Comment les entreprises canadiennes placent-elles l’IA au cœur de l’économie du futur?

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skyline of Montrel with Scale AI and Invest in Canada logo

Le Canada est déjà un chef de file mondial en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique, mais la supergrappe Scale AI – un consortium de groupes de réflexion, de centres de recherches universitaires et d’entreprises en démarrage axé sur la collaboration – veut propulser le pays au premier rang.

« L’avantage IA » est une expression répandue dans le monde des affaires pour résumer la théorie selon laquelle l’IA serait une panacée qui permettrait d’accroître et de simplifier les opérations en un tournemain – une idée séduisante. Cependant, l’avantage des algorithmes d’apprentissage automatique vient en grande partie de leur mise en œuvre et de l’appui concerté du milieu des affaires pour adopter la technologie.

Le secteur de l’IA au Canada et la supergrappe

Dans le cadre d’une analyse de la situation de l’intelligence artificielle dans le secteur des entreprises, menée par Deloitte à la fin de 2018, on a comparé les attitudes à l’égard de l’IA et son utilisation dans plusieurs économies avancées partout dans le monde. À ce moment-là, le Canada était perçu comme un « utilisateur prudent », parce que les entreprises et entrepreneurs canadiens étaient réticents à adopter la technologie sans protection suffisante contre le risque ni soutien du gouvernement.

Toutefois, Scale AI, l’une des cinq supergrappes d’innovation du Canada, change la donne rapidement. Le programme des supergrappes vise à stimuler l’innovation et l’esprit d’initiative dans les secteurs clés du développement technologique au Canada. Chaque supergrappe est constituée de conglomérats, d’entreprises émergentes, d’accélérateurs et d’incubateurs d’entreprises en démarrage, d’organismes sans but lucratif et d’établissements d’enseignement.

La supergrappe canadienne en IA, Scale AI, vise à accélérer l’intégration de l’IA dans tous les secteurs d’activité pour repenser les modèles d’affaires et accroître les compétences de la main-d’œuvre. Scale AI espère aussi réduire le risque de cloisonnement des expertises en offrant du financement et du soutien aux projets de collaboration intersectoriels.

headshot of Clement Bourgogne, cheif operating officer, Scale AI
Clement Bourgogne, directeur de l’exploitation à Scale AI. Image: Scale AI

 

Nous avons discuté avec Clement Bourgogne, directeur de l’exploitation à Scale AI, des débouchés les plus prometteurs en IA et en apprentissage automatique dans un éventail de secteurs d’activité de la chaîne d’approvisionnement (logistique du transport, vente au détail, tarification, prévision) pour améliorer concrètement le rendement des entreprises. Nous avons aussi abordé les mesures à prendre pour sortir l’IA du labo et la mettre à l’œuvre dans le monde réel.

Clement, qu’est-ce qui fait de la supergrappe Scale AI un accélérateur hors pair pour l’adoption de l’IA?

Scale AI a pour mission d’appliquer des solutions numériques d’IA pour régler des problèmes d’exploitation concrets. Dans cette perspective, la stratégie de Scale AI repose sur l’intégration de trois volets d’investissement, soit :

  1. Réduire les risques pour les entreprises qui lancent des initiatives en IA en co-investissant dans leurs projets et ainsi stimuler les investissements privés en IA, plutôt que s’y substituer.
  2. Favoriser le développement des compétences de la main-d’œuvre canadienne actuelle et future dans les domaines du numérique et de la science des données, et rendre le perfectionnement du personnel plus abordable pour les entreprises.
  3. Veiller à ce que les entreprises en démarrage créent des solutions de pointe en IA pour que les chaînes d’approvisionnement régionales et nationales puissent obtenir le soutien dont elles ont besoin en vue de croître et d’étendre leur accès aux marchés.

L’une des principales différences entre Scale AI et les autres groupes de réflexion, c’est que nous nous concentrons sur les chaînes d’approvisionnement, qui sont idéales pour l’intégration et la mise en œuvre des technologies d’IA.

Beaucoup de maillons essentiels des chaînes d’approvisionnement reposent sur des prédictions (déterminer les quantités à garder en stock, estimer les dates de livraison, etc.) ou encore sur l’optimisation en fonction de multiples contraintes (meilleurs itinéraires de transport, affectation des ressources, etc.). Ce sont là des problèmes tout indiqués pour appliquer des solutions en IA et en apprentissage automatique qui auront une incidence considérable sur le rendement de l’entreprise.

shipping containers on ship

 

Quels sont les débouchés les plus prometteurs en IA dans les chaînes d’approvisionnement?

L’IA permet déjà de résoudre bon nombre des principaux problèmes d’exploitation dans les chaînes d’approvisionnement, comme la gestion des stocks, la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l’optimisation du réseau, la tarification dynamique et la planification de la main-d’œuvre.

Même si les effets et la pertinence varient selon le secteur d’activité et la taille de l’entreprise, nous observons d’importants gains en efficacité opérationnelle et en production de revenus après la mise en œuvre de solutions d’IA. Grâce à une catégorisation accrue, à une utilisation optimisée et à une analyse plus intelligente des données dans les chaînes d’approvisionnement, les entreprises ont la capacité d’accélérer le rythme de leurs activités et de réagir plus rapidement aux changements.

Mais il est possible d’aller encore plus loin. Nous aimerions que l’IA soit mise en œuvre de manière à permettre un contrôle total de la chaîne d’approvisionnement au moyen d’analyses et de prédictions pour chaque étape du parcours. Cela aidera les gouvernements et les entreprises à atténuer les risques et à simplifier leurs activités à la quasi-perfection.

Comment les investisseurs étrangers peuvent-ils tirer profit de l’écosystème canadien d’IA?

Les entreprises et les investisseurs étrangers ont beaucoup à gagner en appuyant l’écosystème d’IA au Canada, et ont également la possibilité de créer leur propre valeur en territoire canadien.

Tout d’abord, les entreprises qui mettent sur pied des laboratoires d’IA au Canada peuvent tirer avantage d’un bassin de talents unique et, pour la plupart, d’une vaste expérience du milieu universitaire. En d’autres mots, elles ont accès à certains des meilleurs chercheurs au monde en IA, mais aussi à la vaste population d’étudiants, parmi laquelle elles peuvent recruter du personnel.

Les entreprises étrangères peuvent également tirer parti de la communauté d’IA pour trouver des partenaires de projet, que ce soit pour collaborer avec d’autres utilisateurs de l’IA ou pour faire appel à des fournisseurs de services spécialisés. Bon nombre d’entreprises en démarrage et de consultants en IA ont acquis une expérience incomparable en mettant au point des solutions d’IA appliquée pour le compte d’utilisateurs clés à l’étranger.

Évidemment, les entreprises étrangères qui mènent des activités au Canada peuvent aussi bénéficier directement des co-investissements offerts par Scale AI pour appuyer les projets menés dans le domaine de l’IA.

Quelles compétences les entreprises doivent-elles acquérir pour réussir l’adoption de l’IA?

Quand vient le temps d’adopter l’IA, les entreprises ont tendance à concentrer leurs efforts sur le développement et l’acquisition de capacités en science des données. Bien sûr, ces capacités sont essentielles, mais il arrive souvent que cette stratégie rate la cible, parce qu’elle tend à sous-estimer l’importance d’intégrer l’IA aux activités de l’entreprise.

 

person using tablet to control robotic arm

 

En plus de former des équipes spécialisées en science des données, Scale AI encourage et soutient financièrement ses membres à former toutes les catégories de personnel de l’entreprise dans les domaines de l’IA et de l’intelligence numérique :

  • Haute direction : Ce groupe a besoin de comprendre comment l’IA peut devenir un moteur de croissance pour leur entreprise et comment élaborer une stratégie pour intégrer progressivement l’IA à l’ensemble de leurs activités.
  • Cadres intermédiaires : Ils doivent acquérir une compréhension suffisante de ce que l’IA peut et ne peut pas accomplir pour en déterminer les applications potentielles aux activités quotidiennes de l’entreprise.
  • Opérateurs : Même l’outil le plus avant-gardiste s’avérera inefficace s’il est sous-utilisé. Dans bon nombre d’entreprises, les algorithmes d’IA avancés génèrent des données qui pourront être interprétées et utilisées par les opérateurs. Dans n’importe quel secteur d’activité, peu importe si les employés savent ou non comment fonctionne l’IA, ils ont besoin d’une formation pour comprendre les outils d’IA et savoir les utiliser.

La clé du succès pour développer des capacités de conception et de mise en œuvre en IA à l’échelle d’une entreprise, c’est de former des partenariats. Très peu d’entreprises peuvent réussir à intégrer l’IA sans aide, c’est pourquoi il est essentiel de pouvoir compter sur de bons partenaires d’affaires. Ces collaborations avec des professionnels de la formation ou des fournisseurs de services d’IA aident les entreprises à perfectionner graduellement leur capital humain.

Pour en savoir plus sur la supergrappe Scale AI, ou pour discuter de votre projet d’IA, communiquez avec nous.

Cet article, rédigé en partenariat avec Scale AI, a initialement été publié sur le blogue de la conférence Collision 2021.