L’intelligence artificielle change la donne dans le monde du travail, et elle le sera de plus en plus à l’avenir.
Compte tenu des écarts d’adoption de l’IA qui existent encore dans certains pays et dans certains types d’entreprises, il peut être utile de se concentrer sur les compétences qui permettront aux personnes et aux organisations de tirer le meilleur parti du potentiel de l’intelligence artificielle.
En ce sens, un guide important pour les professionnels et les entreprises souhaitant rester compétitifs à l’ère de l’IA peut être la liste publiée par Udemy Business, une version de la célèbre plateforme d’apprentissage spécialement conçue pour répondre aux besoins des organisations.
En intégrant les idées des utilisateurs de la plateforme – adoptée par plus de 17 000 entreprises à travers le monde – Udemy Business a compilé la liste des compétences techniques les plus demandées pour travailler avec l’intelligence artificielle.
Ce ne sont pas les seules compétences qui sont nécessaires : pour intégrer efficacement l’IA dans les processus de travail et de décision, un ensemble de compétences transversales et non techniques – cognitives, éthiques, typiquement humaines – sont et resteront fondamentales.
Dans cet article, nous allons d’abord explorer les compétences techniques liées à l’IA dont la demande est croissante, puis analyser les compétences non techniques tout aussi essentielles que tout professionnel devrait développer pour surfer sur la vague de l’innovation technologique sans être submergé par celle-ci.
Les dix compétences en IA qui connaissent la croissance la plus rapide
Udemy Business répertorie les 10 compétences en IA qui se développent le plus rapidement. Dans certains cas, les compétences concernent la capacité à savoir utiliser certaines technologies, dans d’autres la capacité à maîtriser certains outils alimentés par l’IA qui, comme dans le cas de Microsoft Copilot, sont déjà présents au sein de nombreuses entreprises. Voici la liste complète :
- ChatGPT et l’IA générative
- Ingénierie rapide
- LangChain
- Apprentissage automatique
- Apprentissage profond
- OpenAI API
- Déploiement de modèles et MLOps
- GitHub Copilot
- Traitement du langage naturel (NLP)
- Microsoft Copilot
Voyons maintenant en détail à quoi se réfèrent les compétences individuelles.
ChatGPT et l’IA générative
L’IA générative ou GenAI est un type d’intelligence artificielle qui peut créer du contenu similaire à celui produit par les humains, tel que du texte, des images, des vidéos, de l’audio ou du code logiciel.
Le fonctionnement de l’IA générative est basé sur des modèles sophistiqués d’apprentissage automatique (apprentissage automatique) appelés modèles d’apprentissage profond. Il s’agit d’algorithmes qui simulent les processus d’apprentissage et de prise de décision du cerveau humain.
La génération de contenu s’effectue en réponse à l’invite ou à la demande d’un utilisateur, ce qui peut se faire en utilisant le langage naturel : en rédigeant une question ou des instructions ou en formulant une demande par la voix.
ChatGPT est l’un des outils de GenAI, avec ses concurrents Claude, Gemini et Copilot. Développé par OpenAI, c’est avec son avènement en 2022 que GenAI est devenu grand public, attirant l’attention des médias et du public et lançant une vague sans précédent de demande et d’adoption.
L’importance croissante des compétences liées à GenAI et ChatGPT est également mise en évidence par d’autres rapports. Selon l’indice des tendances du travail 2024 de Microsoft et LinkedIn, le nombre de membres ajoutant ce type de compétences à leur profil sur le réseau social dédié au travail a été multiplié par 142.
Et aussi selon les données fournies par Coursera (plateforme de formation MOOCs, cours en ligne ouverts à tous) incluses dans le Future of Jobs Report 2025 du Forum économique mondial, la demande de formation sur Gen AI a connu une croissance significative tant chez les étudiants individuels que chez les entreprises, avec une différence notable : alors qu’au niveau individuel, l’accent est mis sur la construction de connaissances fondamentales, Au niveau organisationnel, la priorité est donnée à la formation qui offre des gains de productivité immédiats en milieu de travail.
Ingénierie rapide
Comme nous l’avons expliqué précédemment, l’invite est l’entrée que l’utilisateur fournit à l’intelligence artificielle, par le biais de diverses interfaces, et sur la base de laquelle l’IA fournit ensuite une réponse. Comme beaucoup d’entre vous l’ont certainement constaté, le rendu fourni par l’IA n’est pas toujours satisfaisant : cependant, cela est très souvent dû au fait que l’invite n’a pas été écrite correctement.
L’ingénierie rapide concerne, pour résumer, la capacité à formuler des questions ou des instructions afin qu’une IA puisse fournir des réponses précises et utiles. Il s’agit d’une capacité de plus en plus importante dans un monde où l’IA sera de plus en plus omniprésente.
Les ingénieurs prompts sont un pont essentiel entre les intentions humaines et les capacités de l’intelligence artificielle, et leur discipline se situe à l’intersection de la linguistique informatique et de l’ingénierie de l’IA.
L’ingénierie rapide est un processus systématique de conception, d’optimisation et d’itération d’instructions pour les modèles d’IA afin d’obtenir des résultats précis, cohérents et alignés sur l’intention de l’utilisateur. Pour ce faire, les ingénieurs inprompteurs peuvent utiliser des techniques avancées telles que l’incitation en chaîne de pensée, c’est-à-dire guider le modèle d’IA à travers des étapes de raisonnement séquentiel pour des problèmes complexes, ou l’incitation par rôle, c’est-à-dire l’attribution d’un « rôle » spécifique au modèle pour obtenir des réponses dans le format et le style souhaités.
Pour maîtriser l’ingénierie des prompts, il est nécessaire de développer des compétences linguistiques, d’entraîner la pensée logique et d’avoir une connaissance approfondie du potentiel et des limites des principaux modèles d’IA.
LangChain
LangChain est une technologie qui vous permet de connecter différents modèles d’IA pour travailler ensemble et améliorer votre capacité à résoudre des problèmes complexes.
Par exemple, un système de santé pourrait utiliser LangChain pour combiner des modèles de diagnostic médical, l’analyse d’images et la gestion des données des patients, offrant ainsi un soutien plus complet aux médecins.
Les compétences liées à LangChain sont de plus en plus demandées, notamment dans des domaines tels que le développement d’applications d’IA et la gestion des flux de travail des agents, c’est-à-dire des processus automatisés gérés par des agents d’intelligence artificielle.
Apprentissage automatique et apprentissage profond
L’apprentissage automatique permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances au fil du temps sans être explicitement programmés pour chaque tâche individuelle.
Il s’agit de l’une des compétences les plus recherchées dans le paysage de l’intelligence artificielle, avec des applications allant des systèmes de recommandation utilisés par Netflix, Amazon et Spotify pour analyser les préférences des utilisateurs et suggérer des contenus personnalisés, à la maintenance prédictive, en passant par la lutte contre la fraude financière en temps réel.
L’apprentissage profond est une évolution de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds, inspirés du fonctionnement du cerveau humain, pour analyser de grandes quantités de données.
Un exemple pratique est la reconnaissance faciale, où l’apprentissage profond est utilisé pour identifier les visages sur des photos ou des vidéos avec une grande précision, comme dans les systèmes de sécurité ou les applications de médias sociaux. D’autres applications incluent la vision par ordinateur, utilisée dans les systèmes de conduite autonome des véhicules, ou le diagnostic médical, pour l’analyse d’images radiologiques avec une précision parfois supérieure à celle des radiologues humains dans l’identification précoce des tumeurs.
OpenAI API
Les API (interfaces de programmation d’applications) sont un ensemble de règles ou de protocoles qui permettent aux applications logicielles de communiquer entre elles. L’API OpenAI est, plus précisément, une interface qui permet aux développeurs d’intégrer des modèles d’IA avancés développés par OpenAI dans leurs applications, produits et services, sans avoir à les développer à partir de zéro.
Les applications de l’API OpenAI sont nombreuses et montrent clairement pourquoi cette compétence est stratégique : de la création d’assistants virtuels avancés à la génération de contenu original en quelques secondes.
La maîtrise de l’API OpenAI nécessite également des connaissances de base en programmation et peut donc être une compétence à développer plus facilement que d’autres compétences techniques.
Déploiement de modèles et MLOps
Le déploiement de modèles est l’étape cruciale qui transforme les modèles d’IA d’expériences de laboratoire en outils opérationnels dans les environnements de production. MLOps (Machine Learning Operations) est chargé de maintenir et de mettre à jour ces modèles afin de s’assurer qu’ils restent précis et efficaces.
Ces compétences, qui concernent donc la mise en service des modèles d’intelligence artificielle mais aussi leur gestion dans le temps, sont cruciales : selon une analyse du cabinet de conseil McKinsey, seules 22 % des entreprises sont capables de mettre en œuvre avec succès leurs modèles d’IA en production.
Les applications pratiques du déploiement de modèles et du MLOps comprennent l’analyse prédictive en temps réel et la maintenance continue des modèles, ce qui est essentiel pour les plateformes de commerce électronique qui mettent à jour quotidiennement leurs modèles de recommandation en fonction des comportements des utilisateurs, par exemple.
GitHub Copilot
GitHub Copilot est un outil qui aide les programmeurs à écrire du code en suggérant automatiquement des extraits de code pendant qu’ils travaillent. Par exemple, si un programmeur écrit une fonction pour calculer la somme d’une liste de nombres, GitHub Copilot peut suggérer le code correct pour exécuter cette fonction, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les erreurs.
Développé par la plateforme de développement de projets logiciels collaboratifs GitHub en partenariat avec OpenAI, il révolutionne la façon dont les développeurs écrivent le code, augmentant la productivité jusqu’à 55 % selon les études internes de GitHub.
Traitement du langage naturel (NLP)
Le NLP permet aux ordinateurs de comprendre et de répondre au langage humain. Un exemple courant est l’utilisation d’assistants virtuels tels que Siri ou Alexa, qui utilisent le NLP pour interpréter les demandes des utilisateurs et fournir des réponses appropriées, telles que la définition d’un rappel ou la lecture d’une chanson.
Le traitement du langage naturel est l’un des domaines les plus dynamiques et les plus évolutifs de l’intelligence artificielle, avec un marché mondial qui, selon Fortune Business Insights, atteindra 127 milliards de dollars d’ici 2028.
De solides compétences dans ce domaine peuvent être utilisées pour l’analyse des sentiments sur les médias sociaux, pour développer des systèmes de chatbot avancés qui traitent des demandes complexes avec des taux de résolution élevés, ou pour des outils qui permettent la traduction automatique contextuelle.
Microsoft Copilot
Microsoft Copilot, comme évoqué plus haut, est un assistant intelligent intégré à la suite M365 et donc déjà présent au sein de nombreuses entreprises. Il intègre de grands modèles de langage (LLM) et une intelligence artificielle générative, et est conçu pour aider les utilisateurs dans une grande variété de tâches.
Il existe plusieurs exemples de la façon dont Copilot s’intègre aux applications et aux outils couramment utilisés dans l’entreprise.
Dans l’environnement Word, Copilot peut, par exemple, suggérer des améliorations à l’écriture, corriger des erreurs grammaticales ou stylistiques, générer des brouillons de documents ou dérouler des enregistrements. Dans Excel, il peut vous aider à créer des formules complexes, à analyser des données et à afficher des informations plus efficacement.
Selon le Work Trend Index 2024 susmentionné de Microsoft et LinkedIn, le nombre de personnes qui, sur leurs profils, mettent en avant la capacité de savoir comment utiliser Copilot avec d’autres compétences plus traditionnelles a augmenté de façon exponentielle sur ce dernier réseau social.
Pour en savoir plus sur les caractéristiques et les fonctionnalités de Copilot et savoir comment l’adopter efficacement au sein de votre entreprise ou organisation, vous pouvez lire cet article dans le magazine de Logotel, une entreprise certifiée Microsoft Solutions Partner.
Les compétences technologiques, mais pas seulement : l’importance des compétences cognitives
Le rapport du WEF sur l’avenir de l’emploi souligne également que, d’ici à 2030, les compétences liées à la technologie seront celles dont l’importance augmentera le plus rapidement.
L’intelligence artificielle et l’IA générative, les mégadonnées, les réseaux, la cybersécurité et la littératie technologique sont des compétences qui seront de plus en plus fondamentales compte tenu de l’expansion de l’accès numérique et de l’intégration croissante de l’intelligence artificielle et des technologies de traitement de l’information.
Cependant, les compétences cognitives typiquement humaines telles que la pensée analytique et créative, la résilience, la flexibilité, la curiosité et l’apprentissage continu seront également importantes.
D’une part, ces compétences sont essentielles pour se préparer aux changements continus avec une attitude positive et non fermée. D’autre part, même dans un monde de plus en plus complexe et riche en données, des conseils humains seront nécessaires pour évaluer de manière critique les résultats de l’IA et, surtout, prendre des décisions éthiques.
Réflexions finales
L’IA est en train de transformer fondamentalement le paysage professionnel mondial, créant des opportunités sans précédent pour ceux qui possèdent les compétences requises.
Les compétences techniques que nous avons explorées dans cet article – de l’apprentissage automatique au NLP, des API OpenAI au MLOps – ne sont pas seulement des outils pour améliorer l’efficacité du travail, mais sont devenues la base de nouvelles carrières professionnelles prometteuses.
Les personnes qui investissent dans ces compétences et cultivent en même temps des compétences cognitives et relationnelles deviendront des figures clés dans l’adoption de l’IA dans les entreprises et les organisations, en maximisant les avantages que cette technologie peut offrir.
