Les investissements dans l’intelligence artificielle (IA) s’accélèrent, mais sans une base architecturale adéquate, de nombreux projets s’enlisent avant même d’avoir pu produire des résultats tangibles. Les architectes IA sont les professionnels chargés de façonner les systèmes et les stratégies qui permettent à l’IA d’entreprise de fonctionner dans le monde réel (et pas seulement en laboratoire).

Un architecte IA veille à ce que les solutions d’IA soient techniquement solides, parfaitement alignées sur les objectifs commerciaux et susceptibles d’être mises à l’échelle au fil du temps. D’autres rôles peuvent se concentrer sur le développement de modèles ou la gestion de l’infrastructure, mais l’architecte IA adopte une vision plus large. Il relie les équipes, conçoit des architectures prêtes pour l’entreprise et guide les initiatives, de la validation de principe à la production et au déploiement.

En d’autres termes, ce rôle revient à dire : « Nous savons que l’entreprise souhaite utiliser l’IA. Assurons-nous que l’infrastructure, les données, la gouvernance et l’intégration soient toutes en place afin que l’IA ne soit pas seulement un projet fantaisiste, mais une partie intégrante du fonctionnement de l’entreprise. »

Bien sûr, cela est relativement large. Dans la pratique, un architecte IA se concentre sur les domaines suivants :

• Définition d’une stratégie d’architecture
  Comprendre les cas d’utilisation, les contraintes de déploiement et les objectifs commerciaux pour concevoir la bonne topologie système.
• Garantie de l’intégration et de l’évolutivité
  Veiller à ce que la solution s’intègre aux systèmes existants et puisse gérer la croissance ou le changement.
• Évaluation de l’état de préparation des données
  Déterminer si l’entreprise dispose des contrôles de qualité, de volume et d’accès nécessaires pour obtenir des résultats fiables en matière d’IA.
• Préparation opérationnelle
  Mettre en place la surveillance, le réentraînement, la gouvernance et la gestion du cycle de vie des modèles d’IA.

Architecte IA et rôles connexes

Il est beaucoup plus facile de mener un projet fluide lorsque tout le monde sait qui fait quoi, et cela commence par savoir en quoi le rôle d’un architecte IA est différent des autres :

• Architecte IA et développeur IA
  Alors que les développeurs IA créent et testent des modèles d’apprentissage machine, l’architecte IA se concentre sur la sélection de l’infrastructure, la définition des motifs d’architecture, l’intégration des processus et l’orientation du déploiement en production. 
• Architecte IA et architecte réseau
  Un architecte réseau gère la connectivité, le routage et l’infrastructure réseau de l’entreprise. L’architecte IA travaille plus particulièrement sur la façon dont les données et les modèles s’intègrent pour fournir des fonctionnalités compatibles avec l’IA. 
• Architecte IA et ingénieur IA
  Les ingénieurs IA se concentrent souvent sur la création d’algorithmes, le réglage de modèles et leur intégration dans des applications. En revanche, l’architecte IA aide les modèles, l’infrastructure, les opérations et les processus opérationnels à former un écosystème cohérent qui prend en charge plusieurs cas d’utilisation de l’IA au fil du temps. 

De nombreuses organisations investissent dans l’IA avec des attentes élevées, mais ont du mal à aller au-delà des prototypes et des validations de principe. Souvent, cela est dû au fait que l’architecture, la gouvernance et les opérations n’ont pas été traitées assez tôt. Sans ces outils, les efforts en matière d’IA ont tendance à rester isolés ou sous-utilisés, voire à poser des risques en matière de sécurité ou de conformité.

Le rôle d’architecte IA relève ces défis. En se concentrant sur les dimensions techniques, organisationnelles et stratégiques de l’IA, il aide les entreprises à mettre l’IA à l’échelle et à l’intégrer dans les flux de travail de l’entreprise, tout en ancrant la gouvernance dès les premières étapes. Ces professionnels jouent un rôle essentiel pour veiller à ce que les initiatives d’IA soient durables, vérifiables et fiables, et pas seulement techniquement intéressantes. 

À mesure que les réglementations en matière d’IA évoluent, les entreprises ont besoin d’une personne capable de traduire ces exigences en actions. Les architectes IA prennent souvent l’initiative de veiller à ce que les systèmes respectent les normes de conformité et les directives éthiques. Cela comprend :

• La prise en compte des exigences en matière de confidentialité des données. Les architectes IA s’assurent que les données sont recueillies, stockées et utilisées conformément aux lois et aux politiques internes pertinentes en matière de confidentialité. 
• L’identification et l’atténuation des biais des modèles. Ils travaillent avec des ingénieurs et des scientifique des données pour détecter les biais dans les données d’entraînement ou les résultats venus des modèles et les ajuster en conséquence. 
• La garantie de l’explicabilité. Ils aident à mettre en œuvre des outils et des processus qui rendent la prise de décision en matière d’IA transparente pour les régulateurs et les parties prenantes de l’entreprise. 

Types de projets d’architecte IA

Les architectes IA peuvent mener un large éventail d’initiatives dans tous les secteurs et toutes les fonctions. Voici quelques-uns des types les plus courants :

• Projets de vision par ordinateur
  Conception de solutions pour l’analyse d’images ou de vidéos, telles que l’inspection de la qualité, la surveillance ou la reconnaissance d’objets, tout en mettant en place des supports tels que les grappes de GPU (processeurs graphiques), les pipelines d’inférence et le déploiement en périphérie.
• Initiatives de traitement du langage naturel (TLN)
  Conception de systèmes pour les robots conversationnels, l’analyse de documents ou la détection des sentiments, et garantie des flux de travail de mise en production des modèles, des boucles de rétroaction et de l’intégration avec les systèmes d’entreprise. 
• Programmes d’analyses prédictives
  Construction de systèmes qui prévoient des résultats tels que la perte de clientèle, les pannes d’équipement ou les motifs de la demande, et création d’une infrastructure pour le réentraînement, la surveillance, le déploiement et la collaboration croisée. 

Les responsabilités quotidiennes et stratégiques d’un architecte IA couvrent un large éventail de domaines. Voyons en détail plusieurs des principaux domaines de travail :

Développement de l’architecture et de la stratégie d’IA

Comme son nom l’indique, l’une des tâches fondamentales de ce rôle consiste à définir l’architecture et la stratégie des initiatives d’IA. Cela signifie de choisir le bon modèle de déploiement, de concevoir des pipelines de données et de modèles, d’assurer l’intégration avec les systèmes existants et de planifier la gestion du cycle de vie et l’évolutivité.

Un architecte IA détermine si une initiative sera exécutée sur place, dans le nuage, dans un environnement hybride ou à la périphérie. Il conçoit la façon dont les données sont ingérées, transformées, modélisées, déduites et surveillées. Il s’assure que l’infrastructure prend en charge les cas d’utilisation prévus et respecte les exigences en matière de coûts, de rendement et de gouvernance.

Au niveau de la couche de données, les architectes IA définissent également la façon dont les fonctionnalités sont gérées, comment les pipelines de données en temps réel et par lots coexistent, et comment les contrats de données et les définitions sémantiques sont appliqués dans toutes les équipes. Les décisions relatives aux magasins de fonctionnalités, à la gestion des métadonnées, à la traçabilité et à l’observabilité des données ont une incidence directe sur la fiabilité et la réutilisation des modèles dans plusieurs initiatives d’IA.

Sans cette base stratégique, les organisations risquent de déployer des systèmes d’IA fragiles, isolés ou difficiles à faire évoluer.

Conciliation des besoins d’entreprise et techniques

L’architecte IA joue le rôle d’intermédiaire et de facilitateur entre les équipes techniques et de direction de l’entreprise. Cela consiste à :

• Mettre en évidence les bons cas d’utilisation
  En travaillant directement avec les parties prenantes de l’entreprise, les architectes IA aident à repérer les domaines où l’IA peut apporter une valeur ajoutée et à remettre en question une solution proposée lorsqu’elle ne s’inscrit pas dans la stratégie globale. 
• Transformer les objectifs d’affaires en exigences techniques
  Ils traduisent les objectifs en une orientation technique claire et s’assurent que les équipes d’ingénierie comprennent le « pourquoi » de ce qu’elles construisent. 
• Expliquer les compromis techniques en termes clairs
  Lorsque les décisions ont une incidence sur le rendement, les coûts ou la faisabilité, les architectes IA aident les dirigeants à comprendre l’impact en utilisant un langage commercial. 
• Aider à hiérarchiser les projets
  Ils évaluent la vitesse, les risques, la valeur attendue et l’état de préparation opérationnelle pour déterminer quelles initiatives d’IA doivent être mises en œuvre et à quel moment.

Sélection et mise en œuvre des technologies d’IA

Les architectes IA sont chargés de choisir les bons outils, infrastructures et modèles de déploiement pour soutenir les initiatives d’IA. Ces décisions vont au-delà des préférences techniques : elles doivent s’adapter au contexte de l’entreprise et s’intégrer correctement aux systèmes existants. Pour ce faire, les architectes IA effectuent les actions suivantes :

• Évaluer les options d’infrastructure
  Ils évaluent les modèles de déploiement en nuage, locaux, hybrides et en périphérie en fonction de l’évolutivité, de la latence, des coûts et des besoins de gouvernance des données. 
• Choisir des outils et des infrastructures
  Des bibliothèques ouvertes aux plateformes commerciales, les architectes évaluent les compromis entre flexibilité, assistance, licences et viabilité à long terme.
• Collaborer avec les équipes d’ingénierie et d’exploitation
  Ils s’assurent que les technologies sélectionnées s’intègrent dans les pipelines actuels de données, d’analyse et d’infrastructure, évitant ainsi les problèmes de compatibilité ou de duplication. 
• Prendre en compte des contraintes plus larges
  Les coûts, les exigences de conformité et la préparation organisationnelle influencent tous leurs choix, et les architectes en tiennent compte dans chaque recommandation.
• Aligner les pratiques d’infrastructure sur les normes de l’entreprise
  Cela inclut notamment de veiller à ce que les pipelines CI/CD (intégration/offre en continu), les outils de surveillance et les flux de travail opérationnels favorisent l’évolutivité et la maintenabilité à long terme.

Supervision de la gestion des risques et de la sécurité

Les systèmes d’IA offrent des possibilités presque illimitées (dont nous commençons à peine à saisir toute l’étendue), mais ils peuvent également introduire un ensemble de risques, tels que des biais dans les données d’entraînement, des modèles qui dérivent au fil du temps ou des comportements inattendus dans des cas extrêmes. L’architecte IA travaille en étroite collaboration avec les équipes de sécurité, de gestion des risques et de conformité pour mettre en place les bons contrôles rapidement. Cela signifie mettre en place des directives éthiques et des pratiques de gouvernance, ainsi que de surveiller et cerner les risques potentiels pour aider à maintenir la fiabilité de l’IA et sa conformité tant avec les politiques de l’entreprise qu’avec les règlements externes.

Plus précisément, les architectes IA assument les responsabilités suivantes :

• Définir les pistes d’audit et le contrôle de version
  Ces processus aident les équipes à suivre les changements de modèle, à comprendre le comportement du système au fil du temps et à faciliter la production de rapports de conformité. 
• Mettre en place la traçabilité et la surveillance des modèles
  Les architectes IA s’assurent que les équipes peuvent suivre la façon dont les modèles ont été développés, entraînés et mis à jour, et que les systèmes font l’objet d’une surveillance active sur les plans du rendement et de la fiabilité.
• Participer aux examens éthiques et aux évaluations des biais
  Ils collaborent avec des équipes interfonctionnelles pour repérer les problèmes d’équité potentiels et recommander des stratégies d’atténuation.
• Intégrer des contrôles de sécurité dans le déploiement
  De la mise en service des modèles à l’inférence, les architectes veillent à ce que les bonnes protections soient en place pour protéger les données sensibles et empêcher toute utilisation abusive.

Gestion de la documentation des modèles d’IA et surveillance du rendement

La surveillance continue ne s’arrête pas une fois qu’un modèle est déployé. Les architectes IA jouent un rôle clé pour veiller à ce que tout reste sur la bonne voie et continue à fonctionner comme prévu. Cela inclut :

• Mise à jour de la documentation
  Cela comprend des aspects tels que les définitions des fonctionnalités, les sources de données, l’historique des versions et les méthodes utilisées pour mesurer le rendement.
• Mise en place de la surveillance
  Les architectes IA aident à suivre des mesures telles que la précision du modèle, la latence et la dérive, ainsi que la manière dont le modèle soutient les résultats commerciaux.
• Collaboration avec les équipes MLOps (opérations d’apprentissage machine) sur la gestion du cycle de vie
  Ensemble, ils mettent en place des systèmes d’alerte, créent des boucles de rétroaction et définissent quand et comment le réentraînement doit avoir lieu.
• Intégration aux flux de travail de production de rapports et d’analyse
  Les architectes IA s’assurent que les résultats venus des modèles alimentent les tableaux de bord de veille économique, permettant ainsi une visibilité continue sur les performances de l’IA.
• Soutien aux prédictions et aux prévisions
  Ils aident les équipes à exploiter les résultats générés par l’IA pour obtenir des aperçus prospectifs, tels que la prévision de la demande, la prédiction des risques ou la planification opérationnelle, et s’assurent que ces aperçus sont fiables, explicables et exploitables.

Alignement des solutions d’IA sur les besoins d’entreprise et les contraintes techniques

Pour finir, l’architecte IA s’assure que les initiatives d’IA correspondent à la stratégie, à la culture, aux systèmes et au budget de l’entreprise. Pour cela, il doit veiller à ce que la solution :

• Résout un problème d’entreprise significatif
  Les architectes IA se concentrent sur les cas d’utilisation qui offrent une réelle valeur, plutôt que de rechercher la nouveauté technique.
• S’intègre aux systèmes et flux de travail existants
  Ils évaluent comment une nouvelle solution s’intégrera aux outils, processus et équipes actuels.
• Prend en compte les contraintes
  Qu’il s’agisse du budget, du temps, de la disponibilité des données ou de la préparation opérationnelle, les architectes tiennent compte des limites pratiques qui peuvent nuire à la réussite.

Réussir en tant qu’architecte IA nécessite un mélange de maîtrise technique et d’aptitudes relationnelles. Vous trouverez ci-dessous les compétences clés requises.

Compétences techniques

Un architecte IA doit posséder de solides connaissances techniques dans les domaines suivants :

• Rédaction d’invites
  Maîtriser la conception et l’optimisation d’invites efficaces pour les systèmes d’IA générative. Cela implique de façonner les entrées de manière à guider les grands modèles de langage vers des résultats précis, contextuels et conformes, ainsi que de savoir comment évaluer et itérer les performances des invites dans les environnements de production. Les bonnes invites font le lien entre la conception technique et l’intention humaine, ce qui permet de voir à ce que les modèles d’IA répondent avec précision, de manière éthique et en accord avec les objectifs de l’organisation.
• La conception d’invites est particulièrement essentielle dans les architectures basées sur l’IA générative (telles que les assistants, expériences de recherche et agents basés sur des GML). Bien que cette compétence ne soit pas obligatoire pour tous les systèmes d’IA, elle est de plus en plus importante à mesure que les entreprises adoptent l’IA générative dans le cadre de leur stratégie d’IA d’entreprise.
• Modèles et infrastructures d’apprentissage machine
  Comprendre le fonctionnement des pipelines d’apprentissage machine (AM) et d’apprentissage profond (AP), et se familiariser avec des infrastructures telles que TensorFlow ou PyTorch.
• Infrastructure d’IA et opérations de déploiement
  Savoir concevoir et gérer l’infrastructure pour l’entraînement, l’inférence, les pipelines de données, le traitement en temps réel et le traitement par lots.
• Gestion et gouvernance des données
  Utiliser les pipelines d’ingestion, la qualité des données, les métadonnées, le stockage, la traçabilité et les politiques de gouvernance.
• Langages de programmation et outils DevOps (Développement et exploitation)
  Maîtriser des langages tels que Python (et éventuellement R), le contrôle de version (Git), l’orchestration de conteneurs (Kubernetes) et les pratiques d’intégration continue ou de déploiement continu. En tant qu’architecte, même si vous ne codez pas tous les jours, vous devez disposer de connaissances suffisamment approfondies pour prendre des décisions éclairées concernant la pile technologique et l’infrastructure.
• Conception de systèmes et analyse des compromis
  Évaluer les contraintes de coûts, d’évolutivité, de latence, de sécurité et d’intégration lors de la conception d’architectures de bout en bout.

Compétences non techniques/professionnelles

Les compétences interpersonnelles et stratégiques sont tout aussi importantes :

• Collaboration et travail d’équipe
  Travailler en collaboration avec les équipes de science des données, d’ingénierie, de produit, des opérations, de sécurité et de direction.
• Pensée analytique et critique
  Traduire les objectifs commerciaux en exigences techniques, évaluer les compromis et repérer les risques cachés.
• Compétences en communication et présentation
  Expliquer des concepts techniques complexes en termes commerciaux; impliquer les cadres supérieurs et les équipes techniques dans une conversation commune.
• Leadership et capacité d’adaptation au changement
  Aider les équipes à adopter de nouveaux processus, flux de travail et une nouvelle culture autour des initiatives d’IA.
• Esprit d’apprentissage continu
  Se tenir au courant avec des recherches, des outils, des infrastructures et des pratiques de gouvernance en matière d’IA, en veillant à ce que votre architecture reste pertinente.

Leadership éclairé et gestion du changement

Au-delà des compétences techniques et interpersonnelles, un architecte IA joue souvent le rôle d’agent du changement. Il guide l’état d’esprit, la culture et la gouvernance de l’entreprise autour de l’IA. Cela comprend :

• Promouvoir des attentes réalistes en matière d’IA et aider l’entreprise à comprendre ce que la technologie peut (et ne peut pas) réaliser.
• Préconiser un déploiement itératif et une amélioration continue plutôt que de rechercher des percées spectaculaires ponctuelles.
• Mener des discussions sur l’éthique, les biais, la transparence, la gouvernance des données et la réglementation dans le cadre de la planification et de la conception de l’IA.
• Influencer la stratégie d’affaires pour y intégrer l’IA, non seulement en tant que projet, mais aussi en tant que capacité incorporée.

Pour les professionnels qui ciblent ce rôle, voici une séquence d’étapes concrètes pour vous guider dans votre évolution de carrière.

Réseautage et création de relations avec les professionnels de l’IA

Il est essentiel de développer votre réseau dans les domaines de la science des données, de l’ingénierie d’apprentissage machine, de l’architecture, des opérations et de la direction d’entreprise.

• Assistez à des conférences, des ateliers ou des webinaires axés sur l’architecture IA, le MLOpset l’IA d’entreprise.
• Joignez-vous à des forums professionnels, des groupes LinkedIn ou des rencontres locales où les systèmes et l’architecture IA sont abordés.
• Engagez-vous bénévolement ou contribuez à des projets interfonctionnels impliquant des données, des analyses, l’IA et des processus opérationnels.

Formation et parcours

De nombreux architectes IA commencent par un baccalauréat en informatique, en science des données, en ingénierie ou dans des disciplines connexes. Des bases solides en matière d’algorithmes, de statistiques, de mathématiques et de conception de systèmes sont utiles. Vous pouvez également enrichir votre profil grâce à des programmes de maîtrise en intelligence artificielle, science des données ou architecture d’entreprise, mais l’expérience est généralement tout aussi importante (voire plus).

Les principaux éléments de formation sont les suivants :

• Principes fondamentaux de la programmation et de la science des données
  Ces compétences permettent de comprendre plus facilement comment les modèles sont construits, entraînés et gérés.
• Concepts d’infrastructure et d’architecture système
  Une bonne compréhension de l’interaction entre les différents éléments d’un système facilite la conception d’environnements d’IA évolutifs.
• Connaissances de l’IA d’affaires et appliquée
  Pour réussir à long terme, il est essentiel de comprendre comment connecter les décisions techniques aux objectifs d’affaires. 

Développement d’une expertise technique

Il est essentiel d’acquérir une expérience pratique. Voici quelques approches recommandées :

• Apprenez à programmer dans des langages tels que Python et R, et travaillez avec des infrastructures et des bibliothèques d’apprentissage machine.
• Acquérez une bonne compréhension des pipelines d’apprentissage automatique : préparation des données, entraînement, évaluation, déploiement, surveillance.
• Familiarisez-vous avec les outils d’infrastructure : plateformes en nuage, conteneurs, Kubernetes, pipelines CI/CD, pratiques MLOps.
• Développez des compétences en gestion des données : lacs de données, métadonnées, gouvernance, pipelines, intégration des données.

L’intégration de projets personnels ou parallèles vous aide à créer un portefeuille qui démontre votre capacité à concevoir et à mettre en œuvre des pipelines d’IA de bout en bout.

Acquisition d’une expérience pratique

L’expérience est essentielle pour passer du statut de praticien à architecte. Voici quelques pistes :

• Participer à des stages ou à des projets liés à l’IA, aux données, à l’infrastructure ou à l’analyse.
• Se joindre à des équipes interfonctionnelles où vous interagissez avec les parties prenantes de l’entreprise, les ingénieurs de données et les opérations pour comprendre comment les systèmes s’articulent entre eux.
• Créer un portefeuille de travaux pertinents pour l’architecture, tels que la conception de pipelines de données, la sélection de stratégies de déploiement, l’intégration de modèles dans les flux de travail d’entreprise, la gestion des contraintes et la mise en œuvre de solutions.

Certifications professionnelles

Les certifications contribuent à établir votre crédibilité et attestent de vos connaissances dans ce domaine en constante évolution. Voici quelques exemples de certifications possibles :

• Certifications de fournisseurs de services en nuage axées sur les spécialités en IA et apprentissage machine.
• Certifications en IA, science des données, MLOps ou architecture d’entreprise délivrées par des organismes de formation reconnus.
• Certifications propres à certaines plateformes en lien avec la mise en œuvre et le déploiement de l’IA dans des contextes d’entreprise.

À eux seuls, les certificats ne font pas de vous un architecte, mais lorsqu’ils sont associés à l’expérience et aux connaissances, ils ont le pouvoir d’améliorer considérablement votre profil.

Suivi des avancées de l’IA

L’architecture IA n’est pas statique. Les infrastructures, les modèles d’IA générative (IAG), le déploiement en périphérie, l’analyse en temps réel, les réglementations et les modèles de gouvernance continuent d’évoluer.

Pour rester à la page :

• Suivez les publications de recherche, les publications préliminaires et les blogues du secteur sur l’AM, l’infrastructure IA et la gouvernance.
• Surveillez les tendances en matière de déploiement : IA sans serveur, inférence en périphérie, pipelines MLOps, infrastructures IA responsables.
• Expérimentez de nouveaux outils, infrastructures ou architectures pour comprendre les compromis et les implications pratiques.
• Échangez avec des pairs et participez à des forums technologiques où l’on discute de pratiques et d’outils en évolution.

Un architecte qui ne continue pas à apprendre risque d’être dépassé par le changement, ce qui le conduira à prendre des décisions réactives plutôt que proactives.

Architectes IA techniques et non techniques

Au sein du vaste domaine des architectes IA, il existe deux catégories de base, et la plupart des rôles relèvent de l’une ou de l’autre :

• Les architectes IA techniques se concentrent sur l’infrastructure, les pipelines, le déploiement de modèles, les opérations, l’évolutivité et l’intégration. Leur priorité est de faire fonctionner les systèmes, et ils travaillent en collaboration étroite avec les ingénieurs, les scientifiques des données et les équipes chargées des plateformes.
• Les architectes IA non techniques, en revanche, s’orientent vers la stratégie, la gouvernance, l’harmonisation des activités, la gestion des parties prenantes et l’architecture d’entreprise. Ils ne codent pas ou ne construisent pas eux-mêmes de modèles, mais agissent en tant que responsables qui conçoivent des infrastructures, définissent des politiques et hiérarchisent les initiatives.

Les entreprises tirent profit de ces deux profils : l’architecte technique garantit l’excellence opérationnelle, tandis que l’architecte non technique garantit l’alignement stratégique et la préparation de l’entreprise.

Pour ceux qui envisagent cette carrière, voici ce qu’il faut savoir sur la rémunération et la demande.

Fourchettes salariales

Les salaires des architectes IA varient en fonction de la région, de l’expérience, du secteur d’activité et de la taille de l’entreprise. Aux États-Unis, les professionnels qui occupent ce poste gagnent généralement bien plus de 100 000 dollars par an. La rémunération a tendance à augmenter de manière significative avec l’expérience, les responsabilités de direction et la réussite dans le déploiement d’IA à grande échelle. Dans d’autres régions, les chiffres diffèrent, mais la tendance à une rémunération plus élevée pour ce rôle spécialisé se confirme.

Croissance et occasions d’emploi

À mesure que les entreprises évoluent dans le domaine de l’IA, le besoin d’architectes capables de mener les projets au-delà de la phase pilote vers des solutions de production fiables ne cesse de croître. Des secteurs tels que les soins de santé, les finances, la fabrication, la vente au détail, les télécommunications et bien d’autres, tant dans le secteur public que privé, investissent de plus en plus dans des systèmes d’IA évolutifs et adaptés aux entreprises, ce qui augmente la demande de talents en matière d’architecture IA.

Le développement de carrière passe souvent par des rôles d’ingénieur de données ou de spécialiste AM, puis vers celui d’architecte IA, avant d’aboutir à des fonctions de responsable IA d’entreprise, de directeur de l’IA ou à des postes de direction similaires supervisant la stratégie d’IA à l’échelle de l’organisation.

Si vous êtes en passe de devenir architecte IA ou si votre entreprise souhaite renforcer son leadership en IA, investir dans l’apprentissage ciblé est une bonne décision. ServiceNow University propose un large éventail de cours liés à l’IA conçus pour aider les professionnels à travailler avec des systèmes d’IA d’entreprise concrets. Que vous débutiez ou souhaitiez développer vos compétences, ces ressources peuvent vous aider à :

• Acquérir des compétences pratiques en matière de déploiement et de gouvernance de l’IA.
• Mieux comprendre comment l’IA s’intègre dans l’architecture d’entreprise au sens large.
• Obtenir des certifications qui soulignent votre aptitude à mener des initiatives en matière d’IA.

Les cours suivants sont proposés pour vous aider à acquérir les connaissances et l’expérience dont vous avez besoin :

• Les bases de l’IA
  Acquérez des bases solides sur les concepts et la terminologie de l’IA. 
• Premiers pas avec l’intelligence artificielle
  Découvrez comment naviguer sur ServiceNow AI Platform.
• Principes fondamentaux de l’intelligence prédictiveet Mise en œuvre de l’intelligence prédictive
  Comprenez et déployez des modèles prédictifs au sein des flux de travail.
• Agents d’IA : Créer un agent d’IA, Configurer des agents d’IA et Administration des agents d’IA
  Découvrez des ateliers pratiques pour créer et gérer les agents d’IA.
• Stratégie d’IA pour les propriétaires de plateformes
  Découvrez comment concevoir et exécuter des stratégies d’IA à grande échelle.
• Recherche IA : Indexation
  Découvrez comment configurer et optimiser les expériences de recherche optimisées par l’IA.
• Principes fondamentaux du concepteur IA
  Découvrez comment créer des applications et des flux de travail intelligents et basés sur l’IA.
• Mise en œuvre de l’IA ServiceNow (SNAII) (cours animé par un formateur)
  Ce nouveau cours est conçu pour aider les professionnels à mettre en œuvre des capacités d’IA dans toutes les gammes de produits ServiceNow. Lancé en janvier 2026, ce parcours d’apprentissage comprend l’administration et la stratégie de Now Assist, la trousse de compétences Now Assist, l’évaluation et le déploiement d’agents d’IA, des graphiques de connaissances et des connecteurs de contenu externe, les capacités de Tour de contrôle IA et l’intégration avec le client MCP, Now Assist et les agents d’IA.

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