À retenir
- Un diplôme peut offrir une structure et reste important pour certains parcours, mais les projets montrent si vous savez appliquer vos compétences à un vrai problème.
- Une certification peut démontrer une préparation de base lorsque vous n’avez aucune expérience connexe. En accumuler dix ne remplace pas le travail pratique.
- Les outils d’IA peuvent accélérer l’apprentissage et le freelancing, mais votre avantage durable demeure votre capacité à apprendre, à poser de meilleures questions et à résoudre des problèmes avec les outils disponibles.
Dans ce nouvel épisode du podcast What’s AI, j’ai eu le plaisir de recevoir Tina Huang, une figure reconnue de la science des données et de la technologie. Elle partage ses réflexions et ses expériences sur le freelancing, l’entrée dans le domaine en 2024 et les meilleures façons d’exploiter l’IA pour apprendre n’importe quoi et augmenter votre productivité.
La conversation commence par le rôle de l’intelligence artificielle dans l’éducation. Tina explique comment l’IA révolutionne les méthodes d’apprentissage et d’enseignement en rendant l’éducation plus accessible et personnalisée.
Tina aborde aussi les avantages et les défis du freelancing dans l’industrie technologique. Elle offre de précieux conseils pour naviguer sur ce marché et souligne l’importance d’apprendre et de s’adapter continuellement, surtout en tirant parti de ChatGPT ! Pour toute personne qui souhaite se tailler une place comme freelance en tech, ses conseils dans cet épisode constituent une mine d’or.
Une autre partie importante de notre discussion porte sur la productivité personnelle. Tina et moi aimons tous les deux les livres et les ressources de développement personnel, ainsi que l’utilisation maximale de ChatGPT et d’autres outils d’IA. À une époque où la technologie est à la fois un outil et une distraction, Tina présente des stratégies concrètes pour augmenter sa productivité et moins procrastiner.
Tout au long de l’épisode, Tina insiste sur le besoin de s’adapter et d’apprendre continuellement dans un monde technologique qui évolue sans cesse, et très rapidement. Ses observations ne sont pas théoriques. Elles reposent sur des expériences concrètes, ce qui les rend particulièrement utiles aux professionnels et aux passionnés de technologie.
Cet épisode est incontournable pour toute personne qui s’intéresse aux liens entre l’IA, l’éducation, le freelancing et la productivité personnelle. Découvrez la conversation complète sur YouTube, Spotify ou Apple Podcasts :
Transcription complète du podcast :
Tina Huang : [00:00:00] Absolument, vous devriez utiliser ces nouvelles technologies. Elles vous donnent un avantage, et tout ce qui vous procure un avantage est positif. Vous ne devriez pas vous dire que vous trichez en utilisant ChatGPT. Ce n’est pas le cas. Ce serait comme dire, il y a 20 ans : « Je ne peux pas chercher sur Google parce que c’est tricher. »
Qui ne cherche pas sur Google aujourd’hui ? Travailler pour une grande entreprise apporte de la stabilité, mais pas de sécurité. Vous avez l’impression d’être en sécurité parce que vous recevez le même salaire chaque mois, mais vous ignorez quand vous pourriez soudainement perdre votre emploi et voir le sol se dérober sous vos pieds.
La véritable question était la suivante : quelle est la question ultime ? Vous pouvez connaître la réponse ultime, mais vous devez poser la bonne question pour obtenir la bonne réponse. Je pense donc que le prompt engineering et la compréhension de ces abstractions distingueront réellement les gens. Une fois que vous savez quelle question poser,
les outils d’IA vous donneront la bonne réponse. [00:01:00]
Louis-François Bouchard : Voici une entrevue avec Tina Huang. Tina possède une chaîne YouTube qui compte maintenant plus de 600 000 abonnés dans le domaine de l’IA. Elle y présente tous ses conseils pour mieux exploiter les outils d’IA afin d’augmenter sa productivité, mais aussi de trouver des contrats en freelance. À ce sujet, elle a créé une plateforme appelée Lonely Octopus, où elle enseigne l’intelligence artificielle au moyen de vrais projets d’entreprises et d’un apprentissage par la pratique.
Dans cette discussion, nous plongeons dans l’éducation, mais aussi dans l’intelligence artificielle et dans les meilleures façons d’utiliser ChatGPT et d’autres outils pour entrer dans le domaine et augmenter sa productivité. Nous parlons également de YouTube, de freelancing, de la création d’une audience et de bien plus encore. Si vous aimez cet épisode, n’oubliez pas de laisser un J’aime ou une évaluation de cinq étoiles, selon la plateforme où vous écoutez.
Ça aide énormément mon travail. Je suis Louis-François Bouchard du podcast What’s AI, et entrons tout de suite dans le vif du sujet. [00:02:00] Comment avez-vous commencé à travailler en IA et à créer des vidéos sur YouTube ? Qu’est-ce qui est venu en premier, et pourquoi avez-vous lancé les deux ?
Tina Huang : Pour YouTube, j’ai une formation en informatique et j’ai travaillé quelque temps comme ingénieure.
J’ai aussi travaillé comme data scientist. Comme nous le savons tous les deux, plusieurs rôles techniques sont assez interchangeables. Les gens passent souvent de la science des données à l’ingénierie IA ou au génie logiciel, et plusieurs compétences se transfèrent aussi d’un rôle à l’autre.
YouTube est donc arrivé en premier. Au début, je parlais beaucoup de données parce que je travaillais comme data scientist, même si j’abordais aussi l’informatique et le génie logiciel. Avec l’arrivée de l’IA, j’ai commencé à expliquer comment l’utiliser. En toute honnêteté, cette pratique ressemble beaucoup au génie logiciel parce que, dans ce cas, nous n’essayons généralement pas de développer nos propres modèles [00:03:00]. Nous utilisons plutôt les modèles existants et faisons peut-être un peu de fine-tuning. L’IA offre tellement de possibilités en ce moment que j’ai commencé à intégrer ces sujets à ma chaîne YouTube et à mes autres réseaux sociaux.
Louis-François Bouchard : Quel est votre objectif ultime ? Souhaitez-vous devenir une experte
dans votre domaine, ou plutôt vous concentrer sur YouTube, trouver du contenu à partager et vous rendre utile sur la plateforme ? Quel est votre objectif principal ou votre mission ?
Tina Huang : Au tout début, je ne pensais pas faire de YouTube. Si vous me l’aviez demandé quelques années plus tôt, je n’aurais jamais répondu que mon objectif
en faisant une maîtrise et en travaillant pour ces entreprises était de devenir YouTubeuse. Ce n’était absolument pas le cas. Je voulais devenir bonne dans mon domaine. Puis, lorsque j’ai commencé à créer des vidéos, j’ai pu appliquer toutes ces connaissances et en parler. Je dirais qu’aujourd’hui, mon rôle principal [00:04:00] consiste à apprendre certains sujets, à appliquer mes compétences, puis à présenter le résultat d’une façon plus accessible aux autres.
Louis-François Bouchard : J’ai vu que vos vidéos couvrent plusieurs sujets. Beaucoup portent sur le développement personnel et d’autres sur la façon d’apprendre, ce qui rejoint évidemment le premier thème. Plusieurs parlent aussi de science des données. Selon ce que nous voyons sur YouTube, les plus grands YouTubeurs et les personnes qui enseignent comment lancer une nouvelle entreprise recommandent toujours de se concentrer sur une niche.
Visez-vous une niche précise, comme le développement personnel, ou partagez-vous simplement ce que vous aimez ? Comme je l’ai dit, vos vidéos vont de l’IA et de l’utilisation de ChatGPT à d’autres sujets [00:05:00] qui ne semblent pas nécessairement liés. Créez-vous simplement les vidéos qui vous plaisent, ou ciblez-vous une audience précise pour joindre plus de gens ?
Tina Huang : Je pense que le conseil de commencer dans une niche est vraiment, vraiment important. J’ai moi-même commencé en me concentrant énormément sur la science des données. Avec le temps, j’ai toutefois abordé d’autres sujets qui m’intéressaient et qui étaient aussi liés. En réalité, un thème général les relie tous.
Ce thème n’est peut-être pas évident lorsqu’on regarde seulement les vidéos. Mon fil conducteur consiste à apprendre de nouvelles choses, à le faire rapidement, puis à appliquer ces compétences pour améliorer sa vie. Dans mon cas précis, ce que j’essaie d’apprendre et d’améliorer se trouve habituellement du côté technique plutôt que dans d’autres domaines.
[00:06:00] Mes projets axés sur la productivité s’inscrivent aussi dans cette volonté d’aider les gens à trouver une carrière, puis un rôle qu’ils aiment réellement, afin de bâtir la vie qu’ils souhaitent. Voilà le rôle que je me donne. Il est assurément moins précis que de simplement dire : « Je crée du contenu sur la science des données. »
Il ne s’agit pas de simples tutoriels. Je préfère voir mon travail comme une façon d’aider les gens, de manière globale, à améliorer leur vie pour bâtir la carrière qu’ils souhaitent, avec une orientation technique.
Louis-François Bouchard : C’est vraiment intéressant. Vous avez aussi créé Lonely Octopus, et j’aimerais approfondir un peu l’aspect éducatif.
Commençons par l’éducation formelle. J’ai personnellement quelques opinions à ce sujet [00:07:00]. J’ai récemment quitté un doctorat pour créer de la formation en ligne, ce qui illustre probablement mon point de vue. Mais j’aimerais connaître votre opinion sur les études supérieures et l’éducation formelle actuelles, donc sur le parcours universitaire.
Une maîtrise est-elle encore pertinente ? Devrait-on faire un doctorat ? Que pensez-vous de l’éducation, surtout dans les domaines de l’IA et de la science des données ?
Tina Huang : Pour ce qui est des études supérieures, je dirais que la réponse dépend beaucoup de la personne. Si vous êtes autonome et préférez apprendre par vous-même, cette possibilité est beaucoup plus accessible aujourd’hui.
Il existe tellement de façons d’apprendre, surtout grâce aux méthodes personnalisées qui utilisent l’IA, dont ChatGPT. Elles vous offrent de nombreuses possibilités d’apprendre seul. Cela dit, je ne rejetterais pas un programme menant à un diplôme. Par exemple, si j’avais 17 ans [00:08:00] et voulais devenir ingénieure, data scientist ou ingénieure IA,
je n’aurais pas la discipline nécessaire. Le problème ne viendrait pas d’un manque d’information, mais de mon incapacité à apprendre tout cela seule et à me rendre jusqu’à l’obtention d’un emploi. Je choisirais donc encore un diplôme. Si vous envisagez une maîtrise ou un doctorat, vous devez toutefois vous demander si votre seul objectif consiste à apprendre davantage.
Louis-François Bouchard : Selon vous, le diplôme servirait donc surtout à fournir un accompagnement et des tâches précises à réaliser dans un certain ordre afin d’apprendre et de continuer à le faire. Mais pensez-vous que le papier remis à la fin [00:09:00] conservera aussi sa valeur dans un avenir rapproché ? Est-ce que l’apprentissage en ligne ou autodidacte est, ou deviendra, aussi valable qu’un parcours formel sanctionné par un diplôme ?
Tina Huang : Un diplôme n’est assurément plus aussi utile qu’avant. Autrefois, vous annonciez une maîtrise ou un doctorat et les gens étaient impressionnés. Aujourd’hui, beaucoup plus de personnes peuvent en obtenir un. Dans l’industrie du génie logiciel, par exemple, de nombreuses personnes travaillent pour
d’excellentes entreprises sans posséder le moindre diplôme. Sa valeur a donc certainement diminué. Posséder un diplôme ne garantit plus non plus que vous obtiendrez un emploi. Autrefois, un diplôme vous plaçait automatiquement dans une excellente position pour trouver du travail.
Je ne pense vraiment plus que ce soit le cas. En plus [00:10:00], beaucoup de gens poursuivent maintenant une carrière en freelance. C’est populaire aujourd’hui. Ils se demandent pourquoi ils devraient occuper un emploi et aller au bureau alors qu’ils pourraient travailler à distance de n’importe où dans le monde, accepter différents contrats en freelance et voyager en même temps.
Dans ce contexte, votre diplôme ne compte certainement pas. Personne n’embauchera un freelance parce qu’il possède un diplôme impressionnant. La décision reposera beaucoup plus sur son niveau de compétence, ses autres réalisations et sa capacité à faire sa propre promotion.
Louis-François Bouchard : Si une personne souhaite entrer dans un domaine comme la science des données ou simplement l’intelligence artificielle en général,
comment lui recommanderiez-vous de commencer seule en ligne, puis d’obtenir un premier contrat en freelance ? Quelles compétences devrait-elle chercher à acquérir ? Vous avez mentionné ChatGPT. Devrait-elle simplement lui poser ses questions et n’utiliser que cet outil [00:11:00], ou aller sur des plateformes comme Lonely Octopus ? J’ai aussi vu que vous aimiez les cours de DeepLearning.AI. Comment lui conseilleriez-vous de commencer ?
Nous voyons maintenant beaucoup de personnes sans aucune connaissance en programmation qui souhaitent entrer en IA à cause des modèles de langage et de leur puissance pour l’analytique et d’autres tâches. Que suggéreriez-vous à une personne qui part de zéro ?
Tina Huang : Ma réponse sera vraiment simple et peu sophistiquée.
Choisissez simplement quelque chose, n’importe quoi. Suivez un programme de certification sur Coursera si vous arrivez à le suivre jusqu’au bout. Si votre capacité d’attention est courte, suivez un cours plus bref. Les gens accordent trop d’importance au choix du cours ou du programme. Si un cours vous intéresse, que vous aimez la personne qui l’enseigne [00:12:00], qu’il reçoit de bonnes évaluations et que l’approche vous convient,
choisissez-le. Plusieurs cours d’introduction abordent essentiellement les mêmes sujets, mais les présentent différemment. Une approche fonctionne pour certaines personnes, tandis qu’une autre convient mieux à d’autres. En général, je recommande de choisir un cours donné par une personne que vous aimez.
Le cours devrait recevoir de bonnes évaluations d’une personne en qui vous avez confiance. Une formation très pratique constitue le meilleur choix, parce que le simple fait de mettre les notions en pratique vous donnera déjà des projets à ajouter à votre portfolio.
C’est d’ailleurs la raison pour laquelle j’ai créé Lonely Octopus. Je ne prétendrai jamais pouvoir construire un meilleur cours que les experts du domaine. J’agrège donc plusieurs de leurs cours et les organise pour que vous les suiviez dans un but précis.
Ce but consiste à décrocher un contrat en freelance. Je vous jumelle réellement [00:13:00] à une entreprise, parce que vous pouvez suivre une multitude de cours sans que cela change quoi que ce soit si vous n’utilisez pas vos nouvelles connaissances. Tout ce que vous apprenez sera appliqué dans cette entreprise. À la fin du programme, vous pourrez ajouter un véritable contrat en freelance à votre CV, ce qui, selon moi, en dit plus que même 500 cours.
Voilà comment je vois les choses. Si cette approche vous convient, allez voir Lonely Octopus. Je sélectionne les meilleurs cours et j’en crée aussi quelques-uns, mais l’élément central reste le véritable contrat en freelance obtenu auprès d’une vraie entreprise.
Si vous préférez un programme de certification, comme celui de Google, et qu’il comprend un projet final, c’est aussi un excellent choix. En général, si vous ignorez quel prochain cours suivre, c’est probablement le signe que vous devriez plutôt réaliser un projet.
Louis-François Bouchard : Mais commencer peut aussi être très intimidant lorsqu’on ne connaît même pas les environnements Python [00:14:00] ni le logiciel à ouvrir. Comme vous l’avez dit, un cours très élémentaire, pas nécessairement sur l’IA, mais plutôt sur Python ou les bases de la programmation, peut donc être extrêmement utile. Ensuite, je commencerais moi aussi directement avec des projets.
De mon côté, j’ai appris à coder pendant un été au cégep. Je ne me souviens plus exactement quand, mais j’ai appris en programmant un jeu mobile très simple. Je voulais essayer de gagner un peu d’argent, créer quelque chose et concrétiser une idée. Ce projet m’a beaucoup appris sur Java et d’autres aspects de la programmation.
C’est assurément une meilleure façon d’apprendre, et elle est aussi très motivante. Vous travaillez et apprenez beaucoup plus. J’avais toutefois une autre question sur l’apprentissage en ligne. Nous voyons énormément de certifications, offertes par Google, Intel et d’autres entreprises. Selon vous [00:15:00], sont-elles pertinentes pour les entreprises ou les personnes qui essaient de recruter ?
Les étudiants devraient-ils chercher des certifications, ou plutôt des projets intéressants qu’ils peuvent montrer et construire eux-mêmes ? Ces certifications ont-elles une réelle valeur ?
Tina Huang : Oui. En fait, je connais la réponse parce que j’en ai déjà parlé à un recruteur technique.
Elle m’a expliqué que, si vous ne possédez absolument aucune expérience, par exemple si vous venez de terminer le secondaire avec seulement un diplôme d’études secondaires et souhaitez obtenir un emploi dans une entreprise technologique comme ingénieur IA ou data scientist,
il vaut la peine d’obtenir au moins une certification. Elle montre que vous avez suivi une formation relativement standard et fait un véritable effort. Mais, après [00:16:00] cette première certification, en posséder 10 n’ajoute aucune valeur à votre CV.
Si vous avez déjà un diplôme, même s’il ne porte pas sur l’informatique, le génie ou la science des données, une certification supplémentaire n’en vaut probablement pas la peine. Je dirais que tout diplôme un peu connexe suffit, qu’il s’agisse de statistiques ou d’une discipline scientifique qui comprend généralement des cours de statistiques.
Si vous énumérez les cours de génie, de statistiques, d’informatique ou de programmation que vous avez suivis, vous n’avez pas besoin de certification. Avec un diplôme en beaux-arts qui ne comprend aucun de ces cours, il pourrait toutefois être utile d’en obtenir une.
Après cela, les certifications ne servent plus. Il faut simplement travailler. Les recruteurs examinent les projets déjà réalisés, votre niveau de compétence et votre capacité à réussir l’entrevue. Ils vérifient aussi si vous avez utilisé certaines technologies. Souvent [00:17:00], les entreprises ne s’intéressent pas nécessairement au nombre de choses que vous connaissez, mais à votre capacité d’en apprendre de nouvelles.
Pourquoi auraient-elles besoin de savoir tout ce que vous connaissez, alors que tout le monde peut maintenant demander de l’information à ChatGPT ? Elles veulent plutôt savoir si vous pouvez apprendre de nouvelles choses, rester à jour et résoudre des problèmes à l’aide des outils disponibles. Voilà ce qu’elles recherchent.
Louis-François Bouchard : Je suppose que l’important, aujourd’hui, consiste surtout à utiliser ChatGPT et à mieux exploiter ces outils génératifs qui vous rendent beaucoup plus efficace et vous permettent d’apprendre beaucoup plus. C’est un peu comme les mathématiques. Vous n’avez pas besoin de vous souvenir de la façon de calculer une dérivée précise.
Vous pouvez chercher la méthode sur Google ou utiliser une calculatrice. Aujourd’hui, c’est la même chose. Vous n’avez pas besoin de vous rappeler comment implémenter un tri à bulles, par exemple. Vous pouvez simplement demander à ChatGPT d’écrire le code immédiatement. Je suis [00:18:00] vraiment curieux de voir où cela nous mènera. Les recruteurs chercheront essentiellement des personnes intéressantes qui
veulent apprendre et en faire davantage. Mais j’ai l’impression que les compétences elles-mêmes deviendront de moins en moins essentielles ou examinées. Je ne sais pas si vous êtes d’accord, ou si vous pensez que maîtriser Python restera extrêmement pertinent, au-delà de la maîtrise
des modèles de langage qui servent d’aides à la programmation.
Tina Huang : Oui, je suis vraiment d’accord avec vous sur ce point. La capacité d’implémenter un tri à bulles devient de moins en moins pertinente. Elle ne compte déjà presque plus. L’implémentation en général perd aussi beaucoup de son importance.
On dit que les codeurs de demain agiront davantage comme des gestionnaires ou des éditeurs [00:19:00] que comme des personnes qui écrivent réellement du code. Il faudra mettre encore plus l’accent sur la résolution de problèmes, la vision d’ensemble et la capacité de savoir quand utiliser un tri à bulles ou s’en abstenir. Les abstractions de haut niveau
deviendront, selon moi, les plus cruciales. Pour ce qui est des technologies dont vous parliez, vous devriez absolument les utiliser. Elles vous donnent un avantage, ce qui est positif. Vous ne devriez pas vous dire que vous trichez en utilisant ChatGPT.
Ce n’est pas le cas. Ce serait comme dire, il y a 20 ans : « Je ne peux pas chercher sur Google parce que c’est tricher. » Qui ne cherche pas sur Google aujourd’hui ? Vous êtes simplement parmi les premiers à adopter l’outil. Vous possédez donc un avantage et devriez en profiter pour créer et accomplir ce que vous voulez.
À l’avenir, je pense qu’il sera beaucoup plus facile de maîtriser Python. Auparavant, lorsque vous rencontriez [00:20:00] un problème sans en connaître la cause, vous pouviez chercher sur Stack Overflow pendant deux heures avant de trouver quelque chose qui vous aidait.
Sans mentor pour vous dire comment améliorer votre code, il était aussi très difficile de savoir quoi changer. En général, vous ignorez ce que vous ignorez. ChatGPT et d’autres logiciels facilitent énormément la maîtrise de ces langages. Je pense donc qu’il reste important de les apprendre aujourd’hui, surtout si vous essayez de relier différentes API.
C’est encore important, mais beaucoup plus facile qu’avant. À l’avenir, votre capacité à produire du code deviendra de moins en moins pertinente. Ce qui comptera davantage, c’est votre compréhension du fonctionnement du langage et de ses fondements.
Les principes de l’informatique et du génie logiciel qui encadrent l’écriture du code gagneront en importance.
Louis-François Bouchard : Je suis tout à fait d’accord. Cette idée nous ramène aussi un peu à l’école [00:21:00]. Elle peut rester utile parce qu’elle vous enseigne toutes les bases et vous aide à comprendre l’ensemble du système. Vous pouvez ensuite savoir quoi faire ou, à tout le moins, quelle question poser à ChatGPT.
Tina Huang : Exactement. Le prompt engineering est absolument crucial. Vous connaissez le film Le Guide du voyageur galactique ? J’aimerais reprendre une analogie de ce film. Sans vous révéler l’intrigue, quelqu’un y cherche la réponse à la grande question sur la vie, l’univers et le reste.
On lui donne la réponse : 42. La véritable difficulté devient alors de trouver la question ultime. Vous pouvez donc connaître la réponse ultime, mais vous devez poser la bonne question pour obtenir la bonne réponse. Je pense que le prompt engineering et la compréhension de ces abstractions [00:22:00] distingueront réellement les gens. Une fois que vous savez quelle question poser, les outils d’IA vous donneront la bonne réponse.
Louis-François Bouchard : Je suis tout à fait d’accord.
Petite interruption pour vous rappeler de laisser un J’aime ou une évaluation de 5 étoiles, selon la plateforme où vous écoutez cet épisode. Ça aide énormément la chaîne. Et puisque nous parlons d’apprentissage, transmettez ces connaissances à vos amis en leur envoyant cet épisode.
Merci de nous écouter. Je vous laisse profiter de la suite. Je sais que vous aimez beaucoup utiliser ChatGPT pour apprendre et augmenter votre productivité. Vous avez aussi créé plusieurs vidéos sur la productivité et le développement personnel. Que recommanderiez-vous aux personnes qui occupent actuellement un emploi à temps plein, par exemple pour payer leurs factures, mais qui ne l’aiment pas et ne travaillent pas en programmation ?
Avez-vous des conseils pour changer [00:23:00] de domaine sans perdre la tête ?
Tina Huang : Je pense pouvoir répondre à cette question. Chez Lonely Octopus, plus de 90 % de nos étudiants travaillent à temps plein. Ils essaient donc de changer de carrière ou de se lancer en freelance sans quitter leur emploi.
Nous avons conçu le programme en tenant compte du fait que vous devez accomplir votre travail à temps plein. Vous ne pouvez pas simplement le négliger, et je ne veux pas que vous fassiez du mauvais travail. Vous créez donc un plan et un horaire d’étude adaptés à votre réalité. Je répète toujours que le but n’est pas d’en faire le plus possible.
Le but est de rester constant. Si vous prévoyez étudier 3 heures par semaine et réussissez à le faire, c’est suffisant. Vous n’avez pas besoin d’en faire plus. Vous pouvez même prendre des pauses, à condition de vous concentrer sur les bonnes choses et d’appliquer correctement ce que vous apprenez.
C’est tout ce que vous devez faire. Je [00:24:00] pense que les gens s’imaginent devoir étudier 20 heures par semaine. Ils finissent par s’épuiser et se demandent pourquoi ils n’arrivent pas à étudier 20 heures. Peut-être parce qu’ils occupent un emploi à temps plein, ont un enfant et une famille.
Vous devez simplement adopter des attentes beaucoup plus réalistes. Un autre élément important dans mon cas, c’est que je n’ai aucune discipline personnelle. Si vous me demandez seulement d’apprendre quelque chose, j’abandonnerai probablement après une semaine. Je dois donc toujours intégrer une forme de responsabilisation.
Je peux annoncer publiquement ce que je vais faire et demander à mes amis de me tenir responsable. Chez Lonely Octopus, nous formons des groupes dont les membres se responsabilisent mutuellement et essaient d’obtenir un contrat. Je peux aussi chercher un emploi ou un contrat lié à ce que j’apprends, parce que je ne peux pas simplement abandonner au hasard.
Par exemple, si vous participez à Lonely Octopus et réalisez un projet en freelance pour une entreprise, vous êtes en quelque sorte obligé d’apprendre et d’implémenter ces éléments parce que vous avez promis de le faire. Vous devrez [00:25:00] présenter votre travail environ deux semaines plus tard. Vous vous dites alors : « Merde, je ferais mieux de tout apprendre pour y arriver. » Désolée pour le mot.
C’est beaucoup plus motivant que d’essayer d’apprendre seul. Autrement, vous pouvez toujours remettre le travail au lendemain, puis le lendemain n’arrive jamais.
Louis-François Bouchard : C’est justement ainsi que j’ai commencé en IA. J’ai suivi mon premier cours vers la fin de mon diplôme en génie et je suis immédiatement tombé en amour avec le domaine.
Je ne sais pas exactement pourquoi, mais j’ai décidé de créer des vidéos YouTube sur l’intelligence artificielle pour en apprendre davantage et expliquer ce que je découvrais. C’est amusant, parce que votre recommandation revient essentiellement à avoir une échéance et une raison de travailler. Ce n’est pas tout à fait une obligation, mais vous devez accomplir quelque chose. De mon côté,
j’avais la même impression sans réelle obligation. Je voulais simplement publier une vidéo chaque [00:26:00] semaine. Je devais donc apprendre et créer la vidéo, même sans échéance stricte ni engagement formel. Avez-vous utilisé YouTube de la même façon, comme un moyen de vous forcer à accomplir des choses que vous n’auriez pas faites autrement ?
Tina Huang : Absolument. Prenons mes livestreams. J’en fais chaque semaine, par exemple pour évaluer des cours d’IA. Comment pourrais-je évaluer un cours sans l’avoir suivi ? Cette diffusion m’oblige donc à apprendre beaucoup plus et à tester différents contenus. Je peux aussi annoncer un livestream où je construis un outil d’IA.
Je dois alors construire cet outil pour pouvoir diffuser la vidéo en direct. Ces engagements me responsabilisent énormément. Je ne peux pas simplement annoncer que je ne sais finalement pas comment faire, partir et abandonner, puisque [00:27:00] j’ai promis de le faire.
Des milliers de personnes regarderont la vidéo. Pour ne pas me ridiculiser, je dois m’assurer qu’elle est vraiment bonne. Je recommande donc assurément les livestreams si vous voulez vous responsabiliser au maximum, parce qu’en direct, vous ne pouvez vraiment pas vous planter.
Louis-François Bouchard : C’est certain. Que conseilleriez-vous à une personne qui souhaite se motiver en se donnant des échéances ? Lonely Octopus permet de réaliser un projet en freelance pour une véritable entreprise, ce qui est formidable. Mais si une personne ne réussit pas à trouver cette possibilité, comment peut-elle se donner un engagement, et quel type d’engagement recommanderiez-vous ?
Tina Huang : Commencez par déterminer ce qui compte pour vous. De mon côté, je tiens beaucoup à ne pas décevoir les autres, parce que je cherche à leur plaire. C’est important pour moi. Peut-être que ce n’est pas du tout votre cas, et cette approche ne fonctionnera alors pas pour vous.
Je réfléchis donc [00:28:00] à ce qui rendrait l’abandon très difficile. Si j’annonce mon intention à beaucoup de gens, je dois la concrétiser, parce que j’aurais trop honte de ne pas le faire. L’idée du contrat repose sur un principe très semblable.
La responsabilisation fonctionne parce que l’idée de devoir expliquer à mon patron que je n’ai pas accompli mon travail me fait tellement peur que je le fais. Cette approche ne fonctionnera pas si ça ne vous dérange pas. Vous devez donc réfléchir à ce qui compte réellement pour vous et l’intégrer au processus. Qu’est-ce qui motive les gens ?
Je ne vous recommande pas de quitter votre emploi, je tiens à le préciser. Mais l’argent constitue un puissant facteur de motivation. Vous l’avez peut-être constaté [00:29:00] pendant votre doctorat. Lorsqu’on possède peu d’argent comme étudiant, on est assez motivé à gagner un revenu supplémentaire.
Vous vous dites alors qu’il vaut mieux apprendre tout ce qui est nécessaire. L’argent peut donc motiver certaines personnes. Ce n’est pas le meilleur facteur dans mon cas, mais la possibilité de gagner une certaine somme en accomplissant un travail peut en pousser d’autres à agir. En général, la responsabilisation sociale fonctionne pour presque tout le monde, parce que les humains sont faits pour vouloir être appréciés.
C’est donc un excellent levier. Je veux aussi ajouter une précision sur Lonely Octopus. Nous vous confions un véritable projet en freelance provenant de différentes entreprises, et je pense que c’est extrêmement utile. Je reconnais qu’il est plus difficile de reproduire cette expérience seul, mais vous pouvez essayer. Allez simplement voir un voisin [00:30:00] et proposez-lui de construire quelque chose gratuitement. Une fois votre promesse faite, vous devrez réellement le faire. Comme les gens aiment généralement ce qui est gratuit, il refusera probablement difficilement.
Louis-François Bouchard : Oui, ce serait une excellente source de motivation. Je veux toutefois mentionner mon expérience, puisque d’autres personnes se trouvent probablement dans la même situation. L’aspect social ne fonctionne pas vraiment pour moi. J’ai commencé ma chaîne YouTube de façon complètement anonyme, sans en parler à mes amis ni à ma famille.
J’étais simplement gêné. Je ne voulais dire à personne ce que je faisais au cas où le projet échouerait complètement. J’ai donc travaillé très fort dans l’anonymat. Au début, j’utilisais une voix de synthèse et ne montrais absolument rien de moi. J’ai ensuite commencé à enregistrer avec ma propre voix, puis à montrer mon visage.
Mais, tout [00:31:00] récemment, j’ai dit à quelques proches que je voulais réaliser un projet plus ambitieux que d’habitude. J’ai l’impression que cette annonce ajoute de la pression et me rend le travail plus difficile. Je ne sais pas pourquoi.
C’est peut-être une bonne pression supplémentaire, mais, dans mon cas, elle est peut-être trop forte. Je préfère ne parler de rien à personne, travailler, être fier de moi, puis partager le résultat une fois terminé. L’aspect social ne fonctionne donc pas pour moi. Je ne sais vraiment pas pourquoi.
Tina Huang : Il faut faire une petite distinction. Dire aux autres que vous allez accomplir quelque chose réduit en fait vos chances de le faire, parce que la simple annonce donne à votre cerveau l’impression que le travail est déjà terminé et lui procure une dose de dopamine. Vous êtes donc moins susceptible d’agir. La responsabilisation sociale [00:32:00] consiste plutôt à vous placer dans une situation où vous ne pouvez pas ne pas agir.
Le coût de l’inaction doit être trop douloureux. Si j’annonce, par exemple, un livestream devant des milliers de personnes, je vais probablement le faire, parce que l’idée de décevoir tout ce monde me rendrait très nerveuse.
Si vous dites simplement à un ami que vous accomplirez quelque chose, cet engagement n’entraîne pas le même coût. Il ne vous demandera probablement pas pourquoi vous ne l’avez pas fait. Voilà la différence avec la responsabilisation sociale. Un emploi en est aussi un exemple. Imaginez que vous décidiez un jour de ne pas vous présenter.
Ou que vous ne fassiez simplement rien avant une rencontre avec votre directeur de recherche. Cette situation vous inquiéterait sûrement beaucoup. Vous vous diriez : « Mon Dieu, je dois accomplir ce travail. Que vais-je lui répondre si je n’ai rien fait pendant deux semaines ? » [00:33:00] La différence demeure subtile et dépend de la façon dont vous créez cet engagement.
J’avais justement une question pour vous, si vous me le permettez. Bien sûr. Puisque vous avez commencé un doctorat sur ces sujets, où voyez-vous les plus grandes possibilités d’utilisation de l’intelligence artificielle ? Et que faites-vous pour en profiter ?
Louis-François Bouchard : Je vois. C’est tellement difficile de répondre. Je pense que l’IA transformera toutes les industries, ce qui rend le choix presque impossible. De mon côté, je crois que l’éducation pourrait connaître le plus grand changement, surtout les études supérieures, mais aussi l’université, le cégep et le secondaire.
Ici au Québec, par exemple, nous manquons d’enseignants, surtout de bons enseignants, même pour les plus jeunes. Nous avons donc d’immenses classes remplies d’élèves qui n’arrivent pas à apprendre [00:34:00] correctement parce qu’un seul enseignant peut s’occuper de 70 jeunes enfants. Imaginez que chacun possède un tuteur personnalisé, peut-être même sous forme d’hologramme. Un nombre infini d’enseignants pourrait tout changer.
C’est vraiment intéressant, et c’est aussi l’objectif sur lequel nous nous concentrons maintenant avec Towards AI. Nous essayons de construire des cours et de nouvelles façons d’apprendre qui diffèrent de la méthode traditionnelle. J’imagine que d’autres industries seront encore plus bouleversées, mais, de mon côté, je trouve l’IA très prometteuse pour l’éducation, et de façon positive.
Certains emplois disparaîtront bien sûr en cours de route, mais, au bout du compte, je pense que l’IA aidera davantage les enseignants qu’elle ne leur nuira [00:35:00]. Il existe évidemment deux côtés. Les étudiants peuvent utiliser des outils comme ChatGPT pour tricher ou éviter d’apprendre. À l’inverse, les enseignants et les écoles peuvent exploiter ces modèles de langage et d’autres outils pour mieux enseigner aux enfants.
Je pense donc que le résultat final sera assez positif pour le domaine de l’éducation. Voilà ma réponse. Quelle serait la vôtre ?
Tina Huang : Je pense que les possibilités sont tout simplement immenses. Andrew Ng a donné une excellente conférence dans laquelle il expliquait les différentes couches de l’IA.
Il décrit d’abord une couche de base où l’on développe les puces, donc le hardware. D’autres personnes créent ensuite les technologies fondamentales, comme différents types de grands modèles de langage et de modèles d’IA générative. Une autre couche regroupe les plateformes destinées aux utilisateurs.
OpenAI développe par exemple [00:36:00] le GPT Store sur la plateforme ChatGPT. D’autres entreprises étiquettent des données. Au-dessus de ces couches se trouve, si je me souviens bien, celle des applications.
C’est là que l’intelligence artificielle peut s’appliquer aux différentes industries. Je pense que cette couche offre énormément de possibilités. Jusqu’à récemment, la majeure partie de l’argent et de l’attention se concentrait sur le marketing et la publicité, parce que ces domaines procuraient un meilleur retour sur investissement. Développer de petites applications pour la santé, par exemple, en valait moins la peine parce que leur ROI n’était pas assez intéressant.
Aujourd’hui, l’IA générative et les différents modèles disponibles réduisent considérablement le coût nécessaire pour améliorer ces industries [00:37:00]. Leur retour sur investissement devient donc suffisant. Je pense que la santé représentera un domaine vraiment, vraiment important.
Ce secteur a toujours possédé énormément de données, mais leur qualité n’est généralement pas très bonne. Elle est même assez mauvaise. Il reste donc beaucoup à faire. Je suis aussi d’accord à 100 % pour l’éducation. Je pense également que nous pourrons accomplir des progrès importants dans des domaines comme les changements climatiques.
La productivité personnelle constitue aussi une évidence. Qu’il s’agisse de productivité personnelle ou d’entreprise, de mieux vivre et d’autres objectifs semblables, j’y vois une possibilité immense.
Louis-François Bouchard : Y a-t-il une industrie à laquelle vous souhaitez personnellement contribuer davantage ?
Tina Huang : Voici du moins comment j’aime imaginer mon rôle. Je vous ai expliqué plus tôt ma vision de ma chaîne : j’essaie d’aider les gens à profiter des nouvelles [00:38:00] technologies, à bâtir une meilleure carrière et à améliorer leur vie en apprenant de nouvelles choses.
Je ne cherche pas à me présenter comme une experte qui développe les technologies fondamentales. Je ne l’ai jamais prétendu. Mais j’en connais aussi davantage que la plupart des personnes qui parlent simplement des nouveautés en IA. J’aime donc me voir comme une personne qui peut démocratiser l’information disponible en présentant les outils accessibles.
Je peux montrer les projets vraiment intéressants d’autres personnes et donner des idées de sujets à apprendre pour y contribuer ou entrer dans un nouveau domaine. Je pourrais, par exemple, vous parler des nombreuses découvertes de médicaments à petites molécules rendues possibles par une utilisation précise de l’IA.
Si ce domaine vous intéresse et que vous voyez cette vidéo ou ce contenu [00:39:00], j’espère que vous aurez envie d’en apprendre davantage et peut-être même d’y travailler.
Louis-François Bouchard : Puisque nous parlons de votre chaîne YouTube, quelle est la meilleure chose que cette aventure vous a apportée ?
Tina Huang : La meilleure chose ? Elle m’a forcée à apprendre des sujets que je n’aurais jamais étudiés autrement.
Louis-François Bouchard : C’est une très bonne réponse. Avez-vous des anecdotes ? Votre chaîne vous a-t-elle permis, par exemple, d’obtenir des contrats en freelance ou d’autres possibilités qui auraient été hors de votre portée autrement ?
Tina Huang : Absolument. Sans cette chaîne YouTube, je n’aurais pas accès à autant de possibilités aujourd’hui. Je n’ai plus besoin de chercher des projets en freelance, ce sont les projets qui me trouvent. J’ai passé énormément de temps à bâtir cette plateforme.
C’est aussi pourquoi je répète aux personnes avec qui je travaille chez Lonely Octopus qu’elles doivent commencer à construire une audience [00:40:00]. Vous n’aurez alors plus à courir après les clients. Ils viendront directement vous voir et vous supplieront presque de réaliser leur projet, parce qu’ils sauront que vous en êtes capable. Ma chaîne me permet aussi de rencontrer tellement de personnes. Comment vous aurais-je connu sans YouTube ? Même notre ami commun Ken et moi ne nous connaissions pas avant de créer des vidéos. Toutes ces relations et les possibilités de parler à ces gens viennent de YouTube.
Sans avoir déjà une voix, qui voudrait écouter Tina parler ?
Louis-François Bouchard : Comment conseilleriez-vous aux gens de construire une audience ? J’imagine que c’est très difficile. Notre domaine, celui de la science des données et de l’IA, devient extrêmement saturé. Beaucoup de personnes se contentent de partager des nouvelles ou du contenu
lié à ChatGPT. Comment une personne qui commence dans le domaine devrait-elle bâtir une audience afin de trouver des contrats et des possibilités [00:41:00] ? Devrait-elle faire ce qu’elle veut, créer une chaîne YouTube ou lancer une newsletter ? Existe-t-il une approche plus simple ou mieux adaptée ?
Tina Huang : Je pense qu’il faut considérer deux perspectives. Si vous prenez les réseaux sociaux au sérieux, vous devez connaître votre objectif. Les utiliser pour obtenir des contrats et des projets en freelance exige une première méthode. L’autre convient à une personne comme moi qui veut construire une audience parce qu’elle souhaite faire du contenu son entreprise.
Si votre objectif est le freelancing, montrez votre travail. Publiez ce que vous construisez et les technologies que vous utilisez. LinkedIn constitue probablement la plateforme la plus simple pour le faire.
Partagez seulement de courts extraits : « J’ai utilisé cette technologie pour construire ce projet », accompagnés d’une capture d’écran. C’est tout. Une personne [00:42:00] qui cherche quelqu’un pour travailler avec cette technologie pourrait trouver votre publication à l’aide d’un hashtag et vous contacter parce que vous avez déjà réalisé un projet semblable. Vous pouvez aussi écrire des articles pour Towards Data Science, Towards AI et d’autres publications du genre.
Les articles sur Medium représentent probablement l’étape suivante la plus facile. Si vous aimez écrire du contenu, une publication sur Substack ou beehiiv constituerait aussi un bon point de départ, tout comme LinkedIn. Si je recommençais aujourd’hui en sachant que mon entreprise repose surtout sur le contenu, même si j’accepte aussi des contrats en freelance,
je commencerais par des YouTube Shorts. Je pourrais les republier sur TikTok, YouTube et Instagram Reels. Lorsque j’ai commencé, les Shorts n’existaient pas. Mais si je partais de zéro aujourd’hui, c’est assurément ce que je ferais. Ce domaine n’est pas si saturé. Le bon contenu éducatif et divertissant [00:43:00] n’est même pas saturé du tout.
Louis-François Bouchard : Mais le contenu court ne se convertit-il pas moins bien en une véritable audience ? Par exemple, une grande audience sur TikTok ou Instagram ne se convertit pas nécessairement aussi bien qu’une bonne audience sur YouTube. Je ne sais pas si vous l’avez constaté ni ce que vous en pensez.
Tina Huang : Non, je ne pense pas du tout que ce soit le cas. Commencer avec des Shorts ne vous oblige pas à en produire pour toujours. Les créateurs de Shorts qui connaissent beaucoup de succès finissent toujours par créer du contenu long. Les créateurs de contenu long qui réussissent commencent aussi à produire des Shorts.
C’est ce que j’essaie de faire. Je ne connais pas un succès immense sur YouTube avec mon contenu long, mais je cherche à l’améliorer et à me développer aussi dans les Shorts. Vous n’avez pas à choisir une seule chose pour toujours. Commencez simplement avec le format [00:44:00] qui vous donne le meilleur retour sur investissement.
Vous pourrez réfléchir à la conversion un peu plus tard. Commencez par devenir bon, puis pensez à la conversion.
Louis-François Bouchard : C’est logique. C’est aussi beaucoup plus accessible que d’essayer de créer une explication de 20 minutes sur un sujet. Vous pouvez simplement préparer une explication excellente et concise de 40 secondes. C’est en fait assez difficile, mais ça semble tout de même plus accessible au début.
J’essaie moi aussi de créer des Shorts, surtout des extraits du podcast. Les véritables Shorts dans lesquels j’essaie d’expliquer un sujet en moins d’une minute sont toutefois très compliqués. Il est très difficile de trouver une bonne accroche et une bonne trame narrative, puis d’être pertinent et utile en moins d’une minute.
Je trouve ça très difficile.
Tina Huang : Je suis d’accord. Je n’ai assurément pas encore compris la recette des Shorts. Cela dit, la technologie d’IA transforme fondamentalement la création de contenu [00:45:00]. Si vous n’utilisez pas l’IA pour produire du contenu, ce n’est pas une bonne idée. Vous devriez absolument vous en servir.
De mon côté, j’expérimente avec l’écriture de scripts et l’analyse des vidéos pour comprendre ce qui fonctionne ou non. Un autre élément déjà utilisé à 100 % aujourd’hui et qui gagnera encore en importance concerne les outils comme HeyGen pour créer des avatars.
Ils sont vraiment, vraiment bons. Dans une vidéo d’une minute, les gens ne remarqueront pas qu’il s’agit d’un avatar. Plusieurs vidéos que nous regardons sont donc déjà créées à l’aide d’avatars, et cette pratique augmentera assurément.
Louis-François Bouchard : Avant de terminer, je voulais revenir un peu au freelancing.
J’ai quelques questions rapides. Acceptez-vous encore des contrats malgré tout le contenu YouTube que vous voulez [00:46:00] publier et votre travail sur Lonely Octopus ? Travaillez-vous encore pour d’autres entreprises ?
Tina Huang : Oui. Lorsque j’ai quitté mon emploi et commencé YouTube, j’en acceptais assurément davantage parce que j’avais peur de ne pas gagner assez d’argent.
Aujourd’hui, je continue parce que j’aime cette partie de mon travail. Je suis le genre de personne qui s’ennuie en faisant continuellement la même chose. J’aime pouvoir alterner entre des tâches techniques et YouTube, qui reste un peu technique, mais repose davantage sur la discussion et la narration.
C’est très agréable de pouvoir changer. C’est aussi la beauté du freelancing : vous choisissez la quantité et le type de travail que vous voulez accomplir.
Louis-François Bouchard : C’est vraiment intéressant. Vous avez presque répondu à ma prochaine question, mais comment distingueriez-vous le freelancing d’un emploi dans une grande entreprise,
de l’entrepreneuriat ou de la création d’une startup [00:47:00] ? À quel profil chacune de ces options convient-elle ?
Tina Huang : Je dirais qu’un emploi dans une grande entreprise est stable, mais pas sécuritaire. Ken a formulé cette excellente analogie, alors je lui en donne le mérite. Vous recevez le même salaire chaque mois, mais, si l’entreprise vous congédie, tout s’arrête.
Vous n’êtes pas réellement en sécurité. Vous en avez l’impression parce que votre salaire demeure constant, mais vous ignorez quand vous pourriez soudainement perdre votre emploi et voir le sol se dérober sous vos pieds. Avec les nombreuses mises à pied dans le secteur technologique au cours de la dernière année,
ou même des deux dernières années, beaucoup de personnes ont vécu cette situation sans s’y attendre. Elles se sont soudainement retrouvées sans emploi et ont dû décider quoi faire. Je vais expliquer [00:48:00] à quel type de personne le freelancing convient selon moi, puisque j’ai maintenant essayé les trois options.
Le freelancing est moins constant et moins stable, mais en fait plus sécuritaire. Vous devez chercher des contrats, et votre revenu peut varier d’un mois à l’autre. En revanche, vos sources sont diversifiées. Si un projet échoue, vous pouvez encore en avoir quatre autres.
Ces projets peuvent compenser la perte du premier. Vous voyez aussi beaucoup plus facilement la direction du marché. Si vous travailliez comme freelance il y a un an et demi, vous auriez vu l’argent se raréfier et pris des précautions pour vous protéger. Dans une grande entreprise, vous auriez peut-être découvert le problème seulement au moment de perdre votre emploi.
L’entrepreneuriat représente selon moi un environnement plus intense. Si le freelancing consiste à construire une entreprise, l’entrepreneuriat ressemble davantage [00:49:00] à la création d’une startup. Beaucoup de personnes acceptent du capital de risque.
Vous investissez de l’argent pour créer un produit, puis essayez de le faire croître. Vous pensez aux revenus, mais surtout à la croissance. Les environnements sont donc très différents et conviennent à des personnes différentes.
Si vous aimez simplement aller au travail, accomplir vos tâches, rentrer à la maison et ne plus y penser, je vous conseillerais un emploi à temps plein. Essayez tout de même de diversifier vos revenus, peut-être en acceptant quelques contrats en freelance, en gardant des clients récurrents ou en investissant correctement. Si vous aimez travailler, prendre des initiatives et contrôler largement votre horaire,
le freelancing constitue une excellente option. Vous pouvez même former une petite équipe, sans devoir gérer énormément de personnes, et continuer d’accomplir vous-même une grande partie [00:50:00] du travail technique. Si vous adorez travailler en équipe, évoluer dans un environnement au rythme très rapide
et faire croître quelque chose extrêmement vite, donc si vous êtes une personne très intense, l’entrepreneuriat vous conviendra probablement. Il s’agit bien sûr d’une définition simplifiée.
Mais c’est ainsi que j’ai vécu la différence en passant d’un emploi à temps plein au freelancing, puis à une entreprise financée par du capital de risque.
Louis-François Bouchard : Mon avant-dernière question est la suivante : quelles compétences précises recommanderiez-vous d’apprendre pour travailler en freelance dans le domaine de l’IA ? Quel langage de programmation, logiciel ou autre outil devrait-on choisir ?
Tina Huang : Python, assurément. Les gens se méprennent souvent sur le rôle d’ingénieur IA [00:51:00]. Il s’agit essentiellement d’un ingénieur logiciel sous un nouveau nom qui utilise simplement des API d’IA et d’autres outils d’IA.
Connaître les nouveaux outils et les nouvelles stacks vous mènera loin, parce que peu de personnes prennent l’initiative de les apprendre. Vous utiliserez encore une stack traditionnelle avec React et d’autres technologies du genre.
Le travail demeure littéralement le même que le génie logiciel. Vous le reliez simplement à un autre type de backend et à différentes API. Cela dit, je dirais que les compétences techniques représentent environ 50 % de l’équation, peut-être même moins.
Comme freelance, votre rôle ne consiste pas seulement à connaître des choses. Vous devez faire savoir aux autres que vous les connaissez, sinon ils ne vous embaucheront pas. Ne prétendez évidemment pas posséder [00:52:00] des compétences que vous n’avez pas. Mais investir beaucoup dans votre propre marque vous distinguera le plus. Plusieurs des meilleurs freelances ne sont pas les meilleurs ingénieurs, loin de là. Avec le temps, ils n’accomplissent même plus eux-mêmes une grande partie du travail.
Ils occupent davantage un rôle de gestion et embauchent d’autres personnes avec qui ils collaborent pour réaliser différentes parties des mandats acceptés. Leur véritable force est de savoir se promouvoir comme une marque digne de confiance qui livrera le produit promis.
C’est donc là que vous devriez, selon moi, consacrer encore plus de temps.
Louis-François Bouchard : J’imagine que les compétences en communication comptent aussi. Je n’ai jamais travaillé en freelance, alors je ne peux pas en parler d’expérience, mais je suppose que vous rencontrez des personnes assez importantes, ou du moins celles qui décideront de vous embaucher et de vous confier d’autres mandats.
La communication [00:53:00], l’explication de votre travail et les mises à jour régulières me semblent donc extrêmement importantes. La documentation et tout ce qui touche à la communication comptent peut-être même davantage que dans un emploi ordinaire.
Tina Huang : Absolument. Vous essayez constamment de rassurer le client en lui montrant que l’argent qu’il vous verse en vaut la peine.
Vous lui apportez de la valeur. Vous ne voulez pas qu’il se demande si vous ne faites absolument rien. Envoyez-lui donc une mise à jour hebdomadaire qui explique où en est le projet. La personne qui vous paie verra ainsi que vous travaillez réellement.
La psychologie joue un grand rôle. Votre travail consiste souvent à mettre votre client à l’aise et à lui montrer qu’il est entendu. Vous ne voulez pas lui donner l’impression d’être stupide. Si vous l’inondez de jargon technique, il se sentira ainsi et ne voudra plus travailler avec vous. [00:54:00]
Louis-François Bouchard : Je ne sais pas si vous connaissez Luis Serrano. Il est aussi actif sur YouTube et travaille maintenant chez Cohere à construire des ressources éducatives, dont LLM University. Il a déjà dit qu’il n’est jamais mauvais de simplifier. Personne ne vous dira que vous semblez stupide parce que vous utilisez des mots trop simples.
C’est simplement mieux et plus facile pour tout le monde. La communication est plus claire, tout le monde comprend et sait quoi faire ensuite. Je trouve donc la communication extrêmement importante. J’aimerais aussi savoir ce qui vient ensuite pour vous et pour Lonely Octopus. Avez-vous des projets ou des nouveautés à présenter aux personnes qui nous écoutent ?
Oui.
Tina Huang : Nous poursuivons notre travail sur YouTube et développons Lonely Octopus. Si le programme vous intéresse, nous pourrons peut-être ajouter un lien quelque part [00:55:00]. Nous accepterons bientôt de nouvelles candidatures et ouvrirons notre prochaine cohorte dans environ un mois. Je travaille aussi
toujours sur différents projets parallèles, mais YouTube et Lonely Octopus sont assurément mes deux grands projets du moment. J’ai aussi une newsletter. Sur YouTube, je m’en tiens généralement à des sujets précis, tandis que ma newsletter me permet de parler d’autres projets qui ne touchent pas nécessairement l’IA, les données ou la technologie.
Louis-François Bouchard : Formidable. Merci beaucoup d’avoir pris presque deux heures pour discuter avec moi et nous en apprendre autant sur l’éducation, le freelancing et tous ces autres sujets que j’aime énormément. C’était vraiment agréable. Merci encore, c’était formidable de parler avec
Tina Huang : vous. [00:56:00] Merci. C’était une discussion vraiment agréable.
FAQ
Quels sujets la conversation avec Tina Huang aborde-t-elle ?
Elle porte sur l’éducation en IA, les choix de carrière, les projets, le freelancing, la productivité personnelle et l’utilisation responsable des outils d’IA.
Pourquoi la résolution de problèmes devient-elle plus importante à mesure que les outils progressent ?
Le jugement de haut niveau permet de choisir la bonne méthode pour un problème et de déterminer si une solution générée est réellement juste.
Les certifications sont-elles utiles pour une carrière en IA ?
Une certification reconnue peut démontrer un effort structuré, mais les projets et les explications prouvent mieux vos compétences.
Comment les projets améliorent-ils l’apprentissage ?
Ils forcent les apprenants à choisir des outils, à affronter des échecs désordonnés et à produire quelque chose qu’ils peuvent montrer et expliquer.
Comment les freelances devraient-ils utiliser les outils de productivité fondés sur l’IA ?
Utilisez-les pour accélérer des tâches bien délimitées tout en protégeant les données du client et en conservant la responsabilité de la révision, de la communication et du résultat final.
Un diplôme universitaire est-il encore utile pour une carrière en IA ?
Il peut offrir une structure, de la discipline et un accès aux rôles universitaires, mais il représente un parcours parmi d’autres et ne prouve pas qu’une personne sait résoudre des problèmes concrets.
Comment une personne en réorientation peut-elle apprendre sans s’épuiser ?
Adoptez un horaire compatible avec votre réalité, reliez l’apprentissage à un vrai projet et rendez des comptes à propos de quelque chose qui vous tient véritablement à cœur.
Est-ce tricher que d’utiliser ChatGPT pour écrire du code ?
Non. Comme la recherche, ChatGPT est un outil, mais vous devez comprendre suffisamment son output pour l’examiner, le tester et reconnaître ses erreurs.
Quelles compétences comptent en freelancing au-delà des aptitudes techniques ?
Les freelances doivent aussi gagner la confiance, promouvoir leur travail, communiquer leurs progrès, comprendre le client et livrer un résultat plutôt qu’une pile de code.