Comment implanter et travailler avec l’intelligence artificielle au Québec

L’intelligence artificielle (IA) est reconnue comme étant un levier stratégique pour les organisations, mais elle demeure encore sous-exploitée. En effet, l’AI s’impose comme un levier majeur de transformation pour les organisations. Pourtant, au Québec, malgré un écosystème reconnu mondialement et des investissements publics de près de 700 millions de dollars en recherche et adoption, seulement environ 12,7 % des entreprises québécoises utilisent l’IA. Ce paradoxe s’explique par une réalité simple : beaucoup d’organisations comprennent le potentiel de l’IA… mais ne savent pas comment passer à l’action. 

Voici quelques éléments à considérer :

Comprendre le rôle de l’IA dans votre organisation

Avant toute implantation, il est essentiel de clarifier pourquoi vous souhaitez utiliser l’IA. Au Québec, quatre grands modèles d’usage se distinguent :

• Productivité : automatiser des tâches répétitives 
• Efficacité : améliorer les processus internes 
• Expertise : soutenir la prise de décision 
• Innovation : créer de nouveaux produits ou services 

L’erreur qui est fréquente est de vouloir « faire de l’IA » sans faire de lien avec les objectifs stratégiques et d’affaires.

Définir des cas d’usage concrets (le vrai point de départ)

Le principal frein identifié au Québec est le manque de clarté sur les besoins : plus de 70 % des entreprises ne savent pas par où commencer.

Voici une approche simple recommandée :

• Identifier un problème réel (ex. pénurie de main-d’œuvre, inefficacité) 
• Prioriser des cas simples et mesurables : 
  • Service à la clientèle (expérience client);
  • Analyse de données (prévisions, segmentation) ;
  • Automatisation du traitement documentaire ;
  • Etc.

Une manière d’identifier la pertinence, c’est de se poser la question suivante : « Si ce problème disparaissait demain, quelle valeur cela créerait-il? »

Préparer les fondations : culture, gouvernance et données

Implanter l’IA sans fondations solides, c’est comme construire un bâtiment sur du sable. Ça ne sera pas solide et durable.

a) La culture organisationnelle

Fondamentalement, toutes réussites organisationnelles sont conditionnées par sa culture qui se veut le fondement et les assises à toutes initiatives exercées. Il est donc primordial de travailler la culture organisationnelle pour accepter et positionner les actions projetées. Cela permet de bien sensibiliser les employés et de contribuer à une saine adhésion dans le temps des changements souhaités.

b) La gouvernance

Il est important de pouvoir encadrer correctement l’usage de l’IA. Pour ce faire, une saine gouvernance est requise avec des intervenants clés qui adhèrent aux changements projetés. La définition des rôles et des responsabilités est tout aussi importante que les questions éthiques et comportementales.

c) Les données et les lois

Les données sont les assises sur lesquelles s’exerce tout le potentiel de l’IA. C’est pourquoi il faut pouvoir avoir des données de qualité, accessibles et bien structurées pour alimenter les solutions qui seront implantées. À cela s’ajoute le respect des lois, comme par exemple : la protection des renseignements personnels au Québec.

Un fait intéressant permet de confirmer qu’une part importante des jeunes professionnels, qui utilisent déjà l’IA sans encadrement formel en entreprise, commande le renforcement et l’importance de bien structurer son utilisation.

Lancer des projets pilotes (et accepter d’apprendre)

L’implantation de l’IA doit être progressive. Pour bien se sensibiliser, et récolter progressivement des bénéfices tangibles, il est recommandé de réaliser des projets pilotes. Les étapes clés pour ce faire sont les suivantes :

1. Identifier le besoin, et par le fait même le projet pilote;
2. Évaluer la valeur sur les retours projetés de ce projet, soit la mesure des retours sur les investissements (ROI);
3. Concevoir et réaliser la solution projetée;
4. Implanter et déployer la solution projetée;
5. Mesurer les résultats et en démontrer la rentabilité et la pertinence.

Selon les bonnes pratiques québécoises, il est essentiel de tester avant de généraliser afin de maximiser le retour sur investissement.

S’appuyer sur l’écosystème québécois

Le Québec est l’un des pôles mondiaux en IA. En effet, nous avons plusieurs centres de recherche, des universités, des entreprises en démarrage, des programmes gouvernementaux, etc. Le gouvernement québécois soutient activement l’innovation et la mise en œuvre de projets IA pour aider les entreprises à rester compétitives.

Travailler efficacement avec l’IA au quotidien

L’implantation de l’IA est une bonne chose, mais bien travailler avec elle, c’est autre chose. Il faut voir l’IA comme étant un assistant ou un complément et non un remplaçant. Il faut bien former les équipes à comprendre la portée de cet apport et à l’utiliser progressivement et constructivement.

C’est important de valider les résultats au fur et à mesure, car il y a toujours des carences à considérer dès le début, ce qui conditionne des ajustements. Il faut toujours maintenir une prise en charge humaine dont les décisions importantes et finales sont prises par les humains. Il faut toujours se rappeler que l’IA augmente la performance humaine, mais ne la remplace pas.

Mesurer la valeur et évoluer

L’IA doit être vue comme une démarche en continu, ce n’est pas un projet ponctuel. Il faut donc en faire le suivi et l’encadrement sur une base régulière. Pour bien suivre cette progression, il faut pouvoir identifier, évaluer et mesurer les indicateurs suivants :

• Les gains de productivité;
• La réduction des coûts;
• L’amélioration de la qualité;
• La satisfaction client.

Un bon suivi, et une progression dans le temps, avec l’amélioration de la qualité et de la quantité des données, devraient démontrer des résultats qui progressent favorablement dans le temps.

Conclusion

L’intelligence artificielle représente une opportunité majeure pour les organisations québécoises, mais son adoption demande rigueur, vision et pragmatisme. Les entreprises qui réussissent ne sont pas celles qui adoptent le plus de technologies, mais celles qui identifient les vrais problèmes, qui travaillent progressivement sur leurs avancées, et qui impliquent leurs équipes tout en les  soutenant.

En résumé, il est essentiel de passer de l’intention à l’action. Il faut commencer petit, penser stratégiquement, apprendre rapidement et continuer la progression.

Références bibliographiques :