Un projet en intelligence artificielle (IA), c’est un ensemble d’activités organisées — avec un objectif précis, un budget, un calendrier et une équipe — dont le but est de concevoir ou d’appliquer un système capable de simuler certaines fonctions de l’intelligence humaine : apprendre à partir de données, reconnaître des motifs, automatiser des décisions ou générer du contenu.
Pour une entreprise, cela peut prendre la forme d’un modèle prédictif qui anticipe la demande, d’un chatbot de service client, d’un système de détection d’anomalies dans un processus de production, ou encore d’un outil d’analyse d’images médicales dans le secteur de la santé.
La réussite d’un tel projet ne repose pas uniquement sur le choix de la technologie. Avant d’investir, les entreprises gagnent à évaluer leur niveau de préparation : qualité des données, processus internes, ressources disponibles, financement, etc.
Voici une checklist pour déterminer si votre organisation est prête à passer à l’action.
Guide de développement d’un projet IA
1. Avez-vous identifié un problème d’affaires concret?
Premier piège : chercher une solution IA avant d’avoir identifié le problème à résoudre.
Questions à se poser :
- Quelle tâche souhaitez-vous automatiser ou améliorer?
- Quels gains espérez-vous obtenir?
- Comment mesurez-vous actuellement la performance?
Par exemple, réduire le temps consacré à la saisie de données, automatiser le traitement des factures, accélérer le service à la clientèle, optimiser la planification des opérations…
« La plupart des entreprises qui réussissent leur premier projet IA commencent modestement : un cas d’usage bien délimité, des données de qualité et un objectif mesurable. C’est cette rigueur initiale qui détermine la valeur réelle générée par la technologie », souligne Maryse Corriveau, Première directrice | Service-conseil en comptabilité et gestion chez Demers Beaulne.
À retenir : on investit dans un résultat d’affaires, pas dans une technologie.
À écouter : transformer une ambition IA en projet concret
Vous avez une idée de projet en intelligence artificielle, mais vous ne savez pas par où commencer?
Dans ce premier épisode de notre balado, Minh Dat Nguyen, directeur des opérations chez Contrôles Laurentide, partage son expérience et explique comment un projet d’envergure peut passer de l’idée à la réalisation grâce à une planification rigoureuse et à des programmes de financement comme la subvention Scale AI.
Une discussion sur les défis à anticiper, les leçons apprises et les conditions de réussite d’une transformation numérique ambitieuse.
2. Vos processus sont-ils suffisamment structurés?
Un processus inefficace demeurera inefficace même avec l’IA.
Avant d’automatiser, demandez-vous :
- Les étapes sont-elles documentées?
- Les responsabilités sont-elles claires?
- Le processus fonctionne-t-il de manière constante?
À retenir : l’IA amplifie les bonnes pratiques… mais aussi les mauvaises.
3. Vos données sont-elles exploitables?
La qualité des résultats dépend directement de la qualité des données.
Questions clés :
- Les données sont-elles centralisées?
- Sont-elles complètes et à jour?
- Existe-t-il des problèmes de qualité ou de duplication?
- Les informations sont-elles accessibles?
À retenir : des données mal structurées limitent rapidement la valeur de l’IA.
4. Votre infrastructure technologique est-elle prête?
L’IA s’intègre rarement dans le vide.
Vérifiez notamment :
- Vos logiciels communiquent-ils entre eux?
- Vos systèmes sont-ils à jour?
- Les outils actuels permettent-ils l’automatisation?
- Vos mesures de cybersécurité sont-elles adéquates?
À retenir : une bonne fondation technologique facilite l’adoption et réduit les risques.
5. Disposez-vous des ressources pour piloter le projet?
Même les meilleurs projets nécessitent un responsable interne.
Questions à considérer :
- Qui portera le projet?
- Les employés concernés sont-ils impliqués?
- Prévoyez-vous un plan de formation?
- La gestion du changement est-elle prise en compte?
À retenir : la réussite dépend autant des humains que de la technologie.
6. Connaissez-vous les risques et obligations liés à l’IA?
L’adoption de l’IA soulève plusieurs enjeux :
- Confidentialité des données
- Sécurité de l’information
- Gouvernance
- Conformité réglementaire
- Encadrement de l’utilisation par les employés
À retenir : mieux vaut définir les règles du jeu avant le déploiement.
7. Avez-vous vérifié les programmes de financement disponibles?
Plusieurs entreprises ignorent qu’elles pourraient obtenir un soutien financier pour amorcer leur transformation numérique.
Selon votre situation, certains programmes peuvent contribuer au financement :
- D’un diagnostic numérique
- D’un projet d’automatisation
- D’une démarche d’intégration de l’IA
- D’activités d’implantation ou d’accompagnement
À retenir : le financement disponible peut influencer la portée et le calendrier de votre projet.
Vous envisagez un projet d’IA?
Nos experts peuvent vous accompagner pour :
✓ Évaluer votre niveau de maturité numérique
✓ Identifier vos occasions d’automatisation
✓ Prioriser les projets offrant le meilleur rendement
✓ Repérer les programmes de financement et subventions disponibles
Si vous avez répondu « oui » à la majorité de ces questions, votre entreprise est probablement bien positionnée pour entreprendre un projet d’IA.
Si plusieurs éléments demeurent flous, il peut être judicieux de commencer par un diagnostic afin d’identifier les meilleures occasions d’amélioration et les programmes d’aide financière applicables à votre situation.
Vous avez des questions? Nous y répondons.
Comment puis-je créer un projet avec l'IA? (exemple)
Prenons un exemple concret : une PME manufacturière québécoise souhaite réduire sa consommation d’énergie. Plutôt que de déployer une solution IA dès le départ, l’équipe commence par définir un objectif précis — diminuer les coûts énergétiques de 15 % en 12 mois — puis documente les données disponibles (historiques de production, relevés de compteurs, horaires de la main-d’œuvre).
L’étape suivante consiste à valider que les systèmes existants peuvent alimenter un modèle d’apprentissage automatique. Une fois les données structurées, un projet pilote est lancé sur une seule ligne de production, ce qui limite les risques avant la mise en place à grande échelle.
La clé du succès repose sur la collaboration interdisciplinaire : les dirigeants fixent les priorités, les opérateurs valident les résultats, et les experts techniques assurent la formation de modèles adaptés au cas d’usage réel. C’est cette intelligence humaine combinée à la technologie qui garantit l’efficacité opérationnelle du projet.
Quels sont les 4 types d'intelligence artificielle?
La classification la plus reconnue distingue quatre niveaux d’IA, selon leur degré d’autonomie et leurs capacités de prise de décision.
- L’IA réactive : elle répond à des situations précises sans mémoire ni apprentissage. L’exemple classique est Deep Blue, le programme d’échecs d’IBM qui a battu Kasparov en 1997.
- L’IA à mémoire limitée : elle analyse des données récentes pour ajuster ses réponses. Les véhicules autonomes et les outils de traitement du langage naturel comme ChatGPT en sont des illustrations directes.
- La théorie de l’esprit : encore au stade de la recherche, cette IA serait capable de comprendre les émotions humaines.
- L’IA consciente : purement théorique à ce jour, elle désignerait un système doté d’une conscience propre.
Pour la majorité des projets en entreprise, c’est le deuxième niveau qui s’applique concrètement.
Quelles sont les formations en gestion de projet IA au Québec?
Au Québec, plusieurs établissements proposent des parcours adaptés aux professionnels qui souhaitent piloter des projets d’intelligence artificielle. HEC Montréal offre notamment des formations en transformation numérique et en analytique d’affaires, tandis que Polytechnique Montréal intègre la gestion de projet IA dans ses programmes de cycles supérieurs.
Du côté de la formation continue, le Collège CDI et diverses écoles spécialisées proposent des microprogrammes axés sur la gestion de projet appliquée à l’IA, accessibles sans formation technique préalable. Ces cursus couvrent généralement la gouvernance des données, la gestion du changement et les meilleures pratiques de déploiement.
Pour un chef de projet, maîtriser ces fondements représente un rôle crucial dans le succès du projet : c’est lui qui fait le pont entre les équipes techniques et les décideurs d’affaires, garantissant que la solution développée répond vraiment aux objectifs organisationnels fixés dès le départ.
