes parties de ce que l’on appelle l’entonnoir de vente marketing.

Les bases de données marketing couvrent tous les composants d’une stratégie marketing. Chacun des éléments d’un plan marketing doit pouvoir être mesurable. De par sa nature même, il est une pièce complémentaire à l’ensemble des actions marketing qu’une entreprise mène. Ainsi, il permet de connaître l’utilisation des données qui affectent l’ensemble de sa stratégie marketing, soutenant son activité passée et présente pour établir de nouvelles campagnes publicitaires.

Que faire des données ?

La chose fondamentale dans le data marketing est que les entreprises peuvent étudier les modèles de comportement, la tendance des utilisateurs et leurs habitudes. Une fois que tout cela a été détecté, elles ont la possibilité de définir clairement les actions à appliquer en marketing.

Pour ce faire, elles ont deux solutions. L’une est manuelle où elles évaluent et supervisent toutes les données avec leur équipe. L’autre est d’utiliser l’intelligence artificielle par le biais d’outils d’apprentissage automatique qui se charge de révéler le moment pour réaliser l’action de communication.

En remontant l’histoire d’au moins une dizaine d’années, les données fondamentales pour exercer le contrôle de l’information et la gestion des données ont commencé à être développées dans le marketing. Cela a permis d’avoir le contrôle de toutes les informations qui affectent une entreprise.

Des données importantes et volumineuses sont collectées par les entreprises à chaque seconde. Il est essentiel de les reconnaître, de les stocker, de les collecter, de les classer et de les exporter. Ces techniques doivent aller de pair pour faciliter la compréhension de tous les processus.

Comment appliquer le data marketing ?

Pour mettre en place le data marketing dans une stratégie marketing, toute entreprise doit connaître les points suivants :

Volume de données. Toutes les données nécessaires sont tirées du Big Data. Il est essentiel de détecter celles qui affectent ou non le business model.
Organisation et hiérarchie. Grâce à un diagramme de flux de travail marketing, on sélection les données. Puis, on les hiérarchise et les organise.
Accès rapide. Il faut disposer d’un processus pour pouvoir consulter immédiatement les données lorsque c’est nécessaire.
Plusieurs sources. Toute entreprise doit disposer de différentes sources de données du Big Data pour pouvoir les intégrer dans sa stratégie marketing.
Procédure de données. Il est important de connaître et de croiser toutes les variables. L’objectif est de pouvoir extraire les informations sans erreur.
Visualisation des données. Les informations doivent donner la possibilité de les représenter sous forme de graphiques ou d’images pour les rendre plus compréhensibles.

En appliquant toutes ces recommandations, une entreprise possède une valeur ajoutée précieuse pour la prise de décision dans sa stratégie marketing. Pour faire simple, il s’agit d’un modèle de gestion intelligent des données.

Quels sont les avantages du data marketing ?

Parmi les avantages, on peut citer les suivants :

Facilite la prise de décision.
Améliore la capacité stratégique d’une entreprise.
Améliore la mesure du risque et la capacité de gestion de l’entreprise.
Aide à comprendre l’entreprise et les clients.
Donne la possibilité de rechercher de nouvelles opportunités d’affaires.
Soutiens la réalisation des objectifs de l’entreprise.

by adriano

Définitions

Data scientist : l’expert du Big Data

L’utilisation quotidienne de services tels que les médias sociaux, la navigation mobile et la numérisation de toutes les transactions font depuis longtemps partie de la vie quotidienne. D’énormes quantités de données en découlent. Non seulement de nouvelles apparaissent chaque jour, mais elles augmentent de façon exponentielle d’année en année.

Les entreprises utilisent ces données au quotidien pour prendre des décisions stratégiques. Le rôle du data scientist est de créer une base de données structurée à partir de ces données brutes. Il y apporte ensuite son analyse et les traite afin qu’elles aient de la valeur et soient utiles (à des fins marketings par exemple).

À première vue, le rôle d’un data scientist semble se résumer à valoriser le Big Data. Cependant, la taille des données et leur caractère hétérogène sont des facteurs qui complexifient ses tâches.

Quelles sont les missions d’un data scientist ?

Le data scientist est un expert du Big Data. Il ne fait pas que collecter des données, mais les traite et les valorise en ce qu’on appelle communément le Smart Data. Pour ce faire, il effectue des analyses avancées via des outils de Business Intelligence (BI) qui s’occupent des processus et des procédures d’analyse commerciale.

Les outils d’analyse de Business Intelligence examinent principalement les données historiques. Les analyses qui sont ainsi réalisées par le data scientist sont non seulement plus avancées sur le plan technologique, mais se concentrent souvent sur la prédiction des tendances. L’analyse prédictive fait partie des analyses avancées faites par cet expert du Big Data. Cela lui permet d’évaluer les effets de certains changements futurs.

Mais avant d’en venir à l’analyse, le data scientist s’assure d’abord qu’il dispose d’une base de données solide. Sans cela, il ne peut apporter des prédictions fiables.

Toutefois, même s’il travaille sur des données brutes, le data scientist n’a pas de difficulté à analyser des données non structurées. En effet, elles le sont généralement au début de leur cycle de vie. Dans ce bric-à-brac d’informations, son travail consiste à extraire uniquement les données pertinentes. Ensuite, il les filtre par ordre d’importance et à les cartographie grâce à des outils de cartographie. Il convertit également l’ensemble de données triées dans le format approprié.

Quelles sont les compétences requises pour devenir data scientist ?

Des connaissances dans des domaines techniques tels que les bases de données ou le génie logiciel sont aussi importants. En effet, le data scientist doit maîtriser des langages de programmation tels que Python ou Java pour développer des algorithmes lui permettant d’utiliser à bon escient les données qui lui sont confiées.

Il doit aussi avoir de solides connaissances dans diverses disciplines. On peut citer les mathématiques et les statistiques. Elles lui permettent de développer des modèles prédictifs qui seront des outils d’aide à la décision. Bien entendu, ses connaissances en mathématiques lui sont utiles pour pouvoir travailler sur des bases de données SQL et NoSQL.

Outre l’aspect académique de ses compétences, le data scientist doit également avoir un esprit analytique. En ce sens, il doit avoir la capacité de réagir de manière rationnelle face à un problème, de faire preuve de logique par rapport à ses décisions.

Quelles formations suivre pour être data scientist expert ?

En France, les cours et formations sur le métier de data scientist se multiplient. Quiconque étudie la science des données acquiert les compétences de base avec lesquelles les données peuvent être scientifiquement traitées et évaluées à des fins commerciales. Il existe également des cours de perfectionnement. Ils s’adressent aux personnes ayant déjà étudié les mathématiques, l’informatique ou les statistiques et qui souhaitent poursuivre leur développement professionnel.

Les grandes écoles françaises comme HEC, INP, IAMD (Telecom Nancy), ENSAE ParisTech et Télécom Paris Tech ont récemment ajouté à leurs formations en ingénierie informatique ou en mathématique des cours à destination des candidats au métier de data scientist. Parallèlement, des centres de formation se développent. Ils apportent des solutions répondant aux attentes des entreprises et des particuliers cherchant à devenir un expert de la data science.

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Quels sont les salaires proposés aux data scientists ?

La science des données est un secteur qui est encore en plein développement. Mais, les métiers qui y sont liés comme celui du data scientist bénéficient d’une excellente notoriété que les salaires attirent de plus en plus de jeunes diplômés et personnes en réorientation professionnelle.

Pour un débutant, il peut espérer un salaire net de 35 000 et 38 000 euros par an. Dès lors qu’il a acquis de l’expérience (4 ans minimum), il peut gagner 10 000 à 15 000 euros de plus. Pour le cas d’un data scientist confirmé et expert, le salaire peut aller jusqu’à 60 000 euros par an.

by adriano

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R ou Python: Comment choisir ?

On me pose souvent la question: pourquoi avoir commencé à apprendre Python plutôt que R?

A la base, je n’ai pas de réponse, si ce n’est le hasard, puisque j’ai commencé à apprendre Python grâce à Codecademy. Et il semblerait que ce soit difficile d’apprendre les deux en parallèle…

Mais les deux s’opposent-ils vraiment? Choisir, c’est renoncer, alors à quoi devons-nous renoncer exactement?

by Marjolaine Baratte