Quand votre psy s’appuie sur ChatGPT, que devient la relation thérapeutique ? Une plongée dans les dérives de l’IA en santé mentale, où confiance et vie privée s’effritent.

À Los Angeles, Declan, 31 ans, cherche du soutien psychologique. Depuis plusieurs mois, il échange avec son psy par vidéoconférence. Un jour, un bug perturbe leur séance. Pour stabiliser la connexion, Declan propose de couper la vidéo. Son thérapeute obtempère mais, dans la manœuvre, partage accidentellement son écran. Sur celui-ci, s’affiche une interface de ChatGPT.

ChatGPT derrière le psy… est-ce légal ?

Sous le choc, Declan reste silencieux pendant le reste de la séance. La scène vire presque à l’absurde lorsqu’il devine les suggestions de l’IA et les répète mot pour mot, comme cette phrase tirée d’un manuel : « Ma façon de penser est peut-être trop manichéenne. »

Son psy acquiesce avec enthousiasme, sans comprendre que Declan ne fait que jouer le rôle dicté par ChatGPT. Cette séance, qu’il qualifie ironiquement de « rêve » pour son thérapeute, scelle une rupture.

Lors du rendez-vous suivant, Declan confronte son thérapeute. La discussion, qu’il compare à une rupture amoureuse, dévoile les motivations du professionnel.

En larmes, celui-ci avoue s’être tourné vers ChatGPT parce qu’il se sentait bloqué dans le suivi. Malgré cette confession, le malaise persiste, amplifié par la facture reçue pour cette séance bancale.

Une confiance brisée

Les modèles de langage s’immiscent dans presque tous les secteurs, y compris la santé mentale. Certains patients choisissent même de remplacer leur psy par ChatGPT, séduits par la disponibilité et l’accessibilité.

En revanche, l’usage clandestin de IA par un thérapeute reste peu discuté. Des psys, souvent débordés et menacés par le burn-out, cherchent des béquilles numériques.

Une étude de l’American Psychological Association en 2023 confirme cette pression croissante. Mais rien ne justifie la trahison de confiance, socle de toute relation thérapeutique.

Hope, 25 ans, habitante de la côte Est, illustre cette fracture. En deuil de son chien, elle envoie un message à sa thérapeute.

La réponse, apparemment réconfortante, laisse apparaître un prompt : le texte a été modifié pour paraître « plus humain et sincère ». Interpellée, son psy avoue avoir utilisé ChatGPT, expliquant son manque d’expérience avec les animaux.

Éthique et confidentialité en péril

L’usage de ChatGPT par un psy soulève de sérieux problèmes de confidentialité. Ces outils d’IA grand public ne respectent pas des réglementations strictes comme la loi HIPAA aux États-Unis ou le RGPD en Europe.

Pardis Emami-Naeini, professeure adjointe à l’université Duke, avertit que ChatGPT peut stocker ou déduire des données sensibles, même sans identifiants explicites. Un simple détail dans un e-mail ou une transcription suffit parfois à identifier un patient ou à révéler des aspects intimes de sa vie.

Certes, des études confirment l’ambivalence de ce recours. Une recherche publiée en 2025 dans PLOS Mental Health montre que les réponses générées par ChatGPT sont jugées aussi pertinentes, voire plus conformes aux bonnes pratiques, que celles de thérapeutes humains. Mais dès que l’IA se dévoile, tout bascule.

Une étude de Cornell en 2023 souligne que les messages générés par l’IA favorisent la coopération uniquement si leur origine reste cachée. Selon Adrian Aguilera, psychologue clinicien à l’Université de Californie à Berkeley, la seule voie possible passe par la transparence. 

Les psys devraient expliquer clairement quand et pourquoi ils utilisent ChatGPT, en précisant le rôle et les limites de l’IA.

Cet article Il grille son psy en train d’utiliser ChatGPT : pétage de plomb en pleine thérapie a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Au travail, l’IA sera l’éternelle parfaite assistante. Pas de promotion pour la machine !

Traitement de données, codage, calculs… on lui délègue les tâches jugées ingrates et répétitives. Bien que les mastodontes de la tech cherchent à atteindre un modèle plus abouti, toujours plus proche de l’humain, sachez qu’elle n’est pas encore prête à vous remplacer. Ce qui lui manque, c’est… le jugement humain.

L’IA, meilleure alliée pour booster le travail

Les modèles génératifs produisent des textes simples ou des visuels en quelques secondes. Elle peut générer des descriptions de produits ou des publications pour les réseaux sociaux.

Dans le traitement de données, l’IA trie d’immenses volumes d’informations, surpassant largement les capacités humaines en matière de vitesse. Le Fonds Monétaire International (FMI) estime que 40 % des emplois mondiaux sont exposés à l’IA. Toutefois, cette exposition ne signifie pas nécessairement un remplacement.

Au contraire, l’IA agit comme un levier, augmentant la productivité au travail. Par exemple, les développeurs de logiciels — dont la demande devrait croître de 17,9 % d’ici 2033 selon le Bureau of Labor Statistics (BLS) — s’appuient sur l’IA pour coder plus rapidement. Toutefois, leur expertise reste indispensable pour valider et affiner les résultats.

L’IA n’est pas infaillible. Dans le milieu académique, l’œil pointilleux des enseignants remarque qu’un travail rédigé par une IA manque souvent de précision ou de cohérence.

Les étudiants utilisant ces outils doivent donc ajuster les contenus pour les rendre clairs, pertinents et exacts.

Une vitesse d’apprentissage qui trébuche encore

L’IA peine encore dans les domaines exigeant une réelle compréhension contextuelle. De nombreuses entreprises déploient des algorithmes pour analyser des centaines de CV, sélectionnant rapidement les candidats les plus prometteurs.

Mais ces systèmes, bien que puissants, peuvent reproduire certains biais. Le favoritisme envers certains profils démographiques persiste, exposant ainsi les employeurs à des risques juridiques.

L’IA peine à garantir une équité parfaite, contrairement à un recruteur humain formé à détecter ces écueils.

Dans le domaine juridique aussi, les lacunes de l’IA se manifestent. Un cas notable, rapporté par Business Insider, concerne l’affaire Michael Cohen en 2023.

Cet ancien conseiller de Donald Trump a soumis au tribunal des mémoires générés par IA, truffés d’erreurs factuelles. Selon le professeur Mark Bartholomew, les tribunaux commencent à sanctionner certains usages, car les algorithmes manquent de la rigueur nécessaire pour des argumentations.

Comparée à un avocat humain, capable d’interpréter contextes et subtilités, l’IA reste un outil d’appoint – rien de plus. Il serait illusoire de nier l’impact de l’IA sur le marché du travail. La machine remplace surtout les tâches répétitives, ciblant en priorité les profils les plus juniors… notamment les stagiaires.

L’IA progresse à pas de géant, certes… mais elle reste encore à des milliers de kilomètres de vous voler votre travail.

Cet article Oui, l’IA devient meilleure chaque jour. Non, elle ne va pas voler votre travail a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Certes, l’IA maîtrise les techniques, mais elle ne possède ni les qualités humaines ni les soft skills indispensables pour la vie en entreprise.

L’expansion de l’IA, des chaînes de montage automatisées aux outils conversationnels comme ChatGPT, est incontestable. Ces algorithmes surpassent souvent les humains dans les tâches techniques, comme l’analyse de données complexes et les diagnostics médicaux pointus. Pourtant, jamais une machine ne pourra reproduire les qualités humaines fondamentales telles que l’empathie, la communication ou la capacité à collaborer.

Soft skills, un atout pour se démarquer de l’IA

Les compétences techniques sont souvent mesurables et de plus en plus automatisables. À contrario, les qualités humaines transférables, comme la capacité à collaborer dans l’entreprise ou à s’adapter aux changements, sont authentiques.

Madeline Mann, stratège en ressources humaines, illustre bien cette réalité à travers l’exemple des médecins. « Ceux qui marquent les esprits ne sont pas forcément les plus diplômés, mais ceux qui excellent dans l’empathie et la relation patient. »

Des études, notamment celle publiée par Heliyon en 2023, confirment cette tendance. Plus de 40 % des compétences recherchées par les employeurs, y compris dans les secteurs techniques, relèvent de ces qualités humaines. 

À savoir, la pensée critique ou la résolution de problèmes, des domaines dans lesquels l’IA reste largement défaillante.

Des qualités irremplaçables pour la vie en entreprise

Lors d’un entretien d’embauche, il ne suffit pas de lister des réalisations techniques. Les candidats qui se démarquent sont ceux capables de démontrer leur processus de réflexion, leur aptitude à mobiliser une équipe.

La flexibilité ou la communication influencent fortement la perception des recruteurs. Madeline Mann le résume ainsi : « Les compétences techniques vous font entrer, mais les compétences générales vous font avancer. »

Il en va de même pour la construction de relations authentiques. L’IA est incapable de créer des liens humains ou de percevoir les nuances émotionnelles.

La machine ne peut rivaliser avec ces qualités et la capacité des individus à instaurer une véritable communauté sociale en entreprise.

Le réseautage, par exemple, joue un rôle clé dans l’évolution professionnelle et la satisfaction au travail. Les employés qui cultivent des relations solides et démontrent une intelligence émotionnelle deviennent souvent indispensables.

Un autre avantage humain face à l’IA réside dans la compétence à inspirer confiance, à comprendre les dynamiques d’équipe et à fédérer. Les entreprises, selon le rapport LinkedIn 2025, accordent autant – voire plus – d’importance aux qualités générales qu’aux compétences techniques.

La communication figure d’ailleurs en tête des compétences humaines les plus recherchées en 2024.

Cet article Humain vs IA : ces qualités sont plus importantes que jamais en entreprise a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Un rapport de l’ONU alerte que les emplois féminins sont nettement plus menacés par l’automatisation. Ainsi, certains postes pourraient disparaître en grande partie, ce qui ne fera qu’exacerber encore plus des inégalités déjà bien installées.

L’IA générative a bouleversé rapidement de nombreux secteurs professionnels grâce à l’automatisation des tâches autrefois réalisées par des humains. Si cette révolution technologique promet des gains d’efficacité, elle suscite également des inquiétudes quant à son impact sur l’emploi. Selon l’ONU, les emplois féminins, notamment dans l’administratif, sont bien plus exposés à l’automatisation, ce qui menace d’aggraver les inégalités déjà existantes.

Pourquoi les femmes pourraient-elles être les premières victimes de l’automatisation par l’IA ?

Encore une fois, les impacts de l’intelligence artificielle générative sont assez préoccupants.

Cette étude, réalisée en collaboration avec l’Institut national de recherche polonais révèle que l’automatisation des tâches via l’IA n’affecte pas tout le monde de manière égale.

Elle montre que les femmes situées dans les pays à revenus élevés sont confrontées à un risque trois fois plus élevé que les hommes.

Plus précisément, 9,6 % des emplois occupés par des femmes pourraient être profondément modifiés ou supprimés. En revanche, le chiffre est seulement de 3,5 % pour les hommes.

Cette différence s’explique en grande partie par la répartition genrée des métiers.

Parmi les fonctions les plus vulnérables à l’automatisation on peut citer celles liées au soutien administratif, aux bureaux ou au secrétariat.

Notons que ce sont des postes qui sont majoritairement occupés par des femmes.

L’IA générative est désormais capable de réaliser une grande partie des tâches de saisie, de rédaction ou de gestion documentaire. À l’échelle mondiale, cela concerne près d’un quart des emplois.

Dans certains pays, ce chiffre atteint même 34 %, ce qui laisse présager une transformation profonde du marché du travail.

Une inégalité… mais pas une fatalité !

Le tableau est peut-être alarmant, mais les auteurs de ce rapport cherchent à ouvrir un dialogue sur les réponses politiques à apporter.

D’ailleurs, ils trouvent que les inégalités actuelles ne sont pas une fatalité. En effet, il est toujours possible de modifier la répartition des métiers.

Ils conseillent de se tourner vers l’orientation professionnelle, la reconversion ou encore l’investissement dans les compétences.

L’étude invite également les gouvernements et les partenaires sociaux à anticiper cette transition et à protéger les populations les plus exposées.

Le rapport souligne même que l’automatisation ne signifie pas la disparition des métiers, mais leur évolution.

L’intervention humaine reste indispensable dans de nombreuses fonctions, même si elles sont largement assistées par l’IA. Ce sont les contours mêmes des métiers qui changent.

D’ailleurs, d’autres secteurs comme les médias, la finance ou le développement logiciel sont également concernés. La seule différence, c’est que l’impact est moins marqué du point de vue du genre.

Alors, qu’en pensez-vous ? Est-ce qu’il y a d’autres solutions pour éviter que les femmes se retrouvent en première ligne face à cette transformation ?

Cet article L’IA est un grave danger pour les femmes : cette étude explique pourquoi a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Vous êtes inquiet de ce que vont devenir les salariés à cause de l’essor de l’IA ? Et bien, le CEO de Google Sundar Pichai vous rassure. Cette technologie ne représente pas une menace. Pas pour l’emploi au sein de son  entreprise en tout cas.

Sundar Pichai, également PDG d’Alphabet, maison mère de Google, a récemment pris la parole pour répondre aux inquiétudes croissantes concernant l’impact de l’IA sur l’emploi. Dans une interview accordée à Bloomberg, il a tenu à nuancer les discours alarmistes.

Selon lui, l’IA ne doit pas être perçue comme une menace. Il la considère plutôt comme un levier de croissance susceptible d’élargir les effectifs d’Alphabet plutôt que de les réduire.

Pourquoi Alphabet a licencié des milliers de personnes alors ?

Alphabet a, en effet, connu plusieurs vagues de licenciements importants au cours des dernières années. Notamment la suppression de 12 000 postes en janvier 2023, suivie de près d’un millier de départs supplémentaires en 2024. 

De nouvelles coupes sont même attendues en 2025. Bon, la société mère de Google n’est pas la seule à avoir procédé à des restructurations. D’autres géants de la tech, comme Microsoft l’ont aussi fait. Cette dernière ayant récemment annoncé 7 000 suppressions de postes.

Malgré cette réalité, Sundar Pichai reste confiant quant à l’impact que l’IA pourrait avoir sur le travail. Il estime que la technologie permettrait de déléguer certaines tâches répétitives ou chronophages à des systèmes automatisés. Cela libérera les employés pour des missions plus créatives et stratégiques.

« Je m’attends à ce que notre phase d’ingénierie actuelle se poursuive jusqu’à l’an prochain, car elle nous permet d’en faire davantage », a-t-il expliqué. Et ce, tout en évoquant le potentiel de l’IA comme un “accélérateur” de développement. 

Faut quand même garder les pieds sur terre, Google !

Malgré l’optimisme affiché, le PDG d’Alphabet reste lucide. Ce n’est quand même pas pour rien si plusieurs acteurs mettent en garde contre la menace de l’IA.

Tenez, Dario Amodei, PDG d’Anthropic, par exemple. Il redoute que l’IA ne remplace d’ici cinq ans jusqu’à 50 % des emplois de cols blancs débutants. Il l’a déclaré récemment.

Interrogé sur ces récentes déclarations, Pichai a reconnu la légitimité de ces préoccupations. Mais il a tout de même appelé à une discussion ouverte. « Je respecte ce point de vue… Il est important d’exprimer ses inquiétudes et d’en débattre », a-t-il déclaré.

Le dirigeant d’Alphabet a par ailleurs souligné que de nombreuses pistes restent à explorer dans le domaine de l’IA. Tant au niveau des projets en cours que des expérimentations plus récentes. 

« Il existe toujours des courbes d’évolution technologique susceptibles de mener à des plateaux temporaires », a-t-il précisé. Quant à savoir si nous sommes déjà sur le chemin menant à une intelligence artificielle générale (IAG), il reste prudent : « Je ne pense pas que quiconque puisse l’affirmer avec certitude. »

Et vous, êtes-vous rassuré par le discours de Sundar Pichai ? Pensez-vous que l’IA va bientôt voler votre travail ? Laissez-nous vos impressions en commentaire !

Cet article Non, l’IA ne va pas voler votre job ! Le CEO de Google redonne de l’espoir a été publié sur LEBIGDATA.FR.

À une époque où l’innovation technologique est à son apogée, l’ingénieur en intelligence artificielle ou AI Engineer se trouve au cœur de cette révolution. Derrière chaque prouesse technique, derrière chaque avancée majeure, se trouve un expert capable de modeler, de comprendre et de diriger les machines vers des performances inégalées.

L’intelligence artificielle est aujourd’hui un terme que l’on entend partout. Des voitures autonomes aux assistants vocaux, elle façonne notre quotidien, et promet de révolutionner davantage notre avenir. Au centre de ces innovations, l’AI Engineer, maître d’orchestre de cette danse entre l’homme et la machine. Mais qui est-il vraiment ? Quels sont ses rôles, ses défis et son importance dans l’écosystème technologique actuel ? Focus sur le métier d’ingénieur en intelligence artificielle.

En quoi consiste le métier d’AI Engineer ?

L’AI Engineer est un expert en technologie spécialisé dans la conception, le développement et l’implémentation de systèmes qui simulent ou amplifient les capacités cognitives humaines.

Ce professionnel cherche à créer des machines capables d’effectuer des tâches qui, jusqu’à récemment, nécessitent l’intelligence humaine. Pour ce faire, il doit ainsi s’appuyer sur une connaissance approfondie des algorithmes, des mathématiques, de la programmation et des sciences des données.

Ces tâches peuvent aller de la reconnaissance vocale et visuelle à la prise de décision en passant par la prédiction et l’analyse. Au-delà de la simple maîtrise technique, l’AI Engineer doit posséder une vision stratégique pour anticiper les impacts sociétaux, économiques et éthiques des solutions qu’il conçoit.

Dans un monde de plus en plus axé sur la digitalisation, il joue un rôle central en bridant le fossé entre les possibilités technologiques et les besoins réels de la société.

Quelles sont ses compétences ?

Les missions et les compétences d’un AI Engineer sont multiples. Elles peuvent également varier en fonction des entreprises et de la fonction que l’expert souhaite exercer.

Profil et responsabilités

L’ingénieur en intelligence artificielle endosse les casquettes de chercheur et d’informaticien. Sa mission principale consiste à développer des programmes informatiques doués d’une capacité à « réfléchir », afin d’exécuter des tâches jusque-là réservées à l’homme.

Avant de se lancer dans la conception, il se penche sur la compréhension du cerveau humain face à une problématique donnée. Fort de ces observations, il s’attelle à l’élaboration de programmes informatiques innovants, capables de traiter des données jusqu’alors inexploitées par les systèmes conventionnels.

Applications et technologies

L’étendue des applications de l’intelligence artificielle est vaste, touchant entre autres au traitement d’images, à la bio-informatique, aux analyses prédictives, ou encore à la robotique. Pour ce faire, l’AI Engineer se doit de maîtriser une panoplie de technologies, comme le Web Crawling, la Data Science ou encore le Machine Learning et le Deep Learning.

Aujourd’hui, l’IA s’est déjà intégrée dans notre quotidien (reconnaissance faciale sur smartphones, assistants virtuels, etc.) et dans le monde professionnel (chatbots, maintenance prédictive). Avec l’avènement du big data et l’évolution exponentielle des performances informatiques et algorithmiques, l’avenir s’annonce radieux pour l’IA.

Statista, un site spécialisé dans les études de marché, prévoit une montée en puissance de l’IA, notamment dans des domaines tels que la reconnaissance d’images, l’optimisation financière via algorithmes, ou le traitement de données médicales.

Environnement professionnel et compétences

L’IA Engineer trouve généralement sa place au sein de SSII, de sociétés spécialisées en informatique, ou d’entreprises. Par ailleurs, il peut aussi opérer dans des secteurs comme l’armement, la production industrielle ou la sécurité.

Si les compétences techniques pointues demeurent un prérequis essentiel pour ce métier, les qualités relationnelles et l’esprit d’équipe sont tout aussi cruciaux. La recherche en IA est, en effet, une aventure collective impliquant des profils diversifiés (statisticiens, linguistes, ergonomes, etc.).

Pour mener à bien ses projets, l’ingénieur en Intelligence Artificielle doit savoir écouter, collaborer et tirer le meilleur parti de chaque expertise. De surcroît, la nature évolutive du domaine implique une formation continue, permettant à ces professionnels de rester à la pointe des technologies et des pratiques.

Quelles études et formation suivre pour devenir AI Engineer ?

Pour aspirer au métier d’AI Engineer, une solide base académique est nécessaire. Typiquement, une licence dans des domaines suivants :

• les mathématiques ;
• l’informatique ;
• la combinaison des deux (maths-informatique).

Ces parcours constituent en général le socle initial.

La suite du parcours académique s’oriente généralement vers un master, un diplôme d’ingénieur, voire pour certains, un mastère spécialisé ou un doctorat ayant pour focalisation l’IA.

À titre d’illustration, au niveau bac + 5, plusieurs formations sont disponibles : des Masters en informatique avec des parcours spécifiques en intelligence artificielle proposés par des universités telles que Paris Descartes, Lyon, ou l’Université d’Artois.

Pour ceux qui penchent plus vers les mathématiques, des parcours comme « intelligence artificielle et reconnaissance des formes » sont dispensés par l’Université de Toulouse. Les écoles prestigieuses offrent également des programmes adaptés, comme le Graduate degree en « artificial intelligence and advanced visual computing » de Polytechnique. Sinon, il est aussi possible de choisir le MBA en management de l’Intelligence Artificielle à l’Institut Léonard de Vinci.

Des écoles d’ingénieurs, comme ENSTA Bretagne, Grenoble INP Ensimag, ESILV, Isep, Epita, l’École centrale de Lille et l’UTC, proposent des diplômes avec une spécialisation en IA.

Au niveau bac + 6, les Mastères spécialisés font leur apparition. On retrouve par exemple le MS en « Big data » à Grenoble INP Ensimag, le MS en IA à Télécom Paris, ou encore le MS « Expert en sciences des données » à l’Insa Rouen Normandie.

Quel salaire pour un AI Engineer ?

Le salaire d’un AI Engineer varie selon son expérience, son emplacement et la taille de l’entreprise.

En France

• Débutant (0-3 ans) : 45 000 – 65 000 €/an
• Confirmé (3-5 ans) : 65 000 – 90 000 €/an
• Senior (+5 ans) : 90 000 – 150 000 €/an

À l’international

• Royaume-Uni (Londres) : 70 000 – 130 000 £/an
• USA (Silicon Valley) : 120 000 – 200 000 $/an
• Canada (Toronto, Montréal) : 80 000 – 150 000 $/an

La route pour accéder à cette profession implique une formation solide. Généralement, des études en informatique, mathématiques, statistiques ou génie électrique sont préconisées. Si un diplôme de niveau Master est souvent privilégié par les employeurs, un Bachelor couplé à une expérience significative peut aussi ouvrir des portes.

Pour ceux qui souhaitent se spécialiser davantage, des programmes dédiés à l’Intelligence Artificielle sont proposés par de grandes écoles et universités. Par exemple, le Master en Intelligence Artificielle et Science des Données de l’Université Paris-Saclay ou le certificat professionnel de l’Université Paris-Dauphine.

Les MOOCs, tels que le cours « Deep Learning » de l’Université de Montréal disponible sur Coursera, offrent également une opportunité de se perfectionner dans ce domaine en constante évolution.

Perspectives d’évolution professionnelle d’un AI Engineer

Le métier d’AI Engineer est riche en opportunités d’évolution, touchant à la fois à la gestion, à la recherche, à l’enseignement et au conseil.

Chef de projet Intelligence Artificielle 

Après quelques années d’expérience, l’ingénieur IA peut prétendre au rôle de chef de projet. Cette position l’amène à gérer des équipes multidisciplinaires, à piloter des projets d’envergure et à être le garant des livrables en termes de qualité et d’efficacité. C’est une transition naturelle pour ceux qui souhaitent combiner expertise technique avec des compétences managériales.

Directeur technique Intelligence Artificielle 

Pour l’AI Engineer ayant accumulé une solide expertise et montré une aptitude à la stratégie, le poste de directeur technique est une évolution logique. Il aura alors la responsabilité de définir la direction technologique, supervisant une large équipe d’experts et assurant la liaison entre la vision stratégique de l’entreprise et sa concrétisation technique.

Directeur de la recherche et développement Intelligence Artificielle 

Ceux qui ont une passion pour l’innovation et le désir de repousser les frontières de ce que l’IA peut réaliser peuvent aspirer à devenir directeur de R&D. Dans ce rôle, ils supervisent des projets de recherche, exploreront de nouvelles méthodologies et technologies et s’assureront que leur organisation reste à la pointe de l’innovation.

Professeur dans le domaine de l’Intelligence Artificielle 

L’ingénieur Intelligence Artificielle avec une inclinaison pour le partage de connaissances et la formation pourrait envisager une carrière académique. Devenir professeur dans le domaine permet non seulement de former la prochaine génération d’experts en Intelligence Artificielle, mais aussi de mener des recherches et de contribuer à la littérature scientifique.

Consultant en Intelligence Artificielle 

Grâce à son expertise, l’AI Engineer peut également devenir consultant, offrant des conseils stratégiques et techniques à diverses entreprises. Que ce soit pour aider à la mise en œuvre de solutions d’IA, auditer des systèmes existants ou fournir des insights sur les tendances émergentes, le consultant joue un rôle clé en aidant les organisations à naviguer dans le paysage en constante évolution de l’Intelligence Artificielle.

Ainsi, les trajectoires possibles pour un ingénieur en Intelligence Artificielle sont variées et prometteuses. Cela offre ainsi de nombreuses voies pour ceux qui désirent exploiter pleinement leur expertise dans ce domaine dynamique.

Cet article AI Engineer : tout savoir sur ce métier a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’ingénieur IA construit des systèmes, le data scientist déchiffre l’âme des données. Ces métiers, si différents, s’entrelacent pour donner vie à l’IA.

L’intelligence artificielle (IA) gagne en popularité, notamment auprès des entreprises. Et avec cette technologie, deux métiers se démarquent : l’ingénieur IA et le data scientist tiennent les rênes. Longtemps confondues, leurs missions dessinent des chemins bien différents. Décortiquons ce qui les rend uniques et indispensables.

L’architecte des systèmes vivants et l’explorateur des chiffres

L’ingénieur IA concrétise les idées, transforme un modèle d’apprentissage automatique en une application qui pense. Son rôle consiste à déployer des systèmes qui fonctionnent en temps réel, à l’instar d’un assistant vocal ou d’un chatbot.

Cet expert jongle avec Python, TensorFlow ou encore Kubernetes pour optimiser la latence et garantir la scalabilité. Souvent proche des équipes DevOps, il construit des ponts entre le code et le monde réel. Son terrain, c’est le cloud, les API et parfois des langages comme C++ pour aller plus loin.

Contrairement à l’ingénieur IA, le data scientist, lui, creuse dans les données brutes. Ce dernier les collecte, les nettoie et les analyse pour en tirer du sens. Avec des outils tels que pandas ou SQL, il prédit des tendances. Par exemple, pour déterminer ce que les clients achètent sur une période donnée.

Ce professionnel peaufine les hyperparamètres d’un modèle et teste des hypothèses. En outre, il traduit ses trouvailles en graphiques clairs. Entre statistique et flair, il éclaire les décisions stratégiques avec une précision chirurgicale. Ainsi, son quotidien oscille entre statistiques et intuition. Un pied dans les chiffres et l’autre dans la stratégie.

Ingénieur IA vs data analyst, points communs et frontières

Les deux métiers partagent une base solide.  La programmation, surtout en Python, les réunit, tout comme une compréhension des modèles ML. Ils résolvent des problèmes complexes, que ce soit pour affiner un algorithme ou déployer une application. Mais, leurs chemins divergent vite. L’ingénieur IA pousse jusqu’à la production, tandis que le data scientist s’arrête souvent à l’analyse.

Pour mieux illustrer, prenons une voiture intelligente. Le data scientist analyse les données des capteurs – images, lidar – pour créer un modèle qui repère les obstacles. Il peaufine ce modèle pendant des semaines. Ensuite, l’ingénieur IA entre en scène. Il l’intègre au système du véhicule, réduit la latence pour une réponse instantanée et le déploie sur un appareil embarqué. Chacun joue sa partition, et la magie opère.

Cet article Ingénieur IA vs Data Scientist : y a t-il vraiment une différence entre ces métiers ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Apparemment, l’essor rapide de l’intelligence artificielle, en particulier de l’IA générative, n’a pas que des effets positifs. Savez-vous que la fatigue de l’IA se propage de plus en plus au sein des entreprises et impacte de manière négative l’expérience des employés.

L’intelligence artificielle comme l’automatisation intelligente, les chatbots et l’analyse prédictive des polices de caractères du paysage n’est pas nouvelle dans le monde professionnel. Toutefois, l’essor de l’IA générative et des modèles de langage comme ChatGPT a considérablement accéléré son adoption.

Aujourd’hui, les entreprises exploitent l’IA générative pour diverses applications. Cependant, cette transformation ne se fait pas sans heurts. D’après une étude d’Ernst & Young, 50 % des dirigeants constatent une baisse de l’enthousiasme des employés face à l’IA, tandis que 65 % admettent rencontrer des difficultés pour les motiver à adopter ces nouvelles technologies.

Fatigue par l’IA ? C’est quoi exactement ce syndrome ?

La fatigue de l’IA définit un sentiment d’épuisement mental et d’accablement lié à une exposition croissante aux technologies basées sur l’IA. Plus, l’Intelligence Artificielle s’intègre dans nos vies, plus ce phénomène est répandu.

La complexité des systèmes est d’ailleurs une de ses principales causes. Plus l’IA devient sophistiquée, plus il est difficile pour les employés de comprendre son fonctionnement. Cela devient ainsi source de confusion et de frustration.

Par ailleurs, le changement constant est responsable de la fatigue de l’IA. L’évolution rapide des outils et des plateformes impose aux travailleurs de s’adapter en permanence, en plus de leurs responsabilités quotidiennes.

À cela s’ajoutent les préoccupations éthiques. Sachez que les débats sur la confidentialité, la surveillance et les biais algorithmiques peuvent créer un sentiment d’impuissance chez ceux qui doivent utiliser l’IA dans leur travail.

De plus, l’adoption de cette technologie entraîne aussi la crainte pour l’emploi. L’automatisation des tâches répétitives et le remplacement progressif de certaines fonctions par l’IA suscitent des inquiétudes quant à l’avenir professionnel.

Enfin, elle cause aussi l’épuisement technologique. Il est impératif de suivre les nouvelles technologies, ce qui peut conduire à une surcharge cognitive et un risque de burn-out.

Comment les entreprises peuvent-elles atténuer la fatigue de l’IA ?

La fatigue de l’IA entraîne de nombreux impacts sur les employés, c’est la raison pour laquelle il est impératif de les combattre.

La transparence et la communication sont l’une des clés pour atténuer ce phénomène. Il est essentiel d’expliquer clairement aux employés les raisons de l’adoption de l’IA dans votre structure. En faisant cela, vous pourriez contribuer à réduire l’incertitude et l’anxiété des employés.

Il est aussi bénéfique de privilégier l’écoute et le dialogue au sein de votre structure. Pour ce faire, vous pouvez organiser des sessions de feedback et des enquêtes internes pour mieux comprendre les préoccupations des employés. Ainsi, vous pourriez adapter l’intégration de l’IA en fonction de leurs besoins.

N’oubliez pas également d’encourager la formation et l’adaptabilité. C’est une manière qui pourrait aider vos employés à voir l’IA comme une opportunité plutôt qu’une menace. Par ailleurs, vous pourriez mesurer l’impact des outils d’IA après leur déploiement. Cela garantit qu’ils restent bénéfiques et ne deviennent pas une source de frustration.

Comment l’IA a-t-elle affecté votre vie ? Est-ce qu’il vous est déjà arrivé de ressentir ce syndrome ? Partagez votre expérience dans les commentaires !

Cet article Fatigué par l’IA ? Ce syndrome a un nom, et voici comment le combattre ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

La demande des entreprises en matière d’intelligence artificielle ne cesse de croître. Le réseau social professionnel LinkedIn a constaté une augmentation des recrutements dans le domaine en France de 40 % sur l’année 2020, le positionnant dans la liste des 15 secteurs d’avenir (Rapport métiers d’avenir 2021). L’ensemble des métiers de l’IA est actuellement sous tension, mais le paysage va évoluer.

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Le data scientist, souvent vu comme l’alchimiste des temps modernes…

Qui aurait imaginé que le métier de statisticien, traditionnellement perçu comme une activité austère, puisse un jour être considéré comme « sexy » ? Les progrès de l’intelligence artificielle, puis son ascension au sommet de la courbe du Hype de Gartner, ont braqué les projecteurs sur ceux dont le rôle est aujourd’hui de « faire parler la donnée », les data scientists. Au point que leur métier a été présenté en 2012 comme le “sexiest job of the 21st century” par le Harvard Business Review ! Presque dix ans plus tard, Guillaume Rozier, data scientist français âgé de 25 ans, fait la tournée des talk shows français et The New York Times lui consacre un article. Son action au sein de CovidTracker révèle aux yeux de tous, gouvernements comme grand public, le pouvoir que détiennent ceux qui savent exploiter les données.

Avec <ViteMaDose>, la petite poignée de contributeurs bénévoles qu’il a fédérés pourrait bien frapper encore plus fort en contribuant à l’inflexion de la courbe de vaccination, et donc agir directement sur l’évolution de la pandémie en France. Simplement en facilitant l’accès aux centres de vaccination et la prise de rendez-vous. L’équipe de Guillaume Rozier a su se rendre précieuse alors qu’à la base elle n’a fait qu’exploiter des données publiquement accessibles (n’y voyons rien de péjoratif, bien au contraire).

Cette aventure permet de mettre fin à cette croyance populaire selon laquelle la force d’une entreprise réside dans la possession d’une grande quantité de données, alors qu’elle réside plutôt dans sa capacité à exploiter les données (internes comme externes). Celles-ci, souvent considérees à tort comme de l’or noir, encombrent inutilement nos disques durs lorsqu’elles ne sont pas correctement exploitées. Le rôle-clé du data scientist est de les transformer en source de valeur (encore faut-il qu’elles permettent de satisfaire les attentes).

…ne serait-il pas l’arbre qui cache la forêt ?

Le terme data scientist est souvent utilisé comme fourre-tout pour désigner le spécialiste intervenant dans la conception, l’implémentation ou le déploiement d’intelligence artificielle. Selon cette conception, toute personne travaillant de près ou de loin avec l’IA serait data scientist. Ce phénomène est assez naturel dans un domaine qui n’en est qu’à ses balbutiements¹.

Dans la réalité, si le rôle du data scientist est crucial, l’IA repose en fait sur une grande diversité de compétences et de savoir-faire, et de nouvelles spécialités continuent d’éclore au fil du tissage du lien entre entreprises et IA.

À ce jour, il n’existe pas de nomenclature ou d’identification officielle des métiers liés à l’IA. Pôle emploi ne propose par exemple pas de codes ROME permettant de se référer aux annonces correspondant à ce métier. La manière la plus simple pour les recenser est encore d’utiliser des mots-clés ou de s’appuyer sur des faisceaux de marqueurs plus ou moins distinctifs, comme la référence au langage de programmation Python dans les annonces.

Cette confusion n’est pas que sémantique, les rôles et périmètres de missions varient grandement selon la taille des équipes, leurs objectifs et l’organisation de l’entreprise. Le périmètre d’action d’un data scientist freelance ou évoluant au sein d’une petite équipe sera naturellement plus large que celui d’un data scientist travaillant au sein d’une grande équipe: il devra porter tour à tour la casquette de consultant, de data analyst, de data engineer, de machine learning engineer, de chef de projet…

1 : Ceci rappelle fortement l’emploi du terme “webmaster” au début des années 2000.

Collecte et analyse de données au plus près de l’entreprise sont des valeurs sûres

Selon une étude Eurostat, seulement 6 % des entreprises françaises et 7 % des entreprises européennes utiliseraient de l’intelligence artificielle en interne². Un chiffre voué à progresser rapidement au cours des dix prochaines années.
Pour tirer parti de l’IA sur des fonctions stratégiques de l’entreprise, ces dernières vont devoir collecter et analyser leurs données.
Or, si une tâche n’est pas centralisable, c’est bien celle-ci : qu’elle soit réalisée en interne ou par un prestataire externe (société de conseil, freelance, etc.), la phase de collecte et d’analyse nécessite une grande compréhension de l’activité de l’entreprise en demande. Deux sociétés concurrentes n’auront pas les mêmes données. Les tâches de collecte et de recueil d’informations auprès des experts métier, puis de préparation et d’exploitation des données sont et resteront primordiales.

2 : L’étude se concentre sur 4 cas d’usage : l’analyse big data reposant sur le Machine Learning, les chatbots, les robots de service et l’analyse big data en langage naturel.

Ce tableau ne fera pas l’objet d’un consensus, comme évoqué dans cet article, le profil de ces postes varie énormément d’une société à l’autre. Il illustre cependant la forte intrication entre les compétences des différents métiers.

Les profils de data engineer et de machine learning engineer sont promis à un développement rapide

L’évolution de l’IA des laboratoires de recherche vers les entreprises, et désormais la nécessité de son passage du stade de preuve de concept (POC – Proof Of Concept) au déploiement massif, crée de nouveaux besoins d’opérationnalisation à grande échelle des algorithmes. Les pratiques de DataOps et MLOps destinées à garantir l’industrialisation de l’IA sont amenées à monter en puissance.

Deux profils semblent se généraliser :

Le data engineer, qui a pour mission de créer l’infrastructure et d’assurer l’approvisionnement en données. Il est en quelque sorte l’administrateur système de l’IA. Il gère les bases de données et pipelines, rendant cette dernière possible.

L’industrialisation de l’IA s’appuie en grande partie sur l’emploi de plateformes telles que celle de Dataiku, qui facilite grandement la création de pipelines complètes, et peut tout autant répondre aux besoins d’un data scientist freelance qu’à ceux d’une équipe entière. Dans une grande équipe, le rôle de data engineer reste cependant incontournable.

Le machine learning engineer, qui a pour mission de déployer les modèles d’IA dans des applications logicielles.

Une partie de ces profils pourra naturellement provenir du vivier actuel de développeurs. Force est de constater que dans les faits, bon nombre de développeurs ignorent encore comment fonctionne l’IA, souvent parce qu’ils se heurtent à des croyances limitantes. L’IA se décloisonnera progressivement en se rapprochant du domaine du développement logiciel standard. D’autant qu’elle peut tout à fait être proposée sous forme d’API. La plupart des développeurs seront alors amenés à manipuler de l’IA, en faisant probablement une simple spécialisation du développement logiciel, au même titre qu’un développeur peut se spécialiser dans l’interfaçage avec les solutions de paiement en ligne.

Selon Antoine Barck, head hunter, data specialist chez Data Recrutement :
« Nos clients cherchent avant tout à lancer leur politique data-driven. Pour se faire, on remarque un fort intérêt pour les postes de data engineer / architect afin de structurer leur accès à la donnée. Clairement, ces postes sont les plus demandés, ils deviennent pénuriques et s’arrachent à prix d’or. Nous pensons que cette tendance devrait s’atténuer avec l’arrivée de toute une nouvelle génération de data worker. En effet, les écoles se sont adaptées au cours de ces dernières années et forment de nombreux profils. De plus, les entreprises structurent de mieux en mieux leurs pipelines de données, et pourront se concentrer sur son exploitation, ainsi les ML engineers, AI engineers, NLP engineers, et autres métiers issus de l’exploitation de la donnée vont à leur tour inonder le marché. » Cette opérationnalisation ne peut se dérouler sans recourir à de nouvelles compétences dans l’ensemble de la chaîne de production. Pour Laurent Guinard, responsable de l’Usine IA chez Pôle Emploi : « les product owners et product managers doivent transformer leurs pratiques. La clef du succès de l’IA réside aussi dans la capacité des porteurs produits à appréhender les spécificités d’un produit d’IA ».

L’offre de formation aux métiers de l’intelligence artificielle s’étoffe

L’étude « Formations et compétences sur l’Intelligence Artificielle en France », réalisée par l’OPIEEC en 2019 pour le Syntec Numérique estimait que 21 170 professionnels de l’intelligence artificielle et des data sciences pourraient être recherchés en 2023, contre 11 200 en 2019, soit une progression de 59 %. De nouvelles formations se créent pour répondre à la demande. La France est particulièrement réputée pour la qualité de ses cursus. Les diplômés des universités et des grandes écoles françaises s’exportent sans difficulté à l’international. Les formations évoluent afin de répondre de plus en plus concrètement aux besoins des entreprises : de la formation courte au Master of Science (MSc), les cursus en IA ont le vent en poupe. Les écoles “IA Microsoft” dont la formation est dispensée par Simplon ont pour mission de répondre directement aux besoins métiers des entreprises, en créant des cursus “développeur DATA IA” pouvant déboucher sur un contrat de professionnalisation au sein de l’une des entreprises-partenaires.

Python, R, Spark, TensorFlow, Scikit-learn, AWS, Hadoop, Scala et SQL se situent actuellement au sommet des classements des compétences recherchées. Mais pour combien de temps encore ? Face aux technologies qui se renouvellent sans cesse, Yann LeCun donnait le conseil suivant dans le premier numéro d’ActuIA : « Étudiez la physique, les maths, les statistiques, plus que les technologies dont la durée de vie est faible et qui vont disparaître d’ici quelques années. Si vous voulez vous lancer dans ce domaine, apprenez les méthodes sous-jacentes, parce que la science qui est derrière va évoluer, mais les maths de base, et la physique (très utile), ou encore le traitement de signal, la théorie des filtres, sont les bases réelles de l’IA, du machine learning et du deep learning ».

Le métier de data scientist requiert curiosité et sens de l’observation. Il consiste à appliquer ses compétences à l’étude d’un phénomène. Or, l’expertise d’un phénomène se construit avec l’expérience. Les data scientists se spécialisent généralement dans l’étude d’un phénomène, tel que le traitement du langage, la vision artificielle, l’apprentissage par renforcement ou dans un domaine d’application tel que la détection de fraude, la robotique, le marketing.

Une prise de conscience croissante de l’impact

Ces nouvelles formations pourraient accélérer l’inclusion et la progression de la diversité parmi les professionnels de l’IA, mais gare aux effets en trompe l’œil : le profil des ingénieurs évoluera-t-il réellement autant que celui des techniciens ? Dans son rapport mondial 2019 sur les talents en IA, Element AI a recensé seulement 18 % de femmes parmi les auteurs publiés à l’occasion de conférences d’importance. Un chiffre supérieur aux 12 % recensées l’année précédente³.

LinkedIn France a pour sa part enregistré 23 % de femmes parmi les recrutements de l’année 2020. Premiers signes d’encouragement, particularité géographique ou déficit de représentativité des femmes dans les conférences ? L’écart provient probablement d’une conjonction de facteurs, mais le constat reste simple : la parité est encore loin.
Une diversité que se propose d’accélérer la Charte Internationale pour une Intelligence Artificielle Inclusive, lancée par Arborus, destinée à promouvoir l’inclu- sion dans les métiers de l’IA.

À l’occasion de la célébration en avril du premier anniversaire de la charte à Bercy, Cristina Lunghi, présidente et fondatrice d’Arborus affirmait : « L’absence de mixité dans les métiers de l’IA pourrait avoir pour conséquence de ne pas générer de vision commune et partagée entre les femmes et les hommes et que les femmes ratent le tournant du XXIe siècle. »

Il en va bien évidemment de même pour la diversité sociale, la diversité des origines, de l’inclusion des personnes en situation de handicap ou encore de la concentration géographique des postes autour de quelques grandes villes (Paris, Toulouse, Nice, Le Havre…). Delphine Pouponneau, directrice de la Diversité et inclusion chez Orange, société signataire de la charte, rappelle : « N’oublions pas que l’intelligence artificielle est un formidable levier de développement. Elle porte également en elle une véritable opportunité pour réduire les inégalités. Pour les individus, elle est une promesse de carrière et d’émancipation, dont aucun pan de la société, et notamment les femmes, ne doit être exclu. » Une prise de conscience progressive de l’impact à venir de l’IA est en cours et nous voyons naître des écoles préparant l’évolution vers la société de demain, telles Aivancity, dont le postulat est que technologie, business et éthique sont indissociables. « Un secteur fait l’unanimité auprès des candidats à l’emploi, celui de la Tech for Good, les gens ressentent de plus en plus le besoin de mettre à profit leur savoir-faire au profit d’une cause sociétale. La prochaine décennie sera clairement celle de la Green Tech et autres objectifs de développement durable ! ». Antoine Barck, Data Recrutement

3 : Element AI explique sur son blog que cette différence peut être liée à l’élargissement du nombre de conférences analysées.

Une émergence des métiers non techniques

S’il est vrai que la discipline a éclos grâce à l’informatique et aux mathématiques, résumer l’intelligence artificielle à la sphère technique serait réducteur. C’est aujourd’hui bel et bien un sujet central dans nos sociétés. Nous assisterons au cours des prochaines années à l’émergence de nouveaux métiers.

Le métier de consultant en IA est bien sûr l’un des métiers appelés à se développer fortement. Outre sa mission de recueil des besoins, il doit être force de proposition et donc avoir une très bonne connaissance du domaine. Il sera le garant de l’adoption massive de l’IA en entreprise.

Dans Les métiers de l’intelligence artificielle, (192 p., L’étudiant éditions), Fabrice Mateo recense des dizaines de métiers liés de près ou de loin à l’intelligence artificielle. Certains existent d’ores et déjà, tel que celui de scénariste en IA, dont la mission est de fluidifier l’interaction homme-machine, d’autres sont promis à un bel avenir de par leur nécessité, à l’image de l’éthicien en IA. D’autres encore sont des descriptions plus insolites de métiers futurs, qui, s’ils peuvent prêter à sourire aujourd’hui, pourraient bien devenir réalité.

L’interdisciplinarité sera au coeur de la création d’emplois : des professionnels de tous horizons seront appelés à construire une passerelle entre leur spécialité et l’IA. Nous voyons d’ores et déjà naître des formations transversales, à l’image du DU Intelligence Artificielle Santé proposé par l’université de Bourgogne. La santé est l’un des secteurs dans lesquels les promesses de l’IA sont les plus enthousiasmantes.

L’OPIEEC identifie 4 autres secteurs porteurs :

• les services financiers ;
• l’industrie ;
• le retail ;
• les services professionnels.

Il identifie par ailleurs vingt enjeux pour la branche au niveau de la stratégie, de la formation et de l’emploi, parmi lesquels :

• la formation du management de la branche ;
• le développement de la pluridisciplinarité dans l’offre initiale et professionnelle ;
• l’accompagnement des mobilités de professionnels en poste vers la data science ;
• le positionnement des prestations vers plus de pluridisciplinarité et de stratégie IA ;
• une meilleure définition des besoins RH liés aux profils de spécialistes en IA.

Quid des autres métiers ?

Certains s’inquiètent de possibles suppressions d’emplois dues à l’irruption de l’IA. Tout comme la mécanisation a permis d’automatiser des tâches manuelles répétitives, l’IA peut être vue comme le volet intellectuel de l’industrialisation, en permettant d’automatiser des tâches intellectuelles répétitives et peu épanouissantes. Elle est en ce sens un réel progrès pour le travailleur.

La disparition de certains métiers ne peut cependant pas être exclue, même s’il faut avant tout s’attendre à une évolution des activités, vers un recentrage sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. À titre d’exemple, la saisie manuelle en comptabilité n’a plus lieu d’être. Un gérant d’entreprise témoigne : « Nous sommes en 2021 et mon cabinet d’expertise comptable imprime encore systématiquement factures et relevés de comptes pour les re-saisir au clavier dans le livre de comptes de mon entreprise. Des services permettent d’importer les opérations et de les catégoriser automatiquement mais il y est réfractaire. Je préfèrerais largement que mon comptable consacre son temps à me conseiller dans la gestion de mon activité qu’à effectuer cette saisie manuelle qui n’apporte rien et qui est source d’erreurs. » C’est effectivement sur le contact humain que vont progressivement se recentrer les métiers qui ne seront pas en lien direct avec l’IA. Serveurs et vendeurs en magasin ont de très beaux jours devant eux contrairement à ce que pourrait laisser présager le développement des caisses automatiques. Les professionnels non spécialistes ne seront pas pour autant tenus à distance de l’intelligence artificielle, mais profiteront de la capacité de l’IA à effacer la complexité technologique pour bénéficier des interactions les plus fluides possibles et s’y appuyer sans compétences techniques poussées.

Ces trente dernières années ont en fait très probablement été les plus éprouvantes pour les personnes peu à l’aise avec l’informatique. Le degré de connaissance ne sera plus un prérequis conditionnant l’accès à la technologie, mais la condition au regard critique permettant de prendre ses distances face aux résultats fournis. C’est la raison pour laquelle une acculturation à l’IA est et restera capitale. Au fil du temps, la nécessité n’est plus tant de comprendre son potentiel que d’en cerner les limites.

Cet article est extrait du magazine ActuIA. Afin de ne rien manquer de l’actualité de l’intelligence artificielle, procurez vous ActuIA n°16, actuellement en kiosque et sur abonnement :

ChatGPT est connu pour améliorer la productivité dans plusieurs domaines. Ce Data scientist a doublé sa productivité depuis qu'il l'utilise dans certains domaines. Voici comment il l'utilise.

ChatGPT est connu à travers le monde depuis son lancement, mais une étude récente révèle que seulement 2 % des personnes en font usage quotidiennement. Si vous êtes Data scientist et que vous souhaitez améliorer votre productivité, les techniques de cet expert peuvent vous donner de nouvelles idées.

Utiliser ChatGPT pour étudier et apprendre facilement

Si vous avez du mal à comprendre un sujet, vous pouvez utiliser ChatGPT afin que cet outil puisse vous l'expliquer de manière simple. Ce Data scientist le fait régulièrement et c'est vraiment pratique. « L'une de mes invites préférées est : expliquez comme si j'avais 5 ans (ELI5) », affirme-t-il. Cette technique est bien meilleure que n'importe quelle ressource en ligne.

L'IA propose ainsi une des explications spécifiques sur le sujet avec des exemples concrets. ChatGPT peut se transformer en un tuteur personnel. Il peut expliquer de différentes manières un sujet. De plus, au lieu de chercher l'explication sur internet, vous gagnerez beaucoup de temps.

Par ailleurs, ce Data scientist utilise ChatGPT pour réaliser des tests unitaires. Celles-ci sont fatigantes, mais indispensables, car la robustesse du code en dépend. De plus, elles augmentent la confiance au moment du déploiement en production.

L'outil réalise le processus rapidement et offre un modèle de test modifiable afin de tester les cas extrêmes de votre code. « Je peux confirmer que cela fonctionne après l'avoir exécuté dans mon IDE PyCharm », explique ce Data scientist. Grâce à ChatGPT, vous aurez plus de temps pour vous concentrer sur les parties les plus essentielles.  

Comment ChatGPT révolutionne la création de visualisations ?

Un Data scientist doit impérativement réaliser une création de tracés. C'est un processus souvent long, notamment, si vous désirez mettre plusieurs lignes et étiquettes. C'est aussi le cas pour donner au graphique une remarquable apparence globale.

« J'ai passé des heures à briser mon clavier pour que Matplotlib me donne ce que je veux. Ce n'est pas amusant et je ne le recommande pas », révèle ce Data scientist.

« Avant GPT-4 et GPT-4o, j'utiliserais ChatGPT-3.5 pour générer le code Python permettant de tracer mon graphique en l'exécutant dans un IDE. Cependant, c'est désormais encore plus simple, car ils disposent de quelque chose appelé Advanced Analytics », confirme-t-il.

« Vous lui remettez littéralement vos données, il crée le tracé pour vous et l'affiche à l'écran avec le code associé », termine-t-il.

ChatGPT se révèle être un véritable outil pour l'analyse des données et les visuels. De plus, avec cet outil, aucune connaissance en code n'est nécessaire.

Réaliser un code de refactorisation avec ChatGPT

Certes, l'une des principales fonctions des développeurs consiste à écrire des codes, mais il arrive qu'ils aient la paresse de le réaliser. D'autant plus que cela soit source de bugs, au risque de rendre la compréhension du processus encore plus difficile.

« Je demande généralement à ChatGPT de rendre mon code « standard de production », une invite que j'ai trouvé qui fonctionne bien pour le nettoyer et lui donner un aspect plus professionnel et globalement plus agréable », selon ce Data scientist.

ChatGPT pourra vous aider à réaliser de bon travail ! Personnellement, l'invite : explique-moi comme si j'avais 5 ans  m'intéressent beaucoup. Je vous invite à l'essayer et à dire comment vous vous en sortez dans les commentaires ! 

Cet article Ce Data Scientist explique comment il se sert de ChatGPT a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les dirigeants des agences certifient que l'IA ne va pas remplacer les humains dans la cybersécurité. Au contraire, l'automatisation de certaines tâches soutiendrait la main- d'œuvre, d'après la déclaration des cyber-experts de la GSA et du DOE.

Les percées de l'IA ont permis de faire évoluer considérablement la technologie. L'IA est capable de détecter une infraction potentielle avant qu'elle n'engendre de grave problème. C'est la raison pour laquelle elle est utilisée par plus de 50 % des entreprises pour la cybersécurité ainsi que la gestion de la fraude. Toutefois, l'efficacité de cette technologie peut rendre les humains dépendants. Certaines personnes pensent même qu'elle va remplacer l'humain dans la cybersécurité. Elle se révèle être un véritable atout si elle est utilisée raisonnablement.

L'IA, un réel atout pour les défenseurs dans la cybersécurité

D'après le témoignage des spécialistes de la cybersécurité qui travaillent au sein du gouvernement fédéral, les différents outils d'intelligence artificielle existant depuis un certain temps ont un impact positif sur la manière de travailler dans les agences.

Certains responsables fédéraux dans le secteur considèrent que cette technologie offre de nombreux avantages plutôt aux défenseurs qu'aux pirates dans le cyberspace. Néanmoins, certains estiment que le rythme à laquelle cette technologie change le quotidien se révèle être une grande menace pour le pays.

Malgré cela, les cyber-experts des agences croient que les plus grandes inquiétudes en matière de main-d'œuvre ne se réaliseront pas. Plus précisément, l'IA ne pourra pas remplacer l'humain dans la cybersécurité.

L'IA, un important soutien pour l'humain dans la cybersécurité

L'un des atouts des systèmes d'IA dans la cybersécurité est sa capacité à détecter une menace en quelques secondes grâce à leur aptitude à traiter rapidement les données présentes. Toutefois, la formation de cette technologie peut prendre pas mal de temps. Il faut des mois pour qu'un système d'IA puisse déchiffrer entièrement une nouvelle procédure.

Dans un monde où les menaces de cybersécurité sont de plus en plus nombreuses, cela se révèle être une très grande problématique. En effet, si l'IA n'est pas à jour, elle risque de ne pas savoir comment réagir face à une menace. C'est la raison pour laquelle l'implication humaine est primordiale pour déterminer l'existence d'une potentielle menace grâce à leur expérience et leur intuition.

Amy Hamilton, conseillère principale en cybersécurité pour les politiques et les programmes au ministère de l'Énergie le confirme : « L'automatisation ne remplacera pas les humains ». « Ce que cela va faire, c'est nous permettre et le rendre meilleur. Chaque fois que je vois les statistiques sur les effectifs en cybersécurité, croyez-moi, il y a plus qu'assez de travail à faire. Ne vous inquiétez pas si votre travail s'éloigne de l'IA. L'IA va simplement être votre assistant personnel et vous aider encore plus, » ajoute-t-elle.

Je partage les mêmes avis que ces experts, et ce, dans tous les domaines. L'IA ne fait qu'assister l'humain pour une meilleure productivité. Et vous, quel est votre avis ? N'hésitez pas à le partager dans les commentaires.

Cet article L’IA ne va pas remplacer l’humain dans la cybersécurité : voici pourquoi a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L'IA au travail est sur le point d'opérer un important changement impliquant les dirigeants d'entreprises. Cependant, la plupart de ces PDG ne sont pas toujours prêts pour ce grand bouleversement.

IA en entreprise : les dirigeants doivent envisager un changement de main d'œuvre

Récemment, IBM a réalisé une enquête auprès de 3 000 PDG venant de plus de 30 pays et dans 26 secteurs. L'objet de cette étude était de faire le point sur la culture, la main-d'œuvre ou encore la gouvernance.

Cette étude révèle que les patrons se retrouvent face à des défis majeurs lorsqu'il s'agit d'introduire les technologies d'IA générative au sein de leur entreprise. 63 % des dirigeants interrogés ont affirmé que la réussite de l'adoption de l'IA générative dépend surtout de la manière dont les gens l'adoptent et non de la technologie elle-même.

Par ailleurs, 64 % approuvent l'adoption plus rapide de cette technologie, malgré le fait que la majorité des salariés ne soient pas à l'aise.

Les dirigeants et les employés ne sont pas disposés sur l'IA

Selon le rapport de l'IMB, les dirigeants sont beaucoup plus préoccupés par la préparation de la main-d'œuvre. Au Royaume-Uni et en Irlande, deux dirigeants sur trois, soit 65 % jugent que leurs employés disposent des compétences que requiert l'intégration de GenAI dans leurs techniques de travail.

Si certaines personnes pensaient que l'IA est une menace pour le travail des humains, cette étude d'IBM révèle des avis divergents. En effet, deux PDG sur cinq recrutent aujourd'hui pour des postes qui n'existaient pas avant l'émergence de l'IA.

Ce chiffre met ainsi en lumière l'impact positif de l'Intelligence artificielle sur la main-d'œuvre. De plus, 37 % des dirigeants, soit un PDG sur trois pense pouvoir recruter du personnel grâce à l'Intelligence Artificielle générative.

Des dirigeants prévoient quand même de réduire les effectifs

Néanmoins, par la même occasion, 46 % des dirigeants envisagent de réduire les effectifs dans les 12 prochains mois à venir à cause des progrès de la technologie de l'IA. En tout, ils pensent que les rôles ne seront pas supprimés, mais vont être plutôt modifiés.

« Pour que la technologie transforme l'entreprise, celle-ci doit d'abord évoluer. Le succès de GenAI dépendra davantage de l'engagement des employés et d'une culture d'innovation que de la technologie elle-même, » affirme l'associé directeur d'IBM Consulting UK et Irlande, Rahul Kalia.

L'étude sur l'évolution des modèles démontre qu'il est essentiel de perfectionner les compétences des employés pour le futur. Cela permet aux entreprises dans un premier temps d'assister leurs employés, et pour que ces derniers puissent devenir beaucoup plus compétitifs.

Actuellement, 35 % des dirigeants doivent recycler, et ce, au cours des trois années à venir, si le chiffre était de 6 % en 2021.

L'IA fait partie intégrante de notre quotidien en ce moment. C'est pour cette raison que je pense que chaque entreprise doit se préparer pour son adoption. Et vous, partagez-vous le même avis ?

Cet article IA en entreprise : les patrons vont devoir prendre une grave décision a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les traducteurs et les doubleurs commencent à perdre massivement leur emploi à cause de l'émergence de l'IA dans le secteur depuis un certain temps. Il s'agit du premier bouleversement de l'IA visible, mais la question est de savoir si les éditeurs auront toujours besoin des traducteurs à l'avenir ?

De plus en plus d'éditeurs choisissent de traduire leurs ouvrages à l'aide des technologies, comme l'IA depuis l'annonce de ChatGPT vers la fin de l'année 2022. Les acteurs dans le domaine commencent à constater que bien que l'IA ouvre à de nombreuses opportunités, elle leur fait perdre aussi leur travail.

ChatGPT a réduit à moitié le besoin de traducteurs auprès des éditeurs

Une étudiante en traduction a passé un entretien d'embauche au sein d'un cabinet d'expertise financière à Paris, il n'y a pas si longtemps. Au moment de parler de ses compétences acquises durant ses cinq années d'études, elle a constaté que le recruteur n'était pas réellement captivé. Il lui a lancé un discours du genre : «De toute façon, les traducteurs, vous allez être remplacés. Avant Chat GPT, on avait besoin de deux postes, maintenant un seul suffit.»

Déconcertée par ces paroles, elle se souvient toujours de l'enfer qu'elle a vécu jusqu'à la fin de son entretien. Effectivement, sa candidature pour le poste a été retenue, mais elle a décliné l'offre. «Même si le salaire était intéressant, plus de 2 000 euros net mensuels, je ne peux pas accepter de travailler pour quelqu'un qui dénigre mon métier et n'en voit pas l'utilité », confie-t-elle à Libération.

Si certains de leur entourage s'inquiètent réellement sur le sujet, d'autres ne manquent pas de lancer des commentaires désobligeants. Néanmoins, ces étudiants témoignent qu'ils ont également eu cette crainte : leur métier va-t-il disparaître ? Ils pensent que c'est toujours impossible, du moins, pas pour tout de suite. De plus, ils pensent que l'IA ne pourra pas réaliser toutes les tâches des traducteurs.

Des volumes de travail qui ont largement diminué

Plusieurs traducteurs et doubleurs ont constaté que l'IA générative est sur le point de voler leur travail. Capucine, une traductrice de livres pratiques, d'ouvrages de développement personnel ou quelquefois de biographies de stars raconte : « Le téléphone a commencé à moins sonner, puis les deux maisons avec qui j'ai l'habitude de travailler m'ont tout simplement annoncé qu'elles préféraient se tourner vers des solutions d'intelligence artificielle, faute de moyens.»

De son côté, Arthur confie : « C'est la deuxième maison en quatre mois qui me propose des contrats au rabais, en troquant mon statut d'auteur pour celui de prestataire de services ». « On me demande désormais d'éditer à la marge des textes, qui ont préalablement été traduits par une machine », ajoute-t-il.

Ces dernières semaines, ces professionnels ont traversé un véritable cauchemar. Si certains traducteurs trouvent dans cette situation un moyen de défendre encore plus la valeur de leur travail, d'autres sont tentés d'essayer les technologies d'IA qui sont davantage performantes. Le but étant de réaliser quelques économies.

Le métier de traducteur, un travail qui ne sera jamais remplacé par l'IA ?

« Il n'y a aucune raison  que l'édition vive dans une réserve alors que l'intelligence artificielle finira par être utilisée dans tous les secteurs », confirme Renaud Lefebvre, directeur général du syndicat national de l'édition (SNE). »

Effectivement, les maisons d'édition auront toujours besoin de traducteurs pour les traductions particulièrement pointues. Toutefois, le volume du travail ne sera plus pareil.

Dans un futur proche, on aura certainement des outils de traduction automatique, utilisés en direct ou pour les enregistrements vocaux. Cela marquera certainement aussi la fin de l'apprentissage des langues étrangères puisqu'il sera désormais possible de communiquer sans connaître la langue de l'interlocuteur.

Beaucoup ne trouvent pas l'intérêt de perdre du temps pour apprendre une langue durant des années si l'on peut s'en passer de la traduction au profit des traducteurs automatiques de la même manière que l'on utilise les calculatrices.

À mon avis, ce n'est que le début de la perte de l'emploi à cause de l'IA, et cela va continuer. Toutefois, je reste persuadé que l'IA ne pourra jamais remplacer les humains. Et vous ? Vous partagez le même avis ? 

Cet article L’IA a pris leur travail du jour au lendemain : voici leur témoignage a été publié sur LEBIGDATA.FR.