Intelligence Artificielle : quelles sont les compétences clés ?

Santé, finance, marketing, ressources humaines… Tandis que le marché de l’IA poursuit son expansion, les organisations se trouvent, quant à elles, confrontées à un défi de taille : celui de l’acquisition des compétences techniques, clé pour leur compétitivité dans un contexte mondialisé. Derrière l’intelligence artificielle se cachent en effet des besoins humains aussi réels que multidimensionnels. Mais pour bien recruter, encore faut-il identifier les bonnes compétences et les expertises métiers. Le point.

Intelligence Artificielle : des compétences scientifiques et informatiques plurielles

Détection automatique d’anomalies sur une chaîne de production ou au sein d’un logiciel comptable, analyse du comportement utilisateur et formulation d’offres personnalisées pour les experts marketing, automatisation des tâches et robotisation dans l’industrie, solutions autonomes pour des utilisations médicales, … : les nombreuses utilisations de l’IA génèrent des besoins de compétences d’ordre scientifique et informatique, de la programmation à l’analyse de données en passant par la maîtrise statistique et l’architecture.
Parmi les principales compétences techniques nécessaires au développement de l’IA et jugées difficiles à acquérir par les entreprises françaises*, on trouve le Top 5 suivant :

1. La programmation – 56%
2. Le machine learning & la modélisation – 44%
3. Le Big Data – 44%
4. La robotique – 35%
5. Le cloud computing – 28%

>> Lire aussi : IA : recruter au-delà des compétences techniques.

Le Top 10 des postes clés liés à l’Intelligence Artificielle et à la data

Derrière ces compétences techniques se cachent de nombreux métiers dont les plus recherchés sont :

1. Computational Linguist/Ingénieur Programmation Linguistique : spécialiste des logiciels de rédaction automatique, ce profil est capable de doter la machine de tous les aspects du langage humain
2. Data Engineer/Data Scientist/Data Consultant/Data Analyst : spécialiste des statistiques, sa mission est de recueillir, de traiter, d’analyse et de faire parler les données issues du Big Data
3. Ingénieur DevOps/DataOps : spécialiste des langages de programmation, ce professionnel conçoit des applications ou des sites web qui répondent précisément aux besoins des utilisateurs
4. Ingénieur IA/Développeur IA : spécialiste des outils d’Intelligence Artificielle, sa mission est d’élaborer des programmes informatiques capables de résoudre des problèmes complexes
5. Délégué à la Protection des Données ou Data Protection Officer (DPO) : ce profil possède à la fois des compétences juridiques et techniques autour de la sécurité des SI et de la cyber sécurité
6. Ingénieur Machine Learning : expert des algorithmes d’apprentissage automatisé, sa mission est d’« enseigner » à des machines la réalisation d’actions de manière autonome
7. Data Visualisation Consultant : expert en statistiques et en business intelligence, ce profil exploite et met en scène des données complexes pour les rendre intelligibles à tous
8. Chef de Projet BI/Data : expert des technologies liées à l’informatique décisionnelle, ce professionnel est capable de proposer aux décideurs d’une entreprise des outils d’aide à la décision
9. Data Architect : expert en architecture logicielle, sa mission est de garantir le bon fonctionnement du système d’information d’une organisation
10. Chief Data Officer : expert en stratégie et en analyse de données, son rôle est de faciliter les prises de décisions stratégiques de son entreprise

>> Lire aussi : Quelles rémunérations pour les experts de l’Intelligence Artificielle et de la Data ?

Intelligence Artificielle : des profils aussi variés que les missions proposées

Au-delà de ces 10 postes clés, les profils recherchés diffèrent d’une entreprise à une autre, selon sa taille, sa maturité technologique ou bien encore selon le rattachement de l’expertise, à la Direction Marketing ou à la DSI. Les besoins dans l’IA ne sont en effet pas exclusivement technologiques mais bien pluridisciplinaires (marketing, statistique, éthique, management, projet, ...) et propres à chaque contexte d’entreprise. Il n’existe pas de réalité unique face à l’IA mais une multitude de missions avec une variété de profils, de parcours et donc de compétences. Pour chaque poste, il s’agit donc de bien appréhender les contours, missions, interactions et objectifs afin d’y associer les bonnes compétences techniques, mais aussi comportementales.

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*Commission Européenne, European enterprise survey on the use of technologies based on artificial intelligence.