Partez à la conquête du Machine Learning

La montée en flèche du "Machine Learning"

Après l’Intelligence artificielle et le Big Data, la demande en « Machine Learning » est en pleine croissance et les entreprises s’arrachent au prix fort les ingénieurs qui possèdent cette compétence.

Selon un rapport publié par Univa en 2018, le « Machine Learning » va connaître un élan massif au cours des deux prochaines années et près de « 96% des entreprises prévoient une explosion de ces projets d'ici 2020 ».

La BCC Research le confirme et atteste que « le marché de l'IA devrait atteindre plus de 15 milliards de dollars en 2019 ». Le « Machine Learning » va donc avoir des conséquences sur l'économie, le marché du travail et notre façon de vivre. Aujourd’hui un bon nombre de grandes entreprises définissent le « Machine Learning » comme étant un pilier de "l'avenir". Mais qu'est-ce que cela signifie réellement ?

Le "Machine Learning" c'est quoi ?

Le « Machine Learning » ou « Apprentissage automatique » en français, est la science liée à la capacité des ordinateurs à apprendre en analysant des données à l’aide d’un algorithme. C’est un sous domaine de l’intelligence artificielle. Il fonctionne en s’améliorant et en perfectionnant son apprentissage de manière autonome, avec pour but de prendre des décisions et de résoudre des problèmes.

Avec l'avènement du Big Data et l’évolutivité massive des données le « Machine Learning » est devenu une technique précieuse qui permet désormais de livrer des prévisions beaucoup plus précises qu’auparavant. C’est également une alternative attrayante, aux techniques analytiques plus traditionnelles.

Grâce au progrès continu dans ce domaine, les « machines » deviennent de plus en plus auto-organisatrices, auto-réparatrices et auto-architecturales, produisant une plus grande valeur ajoutée pour les entreprises.

Une compétence très recherchée et lucrative

Le « Machine Learning » est une compétence rare, recherchée et bien rémunérée, elle a même donné naissance à un nouveau talent : l’Ingénieur en « Machine Learning ».

Par définition, il a pour rôle « d’optimiser et de mettre en production les algorithmes développés par le data scientist au sein de l’infrastructure préparée par le data ingénieur. » Il n’existe pas encore de formation spécifique en France pour atteindre ce poste, mais de nombreuses écoles comme Epita ou Epitech permettent d’y accéder.

L’Ingénieur en « Machine Learning » est « Data Scientist » spécialisé dans les algorithmes d’apprentissage automatiques. Il est le lien entre le « Data Scientist », qui analyse et interprète les données et le « Data Engineer », qui va s’occuper de la création et de la maintenance de l’infrastructure analytique dans le but de modéliser, d’utiliser et de vérifier les données.

L’ingénieur en « Machine Learning » est en charge de mettre en place des algorithmes adaptés pour répondre à des problématiques de modélisation mathématiques. Pour se faire il devra choisir le modèle le plus performant : supervisés, non supervisés ou encore réseaux de neurones profonds (Deep Learning).

Et niveau salaire, ça donne quoi ?

Beaucoup d’études, comme celle de « Stack Overflow » ont montré que le Machine Learning a le vent en poupe ces dernières années. Aux Etats Unis, l’Ingénieur en Machine Learning a été classé meilleur métier en 2019, avec un salaire de base de 146 085 dollars.

En France la rémunération moyenne pour le métier d’Ingénieur « Machine Learning » est de 50K€ pour un débutant et peut s’élever à 80K€ après quelques années d’expérience.

Selon Indeed, la demande monte en flèche et le métier d’Ingénieur en Machine Learning est celui qui rencontre la plus forte croissance. Alors si vous souhaitez commencer à apprendre le Machine Learning, c'est le moment idéal, car ces ingénieurs sont devenus indispensables !

Quels langages pour faire du "Machine Learning" ?

Pour apprendre le Machine Learning, de nombreux prérequis (comme l’algèbre linéaire, les statistiques, ou encore la théorie des graphes) ainsi que de fortes compétences en programmation sont indispensables.

Il faut savoir que Python est le langage de prédilection pour faire du « Machine Learning ». Selon un sondage réalisé par JetBrains auprès de milliers de développeurs, près de 42% d'entre eux utilisent Python pour le Machine Learning.

C’est un langage simple, accessible et intuitif. De plus, sa grande bibliothèque vous permet d’accéder, de manipuler et de transformer des données. C’est le cas par exemple de Scikit-learn pour la gestion des algorithmes ML de base, de Pandas pour des structures de données et des analyses de haut niveau, ou encore StatsModels pour les algorithmes statistiques.

Fort de ses 20 années d’ancienneté, Python peut être utilisé partout : en programmation objet, fonctionnelle, structurée, etc. C’est un langage polyvalent, facile à comprendre et qui vous permettra de progresser plus aisément dans l’univers du Machine Learning.

Python n’est évidemment pas le seul sur le marché, même s’il reste le plus utilisé et demandé. Vous pouvez aussi choisir le langage « R » qui est préféré par certains développeurs pour les outils qu’il propose côté statistiques, ou encore le langage « Julia », qui gagne en popularité.

Pour l’apprentissage du Machine Learning, C / C ++ et Java sont situés loin derrière Python.  Tandis que JavaScript occupe la cinquième place, bien que ses performances en matière de hiérarchisation soient légèrement meilleures que celles de R.

Comment se former au "Machine Learning" ?

Les ingénieurs sont voués à se former en continue, tout au long de leur carrière. Près de 90% d'entre eux ont suivi des cursus et des formations en dehors de leurs études. Le monde de l’informatique évoluant constamment, il est impossible de se reposer sur ses acquis à ce niveau-là.

Ces dernières années, de nombreuses plateformes de formation ont vu le jour, proposant des cours ciblés et pointus dans quasiment tous les domaines de l’informatique, dont le Machine Learning et la manipulation de données qui pourront vous aider.

Pour vous aider à vous lancer dans le Machine Learning, voici les étapes que nous vous conseillons de suivre :

• Choisissez votre langage de programmation
• Déterminez les librairies qui vont vous aider à construire votre Machine Learning
• Munissez-vous d’outils performants (exemple : ordinateur haut de gamme avec une grosse mémoire (RAM) et une haute qualité graphique des unités de traitement)
• Formez-vous aux prérequis du Machine Learning (statistiques, algèbre linéaire etc.)
• Consultez toutes les ressources officielles Machine Learning
• Suivez des conversations sur les blogs, mooc, forums, réseaux sociaux etc.
• Entraînez-vous et lancez votre premier algorithme de Machine Learning

Le futur de l’apprentissage des machines ?

Le concept de « Machine Learning » existe depuis de nombreuses décennies. Cette science était en perte de vitesse jusqu’en 2012, mais s'est relevé grâce à la découverte du « Deep Learning » (sous-branche du « Machine Learning » basée sur des réseaux de neurones artificiels).

En résumé le « Deep Learning » est un modèle informatique qui apprend à effectuer des tâches de classification directement à partir d'images, de texte ou de sons. Ces modèles peuvent atteindre une précision de pointe, dépassant parfois les performances humaines !

Des pas de géant se font dans le domaine de l’intelligence artificielle. On peut s’attendre à des avancés énormes ces prochaines années au vu des investissements colossaux qui sont injectés dans ce domaine de recherche.

Les études et la demande croissante d’ingénieurs spécialisés nous poussent à croire que le « Machine Learning » a de belles années devant lui et qu’il représente une réelle opportunité pour vous !

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