Le manque de compétences d'apprentissage approfondi entrave la performance des entreprises britanniques, selon de nouvelles recherches de la firme opérationnelle d'IA Peltarion.
Son enquête auprès des entreprises à travers le Royaume-Uni et les régions nordiques a révélé que 83% des décideurs en IA pensent que la pénurie de compétences en deep learning affecte la capacité de leur entreprise à être compétitive sur le marché. Près de la moitié (49%) ont déclaré que la pénurie retarde les projets, tandis que 44% considèrent que la pénurie constitue un obstacle majeur à de nouveaux investissements dans l'apprentissage en profondeur.
La pénurie de talents est une source de grave préoccupation pour les entreprises, qui voient le deep learning (un sous-domaine l'intelligence artificielle) comme moyen d'optimiser les processus et de créer des produits basés sur les données plus intelligents.
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Recrutement
À l'heure actuelle, 71% des entreprises recrutent activement dans le but de combler le déficit de compétences. Cela pourrait indiquer que les entreprises adoptent une approche plus proactive de la question, ou que la pénurie de talents prolonge le processus de recrutement.
Le problème est encore aggravé par la dynamique «poulet et œuf» en jeu. Près de la moitié (45%) ont déclaré qu'ils avaient du mal à embaucher car ils n'avaient pas déjà un programme d'IA mature en place.
«Ce rapport montre que les entreprises ne peuvent pas se permettre d'attendre que des talents en science des données viennent à eux pour faire progresser leurs projets d'IA», a expliqué Luka Crnkovic-Friis, co-fondateur et PDG de Peltarion. «L'approche actuelle, qui repose sur l'embauche d'une équipe isolée de scientifiques des données pour travailler sur des projets d'apprentissage en profondeur, retarde les projets et met à rude épreuve les talents des entreprises.»
Crnkovic-Friss pense que la solution peut être trouvée sous le nez des décideurs en IA, sous la forme de talents déjà à portée de main. En fournissant aux équipes existantes les outils dont elles ont besoin pour tirer parti des opportunités d'apprentissage en profondeur, il espère permettre à d'autres membres du personnel de contribuer aux projets d'IA.
«Cela réduira la pression sur les scientifiques des données et abaissera la barrière à l'apprentissage en profondeur de l'accès. Nous devons rendre l'apprentissage en profondeur plus abordable et accessible à tous en réduisant sa complexité », a-t-il noté.
