Alain Goudey

Commencez par évaluer vos compétences actuelles, tant techniques que non techniques. Inscrivez-vous à des cours en ligne et suivez des tutoriels sur des sites comme Kaggle et DataCamp pour approfondir vos connaissances en algorithmes, machine learning (ML) et analyse de données. Développez des projets personnels en IA, participez à des compétitions de data science sur Kaggle, et publiez vos travaux sur GitHub pour démontrer vos compétences pratiques. Lisez régulièrement des articles scientifiques et des livres clés pour rester informé des dernières avancées. Participez à des groupes de discussion et en écrivant des articles de blog. Rejoignez des communautés en ligne et cherchez des mentors.

Rédigez un document de référence détaillant tous les objectifs, attentes, responsabilités et indicateurs de performance clés (KPIs). Ce document servira de guide tout au long du partenariat. Ensuite, formalisez ces éléments dans un contrat ou un accord de niveau de service (SLA) pour garantir que toutes les parties sont légalement alignées. Assurez une communication continue en organisant des réunions régulières pour discuter des progrès, résoudre les obstacles et adapter les plans. Maintenez une documentation à jour des progrès et ajustements apportés pour assurer la transparence et le suivi. Adoptez une approche collaborative en encourageant les feedbacks honnêtes et constructifs de la part des fournisseurs, et soyez ouverts.

Créer un espace de travail désigné établit des limites claires entre votre vie professionnelle et personnelle. Choisissez un endroit calme et dédié de votre maison, comme un coin bureau ou une pièce séparée, que vous associez uniquement à vos activités professionnelles. Équipez cet espace avec un bureau ergonomique, une chaise confortable, un ordinateur fiable, et une connexion Internet stable, des fournitures de bureau, et une bonne source de lumière. Utilisez des écouteurs antibruit pour minimiser les distractions et communiquez clairement à votre entourage que vous ne devez pas être dérangé pendant vos heures de travail. Mettez tout votre matériel pro à portée de mains (pour éviter de visiter les autres pièces).

Vous devrez mettre en œuvre des algorithmes et construire des modèles sous la direction de mentors, ce qui implique souvent l’écriture de code en Python et l’utilisation de frameworks d’IA tels que TensorFlow ou PyTorch. Les tests sont tout aussi cruciaux ; vous devez vous assurer que l’IA se comporte comme prévu. Cela inclut le débogage du code, la validation des modèles par rapport à différents ensembles de données, et l’évaluation des mesures de performance telles que la précision ou le rappel. Ne pas hésitez à mobiliser aussi les assistants IA au coding pour avancer plus efficacement : Claude 3.5 ou Github copilot sont plutôt efficaces (mais ce ne sont pas les seuls)

La collaboration est essentielle dans tout environnement technologique, et les projets d’IA ne font pas exception. Vous devrez travailler en étroite collaboration avec des scientifiques des données, des ingénieurs, éventuellement d’autres stagiaires mais aussi les métiers : l'innovation en entreprise n'a de sens que par sa conséquence business ! Des compétences efficaces en communication et en travail d’équipe sont essentielles pour partager des idées, rendre compte des résultats et intégrer votre travail aux objectifs plus larges du projet. Faites preuve d’initiative en posant des questions et en proposant des solutions. N’oubliez pas que la collaboration est une voie à double sens : affirmez aussi votre point de vue.

Il est essentiel de savoir comment prétraiter ces données en les nettoyant des valeurs manquantes et des incohérences, puis en les normalisant pour faciliter l'apprentissage des modèles. Maîtrisez des outils comme pandas en Python pour manipuler efficacement les données, et utilisez NumPy pour les opérations numériques avancées. L'analyse exploratoire des données (EDA) via des visualisations avec Matplotlib ou Seaborn permet d'identifier des tendances et des anomalies, tandis que le feature engineering et la sélection de caractéristiques améliorent les performances des modèles. Plongez dans des projets pratiques, documentez vos processus et participez à des compétitions de data science pour affiner vos compétences.