Pour toutes les inquiétudes liées au remplacement des travailleurs humains par l’IA, ce qui semble réellement se produire est une augmentation du recrutement pour des emplois liés à l’IA hautement payants.
Des milliers d’ entreprises de tous les types de secteurs ont besoin de travailleurs de l’IA qui peuvent créer des algorithmes pour produire du texte et des images lorsque vous y êtes invité, ou former des modèles d’IA, pour n’en citer que quelques-unes. Cependant, il est très important de trouver des candidats disposant non seulement des bonnes compétences, mais également d’ antécédents divers pour minimiser les préjugés qui peuvent s’infiltrer dans les systèmes d’IA.
Les deux sont nécessaires, disent les experts.
« Si vous n’incluez pas une grande quantité d’êtres humains dans la création de vos produits technologiques, lorsque vous échouez, parce que ce n’est pas un « si », vous perdrez de l’argent parce que vous avez dépensé tout cet argent en développement sans tenir compte des êtres humains à la fin », a déclaré Karim Ginena, fondateur du cabinet de conseil en gouvernance et recherche IA RAI Audit, dans un article Knowledge at Wharton l’année dernière.
« Si vous n’incluez pas un large éventail d’êtres humains dans la création de vos produits technologiques..., vous perdrez de l’argent. »Karim Ginena, fondateur de RAI Audit
Les leaders de la cybersécurité savent depuis longtemps que des équipes diverses nous protègent. Il s’avère qu’ ils rendent également notre IA plus intelligente et augmentent les résultats, selon les experts. Comment les organisations trouvent-elles ces nouveaux travailleurs essentiels ?
Il peut être utile de suivre les repas. L’objectif de créer des systèmes d’IA plus efficaces et éthiques est l’une des raisons pour lesquelles le gouvernement fédéral recrute activement une main-d’œuvre diversifiée en matière d’IA en termes de sexe, de race et d’origine ethnique. L’ administration Biden prévoit d’ajouter plus de 500 professionnels de l’IA à la main-d’œuvre civile fédérale d’ici la fin de l’exercice 2025, dans l’espoir que nombre de ces nouvelles recrues proviendront de groupes démographiques qui ne sont pas traditionnellement bien représentés dans les STIM.
Et ils n’espèrent pas seulement. L’administration met en évidence la différence entre les emplois basés sur l’IA et les emplois « favorisant l’IA » (scientifiques des données, analystes et autres rôles moins techniques), élargissant ainsi leur vivier de candidats, et participant à des salons et rassemblements axés sur la diversité, tels que Grace Hopper Celebration d’octobre, une conférence pour les femmes et les travailleurs non binaires dans le domaine de la technologie. Le Congrès, lui aussi, joue son rôle, cherchant à étendre davantage le financement de la recherche et du développement par IA à des institutions comme les collèges et universités historiquement noirs.
Focal Point s’est entretenu avec un ensemble de nouveaux employés de l’IA, des personnes de diverses origines ethniques, académiques et professionnelles, qui sont toutes relativement nouvelles dans le domaine de l’IA, pour entendre parler de leurs expériences de se faire remarquer, d’être embauchées et intégrées, et de s’adapter sur le lieu de travail. Leurs histoires peuvent aider à informer les chefs d’entreprise et ceux qui construisent des équipes pour la nouvelle révolution technologique.
Plus nous pouvons rendre l’ expérience des employés plus fluide pour les travailleurs de l’IA, mieux c’est. Après tout, ce sont les personnes en première ligne de l’IA, qui connaissent le changement culturel que toutes les entreprises devront faire pour mettre en œuvre une adoption, une direction et une gouvernance efficaces de l’IA.
La diversité dans l’IA commence par entrer dans la pièce
Lacey Miller, directrice du marketing de croissance chez Perigon, a travaillé dans le marketing pour un certain nombre de startups au cours de la dernière décennie, car elle a adoré être une « partie de base de la création d’une entreprise ».
Dans son dernier emploi, dans une société de design 3D , Miller (à gauche) a eu la chance de participer à la construction de quelque chose de nouveau, dans ce cas, en intégrant l’IA générative d’une manière révolutionnaire pour aider les artistes et autres créatifs à améliorer leurs designs. Elle a joué un rôle essentiel dans l’intégration de l’IA générative dans un outil qui utilise des invites de texte pour trouver des images qui sont glissées dans des scènes d’arrière-plan.
Dès que ces compétences ont atteint son CV, les recruteurs sont sortis du bois pour lui parler.
Elle savait qu’elle voulait créer les outils d’IA, et pas seulement les utiliser. Son travail chez Perigon, une agrégatrice de médias alimentée par l’IA située à Austin, au Texas, implique de configurer l’IA pour les tâches marketing et d’identifier les objectifs de vente les plus susceptibles d’avoir besoin de la technologie qui utilise les médias en temps réel.
Même si elle était très recherchée pour d’autres postes dans le marketing, elle était enthousiaste par les défis que cette opportunité particulière offrait, elle a donc poursuivi. Elle a contacté la cofondatrice de Perigon et a vendu ses compétences. Étant donné que l ’apprentissage automatique est si nouvelle et que l’ IA générative est une technologie tellement vulnérable mais vitale, Miller déclare qu’il est important de montrer aux employeurs potentiels que vous pouvez apprendre les compétences nécessaires pour l’utiliser.
« Je veux entendre de quoi ils parlent et apprendre à parler leur langue, donc lorsque je sors parler aux clients, j’en suis informé. »Lacey Miller
Miller veut en savoir plus, mais l’un de ses plus grands défis en matière de main-d’œuvre est de trouver sa place dans la salle avec des développeurs masculins. Il s’agit d’une culture différente de son parcours marketing, et elle a découvert qu’elle doit s’inviter à des réunions sur la construction de la technologie. « Je veux entendre de quoi ils parlent et apprendre à parler leur langue, donc lorsque je sors parler aux clients, j’en suis informé. »
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. Elle voit également son rôle comme une opportunité de traiter certains des préjugés trouvés dans les modèles d’IA actuels, par exemple, la proéminence des voix douces et criantes des femmes dans les chatbots. Miller reconnaît la stratégie qui la sous-tend et la manière dont elle crée la perception d’une femme attrayante vendant le produit. Il s’agit d’une perception biaisée, bien sûr, dans une profession déjà centrée sur les hommes, et quelque chose dont elle espère pouvoir sensibiliser à mesure qu’elle progresse sur le terrain.
Miller chevauche un travail dit « soft-skill » (marketing) avec un rôle de compétence difficile (créer des plateformes d’IA). Sa volonté d’apprendre les compétences technologiques pour travailler dans l’IA lui a ouvert des portes, mais elle sait que d’autres personnes suivant un chemin similaire, d’un emploi non technologique à l’IA, peuvent trouver qu’elles sont détruites en cours de route. Elle les encourage à persévérer et à croire qu’ils finiront par trouver l’endroit où leur voix unique dans la pièce sera entendue.
Le timing est tout, surtout lorsque vous êtes au début
de Sujan Abraham, ingénieur logiciel senior chez Labelbox, a passé la majeure partie de sa carrière jusqu’à présent à travailler avec des moteurs de recherche, en construisant les systèmes pour que les recherches soient effectuées avec succès. Labelbox, une usine de données basée à San Francisco pour les charges de travail d’IA génératives, avait besoin d’une personne ayant de l’expérience dans le domaine des systèmes de recherche.
»Labelbox dispose d’un système où ils apportent beaucoup de données, y compris des millions d’images et de vidéos, qui doivent être consultables », déclare Abraham. Son expertise a répondu au besoin de Labelbox de créer une plateforme de recherche, et il note qu’il s’agissait d’un processus de recrutement simple.
Dans son travail, Abraham utilise l’IA pour créer le moteur de recherche. Bien qu’il ait une compréhension de base de la technologie, il ne l’avait jamais utilisée dans son travail auparavant. Maintenant qu’il a de l’expérience dans l’intégration de systèmes d’IA dans des programmes de recherche, Abraham déclare que, comme Miller, les recruteurs l’ont contacté.
S’adapter au rythme rapide de la technologie, et le /blog/8-stages-ai-emotional-rollercoaster/, a été le véritable défi pour Abraham, tandis que s’adapter à son rôle dans l’entreprise a été fluide. Se lancer dans une petite organisation avec un ensemble de compétences défini « aide à éliminer les problèmes culturels qui peuvent s’infiltrer », dit-il.
« La façon dont l’IA est utilisée aujourd’hui est assez générique, mais dans les prochaines années, cela va changer et la demande pour les personnes ayant des compétences en IA va augmenter. »Sujan Abraham
Abraham se sent chanceux d’être au bon endroit au bon moment, non seulement pour son évolution de carrière, mais également pour travailler avec l’IA générative dès son enfance.
« La façon dont l’IA est utilisée maintenant est assez générique », déclare-t-il, « mais dans les prochaines années, cela va changer, et la demande pour les personnes ayant des compétences en IA va augmenter. »
Questions de mentorat
Zanele Munyikwa, économiste chez Revelio Labs, a récemment obtenu un doctorat en économie du MIT, son domaine d’études traversant l’intersection de l’économie et de l’informatique, se concentrant sur les impacts économiques du point de vue du travail de différentes technologies d’IA.
Dans son rôle actuel, elle utilise l’IA de plusieurs manières différentes. En tant qu’économiste, elle aide les scientifiques des données à trouver différentes mesures pour les modèles de données.
« Un modèle sur lequel nous avons travaillé était [un] modèle de « probabilité d’embauche », qui examine les offres d’emploi et mesure le nombre prévu d’embauches qui entraînerait cette offre d’emploi », a expliqué Munyikwa. « Pour mon rôle, il applique genAI pour des cas d’utilisation spécifiques afin de générer des rapports. »
« Ce qui a été le plus précieux pour moi, c’est de construire un réseau de soutien composé de pairs et de personnes tout au long de leur carrière. »Zanele Munyikwa
Alors qu’elle travaillait sur son doctorat, Munyikwa a également passé du temps à créer des réseaux, à établir des relations et à trouver des mentors. Elle a participé à un camp de démarrage de données avec Correlation One, conçu pour préparer divers talents aux rôles de données, d’analyse et d’IA. Elle a été mentorée par des personnes travaillant déjà dans des domaines de l’IA ou de la science des données. Elle a également participé à des salons de l’emploi et à des conférences pour se préparer à sa recherche d’emploi.
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Le processus de recrutement de Munyikwa pour son emploi actuel chez Revelio Labs, une société d’analyse des effectifs basée à New York, a été compliqué et a impliqué plusieurs couches d’entretiens. Son camp d’entraînement et son mentorat l’ont préparée à l’expérience.
« Ce qui a été le plus précieux pour moi, c’est de construire un réseau de soutien composé de pairs et de personnes tout au long de leur carrière », a déclaré Munyikwa. « Ce réseau peut être utile lorsque vous vous retrouvez dans des environnements qui ne sont pas particulièrement accueillants. »
