Vous n'avez pas d'expérience ? Voici comment vous pouvez devenir un développeur d'intelligence artificielle éthique

L'IA et l'apprentissage automatique (ML) transforment les secteurs d'activité et ouvrent de nouvelles opportunités à un rythme effréné. Devenir expert en intelligence artificielle (IA) est une voie infinie, et le parcours de chacun sera jalonné d'expériences, d'échecs et de développements uniques. Pour ceux qui, sans expérience préalable, souhaitent se lancer dans cette technologie fascinante, il est important de savoir que la réussite est possible avec le bon état d'esprit et la bonne approche.

Dans le parcours vers la maîtrise de l'IA, il est crucial de développer et d'utiliser l'IA de manière éthique afin de garantir que cette technologie profite aux organisations et à la société tout en minimisant les dommages. Une IA éthique privilégie l'équité, la transparence et la responsabilité, ce qui renforce la confiance entre les utilisateurs et les parties prenantes. En suivant des principes éthiques, apprenants et développeurs peuvent prévenir les abus de l'IA, réduire les risques potentiels et aligner les avancées technologiques sur les valeurs sociétales.

Malgré l’importance d’utiliser l’IA de manière éthique, parmi les dizaines de milliers de personnes qui apprennent à l’utiliser, des études ont montré Moins de 2 % des personnes interrogées ont activement cherché à savoir comment l’adopter de manière responsable. Ce fossé entre ceux qui apprennent à mettre en œuvre l’IA et ceux qui souhaitent la développer de manière éthique est colossal. En dehors de nos recherches, Pluralsight a observé des tendances similaires dans nos supports pédagogiques destinés au public, avec un intérêt considérable pour les supports de formation sur l’adoption de l’IA. En revanche, des ressources similaires sur l’IA éthique et responsable restent pour la plupart inexploitées.

Comment débuter votre parcours en tant que praticien responsable de l’IA

Les praticiens responsables de l’IA doivent se concentrer sur trois éléments principaux : les préjugés, l’éthique et les facteurs juridiques. Les considérations juridiques de l’IA sont évidentes. Utiliser l’IA pour lancer une cyberattaque, commettre un crime ou se comporter de manière illégale est contraire à la loi et ne serait poursuivi que par des acteurs malveillants.

Sur le plan de biais, un individu ou une équipe doit déterminer si le modèle ou la solution qu'il développe est aussi exempt de biais que possible. Chaque être humain est biaisé d'une manière ou d'une autre, et les solutions d'IA sont créées par des humains, de sorte que ces biais humains se refléteront inévitablement dans l'IA. Les développeurs d'IA doivent s'efforcer de minimiser consciemment ces biais.

Aborder les considérations éthiques peut être plus complexe que de s’attaquer aux préjugés, car l’éthique est souvent étroitement liée aux opinions, qui sont des croyances personnelles façonnées par des expériences et des valeurs individuelles. L’éthique est constituée de principes moraux destinés à guider le comportement dans la quête de définition de ce qui est bien ou mal. Des exemples concrets d’éthique pourraient inclure la question de savoir s’il est éthique pour un robot de compagnie de prendre soin des personnes âgées, pour un robot de site Web de donner des conseils relationnels ou pour des machines automatisées d’éliminer des tâches effectuées par des humains.

Obtenir technique

Avec le éthique et développement responsable Les aspirants développeurs d'IA sont prêts à se lancer dans la technique. On pense souvent que développer des technologies d'IA nécessite un diplôme d'études supérieures ou une expérience en laboratoire de recherche. Pourtant, la motivation, la curiosité et la volonté de relever des défis suffisent pour se lancer. La première leçon que beaucoup de praticiens de l'IA apprennent est que le Machine Learning est plus accessible qu'on ne le pense. Avec les ressources adéquates et la volonté d'apprendre, des personnes d'horizons divers peuvent appréhender et appliquer des concepts d'IA même complexes.

Les futurs experts en IA peuvent constater que l’apprentissage par la pratique est l’approche la plus efficace. Il est utile de commencer par choisir un projet à la fois intéressant et gérable dans le cadre du ML. Par exemple, on peut créer un modèle pour prédire la probabilité d’un événement futur. Un tel projet introduirait des concepts tels que l’analyse des données, l’ingénierie des fonctionnalités et l’évaluation des modèles, tout en offrant une compréhension approfondie du cycle de vie du ML, un cadre essentiel pour résoudre systématiquement les problèmes.

Lorsqu’un individu se lance dans l’IA, il est essentiel d’expérimenter différents outils et technologies pour aborder la courbe d’apprentissage. Alors que les plateformes sans code et à faible code, telles que celles des fournisseurs de cloud comme AWS, peuvent simplifier la création de modèles pour les personnes ayant moins d’expertise technique, les personnes ayant une formation en programmation peuvent préférer se lancer davantage. Dans de tels cas, apprendre les bases de Python et l’utilisation d’outils tels que Jupyter Notebooks peut être utile pour développer des modèles plus sophistiqués.

S'immerger dans la communauté de l'IA peut également améliorer considérablement le processus d'apprentissage et garantir que les méthodes d'application éthiques de l'IA peuvent être partagées avec ceux qui sont nouveaux dans le domaine. Participer à des rencontres, rejoindre des forums en ligne et réseauter avec d'autres passionnés d'IA offrent des opportunités d'apprentissage et de motivation continus. Le partage d'idées et d'expériences permet également de clarifier la technologie pour les autres et de renforcer sa propre compréhension.

Choisissez un projet qui suscite votre intérêt

Il n'existe pas de voie toute tracée pour devenir un expert en IA responsable. Il est donc important de commencer où que vous soyez et de développer progressivement vos compétences. Que vous ayez une formation technique ou que vous partiez de zéro, l'essentiel est de franchir le pas et de persévérer.

Le premier projet doit être quelque chose qui suscite l’intérêt et la motivation. Qu’il s’agisse de prédire le cours d’une action, d’analyser des avis en ligne ou de développer un système de recommandation de produits, travailler sur un projet qui résonne avec ses intérêts personnels peut rendre le processus d’apprentissage plus agréable et plus significatif.

Saisir le Cycle de vie du ML Il est essentiel de développer une approche étape par étape de la résolution de problèmes, couvrant des étapes telles que la collecte de données, le prétraitement, la formation du modèle, l'évaluation et le déploiement. Le respect de ce cadre structuré permet de guider le développement efficace des projets de ML. De plus, les données étant la pierre angulaire de toute initiative d'IA, il est essentiel de localiser des ensembles de données publics gratuits et pertinents pour le projet, suffisamment riches pour fournir des informations précieuses. Au fur et à mesure que les données sont traitées et nettoyées, elles doivent être formatées pour permettre aux machines d'en tirer des enseignements, préparant ainsi le terrain pour la formation du modèle.

Des outils immersifs et pratiques comme Bacs à sable d'IA permettent aux apprenants de mettre en pratique leurs compétences en IA, d'expérimenter des solutions d'IA et d'identifier et d'éliminer les biais et les erreurs qui peuvent survenir. Ces outils donnent aux utilisateurs la possibilité d'expérimenter en toute sécurité des services cloud d'IA préconfigurés, des blocs-notes d'IA génératifs et une variété de grands modèles de langage (LLM), qui aident les organisations à gagner du temps, à réduire les coûts et à minimiser les risques en éliminant la nécessité de provisionner leurs propres sandbox.

Lorsqu’ils travaillent avec des LLM, il est important que les praticiens responsables soient conscients des biais qui peuvent être intégrés dans ces vastes caches de données. Les LLM sont comme de vastes étendues d’eau, contenant tout, des œuvres littéraires et scientifiques aux connaissances communes. Les LLM sont exceptionnels pour produire des textes cohérents et contextuellement pertinents. Pourtant, comme une rivière qui traverse des terrains divers, les LLM peuvent absorber des impuretés au fur et à mesure de leur progression – des impuretés sous forme de biais et de stéréotypes intégrés dans leurs données de formation.

Une façon de garantir qu'un LLM soit le moins biaisé possible est d'intégrer des principes éthiques grâce à l'apprentissage par renforcement à partir du retour d'information humain (RLHF). Le RLHF est une forme avancée d'apprentissage par renforcement où la boucle de rétroaction inclut l'intervention humaine. En termes simples, le RLHF est comparable à un adulte aidant un enfant à résoudre un puzzle en intervenant activement dans le processus, en identifiant les raisons pour lesquelles certaines pièces ne s'emboîtent pas et en suggérant leur emplacement. Dans le RLHF, le retour d'information humain guide l'IA, garantissant ainsi que son processus d'apprentissage soit conforme aux valeurs humaines et aux normes éthiques. Ceci est particulièrement crucial pour les LLM traitant de langues, souvent nuancées, dépendantes du contexte et culturellement variables.

Le RLHF est un outil essentiel pour garantir que les LLM génèrent des réponses qui sont non seulement adaptées au contexte, mais également conformes à l’éthique et sensibles à la culture. Cela inculque un jugement éthique à l’IA en lui apprenant à naviguer dans les zones grises de la communication humaine où la frontière entre le bien et le mal n’est pas toujours définitive.

Les nouveaux venus non techniques peuvent transformer leurs idées en réalité

De nombreux professionnels de l’IA sans expérience informatique ont réussi à évoluer dans divers domaines, apportant de nouvelles perspectives et compétences au domaine. Les outils d’IA sans code et à faible code facilitent la création de modèles sans nécessiter une expérience approfondie en codage. Ces plateformes permettent aux nouveaux venus d’expérimenter et de concrétiser leurs idées sans avoir de formation technique.

Les personnes possédant une expérience informatique, mais manquant d’expertise en codage, sont bien placées pour se lancer dans l’IA. La première étape consiste souvent à apprendre les bases de la programmation, en particulier Python, qui est largement utilisé dans l’IA. Les services de haut niveau de plateformes comme AWS peuvent fournir des outils précieux pour créer des modèles de manière responsable sans connaissances approfondies en codage. Les compétences informatiques telles que la compréhension des bases de données ou la gestion des infrastructures sont également précieuses pour traiter des données ou déployer des modèles ML.

Pour ceux qui sont déjà à l'aise avec le codage, en particulier dans des langages comme Python, la transition vers l'IA et le ML est relativement simple. Apprendre à utiliser Jupyter Notebooks et se familiariser avec des bibliothèques comme Pandas, SciPi et TensorFlow peut aider à établir une base solide pour la création de modèles ML. Approfondir ses connaissances sur les concepts d'IA/ML, notamment les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond, améliorera son expertise et ouvrira la porte à des sujets plus avancés.

Adaptez le parcours de l'IA à vos objectifs personnels

Même si partir de zéro pour devenir un expert en IA peut paraître intimidant, c'est tout à fait possible. Avec des bases solides, un engagement envers la formation continue, une expérience pratique et une attention particulière portée à l'application éthique de l'IA, chacun peut se faire une place dans ce domaine. Il n'existe pas d'approche universelle en IA ; il est donc important d'adapter son parcours à ses objectifs et à sa situation personnelle. Par-dessus tout, la persévérance, le dévouement à la croissance et l'éthique sont les clés du succès en IA.