The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) Hiver 2018 | Page 63

En raison de la complexité et du manque
d’expérience qui caractérisent l’intelligence
artifi cielle dans l’univers de l’entreprise, il est
souvent diffi cile de déterminer si les
candidats ont effectivement les compétences
nécessaires.
grande entreprise, ce qui nous oblige souvent à nous tourner vers des autodi-
dactes. Ce groupe est lui aussi intrinsèquement inexpérimenté, dans la mesure
où les efforts signifi catifs en matière d’intelligence artifi cielle n’ont été accom-
plis que récemment.
En troisième lieu, en raison de la complexité et du manque d’expérience en
matière d’intelligence artifi cielle au sein de l’entreprise, il est souvent diffi cile
de déterminer si les candidats possèdent effectivement les compétences
nécessaires. Il semble que de nombreux CV comportent aujourd’hui la mention
« data scientist ». Mais votre recruteur en sait-il assez sur une donnée pour
juger si un candidat possède réellement les compétences requises, ou s’il feint
de les avoir ?
On voit d’innombrables exemples d’entreprises qui peinent à recruter les bons
candidats. Le plus souvent, on voit que cela constitue un obstacle majeur aux
initiatives d’intelligence artifi cielle et à l’obtention de l’agilité recherchée.
Conclusion
Nous avons à quel point le sujet de l’intelligence artifi cielle était complexe, et
qu’il fallait en disséquer un peu les ingrédients pour en retirer une défi nition
exploitable. Nous avons également séparé un grand nombre de ses composants
mobiles de manière à acquérir une vue générale des enjeux. En dernier lieu,
nous avons examiné quelques-uns des plus importants défi s rencontrés par les
grandes entreprises pour faire décoller leurs initiatives d’intelligence artifi -
cielle. Alors que ce sujet continue de faire l’objet de beaucoup d’attention dans
la presse, êtes-vous prêt à vous lancer ?
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