Comment intervenir pour propulser l’économie canadienne par l'IA?

Dans le rapport Portrait de l’IA d’ici diffusé par Scale AI en 2023, on voit comment le Canada a émergé comme un important pôle de recherche et développement en intelligence artificielle (IA) au cours des 10 dernières années. Il a notamment été parmi les premiers pays à élaborer et à mettre en place une stratégie nationale basée sur l’éducation, le recrutement et la rétention des chercheurs en IA. Bien qu’il occupe la 4^e position pour le nombre total de publications acceptées sur l’IA, le Canada se positionne au 2^e rang en termes de publications par habitant, enregistrant un taux de croissance supérieur à celui de la Chine.

L’adoption précoce dépend de la capacité des entreprises en démarrage à proposer des solutions d’IA et de la disposition du marché à intégrer ces solutions. Bien que le Canada bénéficie d’un taux élevé de startups dans le domaine de l’IA, ces entreprises font face à plusieurs obstacles lorsqu’elles cherchent à élargir leurs activités. Les défis résident dans le faible niveau de demande pour les solutions et services d’IA au sein des entreprises canadiennes, ainsi que dans la compétition féroce avec de grandes entreprises technologiques pour attirer des talents dans le domaine. Cela crée un cercle vicieux où le manque de demande rend plus difficile l’attraction des talents, contribuant ainsi à la stagnation des entreprises en démarrage. La carence de demande locale commence par un manque de sensibilisation parmi les dirigeants d’entreprises :

Une diffusion généralisée de l’IA dans les entreprises et une acceptation accrue par les consommateurs sont impératives. Cependant plusieurs enjeux entravent cette diffusion, notamment des investissements insuffisants dans les infrastructures numériques, une adaptation culturelle lente à l’acceptation de la technologie de l’IA, une pénurie de talents et un déficit en termes d’amélioration des compétences.

Diverses parties prenantes devront intervenir pour orienter le Canada vers une économie propulsée par l’IA.

Il est impératif de poursuivre le développement de nos centres de recherche universitaires et de maintenir leur dynamisme dans les domaines de recherche existants. Pour orienter de manière stratégique l’économie vers l’IA, il est crucial de faciliter la transition des recherches universitaires vers l’industrie. Cela peut être réalisé en créant des laboratoires d’IA appliquée en partenariat avec des entreprises locales plutôt qu’internationales. De plus, le milieu universitaire devrait jouer un rôle dans la formation de profils techniques pratiques, similaires à ceux des spécialistes qui seront formés pour résoudre des problèmes de déploiement.

Des conditions plus favorables doivent être créées pour la phase d’intensification des activités des entreprises en démarrage. À mesure qu’elles croissent, les startups doivent équilibrer les talents techniques et entrepreneuriaux, en adoptant des approches créatives pour maintenir la motivation des employés. Il est également crucial qu’elles établissent des partenariats avec le milieu universitaire local dès le début, permettant à leurs employés d’apprendre de manière continue et de bénéficier des conseils des chercheurs sur les approches techniques.Il serait préférable de voir davantage d’entreprises en démarrage se concentrer sur le développement de solutions pouvant être transformées en produits plutôt que de se concentrer sur des contrats de consultation récurrents. La transition vers des modèles basés sur les actifs permettrait aux entreprises de développer plus efficacement leurs activités et de créer des produits pouvant être intégrés dans les systèmes des autres entreprises. Il faudrait plutôt qu’elles visent à fournir à leurs clients des solutions qui exploitent l’IA pour résoudre des problèmes commerciaux, plutôt que de simplement proposer des solutions basées sur l’IA.

Les entreprises jouent un rôle majeur dans la stimulation de la demande locale en favorisant l’adoption et la diffusion de l’IA. Elles facilitent la transition de la recherche vers des solutions orientées vers le marché, soutiennent la croissance des startups, stimulent la demande et évoluent vers des exigences plus sophistiquées en matière de solutions. Les grandes entreprises devraient favoriser les partenariats avec des organisations plus petites, en reconnaissant leur agilité et leur capacité à développer des produits et services sans être entravées par des systèmes plus vastes.

Les gouvernements fédéral et provinciaux ont testé des mécanismes politiques novateurs visant à mobiliser les fonds publics pour catalyser les investissements du secteur privé. Cela s’est manifesté notamment par le cofinancement de projets de commercialisation de l’IA et la création de synergies entre le milieu universitaire et l’industrie. Bien que ces mécanismes nécessitent un développement accru, ils semblent constituer des incitations efficaces pour encourager le secteur privé à investir dans des domaines spécifiques, et leur utilisation devrait être maintenue. Il est également recommandé que le gouvernement établisse un cadre réglementaire facilitant le partage des données. La disponibilité, la visibilité et le partage des données jouent un rôle fondamental dans la poursuite du programme d’IA au sein de l’industrie.

Le rôle des investisseurs doit évoluer de simples fournisseurs de fonds à des créateurs de relations commerciales plus étroites, générant ainsi davantage d’opportunités de financement. Les investisseurs providentiels et le capital de risque devraient soutenir la productisation des entreprises en démarrage dans le domaine de l’IA en fournissant des capitaux patients. Les investisseurs privés occupent une position privilégiée, bénéficiant d’un accès à la direction de différentes sociétés du portefeuille. Ils peuvent capitaliser sur ces relations pour encourager l’adoption de solutions, soutenir les dirigeants tout au long de leur parcours d’IA, et intégrer l’IA de manière stratégique dans leurs stratégies. De manière similaire, les investisseurs institutionnels, par le biais de leurs représentants au conseil d’administration, ont le pouvoir d’influencer et d’accélérer l’adoption de l’IA.

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Source : Scale AI. Portrait de l’IA d’ici, consulté en 2023.