Developpeur en intelligence artificielle

Le métier de développeur intelligence artificielle (IA) est un métier émergent. En effet, la demande est forte mais l'offre de candidats expérimentés est limitée.
L'évolution des technologies permet désormais de mener des analyses poussées avec des interfaces simples et l'application des compétences de production, comme les requêtes SQL traditionnelles. La mise à disposition des principaux algorithmes de Machine Learning et d'Intelligence Artificielle sous forme de boîtes à outils permet désormais de mettre en oeuvre des prédictions sans développer soi-même le modèle mathématique.
Sur la partie du métier allant de la collecte au requêtage des données, l'évolution des outils d'ETL (Extract, Transform Load, ou Transformation, Extraction et Chargement des données) s'appuyant sur des langages connus des développeurs, tels que SQL ou Python, permet désormais de former des professionnels à un niveau technicien.
Pour la partie analyse et prédiction du métier, les principaux algorithmes sont désormais packagés : sous forme de boîtes à outils graphiques, comme Splunk, de langages spécialisés tels que R ou de bibliothèques spécialisées, tel que scikit-learn pour Python. Cette mise à disposition permet désormais la mise en oeuvre de formations au niveau 6 pour des postes de développeur intelligence artificielle pouvant mettre en oeuvre les algorithmes définis par un Data Scientist, ou pouvant exploiter les boîtes à outils existantes.
Ainsi, la certification a pour but l'acquisition des compétences nécessaires à l'identification et la réalisation, à partir d'un besoin, des spécifications techniques des différents composants de l'application visée : gestion des données, fonctionnalités, algorithme et services d'IA etc. Elle vise aussi l'acquisition des compétences nécessaires au développement d'une application au sens large et notamment des fonctionnalités d'intelligence artificielle (classification, traitement du langage et prédictions de manière plus générale).
En maîtrisant ces compétences, le développeur sera en capacité d'aller vers les domaines du machine learning, du deep learning, du traitement du langage (NLP), ou encore de l'intégration de services cognitifs au travers d'API.