Dans le monde dynamique de l’intelligence artificielle (IA) et de l’automatisation, le Québec se trouve à un carrefour crucial. En 2018, l’Alliance Canadian Advanced Technology (CATA) a révélé que le secteur manufacturier québécois était significativement moins automatisé comparé à ses homologues américains et allemands. Cette situation souligne l’importance pour les entreprises, du Québec et ailleurs, de prendre des mesures proactives pour intégrer l’IA dans leurs opérations.
L’article « Dérisquer un projet d’intelligence artificielle : 5 notions clés » publié par le média CSciences met de l’avant les recommandations de Mathieu Barreau, directeur affaires, communications et partenariats au CRIM, pour naviguer avec succès dans la réalisation d’un projet d’innovation en IA, tout en minimisant les risques.
1. Connaître sa stratégie
Pour toute entreprise aspirant à l’innovation en IA, la première étape consiste à définir clairement sa stratégie. Il est crucial de comprendre les risques potentiels, surtout pour les entreprises qui se lancent dans un domaine aussi complexe et en évolution rapide. M. Barreau souligne d’ailleurs que « la taille d’une compagnie n’est pas un facteur déterminant quant au degré de son risque ». Ainsi, une évaluation approfondie des risques et des avantages est indispensable dès le début du projet.
2. Identifier les cas d’usage
Les projets en IA présentent des défis uniques, principalement en raison de l’évolution rapide de ce domaine. Les entreprises doivent explorer divers cas d’usage pour identifier ceux qui correspondent le mieux à leur modèle d’affaires et à leurs objectifs. Cette étape aide à déterminer les types de données nécessaires, qu’elles soient synthétiques, publiques, ou à collecter, et à prendre en compte les réglementations.
3. Analyser les données au préalable
Une analyse minutieuse des données est essentielle. Outre la qualité des données, il est important de considérer leur sécurité, leur stockage et les droits d’utilisation. Comme le souligne M. Barreau, « On ne prendra jamais le risque de développer son projet sur la base de données dont on n’a pas garanti la libération des droits d’usage ».
4. Se doter des bonnes ressources
Le succès d’un projet en IA dépend largement des compétences et de l’expertise de l’équipe impliquée. Les entreprises doivent donc s’assurer de disposer des bonnes ressources, et de s’associer avec les bons partenaires.
5. Rassurer ses investisseurs
Enfin, il est essentiel de rassurer les investisseurs, surtout si l’on s’appuie sur des subventions pour financer le projet. Cela implique de démontrer la viabilité technique et commerciale du projet pour réduire les risques perçus.
Conclusion
L’intégration de l’IA dans les entreprises québécoises est non seulement une opportunité de croissance, mais également un défi stratégique. En suivant ces étapes, les entreprises peuvent naviguer plus sûrement dans le paysage complexe de l’IA, maximisant ainsi leurs chances de succès tout en minimisant les risques.
Références
Touma, Chloé Anne (2023). « Dérisquer un projet d’intelligence artificielle : 5 notions clés » sur le site CScience.
