Comment se former à l’intelligence artificielle ?

Se former à l’intelligence artificielle est devenu indispensable pour comprendre les transformations du monde du travail, des outils numériques et des métiers.

Aujourd’hui, l’IA ne concerne plus seulement les ingénieurs ou les data scientists : elle s’invite dans la communication, le secrétariat, le développement web, la gestion de projet, ou encore les ressources humaines.

Mais comment se former à l’intelligence artificielle quand on n’a pas de profil technique ? Quelles compétences apprendre en priorité ? Et quelles formations choisir pour réellement passer à l’action ?

Dans cet article, nous vous aidons à comprendre ce que signifie se former à l’IA, à identifier les bonnes ressources et à choisir une formation adaptée à votre profil.

Résumé de l’article

L’intelligence artificielle transforme tous les secteurs professionnels. Avec plus de 50% des emplois qui seront impactés par l’IA d’ici 2035 selon France Stratégie, se former devient essentiel. Cet article vous guide pas à pas : comprendre les concepts clés (machine learning, deep learning), accéder aux meilleures ressources gratuites (MOOC, tutoriels), pratiquer avec des projets concrets, et choisir la formation adaptée à votre projet professionnel. L’objectif : comprendre l’impact de l’IA et comment bien se former.

Qu’est-ce que se former à l’intelligence artificielle ?

Se former à l’intelligence artificielle, c’est acquérir les bases nécessaires pour comprendre le fonctionnement de l’IA, utiliser des outils basés sur l’IA et collaborer avec ces technologies dans un contexte professionnel, sans forcément apprendre à coder ou à créer des algorithmes complexes.

Comprendre les bases de l’intelligence artificielle

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Intelligence artificielle (IA) : ensemble de technologies permettant à des machines d’imiter certaines capacités humaines comme apprendre, raisonner ou générer du contenu à partir de données.

Machine learning : apprentissage automatique permettant à un programme de tirer des conclusions à partir d’exemples, sans programmation explicite des règles.

Deep learning : sous-domaine du machine learning utilisant des réseaux de neurones artificiels pour reconnaître des motifs complexes (voix, images, textes).

Prenons un exemple concret : vous montrez à une IA des milliers de photos de chiens et de chats. Au début, elle hésite. Puis, en observant les formes, les contours et les couleurs, elle apprend à faire la différence sans qu’un humain lui écrive la règle « si quatre pattes et une queue → chien » : c’est le machine learning. Lorsqu’elle analyse les images en plusieurs couches, des simples contours jusqu’aux détails comme les yeux ou le museau, on parle alors de deep learning. Et si vous utilisez ensuite cette IA pour créer de nouvelles images de chiens, vous utilisez de l’IA générative.

Des cours comme le MOOC Elements of AI (Université d’Helsinki, gratuit et traduit en français) ou ceux de France Université Numérique permettent de découvrir ces concepts sans jargon.

Les chiffres clés de l’IA

• • 50% des emplois transformés par l’IA d’ici 2035 (France Stratégie)

• • 27% des tâches professionnelles potentiellement confiées à l’IA d’ici 2030 (McKinsey Global Institute)

• • 375 millions de travailleurs devront se reconvertir d’ici 2030 en raison de l’automatisation (McKinsey)

• • 97 millions de nouveaux emplois créés par l’IA dans le monde d’ici 2025 (World Economic Forum)

Pourquoi se former à l’intelligence artificielle aujourd’hui ?

Quelle formation choisir pour se former à l’intelligence artificielle ?

Se former à l’IA gratuitement : les bonnes ressources pour démarrer

On peut commencer à se former à l’IA sans dépenser un centime. Les MOOC restent une excellente porte d’entrée : Coursera, OpenClassrooms ou FUN proposent des parcours complets, souvent accompagnés d’un certificat de réussite. Ces formations couvrent les bases de l’IA, du machine learning ou du deep learning.

Pour un format plus léger, les webinaires et tutoriels IA se multiplient sur YouTube. Certains montrent comment utiliser ChatGPT pour structurer une activité (par exemple : automatiser des relances, faire des pré-sélections etc.), d’autres expliquent le fonctionnement d’un réseau de neurones en dix minutes.

Enfin, les communautés en ligne (Discord, Reddit, Meetup) rassemblent des milliers d’apprenants. On y partage des projets, des questions, des ressources. Ce sont de véritables laboratoires d’apprentissage collaboratif.

Par exemple sur le Discord “AI Hub France”, un débutant partage un projet de chatbot développé avec Python et GPT-4. Trois jours plus tard, d’autres membres l’aident à corriger son code et à l’améliorer. L’apprentissage devient collectif.

Passer à la pratique : apprendre en faisant

La théorie, c’est bien mais la pratique, c’est encore mieux. En IA, on apprend surtout en testant. Créer un mini-projet, c’est comprendre la logique des modèles bien mieux qu’en lisant des définitions.

Les outils d’automatisation par IA peuvent prendre en charge les tâches quotidiennes telles que la gestion des e-mails, la sélection des CV, la planification, le support client et la génération de rapports. Alors, commencez petit. Par exemple, créez un chatbot avec Conversational Agents (ex. Dialogflow) ou ChatGPT, générez des images avec DALL·E, ou analysez des données avec Python et Pandas. Ces exercices donnent du sens aux concepts abstraits. Vous pouvez également suivre les nombreux tuto de nos amis Vittascience.

Les curieux peuvent s’essayer aux outils des pros : TensorFlow et PyTorch, deux bibliothèques open source utilisées par Google, Meta ou OpenAI. 

Et si le code vous intimide ? Pas de panique : l’IA dite no-code permet de créer des projets sans programmation. Teachable Machine de Google, par exemple, apprend à reconnaître des objets à partir de votre webcam. Et des plateformes comme Kaggle proposent des notebooks interactifs pour s’entraîner au machine learning. Après, vous pouvez aussi apprendre à coder en commençant par le développement web (on dit ça, on dit rien).

Se former à l’intelligence artificielle : la bonne formation

Une fois les bases acquises, si vous souhaitez progresser alors vient la question du cadre. Comment allez vous poursuivre votre apprentissage : autodidacte, encadré ou diplômant ?

Si votre objectif est de « travailler dans l’intelligence artificielle« , alors il faudra apprendre à coder (ou être un excellent matheux). Chez O’clock, on a choisi le code. Sur le schéma ci-dessous, vous voyez donc un parcours réaliste : on commence par les bases du développement web, on consolide avec une pratique fullstack, puis on élargit vers Python. À partir de là, vous pouvez vous spécialiser dans le métier pour lequel vous aurez le plus d’affinités.

Le petit plus : nos formations professionnelles intègrent désormais l’IA à tous les niveaux. Les apprenants découvrent comment utiliser l’IA comme copilote : pour expliquer du code, générer des exemples ou corriger leurs erreurs.

Pour les profils plus indépendants, qui n’ont pas peur de se former en solo, les plateformes comme Udemy, Fast.ai ou DataCamp permettent de suivre des parcours d’apprentissage à son rythme. Le mot-clé reste la régularité. Les certifications en IA de Google, Microsoft Learn ou Stanford Online permettent d’obtenir une reconnaissance intéressante.

Opportunités et défis de l’intelligence artificielle

En 2024, 166 000 offres d’emploi en lien avec l’intelligence artificielle ont été publiées, soit une hausse de 273 % en six ans, d’après le Jobs AI Barometer de PwC.

Se former à l’IA, ce n’est pas seulement suivre la mode : c’est comprendre un bouleversement durable. Reprenons l’étude de McKinsey Global Institute, d’ici à 2030, 27 % des tâches pourraient être confiées à l’IA. On comprend donc que les métiers ne font pas forcément disparaître mais ils évoluent déjà : développeur IA, analyste de données, ingénieur en apprentissage automatique, mais aussi chef de projet ou formateur spécialisé.

Loin de détruire l’emploi, l’IA le redéfinit en profondeur. Les métiers évoluent, de nouvelles fonctions émergent, et les rémunérations explosent pour ceux qui maîtrisent ces technologies. La France se positionne comme leader européen de cette transformation, créant un écosystème unique d’opportunités professionnelles.
— Mister IA : étude sur l’IA et le marché du travail

Cette dynamique est aussi portée par l’écosystème startup français. En 2024, près de 1 900 startups spécialisées en IA emploient déjà plus de 50 000 personnes et ont levé 1,7 milliard d’euros. Plus largement, la France compte aujourd’hui 15 000 startups, soit 3 500 de plus en un an, représentant 1,3 million d’emplois directs et indirects.

Pour autant, tout n’est pas rose. L’IA pose des défis majeurs : les biais des données, l’éthique des algorithmes, la transparence des modèles. Un modèle entraîné sur des données incomplètes peut reproduire des discriminations : par exemple, un outil de recrutement basé sur l’IA d’Amazon avait appris à favoriser les profils masculins avant d’être abandonné (Reuters, 2018).

Les formations sérieuses abordent ces questions car comprendre l’IA, c’est aussi apprendre à la questionner.

L’impact de l’IA sur le travail et la reconversion

L’IA ne remplace pas les humains, elle redéfinit leurs missions. Les tâches répétitives disparaissent, la créativité et l’analyse prennent le relais. Un assistant virtuel peut rédiger un rapport, mais pas décider de sa stratégie.

Dans nos formations, nous observons déjà cette évolution. Nous accompagnons les apprenants à utiliser ChatGPT, Claude Code ou GitHub Copilot pour coder plus vite, mais surtout à analyser leurs erreurs car l’IA est loin d’être parfaite. Il faut bien comprendre que l’IA accélère la production mais ne doit pas remplacer l’effort d’apprentissage et de compréhension des bonnes pratiques du code. Et ce, pour éviter le biais de surconfiance, elle doit être un copilote, pas un pilote automatique :

En développement web, cela se traduit par une confiance exagérée dans la qualité des réponses générées par une IA. Le danger survient lorsque cette confiance n’est pas fondée sur une compréhension solide des principes fondamentaux du développement web.

L’IA peut aussi faciliter la reconversion : comprendre ses bases, c’est ouvrir la porte à des métiers émergents, de la data à la cybersécurité. Le bilan de compétences, proposé dans plusieurs structures d’accompagnement, devient un nouvel outil pour identifier les passerelles professionnelles.

la place de l’ia dans la formation

Les tendances évoluent vite. Les modèles de deep learning avancés se démocratisent, l’IA générative s’intègre à nos outils de travail (Copilot, Notion, Canva), et les formations hybrides se généralisent. 

Dans la formation, l’apprentissage devient plus adaptatif et personnalisé.

Chez O’clock, nous intégrons déjà ces évolutions. Nos cours combinent pédagogie humaine et outils IA : génération d’exercices personnalisés et automatisation, tout en misant sur le suivi individualisé. L’objectif reste le même : apprendre mieux, pas juste plus vite.

Se former à l’IA, c’est se donner plus de chances pour l’avenir

L’intelligence artificielle est devenue un langage universel du monde professionnel. S’y former, c’est apprendre à dialoguer avec cette nouvelle grammaire technologique. Mais attention, l’IA n’enseigne pas la rigueur, la curiosité ou l’esprit critique. Ce sont ces qualités humaines qui feront toujours la différence.

Chez O’clock, on ne forme pas des robots, on forme des humains capables de collaborer avec eux. Comprendre l’IA, c’est d’abord savoir dialoguer avec la machine, sans la laisser décider à notre place !

Alors si ça vous parle, nous avons certainement une formation pour vous.