Les compétences en intelligence artificielle et en analyse de données sont très demandées. Mais elles ne peuvent pas assurer à elles seules la réussite de l’entreprise. Les professionnels qui aspirent à une carrière dans l’IA doivent donc étendre leur apprentissage au-delà de la technologie.
C’est en tout cas ce qu’affirme Tendü Yogurtçu, PhD, directeur de la technologie chez Precisely. Il plaide en faveur d’un élargissement des rôles.
« Nous avons besoin de plus de personnes pour gérer l’IA. Mais nous avons également besoin de plus de personnes pour associer ces compétences en IA et en données à des compétences spécifiques à un domaine », a t-elle dit à ZDNET lors de l’événement Trust 24 de Precisely.
L’IA ne peut rien toute seule sur les données de localisation
« Afin d’exploiter les meilleurs modèles de langage – qu’ils soient petits ou grands – nous devons disposer d’experts du domaine qui peuvent fournir cette expertise, afin d’obtenir le résultat le plus fiable ».
Elle prend l’exemple d’une compagnie d’assurance qui gère des données de localisation. Pour elle, les compétences en IA seules n’ajouteront pas de valeur à ces données.
« 80% des données ont un attribut de localisation. Si vous êtes une compagnie d’assurance et que vous essayez de tarifer avec les bons niveaux de risque, il est très important de comprendre les limites de cette propriété, la différence entre deux propriétés. »
Faire de l’IA de santé et ne pas connaître ce domaine, ce n’est pas possible
De même, les compétences en matière d’IA et de technologie ne suffiront pas à assurer le succès dans le secteur de la santé, où une expertise approfondie des procédures médicales est nécessaire.
Les compétences en matière d’IA ne peuvent pas non plus, à elles seules, permettre de réussir dans l’analyse financière ou l’assemblage en usine.
Cette situation explique pourquoi Yogurtçu exhorte les professionnels qui cherchent à faire carrière dans l’IA et les technologies connexes à ajouter un autre domaine d’expertise.
L’expert métier devrait pouvoir dire non à l’IA
Les experts de l’industrie s’accordent à dire que les membres des équipes d’IA ont besoin d’un échantillon de compétences commerciales et techniques.
« Dans le cas des résultats suggérés par l’IA, il existe un risque de malentendu contextuel, de résultats biaisés ou d’hallucinations », dit Junaid Saiyed, directeur technique d’Alation, à ZDNET. Il est essentiel d’avoir des experts métiers dans la boucle pour vérifier les suggestions de l’IA. Une approche qui se résume bien par le slogan « suggestion de la machine, vérification par l’homme ».
L’expert métier ou l’utilisateur « qui a le plus de connaissances sur une situation ou une initiative devrait avoir le pouvoir d’annuler ou de renverser les décisions de l’IA », dit M. Saiyed. « Il est essentiel que toute personne au sein de l’organisation puisse mettre en évidence les problèmes. »
« Une place de marché interne des talents »
Cette nécessité d’un mélange d’expertise dans le domaine métiers et de compétences en matière d’IA a été récemment soulignée dans une analyse réalisée par Accenture. Alors que « les machines automatisent et augmentent le travail humain pour les principaux processus », les organisations peuvent employer une « place de marché interne des talents pour une collaboration à la demande, où des équipes projet peuvent tourner sur et hors des projets en fonction des besoins stratégiques. »
La clé de cette approche est la mise en œuvre d’une approche de la modernisation des données centrée sur le domaine.
« Les entreprises prêtes à se réinventer disposent d’une gouvernance des données centralisée et d’une vision de la modernisation des données centrée sur le domaine », affirment-ils. « Cela permet de créer une base de données solide qui est prête pour une réinvention basée sur l’IA. » Une partie de ce processus consiste à s’assurer que « les gens ont une compréhension claire de la façon de créer, de manipuler et de consommer les données. »