Éléments de la culture du Jour 1 d'Amazon

IA et ML : le moment est venu

d'investir dans la qualification de votre main-d'œuvre

Article | Temps de lecture : 5 min

Alors que les clients adoptent de plus en plus les technologies d'intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) pour acquérir un avantage concurrentiel dans l'économie numérique, le besoin d'expertise en matière de cloud ne cesse de croître. La capacité à tirer efficacement parti de ces technologies pour orienter la prise de décision et obtenir des informations devient essentielle à la réussite. Selon Accenture, « cela implique à la fois de développer les talents dans des compétences techniques telles que l'ingénierie de l'IA et l'architecture d'entreprise, et de former le personnel de l'entreprise à travailler efficacement avec des processus basés sur l'IA. » Cependant, l'offre de travailleurs qualifiés dans le secteur du cloud computing reste limitée, ce qui représente un défi de taille pour les entreprises qui souhaitent mettre en œuvre des projets cloud. Cette pénurie de travailleurs qualifiés peut entraîner une augmentation des coûts, des retards dans la mise en œuvre des projets et une baisse de la compétitivité. Pour relever ce défi, les clients investissent dans des programmes de formation et de développement pour leurs employés existants.

Intelligence artificielle et machine learning chez AWS

Depuis des décennies, l'intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML) jouent un rôle déterminant dans la rationalisation des processus, l'amélioration de l'efficacité et l'apport d'informations précieuses aux organisations. Amazon est l'une des entreprises les plus performantes dans ce domaine depuis plus de 20 ans, en tirant parti des services de ML d'Amazon Web Services (AWS) pour gérer l'ensemble des opérations, d'Alexa à la logistique des centres de distribution Amazon.

Les clients AWS transforment leur secteur d'activité grâce au machine learning. AstraZeneca s'est associé à AWS pour utiliser Amazon SageMaker et rationaliser le processus d'analyse des données et de déploiement de modèles de ML. Cette collaboration permet à AstraZeneca d'analyser efficacement les données commerciales, d'automatiser les processus manuels et de faire gagner un temps précieux à ses scientifiques des données. T-Mobile a recours au machine learning d'AWS pour améliorer son service client en tirant une signification des tickets du service client et des transcriptions de chat. Ces informations permettent aux agents du service client de résoudre les problèmes plus rapidement et plus précisément. La NFL utilise le machine learning d'AWS pour améliorer sa collecte, son analyse et son utilisation des données. Ce processus l'aide à mieux comprendre les matchs, à prendre des décisions plus judicieuses et à créer des expériences plus intéressantes pour les supporters.

Les emplois de l'avenir impulsés par l'IA et le ML

L'IA et le ML ont le potentiel de révolutionner la façon dont les clients opèrent en automatisant de nombreuses tâches actuellement effectuées par des humains. Cependant, l'intégration des charges de travail de l'IA et du ML nécessite une équipe de professionnels compétente et diversifiée, ce qui met l'accent sur la nécessité d'investir dans la qualification de la main-d'œuvre. Les répercussions sur les effectifs sont déjà apparentes.

Citation

L'IA changera tous les emplois, principalement en assistant plutôt qu'en remplaçant la main-d'œuvre. »

– Pieter den Hamer, Vice President of Research, Gartner

Le rapport Future of Jobs (Avenir de l'emploi) du Forum économique mondial datant de 2023 indique que les spécialistes de l'IA et du ML, les analystes et les scientifiques de données ainsi que les spécialistes de la transformation numérique sont les rôles émergents les plus importants. Il prévoit aussi une augmentation de 40 % du nombre de spécialistes de l'IA et du machine learning d'ici 2027, une augmentation de 30 à 35 % de la demande pour des postes tels que celui d'analyste ou scientifique des données, ou de spécialiste du big data, et une augmentation de 31 % de la demande d'analystes de la sécurité des informations. Tout cela créerait un total de 2,6 millions d'emplois.

L'arrivée des charges de travail d'IA et de ML exige la disponibilité d'une équipe de professionnels qualifiés, aux compétences diverses. Les scientifiques des données sont indispensables pour identifier les données pertinentes avec lesquelles alimenter les modèles d'IA et de ML, et pour développer les algorithmes qui se basent sur ces données pour produire des prédictions ou des recommandations. Les ingénieurs du machine learning conçoivent et mettent en œuvre l'infrastructure de ML qui prend en charge les modèles d'IA, tandis que les ingénieurs logiciels créent et gèrent les systèmes logiciels qui exécutent les modèles d'IA et de ML. Les spécialistes du cloud computing et les ingénieurs en sécurité du cloud sont essentiels pour configurer et gérer en toute sécurité l'infrastructure cloud requise pour traiter et stocker les gros volumes de données nécessaires à l'IA et au ML. Enfin, les chefs de projet supervisent la mise en œuvre des projets d'IA et de ML en veillant à ce qu'ils répondent aux objectifs commerciaux, qu'ils soient livrés dans les délais et sans dépasser le budget, et qu'ils respectent les réglementations et les considérations éthiques applicables. Aider les clients à faire usage de l'IA et du ML nécessite la constitution d'une équipe pluridisciplinaire de professionnels spécialisés dans l'analyse de données, le machine learning, le développement logiciel, le cloud computing, la sécurité, la confidentialité et la gestion de projet.

Préparer votre organisation à réussir dans les domaines de l'IA et du ML

AWS accompagne ses clients à chaque étape de leur parcours d'adoption du ML avec l'ensemble le plus complet de services d'IA et de ML, d'infrastructures, et de ressources de mise en œuvre. AWS a récemment annoncé l'arrivée d'Amazon Bedrock, un nouveau service permettant aux clients de créer et de mettre à l'échelle des applications basées sur l'IA générative à l'aide de modèles de fondation (FM), démocratisant ainsi leur accès pour tous les créateurs. Nous proposons également des applications gratuites telles qu'Amazon CodeWhisperer, qui révolutionne la productivité des développeurs en générant des suggestions de code en temps réel. Alors que les clients cherchent à tirer parti de ces technologies pour automatiser les tâches, améliorer la prise de décision et tirer des renseignements des données, ils ont besoin d'une main-d'œuvre spécialisée dans l'analyse de données basée sur le cloud, les modèles de machine learning et les plateformes d'IA basées sur le cloud. AWS Training and Certification a pour but d'aider les entreprises de toutes tailles à développer les compétences de leurs effectifs afin de tirer pleinement parti de l'IA et du ML.

Pour ce faire, les dirigeants adaptent leurs stratégies commerciales de manière à investir dans la qualification de leur personnel. L'un de nos clients, ENGIE, est une multinationale de services publics et une référence mondiale en matière d'énergie et de services à faibles émissions de carbone. ENGIE s'est associé à AWS Training and Certification pour développer un programme de formation aux compétences en matière de cloud et permettre à son équipe décentralisée de 4 000 professionnels de l'informatique d'obtenir les compétences adéquates pour agir sur les données en temps opportun. Grâce à cette formation, les ingénieurs d'ENGIE ont intégré des fonctionnalités plus avancées telles que le machine learning aux modèles de maintenance prédictive utilisés dans ses centrales électriques. « La formation permet aux apprenants de commencer à innover », explique Frédéric Poncin, Head du Centre d'excellence cloud d'ENGIE, « et d'aider à transformer l'ancien système en une toute nouvelle application native cloud. »

Citation

La formation permet aux apprenants de commencer à innover et d'aider à transformer l'ancien système en une toute nouvelle application native cloud. »

Frédéric Poncin, Head du Centre d'excellence cloud, ENGIE

Les organisations reconnaissent également l'importance de la technologie cloud au-delà du service informatique et se concentrent désormais sur le développement d'une expertise cloud dans différents services, notamment les finances, les ventes, les ressources humaines, le marketing et l'administration. Volkswagen a par exemple investi dans le renforcement des connaissances et des compétences de ses employés en matière de cloud à l'aide d'un cadre centré sur le cloud. Cette démarche a permis de réduire les délais de commercialisation et d'améliorer la collaboration entre les équipes.

Le moment est venu d'investir dans le perfectionnement et la requalification de votre personnel afin de maximiser les opportunités de croissance de votre entreprise grâce à l'IA et au machine learning. Notre centre de formation en ligne AWS Skill Builder propose une formation numérique conçue par des experts d'AWS, comprenant plus de 80 cours et ressources d'apprentissage sur l'IA et le ML. Avec l'émergence de l'IA générative, AWS permet aux apprenants et aux décideurs d'approfondir leurs connaissances et leurs compétences en matière d'IA générative grâce à de nombreuses nouvelles formations. Les entreprises peuvent approfondir et accélérer la transformation de leurs talents grâce à un abonnement Team offrant un accès illimité à une formation pratique basée sur le jeu, comme AWS Cloud Quest : Machine Learning Specialist. Les dirigeants peuvent s'associer à AWS Training and Certification pour utiliser ces ressources et bien d'autres encore afin de permettre le développement continu de nouvelles compétences au sein de leur organisation pour stimuler l'innovation et la croissance de leur entreprise.

Pour les dirigeants et les décideurs qui souhaitent en savoir plus sur l'IA générative, la série de vidéos IA générative pour les dirigeants fournit une vue d'ensemble de l'IA générative et de la manière dont elle peut relever les défis de votre entreprise et stimuler la croissance, et explique pourquoi elle a le potentiel de révolutionner les secteurs.

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