L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur de nombreuses innovations, attirant de plus en plus de développeurs souhaitant se spécialiser dans ce domaine. Mais combien de temps faut-il réellement pour devenir développeur en IA ? Une formation de développeur IA à distance ou en présentiel à Angers est ce la même durée ? La réponse n’est pas universelle : elle dépend de nombreux facteurs comme le mode d’apprentissage, le niveau de compétence initial, la rigueur personnelle et le rythme de formation. Examinons les principaux éléments qui influencent la durée de cette montée en compétence.
Formation en présentiel vs formation à distance : quelles différences de durée ?
En revanche, une formation à distance, comme celles proposées par le CEFii, offre une grande souplesse. Chaque apprenant avance à son propre rythme, ce qui peut allonger ou raccourcir la durée d’apprentissage selon son investissement personnel. En général, il faut compter au minimum 12 à 16 mois pour une formation complète et sérieuse à distance lorsque l’on n’a pas de connaissance du tout au démarrage de la formation.
L’apprentissage de la programmation : une étape indispensable
Avant de plonger dans le développement en intelligence artificielle, il est essentiel d’acquérir de solides bases en programmation. L’IA repose sur la manipulation de données, l’implémentation d’algorithmes et l’optimisation de modèles. Sans une compréhension approfondie de l’algorithmie et du code, il est difficile de progresser efficacement.
Les langages de programmation incontournables dans l’IA sont Python (de loin le plus utilisé), mais aussi R pour les statistiques, et parfois C++ pour les performances. Avant de commencer une formation en IA uniquement, il est donc recommandé d’avoir déjà un bon niveau en développement, notamment en Python. Au CEFii pas de panique tout est compris. On vous forme déjà à ces prérequis et très rapidement on entame la formation en intelligence artificielle diplômante à distance !
Pourquoi apprendre Python est indispensable ?
Python est aujourd’hui le langage référence pour l’intelligence artificielle. Il est simple à apprendre, possède une communauté très active et bénéficie d’une immense bibliothèque d’outils facilitant le travail des développeurs IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, Numpy, etc.).
Un développeur IA doit maîtriser Python à un niveau avancé, en comprenant non seulement sa syntaxe, mais aussi ses paradigmes (programmation orientée objet, programmation fonctionnelle), et savoir optimiser du code pour le rendre performant. Le temps d’apprentissage de Python avant de se lancer dans l’IA peut varier de quelques mois à un an selon les prérequis de l’apprenant.
Les mathématiques en IA : faut-il être un expert ?
Un mythe couramment répandu est qu’il faut être un mathématicien chevronné pour travailler dans l’IA. La réalité est plus nuancée : bien qu’une base solide en mathématiques soit un atout, il n’est pas nécessaire d’être un expert pour se lancer.
- Les notions essentielles à maîtriser incluent :
- L’algèbre linéaire (vecteurs, matrices, déterminants)
- Les statistiques et probabilités (lois de probabilité, distributions, test d’hypothèse)
- Le calcul différentiel et les gradients (utilisés pour la descente de gradient en machine learning
Une formation en IA que nous estimons de qualité, comme celle du CEFii, propose des modules pour apprendre ces concepts progressivement, en les appliquant directement à des cas concrets. Et surtout il faudra connaître à quoi servent ces notions et comment elles permettent de comprendre ce que l’on fait mais en aucun cas faire des calculs complexes. On entend bien souvent : « je n’étais pas bon en math au lycée donc je ne vais pas comprendre ». Mais cela n’a aucun rapport. tout d’abord car comme nous venons de le voir il faut comprendre les concepts « avec les mains » comme on dit mais sans pour autant savoir faire de calculs. Et d’autre part lorsque vous étiez au lycée d’autres paramètres rentrent en ligne de compte : votre maturité de l’époque, votre contexte familial, votre motivation … tout cela à sûrement changé depuis ! Donc ne vous désestimez pas vous pouvez sûrement réussir aujourd’hui !
L’apprentissage est propre à chacun : des vitesses différentes pour chaque apprenant.e
Chaque individu a une approche unique de l’apprentissage. Certains parviennent à assimiler rapidement les concepts techniques et à les mettre en pratique sans difficulté, tandis que d’autres préfèrent explorer en profondeur chaque notion avant de passer à l’étape suivante. La vitesse d’acquisition des connaissances dépend de nombreux facteurs, tels que la formation antérieure, la capacité de raisonnement logique, la disponibilité en temps et la motivation personnelle. Ainsi, il est difficile, voire illusoire, de fixer une durée standard pour devenir développeur en IA. Ce cheminement varie d’un apprenant à l’autre, et c’est pourquoi les formations du CEFii sont conçues pour offrir une flexibilité permettant à chacun de progresser à son propre rythme, sans contrainte excessive de temps.
Certains complètent leur formation en un an, d’autres en deux ans selon leur disponibilité, leur engagement et leur expérience préalable. N’oublions pas que nous les humains apprenons moins vite que les IA !
Peut-on vraiment devenir développeur.euse IA en 6 mois ?
Beaucoup de formations promettent qu’il est possible de devenir développeur IA en 3 à 6 mois. En réalité, cela est très ambitieux et souvent trompeur.
En 6 mois, il est possible d’apprendre à implémenter des algorithmes préconstruits, à manipuler des bibliothèques comme TensorFlow ou Scikit-learn, et à réaliser des projets simples. Cependant, une compréhension approfondie des modèles, de l’optimisation des algorithmes et du développement d’une IA de A à Z demande un temps bien plus long.
C’est pourquoi une formation de développeur IA à distance sérieuse nécessite au minimum 12 mois pour acquérir une véritable autonomie et une compétence professionnelle réelle.
J’espère avoir pu vous montrer et vous convaincre qu’il ne faut pas aller trop vite dans ses apprentissages surtout à ce niveau de complexité ! Si vous voulez continuer sur ce thème n’hésitez pas à lire nos autres articles sur les sujets de l’apprentissage.
