Intelligence artificielle : ces 3 métiers d’avenir à Maurice

Le monde est entré dans l’ère de l’intelligence artificielle (IA). Il est d’ailleurs prévu que l’IA crée 97 millions de nouveaux emplois d’ici 2025. Ce dimanche, nous nous attardons sur trois métiers qui devraient prendre de l’essor. Explications avec le Dr Heman Mohabeer, expert en IA. 

Machine Learning Engineer

C’est quoi ?

Le Machine Learning Engineer est chargé de développer des algorithmes d’apprentissage automatique dans le contexte d’une entreprise. Pour cela, il doit avoir une compréhension approfondie de l’apprentissage profond de l’intelligence artificielle, explique le Dr Heman Mohabeer. Son expertise est nécessaire pour contextualiser les cas d’utilisation et développer un algorithme d’IA qui résoudra le problème identifié. 

Le Machine Learning Engineer est responsable du bon fonctionnement de l’apprentissage automatique et de l’ajuster en fonction du « Hyperparameter Tuning »*. Il doit ajuster et veiller à ce que les opérations quotidiennes de « Machine Learning Operations » (MLOps) soient effectuées de manière à ce que la machine reçoive des données et donne une précision satisfaisante, poursuit l’expert en IA.

Quelles études entreprendre ?

Pour décrocher un poste de Machine Learning Engineer, des certifications professionnelles peuvent être utiles, mais surtout, un diplôme en IA est très recommandé.

*Dans le domaine du Machine Learning, le réglage des hyperparamètres, notamment le « Hyperparameter Tuning », consiste à résoudre le problème du choix d’un ensemble d’hyperparamètres optimaux pour un algorithme d’apprentissage.  

Data Engineer

C’est quoi ?

Le Data Engineer s’assure que les données sont correctement préparées pour développer une architecture d’alimentation pour le « Machine Learning », indique le Dr Heman Mohabeer. Il est responsable de la création d’API (« Application Programming Interface ») et de pipelines de données pour alimenter le « Machine Learning » afin qu’il puisse recevoir les données telles qu’elles sont et de la manière dont elles sont nécessaires.

Par exemple, vous avez besoin d’informations provenant d’une caméra installée à Cascavelle, mais votre serveur se trouve à Moka. Le Data Engineer doit trouver un moyen de connecter la caméra au serveur afin d’alimenter les données, fait comprendre l’expert.

Quelles études entreprendre ? 

Pour devenir Data Engineer, il est nécessaire de posséder des connaissances en mathématiques, informatique, architecture, programmation et Machine Learning, qui est finalement le client. Une compréhension de l’IA est également requise. Pour acquérir ces compétences, des diplômes tels que des maîtrises en Data Science, des Bsc en Data Science ainsi que des certifications techniques sont proposés à l’étranger. Ces formations permettent d’avoir une bonne compréhension de la manipulation des données.

Data Scientist 

C’est quoi ?

Le Data Scientist travaille avec les données pour déterminer celles qui ont du sens et celles qui n’en ont pas. Il existe différents types de données qui doivent être évaluées pour savoir si le modèle sera appliqué avec succès. En général, le Data Scientist prend un échantillon des données et effectue des tests statistiques basés sur les mathématiques pour conclure si les données en main fourniront les résultats escomptés.

Le Data Scientist est en première ligne dans le cycle de l’analyse de données, qui inclut l’analyse descriptive, l’analyse prédictive et l’analyse prescriptive. Sur la base de ces analyses, il recommande des modèles à appliquer.

Selon le Dr Heman Mohabeer, le Machine Learning Engineer, le Data Engineer et le Data Scientist travaillent en collaboration. Lorsque le Data Scientist recommande des modèles, il peut avoir une idée de l’algorithme, mais il ne dispose pas nécessairement des compétences requises pour le développer. C’est là que le Machine Learning Engineer intervient pour prendre en charge le développement de l’algorithme.

Quelles études entreprendre ? 

Pour décrocher un poste en tant que Data Scientist, il est généralement nécessaire d’avoir une solide maîtrise des mathématiques et des statistiques, ainsi qu’une bonne compréhension de l’IA. 

Il a dit

De combien de temps parlons-nous avant l’intégration des métiers du futur dans l’économie mauricienne ?

Aujourd’hui, tout le monde est impliqué dans la transformation digitale, du moins l’intention est là. Cela commence à prendre de l’ampleur. Cependant, l’adoption d’une véritable IA est un projet qui prendra deux à trois ans, en fonction de la volonté de l’adopter. C’est prometteur, mais la question est de savoir quand vous l’adopterez et quelle sera votre stratégie. La question fondamentale repose sur la stratégie, en gardant à l’esprit où nous voulons aller et comment cela aidera les organisations, y compris le gouvernement.

Quels sont les secteurs à Maurice qui sont les plus susceptibles de bénéficier de l’AI ?

L’IA est omniprésente par nature, ce qui signifie qu’elle peut être appliquée à n’importe quel secteur. Par exemple, dans le journalisme, ChatGPT peut aider à rédiger des rapports ; dans l’agriculture, on parle d’agriculture intelligente IoT* ; dans le secteur médical, les technologies de l’IA peuvent aider à détecter le cancer ; ou encore dans le secteur financier, où les technologies de l’IA peuvent aider à trouver des anomalies dans les comptes. L’IA peut être appliquée partout à condition de comprendre le cas d’utilisation, ce qui est aussi le plus grand défi à relever pour en tirer le maximum de profit. 

*L’agriculture intelligente basée sur l’IoT améliore l’ensemble du système agricole en surveillant le champ en temps réel grâce aux capteurs et à l’interconnectivité.