Déficit de compétences en IA : stratégies pour une main-d'œuvre prête pour l'avenir

Comprendre le fossé des compétences en IA

L'écart de compétences en IA correspond à la différence entre le nombre de travailleurs qualifiés en IA nécessaires et le nombre réel. Il n'y a tout simplement pas assez de professionnels maîtrisant l'IA pour répondre à la demande.

Le déficit de compétences en IA est une préoccupation croissante dans de nombreuses industries, pour qui l'obligation d'intégrer l'IA dans les processus se veut de plus en plus pressante. Cette lacune est particulièrement marquée dans des domaines spécialisés tels que l'analyse des données, le machine learning (ML), le traitement automatique du langage naturel (NLP) et, dans certains cas, pour créer ses propres outils d'IA.

Une enquête récente de Forrester a révélé que pour 73 % des répondants, les « compétences » sont un domaine nécessitant des améliorations pour mieux exploiter l'IA dans l'intelligence de contenu. Même avec une technologie de pointe et des ensembles de données robustes, le succès repose sur la capacité humaine. Une organisation peut tirer parti des mêmes outils d'IA qu'un concurrent et obtenir des résultats très différents en raison de niveaux de compétence et de compréhension variés. Il est donc essentiel de doter les employés de solides compétences et connaissances en IA pour utiliser efficacement et en toute sécurité l'IA dans l'intelligence de contenu.

De plus, vos employés sont impatients de monter en compétences. Selon une étude commandée par Hyland et menée par Walker Sands, 98 % des personnes interrogées souhaitent suivre une formation sur l'IA générative ; l'éthique, la conformité et la sécurité en matière d'IA étant en tête de liste des éléments les plus importants.

Impact actuel sur les secteurs

Ce déficit de compétences affecte déjà les entreprises dans de nombreux secteurs. Dans le domaine des assurances, l'IA peut analyser des milliers de demandes d'indemnisation en quelques secondes, identifier les schémas qui suggèrent une fraude potentielle et les envoyer à des agents humains pour une évaluation détaillée. Pour que cela soit possible, une compagnie d'assurance individuelle doit tirer parti de la technologie d'IA dotée de ces capacités et disposer du personnel possédant l'expertise requise pour gérer les systèmes.

En ce qui concerne le développement logiciel, l'IA générative a fait sensation dans la manière dont certains modèles peuvent comprendre et rédiger du code. Cependant, ce code n'est pas souvent prêt à l'emploi, et de nombreuses entreprises évitent à juste titre d'alimenter des modèles ouverts (tels que ChatGPT) avec du code exclusif. Les entreprises conçoivent leurs propres outils d'IA basés sur des grands modèles de langage (LLM) pour développer et analyser du code, mais la création de ces outils nécessite des compétences que beaucoup ne possèdent pas.

Quels que soient les outils qu'une entreprise ou un service de développement de solutions utilise, les employés qui exploitent la technologie doivent comprendre comment l'utiliser efficacement, tout en étant conscients de ses limites et de ses considérations éthiques. Ce sont ces caractéristiques qui génèrent un fossé, car certaines entreprises récoltent les bénéfices de l'IA tandis que d'autres peinent à s'y adapter et à l'adopter.

Combler le déficit de compétences en IA pose des défis

Forte demande de travailleurs qualifiés

Dans de nombreux secteurs, on pense souvent qu'il faut adopter l'IA, au risque d'être laissé pour compte. Rater le train de l'IA pourrait constituer une menace existentielle, il n'est donc pas étonnant que tout le monde veuille embaucher des travailleurs dotés de ces compétences. Selon une nouvelle étude de Salesforce, la demande dépasse l'offre, car seul 1 travailleur sur 10 dans le monde possède les compétences en IA recherchées par les entreprises.

À mesure que l'IA continue de gagner en importance, la demande de professionnels compétents en intelligence artificielle ne fera que croître. La concurrence pour attirer les talents devenant de plus en plus féroce, il est désormais indispensable d'offrir des rémunérations et des avantages sociaux attractifs pour les retenir.

Des programmes de formation insuffisants

Les organisations peuvent reconnaître la nécessité de perfectionner les compétences de leurs employés pour qu'ils maîtrisent tout ce qui a trait à l'IA, mais qui va fournir la formation s'il n'existe pas encore de structure prête pour l'IA ou de programme de formation en IA au sein de l'organisation ?

En manque de formation adéquate, les entreprises peinent à développer les talents nécessaires à leurs objectifs en matière d'IA, et le manque de talents internes frein la maîtrise de l'IA. Des programmes de formation externes existent, mais beaucoup d'entre eux ne préparent pas les travailleurs aux défis et aux technologies spécifiques qu'ils rencontrent dans les rôles liés à l'IA.

Contraintes budgétaires

Investir dans des programmes de formation et de développement en IA peut s'avérer coûteux, et les décisions au plus haut niveau échappent souvent à ceux qui ont besoin de ces programmes. C'est la raison pour laquelle les organisations, en particulier les petites et moyennes entreprises, ne sont pas en mesure de suivre la formation requise. 

Stratégies d'atténuation

En combinant plusieurs approches, il est possible d'atténuer ces défis au sein de votre organisation.

Amélioration des compétences de la main-d'œuvre existante

Bien que certains défis doivent être relevés pour y parvenir efficacement, il ne fait aucun doute que la montée en compétences de la main-d'œuvre existante est l'une des clés pour combler le déficit de compétences en matière d'IA. Jusqu'à 93 % des organisations américaines et britanniques considèrent l'IA comme une priorité stratégique et l'utilisent ou prévoient de le faire à court terme.

La mise en place d'un programme solide de perfectionnement en IA peut prendre du temps ; mais les organisations peuvent commencer par mettre en place des mesures plus modestes, telles que des ateliers, des cours en ligne et des programmes de certification. Une partie des employés craignant que l'IA ne rende leur poste obsolète, proposer ce type de programme peut être motivant et améliorer le moral des employés, ainsi que leurs compétences.

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Amélioration de l'éducation et de la collaboration

Les établissements doivent mettre à jour leurs programmes pour inclure des matières liées à l'IA, garantissant que les étudiants acquièrent les compétences techniques et la compréhension de la puissance de cette technologie. La collaboration entre les établissements d'enseignement et les leaders du secteur peut offrir aux étudiants l'expérience pratique nécessaire pour garantir que la prochaine génération soit prête à intégrer le marché du travail axé sur l'intelligence artificielle.

Par le biais d'ateliers et de séminaires, les établissements peuvent promouvoir une culture d'apprentissage continu pour s'assurer que les étudiants sont engagés et à jour sur les avancées de l'IA. Ce type de collaboration interdisciplinaire favorise une adoption plus large de l'IA et suscite l'innovation dans différents domaines.

S'appuyer sur la technologie 

Les technologies émergentes, y compris l'IA elle-même, peuvent jouer un rôle prépondérant dans la formation et le développement des compétences, ainsi que dans la simplification de la complexité de la création d'outils d'IA.

Les plateformes d'apprentissage alimentées par l'IA personnalisent les expériences pédagogiques en évaluant les styles d'apprentissage individuels et en recommandant des contenus sur mesure. De plus, les outils de formation automatisés proposent des modules personnalisés, suivent les progrès et fournissent des retours en temps réel, rendant l'acquisition des compétences plus efficace.

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Développer ses compétences avec des outils intuitifs

Une grande partie de la conversation autour de l'IA dans l'entreprise se concentre sur des solutions avancées hautement configurables et développées en interne. Toutefois, il ne s'agit que d'un aspect de la transformation actuelle de l'IA. Les entreprises peuvent également tirer parti d'une multitude d'outils intuitifs qui s'appuient sur l'IA mais ne nécessitent pas de connaissances techniques importantes.

Les générateurs d'IA sans code de type glisser-déposer et les interfaces de programmation visuelle permettent par exemple de créer des outils, des applications et des services entièrement fonctionnels avec des compétences techniques minimes. Ces outils, ainsi que d'autres applications, intègrent désormais des fonctionnalités d'IA générative et facilitent le gain de compétences en matière d'IA  très pratique pour les employés de différents niveaux de compétence.