L’offre en « formation en IA » ne cesse de se développer, mois après mois, tandis que la demande en ingénieur croît. Pourtant, elles ne se valent pas toutes, et quelqu’un souhaitant débuter dans l’IA et obtenir un diplôme se doit de bien comparer le programme, la renommée de l’école et les débouchés…

Tout le monde voulant alors la « meilleure » formation en intelligence artificielle, je reviens avec vous aujourd’hui dans cette question ouverte (abrégé en QO), tirée d’un échange avec l’une de mes lectrices (« Leïla »), sur les critères qui font qu’une formation est intéressante ou non.

La question ouverte…

Lambert : Bonjour Leïla, j’ai vu que vous suiviez la formation de Microsoft en IA, et j’aurai aimé avoir votre retour dessus.

Par exemple, est-ce que le programme est complet (machine learning/deep learning), avez-vous beaucoup de TP, beaucoup de rapports avec les entreprises… En résumé, si cette formation se démarque de la concurrence selon vous.

Leïla : Bonjour ! Tout dépend du plan considéré, je dirai que c’est un bon programme avec de nombreux points forts […]. Après, il y a évidemment quelques points faibles comme partout, c’est sûr ! […]

Mais je vous renvoie la question : qu’est-ce qui est une formation qui se démarque de la concurrence selon vous ? Les critères importants 🙂

Lambert : Haha, très bonne question ! En général, lorsqu’on fait une formation en IA, c’est pour trouver du travail ensuite. Je vais donc orienter ma réponse là-dessus (mais pour moi il y a deux aspects) :

  • Tout d’abord, il y a le cachet de l’organisme de formation qui est très important. Microsoft est clairement reconnu en IA, donc l’a priori que j’ai (fondé ou non), c’est que les tuteurs comprennent fondamentalement ce qu’ils enseignent. D’un autre côté, Microsoft est une entreprise qui n’est pas dédiée à la formation, ce n’est pas son cœur de métier, donc j’émets naturellement des réserves sur la pédagogie et le programme en lui-même (vous me direz quelle part prennent les outils de Microsoft dans la formation)…

Donc, pour ce premier point, je maintiens qu’un organisme qui a fait ses preuves part avec une valeur ajoutée non-négligeable.

  • Ensuite, il y a la quantité d’expérience pratique acquise : j’ai en mémoire la formation AIMove de MINES ParisTech qui met ses élèves en situation régulièrement, ou l’alternance obligatoire de la Data University. Les partenariats de l’organisme sont également importants, car la plupart des étudiants auront l’opportunité de travailler ensuite chez l’un de ces partenaires (ou au moins d’y faire une « première expérience »).

Traiter des problématiques réelles pendant la formation, par le biais de stages, de rapports, ou même de TP est un plus, car aujourd’hui l’IA est avant tout pratique !

  • Enfin, il y a l’implication et la motivation des élèves à la fin de leur parcours.

Leïla : L’implication ? Vous voulez dire dans leur formation ou dans la vie active ?

Lambert : Non, au monde de l’IA.

Par exemple, une formation dont la moitié des élèves font parler d’eux ensuite, de par leur implication dans le monde de l’IA (que ce soit via des articles de vulgarisation ou de recherche), leur participation à des événements (conférences, talks, salons), ou via la création de start-up, rendra pour moi cette formation très attractive.

En effet, une telle formation aura réussi à motiver ses élèves, à tirer le meilleur d’eux, à les faire sortir du « lot » [NLDR : ce sujet a été abordé dans le guide pour bien débuter en IA], et elle bénéficiera par la suite d’un réseau actif et impliqué !

Leïla : Ah ! Oui tout à fait, même si au final peu de personnes voudront « sortir du lot » comme vous dîtes […]. Je pense que chacun a ses objectifs en entrant dans une entreprise, mais sinon vos points sont valides.

Lambert : Exactement, et c’est pour ça que je parlais, au début, de deux aspects.

D’un côté il y a l’apprenant qui valorise la qualité du programme de formation. Il va choisir la formation qui lui apprend exactement ce qu’il veut (un peu comme pour un Master), avec beaucoup d’enseignements dans ses domaines d’intérêt. Ce qui comptera pour lui, dans mes trois critères précédents, ce sera surtout les possibilités d’emploi dans le secteur bien précis qu’il a choisi.

D’un autre côté, il y a l’apprenant qui veut aller de l’avant, qui veut se découvrir son propre métier (peu importe qu’il crée sa start-up ou non). Pour lui, je pense que le plus important sera de trouver une formation qui implique ses élèves dans le monde de l’IA, même une fois que les cours sont terminés…

Leïla : Le problème c’est qu’il est très difficile de savoir ce que l’on veut à ce moment. Trouver une formation, même s’il y en a beaucoup, c’est difficile et « incertain » (on hésite longtemps, à se demander si c’est « la bonne », si on ne va pas le regretter, car en général ça nous prend plusieurs mois/années)… Donc avoir du recul sur le monde de l’IA, alors qu’on n’en fait pas encore parti, est un véritable challenge !

Lambert : Oui, pendant toutes mes études, je privilégiais à 100% le contenu de la formation (pour le Master par exemple). Mais avec Pensée Artificielle et KnowMap, je me suis rendu compte qu’on peut travailler dans ce qui nous passionne en IA tant qu’on s’en donne les moyens.

Aujourd’hui, j’aurai tendance à recommander de choisir une formation intéressante et ouverte (i.e. avec de nombreux contacts et un bon cachet), qui reste assez courte (< 1 an), et de faire des projets personnels à côté en rapport avec ce que l’on veut faire. Typiquement, écrire des articles de vulgarisation (de qualité !) pour Pensée Artificielle sur du NLP [Natural Language Processing] pour quelqu’un qui veut travailler dans ce domaine ensuite 🙂

Ou de faire des projets personnels, de s’investir (salons…), car c’est la petite différence que recherchent les entreprises : quelqu’un de motivé et volontaire.

J’espère que cela répond à la question sur ce qu’est une bonne formation en IA ^^ Du coup, de quel côté se range Microsoft ? 😉

Leïla : Je vous dirai quand j’aurai terminé la formation 🙂

NB : Les propos tenus dans cet article ne sont pas exactement ceux de la vraie conversation : ils ont été synthétisés, remis en forme et/ou complétés pour que la lecture reste fluide.

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Lambert R.
Ingénieur d'Etudes et Data Scientist depuis plusieurs années, mes travaux et mon parcours scolaire (master en mathématiques fondamentales) m'ont amené aux abords de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui j'écris des articles en data science, deep learning, big data et intelligence artificielle pour PenseeArtificielle.fr, dans le but de promouvoir et vulgariser les promesses d'avenir qu'offrent ces domaines de pointe.