Comment protéger votre carrière pour l’avenir grâce à l’IA?

Aucun plan ne peut garantir un emploi face à une technologie qui change de mois en mois. Ce que vous pouvez faire, c’est vous placer dans le groupe qui utilise bien les nouveaux outils, dans un domaine que vous connaissez déjà. Cette combinaison, la connaissance d’un domaine et une habileté pratique en IA, est difficile à remplacer, parce que la personne qui sait à quoi ressemble un bon résultat est celle qui peut diriger l’outil et repérer ses erreurs.

Les employeurs envoient le même signal. Dans le Future of Jobs Report 2023 du Forum économique mondial, les entreprises s’attendent à ce que 44 % des compétences des travailleurs soient bouleversées au cours des cinq prochaines années, et elles estiment que six travailleurs sur dix auront besoin de formation d’ici 2027. Former le personnel à utiliser l’IA et les mégadonnées arrive au troisième rang de leurs priorités de formation, derrière la pensée analytique et la pensée créative.

Trois choses à bâtir

1. Une habileté pratique en IA dans votre propre travail. Cela veut dire savoir lesquelles de vos tâches un assistant conversationnel accomplit bien, rédiger des prompts clairs et vérifier le résultat. Cela s’apprend en faisant, sur de vraies tâches, pas en lisant sur le sujet.

2. Les compétences autour de l’outil. Le sondage du Forum place la pensée analytique et la pensée créative au premier rang des compétences essentielles, alors que la littératie technologique, la curiosité et l’apprentissage tout au long de la vie ainsi que la résilience et la souplesse progressent rapidement. En pratique, cela veut dire bien poser les problèmes, juger la qualité, expliquer votre raisonnement aux autres et vous adapter quand les outils changent.

3. Des preuves. Une ligne dans un curriculum vitæ qui dit « connaissance de ChatGPT » ne dit pas grand-chose. Un court document qui montre comment vous avez fait passer un rapport hebdomadaire de deux heures à quarante minutes, avec vos vérifications, en dit beaucoup.

Un plan de 90 jours, concrètement

Ce plan suppose environ 30 minutes la plupart des jours de travail et quelques séances plus longues par mois. Adaptez les exemples à votre domaine.

Une pièce de portfolio peut être courte. Voici un gabarit pour la rédiger :

Aide-moi à rédiger une étude de cas d’une page pour mon portfolio. Garde mes faits; n’invente aucun chiffre.
Tâche : [en quoi consiste la tâche et pour qui]
Avant : [comment je la faisais et combien de temps ça prenait]
Après : [comment j’utilise l’IA maintenant, le prompt que j’utilise et combien de temps ça prend]
Vérifications de qualité : [ce que je vérifie à la main et les erreurs que j’ai repérées]
Résultat : [ce qui a changé pour mon équipe ou mes clients]
Écris-la en langage simple, en moins de 350 mots, avec les intertitres Tâche, Approche, Vérifications et Résultat.

Remarquez la consigne de ne pas inventer de chiffres. Une étude de cas fondée sur des résultats inventés fait plus de tort que pas d’étude de cas du tout.

Ce qu’il faut éviter

Ne courez pas après chaque nouvel outil; apprenez à bien utiliser un assistant, et les habitudes se transposeront. Ne mettez pas de données confidentielles de votre entreprise ou de vos clients dans un robot conversationnel public sans vérifier la politique de votre employeur. Et ne sautez pas l’étape de la vérification pour gagner du temps : la valeur que vous ajoutez tient précisément au fait que vous repérez ce que l’outil fait de travers.

Quels cours et quelles plateformes valent votre temps?

Pour la plupart des gens, le meilleur cours est court, pratique et proche des outils qu’ils utilisent déjà. Deux options se démarquent à la mi-2023.

Prompt Engineering for ChatGPT, sur Coursera, donné par Jules White, Ph. D., de l’Université Vanderbilt, s’adresse aux débutants. La seule exigence est de savoir utiliser un ordinateur : un navigateur et un accès à ChatGPT. Il dure environ 18 heures, l’inscription est gratuite, il offre une attestation que vous pouvez partager, et il couvre les modèles de prompts et la création d’outils fondés sur des prompts pour le travail et les études. Il convient aux personnes qui ne programment pas et qui veulent un cadre structuré.

Les cours courts de DeepLearning.AI durent environ une heure chacun et sont gratuits pour une durée limitée. ChatGPT Prompt Engineering for Developers et Building Systems with the ChatGPT API, donnés par Isa Fulford et Andrew Ng, montrent comment utiliser l’API d’OpenAI dans vos propres applications, y compris un robot conversationnel sur mesure. LangChain for LLM Application Development, avec Harrison Chase et Andrew Ng, enseigne LangChain, un cadre logiciel qui sert à enchaîner des appels au modèle, à ajouter de la mémoire et à créer des agents. Ces cours recommandent des bases en Python; ils conviennent donc aux personnes qui programment ou qui veulent s’y mettre.

Peu importe votre choix, jugez un cours à un seul critère : dans la semaine qui suit la fin du cours, utilisez-vous quelque chose que vous y avez appris dans votre vrai travail? Sinon, passez à la pratique. Les attestations aident dans un curriculum vitæ, mais un exemple concret tiré de votre propre emploi est une preuve plus solide.