Réduire l’écart entre la recherche en IA et son adoption

« Vous n’essaieriez pas de gérer une entreprise sans un site Web. Il est temps de commencer à penser à l’IA de la même manière. » 
Glenda Crisp, présidente et PDG 
Institut Vecteur 

L’intelligence artificielle (IA) est présente dans presque toutes les facettes de la vie, et une grande partie de celle-ci a été développée au Canada ou repose sur des bases établies par des chercheurs et chercheuses du Canada. Mais il y a un paradoxe. Alors que les chercheurs du Canada ont pris de grands risques et repoussé de nouvelles frontières en IA, les entreprises canadiennes ont hésité à faire de même. Au deuxième trimestre de 2025, seulement 12 % des entreprises canadiennes utilisaient l’IA pour produire des biens ou fournir des services. Glenda Crisp et l’Institut Vecteur veulent changer cela. 

« Il fut un temps où Internet était une nouveauté et où nous devions tous réfléchir à la façon de l’utiliser pour mieux gérer nos entreprises », déclare Crisp, présidente et PDG de Vecteur. « Aujourd’hui, on ne peut pas gérer une entreprise sans un site Web. Il est temps de commencer à penser à l’IA de la même manière. » 

Le mandat de Vecteur 

L’Institut Vecteur est un carrefour de recherche en IA de renommée mondiale basé à Toronto qui offre des formations et des solutions pratiques pour réduire l’écart entre la recherche et l’adoption par l’industrie. Depuis sa création, Vecteur offre aux partenaires de l’industrie un accès à des chercheurs de renommée mondiale, à un environnement informatique de pointe et à des capacités d’ingénierie en IA pour les aider à transformer l’IA en valeur commerciale. Bell est un partenaire clé de ce travail depuis 2021. 

En plus d’offrir de la formation et des certifications pour renforcer les équipes internes d’IA, Vecteur s’associe à des entreprises comme Bell pour organiser des camps d’entraînement, où les participants de multiples secteurs se réunissent et partagent leurs façons d’utiliser l’IA. Cela expose souvent les participants à de nouveaux cas d’utilisation qu’ils n’avaient pas envisagés auparavant. Ils peuvent ensuite développer et itérer, en bénéficiant des leçons que d’autres ont déjà apprises, qu’ils peuvent ensuite reprendre et appliquer à leurs propres entreprises. 

Qu'est-ce qui freine les entreprises canadiennes d’adopter l'IA ? 

En collaboration avec Deloitte, l’équipe de Crisp a constaté que le Canada et les chercheurs canadiens continuent de jouer un rôle de premier plan dans le développement de l’IA, représentant 6 % des meilleurs chercheurs en IA au monde et affichant une croissance annuelle de la concentration de talents en IA supérieure à celle des autres pays du G7. Toutefois, les entreprises canadiennes ont tardé à adopter des solutions d’IA et à investir dans des entreprises spécialisées en IA. 

L'aversion au risque, ou la préférence de laisser les grandes entreprises (souvent basées aux États-Unis) tester d'abord cette technologie, combinée à des préoccupations en matière de sécurité, de confidentialité et de protection de la propriété intellectuelle, constitue le plus grand frein. Cette hésitation s'étend même à l'investissement dans les jeunes entreprises axées sur l'IA. « J'ai entendu plusieurs entreprises en démarrage dire que lorsqu'elles font leur présentation, les investisseurs canadiens sont intéressés, mais ils ne s'engagent pas à moins d'avoir des références américaines », explique Crisp. « Il est donc très difficile pour nos petites entreprises prometteuses de devenir de grandes entreprises prospères. » Une enquête a également révélé que seulement 34 % des répondants canadiens étaient prêts à faire confiance au savoir plus provenant de l'IA, contre 46 % à l'échelle mondiale – ce qui contribue probablement à l'hésitation à adopter des solutions que les clients locaux pourraient ne pas être disposés à accepter. 

« Si vous n’avez pas encore commencé, il n’est pas trop tard, mais vous êtes en retard et vous devez vous rattraper. » 

Pourquoi le Canada doit-il accélérer l’adoption de l’IA 

Bien que Crisp affirme que ces préoccupations sont légitimes, elle croit aussi qu’elles peuvent être résolues par une gouvernance et une réglementation appropriées. Et elles doivent être résolues – il y a des risques à prendre du retard sur le reste du monde en matière d’adoption de l’IA. L’un des principaux est de perdre des parts de marché au profit de ceux qui sont capables d’offrir des services plus efficacement. Et à mesure que ces pionniers deviennent plus habiles à intégrer l’IA, ils ajoutent leur expertise à l’écart d’efficacité, ce qui rend encore plus difficile pour les entreprises à la traîne de rattraper leur retard. « Si vous n’avez pas encore commencé, il n’est pas trop tard », dit-elle. « Mais vous êtes en retard et vous devez vous rattraper. Parce que soit vous faites partie du changement, soit le changement vous subit. » 

Comment se lancer et tirer le meilleur parti de l’adoption de l’IA 

L’adoption efficace de l’IA ne se limite pas à l’intégration d’une solution d’IA. Pour les entreprises qui ne savent pas par où commencer ou qui veulent tirer le meilleur parti des solutions qu’elles essaient, Crisp propose les conseils suivants : 

• • • Adoptez judicieusement 
      L’IA n’est pas une solution miracle. Ce n’est même pas nécessairement la bonne solution à tous les problèmes. Pour obtenir les meilleurs résultats – et le meilleur retour sur investissement – assurez-vous d’appliquer l’IA aux cas d’utilisation où elle est la plus judicieuse. Il s’agira généralement d’un secteur de votre entreprise où vous disposez déjà de nombreuses données qui peuvent aider à éclairer la solution. 
    • Commencez doucement 
      Passer directement à l'IA agentique la plus récente et la plus avant-gardiste serait une perspective intimidante pour la plupart des entreprises. Cela peut même causer de nouveaux problèmes, surtout si vous ne disposez pas des bons pipelines de données ou de la bonne gouvernance des données – ou si vous essayez d’en faire trop avant de comprendre son fonctionnement. Bien que cela ne signifie pas qu’il faille adopter la solution la plus élémentaire qui soit, Crisp conseille de développer votre expertise en déployant une solution « intermédiaire » – surtout s’il est possible de bénéficier des conseils d’experts et d’en tirer des leçons. L’idéal est une solution qui s’avère prometteuse pour des résultats rapides – et en s’attaquant aux problèmes les plus faciles à résoudre, vous développez votre expertise tout en prouvant la pertinence de projets plus robustes. 
    • Achetez des produits de base. Bâtir de façon à se différencier 
      Pour les fonctions courantes, comme les résumés de réunions, les agents conversationnels et l’extraction de données de base à partir de documents, des modèles d’IA efficaces existent déjà. Il y a donc peu d’avantages à consacrer du temps et de l’argent pour créer votre propre version. Toutefois, pour les facteurs de différenciation commerciale, comme les moteurs de recommandation hyper-personnalisés, les modèles spécialisés d’évaluation des risques ou la maintenance prédictive de votre équipement exclusif, la création de votre propre modèle d’IA sera généralement la meilleure option. Cela peut vous aider à vous démarquer et protéger votre propriété intellectuelle. 
    • Saisissez l’opportunité pour une transformation
      Si vous vous contentez d’ajouter l’IA à un processus existant, vous pourriez passer à côté d’opportunités. Les véritables avantages de l’IA se manifestent souvent lorsque vous commencez par repenser l’ensemble du processus. Ainsi, vous ouvrez la porte à l’utilisation de l’IA pour éliminer les étapes superflues, combiner les processus connexes et plus encore.  « Intégrer l’IA sans adapter le processus, c’est comme conduire une voiture de sport haut de gamme en première vitesse, explique Crisp. Recâblez votre berline familiale, et elle pourrait en fait surpasser cette voiture de sport. »
    • Engagez-vous à agir
      Bien que les preuves de concept ou les projets pilotes soient utiles, une fois qu’un concept a fait ses preuves, vous devez être en mesure de le mettre à l’échelle et le faire passer à la production réelle. En même temps, n’oubliez pas que l’objectif de ces projets pilotes est de déterminer si quelque chose fonctionne – et ce ne sera pas toujours le cas. Ne craignez pas d’abandonner une idée qui n’a pas fonctionné.
    • Demandez de l’aide
      La mise en œuvre de l’IA peut être complexe et perturbatrice, mais vous n’avez pas à le faire seul. Cherchez des occasions d’apprendre de l’expérience d’autres entreprises, ou appuyez-vous sur des entreprises qui ont de l’expérience dans le développement et la livraison de solutions qui correspondent à ce que vous voulez réaliser. 

« Intégrer l'IA sans adapter le processus, c'est comme conduire une voiture de sport haut de gamme en première vitesse. Recâblez votre berline familiale, et elle pourrait en fait surpasser cette voiture de sport. » 

Ressources pratiques pour les nouvelles solutions d’IA 

L’une des façons dont Vecteur soutient les entreprises consiste à transformer la recherche universitaire en bases de code pratiques: des points de départ pour les processus courants axés sur l’IA que les entreprises peuvent télécharger et personnaliser pour répondre à leurs besoins. 

« C’est l’un des principaux moyens que nous utilisons pour combler le fossé entre la recherche et l’adoption », déclare Crisp. « Notre équipe d’ingénierie en IA examine des milliers d’articles de revues et de conférences et transforme cette théorie en quelque chose que les entreprises peuvent réellement utiliser comme base pour leurs propres solutions. » 

Ces bases de code sont offertes par le biais de contrats de licence à durée indéterminée et sans redevance. Cela signifie que les entreprises peuvent breveter les solutions qu’elles développent et conserver le contrôle de la propriété intellectuelle. 

Alimenter la prochaine phase de l’adoption de l’IA 

À mesure que l’IA s’intègre davantage aux entreprises, elle passe rapidement du statut d’opportunité d’amélioration, à celui d’exigence fondamentale pour la réussite. Cela signifie que les entreprises devront bientôt faire plus que de développer ou d’ajouter des solutions au cas par cas. Bien que ce travail initial soit essentiel pour acquérir une expertise en IA – et un certain confort – à l’interne, la prochaine phase clé consiste à élaborer une stratégie d’IA évolutive qui permet cette amélioration continue dans l’ensemble de l’organisation.  

Crisp et l’Institut Vecteur ont constaté ce changement partout au pays, marqué par un récent regain d’intérêt pour les solutions d’IA canadiennes. Les entreprises réalisent de plus en plus qu’elles n’ont pas besoin de chercher à l’étranger pour trouver l’expertise et la technologie nécessaires à la transformation de leurs activités; des talents et des ressources de calibre mondial se trouvent à leur portée. 

Pour tirer parti de cette dynamique, il faut une collaboration approfondie, qui est un moteur du partenariat entre Bell et l’Institut Vecteur. Avec les bons partenaires stratégiques, les entreprises canadiennes peuvent surmonter leurs hésitations, exploiter la puissance de l’innovation locale et s’assurer qu’elles ne se contentent pas de rattraper le marché mondial, mais qu’elles sont en mesure de le dominer. 

« Le talent est ici. La prochaine étape consiste à valoriser et à faire évoluer nos leaders issus de nos propres rangs. »