Alors déjà IA ça veut dire quoi ?

I pour Intelligence, A pour Artificielle.

Et c’est quoi une Intelligence Artificielle ?? Quelque chose d’intelligent, tout le monde le comprend, à sa manière du moins. Artificielle veut dire que ce n’est pas naturel, c’est créé par l’homme, via un ordinateur, sous la forme d’un programme informatique.

Quand on évoque une IA, vous pouvez penser à :

• « I Robot », le film où l’IA est très puissante et pas si gentille
• Matrix
• Siri, Alexa ou encore Google Home

La plus simple pour comprendre, ce sont quelques exemples :

• Quand Siri te donne la météo, il y a de l’Intelligence Artificielle
• Quand Netflix te recommande un film, c’est de l’IA
• Et pour finir, quand tu es sur un site e-commerce et qu’on te propose des articles similaires, c’est encore une fois … de l’IA !

Dans le cas de la météo, l’outil se base sur la reconnaissance de la parole, c’est-à-dire la retranscription à l’écrit de ce que tu lui demandes pour qu’ensuite ce soit interprété par une machine.

Dans le cas des recommandations Netflix ou E-commerce, la machine se base sur ce que tu as déjà vu, regardé ou acheté pour te proposer des films ou des produits similaires. C’est un algorithme d’apprentissage.

L’IA est partout, mais il n’y a pas « une IA qui s’occupe de tout », il y a au contraire une infinité de petits programmes informatiques. Chacun a une petite responsabilité pour une tâche spécifique, dans un système bien plus complexe.

Pour mieux comprendre, voici un schéma qui décrit le fonctionnement d’un système de recommandation qui pourrait s’approcher de celui présent chez Netflix :

source : https://pub.towardsai.net/recommendation-system-in-depth-tutorial-with- python-for-netflix-using-collaborative-filtering-533ff8a0e444)

L’IA peut s’appuyer sur différents programmes, on parle souvent de modèles mathématiques. Un modèle mathématique simple est ax+b (fonction affine), ce qui permet de tracer une ligne droite.

Pour simplifier, voici les trois types d’IA les plus fréquents :

• Règles codées en dur (en anglais « rule-based systems »)
• Les algorithmes
• Les réseaux de neurones

Le premier est le plus simple à mettre en place, il consiste à un ensemble de règles codées dans un programme informatique.

Quelles sont les différences entre les types d’IA ?

La première n’apprend pas. Ce programme est constitué d’un ensemble d’instructions définies pour résoudre un problème plus ou moins complexe. Par défaut donc, il n’apprend pas.

Il reste ensuite les algorithmes et les réseaux de neurones. Ces deux types d’IA font partie du domaine du Machine Learning, c’est-à-dire des machines qui apprennent.

Quand on parle d’algorithmes, le choix possible est très vaste. On pense souvent à des modèles linéaires. Ces modèles permettent d’appliquer des poids à des caractéristiques avec pour objectif une prédiction ou une classification.

Exemple : Pour prédire le salaire moyen en sortie d’études :

• On peut appliquer un poids important sur le diplôme obtenu
• Un poids très faible sur la pointure de l’étudiant ( car il n’existe aucun lien normalement …)
• Un poids très important sur la position géographique (on gagne plus à Paris qu’à Lyon ?, Etc.

Il existe d’autres types de modèles, mais ce n’est pas le but de cet article.

Quand on parle de réseaux de neurones, on parle souvent de Deep Learning, domaine s’appliquant généralement aux données dites non structurées (voir explication ci-dessous).

Une donnée structurée peut être représentée par un fichier excel / un tableau. Par exemple, une voiture possède :

• 4 roues
• Une marque
• 1 nombre de chevaux
• Une couleur
• L’année de construction etc…

Une donnée non structurée est par exemple l’image d’une voiture. Il est difficile de définir la structure d’une image.

Essayer de décrire une image de façon structurée devient compliqué !

Bon et comment on lui apprend quelque chose à cette IA ?

En machine learning, on apprend à l’IA principalement en lui donnant des exemples, et en l’entraînant sur la base de ces exemples.

Le fameux exemple de la reconnaissance d’une photo avec un chat dessus est très connu, et c’est justement pour ça qu’on va le réutiliser.

On donne au programme informatique des milliers d’images, préalablement rangées dans deux catégories :

• Non chat
• Chat

On transforme la photo afin qu’elle soit interprétable informatiquement :
une photo de 10 pixels par 10 pixels en noir et blanc devient un tableau de 100 valeurs numériques.

Quand est-ce que l’IA va remplacer l’humain ?

Chacun a son avis. Le mien : elle le remplace déjà sur de nombreuses tâches !

Les recherches d’aujourd’hui mettent en avant une IA avec une intelligence limitée. En effet, l’IA la plus courante apprend, mais pour le moment elle apprend ce qu’on lui dicte.

Il existe néanmoins plusieurs projets de recherche traitant de la simulation du raisonnement humain, mais la puissance de calcul nécessaire rend ce type de projet accessible qu’à quelques entreprises pour le moment.

Pour aller plus loin
Maintenant que tes proches, et moins proches, ont tout compris sur l’IA, tu peux te lancer dans l’explication du Big Data.

Easy Partner a aussi un article pour ça : comprendre le Big Data !

L’article L’IA expliqué à ta grand-mère est apparu en premier sur EasyPartner.

Qu’est-ce que le Machine Learning, ou « Apprentissage automatique » ?

En soit, le Machine Learning n’est pas nouveau. Mais on ne commence à s’y intéresser de près que depuis quelques années, car les possibilités qu’il offre sont désormais colossales. Sa définition n’est, en tant que telle, pas spécialement complexe : il s’agit d’une technologie permettant d’effectuer des prédictions. Pour cela, elle se base sur du forage de données, de la reconnaissance de patterns, des statistiques, et des analyses prédictives. Le plus connu des algorithmes de Machine Learning est Perceptron.

Beaucoup se demandent quel est précisément le lien entre Big Data et Machine Learning. Ce qu’il faut principalement comprendre, c’est que la technologie de Machine Learning est particulièrement efficace pour trouver des solutions à partir de données nombreuses, diverses, et changeantes, que seul le Big Data permet de stocker.

L’intérêt d’utiliser le Machine Learning avec le Big Data

Pour comprendre pleinement l’intérêt du Machine Learning, encore faudrait-il cerner celui du Big Data. Encore un mot employé à tort et à travers qui commence à en énerver certains, à faire peur à d’autres, que tout le monde connaît, mais que finalement très peu de gens comprennent.

Alors, qu’est-ce que le Big Data ? Le terme signifie littéralement mégadonnées, ou données massives. On l’aura compris, il sert donc à gérer et à analyser de très gros volumes de données. On ne peut en donner de définition plus précise – et c’est sans doute la raison pour laquelle il demeure un tel flou – car son usage et son utilité dépend entièrement des acteurs du marché qui la conçoivent ou l’utilisent.

Pour exploiter la valeur du Big Data en cherchant à comprendre et à analyser des données, les outils traditionnels analytiques ne sont pas suffisamment performants : le volume de données est si important qu’il est trop difficile de tester toutes les hypothèses et d’en faire des déductions intelligentes. Hadoop est la principale plateforme d’exploitation des données.

• A lire également : Comprendre le Big Data

Les outils de business intelligence (BI) et de reporting permettent simplement de faire des comptes et d’effectuer des requêtes SQL. Leur traitement analytique nécessite l’intervention d’un humain, afin de spécifier ce qui doit être calculé.

Le Machine Learning, lui, permet d’extraire la valeur de ces données sans intervention humaine. Contrairement aux outils d’analyse basiques, celui-ci est idéal pour analyser des données à la fois complexes et massives. Avec le machine learning, plus les données sont nombreuses, plus le système peut apprendre, progresser, et trouver des résultats de qualité. Voilà précisément pourquoi on parle d’apprentissage automatique.

Le Machine Learning est donc de plus en plus populaire, en particulier dans les écoles où les masters spécialisés se multiplient. Python est l’un des meilleurs langages pour débuter l’apprentissage automatique. Le Langage R est également très utilisé. Les deux ont des avantages et des inconvénients : Python est plus simple d’apprentissage, et s’adapte mieux à la manipulation de données et aux tâches répétitives. R, quant à lui, est plus adapté aux projets lourds en statistiques et pour explorer ponctuellement des ensembles de données. Mais R ne s’utilise qu’en Big Data, tandis que Python pourra également s’utiliser en développement web. Si vous êtes développeur web et que l’intelligence artificielle vous intéresse, il peut donc être intéressant de vous mettre tout doucement au Python.

Peut-on faire du Machine Learning sans Big Data ?

Et la réponse est…non. Mais si on a bien lu jusqu’ici, on aura compris !

Tout l’intérêt du Machine Learning est de permettre au système de devenir de plus en plus intelligent. Pour cela, celui-ci a besoin d’être « nourri » avec un nombre de données croissantes, pour en analyser toujours plus. Le Big Data est donc l’outil indispensable au Machine Learning et à toutes les technologies d’intelligence artificielle (IA).

Aujourd’hui, celles-ci arrivent à apprendre sans l’aide d’un humain et accèdent à un volume colossal de données en temps réel. L’analyse se fait de manière quasi instantanée, tant l’IA est devenue agile.

Quelques cas d’usage du Machine Learning

Il est toujours plus facile de comprendre l’intérêt d’une techno avec quelques exemples d’applications.
Un premier exemple de l’intérêt du Machine Learning est la facilitation de détection des fraudes. Chaque changement de comportement de consommation peut désormais être facilement analysé et les fraudes bancaires sont désormais très rapidement détectées par les algorithmes.

En e-commerce, le Machine Learning est précieux pour le retargeting : en fonction de l’historique des produits consultés, achetés, et des requêtes tapées par l’internaute, les recommandations d’achat permettront au client d’être ciblé avec des produits qui l’intéressent. Netflix utilise cette technique pour recommander des films correspondant aux goûts cinématographiques de ses clients. Amazon décuple également cette vente grâce à un targeting ultra-ciblé.

Quid du Deep Learning ?

On entend souvent parler du Deep Learning, certains se demandant alors la différence entre Machine Learning et Deep Learning. Les deux n’ont pas à être distingués, puisque le Deep Learning est en réalité une sous-catégorie de Machine Learning. Le Deep Learning concerne par exemple tout ce qui est lié à la reconnaissance visuelle ou vocale. Elle sera particulièrement utile en cas d’enquête policière pour reconnaître un visage sur une caméra de surveillance, mais également pour des cas plus courants, comme pour développer les chatbots conversationnels (Siri, Alexa, etc.).

Le Deep Learning cherche à reproduire un réseau neuronal tel que celui-ci existe dans la nature : très souvent, il s’agit de chercher à reproduire un comportement humain. L’apprentissage est ici supervisé : on va définir ce que l’on souhaite apprendre au robot. Si vous êtes fan de la série WestWorld, on est en plein dedans, puisque les robots sont créés à l’image des humains et respectent (au début de la série, en tout cas…) un scénario spécifiquement écrit. Pour que le robot apprenne à improviser et sache se nourrir de nouvelles informations à partir de ses observations, on aura besoin d’une puissance de calcul beaucoup plus élevée.

Vous avez désormais les bases du Machine Learning. La réalité est bien sûr nettement plus complexe et vous pouvez diversifier vos recherches sur Lebigdata.fr ou encore Bial-r. Sur OpenClassrooms, vous pouvez mettre un peu plus les mains dans le cambouis.

L’article Comprendre le Machine Learning est apparu en premier sur EasyPartner.

Si le débat autour de l’IA générative s’est principalement concentré sur la substitution de certains emplois et la création de nouvelles professions, pourquoi ne pas également exploiter cette technologie émergente pour optimiser votre recherche d’emploi ?

Habituellement utilisée par les recruteurs pour affiner la sélection des candidats et faciliter les processus de recrutement, l’IA peut également constituer un moyen efficace d’augmenter vos chances de décrocher votre prochain emploi.

Optimiser sa recherche d’emploi avec l’IA

Optimiser sa recherche d’emploi avec l’IA générative va bien au-delà de la simple rédaction et correction de votre CV. En effet, bien que le curriculum vitae soit un élément central, d’autres étapes préliminaires peuvent également bénéficier de l’utilisation de cette technologie innovante !

Réaliser une veille sectorielle en un clic : Restez informé sur les développements de votre secteur d’activité et sur les actualités des entreprises qui pourraient être attractives pour votre recherche d’emploi. Utilisez des outils tels que Google Bard ou ChatGPT (connecté à internet) pour obtenir des résumés des actualités et des tendances en posant des questions simples via une conversation.

Analyser une offre d’emploi : exploitez l’IA pour identifier les termes clés les plus appropriés ou comparez votre CV au profil recherché pour évaluer vos probabilités de succès.

Communiquer avec un recruteur : utilisez des outils d’IA générative pour rédiger des e-mails à la fois formels et personnalisés lors de la prise de contact avec un recruteur.

Optimiser son CV avec l’intelligence artificielle

Le CV est un élément clé de la recherche d’emploi. C’est encore aujourd’hui le premier point de contact entre vous et une entreprise. Ce document doit être rédigé avec soin tant sur le fond que sur la forme. Et surtout il doit être adapté à chaque offre d’emploi à laquelle vous postulez. 

Bonne nouvelle, l’IA peut vous aider à améliorer facilement votre CV : 

Trouver les bons mots-clés : Un outil comme ChatGPT va vous aider à dresser une liste de mots-clés à faire absolument apparaître dans votre CV en fonction de telle ou telle offre d’emploi. L’objectif c’est d’augmenter vos chances d’être sélectionné par les logiciels de recrutement (les ATS) utilisés par de nombreuses entreprises…qui eux aussi sont basés sur l’IA. 

Exemple de prompt à utiliser : Je souhaite optimiser mon CV pour maximiser mes chances de réussir la sélection des logiciels de recrutement (ATS) lors de ma candidature pour le poste de [offre d’emploi]. Pouvez-vous me fournir une liste de 10 mots-clés spécifiques à intégrer dans mon CV pour attirer l’attention des recruteurs et passer avec succès à travers les filtres ATS ? »

Personnaliser votre CV : Certains outils exploitent l’IA pour évaluer vos compétences en fonction des descriptions de poste, vous aidant à identifier celles qui sont les plus pertinentes à mettre en avant. Même si certaines offres d’emploi fournissent des informations limitées, l’IA peut vous aider à identifier les missions et compétences clés du poste, que vous pourrez ensuite intégrer dans votre CV ou lettre de motivation.

Exemple de prompt à utiliser : « Agis comme un responsable recrutement. Énumère les 5 principales missions, les 5 compétences métier et les 5 qualités personnelles à mettre en valeur pour cette offre d’emploi : [copiez l’offre d’emploi] »

Éviter les fautes d’orthographe : L’intelligence artificielle a bien entendu la capacité de repérer les erreurs d’orthographe et de grammaire présentes dans votre CV, puis de vous proposer des suggestions de correction ou de formulation.

Mise en forme de votre CV : Des plateformes utilisant l’intelligence artificielle offrent des modèles de CV adaptés à vos informations, garantissant ainsi une présentation soignée et professionnelle. Canva, reconnu sur le marché, propose différents modèles de CV intégrant l’IA. Grâce à la fonction « écriture magique » de Canva, vous pouvez optimiser vos CV et tout autre document lié à une candidature. 

Par ailleurs, Notion met à disposition une diversité de modèles de CV gratuits, parfaitement suffisants pour créer un CV tech professionnel et ajustable aux différentes offres auxquelles vous postulez. Notion propose également une version payante avec des fonctionnalités d’IA, accessible à moins de 10 euros par mois.

En complément, Google Docs offre plusieurs modèles de CV, avec une interface conviviale. Dans un futur proche, il sera également doté d’une IA générative pour faciliter la rédaction dans différents outils Google, notamment sur Gmail.

Rédiger une lettre de motivation avec l’IA 

La rédaction d’une lettre de motivation peut être simplifiée et enrichie avec l’aide de ChatGPT. Si vous recherchez des suggestions pour rendre votre lettre plus percutante, demandez par exemple : « Comment puis-je rendre ma lettre de motivation plus attrayante pour un poste dans le secteur de la technologie ? »

→ Vous pouvez aussi solliciter des conseils sur la manière de mettre en avant vos compétences spécifiques ou obtenir des idées pour personnaliser votre lettre en fonction de l’entreprise visée.

Préparer un entretien avec ChatGPT 

L’intelligence artificielle offre désormais des outils de simulation d’entretien qui utilisent des algorithmes avancés pour créer et proposer des questions réalistes, spécifiques au poste que vous visez et les faire dérouler au sein d’un script. 

Ces simulations – comme Google Interview Warmup – vous permettent de vous entraîner, de réfléchir à vos réponses, et même de recevoir des retours constructifs pour perfectionner votre performance. Certains widgets sont aussi disponibles dans la version payante de ChatGPT, mais la version gratuite peut faire l’affaire pour commencer. 

Exemple de prompt à utiliser : “Joue le rôle d’un responsable du recrutement en conduisant un entretien d’embauche vocal pour le poste [coller l’offre d’emploi Démarre l’entretien seulement après avoir reçu cette instruction.”

En utilisant ces outils, vous avez la possibilité de choisir le type de poste pour lequel vous postulez, adaptant ainsi les questions générées à votre domaine d’activité. Cela facilite une réflexion approfondie sur vos réponses.

Les commentaires issus de l’IA vous offrent de précieux feedbacks pour améliorer vos réponses, optimisant ainsi votre préparation.

Au-delà des simulations, l’IA peut vous fournir des conseils variés, allant de la présentation personnelle au choix vestimentaire, et même des astuces sur la recherche préalable à effectuer sur l’entreprise.

Les limites de l’IA pour votre recherche d’emploi 

Bien que ChatGPT puisse être un outil utile dans la recherche d’emploi, il présente également certaines limites :

Manque de connaissances spécifiques : ChatGPT n’a pas de connaissances spécifiques sur les offres d’emploi en temps réel ni sur les entreprises. Ses réponses sont basées sur des données préalablement fournies et ne sont pas mises à jour en temps réel.

Compréhension contextuelle limitée : ChatGPT peut parfois interpréter incorrectement le contexte de vos questions, ce qui peut conduire à des réponses imprécises ou inappropriées. Il peut ne pas saisir toutes les subtilités liées à une recherche d’emploi spécifique.

Manque de personnalisation approfondie : Bien que ChatGPT puisse fournir des conseils généraux, il ne peut pas personnaliser ses réponses en fonction de votre expérience professionnelle spécifique, de vos compétences uniques ou des détails particuliers de l’entreprise à laquelle vous postulez.

Dépendance des prompts bien formulés : Les réponses de ChatGPT dépendent largement de la formulation précise des questions. Un prompt mal formulé peut entraîner des réponses peu pertinentes ou hors sujet et vous aurez l’impression de perdre du temps.

Manque de données en temps réel : Les informations fournies par ChatGPT peuvent ne pas être les plus récentes. Il ne dispose pas d’une mise à jour en temps réel des données du marché de l’emploi.

Limitations sur les tâches spécifiques : Bien que ChatGPT puisse fournir des conseils généraux sur la recherche d’emploi, il peut ne pas être aussi spécialisé que d’autres outils ou experts humains dans des domaines spécifiques de la carrière.

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L’article Booster sa recherche d’emploi et son CV avec l’IA  est apparu en premier sur EasyPartner.

Alliée à l’essor du Big Data, cette avancée technologique majeure qu’est l’IA influence également la vie des entreprises. Tous les secteurs, de l’industrie au marketing, de la médecine à l’agriculture et aux services, sont touchés.

Les Ressources Humaines sont également au cœur de cette évolution.

L’utilisation d’outils exploitant l’IA révolutionne profondément nos pratiques de recrutement, offrant des possibilités inédites en termes d’efficacité et de précision. Cependant, il est important de souligner que cette transformation ne signifie pas que l’humain est mis de côté.

Mais alors, peut-on véritablement compter sur l’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité de nos processus de recrutement ? Est-il possible de recruter plus rapidement et de manière plus ciblée grâce à l’IA tout en accordant davantage de temps aux candidats ?

C’est ce que nous explorerons dans cet article, en vous dévoilant les meilleures méthodes pour intégrer l’IA de manière optimale dans votre processus de recrutement, tout en conservant le juste équilibre avec l’expertise humaine indispensable.

Qu’est-ce que l’IA ? 

L’acronyme IA fait référence à la capacité de certaines machines à effectuer des tâches qui, traditionnellement, nécessiteraient l’intelligence humaine. Dans le contexte du recrutement, l’IA se déploie sous différentes formes, utilisant des algorithmes sophistiqués et des modèles prédictifs pour analyser des données massives et faciliter des processus comme la sélection et le sourcing des candidats. 

Et pour être précis, l’IA n’est pas une technologie en soi. C’est un domaine d’étude, une branche des sciences appliquées à l’informatique. C’est pour cela que des phrases comme “ L’IA fait ceci ou cela…” sont en quelque sorte des abus de langage. C’est comme si vous disiez : “le médecin me soigne grâce à la médecine”. 

→ L’IA ne fait “rien”. Pour fonctionner l’IA a besoin – entre autres – de beaucoup de données, d’une puissance de calcul, d’algorithmes et bien sûr d’une expertise humaine pour orienter et décider (du moins pour l’instant…)

→ L’IA sert donc à concevoir et perfectionner des programmes informatiques complexes qui seront utilisés par le GPS de votre smartphone ou un ATS (logiciel d’aide au recrutement) par exemple. 

Comment l’IA pour le recrutement peut vous aider à améliorer votre processus ? 

Un sourcing plus efficace

Identifier et sélectionner des candidats est une tâche qui prend beaucoup, beaucoup de temps. L’IA va progressivement jouer un rôle clé pour assister les recruteurs pendant la phase de sourcing des candidats.

La puissance de certains algorithmes permet l‘analyse d’un volume considérable de données provenant de diverses sources notamment des réseaux sociaux professionnels comme LinkedIn. 

Grâce à cette technologie, il devient possible d’identifier de manière précise des compétences spécifiques ou un niveau d’expérience lors du processus de sourcing puis de croiser les résultats obtenus pour constituer une shortlist restreinte de candidats qualifiés. 

Ce type d’approche assistée par l’IA améliore significativement la précision du sourcing de candidats, particulièrement lorsqu’il s’agit de repérer des profils rares.

Matching candidat et présélection des CV 

Le tri des CV et des lettres de motivation fait aussi partie des tâches dont la plupart des recruteurs aimeraient bien se passer. Si vous travaillez dans un grand groupe avec une forte notoriété, vous croulez sûrement sous les candidatures, notamment les candidatures spontanées. 

Grâce à des outils utilisant l’IA, il vous est désormais possible d’automatiser certaines tâches comme : 

• le tri des CV en fonction de certains critères définis à l’avance 
• la matching entre des profils et un poste vacant

Quel que soit le format (CV vidéo, document PDF…) de nombreux logiciels qui se basent sur l’IA sont aujourd’hui capables d’analyser le contenu des CV reçus et de les trier en fonction de vos critères de sélection : expérience, diplômes, personnalité, centres d’intérêt.

De même, certains chatbots sont capables d’engager des conversations complexes et naturelles avec les candidats pour affiner ou orienter une candidature et ne pas passer à côté d’un talent indécis ou mal renseigné. 

Gérer la mobilité interne

Parfois votre prochaine recrue est là, juste sous vos yeux, c’est un de vos collaborateurs déjà en poste. Mais vous avez du mal à l’identifier, faute d’outil ou de méthode adéquate. 

L’IA peut vous aider à recueillir et analyser les données que vous avez collectées auprès de vos salariés (dans le respect de la réglementation bien entendu) et intégrer leurs souhaits d’évolution pour faire émerger des correspondances entre des postes et des profils auxquels vous n’auriez pas pensé. 

Certaines entreprises ont même mis en place des marketplaces de talents boostées à l’IA, où chaque collaborateur peut participer à l’évolution de sa trajectoire professionnelle au sein de son entreprise en fonction de ses compétences, des formations qu’il suit ou de certaines de ses aspirations. 

En complément l’IA peut jouer le rôle de mentor ou de conseiller auprès de certains salariés en procédant à une analyse prédictive de leurs compétences et en leur suggérant le type de formations à suivre ou les soft-skills dont ils ont besoin pour évoluer. 

Un premier entretien avec un chatbot ? 

Les chatbots alimentés par l’intelligence artificielle représentent une innovation majeure dans le processus de recrutement. Ces agents virtuels peuvent conduire des entretiens préliminaires de manière automatisée, en posant des questions standardisées aux candidats afin de : 

• les aiguiller vers le type de poste qui leur convient le plus 
• préciser certaines informations contenues dans leurs CV
• évaluer ou valider certaines compétences
• orienter un profil tech vers la bonne série de tests techniques et ainsi
• faire gagner du temps au recruteur

C’est aussi une approche systématique, neutre, inclusive et équitable pour évaluer les compétences des candidats dès les premières étapes du processus de recrutement. En utilisant les entretiens virtuels, les recruteurs peuvent optimiser leur temps et se concentrer davantage sur les candidats les plus prometteurs lors des étapes ultérieures du processus de sélection.

L’IA ne remplacera pas le recruteur ! 

« Les interactions humaines sont un facteur absolument essentiel dans toute entreprise et donc, je n’imagine pas un instant qu’elles soient totalement absentes du processus de recrutement d’un nouveau salarié ». Sébastien Delfosse – Manpower

Bien que l’IA puisse exceller dans certaines tâches et les exécuter avec une rapidité et une précision supérieures à celles des humenains, elle demeure incapable de reproduire les compétences humaines uniques. Des aptitudes et savoir-faire tels que la créativité, l’empathie et la capacité de pensée critique, très utilisés en recrutement sont des traits inhérents à l’humain et ne peuvent être émulés par l’IA.

Plus encore, certaines tâches concrètes effectuées par un recruteur paraissent à ce jour difficilement exécutables par une machine : 

La compréhension d’un besoin de recrutement : L’IA peut aider à analyser les données et à identifier des tendances, mais saisir les besoins spécifiques d’une entreprise en matière de recrutement nécessite une compréhension approfondie de la culture organisationnelle… ou tout simplement de prendre un café avec un manager pour discuter des besoins précis et des attentes concernant le poste à pourvoir.

L’évaluation des soft skills : Bien que l’IA puisse être efficace pour évaluer certaines compétences techniques à partir de données objectives, l’évaluation des soft skills comme la communication, l’esprit d’équipe et le leadership est souvent plus subjective et nécessite une interaction humaine pour être correctement évaluée.

Le choix entre deux profils : Lorsqu’il s’agit de prendre des décisions délicates entre deux candidats, des facteurs subjectifs peuvent entrer en jeu, tels que la personnalité, le fit avec la culture d’entreprise, ou même des intuitions basées sur l’expérience. L’IA peut fournir des données pertinentes, mais la décision finale reste entre les mains des recruteurs humains.

Ces exemples montrent que l’IA peut être un outil puissant pour améliorer l’efficacité et la précision du processus de recrutement, mais elle doit être utilisée en complément de l’expertise humaine pour prendre des décisions éclairées et équilibrées. 

En intégrant habilement l’IA dans le processus de recrutement, les entreprises peuvent maximiser leurs chances de trouver les meilleurs talents tout en respectant l’aspect humain et les nuances importantes qui caractérisent le recrutement.

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Les technologies basées sur l’intelligence artificielle générative, telles que ChatGPT, ne représentent que la partie émergée de l’iceberg, mais elles ont déjà commencé à bouleverser, voire révolutionner, notre vie quotidienne.

Selon plusieurs études, certains métiers, comme les agents de services clients, les comptables ou même les juristes, pourraient tout simplement disparaître en raison des progrès si rapides de l’intelligence artificielle.

En revanche, pour les profils tech/IT à la recherche d’un emploi, l’intelligence artificielle n’est en rien une menace. Au contraire, elle représente un domaine de recherche, d’expérimentation et d’innovation qui génère des milliers de nouveaux emplois chaque année.

Si vous êtes étudiant en informatique, freelance IT, demandeur d’emploi dans le secteur de la tech ou professionnel IT en reconversion, voici 4 métiers liés à l’intelligence artificielle qui recrutent et auxquels vous devriez vous intéresser.

L’avènement de l’IA : révolution ou évolution du marché du travail ?

Si certains craignent une extinction massive d’emplois dans certains secteurs en raison de l’IA, d’autres y voient une opportunité d’évolution vers des postes plus qualifiés et à forte valeur ajoutée. 

En réalité, l’IA ne remplace pas nécessairement les salariés, mais elle modifie leurs tâches et les compétences requises pour les accomplir. De nouveaux métiers apparaissent, tels qu’ingénieur en IA, data scientist ou expert en éthique de l’IA, tandis que d’autres sont inévitablement amenés à se réinventer.

Les développeurs web, par exemple, se servent de plus en plus de l’IA pour automatiser certaines tâches, détecter les erreurs dans le code et améliorer les performances des sites web.

Quels que soient votre profil, votre niveau d’expérience professionnelle ou vos compétences techniques, vous allez tôt ou tard travailler avec l’IA. Il pourra s’agir d’un outil qui utilise l’IA ou, si vous êtes développeur, d’un algorithme sur lequel vous allez devoir travailler directement.

→ L’avenir du travail se dessine aujourd’hui comme une collaboration entre l’homme et l’IA, où chacun exploite ses forces et ses compétences uniques. L’IA n’est pas une menace, mais un outil puissant pour augmenter la productivité, la créativité et l’innovation. Encore faut-il s’y intéresser et se tenir au courant des opportunités professionnelles.

→ Dans la tech, tout va très vite et il est crucial de s’adapter aux changements et d’acquérir les compétences nécessaires pour tirer parti des opportunités offertes par l’IA. La formation continue et le développement des compétences digitales sont déterminants pour rester compétitif sur le marché du travail.

Pourquoi l’IA est-elle pourvoyeuse de tant d’opportunités de carrière ? 

L’intelligence artificielle n’est pas une mode passagère. Son impact sur l’économie et notre vie quotidienne est tel que le point de non retour a déjà été franchi. Rappelons au passage que c’est la collecte (et l’analyse) massive de données (le Big Data) qui fut la genèse du développement de l’intelligence artificielle tel que nous la connaissons aujourd’hui. 

Les carrières en IA sont en plein essor et voici pourquoi :

1 – Le Big Data : Tout est quantifiable, tout est devenu une “donnée », de la data. Du nombre de pas que vous faites par jour au nombre de clics qu’il vous faut pour réaliser un achat sur Amazon, tout est enregistré pour être analysé et utilisé à des fins commerciales. 

L’exploitation des données crée une demande très importante pour des experts en IA. 

Leurs missions consistent à extraire des informations pertinentes de ces données massives, à les analyser et à les interpréter pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées, à améliorer leur efficacité et leur rentabilité, et à offrir des produits et services personnalisés à leurs clients.

2- L’automatisation des tâches complexes : Les avancées technologiques ont rendu les applications d’IA plus efficaces et accessibles, notamment grâce aux IA génératives et aux API de OpenAI, Gemini ou Mistral. 

Ces progrès ont ouvert de nouvelles perspectives pour les entreprises et les particuliers, permettant d’automatiser des tâches complexes, de créer du contenu personnalisé et de prendre des décisions éclairées en temps réel. 

Les entreprises recrutent des experts capables de trouver des applications concrètes de l’IA au sein de leurs organisations pour automatiser leurs processus métiers. De la chaîne de restauration rapide à la société de transport en passant par les éditeurs d’ERP, tous cherchent aujourd’hui à intégrer l’IA.

3 – L’interdisciplinarité : Le champ disciplinaire de l’IA est intrinsèquement interdisciplinaire, combinant des éléments de mathématiques, d’informatique bien sûr, de psychologie et même de philosophie. 

Cette nature polyvalente attire une variété de talents et de compétences, offrant des opportunités de carrière passionnantes pour les personnes ayant des compétences variées. Les professionnels de l’IA doivent être capables de travailler en équipe avec des experts d’autres domaines pour développer des solutions innovantes et efficaces.

4 – L’éthique : Avec la croissance de l’IA vient également une responsabilité éthique. Des questions relatives à la confidentialité des données, au biais algorithmique, et à l’emploi nécessitent une réflexion éthique sérieuse. Cela a ouvert la voie à des postes tels qu’éthicien de l’IA, qui sont chargés de veiller à ce que les technologies d’IA soient développées et utilisées de manière éthique et responsable.

Quatre métiers en plein essor dans le domaine de l’intelligence artificielle

Data Analytics manager : l’alchimiste de données

Le Data Analytics Manager est responsable de la collecte, de l’analyse et de l’interprétation des données pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

 Il travaille en étroite collaboration avec les équipes de data science, de développement et de marketing pour identifier les besoins en matière de données, et utilise des outils d’analyse avancés pour extraire des informations utiles à partir de grandes quantités de données.

Pourquoi est-ce un job intéressant ? 

Le poste de Data Analytics Manager offre une opportunité passionnante de travailler à l’intersection de la technologie, de l’analyse de données et de la prise de décision stratégique, en aidant les entreprises à améliorer et structurer leur processus de décision.

Le salaire brut moyen pour un Data Analytics Manager est de 5 000 euros/mois (60 000 euros/an). Pour devenir Data Analytics Manager, un diplôme d’ingénieur ou un master en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe est généralement requis, ainsi qu’une expérience préalable en analyse de données et en programmation.

Ingénieur Machine Learning OPS (MLOps) : le garant d’un déploiement efficace et sécurisé des modèles d’IA en production.

L’ingénieur MLOps est responsable de la gestion des opérations et du déploiement des modèles d’apprentissage automatique dans un environnement de production. 

Il travaille en étroite collaboration avec les équipes de data science et les développeurs pour garantir que les modèles d’IA sont déployés de manière efficace, fiable et sécurisée. Il est chargé de la mise en place de processus automatisés pour la gestion des données, le développement des modèles d’IA, les phases de tests, leur déploiement et leur maintenance.

Pourquoi est-ce un job intéressant ? 

L’ingénieur MLOps est un acteur clé dans le déploiement réussi de modèles d’IA dans des environnements de production complexes. Ce poste offre l’opportunité de travailler sur des projets passionnants et innovants, en utilisant des technologies de pointe pour automatiser et optimiser les processus de déploiement de modèles d’IA.

Le salaire brut moyen pour un ingénieur MLOps est de 4 167 euros/mois (50 000 euros/an). Pour devenir ingénieur MLOps, un diplôme d’ingénieur ou un master en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe est généralement requis, ainsi qu’une expérience préalable en développement de logiciels, en gestion de projets et en apprentissage automatique.

Formateur d’IA ou AI Trainer : le métier qui booste la performance des modèles d’apprentissage automatique.

L’entraîneur d’IA est responsable de la formation et de l’optimisation des modèles d’apprentissage automatique pour améliorer leur précision et leur efficacité.

Il travaille en étroite collaboration avec les équipes de data science et de développement pour comprendre les besoins et les exigences des modèles d’IA, et utilise des techniques d’apprentissage automatique avancées pour entraîner et tester les modèles.

Pourquoi est-ce un job intéressant ? 

Le poste d’entraîneur d’IA offre une opportunité passionnante de travailler à l’intersection de l’apprentissage automatique, de l’analyse de données et du développement logiciel, en veillant à ce que les modèles d’IA soient formés de manière efficace et précise pour répondre aux besoins des entreprises.

→ Le salaire brut moyen pour un entraîneur d’IA est de 4 500 euros/mois (54 000 euros/an). Pour devenir entraîneur d’IA, un diplôme d’ingénieur ou un master en informatique, en mathématiques ou dans un domaine connexe est généralement requis, ainsi qu’une expérience préalable en programmation, en analyse de données et en apprentissage automatique.

L’expert en éthique de l’IA, un métier d’avenir

L’expert en éthique de l’IA est un professionnel chargé de veiller à ce que les systèmes d’intelligence artificielle soient conçus, développés et utilisés de manière éthique et responsable.

Il travaille en étroite collaboration avec les équipes de développement, de data science et de conformité pour identifier les risques éthiques liés à l’utilisation de l’IA, et élabore des stratégies pour les atténuer.

Les compétences requises pour ce poste comprennent une connaissance approfondie des principes éthiques et des cadres réglementaires liés à l’IA, une expérience en développement de logiciels et en gestion de projets, ainsi que des compétences en communication et en collaboration interdisciplinaire.

Pourquoi est-ce un job intéressant ? 

L’expert en éthique de l’IA est un acteur clé dans la conception et le développement de systèmes d’IA éthiques et responsables. Ce poste offre l’opportunité de travailler sur des projets passionnants et innovants, tout en contribuant à un impact positif sur la société en veillant à ce que les considérations éthiques soient prises en compte à chaque étape du processus de développement. 

En travaillant à l’intersection de la technologie, de l’éthique et de la responsabilité sociale, l’expert en éthique de l’IA peut aider à façonner l’avenir de l’IA de manière éthique et responsable, en veillant à ce que les systèmes d’IA soient conçus pour le bénéfice de tous.

Le salaire brut moyen pour un expert en éthique de l’IA est de 5 500 euros/mois (66 000 euros/an). Pour devenir expert en éthique de l’IA, un diplôme en philosophie, en éthique, en droit ou dans un domaine connexe est généralement requis, ainsi qu’une expérience préalable en développement de logiciels, en gestion de projets et en éthique de l’IA.

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Qu’est-ce que l’IA ?

L’Intelligence Artificielle (IA) est un domaine de la informatique qui vise à créer des systèmes informatiques capables de simuler l’intelligence humaine. L’IA peut être utilisée pour effectuer différentes tâches qui nécessitent un raisonnement ou une prise de décision, comme la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la reconnaissance d’image, le traitement du langage naturel, etc.

Il existe plusieurs types d’IA, qui peuvent être classés selon leur degré de complexité et de leur ressemblance avec l’intelligence humaine :

• L’IA faible (ou IA de première génération) : cette forme d’IA est capable de réaliser des tâches simples de manière autonome, mais ne peut pas raisonner ou prendre des décisions de manière autonome. Elle est souvent utilisée dans des systèmes de contrôle industriel ou dans les assistants vocaux.
• L’IA moyenne (ou IA de deuxième génération) : cette forme d’IA est capable de raisonner et de prendre des décisions de manière autonome, mais reste limitée à un domaine précis. Elle est souvent utilisée dans les systèmes de diagnostic médicaux ou les systèmes de recommandation.
• L’IA forte (ou IA de troisième génération) : cette forme d’IA est capable de raisonner et de prendre des décisions de manière autonome dans un large éventail de domaines. Elle est souvent considérée comme une forme d’intelligence supérieure à l’intelligence humaine.

Qu’est-ce que l’IoT ?

L’Internet des objets (IoT) est un concept qui désigne l’ensemble des objets connectés à Internet qui peuvent être identifiés de manière unique et qui peuvent transférer des données sans intervention humaine. Les objets de l’IoT peuvent être de toutes sortes, allant des capteurs aux appareils électroménagers en passant par les voitures et les objets du quotidien.

Les objets de l’IoT sont connectés à Internet grâce à des capteurs et des puces électroniques qui leur permettent de collecter et de transmettre des données. Ces données peuvent être analysées et utilisées pour améliorer l’efficacité des processus, pour optimiser l’utilisation des ressources, pour améliorer la sécurité, etc.

L’IoT peut être utilisé dans de nombreux domaines, comme la santé, l’industrie, les transports, la maison connectée, etc. Par exemple, dans le domaine de la santé, l’IoT peut être utilisé pour suivre l’état de santé des patients à distance et pour envoyer des alertes en cas de problème. Dans l’industrie, l’IoT peut être utilisé pour surveiller et optimiser les processus de production. Dans les transports, l’IoT peut être utilisé pour optimiser les itinéraires et améliorer la sécurité des véhicules.

L’IoT est en constante évolution et de nouveaux objets connectés sont développés régulièrement. Les objets de l’IoT sont souvent contrôlés et gérés à distance grâce à une interface de type application mobile ou site web.

Qu’est que l’AIoT ?

L’intelligence artificielle des objets (AIoT) est le fruit mêlant la puissance de l’intelligence artificielle, la puissance de calcul ainsi que l’infrastructure de l’IoT.

Avec AIoT, l’IA est intégrée dans des composants tels des jeux de puces ou encore des périphériques informatiques, tous connectés à un ou plusieurs réseaux IoT.

Ce bénéfice mutuel de ces deux technologies permet d’avoir une vision différente et d’agrandir le champ d’action.

Cela permet de pouvoir analyser des données Big Data, prendre des décisions et agir sur des données sans intervention humaine. Le tout en optimisant les processus.

Même si ces deux technologies ne sont qu’à leur début, ce qui a été entrevu jusqu’à présent ne présage que du bon pour le futur.

Pourquoi combiner l’IA et l’IoT ?

L’IA (Intelligence Artificielle) et l’IoT (Internet des objets) peuvent être combinées de différentes manières pour créer des systèmes plus efficaces et plus intelligents. Voici quelques exemples de la façon dont l’IA et l’IoT peuvent être combinées :

• Analyse de données en temps réel : les capteurs de l’IoT peuvent collecter des données en temps réel sur différents aspects de l’environnement, comme la température, l’humidité, la luminosité, etc. L’IA peut être utilisée pour analyser ces données en temps réel et prendre des décisions en conséquence, par exemple en régulant la température d’une maison ou en ajustant l’éclairage d’une salle de conférence.
• Prédiction et prévention des pannes : l’IA peut être utilisée pour analyser les données collectées par les capteurs de l’IoT et prédire les pannes potentielles de différents équipements. Cela peut permettre de mettre en place des mesures de prévention pour éviter que la panne ne se produise, ce qui peut réduire les coûts de maintenance et améliorer la disponibilité des équipements.
• Amélioration de l’efficacité des processus : l’IA peut être utilisée pour optimiser les processus industriels en analysant les données collectées par les capteurs de l’IoT. Par exemple, l’IA peut aider à optimiser la consommation d’énergie dans une usine en analysant en temps réel les données sur la consommation d’énergie de différents équipements.
• Personnalisation de l’expérience utilisateur : l’IA peut être utilisée pour personnaliser l’expérience utilisateur en fonction des données collectées par les capteurs de l’IoT. Par exemple, un assistant vocal peut utiliser les données sur la luminosité et la température collectées par les capteurs de l’IoT pour adapter sa réponse à l’environnement de l’utilisateur.

L’IA apporte de la valeur à l’IoT grâce à des capacités d’apprentissage automatique, transformant les données en informations utiles, tandis que l’IoT lui, ajoute de la valeur à l’IA par la connectivité et l’échange de données.

Easy Partner vous propose aujourd’hui un focus de ce que risque d’être habituel dans quelques années.

Exemples pratiques de l’AIoT

La combinaison de l’internet des objets et des IA fait de l’AIoT un outil puissant et important pour de nombreuses applications. Voyons ensemble quelques-unes :

Magasin intelligent

Un système de caméra connecté à un ordinateur peut utiliser la reconnaissance faciale pour identifier les clients lorsqu’ils franchissent la porte du magasin.

Il recueille ainsi des informations sur les clients, comme leur sexe ou encore leurs goûts en matière de produits et analyse les données pour prédire leur comportement.

Ce rapport permettra de sortir des informations pour prendre des décisions sur les opérations du magasin, du marketing ou encore au placement optimal des produits. Il permettra également d’améliorer la cybersécurité, le traitement des données et les télécommunications.

Surveillance par drones

Dans une smart city, il existe plusieurs utilisations pratiques de l’AIoT, comme par exemple la surveillance du trafic par des drones car une surveillance en temps réel peut aider à fluidifier le flux de circulation réduisant ainsi les embouteillages.

Lorsque des drones sont déployés pour surveiller une vaste zone, ils peuvent transmettre des données sur le trafic, puis l’IA peut analyser les données.

Cela permettra de prendre des décisions sur la meilleure façon de réduire les embouteillages en ajustant les limites de vitesse et la synchronisation des feux de circulation le tout sans intervention humaine.

Gestion de véhicules autonomes

L’AIoT est aujourd’hui utilisé pour aider à surveiller les véhicules d’une flotte, à suivre l’entretien des véhicules ou encore à identifier les comportements dangereux des conducteurs.

Grâce à des dispositifs AIoT tels que le GPS et d’autres capteurs associé à un système d’intelligence artificielle, les entreprises sont en mesure de mieux gérer leur flotte.

L’AIoT est également utilisé avec des véhicules autonomes tels que les systèmes de pilotage automatique utilisant des radars, des sonars, des GPS et des caméras pour recueillir des données sur les conditions de conduite comme par exemple chez Tesla ou encore chez Mercedes.

Ensuite une IA prend le relais pour la prise de décisions sur les données recueillis ce qui permet d’avoir un suivi à travers le temps.

Robots de livraison autonomes

Tout comme l’utilisation de l’AIoT avec des véhicules autonomes, les robots de livraison autonomes ou encore de drone sont d’autres exemples de l’AIoT.

Dotés de capteurs qui recueillent des informations sur l’environnement qu’ils traversent et prennent des décisions instantanées sur la manière de réagir grâce à leur plateforme d’intelligence artificielle embarquée. Cela permet de suivre leur trajet et l’adapter si besoin ou en cas de force majeur, pouvoir réagir très rapidement.

Conclusion

La question qu’on se pose tous, c’est est-ce que L’AIoT est-il l’avenir ?

Il y a de fortes chances que l’AIoT ait un avenir prometteur, car il peut permettre de créer des systèmes plus intelligents et plus efficaces. Par exemple, l’AIoT peut être utilisé pour optimiser les processus industriels, pour améliorer la sécurité des bâtiments, pour suivre l’état de santé des patients à distance, etc.

Cependant, il est important de noter que l’AIoT pose également des défis éthiques et de sécurité. Par exemple, il est important de s’assurer que les données collectées par les objets de l’IoT sont protégées et utilisées de manière responsable. De même, il est important de veiller à ce que l’IA utilisée dans l’AIoT soit équitable et ne discrimine pas certaines personnes ou groupes de personnes.

L’AIoT nécessitera un développement continu car de nouvelles formes de connectivité vont émergées, telles que la 5G et le WiFi ou encore des avancées de l’IA vont arriver petit à petit.

Enfin, l’AIoT donnent également naissance à de nouveaux métiers comme le développeur IoT ou certains ont évolué grâce à l’émergence de cette technologie comme les métiers de l’électronique, ingénieurs logiciels embarqués ou encore les métiers de la BI.

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