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Stratégie

Novembre 2022 — 2 min. de lecture

Analyse comparative d’écosystèmes en IA

Analyse comparative d’écosystèmes en IA dans le but de repérer les pratiques innovantes en matière de formation et de transfert de connaissances.

Les défis actuels des écosystèmes en IA sont caractérisés par une forte demande de talents en intelligence numérique, une demande de formations qui répondent aux besoins du marché, l’émergence de nouveaux profils d’emploi, une demande en hausse pour le rehaussement des compétences des travailleurs en emploi et une adoption de l’IA par les entreprises encore limitée à certains secteurs. C’est ce qui a motivé la mise en place de nombreuses initiatives des établissements d’enseignements et d’autres types d’acteurs, autant en matière de formation que de transfert de connaissances.

Pour le Québec, les rapports qui ont été publiés en 2020 et 2021 ainsi que les entrevues menées auprès des acteurs de l’écosystème en IA ont permis de faire un survol des forces et des faiblesses. Le Québec est reconnu pour son importante communauté de recherche en IA et son positionnement pour un développement responsable de l’IA. De nombreux établissements d’enseignement ont remodelé leurs programmes pour répondre aux enjeux du numérique et aux besoins du marché. Des initiatives concertées cégeps-universités ont été mises en place et des collaborations de recherche appliquée ou l’intégration de stages ont vu le jour. Plusieurs instituts et organisations participent à accompagner les entreprises dans l’adoption de l’IA. Toutefois, la multiplicité des acteurs est souvent vue comme un obstacle pour les entreprises. Plusieurs organisations n’utilisent pas l’IA faute de compréhension générale de l’IA et de ses applications et en raison de la difficulté d’évaluer leur niveau de maturité, d’identifier les compétences nécessaires ou les besoins de formation pour les employés.

Dans le cadre de cette étude, six grands constats ont pu être faits concernant les pratiques innovantes en matière de formation et de transfert de connaissances existantes à partir de l’analyse de plusieurs écosystèmes en IA dans plusieurs régions du monde. À la suite de ces constats et des discussions que nous avons eues avec des représentants de l’écosystème québécois, nous avons identifié certaines pistes qui pourraient être recommandées pour le Québec.

Pour en savoir plus, consultez le rapport.

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