Depuis l’arrivée de ChatGPT en 2022, l’adoption de l’IA s’est accélérée à une vitesse fulgurante. Mais pour la majorité des dirigeants, son utilisation concrète en entreprise demeure floue. On en parle beaucoup, on en comprend l’impact potentiel… sans vraiment savoir par où commencer.

Cet article a pour but de vous aider à comprendre l’intelligence artificielle et, surtout, à voir comment elle peut devenir un levier concret pour votre organisation.

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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

L’intelligence artificielle (IA), ce n’est ni une baguette magique, ni une machine consciente, ni une entité autonome. C’est un ensemble de technologies permettant aux systèmes informatiques d’apprendre et de raisonner à partir de données.

Dans la pratique, l’IA sert, entre autres, à :

• analyser de grandes quantités de données,
• reconnaître des motifs (patterns),
• prédire ou recommander,
• générer du contenu (texte, images, code),
• automatiser des tâches ou des décisions dans un cadre défini.

Vous utilisez déjà de l’IA, même sans le savoir : filtres anti-pourriel, recommandations Netflix, reconnaissance vocale, moteurs de recherche… l’IA est partout. Ce qui change aujourd’hui, c’est que ces capacités deviennent accessibles aux entreprises de toutes tailles, y compris aux PME. Elles peuvent plus facilement s’intégrer aux outils de travail (CRM, ERP, support, suites bureautiques) et permettent d’automatiser des processus d’affaires comme la facturation et la génération de devis.

Brève histoire de l’intelligence artificielle

L'histoire de l'IA remonte aux années 1950, lorsque le mathématicien et cryptanalyste britannique Alan Turing a proposé qu'une machine pourrait simuler n'importe quel processus de raisonnement humain. Cette idée a conduit à la création du test de Turing, une méthode visant à déterminer si une machine peut penser comme un humain. En 1956, l'expression "intelligence artificielle" a été utilisée pour la première fois lors d'une conférence au Collège de Dartmouth, marquant le début officiel du domaine de l'IA.

Les premières décennies de la recherche en IA ont été marquées par un optimisme considérable, mais aussi par des défis techniques. Les chercheurs ont rapidement réalisé que certaines tâches, comme la reconnaissance d'objets dans une image ou la compréhension du langage naturel, étaient bien plus complexes que prévu. Dans les années 1970 et 1980, l'enthousiasme initial a été suivi de périodes de stagnation, parfois appelées "hivers de l'IA", où les progrès étaient lents et le financement limité.

Cependant, à partir des années 1990, les avancées du matériel informatique et des algorithmes ont permis une résurgence de l'intérêt pour l'IA. Des percées dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, alimentées par l'augmentation des données et de la puissance de calcul, ont conduit à des applications pratiques et à des succès notables, comme la victoire du programme Deep Blue d'IBM contre le champion du monde d'échecs Garry Kasparov en 1997.

Trois accélérateurs ont transformé le destin de l’IA :

• Augmentation de la quantité de données disponibles (clients, opérations, capteurs, documents, etc.)
• Puissance de calcul accessible à faible coût via le nuage
• Progrès majeurs en apprentissage profond et en modèles de langage (LLM)

Résultat : l’IA est passée d’un sujet surtout académique à un levier opérationnel pour les entreprises partout dans le monde.

En 2026, l'IA continue de se développer à un rythme impressionnant. Les progrès dans les domaines de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage profond et de la vision par ordinateur permettent de traiter des données complexes et de prendre des décisions avec une précision accrue. 

L’intelligence artificielle au Québec

Le Québec est reconnu mondialement pour sa recherche en intelligence artificielle. Montréal s’est imposée comme un pôle international, notamment grâce à des institutions comme Mila, à la présence d’universités de premier plan, à un bassin de talents en apprentissage automatique et à une communauté d’entreprises technologiques qui évoluent rapidement.

Mais ce leadership scientifique ne se traduit pas toujours par une adoption rapide en entreprise. Sur le terrain, on observe un décalage entre la force de l’écosystème et la vitesse de déploiement au sein des organisations, particulièrement dans les PME et dans les secteurs fortement réglementés ou opérationnels (manufacturier, assurance, santé, finance).

L’enjeu n’est donc pas : « Est-ce que le Québec est prêt pour l’IA? » C’est plutôt : votre organisation sait-elle par où commencer pour transformer un bon écosystème en une valeur mesurable?

Pourquoi l’adoption de l’IA en entreprise reste plus lente qu’on le pense

Si l’IA avance moins vite sur le terrain, ce n’est pas par manque d’intérêt. C’est parce que les freins sont souvent organisationnels, pas technologiques :

• Manque de clarté : trop d’options, trop de bruit médiatique, difficulté à choisir un cas d’usage.
• Coûts et ROI difficiles à estimer : peur de se lancer dans un chantier sans retombées rapides.
• Données et intégrations : informations dispersées, qualité variable, systèmes hérités (legacy).
• Sécurité, conformité, confidentialité : enjeux importants, surtout dans l’assurance, la finance et la santé.
• Capacité interne : équipes déjà surchargées, manque de gouvernance, résistance au changement.

Ce décalage crée une fenêtre très intéressante : les organisations qui démarrent dès maintenant, avec une approche structurée, peuvent obtenir un avantage réel.

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Les technologies derrière l’intelligence artificielle

Derrière le mot « IA » se cachent plusieurs briques technologiques. Pour une organisation, l’enjeu n’est pas de devenir experte de chaque technologie. C’est plutôt question de comprendre l’éventail de nouvelles opportunités qui découlent de ces briques. 

Apprentissage automatique (machine learning)

L’apprentissage automatique permet de prendre de meilleures décisions à partir de vos données historiques. On l’utilise quand on veut automatiser une logique basée sur des patterns réels, plutôt que sur des règles écrites à la main.

À quoi ça sert concrètement :

• Classer : urgent/non urgent, bon prospect/mauvais fit, facture valide/suspecte
• Prédire : risque d’attrition, délai de livraison probable, probabilité de défaut
• Recommander : prochaine action, produit/service pertinent, priorité de traitement

Deep learning (réseaux neuronaux)

Le deep learning est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, particulièrement performant lorsque les données sont complexes ou non structurées.

À quoi ça sert concrètement :

• Vision (images/vidéo) : contrôle qualité, détection d’anomalies, lecture d’objets
• Langage : compréhension de texte à grande échelle
• Signaux (audio/capteurs) : détection de pannes, anomalies, événements rares

Ce que ça change pour l’entreprise :

• souvent plus performant, mais aussi plus exigeant (données, calcul, validation),
• utile quand les règles classiques ne suffisent plus.

Modèles de langage (LLM)

Les LLM (Large Language Models) sont à l’origine d’outils tels que ChatGPT. Ils sont conçus pour comprendre et produire du texte, ce qui les rend extrêmement pertinents pour les organisations où le travail passe par des documents, des courriels, des procédures et des systèmes de tickets.

À quoi ça sert concrètement :

• Résumer : rapports, notes de rencontres, dossiers clients
• Rechercher : retrouver une réponse dans une base documentaire
• Rédiger : réponses au support, ébauches, communications
• Extraire : champs clés d’un document (PDF, courriels, contrats)
• Assister : aide à la décision, checklists, scripts d’appel, FAQ interne

Pour être utile en entreprise, un LLM doit souvent être connecté à vos connaissances (documents internes, bases de données) via le développement logiciel. Sinon, il reste générique.

IA générative

L’IA générative désigne les systèmes capables de créer du contenu : texte, images, code, audio, etc. En entreprise, la valeur vient surtout de sa capacité à accélérer et standardiser la production, tout en gardant un humain dans la boucle pour valider.

À quoi ça sert concrètement :

• produire des brouillons (puis réviser) plutôt que partir de zéro,
• uniformiser le ton et les formats (support, ventes, RH),
• générer de la documentation (procédures, guides, résumés),
• aider au prototypage (ex. : code, scripts, gabarits).

Pour déployer l’IA générative en entreprise, il faut cadrer dès le départ :

• la validation (quand un humain doit approuver),
• les limites (ce que l’IA ne fait jamais),
• la traçabilité (quelles sources ont servi à répondre).

C’est ce trio qui transforme une IA impressionnante en démo en un outil fiable, gouverné et déployable à l’échelle.

IA agentique

Avec l’IA agentique, l’IA ne fait pas que suggérer : elle agit dans vos systèmes en enchaînant des étapes dans un cadre défini (ex. : chercher une info, décider, exécuter une action, puis confirmer).

À quoi ça sert concrètement :

• créer et assigner un ticket selon un courriel entrant,
• mettre à jour un CRM après un appel,
• relancer un client selon une règle et un contexte,
• orchestrer des tâches entre les outils (support, calendrier, ERP, etc.).

Ingénierie logicielle

L’ingénierie logicielle est la fondation sur laquelle l’intelligence artificielle peut réellement créer de la valeur. Sans elle, l’IA demeure une capacité isolée; avec elle, elle s’intègre aux outils, aux données et aux règles d’affaires pour devenir une solution fiable, sécurisée et rentable.

Concrètement, l’ingénierie sert à :

• Brancher l’IA sur les bonnes sources d’information : Une IA isolée reste générique. Pour être utile, elle doit accéder (de manière contrôlée) à vos documents, vos processus et vos systèmes (ex. CRM, ERP, intranet, base de connaissances).
• Définir le cadre et les règles d’utilisation : L’IA doit savoir ce qu’elle peut faire et ce qu’elle ne doit pas faire : quels sujets, quel ton, quelles validations, quelles limites (ex. ne pas inventer, toujours citer une source interne, escalader à un humain).
• Gérer la sécurité et la confidentialité : Qui peut accéder à quoi? Quelles données sont sensibles? Où elles transitent? Comment éviter qu’un employé expose de l’information confidentielle à un mauvais outil? L’ingénierie met en place les contrôles (accès, authentification, permissions, logs, etc.).
• Assurer la qualité et la fiabilité des résultats : En entreprise, des résultats auxquels on ne fait pas 100 % confiance, ce n’est pas suffisant. L’ingénierie sert à tester, encadrer, réduire les erreurs et à mettre en place des mécanismes de vérification (ex. : validation humaine, réponses avec sources, seuils de confiance).
• Intégrer l’IA dans le flux de travail réel : Un projet d’IA échoue souvent non pas parce que le modèle est mauvais, mais parce qu’il n’est pas au bon endroit. L’ingénierie fait en sorte que l’IA apparaisse là où les équipes travaillent déjà (Outlook, Teams, portail client, outil de tickets, etc.), au bon moment, avec la bonne action.

Les différentes solutions d'intelligence artificielle

Pendant que plusieurs entreprises hésitent encore à se lancer dans un projet d’intelligence artificielle par crainte que ce soit complexe et dispendieux, d’autres pensent que quelques licences ChatGPT suffisent pour révolutionner leurs opérations. 

La réalité se situe entre les deux perceptions. La vraie valeur apparaît quand l’IA modifie un processus, et non seulement quand elle permet des gains isolés à quelques individus. Pour s’y retrouver, on peut regrouper les solutions d’IA en quatre catégories : de la plus simple à déployer à la plus structurante.

Outils d’IA prêts à l’emploi

Des outils génériques de type “plug-and-play” (souvent sous licence) qui améliorent la productivité individuelle ou d’équipe, par exemple pour rédiger, résumer, rechercher ou générer des brouillons, avec peu d’intégration aux systèmes internes.

Solutions d’IA verticales (industrie/métier)

Des solutions conçues pour un processus précis d’un secteur ou d’un métier (ex. assurance, support, finance), généralement plus rapides à déployer car elles intègrent déjà une logique métier et des scénarios courants.

Plateformes et APIs

Des briques technologiques offrant accès à des modèles d’IA prêts à l’emploi, proposés par de grands fournisseurs comme Google, Microsoft ou Amazon. Elles permettent de réduire les coûts et d’accélérer le déploiement en s’appuyant sur des modèles éprouvés, puis de les intégrer dans vos applications et flux de travail (sites, intranets, CRM/ERP, portails clients) en les connectant à vos données, vos règles d’affaires et vos systèmes. Résultat : les firmes d’ingénierie logicielle peuvent développer des solutions fiables, sécurisées et rapidement déployables, sans devoir entraîner un modèle à partir de zéro.

Solutions d’IA sur mesure

Des solutions développées spécifiquement pour votre organisation afin d’automatiser ou d’optimiser un processus de bout en bout, en tenant compte de vos données, de vos intégrations, de vos contraintes de sécurité et de vos exigences de gouvernance.

Le tableau ci-dessous résume les différences entre ces types de solutions pour vous aider à sélectionner le niveau le plus adapté à votre contexte.

Les différents services d’intelligence artificielle

Quand une organisation veut se lancer dans l’intelligence artificielle, il y a souvent une confusion quant aux différents fournisseurs de services d’IA. En effet, développer des modèles d’IA n’est pas la même chose que déployer de l’IA au sein de systèmes d’entreprise. Les deux sont complémentaires, mais répondent à des besoins différents.

Les entreprises d’IA

Ce sont des organisations spécialisées dans la science des données et l’entraînement de modèles (machine learning et deep learning). Elles excellent quand l’enjeu principal est la performance du modèle sur un problème spécifique.

Ce qu’elles font typiquement :

• identifier et préparer des ensembles de données pour entraîner un modèle,
• construire/entraîner des modèles (prédiction, classification, vision, NLP),
• optimiser la précision (mesures, itérations, expérimentation),
• parfois mettre en place une première mise en production du modèle (MLOps).

Quand c’est le bon choix :

• vous avez un problème où la valeur dépend d’un modèle sur mesure (ex. vision industrielle, détection de défauts, scoring très spécifique, prévision complexe) ;
• vous disposez de données suffisantes et bien gouvernées ;
• vous visez une amélioration de performance mesurable au niveau du modèle.

Une limite qu’on observe fréquemment, c’est que même un excellent modèle peut rester inutilisé si :

• il n’est pas intégré au bon endroit (outils, processus),
• on ne réfléchit pas à la gouvernance, la sécurité, l’expérience utilisateur et l’adoption,

En bref : elles rendent l’IA plus intelligente, mais ce ne sont pas toujours elles qui rendent la solution opérable à l’échelle au sein de votre organisation.

Les firmes d’ingénierie logicielle

Une firme d’ingénierie logicielle se concentre sur la transformation d’une capacité IA (modèle existant, LLM, OCR, moteur de recherche, agent, etc.) en un produit opérationnel intégré à votre entreprise et à vos processus d’affaires.

Ce qu’elles font typiquement :

• intégrer l’IA dans vos systèmes (CRM, ERP, support, portail client, intranet),
• construire les flux de bout en bout : ingestion → traitement → validations → actions,
• gérer la sécurité (permissions, données sensibles, isolation),
• assurer la traçabilité/audit (qui a fait quoi, quand, sur quelles sources),
• mettre en place des mécanismes de qualité et de monitoring (KPIs, erreurs, adoption),
• déployer progressivement et assurer la maintenabilité.

Quand c’est le bon choix :

• votre objectif est un gain organisationnel (réduction de délais, automatisation, standardisation),
• l’IA doit toucher plusieurs systèmes et équipes,
• vous avez des contraintes fortes (confidentialité, conformité, intégrations),
• vous voulez un ROI mesurable rapidement via un cas d’usage bien cadré.

Pour la majorité des entreprises, la valeur de l’intelligence artificielle ne repose pas sur la création d’un nouveau modèle, mais dépend plutôt de :

• connecter l’IA aux bonnes données,
• l’insérer dans les bons processus,
• sécuriser, tester, déployer, mesurer.

Important : Une bonne firme d'ingénierie logicielle n'est pas une usine à coder. C'est un partenaire qui, avant d'écrire la moindre ligne de code, aide le client à identifier ses meilleures opportunités et à les saisir le plus simplement possible pour accélérer et maximiser l'impact de ses investissements technologiques.

Pour choisir rapidement, ramenez la décision à une question simple : où se trouve votre principal défi? Si votre enjeu est d’obtenir un modèle très performant et spécifique (par exemple pour un scoring complexe), une entreprise d’IA spécialisée dans la création et l’entraînement de modèles est souvent la meilleure option. Si votre enjeu est plutôt de mettre l’IA en production dans vos opérations en la connectant à vos données, en l’intégrant à vos systèmes et en la rendant sécuritaire, traçable et utilisable par vos équipes, alors une firme d’ingénierie logicielle est le bon point d’ancrage. 

Et, dans bien des cas, la stratégie la plus efficace est de s’appuyer sur des modèles et des technologies déjà disponibles, puis d’investir dans une intégration solide pour transformer cette capacité en résultats mesurables.

Applications de l'intelligence artificielle dans divers secteurs

L'intelligence artificielle trouve des applications dans une multitude de secteurs, transformant la manière dont les entreprises et les individus opèrent. Les gains les plus rapides viennent rarement de projets de type « science-fiction ». Ils proviennent de cas d’usage très concrets, comme les suivants.

Intelligence artificielle en santé

L'IA est utilisée pour le diagnostic médical, la prédiction des maladies et la personnalisation des traitements. Les systèmes d'IA peuvent analyser des images médicales, détecter des anomalies et suggérer des diagnostics avec une précision comparable, voire supérieure, à celle des experts humains. De plus, l'IA permet de développer des médicaments plus rapidement en analysant de vastes ensembles de données génomiques et cliniques.

Intelligence artificielle en finance

Dans le secteur financier, l'IA améliore la détection des fraudes, l'analyse des risques et la gestion des investissements. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier des transactions suspectes en temps réel, ce qui minimise les pertes dues à la fraude. Les systèmes d'IA aident également les institutions financières à évaluer les risques de crédit et à optimiser les portefeuilles d'investissement en analysant des données économiques complexes et en prédisant les tendances du marché.

Intelligence artificielle en éducation

L'éducation bénéficie également des avancées de l'intelligence artificielle. Les systèmes d'IA peuvent personnaliser les expériences d'apprentissage en fonction des besoins individuels des étudiants, en adaptant les contenus et les méthodes pédagogiques. Les plateformes d'apprentissage en ligne utilisent l'IA pour fournir des recommandations de cours, évaluer les performances des étudiants et offrir un soutien personnalisé. Par ailleurs, l'IA permet de développer des outils d'apprentissage adaptatifs qui aident les enseignants à identifier les lacunes dans les connaissances des élèves et à adapter leurs stratégies d'enseignement en conséquence.

Nexapp a d’ailleurs développé, pour le Collège Sainte-Anne, une application alimentée par l’IA qui réduit jusqu’à 75 % le temps de correction des enseignant.es de français. L'algorithme d'Emilia corrige avec une grande précision en suivant la grille de correction des enseignant.es, tout en leur laissant le contrôle total pour ajuster la correction aux notions enseignées, ajouter des commentaires audio et approuver la note finale. De plus, l’enseignant.e a une vue d'ensemble des aptitudes de sa classe et Emilia lui suggère des sous-groupes en fonction des compétences à travailler, ce qui libère davantage de temps.

Intelligence artificielle en assurance

Dans le secteur de l’assurance, l’intelligence artificielle crée de la valeur surtout là où il faut traiter rapidement de grandes quantités d’informations : courriels, formulaires, PDF, pièces justificatives, notes au dossier et échanges avec des tiers. Concrètement, l’IA permet d’accélérer le traitement d’une réclamation en résumant un dossier, en extrayant automatiquement les champs clés, en classant et en priorisant les demandes, puis en préparant des réponses ou des communications cohérentes avec les politiques internes. Elle est également utilisée pour mieux gérer le risque, notamment en repérant des incohérences ou des motifs atypiques susceptibles d’indiquer une fraude potentielle, ce qui aide à orienter les enquêtes vers les dossiers les plus pertinents sans remplacer le jugement des équipes.

Nexapp a récemment accompagné Azimut Lab, une InsurTech spécialisée dans le développement d’outils pour les courtiers en assurance, dans le développement d’une solution alimentée par l’IA permettant d’automatiser la facturation de bout en bout. De l’atelier stratégique à la mise en œuvre, les premiers résultats ont été obtenus en deux mois seulement, ce qui permettra de réaliser des économies de coûts de 700 000 $ sur 5 ans.

Intelligence artificielle en manufacturier

En manufacturier, l’un des usages les plus fréquents consiste à analyser les données d’équipements et de capteurs pour anticiper des défaillances, planifier la maintenance au bon moment et éviter des interruptions coûteuses. L’IA est aussi très efficace en contrôle qualité, notamment grâce à la vision par ordinateur, qui peut détecter des défauts, des anomalies ou des variations difficiles à repérer à l’œil humain, tout en standardisant l’inspection à grande échelle. Au-delà de la production, elle peut améliorer la planification, la gestion des stocks et l’approvisionnement en identifiant des tendances et en recommandant des ajustements, ce qui réduit les pertes et augmente le rendement. 

Vibrotech, un fabricant d’équipements de manutention vibrants offrant plus de trente produits configurables, faisait face à un processus d’estimation long et complexe, avec des connaissances critiques concentrées chez quelques experts. Nexapp a mis en place un agent GPT personnalisé, contrôlé par un serveur dédié, capable de générer une grille d’estimation forfaitaire pour son équipement le plus vendu (environ 40 % des estimations), en s’appuyant sur l’historique de projets, la table des matériaux, les données de conception et les règles d’affaires.

Résultat : des estimations plus rapides et standardisées, moins d’erreurs de calcul, davantage de dossiers traités sans augmenter l’équipe, et des experts libérés pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Le projet a permis de réduire de 30 % le temps par dossier et d’augmenter d’environ 20 % le volume annuel de dossiers d’estimation traités.

Intelligence artificielle et environnement

Dans le domaine de l’environnement, l’intelligence artificielle permet de détecter des anomalies dans des séries de mesures (capteurs, consommation, qualité de l’air ou de l’eau), d’identifier des écarts qui indiquent un problème potentiel et de déclencher des alertes ou des interventions plus tôt. Elle sert également à faire des prévisions, par exemple en modélisant des tendances et en anticipant des variations liées à la météo, à la demande énergétique ou à des conditions opérationnelles, ce qui aide à mieux planifier et à réduire le gaspillage.

Les avantages de l'intelligence artificielle

L'un des principaux avantages de l’intelligence artificielle pour les entreprises est l'amélioration de l'efficacité et de la productivité. Les systèmes d'IA peuvent automatiser des tâches répétitives et fastidieuses, permettant aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. 

Un autre avantage majeur de l'IA est sa capacité à traiter de grandes quantités de données et à en extraire des informations précieuses. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent analyser des ensembles de données massifs et identifier des tendances et des patterns cachés, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées. 

L'intelligence artificielle contribue également à améliorer la qualité des produits et des services. Les systèmes d'IA peuvent surveiller et contrôler les processus de production en temps réel, détectant et corrigeant les erreurs avant qu'elles ne deviennent des problèmes majeurs. De plus, l'IA permet de développer des produits et des services plus personnalisés, qui répondent mieux aux besoins et aux préférences des clients.

En somme, l’IA devient un levier lorsque vous la reliez à des résultats mesurables :

• Productivité : moins de tâches répétitives, plus de temps sur la valeur
• Qualité : standardisation, réduction d’erreurs, meilleure cohérence
• Vitesse : cycles plus courts (réponse client, traitement, analyse)
• Réduction des coûts : automatisation ciblée, optimisation
• Expérience client : assistance 24/7, personnalisation, meilleure réactivité

Investir dans l’intelligence artificielle n’est donc pas un projet technologique. C’est une décision d’affaires. 

Les défis et limites de l'intelligence artificielle

Malgré ses avantages, l’intelligence artificielle comporte des limites. Et c’est précisément pour cette raison qu’elle doit être abordée comme un sujet de gestion et d’ingénierie, et non comme une simple fonctionnalité à activer. 

IA et données

La qualité des résultats dépend directement de la qualité des données. Or, dans de nombreuses organisations, les données sont incomplètes, dispersées entre plusieurs systèmes et souvent non structurées (PDF, courriels, notes, documents scannés). À cela s’ajoute la présence de données sensibles, ce qui impose des règles d’accès, de stockage et de traitement. Sans clarification sur quelles données sont fiables, où elles se trouvent et qui peut y accéder, même la meilleure IA produira des résultats incohérents. Un autre défi vient des biais : une IA apprend à partir de données historiques, et si ces données reflètent des déséquilibres ou des décisions imparfaites, l’IA peut les reproduire, voire les amplifier.

IA et fiabilité

Les modèles modernes, notamment les modèles de langage, peuvent produire des réponses très convaincantes… même lorsqu’elles sont fausses. Ces erreurs (souvent appelées hallucinations) rendent indispensable la mise en place de mécanismes de validation, surtout lorsque l’IA est utilisée pour le service client, la conformité ou des décisions qui engagent l’entreprise. La fiabilité dépend aussi de la traçabilité : il doit être possible de savoir sur quelles sources une réponse s’appuie, afin de la vérifier rapidement et d’améliorer le système. Enfin, il ne faut pas confondre puissance et autonomie : les systèmes actuels sont très performants, mais restent spécialisés et sensibles au contexte, ce qui exige un cadrage, des validations et des attentes réaliste quant à l'exactitude des informations générées par l'IA.

IA, sécurité et confidentialité

Déployer l’IA implique de gérer l’accès à vos systèmes et à vos informations. Cela soulève des enjeux concrets : contrôle des permissions, choix d’hébergement, gestion sécurisée des clés et DES secrets, prévention des fuites de données et séparation des environnements (test/production). Une IA utile est une IA connectée, et tout ce qui est connecté doit être sécurisé, surveillé et auditable.

Intégration de l’IA 

Beaucoup de projets échouent non pas parce que l’IA est « mauvaise », mais parce qu’elle n’est pas au bon endroit. Si l’IA n’est pas intégrée aux outils que vos équipes utilisent réellement (CRM, ERP, support, intranet, portail client), elle reste une démo ou un outil isolé. L’intégration implique aussi la gestion des droits, des processus, des journaux d’audit et de la simplicité d’usage : si le flux est lourd, l’adoption chute et la valeur disparaît.

Gouvernance de l’IA

Enfin, l’IA doit être gouvernée comme un actif d’entreprise. Cela signifie définir des règles d’usage (ce qui est permis, ce qui est interdit), clarifier les responsabilités (qui valide, qui possède le système, qui répond en cas d’incident), suivre les performances (qualité, adoption, ROI) et gérer les risques au fil du temps. Sans gouvernance, on observe souvent deux extrêmes : soit l’IA est bloquée par prudence, soit elle est utilisée sans contrôle, entraînant des dérives inévitables.

À retenir : l’IA n’est pas dangereuse en soi. Les risques viennent surtout d’une mauvaise gouvernance, de données insuffisantes et d’attentes irréalistes. Voici les cinq zones à surveiller en priorité lorsqu’on veut déployer l’IA en entreprise.

L'impact de l'intelligence artificielle sur le travail et l'emploi

L'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi est un sujet de débat et de préoccupation. D'une part, l'IA a le potentiel de créer de nouvelles opportunités d'emploi et de stimuler la croissance économique. Les technologies d'IA peuvent générer des emplois dans des domaines tels que le développement de logiciels, l'analyse de données et la cybersécurité. De plus, l'IA peut améliorer la productivité des travailleurs en automatisant des tâches répétitives et en fournissant des outils de soutien.

D'autre part, l'IA pourrait entraîner des pertes d'emplois dans certains secteurs. Les tâches routinières et manuelles sont particulièrement vulnérables à l'automatisation. Par exemple, les emplois dans la fabrication, la logistique et les services de support client peuvent être remplacés par des robots et des systèmes d'IA. Cette automatisation pourrait entraîner des perturbations économiques et sociales, en particulier pour les travailleurs peu qualifiés.

Pour atténuer les effets négatifs de l'IA sur l'emploi, il est essentiel de mettre en place des stratégies de formation et de reconversion professionnelle. Les gouvernements, les entreprises et les institutions éducatives doivent collaborer pour offrir des programmes de formation continue et de développement des compétences. L'objectif est de préparer les travailleurs aux emplois de demain et de les aider à s'adapter aux changements technologiques. En investissant dans l'éducation et la formation, nous pouvons maximiser les avantages de l'IA tout en minimisant ses impacts négatifs sur l'emploi.

À retenir : Dans la majorité des cas, l’IA transforme les rôles plus qu’elle ne les élimine. Elle renforce les capacités, automatise certaines tâches et accroît la valeur du travail humain. Concrètement, elle change :

 

• la nature du travail (moins d’exécution, plus de supervision/gestion des exceptions),

• les compétences (rédaction, analyse, validation, gestion d’outils),

• les processus (révision, approbation, contrôle qualité).

Comment se former à l'intelligence artificielle?

Pour un dirigeant ou un gestionnaire, l’objectif n’est pas de devenir un scientifique des données. L’objectif, c’est d’être capable de prendre de bonnes décisions et de transformer l’IA en résultats mesurables. Concrètement, cela veut dire savoir identifier un cas d’usage rentable, cadrer les risques (données, sécurité, conformité), poser les bonnes questions aux fournisseurs et piloter un déploiement sans perdre le contrôle sur la qualité, les coûts et la gouvernance.

Formations en ligne sur l’intelligence artificielle

Les formations en ligne sont souvent le meilleur point de départ pour acquérir rapidement un vocabulaire commun et comprendre les concepts clés (IA, IA générative, limites, bonnes pratiques). Elles permettent aussi de tester des outils et de comprendre ce qui est réaliste, sans avoir à mobiliser une équipe technique. L’important est de choisir des formations axées sur l’usage et la prise de décision plutôt que sur des contenus trop théoriques : vous cherchez à comprendre comment l’IA s’applique à des processus, comment mesurer la valeur et comment éviter les erreurs classiques.

La plupart des programmes canadiens et des formations pour gestionnaires proposent des versions en ligne de leurs activités. 

Programmes canadiens sur l’intelligence artificielle

Si vous souhaitez structurer votre apprentissage dans un cadre reconnu et ancré dans la réalité locale, les programmes canadiens constituent une excellente option. Ils ont souvent l’avantage de traiter des enjeux concrets rencontrés par les organisations d’ici : l’adoption en entreprise, les compétences, la transformation des processus, ainsi que les contraintes de sécurité et de conformité. Ils sont aussi un bon levier pour aligner plusieurs gestionnaires autour d'une même compréhension et accélérer la prise de décision.

En voici quelques exemples : 

• Mila : activités de formation, ateliers et contenus de sensibilisation IA
• IVADO : programmes pour l’adoption de l’IA en entreprise
• HEC Montréal : microprogramme en intelligence artificielle dans la transformation numérique

Formations d’intelligence artificielle pour gestionnaires

Les formations pour gestionnaires sont celles qui génèrent le plus de valeur à court terme, parce qu’elles adressent les questions qui bloquent l’exécution : “Quel cas d’usage choisir?”, “Comment calculer le ROI?”, “Quels risques dois-je gérer?”, “À quoi ressemble un projet d’IA réussi?”. Elles vous aident à construire une feuille de route réaliste, à définir des règles de gouvernance, à encadrer l’usage de l’IA générative et à éviter le piège des projets trop gros ou mal priorisés.

Nexapp est d’ailleurs partenaire du programme InnovIA, qui accompagne les gestionnaires sur les enjeux TI et les décisions structurantes liées à l’adoption de nouvelles technologies, dont l’intelligence artificielle.

Voici une liste non exhaustive d’organismes et d’événements qui traitent d’intelligence artificielle en gardant en tête le contexte des gestionnaires :  

• Les Affaires : conférences, webinaires, événements sur transformation numérique et l’IA
• Infopresse : formations et événements sur l’IA générative et la productivité
• ALL IN : événement annuel avec plusieurs conférences et études de cas d’IA en entreprise

• Québec International : événements sur le contexte économique et l’innovation, parfois en lien avec l’IA
• PME MTL : ateliers et événements pour PME, parfois en lien avec l’IA et la transformation numérique
• Chambres de commerce : conférences sur la transformation numérique et l’IA
• Conseil du patronat du Québec (CPQ) : événements économiques où l’IA apparaît selon l’actualité
• ADRIQ : innovation industrielle, événements où l’IA peut être abordée
• AQT (Association québécoise des technologies) : événements et communautés spécifiquement pour les entreprises technologiques
• Numana : rapports et documentation sur les nouvelles technologies et leur impact sur différents secteurs

Vous aimeriez accélérer vos livraisons par l’adoption de l’IA dans vos équipes de développement logiciel?
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Éthique et intelligence artificielle

L'éthique de l'intelligence artificielle est une préoccupation croissante à mesure que la technologie s'intègre à nos vies quotidiennes. L'un des principaux enjeux éthiques est la confidentialité des données. Les systèmes d'IA nécessitent souvent de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement, ce qui soulève des questions quant à la collecte, le stockage et l'utilisation de ces données. Il est crucial de garantir la protection des données personnelles et le contrôle des utilisateurs sur leurs informations.

Un autre enjeu éthique est la prise de décision autonome par les systèmes d'IA. Lorsque les machines prennent des décisions qui affectent les êtres humains, il est essentiel de s'assurer qu'elles sont justes et transparentes. Par exemple, dans le domaine de la justice pénale, les algorithmes d'IA sont utilisés pour évaluer le risque de récidive. Si ces algorithmes sont biaisés, cela pourrait entraîner des décisions injustes et discriminatoires. Il est donc important de mettre en place des mécanismes d'audition et de régulation des systèmes d'IA.

L'éthique de l'IA implique également des considérations sur les impacts sociaux et économiques. L'automatisation et l'IA peuvent exacerber les inégalités existantes et créer de nouvelles formes de disparités. Par exemple, les travailleurs peu qualifiés sont plus susceptibles d'être affectés par l'automatisation, tandis que les gains économiques de l'IA peuvent être concentrés entre les mains de quelques entreprises technologiques. Pour promouvoir une adoption équitable et responsable de l'IA, il est nécessaire de mettre en place des politiques et des cadres réglementaires qui tiennent compte de ces enjeux éthiques.

À retenir : L’IA doit être gouvernée comme n’importe quel actif stratégique. Et une IA bien gouvernée protège votre marque, vos clients et vos équipes. Cela implique : transparence, protection des données, explicabilité, responsabilité humaine et encadrement des cas d’usage.

L'avenir de l'intelligence artificielle : tendances et prévisions

Selon nous, l’avenir de l’intelligence artificielle sera moins spectaculaire qu’on ne l’imagine… et beaucoup plus concret. Pour la majorité des organisations, la prochaine phase ne sera pas d’adopter un outil d’IA, mais de vivre dans un monde où l’IA devient une couche standard des logiciels, au même titre que l’infonuagique ou la cybersécurité. Autrement dit, elle sera de moins en moins visible, mais de plus en plus omniprésente. Les entreprises qui en tireront le plus de valeur ne seront pas celles qui testent le plus de nouveautés, mais celles qui apprennent à intégrer l’IA dans leurs processus de manière fiable, sécuritaire et mesurable.

Une tendance structurante est l’essor des agents et de l’automatisation de bout en bout. On passe progressivement d’une IA qui assiste (résumer, rédiger, suggérer) à une IA qui exécute des tâches dans un cadre défini : ouvrir un ticket, classer une demande, récupérer des informations dans plusieurs systèmes, préparer une réponse, déclencher une étape de workflow, puis demander une validation humaine lorsque c’est requis. Cette approche promet des gains importants, mais elle augmente aussi les exigences d’ingénierie : permissions, validations, audit, sécurité et monitoring.

En parallèle, l’IA va se combiner davantage avec les systèmes connectés et les données terrain, notamment via l’Internet des objets (IoT). Dans le manufacturier, la logistique ou l’énergie, la valeur viendra de plus en plus de l’analyse en continu (capteurs, événements, anomalies), de la prévention des incidents et de l’optimisation opérationnelle. Dans ces contextes, l’IA ne remplace pas les décisions humaines : elle améliore la capacité à détecter, à prioriser et à agir rapidement.

On verra aussi progresser l’IA explicable (XAI), portée par un besoin croissant de transparence, notamment dans les secteurs sensibles (santé, finance, assurance, services publics). L’enjeu n’est pas seulement de produire un résultat, mais de pouvoir répondre à des questions comme : “Pourquoi cette recommandation?”, “Sur quelles données?”, “Quelles limites?”, “Qui a validé?”. Cette transparence est un facteur clé de confiance et d’adoption, et elle devient un avantage concurrentiel lorsque l’IA est intégrée à des processus critiques.

Enfin, comme toute technologie majeure, l’IA traverse une période de surmédiatisation : certaines promesses sont exagérées, certains projets seront décevants, et il y aura des ajustements. Mais la tendance de fond (l’IA intégrée partout, l’automatisation et la transformation du travail) est durable. La meilleure posture n’est ni l’enthousiasme naïf ni le scepticisme paralysant : c’est une approche pragmatique, orientée vers la valeur, avec des cas d’usage mesurables et une gouvernance solide.

Au Québec, cette dynamique est particulièrement importante : l’écosystème est fort et les options d’accompagnement sont nombreuses, mais l’avantage ira aux organisations qui transforment ce contexte favorable en exécution. À moyen terme, le risque principal n’est pas de se tromper en testant un projet. Le vrai risque, c’est de ne rien faire, d’accumuler du retard opérationnel et de laisser d’autres standardiser des gains que vous auriez pu capter plus tôt.

Subventions pour intégration de l’IA

Pour beaucoup d’organisations, le premier frein à l’adoption de l’intelligence artificielle n’est pas l’intérêt : c’est le coût perçu et le risque associé à un projet mal cadré. La bonne nouvelle, c’est qu’au Québec et au Canada, il existe des leviers pour réduire ce risque financier et accélérer le passage à l’action. Selon votre secteur, la taille de votre entreprise et la nature du projet, vous pourriez avoir accès à des programmes de subventions, à des programmes gouvernementaux d’accompagnement, à des crédits d’impôt liés à l’innovation et au développement, ainsi qu’à des ressources d’accompagnement spécialisées pour structurer et livrer vos initiatives.

Vous aimeriez en savoir plus?
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Par où commencer concrètement avec l’IA en entreprise?

Passer de “on devrait faire de l’IA” à “on a un projet qui livre” ne demande pas un grand saut technologique. Ce qui fonctionne, c’est une approche simple : cibler ce qui va vraiment rapporter, bâtir vite et bien, valider tôt avec les utilisateurs, puis ajuster rapidement. Cette approche nous permet de concrétiser rapidement des projets d’IA avec un ROI mesurable et rapide tout en limitant le risque.

1) Choisir un cas d’usage prioritaire (celui qui se rembourse par ses propres gains)

Le point de départ n’est pas la technologie : c’est un problème d’affaires concret. Un bon cas d’usage IA a trois caractéristiques : il touche un processus où il y a un irritant réel (temps, coûts, qualité, délais), il est assez fréquent pour générer un impact, et il est mesurable. En pratique, les meilleurs premiers projets sont souvent liés au traitement de l’information (documents, courriels, tickets), à la recherche interne, au support, à la conformité ou à la préparation de réponses et de rapports. Le but est de choisir un cas où l’IA peut produire un gain tangible en quelques semaines, et non en plusieurs années.

2) Définir un objectif clair et mesurable

Avant de construire quoi que ce soit, on fixe les critères de succès. Combien de minutes économisées par dossier? Quel délai réduit? Quel taux d’erreurs diminué? Quel volume supplémentaire traité à effectif constant? Cette étape évite l’effet « démo impressionnante » qui ne se traduit pas par un impact. Elle permet aussi de prioriser correctement : si on ne peut pas le mesurer, on ne devrait pas se lancer dans le projet.

3) Construire un premier livrable utile

Un premier livrable utile bat un projet parfait qui n’arrive jamais. L’approche consiste à livrer une version initiale qui fonctionne dans un périmètre clair, avec les bons garde-fous, puis à l’améliorer. Ça veut dire intégrer dès le départ ce qui rend la solution déployable : accès aux données, permissions, validation, traçabilité et une expérience simple pour l’utilisateur.

4) Valider tôt et souvent auprès des utilisateurs

L’adoption est souvent le véritable facteur limitant. On implique rapidement les équipes concernées (support, ventes, opérations, finance) pour tester avec des cas réels, comprendre les irritants, ajuster le format des résultats et clarifier quand l’IA doit aider… et quand elle doit passer le bâton à un humain. Plus la boucle de rétroaction entre les utilisateurs et l’équipe qui développe la solution est courte, plus on s’assure de construire une solution qui sera adoptée et aura l’impact escompté.

5) Étendre progressivement

Une fois la valeur démontrée, on étend : plus de volume, plus de cas, plus d’intégrations. L’important est de conserver la discipline de départ : mesurer, ajuster, sécuriser. C’est ainsi que l’IA devient un levier durable plutôt qu’une expérimentation ponctuelle.

En résumé, la meilleure façon de réussir avec l’IA n’est pas de lancer un grand projet. C’est enchaîner des projets courts, cadrés et rentables avec une intégration solide et des métriques claires. C’est exactement le type d’approche que Nexapp met en œuvre pour aider les organisations à transformer l’IA en résultats mesurables, rapidement.

FAQ

C'est quoi l’intelligence artificielle?

Un ensemble de techniques permettant à des systèmes d’apprendre à partir de données pour prédire, recommander, classer ou générer du contenu.

C’est quoi l’intelligence artificielle générative?

Une IA qui produit du contenu (texte, images, code). Très utilisée pour accélérer la rédaction, le support, la recherche documentaire et la création de synthèses.

Comment l'intelligence artificielle a-t-elle été créée?

Elle s’est développée par étapes depuis les années 1950, avec des avancées majeures grâce à l’accès à davantage de données, à plus de puissance de calcul et à de meilleures architectures.

En quoi l’intelligence artificielle est-elle utile?

Elle améliore la productivité, la qualité et la vitesse des opérations, et réduit les coûts liés à des processus répétitifs ou lourds de traitement d’information.

Quelle intelligence artificielle est la meilleure?

“La meilleure” IA universelle n’existe pas. Le bon choix dépend du cas d’usage, des données, des exigences de sécurité et du niveau d’intégration requis.

Quels services d’intelligence artificielle proposent des solutions aux entreprises canadiennes?

Les grandes plateformes Cloud et plusieurs fournisseurs spécialisés offrent des services adaptés aux entreprises. Le choix dépend de vos contraintes (données, conformité, intégrations, coûts).

Comment choisir un logiciel d’intelligence artificielle adapté à une PME au Canada?

Commencez par un cas d’usage prioritaire, validez la sécurité et la confidentialité, et privilégiez une intégration simple à vos outils et à vos processus existants.

Comment intégrer une solution d’intelligence artificielle à un site web commercial?

Les plus courants : un assistant (FAQ/agent) connecté à votre base de connaissances et à vos systèmes (CRM, support), ainsi que les recommandations intelligentes.