L'état actuel de l'apprentissage automatique et de l'IA suscite de nombreuses informations erronées et alarmistes. À cette fin, nous nous sommes entretenus avec Bhumi Bhanushali, ingénieur en apprentissage automatique chez Place de marché publicitaire, afin de clarifier ces idées fausses et de mieux comprendre le terrain.
Bhumi explique comment l'intelligence artificielle et le machine learning influenceront l'avenir de la technologie, comment l'apprentissage automatique peut être appliqué à n'importe quel domaine et pourquoi les femmes ne devraient pas se laisser intimider à l'idée de démarrer une carrière dans le domaine de la technologie.
Ce que j'aime dans l'apprentissage automatique, c'est qu'il s'agit d'un domaine qui touche de nombreux domaines. J'ai travaillé dans le domaine de l'apprentissage automatique pour différentes applications et vous pouvez vraiment l'appliquer à n'importe quoi : biomédical, agriculture, psychologie, etc.
Lorsque j'étais en Inde, j'essayais d'explorer différentes applications de l'informatique, et l'apprentissage automatique était l'un des cours que j'ai suivis pendant mes études de premier cycle. Ça m'a plu, mais je n'en étais pas sûre. J'ai essayé deux ou trois cours différents et chacun d'entre eux m'intéressait, mais une grande partie de ma contribution est venue de mon école. Il est connu pour son apprentissage automatique.
C'est essentiellement de la psychologie. Vous pouvez penser à enseigner l'apprentissage automatique comme à enseigner quelque chose à un enfant, comme une langue. Vous commenceriez par les alphabets de base, puis vous enseigneriez des mots, puis des phrases, puis les choses les plus importantes. C'est ainsi que fonctionne également l'apprentissage automatique : c'est petit à petit.
Une grande idée fausse est que l'IA va prendre tous nos emplois. Ce n'est pas vrai. Il y a quelque chose qui a été publié récemment et qui parlait d'un ingénieur logiciel d'IA. C'est génial, mais ça ne fait que coder et corriger des bugs. Un ingénieur logiciel doit continuer à améliorer et à renforcer le pipeline. Vous pouvez considérer l'IA comme un outil au même titre que votre smartphone. Lorsque les smartphones et les calculatrices sont apparus, les gens pensaient que nous n'aurions pas besoin d'apprendre les mathématiques, mais nous l'avons quand même fait.
Les ingénieurs ML font en quelque sorte tout, de la recherche au développement, en passant par les tests et la production. Je pense que le machine learning évolue actuellement en termes de recherche et de production. Il est très important d'apprendre à déployer des modèles et à optimiser la production afin que les modèles s'exécutent plus rapidement avec une bonne latence.
Je pense que plus les gens travailleront à la création de produits de bout en bout, plus cela évoluera. À l'heure actuelle, une personne travaille sur une tâche individuelle. Mais si quelqu'un est capable d'effectuer cette tâche individuelle, vous n'ajoutez pas beaucoup de valeur. Vous n'automatisez qu'une partie du processus. Il faut donc examiner l'ensemble du processus.
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La technologie a été créée pour améliorer nos vies. Ce qui m'aide, c'est de réfléchir aux objectifs finaux : sur quoi voulez-vous travailler, quelle différence souhaitez-vous faire et comment pouvez-vous y parvenir.
La technologie nous permet de créer des solutions créatives plus réalisables. Au cœur de tout cela, il s'agit toujours d'améliorer les choses.
Il est essentiel de comprendre comment utiliser l'apprentissage automatique et les outils d'intelligence artificielle pour nous aider sur le lieu de travail au lieu de succomber à la fausse rumeur selon laquelle ils vont un jour prendre notre travail, car cette technologie s'intègre davantage à notre vie quotidienne. Bhumi nous encourage à voir comment ces outils peuvent être appliqués à n'importe quel domaine et pourquoi nous devrions les adopter au lieu de les craindre.
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