L’état de l’intelligence artificielle au Canada en 2023 : Perspectives du rapport Scale AI
Introduction
L'intelligence artificielle (IA) est au cœur des transformations technologiques mondiales. Le rapport "Portrait de l’IA d’ici" publié par Scale AI en 2023 examine les progrès, défis et opportunités dans le contexte canadien. Trois grands axes structurent cette analyse : R&D, adoption industrielle et diffusion des innovations.
Ce document stratégique vise à mobiliser les acteurs de l’IA autour d’un objectif commun : renforcer la position du Canada comme leader mondial de l’IA.
1. Recherche et Développement (R&D)
Investissements et centres d'excellence
Le Canada investit 1 milliard CAD par an dans la recherche en IA.
Les pôles principaux incluent : Montréal, Toronto, et Vancouver, qui accueillent des laboratoires reconnus comme Mila, Vector Institute et AMII.
Comparaison internationale
Bien que le Canada soit un leader en recherche fondamentale (classé 4e mondial), il accuse un retard dans l'application industrielle, notamment par rapport à la Chine et aux États-Unis, qui dominent les investissements à grande échelle.
Enjeux majeurs
Manque de commercialisation : Une faible part des brevets de recherche canadiens est transformée en produits ou services.
Dépendance publique : 60 % du financement provient de programmes gouvernementaux, limitant la diversification.
2. Adoption industrielle de l’IA
Secteurs moteurs
Santé : Diagnostic assisté par IA, gestion hospitalière optimisée.
Finance : Modélisation prédictive et automatisation des processus.
Manufacture : Maintenance prédictive et robotique industrielle.
Études de cas
Exemple 1 : Un système d'IA dans les hôpitaux ontariens a permis une réduction de 20 % des temps d'attente.
Exemple 2 : Une banque canadienne a économisé 15 % sur ses coûts grâce à des algorithmes anti-fraude.
Défis
Adoption lente par les petites entreprises (PME), qui représentent pourtant 98 % des entreprises canadiennes.
Coût élevé des outils IA, manque de compétences internes.
3. Diffusion et écosystème des talents
Formation et talents
Le Canada forme environ 12 000 diplômés en IA chaque année, mais le secteur connaît un déficit de 5 000 experts.
Des programmes comme Scale AI Skills for Innovation cherchent à combler cet écart en attirant des étudiants étrangers.
Rétention des talents
40 % des diplômés en IA quittent le Canada pour travailler dans des centres mondiaux comme la Silicon Valley.
Politique et compétitivité
Les politiques d’immigration favorisent les talents internationaux, mais des incitations supplémentaires sont nécessaires pour concurrencer des pays comme l'Allemagne et Singapour.
4. Perspectives et recommandations
Objectifs principaux
Renforcer les ponts entre recherche et industrie : Investir dans des incubateurs et programmes de commercialisation.
Accroître l'adoption des PME : Proposer des subventions spécifiques et des formations.
Mobiliser les talents mondiaux : Simplifier les visas et augmenter les bourses de recherche.
Comparaison internationale
Aspect | Canada | États-Unis | Chine |
R&D (milliards) | 1 CAD | 20 USD | 30 USD |
Talents formés (annuel) | 12 000 | 50 000 | 150 000 |
Adoption industrielle (%) | 30 | 50 | 60 |
Indicateur clé | Canada | Moyenne mondiale | Leader (Pays) |
Adoption de l’infonuagique (%) | 35 | 45 | 60 (États-Unis) |
Investissements R&D en IA ($M) | 1 000 | 5 000 | 20 000 (Chine) |
Taux de confiance envers l’IA (%) | 44 | 65 | 75 (Allemagne) |
Employés formés en IA (%) | 52 | 63 | 70 (Allemagne) |
PME utilisant des solutions IA (%) | 30 | 50 | 70 (Chine) |
Vue d’ensemble de la diffusion et des investissements
Points principaux :
La diffusion de l’IA est identifiée comme le talon d’Achille du Canada. Les entreprises canadiennes accusent un retard dans l’adoption des infrastructures nécessaires, comme l’infonuagique, qui affiche seulement 35 % d’adoption contre une moyenne de 45 % chez les pays comparables.
Les défis incluent un manque d’investissement dans les ERP, les technologies de données et les outils analytiques modernes.Les ajustements structurels nécessaires pour adopter l’IA perturbent souvent les activités des entreprises, ralentissant ainsi l’implémentation.
Problématique majeure : Le Canada connaît un retard notable dans l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) à grande échelle. Malgré ses forces en recherche et innovation, la diffusion des technologies IA reste limitée, particulièrement chez les petites et moyennes entreprises (PME), qui peinent à s’aligner sur les grandes entreprises.
Les talents et les compétences comme piliers fondamentaux
Points clés
Pénurie de talents : Une problématique critique avec un déficit en experts IA. Seules 20 % des entreprises canadiennes investissent dans l'amélioration des compétences.
Formation et soutien : Les entreprises canadiennes se classent parmi les dernières en formation technique, comparées à des pays comme l'Allemagne et la Norvège.
Rétention des talents : Les entreprises doivent mieux intégrer et retenir leurs talents par des offres compétitives et des stratégies internes efficaces.
Employés et dirigeants : Seulement 27 % des PDG canadiens ont élaboré une stratégie IA globale dans leur entreprise, contre 46 % en Chine.
Niveau de confiance envers l’IA
Confiance envers l’IA
Les Canadiens interrogés affichent un taux de confiance envers l’IA de 44 %, ce qui les place 25e sur 26 dans le classement mondial.
Une baisse de 8 % de cette confiance a été enregistrée entre 2019 et 2020, amplifiée par l’incompréhension des avantages réels de l’IA par les employés.
Performance industrielle et comparaisons mondiales
Formation et adoption
Le Canada est à la traîne dans la formation des développeurs capables de créer et déployer des solutions IA. Par exemple, seulement 52 % des employés utilisent l'IA, contre 63 % en Allemagne.
Les grandes entreprises adoptent plus activement l’IA, mais les PME, essentielles pour l’économie canadienne, sont en retard faute de ressources.
Perspectives et recommandations
Vision pour l’avenir :
Transformer le Canada en économie propulsée par l’IA passe par un engagement accru dans la recherche appliquée et les infrastructures modernes.
Accélérer la transition de l’IA de la R&D vers l’industrie est une priorité clé.
Un soutien politique et financier doit cibler spécifiquement les entreprises de petite et moyenne taille.
Recommandations pour renforcer la diffusion de l’IA
Création d’un fonds national IA pour PME :
Un programme dédié offrant des subventions et prêts pour moderniser les infrastructures numériques.
Programme de formation accélérée en IA :
Partenariats universités-entreprises pour offrir des diplômes accélérés dans les domaines techniques de l’IA.
Hubs régionaux d’innovation IA :
Centres dédiés connectant startups, PME et grandes entreprises pour partager ressources et expertise.
Campagnes de sensibilisation :
Utiliser des témoignages d’entreprises pour montrer l’impact économique et social positif de l’IA.
« Le Canada a l’opportunité de devenir un leader mondial de l’IA. Pour cela, il est impératif d’accélérer la modernisation des infrastructures, de renforcer les talents locaux et d’impliquer activement les PME dans cette transformation. »
Synthèse des Recommandations
Augmenter les investissements en infrastructure numérique pour combler les lacunes dans les ERP et l’infonuagique.
Accélérer la formation des talents IA grâce à des collaborations entre le secteur privé et les universités.
Adopter une approche plus inclusive pour les PME, qui représentent une majorité des entreprises canadiennes.
Renforcer la communication et la confiance envers l’IA, tant auprès des dirigeants que des employés.
Aligner la stratégie IA avec des modèles internationaux pour rester compétitif à l’échelle globale.
Objectifs des hubs IA
Faciliter les partenariats :
Connecter les startups et PME avec des grandes entreprises pour développer des solutions IA adaptées aux besoins réels du marché.
Favoriser les collaborations entre les chercheurs universitaires et les industriels pour accélérer la mise en œuvre des innovations.
Renforcer les capacités locales :
Réduire les disparités régionales en créant des hubs dans les zones moins industrialisées ou à forte concentration de PME.
Soutenir l’adoption des technologies IA dans des secteurs clés comme l’agriculture, la santé, ou la logistique.
Partager des ressources stratégiques :
Offrir un accès partagé à des infrastructures coûteuses (centres de données, supercalculateurs, plateformes d’entraînement IA).
Proposer des ateliers, des formations, et des outils pour aider les entreprises à démarrer avec l’IA.
Créer des réseaux d’experts :
Mettre en place des espaces de rencontre où les professionnels de l’IA, les investisseurs, et les entrepreneurs peuvent échanger.
Construire des bases de données régionales pour connecter les compétences en IA avec les projets industriels.
Comments