Intelligence artificielle : opportunités, risques et modes d’emploi | Partie 1 – Les opportunités

Propos recueillis par Renato Cudicio, MBA, Président de TechNuCom.

Renato Cudicio : Avant toutes choses, pouvez-vous nous expliquer ce qu’est le Conseil de l’innovation du Québec et son rôle?

Anne Nguyen : Le Conseil de l’innovation du Québec a été créé il y a trois ans pour conseiller le gouvernement et les entreprises sur l’innovation. Nous aidons à stimuler l’innovation de manière durable, qu’elle soit douce ou disruptive, comme c’est le cas avec l’IA. Notre objectif est de fédérer l’écosystème d’innovation au Québec pour favoriser l’adoption, le développement et l’utilisation responsable de l’IA.

Il y a un an et demi, nous avons structuré notre mission autour de deux axes :

1. L’innovation sociale : Comment innover pour améliorer le bien-être de la société et des communautés ?
2. L’intelligence artificielle : Un levier technologique pour le développement économique, sociétal et environnemental. Notre but est de promouvoir l’IA et de maximiser son impact positif sur la société.

Est-ce que l’IA est rentable pour les entreprises ? Peut-on mesurer le retour sur investissement?

Le Québec se classe au 7e rang mondial en matière d’innovation en IA, et le Canada au 5e. Nous pouvons être fiers de nous comparer aux autres grandes nations dans ce domaine. La rentabilité de l’IA repose sur trois piliers :

1. Des infrastructures adaptées : Elles sont essentielles pour le développement de l’IA.
2. Recherche et innovation : La culture d’innovation technologique est aussi importante que la recherche en sciences humaines. Les deux avancent main dans la main.
3. Des règles de commercialisation : Celles-ci doivent encourager l’innovation tout en protégeant les utilisateurs.

Les exemples concrets montrent les gains possibles avec l’IA. On peut transformer un document de 400 pages en un podcast généré par une IA pour gagner du temps ou le rendre plus accessible. Autre exemple : un robot doté d’une IA avancée a pu identifier des objets comestibles sur une table et ranger la vaisselle en analysant le design environnant. C’est la preuve que l’IA peut être un outil puissant, mais il faut commencer par de petits projets adaptés à son domaine d’affaires pour en tirer des bénéfices concrets.

L’IA peut tout faire aujourd’hui, mais par où commencer ? Y a-t-il un secteur prioritaire pour son adoption?

L’automatisation des tâches répétitives est un bon point de départ. Cela permet de libérer les employés des tâches à faible valeur ajoutée pour qu’ils puissent se concentrer sur des activités plus enrichissantes.

Il est crucial d’avancer à petits pas et de manière pragmatique. Nous n’avons plus le luxe d’ignorer l’IA. Il faut l’adopter et s’y adapter, tout en développant les compétences numériques pour rester compétitifs au 21e siècle.

Quels sont les principaux échecs observés dans l’adoption de l’IA, et comment les éviter?

Les échecs sont souvent liés à une mauvaise identification des cas d’usage de l’IA. Pour réussir, il faut :

• Des stratégies d’IA solides, basées sur une compréhension claire des données nécessaires (quantité et qualité).
• Des experts capables de naviguer dans le cycle technologique.

Par exemple, un hôpital ayant 150 systèmes d’information avait 18 fois la même donnée enregistrée, avec un taux d’erreur élevé. Cela montre le besoin d’une bonne gouvernance des données.

Une erreur courante est de considérer l’IA comme un être humain au lieu de la traiter comme un outil. Il faut aussi savoir où chercher des experts. Il est essentiel de frapper aux bonnes portes pour obtenir les bonnes compétences, qu’il s’agisse d’IA profonde ou d’IA orientée services.

En résumé, pour éviter l’échec, il faut :

1. Avoir une stratégie claire d’adoption de l’IA.
2. Comprendre les données et les cycles technologiques.
3. Mettre en place une gouvernance rigoureuse pour évaluer les résultats.