Le machine learning et le deep learning sont des branches de l’intelligence artificielle. Liées au big data, ces technologies permettent aux ordinateurs d’exploiter des flux de données dans une logique d’apprentissage. L’ingénieur machine learning ou deep learning est un expert de cette spécialité.

Le machine learning est une technologie d’intelligence artificielle. On l’appelle aussi apprentissage automatique. L’ordinateur reçoit des flux de données qui lui permettent d’apprendre et de réagir. Le développeur machine learning crée, pilote et ajuste les programmes informatiques qui permettent la mise en œuvre de cette technologie.

Le big data est une richesse à condition de donner du sens et de la valeur aux données collectées. C’est le rôle du data scientist de les trier et de les interpréter pour qu’elles servent au pilotage de l’entreprise.

Digitalisation, mégadonnées, chatbot, expérience utilisateur, e-commerce, objets connectés … autant de sujets que couvrent la fonction de responsable des systèmes digitaux intelligents. Pour que les technologies IA et data révèlent toutes leurs possibilités, il faut les inscrire dans un cycle de complémentarité et de performances individuelles et générales. C’est là tout le travail du chef d’orchestre : le responsable des systèmes digitaux intelligents.

Le marketing est un des grands bénéficiaires de l’intelligence artificielle et de la data en entreprise : analyse prédictive, amélioration de l’expérience client, personnalisation, adaptation permanente de la stratégie marketing, gain de temps. Métier hybride par définition, le chef de projet IA en marketing initie et accompagne la transformation technologique de son domaine en tenant compte des implications éthique et sociétales.

La banque et la finance font figure de précurseurs de l’intelligence artificielle, parce qu’elles se sont emparées du sujet très tôt. Cette stratégie a permis au secteur, un développement fulgurant. Automatisation, blockchain, analyse prédictive… Le chef de projet IA en banque & finance pilote l’évolution technologique de son entreprise en respectant le cadre réglementaire et l’éthique professionnelle.

L’intelligence artificielle révolutionne la supply chain. Prévision des ventes, détection des erreurs, gestion des stocks, amélioration des délais, automatisation de certaines tâches… Son pouvoir est grand. Métier hybride par définition, le chef de projet IA en supply chain pilote les évolutions technologiques de l’IA dans un objectif d’amélioration de la performance logistique et d’optimisation du transport. 

Le machine learning est une technologie d’intelligence artificielle. On l’appelle aussi apprentissage automatique. L’ordinateur reçoit des flux de données qui lui permettent d’apprendre et de réagir. Le développeur machine learning crée, pilote et ajuste les programmes informatiques qui permettent la mise en œuvre de cette technologie.

Très recherché, le métier de développeur Python a envahi les jobboards. Expert des algorithmes, il manie avec brio ce langage informatique majeur. Les mains expertes de nombreux développeurs dans le monde ont fait de Python un outil incontournable de l’intelligence artificielle et des méga données.

Les enjeux de l’intelligence artificielle sont aussi grands que son potentiel. Incarnant notre futur professionnel et personnel, elle fait partie des grands sujets actuels. Pour gérer une telle puissance, de nouveaux métiers ont émergé, comme celui d’ingénieur en intelligence artificielle.