En 2020, 46 % des entreprises québécoises mentionnaient avoir amorcé leur transformation numérique, mais aucun projet d’intelligence artificielle (IA), et 39 % n’avaient pas encore amorcé leur transformation numérique. Malgré des investissements publics importants et l’une des concentrations d’experts en IA les plus élevés au monde, le Canada accuse un retard de l’adoption de l’IA en raison, notamment, des difficultés des entreprises à aller au-delà des premières expérimentations. En effet, depuis 2014, les statistiques mentionnées précédemment n’ont pas évolué. Les enjeux des entreprises se situent particulièrement au niveau des lacunes de compétences techniques; de l’inquiétude liée au retour sur investissement; de la culture organisationnelle rigide; des infrastructures déficientes et des besoins de main-d’œuvre qualifiée.

Comme nous l’avons déjà souligné dans notre article Comment intervenir pour propulser l’économie canadienne par l’IA : « Au Canada, de nombreux.euses dirigeant.e.s d’entreprises croient encore que l’IA ne s’applique tout simplement pas leur industrie. À l’heure actuelle, seulement 5 % des dirigeant.e.s d’entreprises canadiens croient que l’IA est essentielle à leur entreprise et 27 % croient qu’elle sera essentielle d’ici deux ans, ce qui est beaucoup moins que les dirigeant.e.s des pays comparables. De plus, même parmi les dirigeant.e.s conscient.e.s de l’importance de l’IA, 68 % des adoptant.e.s précoces ont indiqué être peu ou moyennement familiers avec la sélection des technologies d’IA et des fournisseurs de technologie. » (Scale AI, 2023). Par ailleurs, plusieurs ont une compréhension limitée des applications potentielles de l’IA au sein de leur PME et de la manière de l’intégrer. Pourtant, l’intégration de l’IA est primordiale pour la pérennité des entreprises québécoises. Dans cet article, vous découvrirez pourquoi et comment l’intégrer.

Qu’est-ce que l’IA et pourquoi la développer?

Vooban décrit l’intelligence artificielle comme « toutes techniques permettant aux ordinateurs d’imiter le comportement humain »; l’apprentissage automatique comme un « sous-ensemble de l’IA qui utilise des méthodes statistiques avancées pour permettre aux machines de s’améliorer avec l’expérience »; et l’apprentissage profond comme « sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui permet le calcul de réseaux neuronaux multicouches ».

Celle-ci améliore donc ultimement les performances et la productivité des entreprises en automatisant des processus qui nécessitaient des ressources humaines, entraînant une perte de temps et d’argent. Si une révolution de l’IA dans la gestion des chaînes d’approvisionnement des multinationales se fait remarquer, les PME québécoises ne doivent pas manquer l’appel. Effectivement, les entreprises qui attendent que leurs concurrents internationaux, ou même locaux aient pris le virage avant d’intervenir risquent de se faire dépasser.

Quelles sont les étapes à suivre pour intégrer l’IA?

Avant d’intégrer l’IA au sein d’une PME, il est essentiel de se poser des questions pertinentes comme celles-ci :

  • Est-ce que l’infrastructure logicielle de l’entreprise est robuste?
  • Quel est l’état de l’infrastructure serveur/Cloud?
  • L’entreprise a-t-elle une solide base de données?
  • Les processus sont-ils optimisés?
  • L’entreprise utilise-t-elle beaucoup le papier?
  • L’entreprise effectue-t-elle plusieurs opérations manuelles?
  • Dans quelles sphères d’activité l’entreprise pourrait-elle prendre de meilleures décisions? Où est-elle moins efficace? Où emploie-t-elle beaucoup de données?
  • Quels objectifs d’affaires l’entreprise souhaite-t-elle atteindre?
  • Le projet d’IA est-il réalisable? Y aura-t-il un retour sur investissement?

Il faut donc préalablement s’assurer que l’intégration de l’IA répond à un besoin de l’entreprise et que les données sont disponibles en quantité suffisante. Si la décision d’intégrer l’IA à la suite de cette analyse est positive, il est recommandé de commencer par un petit projet générant un rendement de l’investissement rapide. Voici les étapes à suivre pour ce faire :

  1. Définir le problème que l’on cherche à résoudre
    Définir ce que l’algorithme doit accomplir (ex. : prédiction des ventes, contrôle de la qualité, gestion des stocks, etc.) ainsi que le type d’algorithme à utiliser (ex. : apprentissage supervisé ou non, par renforcement, etc.).
  2. Analyser les données
    Analyser les types de données existantes (ex. : structurées – fichiers Excel, bases de données, serveur SQL, etc. – ou non structurées – courriels, PDF, vidéos, messages vocaux, etc.).
  3. Vérifier les besoins additionnels
    Vérifier s’il manque de données (ex. : installation de capteurs, caméras, sondes, systèmes, etc.) et s’il y a une interconnexion avec d’autres systèmes ou bases de données (ex. : système de contrôle des robots, système de gestion intégré – ERP, système d’exécution de la fabrication – MES, etc.).
  4. Étiqueter et nettoyer les données
    Étiqueter (annoter) les données (ex. : l’image contient un chien) et nettoyer les données (ex. : erreur de frappe, information manquante, donnée non pertinente, etc.). En moyenne, 50 % du temps est consacré à l’étiquetage et au nettoyage des données lors de la réalisation d’un projet d’IA.
  5. Entraîner le modèle
    Entraîner l’algorithme et effectuer les ajustements nécessaires.
  6. Déployer l’algorithme
    Déployer l’algorithme dans l’environnement réel, superviser et ajuster au besoin.

Heureusement, plusieurs ressources sont disponibles pour soutenir les entreprises dans la réalisation de leurs projets d’IA. Chez ESM, nos conseiller.ère.s aux entreprises et en innovation peuvent non seulement accompagner les entreprises et identifier les programmes d’aide financière, mais également mettre les entrepreneur.euse.s en contact avec des ressources spécialisées via notre vaste réseau d’experts. Contactez notre équipe pour en savoir plus!

Sources :