Intelligence Artificielle, quelles opportunités métiers ?

Concept ou Technologie, l’Intelligence Artificielle offre de nombreuses opportunités et un intérêt certain. Les applicatifs de l’IA semblent infinis, pour preuve les investissements vertigineux et croissants depuis ces dernières années. GAFA comme startups cherchent à monter en compétences et commercialisent déjà des produits grand public faisant appel à cette techno (Siri d’Apple, Alexa d’Amazon, OK Google…). Afin de bien comprendre le virage qui se prépare, Bertrand Cheyroux Senior Manager chez Beijaflore dresse un premier constat des métiers/profils de demain émergents de l’IA. Ces profils seront demain à former ou/et à recruter afin d’envisager sereinement son intégration en entreprise.

 

  • Architecte en conception d’IA : une fonction dans la lignée des architectes de systèmes d’information, qui requiert une vue globale des techniques d’IA et une capacité à les composer, autant dans les architectures logicielles, matérielles que cloud. Il dispose de compétences solides en datascience afin d’analyser, exploiter et donner un sens aux données recueillies. En découleront de manière concrète : la construction d’algorithmes et l’élaboration de modèles prédictifs de comportement avec les recommandations associées.

    Exemple sur UC de maintenance prédictive dans l’industrie : l’architecte en conception d’IA va modéliser des schémas de panne à partir des données récoltées sur les appareils défectueux ou en panne (via l’IoT) en modélisant des algorithmes qui apprennent à détecter les signes avant-coureurs précédant la panne ou l’anomalie.

    Cas concrets avec l’ascensoriste ThyssenKrupp https://experiences.microsoft.fr/business/cloud-infra-business/maintenance-predictive-secteur-industriel/https://thyssenkrupp-ascenseurs-le-laps.com/tendance/internet-des-objets/

    Sur le projet de voiture autonome chez PSA, le travail de l’architecte va consister à construire et initier l’entraînement des algorithmes qui contrôleront les véhicules autonomes. Il va notamment utiliser les techniques d’IA (Machine Learning, Deep Learning, Réseaux neuronaux…) pour reproduire la conduite d’un être humain en faisant intervenir les algorithmes sur trois domaines : la perception, l’analyse de la situation et la prise de décision. https://www.usinenouvelle.com/editorial/entraineur-de-pilote-vincent-abadie-vice-president-et-expert-vehicule-autonome-de-psa.N648318

 

  • Intégrateur d’IA : il s’agit principalement d’un développeur ayant une bonne compréhension et pratique des techniques d’IA = de machine et de deep learning, et qui adaptera ces briques technologiques aux usages métiers. Son travail est d’intégrer des programmes d’IA à des produits et services existants.

    Exemple de la solution cloud « Microsoft Dynamics 365 » pour la gestion de projet améliorée (IoT \ maintenance préventive de parc), connectée à Azure IoT mais aussi à la géolocalisation, aux expertises des techniciens ainsi qu’aux applications métiers sur le terrain. https://experiences.microsoft.fr/business/cloud-infra-business/maintenance-predictive-secteur-industriel/

    Dépendant des politiques DSI des entreprises, ces experts IA conseillent de s’appuyer au maximum sur les ressources du cloud. En effet pour faire tourner les algorithmes, les infrastructures internes (« on premises ») sont rarement utilisées. Cela nécessite trop de volumétrie et de puissance de calcul.

 

  • Spécialiste métier : que l’on retrouve habituellement dans les fonctions de MOA (Maitrise d’ouvrage). Il dispose d’une bonne compréhension d’un métier et des données associées. Il assure le lien entre le besoin métier et les équipes techniques existantes, aide à sélectionner et utiliser les nouveaux outils embarquant une IA.

    Ex dans le domaine de l’énergie avec Linky et Gazpar : le spécialiste métier saura identifier et faire bonne utilisation des données fournies par les gestionnaires de réseaux pour coller aux besoins des consommateurs finaux (suivi analyse et maîtrise de la consommation, gestion et opérations à distance) https://www.energie-info.fr/Fiches-pratiques/Ma-facture-mon-compteur/Les-compteurs-communicants-Linky-et-Gazpar

    Ex avec La Poste sur la lecture automatique des n° de départements pour trier le courrier afin de mieux le distribuer : le spécialiste métier sait comment utiliser ces données de reconnaissance pour correspondre aux besoins métiers

 

  • Concepteur d’interactions avec les IA et robots : il maîtrise l’utilisation de données comportementales et l’ergonomie pour concevoir et spécialiser les interfaces avec les utilisateurs moins qualifiés et les clients. Ils disposent de compétences en design / UX !

    Ex de Amazon echo/ Google Home ou Pepper : l’idée va être de spécialiser l’interface en fonction des utilisateurs (adapter la langue, le genre, le ton du langage, connaître le user, donner la réponse / le comportement le plus approprié à ses requêtes)

 

  • Entraineur d’IA : moins ou pas qualifié sur les techniques d’IA mais ayant une haute spécialité de leur métier, il alimentera en données de référence divers systèmes d’IA. C’est le cas par exemple des systèmes de traitement du langage naturel (NLP) avec le cas des chatbots qui ont besoin de données textuelles types pour fonctionner.

    Ex du chatbot interne Beijaflore (Support IT pour l’instant puis ADP, GDC, Formation, CE…) : pour obtenir et maintenir un bon niveau de réponse (pertinence, rapidité, cohérence) d’un chatbot vers un user, l’entraîneur IA va devoir tester, entraîner et corriger le chatbot aux différentes demandes du user notamment sur les « small talks ». Cela peut aussi passer par une phase de pilote complémentaire s’appuyant sur un pôle de users « bienveillants » sélectionnés à cet effet.

 

  • Directeur de programme / chef de projet transverse: intervient de manière transversale sur le développement, l’intégration, et la maintenance des systèmes d’IA, notamment dans les domaines du machine learning, des systèmes experts, du NLP ou encore de la programmation robotique avec le cas des systèmes RPA au service de l’optimisation des processus entreprises.

    Il est le garant du bon avancement du projet, en s’interfaçant avec les différents acteurs du projets (Fournisseurs, DSI, COM, Juridique…) et reportant régulièrement aux sponsors du projet/programme.

    Nous le voyons bien avec les quelques exemples cités plus hauts, les applicatifs de développement de l’IA sont très vastes et larges. La liste des métiers qui vont se transformer, être créés est encore longue.

 

En réponse aux menaces de disparition de métiers existants, nous devons nuancer et voir le verre à moitié plein : penser plutôt à la disparition progressive des tâches automatisées, sans valeur ajoutée pour le collaborateur et à la création de nouveaux métiers plus valorisés et plus responsables. Prenez l’exemple concret d’une équipe support DSI de niveau 1&2 migrant vers une fonction d’administration des applications IA (ex du chatbot).

Ce qui est essentiel de bien comprendre est que tout projet d’IA réunit en effet des talents et des compétences très diverses. Certaines internes aux entreprises, d’autres externes. En ce sens, la compétence métier doit être celle qui prime afin de respecter l’utilisateur final et de bien répondre à un besoin Métier ! Elle sera évidemment complétée par la compétence IT plus traditionnelle, pour la collecte et l’exploitation des données. Et des spécialistes d’un nouveau genre qui ont de bonne bases en IA et interviendront sur le paramétrage des moteurs d’IA…

Comme souvent avec l’émergence d’une nouvelle techno (développement web /applications mobiles/ logiciels…), l’enjeu pour tous les acteurs va être celui de la formation. Car rapidement, les entreprises, les services publics vont devoir intégrer ces compétences en IA dans leurs effectifs. Or quand on sait que la France forme actuellement à peine un millier de spécialistes IA par an et que les besoins risquent d’être beaucoup plus importants… on comprend que l’enjeu se situe dans la formation.

En ce sens, il y a des devoirs et des responsabilités qui incombent :

  • Aux entreprises, qui doivent assurer avec pédagogie ce pivot de compétences IA. Sans cela, les entreprises ont un risque important de résistance au changement et à terme les investissements programmés/effectués risquent d’être perdus ou réduits. Créant un risque de baisse de compétitivité forte des entreprises concernées.
  • A l’Etat, qui doit organiser cette montée en compétences avec les organismes de formations (ex : OPCA/OPCO, universités, écoles d’ingénieurs…)

Ce n’est seulement qu’une fois ces programmes de formation d’IA déployés que le 1er virage de l’IA arrivant en cette fin de décennie pourra être envisagé sereinement. A bon entendeur.

Bertrand Cheyroux, titulaire du MBA de la Sorbonne Business School et diplômé Telecom Bretagne, est responsable de l’équipe Bletchley Park (20 consultants), pôle de compétences Beijaflore travaillant sur les technologies en devenir (IoT, IA, Blockchain…). Il a notamment piloté avec son équipe le projet du Chatbot interne du Groupe Beijaflore, développé avec la startup Smartly.AI.

Véritable référent Innovation au sein du cabinet, Bertrand s’est construit depuis plus de 10 ans un parcours très riche dans l’environnement Telecom & IT à travers ces diverses missions réseaux et applications mobiles, ingénierie IT et pilotage de programmes complexes. Il assure également depuis près de 2 ans la Gouvernance de l’Association Française du Sans Contact Mobile (AFSCM), association multi-opérateurs (Orange, SFR, Bouygues Telecom) assurant la promotion et le développement des services sans contact mobile (NFC) sur le sol national.