Si vos mains touchent un clavier pour travailler, l'intelligence artificielle va changer votre travail dans les prochaines années.
Dans cet article de blog, je partagerai avec vous une feuille de route pour élargir vos compétences en IA, ainsi que les ressources d'apprentissage.
Ce plan d'action va jusqu'aux bases, donc même si vous n'avez aucune expérience en apprentissage automatique, en mathématiques ou en programmation, j'espère que vous repartirez avec quelques idées utiles sur par où commencer.
👉 Remarque : Vous pouvez également regarder la version vidéo de cet article de blog et télécharger le PDF complet de la feuille de route sur ma chaîne Youtube :
Maintenant, commençons ! 💪
Pourquoi devriez-vous apprendre l'IA ?
L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond existent depuis les années 1950. Ce domaine a pris son envol au cours de la dernière décennie (et surtout ces dernières années) grâce aux progrès des algorithmes, de la puissance de calcul et surtout à l'abondance des données.
L'IA dont on parle souvent aujourd'hui est l'IA générative, qui est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond.
Relation entre l'IA générative, l'apprentissage profond, l'apprentissage automatique et l'IA. Image par l'auteur.
L'IA générative peut désormais écrire du code, générer des images époustouflantes, composer de la musique, diagnostiquer des affections rares, créer des plans pour des présentations, lire des images et bien plus encore.
Les entreprises du monde entier se précipitent pour capturer de la valeur à partir de l'IA générative, essayant de l'utiliser pour créer de meilleurs services et produits, améliorer les processus et automatiser les tâches chronophages.
Les grandes entreprises se précipitent pour mettre en place des solutions d'IA afin de résoudre leurs problèmes spécifiques. C'est une mine d'or car tout est encore très nouveau. Si vous avez les connaissances et savez comment construire des choses avec l'IA, vous pouvez avoir un impact énorme.
Comme c'est le cas avec tout ce qui est encore à ses débuts, les modèles d'IA présentent encore de nombreux problèmes à résoudre. Ils ne sont pas encore fiables ou stables, et ils peuvent potentiellement présenter des biais, entre autres choses. C'est pourquoi nous avons besoin de plus de personnes ayant une compréhension approfondie et pouvant aller au fond des choses...