Boostez votre carrière avec 7 nouvelles formations gratuites sur l’IA générative

Vous cherchez à booster votre carrière dans le cloud avec une spécialisation ? Les domaines de l’IA et du ML sont à la fois accessibles et prometteurs ! D’autant qu’ils sont en constante évolution comme l’a récemment démontré la montée en puissance de l’IA générative. Afin de vous aider à bâtir une carrière durable dans ces domaines, voici quelques recommandations.

L'IA générative fait partie intégrante de cette catégorie générale que l’on nomme « IA » (Intelligence Artificielle). Elle offre une nouvelle façon passionnante d'interagir avec l'information, les marques ou encore des personnes. Découvrons ensemble les perspectives ouvertes par cette nouvelle technologie et quels outils sont disponibles pour vous aider à monter en compétence en la matière.

Pour accompagner votre découverte, nous sommes ravis d'annoncer un nouvel ensemble de contenus de formation à l'IA générative disponibles gratuitement. Que vous débutez dans votre carrière professionnelle ou que vous occupiez déjà un poste avancé, la suite de cet article peut vous aider à accéder au poste de vos rêves.

Le Machine Learning versus l’Intelligence Artificielle

Bien que les termes ML et IA soient souvent utilisés de manière interchangeable, il existe néanmoins des différences bien distinctes entre ces deux concepts. Ainsi, l'IA est un concept global pour indiquer qu’on apprend aux machines à effectuer des tâches normalement associées à l'intelligence humaine, telles que la prise de décision et l'interaction linguistique. Le ML, pour sa part, est un sous-ensemble de l'IA. Son fonctionnement repose sur l’exploitation de données historisées et la création d’algorithmes afin de créer des modèles capables d'effectuer des tâches très complexes sans programmation explicite pour les réaliser. Ce principe de base s’applique à la plupart des formes d'IA avec lesquelles les gens interagissent, comme les assistants virtuels, les recommandations musicales ou encore les chatbots.

Les data-engineers et ingénieurs ML travaillent avec les data-scientists pour extraire des informations pertinentes de leur patrimoine de données. Cette collaboration tripartite est essentielle pour élaborer les modèles ML/IA, obtenir des résultats pertinents ou encore pour développer des applications facilement déployables. Ces compétences spécifiques sont désormais utilisées quotidiennement par tous les secteurs du marché.

Un monde meilleur grâce à l'IA générative

Un récent article « How to build a career in cloud computing » (Comment construire et faire carrière dans le Cloud) évoquait les quatre piliers des prochaines tendances technologiques du Cloud. Il désignait notamment l’IA/ML comme l’un de ces piliers (les trois autres étant le Calcul Moderne, les bases polyglottes, et le super cloud) et revenait sur la façon de combler le déficit de compétences afin de pouvoir développer votre carrière dans ce domaine.

L’IA générative est une nouvelle forme d’intelligence artificielle qui fait la Une de l’actualité depuis le début de l’année. Une étude de CIO Dive révèle que sept cadres sur dix affirment que leur entreprise étudie ou explore déjà le potentiel de l’IA générative. C'est donc le moment idéal pour devenir un expert du sujet, alors que cette technologie est sur le point d’être plus largement adoptée.

Avant d’explorer plus avant l’IA générative, il convient d’aborder le sujet de l’apprentissage profond ou deep learning. Le Deep Learning est un sous-ensemble du ML qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour traiter des modèles plus complexes qu’en ML classique. L'IA générative se situe encore plus bas dans l'entonnoir, en tant que sous-ensemble de l'apprentissage profond impliquant généralement une architecture neuronale de type « Transformer ». Il s'agit fondamentalement d'un type d'IA capable de cartographier des dépendances et des modèles à long terme dans de vastes ensembles d'apprentissages, puis d'utiliser ce qu'elle a appris pour produire de nouveaux contenus, notamment du texte, des images, du son et des données synthétiques.

L'IA générative s'appuie sur de grands modèles, tels que les grands modèles de langage (LLM), qui peuvent classer et générer du texte, répondre à des questions et résumer des documents. Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'IA générative, nous vous invitons à regarder les deux vidéos ci-dessous issues de notre conférence Google I/O 2023.
Dr. Gwendolyn Stripling, Artificial Intelligence Technical Curriculum Developer chez Google Cloud, et John Ewald, Training Developer chez Google Cloud, y présentent les grands concepts de l’IA générative et livrent d’utiles informations pour en comprendre les potentiels, les limites et les usages.

Comment Google met à disposition l’IA générative

Depuis des décennies, Google investit massivement en R&D afin d’aider les entreprises, les gouvernements et plus généralement tous les développeurs à maximiser le potentiel de l’IA. Notre vision est de permettre aux constructeurs, aux innovateurs, aux développeurs et aux acteurs d'utiliser l'IA de manière unique, responsable et productive.

Ainsi, nous avons récemment annoncé un ensemble de solutions visant à intégrer l’IA générative dans toute notre offre, en commençant notamment par le support de l’IA générative dans Vertex AI et Gen App Builder.

Pour rappel, Vertex AI est la plateforme ML de Google Cloud simplifiant l'entraînement, le déploiement et la gestion de modèles ML et d'applications IA. Grâce à la prise en charge de l'IA générative sur Vertex AI, data-scientists et développeurs peuvent accéder à des modèles fondamentaux (ou foundation models) provenant aussi bien de Google que de partenaires. Ils peuvent ainsi construire, personnaliser et déployer rapidement des modèles IA adaptés à leur propre cas d’usage.

Notre portfolio de solutions d’IA Génératives pour Vertex AI ne cesse de s’enrichir. Model Garden (le jardin de modèles IA) et Generative AI Studio sont désormais disponibles en preview, offrant notamment accès à nos nouveaux modèles « PaLM 2 for Text & Chat » ou encore « Embeddings API for Text ». Et de nombreuses autres fonctionnalités et services sont d’ores et déjà en cours d’évaluation par des testeurs de confiance. D’ailleurs, si vous souhaitez, vous aussi, bénéficier d'un accès anticipé aux solutions IA de Google Cloud, inscrivez-vous sur la liste d'attente.

Notre dernier modèle PaLM est passé en production lors de la conférence I/O 2023. Dénommé PaLM 2, il est déjà intégré dans plus de 25 produits Google ! Parallèlement, nous avons aussi affiné PaLM 2 pour des cas d'usage spécifiques, notamment dans les domaines de la sécurité (Sec-PaLM) et de la médecine (Med-PaLM). Par ailleurs, Bard, notre solution d'IA conversationnelle - dont vous avez très certainement entendu parler et qui est disponible en France depuis cet été - fonctionne, elle aussi, entièrement sur PaLM 2.

De son côté, Gen App Builder rend les interactions avec les clients, les partenaires et les employés plus efficaces et plus utiles. Grâce à cette solution, les développeurs - même ceux qui ont une expertise limitée en science des données - peuvent rapidement créer des bots, des applications de chat, des assistants numériques, des moteurs de recherche personnalisés, et bien plus encore. Gen App Builder permet même de créer des applications d'IA générative sans aucune compétence en programmation. Tout se fait par « glisser-déposer » et par paramétrages.

Voilà pour la théorie. Passons à la pratique ! Vous n'êtes pas sûr du cas d'usage ou recherchez un peu d'inspiration ? Consultez ce blog du CEO de Google Cloud, Thomas Kurian, pour découvrir comment clients et partenaires de notre écosystème donnent vie à leurs idées grâce à l'IA générative. Et regardez la vidéo ci-dessous pour voir l'IA générative en action !

Développez vos compétences en IA/ML et validez-les pour faire évoluer votre carrière

L'IA générative suscite beaucoup d'enthousiasme. Il s'agit sans aucun doute d'une toute nouvelle voie à envisager pour votre carrière en IA/ML ! Jetez un coup d'œil aux recommandations ci-dessous pour choisir la ou les formations en fonction de vos objectifs de carrière en IA/ML. Elles vous aideront à acquérir des compétences essentielles à mesure que l'IA générative se généralisera.

*NOUVEAU* matériel de formation, spécifique aux technologies d'IA générative :
The Generative AI Learning Path (Parcours de Formation à l’IA Générative) - formation gratuite

• [Cours] Introduction à l’IA Générative (1 day)
• [Cours] Introduction aux LLM (Large Language Models) (1 day)
• [Cours] Le mécanisme d’Attention (1 day)
• [Cours] Les modèles Transformer et le modèle BERT (1 day)
• [Cours] Introduction à la génération d’images (1 day)
• [Cours] Créer un modèle de génération de sous-titres (1 day)
• [Cours] Architecture d’un encodeur-décodeur (1 day)

Formation complémentaire en IA/ML - crédits d'apprentissage variables requis pour compléter Google Cloud Skills Boost

Niveau débutant :

• [Cours avec badge d'achèvement] Comment Google pratique le ML (1 jour)
• [Cours avec badge d'achèvement] MLOps : Bien démarrer (1 jour)
• [Badge de compétences] Bien démarrer avec TensorFlow sur Google Cloud (8 heures)
• [Badge de compétences] ML, AI et données par la pratique dans Google Cloud (7 heures)
• [Cours avec badge d'achèvement] Langage, parole, texte et traduction avec les API de Google Cloud (5 heures)

Niveau intermédiaire :

• [Parcours d'apprentissage] Ingénieur ML (Collection de 15 cours vidéo et laboratoires)
• [Badge de compétences] Construire et déployer des solutions ML sur Vertex AI (1 jour)

Niveau avancé :

• [Formation + examen de certification] Certification Google Cloud Professional ML Engineer (temps varié)
• [Badge de compétences] ML avec TensorFlow et Vertex AI (90 minutes)
• [Cours avec badge d'achèvement] Le traitement du langage naturel dans Google Cloud (1 jour)

N’hésitez pas également à découvrir les démonstrations réalisées dans le cadre du dernier « Cloud OnBoard : Des données à l’IA avec BigQuery et Vertex AI » ainsi que les replays de notre conférence « Bien démarrer avec l’IA générative de Vertex AI ».