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5 raisons de faire le microprogramme en intelligence artificielle dans la transformation numérique

Les investissements dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) devraient approcher les 200 milliards de dollars à l’échelle mondiale d’ici 2025. Ce domaine est devenu un enjeu stratégique pour les organisations qui s’y préparent grandement.

Cependant, ces dernières rencontrent de nombreux obstacles dans son implantation et constatent un déficit de compétences dans la gestion, l’éthique et la conformité de l’IA.

Découvrez les 5 raisons de poursuivre le microprogramme en intelligence artificielle dans la transformation numérique de HEC Montréal.

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L'intérêt et l'investissement grandissant des organisations dans l'IA

Les investissements mondiaux en intelligence artificielle devraient atteindre près de 200 milliards de dollars d'ici 2025 selon l’Institut de Stanford pour l'IA centrée sur l'humain.

Au Québec*, un nombre significatif d'entreprises envisagent d'introduire de nouvelles méthodes organisationnelles, de mettre en place de nouveaux processus ou d'optimiser des produits grâce à l'IA.

L'écosystème québécois soutient cette transformation numérique, notamment avec la SQRI de 342,2 millions de dollars pour la recherche en IA**. La province se distingue par ses institutions de recherche de premier plan, comme le MILA, les chaires de recherche CIFAR, l’Institut Intelligence et Données (IID), le CRIM, le CIM, l'Applied AI Institute, et l’IVADO.

Cependant, la transition vers l'IA rencontre des obstacles technologiques, managériaux et commerciaux, tels que la difficulté de recrutement, l'intégration aux systèmes existants, les enjeux d'analyse d'affaires et la résistance des employés et des clients.

Le microprogramme s’ancre dans les tendances actuelles et les besoins futurs de l’écosystème québécois et permet de développer les compétences organisationnelles de demain.

* Source : Statistique Canada, 2023. Objectifs d'adoption des technologies de pointe, selon l'industrie et la taille de l'entreprise

** Source : Stratégie québécoise de recherche et d’investissement en innovation 2022-2027, 2022.

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Montréal, un des leaders mondiaux en intelligence artificielle

Montréal s'est imposée comme une plaque tournante mondiale en intelligence artificielle et un pôle majeur de recherche et d'innovation dans ce domaine.

Le travail de chercheurs renommés, tels qu’Yoshua Bengio, a contribué à attirer plusieurs leaders mondiaux en IA à s'implanter à Montréal.

La ville bénéficie d'un réseau scientifique puissant et se distingue par son engagement en faveur du bien commun et de l'éthique en IA.

  • Le Mila, l'Institut québécois d'intelligence artificielle, abrite la plus grande communauté universitaire en apprentissage profond au monde avec plus de 1 000 chercheurs.
  • Plus de 30 000 travailleurs possèdent des compétences en IA.
  • IVADO a investi plus de 83 millions de dollars dans des projets de recherche collaboratifs avec l'industrie et 124,5 millions de dollars pour la recherche en IA responsable et son adoption.
  • Plus de 22 000 étudiantes et étudiants universitaires sont inscrits dans des programmes liés à l'IA au Québec.
  • Montréal International a accompagné des investissements directs étrangers de 2,4 milliards de dollars avec une composante IA entre 2018 et 2022.

Les cours du microprogramme sont dispensés par des professeures et professeurs activement impliqués dans l'écosystème en IA québécois; parmi eux, Camille Grange et Gregory Vial, membres de l'OBVIA, ainsi que Théophile Demazure et Pierre-Majorique Léger, professeurs à l’IVADO.

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Répondre à un déficit de compétences en gestion, éthique et conformité de l’IA

La plupart des organisations montrent un intérêt pour l'IA et expérimentent à différentes échelles pour leurs initiatives de transformation numérique.

Pour les aider, divers acteurs du secteur universitaire, des logiciels et des services professionnels sont disponibles. Par exemple, HEC Montréal et SAS collaborent déjà sur des outils comme Cortex, un jeu de simulation analytique permettant aux étudiantes et étudiants d’appliquer des concepts appris dans le cadre de leur programme.

Cependant, il existe un déficit de compétences en gestion, éthique et conformité de l’IA, devenu un enjeu stratégique.

Le microprogramme de 2e cycle en intelligence artificielle dans la transformation numérique vise à combler ce manque en formant des gestionnaires et des praticiennes et praticiens de l'industrie.

  • Il aborde l'impact de l'IA sur la proposition de valeur, les processus d'affaires et les services des entreprises, les défis de l'infrastructure technologique dédiée à l'IA, et les enjeux stratégiques, éthiques, légaux et humains liés à son adoption.
  • Les étudiantes et étudiants apprennent également à concevoir et déployer des solutions IA pour différents contextes organisationnels, et à communiquer efficacement avec les parties prenantes.

Enfin, ce microprogramme peut également servir de passerelle vers la maîtrise en gestion (M. Sc.) – transformation numérique des organisations à HEC Montréal.

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Des membres du corps professoral à l'avant-garde de la recherche dans l’IA

Des membres du corps professoral de HEC Montréal se distinguent par leur expertise et leur leadership dans la recherche sur la gestion de l'intelligence artificielle (IA) dans la transformation numérique des organisations.

Des publications, projets et financement en témoignent.

  • Problème de données entravant l'IA (Vial et autres, 2021)1
    L'étude souligne les problèmes d'accessibilité des données pour les initiatives d'IA, mettant en lumière les défis rencontrés par les intervenants tout au long du cycle de vie de l'IA.
  • Gestion des projets d'IA (Vial et autres, 2023)2
    Selon cette recherche, les projets d'IA sont gérés en combinant des éléments de gestion de projet traditionnelle, des pratiques agiles et des flux de travail spécifiques à l'IA.
  • Visualisation des décisions d'IA (Karran et autres, 2022)3
    Les décisions basées sur l'IA sont mieux comprises et inspirent plus confiance lorsqu'elles sont présentées de manière structurée, avec des explications visuelles.
  • Intention d'utiliser l'IA en médecine (Wagner et autres, 2023)4
    Les étudiants en médecine qui ont une forte conviction quant au rôle de l'IA, ainsi que des attitudes favorables, des connaissances et de l'expérience avec l'IA, sont plus enclins à utiliser les technologies de santé basées sur l'IA.
  • Projet de recherche de TECH3 Lab, L'IA centrée sur l'humain : du développement des algorithmes responsables à l’adoption de l’IA.
    Ce programme de recherche de 1,2 million de dollars, subventionné par le consortium IVADO, vise à développer des lignes directrices pour la conception de l'IA centrée sur l'humain. Dirigée par Pierre-Majorique Léger, professeur à HEC Montréal, l'équipe multidisciplinaire comprend 30 chercheurs et doctorants, principalement issus du département de systèmes d'information de HEC Montréal.

Le microprogramme offre une occasion unique de développer des compétences de pointe sur les implications de l'IA pour les organisations, en s'appuyant sur les recherches les plus récentes.

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HEC Montréal aide à définir et à créer un vocabulaire francophone commun de l’IA

HEC Montréal développe actuellement un site Web, financé par l’Office québécois de la langue française. Son objectif est d’éduquer et de sensibiliser la communauté d’affaires, ainsi que la société au vocabulaire et aux concepts clés de l'IA.

Dans ce contexte, certains de nos experts en IA œuvrent actuellement à la création de contenus interactifs et éducatifs à vocation des travailleurs et gestionnaires francophones.

À travers ces contenus, HEC Montréal souhaite contribuer à une meilleure compréhension de l’IA, ses opportunités et ses enjeux, afin qu’elle puisse s’intégrer éthiquement dans le quotidien des organisations québécoises.

  1. Vial, G., Jiang, J., Giannelia, T., & Cameron, A. F. (2021). The data problem stalling AI. MIT Sloan Management Review, 62(2), 47-53.
  2. Vial, G., Cameron, A. F., Giannelia, T., & Jiang, J. (2023). Managing artificial intelligence projects: Key insights from an AI consulting firm. Information Systems Journal, 33(3), 669-691.
  3. Karran, A. J., Demazure, T., Hudon, A., Senecal, S., & Léger, P. M. (2022). Designing for Confidence: The Impact of Visualizing Artificial Intelligence Decisions. Frontiers in neuroscience, 16, 883385.
  4. Wagner, G., Raymond, L., & Paré, G. (2023). Understanding Prospective Physicians’ Intention to Use Artificial Intelligence in Their Future Medical Practice: Configurational Analysis. JMIR Medical Education, 9, e45631.

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