Comprendre et intégrer l'IA : enjeux et opportunités pour les entreprises
Comprendre et intégrer l'IA : enjeux et opportunités pour les entreprises
Publiée le 21.01.2021

IA : quels sont les besoins en compétences ? – La Grande École du Numérique

Fin 2019, France compétences publiait la liste des 17 métiers émergents ou en forte évolution. Parmi les heureux élus, trois métiers se rattachent directement au domaine de l’Intelligence Artificielle : Développeur IA, Ingénieur IA et Chef de projet IA.

Publiée le 21.01.2021
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Les besoins en compétences dans l’IA

De forts besoins de développeurs IA et de spécialistes de la donnée

D’après l’étude de l’Opco Atlas, les entreprises pourraient avoir de plus en plus besoin de développeurs IA dans les années à venir et le phénomène devrait s’accélérer à partir de 2021. En effet, le nombre de développeurs IA travaillant dans la branche professionnelle devrait passer de 1600 en 2019 à 3500 en 2023.

Plusieurs facteurs peuvent expliquer cette tendance : tout d’abord la forte croissance des bibliothèques logicielles démocratise le développement d’algorithmes et d’applications IA. Les opérations de modélisation sont simplifiées tout comme la manipulation du code.  De plus, l’Opco Atlas estime dans son étude que l’attractivité du métier reste encore faible ce qui provoque de fortes tensions sur les recrutements car les entreprises peinent à trouver des profils.

Plutôt que de créer des technologies propres générant de la modélisation algorithmique, les développeurs devraient plutôt être amenés à adapter les technologies existantes dans les années à venir.

Chez Capgemini, les besoins se situent notamment dans le champ de compétence des spécialistes de la donnée. « Nous avons besoin d’architectes de la donnée, qui vont comprendre comment l’articuler et construire les modèles de données au sein de notre environnement. Ce sont ces données qui vont permettre d’alimenter l’IA ou plusieurs IA. » explique Victor Azria. Les profils très prisés sont également les data engineers et data scientists. Le data engineer, travaille plutôt sur la technologie que sur l’algorithmie, il s’assure qu’il y a une continuité tout au long de la mise en production et gère des flux de données en temps réel. Le data scientist paramètre les algorithmes et son rôle est de déterminer comment transformer la donnée pour la rendre intelligente.

Focus sur les opportunités pour les formations

Des niveaux de diplômes élevés amenés à évoluer pour s’adapter davantage aux besoins des entreprises

D’après l’étude de l’Opco Atlas, l’offre de formation en France se situe actuellement à un niveau d’expertise, qui correspond bien aux besoins actuels de Recherche et Développement et de stratégie en matière l’IA, mais ces besoins pourraient évoluer à la baisse dans les années à venir avec l’industrialisation de l’IA.  Si on compare la situation de la France par rapport aux autres pays, l’écart est édifiant : 91% des professionnels français de l’IA sont de niveau Master ou Doctorat, alors que la moyenne mondiale se situe à 59%.

Les entreprises interviewées par l’Opco Atlas dans le cadre du rapport semblent avoir du mal à identifier des niveaux intermédiaires de compétences (notamment en matière d’intégration et développement d’applicatifs), ce qui peut expliquer cette logique maximaliste du diplôme propre à la France, en attendant d’affiner les besoins de niveaux intermédiaires.

Il semble qu’un équilibre des besoins soit nécessaire car cette structure des niveaux de diplômes pourrait à terme accentuer les tensions sur le marché de l’emploi. En effet, la question peut se poser quant au niveau d’expertise réellement nécessaire à l’intégration de technologies existantes, par rapport au niveau d’expertise des jeunes diplômés.