Aamir Khan, analyste principal chez Everest Group, convient que, même si la demande globale de talents informatiques « devrait rester modérée, des compétences de niche telles que l’IA, la science des données et la cybersécurité continueront de présenter des défis pour les leaders technologiques du monde entier ».
Même licenciements parmi les principales entreprises technologiques n’ont pas allégé la tension. De plus, les DSI sont être en concurrence sur un marché mondial virtuel des talents aujourd’hui, pour aggraver le problème. « Cette flexibilité a rendu plus difficile pour les entreprises d’attirer et de retenir les meilleurs talents », explique Chan.
En recherche désespérée de compétences en IA
Le fait que l’IA ait dépassé la cybersécurité, qui occupait la première place comme le rôle le plus difficile à remplir au cours des quatre dernières années, en dit long, dit Khan. « L’émergence de l’IA générative a commencé à remodeler les exigences en matière de capital humain, nécessitant des compétences et des rôles nouveaux et spécialisés », dit-il.
Les candidats formés aux grands modèles de langage (LLM) reçoivent des rémunérations d’un million de dollars, selon le le journal Wall Streetcertaines entreprises débauchant des équipes d’ingénierie entières pour intégrer en masse des talents en IA.
Grâce à leurs interfaces conviviales, l’IA générative et les LLM suscitent un vif intérêt chez Avnet, qui exploite l’IA et l’apprentissage automatique depuis plus de cinq ans.
« Ce changement nous a ouvert des opportunités pour résoudre des problèmes commerciaux qui étaient auparavant hors de portée », déclare Chan. « Par exemple, dans le domaine de l’ingénierie, quelques ingénieurs pourraient mettre des jours à élaborer une nouvelle conception, tandis que l’IA générative est capable de créer cinq alternatives ou plus en quelques minutes. »
Pourtant, la plupart des services informatiques n’effectuaient pas beaucoup d’apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel en interne auparavant. « Puis tout d’un coup, avec genAI, la plupart d’entre nous ont dû faire du travail d’IA », explique Nickolaisen de l’État de l’Utah.
mai 28, 2024
10 postes informatiques les plus difficiles à pourvoir – et comment combler l’écart
Aamir Khan, analyste principal chez Everest Group, convient que, même si la demande globale de talents informatiques « devrait rester modérée, des compétences de niche telles que l’IA, la science des données et la cybersécurité continueront de présenter des défis pour les leaders technologiques du monde entier ».
Même licenciements parmi les principales entreprises technologiques n’ont pas allégé la tension. De plus, les DSI sont être en concurrence sur un marché mondial virtuel des talents aujourd’hui, pour aggraver le problème. « Cette flexibilité a rendu plus difficile pour les entreprises d’attirer et de retenir les meilleurs talents », explique Chan.
En recherche désespérée de compétences en IA
Le fait que l’IA ait dépassé la cybersécurité, qui occupait la première place comme le rôle le plus difficile à remplir au cours des quatre dernières années, en dit long, dit Khan. « L’émergence de l’IA générative a commencé à remodeler les exigences en matière de capital humain, nécessitant des compétences et des rôles nouveaux et spécialisés », dit-il.
Les candidats formés aux grands modèles de langage (LLM) reçoivent des rémunérations d’un million de dollars, selon le le journal Wall Streetcertaines entreprises débauchant des équipes d’ingénierie entières pour intégrer en masse des talents en IA.
Grâce à leurs interfaces conviviales, l’IA générative et les LLM suscitent un vif intérêt chez Avnet, qui exploite l’IA et l’apprentissage automatique depuis plus de cinq ans.
« Ce changement nous a ouvert des opportunités pour résoudre des problèmes commerciaux qui étaient auparavant hors de portée », déclare Chan. « Par exemple, dans le domaine de l’ingénierie, quelques ingénieurs pourraient mettre des jours à élaborer une nouvelle conception, tandis que l’IA générative est capable de créer cinq alternatives ou plus en quelques minutes. »
Pourtant, la plupart des services informatiques n’effectuaient pas beaucoup d’apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel en interne auparavant. « Puis tout d’un coup, avec genAI, la plupart d’entre nous ont dû faire du travail d’IA », explique Nickolaisen de l’État de l’Utah.
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