Se former pour travailler dans l'IA générative
Se former à l'IA générative peut se faire de différentes manières, en fonction de vos besoins et de votre niveau d'expérience. La GEN vous présente un guide structuré autour des étapes clés pour vous former efficacement.
L’intelligence artificielle générative est un domaine fascinant et en pleine expansion, capable de produire du texte, des images, de la musique, et même des vidéos. Elle repose sur des algorithmes capables de créer des contenus nouveaux et réalistes, ce qui en fait une technologie particulièrement innovante pour de nombreux secteurs : du divertissement à la recherche scientifique, en passant par le marketing et la création artistique.
Selon une étude de Gartner, 65% des entreprises prévoient d'utiliser l'IA pour automatiser leurs processus d'ici 2025, ce qui met en lumière la nécessité de compétences avancées en apprentissage automatique et IA appliquée.
Comprendre les bases de l'IA et du machine learning
Avant de plonger dans l'IA générative, il est important d'avoir une bonne compréhension des concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning (apprentissage automatique). Ces deux domaines vous permettront de comprendre comment fonctionnent les modèles qui génèrent du contenu.
L'IA englobe une large palette de technologies permettant aux machines d'exécuter des tâches qui nécessitent normalement de l'intelligence humaine, telles que la reconnaissance vocale, la traduction automatique, ou encore la prise de décision. Quant au machine learning, il s’agit d’une branche de l’IA où les systèmes apprennent à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
Pour vous lancer, voici quelques ressources :
MOOC « Objectif IA : initiez-vous à l'intelligence artificielle », proposé par l'Institut Montaigne, la Fondation Abeona et Openclassrooms
Ce cours gratuit en ligne vous permet de découvrir l’intelligence artificielle de A à Z, pour ainsi avoir des clés de compréhension et des pistes de réflexion.
- Vous apprendrez plus sur ce que recouvre vraiment l'intelligence artificielle.
- Vous identifierez ensuite les changements que l'IA amène dans notre société.
- Enfin, vous rentrerez dans le fonctionnement d’un projet d'intelligence artificielle et des disciplines d’IA les plus utilisées : le Machine Learning et le Deep Learning.
MOOC "Comment se former à l'intelligence artificielle", proposé par l'Université d'Helsinki et Reaktor
Ce cours en ligne gratuit est accessible à tous, sans prérequis technique, et constitue une excellente introduction à l'intelligence artificielle. Il a pour mission de rendre l'intelligence artificielle accessible à tous, même sans connaissances techniques préalables.
Il couvre des sujets tels que les bases de l'IA, ses différentes applications, ainsi que les impacts sociétaux de cette technologie. Conçu pour être suivi à son propre rythme, ce cours en ligne gratuit combine théorie et exercices pratiques afin d’aider un large public à comprendre les possibilités et limites de l’IA.
Apprendre les techniques de base du deep learning
L’IA générative repose principalement sur des techniques de deep learning (apprentissage profond), une sous-discipline du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels complexes. C’est grâce à ces réseaux que des modèles peuvent apprendre à créer de nouvelles images, textes, ou autres contenus de façon autonome.
Le deep learning utilise des réseaux de neurones profonds, des structures inspirées du cerveau humain, qui traitent des quantités massives de données à travers plusieurs couches d’apprentissage. C'est ce type de modèle qui est à la base des réseaux antagonistes génératifs (GANs), utilisés pour générer des images réalistes, et des modèles de transformateurs comme GPT, qui sont derrière la génération de texte fluide.
Pour apprendre ces techniques, il est recommandé de se familiariser avec les bibliothèques et outils de deep learning, tels que :
- TensorFlow (Google) : Cette bibliothèque open-source est l’une des plus populaires pour développer des modèles de machine learning et de deep learning. Elle offre une flexibilité pour créer des architectures de réseaux de neurones complexes.
- PyTorch (Meta) : Une autre bibliothèque très prisée, connue pour sa facilité d'utilisation et sa flexibilité, ce qui en fait un excellent choix pour ceux qui débutent dans le deep learning.
Se perfectionner avec des projets pratiques et des communautés
Se former à l’IA générative exige du temps et de la pratique. Outre les connaissances théoriques, l’expérimentation concrète est essentielle pour maîtriser les concepts. Dès que vous maîtrisez les bases, essayez de concevoir vos propres projets : génération d’images, de textes, ou même de musique. Ces exercices vous permettront d’affiner votre compréhension des modèles.
Pour aller plus loin, impliquez-vous dans des communautés en ligne dédiées à l’IA, où vous pourrez échanger avec d’autres passionnés et rester informé des dernières avancées du domaine.
💡OpenAI Academy : OpenAI a récemment établi un partenariat avec Simplon pour promouvoir l’IA auprès de publics fragiles, en fournissant formations et crédits API pour soutenir des projets d'intérêt général. En savoir plus
Explorer d’autres ressources avancées et se former à un métier de l’IA
Pour enrichir davantage vos compétences, explorez d'autres formations via le moteur de recherche de la GEN ou consultez des plateformes comme Coursera, Udacity, et DeepLearning.AI, qui offrent de nombreux parcours spécialisés en IA générative.
Je trouve une formation à l'IA générative près de chez moi
Avec ces ressources et cette approche progressive, vous aurez tous les outils nécessaires pour acquérir une expertise en IA générative. En développant progressivement vos compétences, vous pourrez rapidement mettre en pratique ce que vous avez appris et réaliser des projets concrets : génération de textes, d'images, de musique, ou d’autres contenus créatifs.
Cette expertise vous ouvrira des perspectives dans des secteurs variés. En participant à des communautés actives, vous resterez à jour sur les dernières avancées et pourrez échanger avec d'autres passionnés. L’IA générative est un domaine en plein essor, offrant de multiples possibilités pour innover et contribuer à des projets à fort impact !