Qu'est-ce que Tiny Machine Learning et pourquoi ils paient jusqu'à 190 000 $ dans les entreprises technologiques

Les plateformes d'emploi telles que Indeed et Talent proposent des offres d'entreprises à la recherche de professionnels possédant des compétences dans cette technologie et les paiements varient de 150 000 $ à 190 000 $ par an.

TinyML fait référence à l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique sur des appareils microcontrôlés de petite taille et de faible consommation.

Ces appareils, présents dans une variété de produits, des appareils électroménagers intelligents aux outils industriels, permettent d'effectuer des tâches complexes de manière autonome et locale, sans dépendre de connexions constantes au cloud. Cette capacité transforme fondamentalement la façon dont nous interagissons avec la technologie dans notre vie quotidienne.

Pour cette raison, le potentiel de TinyML est diversifié . Dans l'espace grand public, des produits tels que les assistants vocaux comme Alexa et Google Home sont des exemples courants de la façon dont la reconnaissance vocale par mot-clé utilise TinyML pour fonctionner efficacement et rapidement sans avoir besoin d'une connectivité Internet constante.

De plus, les appareils intelligents peuvent optimiser la consommation d’énergie et améliorer l’expérience utilisateur grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique intégrés.

Dans le secteur industriel, TinyML est utilisé pour des applications avancées telles que la maintenance prédictive. Cela implique la capacité de surveiller le fonctionnement de machines complexes en temps réel et de détecter les pannes potentielles avant qu'elles ne surviennent, ce qui non seulement réduit les coûts de maintenance, mais minimise également les temps d'arrêt, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle.

Ces cas d'utilisation ont permis à cette technologie de se développer dans des domaines tels que les algorithmes, couvrant les avancées logicielles et matérielles , que certaines entreprises mettent déjà en œuvre et pour lesquelles elles recherchent des professionnels spécialisés.

La croissance de TinyML a généré une demande croissante de professionnels possédant des compétences spécialisées dans ce domaine. Les entreprises recherchent des ingénieurs et des développeurs expérimentés dans la conception, la mise en œuvre et l'optimisation de modèles d'apprentissage automatique pour les appareils embarqués.

Les compétences TinyML sont appréciées non seulement pour leur capacité à innover avec des produits existants, mais également pour leur potentiel à développer de nouvelles applications et solutions qui transforment des industries entières.

Selon Vijay Janapa Reddi, professeur agrégé à Harvard et co-fondateur de MLCommons, « la valeur pour l'utilisateur final de TinyML est remarquablement élevée ». L’enseignant souligne que l’accessibilité et le faible coût des technologies matérielles et logicielles ont démocratisé l’accès à l’apprentissage automatique embarqué, favorisant ainsi l’adoption et l’expansion de TinyML dans divers domaines.

Les entreprises sont de plus en plus conscientes des avantages stratégiques que TinyML peut offrir. En plus d'améliorer l'efficacité opérationnelle et l'expérience utilisateur, la mise en œuvre de cette technologie peut conduire à des réductions significatives des coûts d'exploitation et de maintenance.

Par exemple, dans le secteur manufacturier, la capacité de prédire les pannes de machines permet de planifier une maintenance préventive plutôt que corrective, évitant ainsi les pertes de production et les réparations coûteuses.

Outre les avantages opérationnels et économiques, TinyML ouvre également de nouvelles opportunités en termes d’innovation et de différenciation concurrentielle. Les entreprises qui adoptent et maîtrisent cette technologie peuvent se positionner comme leaders dans leurs secteurs respectifs en offrant des produits et services plus intelligents, efficaces et adaptables aux besoins du marché actuel.

Face à la demande croissante de compétences TinyML, les établissements d’enseignement et les plateformes d’apprentissage en ligne ont développé des programmes spécifiques pour former les professionnels dans ce domaine émergent.

Le programme Harvard Professional Certificate en TinyML en est un exemple. Il propose une formation complète sur les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et des systèmes embarqués, préparant ainsi les étudiants à relever de vrais défis et à tirer parti des opportunités de carrière.