IA : les entreprises du numérique ne savent pas quoi en faire

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L'Occitanie est la 2ème région en offres d'emploi en intelligence artificielle, derrière l'Île-de-France.
L'Occitanie est la 2ème région en offres d'emploi en intelligence artificielle, derrière l'Île-de-France. (Crédits : CC0 Creative Commons/Pixabay)
Le cluster Digital 113 a dévoilé, en partenariat avec l’Université fédérale de Toulouse et le think tank NXU, les conclusions de l’étude menée par l’Opiiec intitulée "Formations et compétences pour l’intelligence artificielle (IA) en France". Cette étude révèle que l'intelligence artificielle pose problème aux entreprises du numérique, tant sur l'emploi que l'investissement et les formations. Par ailleurs, l'Occitanie est la deuxième région en terme d'emplois dans l'intelligence artificielle.

Les besoins en compétences des entreprises en numérique ne sont pas ceux auxquels nous pourrions penser. Le cluster Digital 113 vient de dévoiler les conclusions de l'étude menée par l'Opiiec (l'Observatoire des métiers du numérique, de l'ingénierie, des études et du conseil et de l'événement) intitulée "Formations et compétences pour l'intelligence artificielle en France". Cette étude, régionale et nationale, a pour finalité de soutenir les entreprises du numérique dans le déploiement de l'intelligence artificielle.

"Le plus difficile dans cette étude a été de définir ce qu'est l'IA. Nous avons retenu comme définition : l'intelligence artificielle est une simulation de processus cognitifs dans le but de permettre à une machine de reproduire ou d'exécuter des fonctions normalement associées à l'intelligence humaine", révèle David Ducau, le consultant ayant réalisé l'étude pour l'OPIIEC.

Après cette étape, l'étude a été réalisée auprès des entreprises françaises du numérique. Le premier point important soulevé est que l'intelligence artificielle pose problème à ces sociétés.

"L'IA est une technologie qu'il faut faire vivre dans le temps et la plupart des entreprises disent qu'elles n'ont pas vu toutes les conséquences engendrées par cette technologie. 85% des réponses montrent que les sociétés veulent connaître les investissements liés à l'IA. Ce qui signifie qu'elles ne les connaissent pas", indique le consultant.

De plus, l'IA est très gourmande en capital humain, selon lui. Et les entreprises en attendent des bénéfices importants sans pour autant revoir leur organisation.

"Dans 72% des cas, les entreprises souhaitent gagner en productivité grâce à l'IA. Mais, elle génère un gain de productivité seulement en reconsidérant le modèle organisationnel. L'IA ne doit donc pas être abordée que de manière technologique mais aussi organisationnelle et managériale. Il faut un bon équilibre entre management et technique", souligne David Ducau.

Selon cette étude, l'intelligence artificielle attire donc les sociétés mais bien souvent elles ne savent pas quoi en faire. "Il faut donc avoir des personnes capables de conseiller sur des bons cas d'usage et avec un bon niveau de recul sur la technologie", explique-t-il.

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Les entreprises ne savent pas quels profils recruter mais embauchent

Dans le même sens, les sociétés ne savent pas non plus qui recruter pour travailler sur cette technologie en interne. Bien souvent, ce sont les mêmes intitulés métiers qui sont utilisés (data scientist, data engineer...) mais à y regarder de plus près, le contenu des offres d'emploi varie selon les sociétés.

"Il faut sortir des intitulés métiers fourre-tout et se baser sur les rôles en lien avec l'intelligence artificielle comme architecte, expert, intégrateur, développeur, analyste... De plus, lorsque l'on voit que les offres d'emploi pour des data scientist représentent plus de la moitié des annonces alors qu'avec un retraitement de celles-ci en se basant sur leur contenu et non l'intitulé, il n'y a un réel besoin de data scientist que de 8%. Ainsi, plus de 80% des offres renvoient vers de l'intégration et il y a très peu de demandes de conception de A à Z, ce que doivent réaliser les data scientist", insiste David Ducau.

Pour lui, la demande sera plus focalisée sur les données que sur les algorithmes à l'horizon 2022. "Les emplois spécialisés sur l'IA/Data science ne devraient couvrir que 25 à 35 % des besoins". Aujourd'hui, pour 72% des entreprises, il est difficile de trouver un rôle d'architecte IA qui couple expertise business et technique.

Néanmoins, les effectifs spécialisées en IA entre 2019 et 2020 vont passer de 13 330 à 21 170. Avec 75% des offres d'emploi, l'Île-de-France est la région qui concentre la grande majorité des annonces en 2019. L'Occitanie est la 2ème région, avec 7% des offres d'emploi. Par métier, les postes les plus recherchés sont les data engineer (41 %), chef de projet data (23 %), data analyst (22 %) et data scientist (8 %).

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Des demandes de niveau de diplôme trop élevées

Il y a donc un fort besoin de formations qui va s'intensifier sur les années à venir. En 2019, 4 000 masters, 2 000 licences et plus de 400 formations initiales et professionnelles en IA ont été identifiés en France. Il existe 19 formations en Occitanie. Selon l'étude, il y a eu une dynamique très rapide d'augmentation d'offres de formation autour de l'IA de la part des écoles d'ingénieurs, de commerce et des niveaux licence en 2019.

Pour autant, les experts en IA en activité sont 65% à avoir un niveau master, 26% un doctorat et 4% une licence. Alors qu'au niveau mondial, 43% ont un niveau master, 32% une licence et 16% un doctorat.

"Rien n'explique cet écart car le besoin en IA est partout pareil. En France, les sociétés veulent prendre quelqu'un qui peut tout faire alors elles choisissent une personne ultra diplômée parce-qu'encore une fois elles ne savent pas quoi faire de l'IA", conclut le consultant.

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Commentaires
a écrit le 28/01/2020 à 12:47 :
"Le plus difficile dans cette étude a été de définir ce qu'est l'IA". Réflexion bizarre quand on considère les premières applications IA ont été développées il y a 30 ans, comme la reconnaissance des formes, de la parole, ou systèmes experts. Quant à l'implémentation de la technologie, les organisations se trouvent un peu dans la même situation qu'au démarrage de l'informatique de gestion dans les années 70.

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