Le programme d'analyste en apprentissage automatique du NorQuest College contribue à combler le déficit de compétences en apprentissage automatique.

L'apprentissage machine (ML) transforme notre façon de faire les choses. De plus en plus d'industries et d'organisations intègrent l'apprentissage automatique et l'analyse des données au cœur de leur travail, ce qui crée une demande fébrile d'employés possédant ces compétences particulières. Pour répondre à ce besoin, un nouveau programme du NorQuest College d'Edmonton associe l'enseignement technique à d'autres compétences spécialisées afin de former des diplômés capables de s'adapter à cette évolution rapide du monde du travail.

"L'apprentissage automatique devient omniprésent. C'est vraiment l'avenir de l'analyse des données", déclare Shaunaugh Whelan, fondateur du programme technologique de NorQuest.

Selon Mme Whelan, la demande de travailleurs ayant une expérience de l'apprentissage automatique a fortement augmenté ces dernières années. Des secteurs comme les soins de santé, l'extraction des ressources naturelles, la fabrication et d'autres industries recherchent des employés capables de travailler avec des données. Cependant, Mme Whelan affirme qu'il n'y a pas que le besoin de plus de personnes - il y a aussi un désir de travailleurs possédant un ensemble différent de compétences.

"Ils disent qu'ils ont beaucoup d'ingénieurs, mais qu'ils ont besoin des travailleurs de niveau débutant ou intermédiaire.

J'ai entendu comparer l'apprentissage automatique à ce qu'était Internet il y a 20 ans. Il était utilisé par un groupe très spécialisé de personnes. Et maintenant, il fait partie de tout ce que nous faisons chaque jour. Donc, ce n'est qu'une question de temps pour que l'apprentissage automatique soit vraiment ancré dans les choses."

Le premier diplôme ML de deux ans au Canada

Pour répondre à ce besoin, NorQuest a développé son programme d'analyste en apprentissage machine, le premier diplôme en apprentissage machine de deux ans au Canada. Le programme de diplôme de deux ans est un mélange de compétences techniques et commerciales : les étudiants apprennent une combinaison de programmation, de compétences en matière de données, de formation commerciale et d'éthique. Selon elle, l'objectif est un programme qui répond aux "deux côtés de la question" ; les diplômés apprendront à travailler avec des données et à appliquer des approches d'apprentissage automatique, mais aussi à comprendre les besoins des entreprises d'une manière qui les amène à utiliser ces compétences efficacement. De cette façon, ils agiront presque comme des traducteurs au sein d'une organisation, créant un pont entre les aspects techniques et opérationnels d'une entreprise.

"Nous nous concentrons vraiment sur la formation des apprenants pour qu'ils aient le sens des affaires, l'expérience des projets, les compétences générales qui sont vraiment demandées pour toute carrière", explique Mme Whelan.

Le programme de diplôme offre d'autres avantages pour ceux qui recherchent une expérience de la ML. Un programme de deux ans le rend plus accessible aux étudiants adultes qui ont déjà une carrière mais qui cherchent à en changer. D'autres peuvent y voir une occasion d'améliorer leurs compétences qui leur seront précieuses dans leur emploi actuel.

"Vous pouvez apprendre l'apprentissage automatique et être une infirmière. Vous pouvez apprendre l'apprentissage automatique et continuer à créer des applications pour les ressources naturelles ou la gestion de l'énergie ou l'analyse des politiques ... nous ne formons pas les gens pour un seul parcours professionnel. "

Un écosystème d'IA enviable

NorQuest a reçu un financement de l'Alberta Artificial Intelligence Ecosystem Initiative pour l'élaboration du programme. Ce soutien a aidé le collège à concevoir le programme d'études de manière à équilibrer les données et les compétences professionnelles. Il a également été essentiel pour surmonter certains des obstacles techniques complexes auxquels NorQuest a dû faire face. Une grande partie du travail d'apprentissage automatique et d'analyse des données se fait dans un langage de programmation appelé Python, qui a dû être intégré aux plateformes existantes de NorQuest.

"Travailler avec le projet Ecosystem nous a vraiment permis d'offrir une expérience d'apprentissage incroyable. Ce que nous avons créé ensemble est bien meilleur que ce qui aurait été créé si nous avions développé un programme en vase clos", déclare Mme Whelan.

Cet esprit de collaboration est un élément essentiel de la mise en place d'un réseau éducatif solide pour les personnes intéressées par l'apprentissage automatique. Mme Whelan souligne qu'Edmonton est dans une situation enviable en matière d'intelligence artificielle. Un solide écosystème d'IA a permis à NorQuest d'attirer des experts en apprentissage automatique comme instructeurs et d'encourager les étudiants à considérer l'apprentissage automatique comme une option de carrière viable. Les organisations locales disposent ainsi d'une solide réserve de talents dans laquelle puiser et de la confiance nécessaire pour intégrer l'apprentissage automatique et l'analyse des données dans leurs activités.

"L'apprentissage automatique est une compétence fondamentale en matière de données qui sera largement adoptée au cours des cinq prochaines années, voire des trois prochaines années, surtout ici en Alberta."

Les premiers cours du programme d'analystes en apprentissage machine ont commencé en janvier 2022. Mme Whelan indique que le collège travaille actuellement à l'élaboration d'autres programmes centrés sur les analystes de données et continue à intégrer davantage de formations technologiques dans ses autres programmes d'études.

Ce projet s'inscrit dans le cadre du programme Diversification de l'économie de l'Ouest Canada Écosystèmes d'innovation régionaux (EIR) de Diversification de l'économie de l'Ouest Canada. L'initiative a réuni neuf organismes sans but lucratif, des entreprises et des universités pour établir des utilisations viables de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé et de l'analyse des données.

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