Les applications de l’IA : prédictive, générative et agentique

Qu’est-ce que l’IA exactement?

Si l’on devait résumer simplement ce qu’est l’intelligence artificielle, on pourrait dire qu’il s’agit de la capacité d’une machine à reproduire certaines fonctions de l’intelligence humaine : apprendre, raisonner, créer ou prendre des décisions. Programmée pour exécuter des tâches précises, l’IA peut aussi évoluer par elle-même en apprenant à partir de données.

C’est un domaine à la croisée des mathématiques, de l’informatique et des sciences sociales, où la logique rencontre le comportement humain. Et pour mieux comprendre ce vaste univers, il est utile de distinguer trois grandes catégories d’IA : prédictive, générative et agentique.

Ces trois types d’IA coexistent déjà dans notre quotidien, explorons ensemble quelques cas d’applications concrets.

1. L’IA prédictive : celle qui anticipe l’avenir à partir des données

Commençons par la plus ancienne : l’intelligence artificielle prédictive. Son rôle? Prévoir ce qui va se passer à partir de ce qui s’est déjà produit.

Comment ça fonctionne?

L’IA prédictive repose sur des algorithmes d’apprentissage automatique (ou machine learning) qui analysent de grandes quantités de données historiques. En repérant des schémas récurrents, elle est capable d’estimer la probabilité d’un événement futur.

Des exemples concrets :

• Dans la santé : prédire les risques de rechute d’un patient ou anticiper le volume d’admissions dans un hôpital en fonction de la météo et des périodes de l’année.
• Dans les transports : optimiser la planification du personnel en anticipant les heures de pointe, les retards ou les besoins en maintenance.
• Dans le commerce de détail : prévoir les ventes d’un produit avant les Fêtes ou ajuster les stocks selon la demande anticipée.
• Dans la cybersécurité : détecter les comportements suspects avant qu’une attaque ne se produise.

L’IA prédictive n’est pas là pour remplacer la décision humaine, mais pour offrir une visibilité accrue et une aide à la décision. Elle agit comme un conseiller qui dit : « attention, voici ce qui pourrait arriver si rien ne change ». C’est, en quelque sorte, la boule de cristal du monde moderne, mais fondée sur les données plutôt que sur l’intuition. Toutefois, l’IA n’est pas infaillible : ses prédictions dépendent de la qualité des données, et son intégration doit s’accompagner d’une gouvernance claire et d’une évaluation continue des résultats.

Certaines organisations vont encore plus loin en combinant l’analyse prédictive à ce qu’on appelle l’intelligence artificielle prescriptive. Alors que l’IA prédictive permet d’anticiper un événement probable, l’IA prescriptive, elle, recommande, voire exécute, la meilleure action à entreprendre pour atteindre un objectif donné. Autrement dit, on passe : « voici ce qu’il va se passer » à « voici ce que nous devrions faire ? ».

Par exemple, un modèle prescriptif peut recommander la réaffectation optimale de ressources dans un aéroport selon les conditions météo, suggérer le meilleur plan de production dans une usine ou ajuster automatiquement la tarification en fonction de la demande prévue.

2. L’IA générative : celle qui crée

Si l’IA prédictive anticipe, l’IA générative sert plutôt à créer. C’est elle qui est derrière la vague médiatique que nous connaissons depuis fin 2022, avec des outils comme ChatGPT, DALL·E, Claude, Midjourney ou Suno, pour ne nommer que ceux-ci.

Comment ça fonctionne?

Les IA génératives s’appuient sur des modèles appelés LLMs (Large Language Models), entraînés sur d’immenses volumes de texte, d’images, de sons ou de code. Elles apprennent les structures du langage, les relations entre les concepts, et peuvent ensuite générer un contenu inédit à partir d’une simple requête.

Des exemples concrets :

• Dans le marketing : créer des textes de campagne, des visuels publicitaires ou des slogans personnalisés.
• Dans la musique et le cinéma : composer une bande sonore ou générer un storyboard à partir d’un scénario.
• Dans l’éducation : produire des quiz interactifs ou expliquer un concept complexe à différents niveaux (primaire, universitaire, professionnel).
• Dans le développement logiciel : aider les programmeurs à écrire ou corriger du code.

L’IA générative agit comme un collaborateur créatif. Elle ne remplace pas l’humain, mais lui fait gagner du temps sur les tâches, libérant ainsi de l’espace pour la réflexion, la stratégie et l’innovation.

Imaginez-la comme un assistant, un stagiaire ultra-rapide qui peut produire dix versions d’un texte ou d’une maquette pendant que vous buvez votre café… mais qui a besoin qu’on révise et adapte avant d’envoyer!

3. L’IA agentique : celle qui agit

Voici la nouvelle génération d’IA, celle dont on tout le monde parle en 2025 et qui continuera à faire parler d’elle dans les prochaines années : l’IA agentique (ou « agent AI »).

Contrairement aux deux précédentes, elle ne se contente pas de prédire ou de créer : elle agit avec autonomie.

Comment ça fonctionne :

Un agent IA combine plusieurs capacités :

• Percevoir : il capte des informations en temps réel (via des API, des capteurs ou des bases de données).
• Raisonner : il comprend le contexte, définit des priorités et prend des décisions.
• Agir : il exécute des tâches sans intervention humaine directe.

Ces agents reposent sur des grands modèles de langage (comme GPT, Claude, Gemini, etc.), mais ils sont couplés à des outils, des règles et des objectifs précis. Ils peuvent travailler de façon autonome (jusqu’à un certain point) et collaborer entre eux.

Des exemples concrets :

• En logistique : un agent peut planifier automatiquement la meilleure route de livraison selon la météo, le trafic, les coûts et autres données.
• En finance : un agent peut exécuter des transactions en respectant les politiques.
• En gestion RH : un agent peut gérer les horaires, anticiper les absences, proposer des remplacements et notifier les employés concernés.
• En service client : un agent IA peut répondre à des questions simples, transférer un cas complexe à un humain et apprendre des interactions passées.

En somme, l’IA agentique n’est plus seulement un simple assistant, mais un acteur, capable d’orchestrer un processus complet.

Agents IA et Workflows IA : quelle différence?

Il est facile de confondre ces deux concepts, car les deux automatisent des tâches. Mais la différence réside dans le niveau d’autonomie et d’adaptation.

Les workflows IA, ce sont des enchaînements d’actions prédéfinies. Par exemple : lorsqu’un client soumet une demande de support, un système IA classe le message, extrait le sujet, puis l’envoie à la bonne équipe.

Tout est réglé à l’avance : si A se produit, alors B s’exécute.

C’est efficace, mais rigide.

Les agents IA, en revanche, peuvent adapter leur comportement selon le contexte. Exemple : un agent IA en support technique peut analyser la demande du client, vérifier l’historique, proposer une solution, tester l’impact, puis ajuster sa réponse en fonction du résultat.

Il comprend la finalité, pas seulement les étapes.

En d’autres mots :

• Un workflow IA suit une recette.
• Un agent IA apprend à cuisiner selon les ingrédients disponibles.

Types d’intelligences artificielles: quelle IA pour quel usage?

L’intelligence artificielle évolue à une vitesse impressionnante, mais qu’elle soit prédictive, générative ou agentique, sa finalité reste la même : accroître l’efficacité, la productivité et la capacité d’adaptation des organisations.

Comprendre les différents types d’IA, c’est le premier pas vers une adoption stratégique. Trop d’entreprises se lancent dans l’IA sans savoir quel problème elles cherchent à résoudre. Pourtant, c’est en partant des besoins opérationnels et stratégiques que l’on transforme l’IA en levier de compétitivité durable.

Et c’est précisément là qu’Airudi entre en scène : comme un partenaire stratégique pour aider les organisations à identifier les bons cas d’usage, à déployer les solutions les plus rentables et à accélérer leur virage technologique.

De la prévision de la demande à l’allocation optimale de la main-d’œuvre, en passant par la réduction des coûts d’exploitation ou la gestion proactive des risques, nous aidons les entreprises à convertir leurs données en performance mesurable.

Aujourd’hui, toutes les entreprises parlent d’IA.
Mais celles qui feront la différence sont celles qui sauront l’appliquer là où elle crée de la valeur. Et nous sommes là pour vous aider à tracer cette route, en transformant la complexité en clarté, et la donnée en performance mesurable.

Pourtant, une majorité d’entreprises avancent encore à tâtons. On expérimente un outil ici, on teste un pilote là… mais sans réelle cohérence ni vision globale. Résultat : des initiatives fragmentées, difficiles à rentabiliser, et rarement capables de transformer l’organisation en profondeur. D’ailleurs, un récent rapport du MIT, The GenAI Divide: State of AI in Business, dresse un constat sans détour : seulement 5 % des projets pilotes IA réussissent à générer une croissance rapide des revenus, tandis que 95 % peinent à livrer un impact mesurable. Le problème ne vient pas des modèles eux-mêmes… mais d’un défaut d’intégration stratégique.

Alors que les entreprises multiplient les outils, les tests, les investissements, peu d’entre elles ont réellement structuré leur approche. Le rapport pointe du doigt un “learning gap” organisationnel : manque de vision, de gouvernance, de coordination interfonctionnelle et de capacité à transformer l’expérimentation en valeur durable. Résultat? Des projets IA qui restent à l’état de démonstration technique, sans incidence réelle sur la performance ou la rentabilité.

Alors, par où commencer pour réussir son implémentation IA et éviter les dérives? Comment faire de l’IA un moteur réel de transformation organisationnelle ? La réponse tient en cinq mots : planification stratégique en intelligence artificielle. Une démarche structurée, alignée sur vos objectifs d’affaires, qui vous permet d’intégrer l’IA de façon transversale, responsable, éthique et performante. Et c’est précisément là que devrait commencer toute transformation IA ambitieuse.

Pourquoi parler de planification stratégique quand on parle d’intelligence artificielle? 

Parce que l’IA ne s’improvise pas… et surtout, elle ne relève pas uniquement du CTO ou du département TI. L’intelligence artificielle ne fonctionne pas en vase clos : elle dépend profondément de votre infrastructure de données et de vos processus, de la collaboration entre équipes et de l’alignement avec vos priorités d’affaires. 

Elle requiert des données fiables, bien structurées, accessibles. Elle s’appuie sur vos opérations pour générer des recommandations pertinentes. Elle dépend de l’engagement de vos équipes pour être utilisée, comprise et améliorée. Elle impacte vos façons de travailler, vos décisions, et même votre culture d’entreprise. 

Autrement dit, l’IA ne peut livrer sa pleine valeur que si l’organisation est prête à l’accueillir autant sur le plan humain que technologique. 

Planification stratégique intelligence artificielle = cap + cohérence + création de valeur durable et mesurable 

C’est la boussole qui oriente vos investissements technologiques, aligne vos équipes autour d’une vision commune et transforme vos initiatives IA en véritables leviers de performance, plutôt qu’en simples expérimentations isolées. 

1. L’importance de la vision : avant de courir, savoir où aller 

Dans de nombreuses organisations, l’IA s’invite à petits pas : un chatbot au service client, un outil d’automatisation des tâches administratives, un tableau de bord prédictif pour les ventes… Ces initiatives isolées donnent parfois des résultats ponctuels, mais rarement une transformation à grande échelle. 

Une vision stratégique IA claire change la donne. Elle permet de : 

• Prioriser les projets qui génèrent un véritable avantage compétitif plutôt que de céder à l’effet de mode ou à la pression d’adopter l’IA 

• Éviter la dispersion des budgets et des ressources dans des expérimentations non reliées à la stratégie globale 

• Mobiliser et aligner les équipes autour d’un objectif commun, renforçant la cohérence et l’adoption de l’IA à tous les niveaux de l’organisation 

 En d’autres termes, la vision agit comme un nord magnétique : elle guide chaque investissement, chaque projet et chaque choix technologique, assurant que l’IA devienne un pilier stratégique et non un outil technologique de plus. 

2. L’alignement avec les enjeux d’affaires 

Une bonne planification stratégique en intelligence artificielle commence par une question simple, mais redoutablement efficace : Quel problème d’affaires essayons-nous de résoudre ? 

Réduction des coûts, augmentation de la productivité, optimisation des effectifs, amélioration de l’expérience client, diminution des erreurs dans des processus critiques…L’IA contribue à résoudre tous ces enjeux, à condition qu’elle soit intégrée dans une logique de création de valeur mesurable. 

Or, ce qu’on observe souvent, c’est un décalage entre la direction et les équipes terrain. La haute direction veut « faire de l’IA » à tout prix pour rester dans la course, pendant que les unités opérationnelles, plus près des données et des processus, cherchent des solutions concrètes à leurs problèmes quotidiens, parfois sans lien avec la vision stratégique. 

Résultat : des projets mal priorisés ou difficilement exploitables à l’échelle. En tant que leaders, vous devez tracer un lien direct entre les cas d’usage IA et vos objectifs stratégiques : croissance, rentabilité, expérience client, agilité, conformité, etc. 

Fixer des objectifs SMART

L’IA n’est pas une fin en soi. C’est un levier au service de la mission de l’entreprise. La stratégie IA doit donc découler de votre stratégie d’affaires et non l’inverse. Afin d’assurer un alignement entre les efforts et les objectifs d’affaires, une stratégie IA doit d’appuyer repose sur des objectifs bien définis. Et comme toute initiative à fort impact organisationnel, ces objectifs doivent être SMART : spécifiques, mesurables, atteignables, réalistes et temporellement définis. 

Par exemple :
« On veut utiliser de l’IA pour optimiser nos ressources » à « réduire de 20 % les coûts liés au temps supplémentaire d’ici 18 mois grâce à un outil prédictif d’allocation de la main-d’œuvre. »  

La différence? L’un est une intention floue. L’autre est un engagement stratégique que l’on peut suivre, piloter et ajuster. Ce qui ne se mesure pas ne s’améliore pas. Et ce qui n’est pas clairement défini a peu de chances de mobiliser les bonnes équipes, au bon moment, avec les bons moyens. 

Fixer des objectifs clairs, c’est aussi envoyer un signal fort à l’organisation : l’IA n’est pas un terrain d’expérimentation abstraite, c’est un accélérateur de notre stratégie d’affaires. 

3. Choisir les bons cas d’usage

Une planification stratégique IA, c’est aussi savoir où investir vos premières énergies. L’erreur fréquente? Lancer une multitude de projets pilotes pour tester l’IA. Résultat : des initiatives dispersées, peu mesurables et rarement transformantes. 

Mieux vaut trois projets IA ciblés, alignés sur vos enjeux critiques, qu’un catalogue d’expérimentations peu structurés. 

Exemples de cas d’usage à fort potentiel

• Prévision des périodes de forte demande : anticiper la demande et les pics comme le Black Friday dans le transport logistique pour ajuster les effectifs et réduire les coûts d’urgence. 
• Automatisation intelligente du traitement des courriels ou des factures clients : réduire les délais de réponse et libérer vos équipes pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. 
• Allocation dynamique des effectifs : ajuster la main-d’œuvre en temps réel selon les volumes et priorités opérationnelles. 
• Maintenance prédictive : dans l’industriel ou la gestion de flotte, anticiper les pannes pour minimiser les arrêts et optimiser les investissements. 

Chaque secteur a ses propres priorités, mais la règle reste la même : on part du problème d’affaires, pas de la technologie. Posez-vous la question : Quel projet IA, s’il réussit, créerait le plus de valeur pour nos clients, nos équipes et nos actionnaires? Ensuite, concentrez vos efforts là où le retour sur investissement est rapide et mesurable. 

Mettre en place des indicateurs concrets permet de suivre l’efficacité des initiatives IA et de prendre des décisions éclairées : 

• Gain de productivité par projet : évaluez les heures économisées, la réduction des tâches manuelles ou l’augmentation de la capacité opérationnelle. 
• Taux d’adoption des outils IA : mesurez l’utilisation réelle par les équipes et identifiez les freins à l’adoption
  
• Évolution de la satisfaction interne et client : analysez l’impact sur l’expérience collaborateur et la qualité de service délivrée
  
• Retour sur investissement : suivez les économies ou revenus générés à 6, 12 et 18 mois pour ajuster les budgets et priorités. 

La clé : instaurer un cycle d’amélioration continue. Chaque trimestre, analysez les résultats, partagez les apprentissages, optimisez les modèles, abandonnez les projets peu performants et renforcez ceux qui créent de la valeur. 

En traitant l’IA comme un actif stratégique piloté par la donnée, vous évitez l’effet “gadget” et transformez vos initiatives en avantage compétitif durable. 

5. Gouvernance, éthique et conformité : instaurer la confiance et sécuriser la transformation IA 

L’intégration de l’intelligence artificielle ne se limite pas à des choix technologiques. Elle soulève des enjeux stratégiques et sociétaux majeurs : biais algorithmiques, confidentialité des données, responsabilité des décisions automatisées, conformité réglementaire… Ignorer ces dimensions, c’est exposer l’entreprise à des risques financiers, réputationnels et légaux. 

Une planification stratégique en intelligence artificielle robuste intègre dès le départ une gouvernance solide et des principes d’éthique clairs : 

• Cadre réglementaire : assurer la conformité avec les législations en vigueur (RGPD, Loi 25, IA Act) et anticiper les futures normes. 

• Processus de validation : instaurer des comités d’évaluation pour contrôler la qualité, la transparence et la sécurité des modèles IA. 

• Audit et traçabilité : documenter les décisions algorithmiques pour pouvoir les expliquer et les justifier en cas de litige ou d’enquête. 

• Équité et inclusivité : s’assurer que les modèles ne renforcent pas des biais discriminatoires et qu’ils servent l’ensemble des parties prenantes. 

• Cybersécurité renforcée : protéger les données sensibles et anticiper les cyberattaques ciblant les systèmes IA. 

Sans gouvernance et éthique, même le meilleur projet IA peut se heurter à une résistance massive des employés, des clients et des régulateurs. Avec elles, vous bâtissez un socle de crédibilité et de durabilité qui favorise l’adoption à grande échelle. 

L’IA ne doit pas seulement être performante, elle doit aussi être responsable. C’est cette combinaison qui sécurise votre transformation et préserve votre avantage compétitif. 

Subventions pour vos projets en intelligence artificielle : 7 programmes à connaître

1. Scale AI: grappe d’innovation mondiale du Canada en IA
2. Gouvernement du Québec (MEIE)
3. NGen, Next Generation Manufacturing of Canada
4. Prompt (Partenar-IA)
5. Développement économique Canada
6. PARI CNRC (Conseil national de recherches Canada)
7. Banque de développement du Canada (BDC)

1. Scale AI 

Scale AI: grappe d’innovation mondiale du Canada en IA. 

Scale AI améliore la performance industrielle en finançant des projets d’IA axés sur des chaînes d’approvisionnement plus résilientes et durables. Dirigé par les entreprises, ce consortium renforce l’innovation au Canada, stimule la croissance économique et accélère l’adoption de l’IA. Il soutient la création d’entreprises de classe mondiale, d’emplois qualifiés et met un accent particulier sur les PME. En misant sur une économie innovante et inclusive, Scale AI joue un rôle clé dans le rayonnement mondial du Canada.

Concrètement, Scale AI soutient finance jusqu’à 50 % des dépenses liées à l’adoption ou la commercialisation de solutions d’IA dans les chaînes de valeur.

Que vous soyez entreprise, fournisseur, consultant ou institution, Scale AI évalue les projets selon trois piliers clés :  

• L’impact sur la productivité et la chaîne de valeur : Démonstration tangible des gains d’efficacité et de compétitivité pour l’industrie. Le projet contribue-t-il à améliorer l’efficacité et la compétitivité de l’industrie ? 

• La collaboration : Capacité à fédérer plusieurs organisations et à générer des retombées transversales dans le secteur. Implique-t-il plusieurs entreprises ou favorise-t-il un impact transversal dans le secteur ? 

• L’innovation : Développement de propriété intellectuelle unique et différenciation marquée par rapport aux pratiques conventionnelles. En quoi se distingue-t-il des activités commerciales habituelles ? Quelle propriété intellectuelle sera créée ? 

En facilitant l’accès à l’IA, Scale AI devient un moteur de croissance, propulsant les entreprises au cœur de l’innovation numérique. 

Crédit d‘impôt pour la recherche précompétitive collaborative 

Ce crédit d’impôt remboursable s’adresse aux entreprises privées qui collaborent sur des projets de R&D en intelligence artificielle précompétitifs au Québec. Concrètement, il vise les initiatives axées sur le développement de technologies IA, de la conception jusqu’à l’implémentation. Grâce à ce programme, les entreprises peuvent récupérer une partie importante des dépenses liées à leurs investissements.

Critères d’admissibilité : 

• Viser l’acquisition ou la validation de nouvelles connaissances scientifiques ou technologiques. 

•  Encourager les partenariats stratégiques entre entreprises. 

• Avoir un objectif clair et une durée définie. 

Fonds de soutien à l’innovation en santé et en services sociaux (FSISSS) 

Intégré à la Stratégie québécoise des sciences de la vie, ce fonds doté de 18 millions de dollars aide les entreprises et les établissements de santé à tester leurs innovations en conditions réelles, afin d’accélérer leur adoption. 

Volet entreprise 

• Subvention maximale : 240 000 $ (jusqu’à 50 % des coûts admissibles)
• Réservé aux PME québécoises œuvrant en santé humaine
• Projets évalués par MEDTEQ

Volet établissement de santé 

• Subvention maximale : 240 000 $ (80% des coûts admissibles) 
• Destiné aux établissements du réseau de la santé québécois 
• Évaluation des projets par MEDTEQ 

Crédit d’impôt pour les consortiums de recherche en R-D 

En parallèle, ce programme soutient les entreprises qui participent à un consortium de recherche ou qui lui confient un mandat de R&D. L’objectif est d’accélérer le développement de nouvelles solutions grâce au partage de ressources et d’expertises. 

Critères d’admissibilité : 

• L’organisme doit être un centre de recherche privé à but non lucratif.
• Le financement doit provenir majoritairement des membres du consortium.
• Les projets doivent être menés au Québec et viser une R-D générique et collaborative.
• L’évaluation est effectuée directement par le MEIE.

 3. NGen, Next Generation Manufacturing of Canada 

NGen: Accélérateur de l’innovation en fabrication avancée au Canada.  

NGen est une organisation à but non lucratif dirigée par l’industrie et responsable du pôle d’innovation mondial du Canada pour la fabrication avancée. À ce titre, elle fait partie des cinq réseaux nationaux soutenus par l’ambitieuse Initiative des pôles d’innovation mondiale du Canada.

Sa mission? Accélérer la transformation numérique du secteur manufacturier en misant sur l’innovation technologique et l’excellence des produits canadiens. En parallèle, elle contribue à la création d’emplois à haute valeur ajoutée. Ce modèle stimule une croissance économique durable et façonne l’avenir de l’industrie manufacturière au Canada.

Des subventions pour moderniser l’industrie

Les subventions offertes par NGen témoignent de l’engagement du Canada à moderniser son secteur manufacturier grâce aux technologies de pointe. Bonne nouvelle : NGen met à disposition une enveloppe de 13 millions de dollars pour soutenir des projets innovants en IA appliquée au secteur manufacturier. Ce programme vise à accélérer la commercialisation de solutions en intelligence artificielle (IA) et en fabrication avancée (AM), en misant sur la collaboration interentreprises.

Critères clés du programme :

• Projets collaboratifs obligatoires, incluant au minimum deux partenaires industriels. Par exemple : une entreprise manufacturière et une entreprise spécialisée en IA
• Budget total du projet : entre 1,5 et 8 millions de dollars
• Financement offert : jusqu’à 40 % des coûts admissibles remboursés

En intégrant l’intelligence artificielle et d’autres innovations de rupture, NGen continue de jouer un rôle clé dans l’évolution de la fabrication avancée au Canada. Restez à l’affût des opportunités et positionnez-vous dès maintenant pour faire partie de cette transformation industrielle! 

4. Prompt  – Partenar-IA

Prompt joue un rôle stratégique dans l’écosystème québécois de l’innovation. En tant qu’organisme fiduciaire du ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie (MEIE), il fait partie des neuf regroupements sectoriels en recherche industrielle (RSRI) du Québec et se spécialise dans les technologies de l’information et le numérique. 

Un financement structurant pour les entreprises innovantes

Prompt finance les projets collaboratifs en IA jusqu’à 1,5 M$, avec un soutien adapté aux entreprises selon leur taille: 

• 35 % des dépenses couvertes pour les PME  
• 50% du financement pour les startups  

Critères d’admissibilité:

• Collaboration obligatoire : Le programme cible les initiatives impliquant au moins deux entreprises québécoises, dont au moins une PME ou une startup. 
• Présence locale : Toutes les organisations participantes doivent être légalement constituées au Québec.  
• Partage équilibré des ressources : Les entreprises doivent démontrer une véritable synergie, notamment par une répartition équitable des coûts, bénéfices et propriété intellectuelle. 

Un accompagnement sur mesure 

Au-delà du financement, Prompt offre un accompagnement personnalisé pour maximiser le succès des projets soumis. Cette approche témoigne de son engagement à accélérer l’innovation en IA au Québec, en soutenant à la fois les entreprises technologiques émergentes et les acteurs industriels établis. 

Grâce à Prompt, les entreprises québécoises disposent d’un véritable levier pour transformer leurs idées en solutions concrètes et compétitives. 

Soutien aux MRC économiquement vulnérables

Ce programme propose un financement exceptionnel pour les entreprises et organisations souhaitant développer des solutions innovantes, notamment en intelligence artificielle: 

• Subvention couvrant jusqu’à 75% des coûts autorisés 
• Remboursement sans intérêt et sans garantie 
• Période de grâce de deux ans après la fin du projet 

Le programme cible huit MRC spécifiques : Golfe-du-Saint-Laurent, Avignon, La Haute-Gaspésie, Rocher-Percé, La Tuque, Administration régionale Kativik, Pontiac et la Vallée-de-la-Gatineau.  

Cette initiative représente une opportunité unique pour les secteurs manufacturiers et agricoles de ces régions, en facilitant l’adoption de technologies avancées comme l’IA. 

Programme d’expansion des entreprises et productivité  

Cette initiative souhaite stimuler l’innovation et la croissance d’une entreprise en en finançant divers projets stratégiques, tels que:  

• Acquisition d’équipements et de machineries de production 
• Déploiement d’infrastructures numériques 
• Commercialisation et développement des marchés 
• Optimisation de la gestion d’entreprise 

Les secteurs privilégiés comprennent le manufacturier, la transformation alimentaire, les technologies de l’information et les sciences de la vie, avec une ouverture possible à d’autres industries.  

Critères d’évaluation : La viabilité du projet, son impact anticipé ainsi que la qualité des partenariats financiers et professionnels établis. 

Un levier puissant pour propulser vos projets 

Grâce à ces programmes, Développement économique Canada soutient activement l’innovation et la modernisation des entreprises québécoises. Que vous soyez une PME en pleine expansion ou une organisation cherchant à dynamiser son territoire, ces subventions représentent une occasion stratégique d’investir dans l’avenir et d’accélérer votre transformation numérique.  

6. PARI CNRC (Conseil national de recherches Canada) 

Le Programme d’aide à la recherche industrielle du Conseil national de recherches Canada (PARI CNRC) est un acteur clé du soutien à l’innovation pour les petites et moyennes entreprises (PME) canadiennes. Son approche globale combine financement, expertise technique et accompagnement personnalisé afin d’aider les entreprises à développer, commercialiser et déployer leurs innovations. 

Une offre de service complète : 

• Soutien financier sur mesure adapté aux besoins des entreprises 
• Conseils spécialisés en recherche et développement (R-D) 
• Accès à un réseau d’experts en affaires et en innovation 
• Accompagnement en commercialisation pour accélérer la mise en marché 

Grâce à cette approche axée sur la création de valeur, les partenariats stratégiques et l’excellence technique, le PARI CNRC permet aux PME de s’intégrer efficacement dans l’écosystème d’innovation canadien et d’accélérer leur croissance. 

Pour explorer les opportunités offertes par le PARI CNRC, les entreprises sont invitées à contacter directement leur équipe via leur ligne dédiée au 1-877-994-4727. Cette première démarche permet d’initier une conversation personnalisée et d’identifier les solutions les plus adaptées aux besoins spécifiques de chaque organisation. 

7. BDC : Financement stratégique pour la transformation numérique des PME 

La Banque de développement du Canada (BDC) s’impose comme un partenaire incontournable dans l’adoption des technologies numériques par les PME canadiennes, avec une attention particulière portée à l’intelligence artificielle. Son engagement s’appuie sur une compréhension approfondie des enjeux actuels du marché, se traduisant par des programmes uniques qui soutiennent les initiatives en IA. 

En tant que spécialiste du financement des petites et moyennes entreprises, la BDC comprend parfaitement les défis liés à la transformation numérique. Elle propose des prêts spécifiquement conçus pour l’acquisition d’équipements technologiques, avec des conditions avantageuses adaptées aux réalités des PME québécoises. 

Le Programme de la donnée à l’IA 

Ce programme propose des solutions de financement sur mesure visant à : 

• Faciliter l’adoption des technologies d’IA 
• Améliorer la productivité opérationnelle 
• Renforcer la position concurrentielle des entreprises 

Les entreprises intéressées sont invitées à consulter la section « Prêt pour équipement technologique » sur le site web de la BDC pour explorer l’ensemble des options de financement disponibles. 

Subventions en intelligence artificielle : une volonté claire de propulser l’innovation technologique

L’écosystème des subventions et financements mis en place par les gouvernements fédéral et provincial témoigne d’une volonté claire de propulser l’innovation technologique au Québec et au Canada. Bien que la liste présentée ne soit exhaustive, ces programmes, qui couvrent une large gamme de secteurs et de projets, constituent des leviers stratégiques pour l’intégration de l’intelligence artificielle dans les entreprises. 

Il est cependant crucial de noter que ces opportunités de financement ne sont pas permanentes. Les programmes évoluent selon les budgets alloués, qui sont limités dans le temps, les priorités économiques gouvernementales et les cycles politiques. Attendre trop longtemps pourrait signifier manquer des occasions uniques de financement pour votre transformation numérique.  

6 tendances RH sous la loupe en 2025 à l’ère de l’IA 

Avec un taux d’adoption de l’IA de 6%, les entreprises canadiennes demeurent à la traine par rapport à celles des autres pays de l’OCDE. Cette année est donc cruciale pour implémenter l’IA afin de relever les défis de la productivité nationale. Les entreprises qui hésitent encore à franchir ce cap risquent non seulement de se retrouver en retard sur le plan de l’efficacité opérationnelle et de la compétitivité, mais aussi de voir leur attractivité diminuer sur un marché du travail où les meilleurs talents recherchent des environnements innovants et tournés vers l’avenir. 

Alors que les ressources humaines continuent d’évoluer au rythme des transformations technologiques et sociétales, 2025 s’annonce comme une année charnière pour redéfinir le rôle stratégique des RH dans les organisations. Les entreprises font face à des défis complexes, qu’il s’agisse d’intégrer efficacement l’intelligence artificielle, de fidéliser des talents dans un marché en pénurie ou encore de répondre à des attentes croissantes en matière de bien-être et de flexibilité.

Voici donc 6 grandes tendances RH à surveiller en 2025, qui guideront les entreprises dans cette transition essentielle. 

1. Les ressources humaines comme partenaire stratégique pour favoriser l’adoption de l’IA 

Pour les ressources humaines, le virage vers l’intelligence artificielle représente une occasion en or de redéfinir leur rôle en tant que partenaire stratégique au sein des organisations. En effet, bien que l’IA représente une opportunité majeure pour transformer les entreprises, son adoption peut être freinée par la résistance au changement et le manque de connaissance entourant cette nouvelle technologie. Parce que si l’IA promet d’automatiser, d’optimiser et de prédire avec brio, son succès repose sur un facteur qu’il ne faut pas oublier : l’humain. Cela inclut notamment une évolution des compétences, des programmes de formation adaptés aux gestionnaires et employés, et une communication claire sur les avantages concrets de cette transformation.  

Et qui mieux que les RH pour piloter cette transformation de façon inclusive et stratégique? Les RH ont ainsi une occasion unique de devenir des catalyseurs en pilotant la gestion du changement.  

4. La planification stratégique de la main d’oeuvre

En 2025, la simple gestion des effectifs ne suffira plus. Comme le souligne Gartner, seulement 15 % des entreprises adoptent une planification stratégique de leur main-d’œuvre. Pourtant, cette approche, qui combine analyse prédictive et alignement avec les objectifs d’affaires, deviendra incontournable pour optimiser la gestion des talents. 

Elle permettra d’identifier les compétences critiques de demain et donc en planifier des formations adaptées pour les équipes actuelles. De plus, grâce aux outils d’intelligence artificielle, il sera possible d’anticiper les besoins en recrutement et en formation, en suggérant des embauches avant que des lacunes ne deviennent critiques ou en proposant des parcours de développement individuel alignés avec les stratégies de l’entreprise. Enfin, cette stratégie favorisera une meilleure mobilisation des talents existants. Par exemple, une société de services professionnels pourra utiliser des plateformes d’analyse pour détecter les employés sous-utilisés ou mal affectés et leur offrir des opportunités mieux adaptées à leurs compétences et ambitions. 

6. Une nouvelle ère pour le bien-être des employés

En 2025, le bien-être au travail ne se résumera plus à organiser une séance de yoga par mois ou à offrir une corbeille de fruits dans la salle de pause. Désormais, il s’agira d’adopter une approche holistique et personnalisée, qui répond aux besoins réels (et variés) des employés. Parce que oui, ce qui fonctionne pour Sophie du marketing ne fonctionnera pas forcément pour Marc de la logistique. 

Des solutions sur mesure, adaptées à chacun deviendront la norme. Proposer des abonnements à des applications de fitness, des ateliers sur la gestion du stress financier ou encore des congés flexibles pour répondre aux priorités personnelles seront des initiatives incontournables. Après tout, le bien-être, c’est aussi permettre à chacun de gérer sa vie pro sans sacrifier sa vie perso (ou l’inverse). 

Côté organisation, la flexibilité sera reine. Offrir la possibilité de personnaliser les horaires ou d’opter pour une semaine de quatre jours pourrait transformer l’équilibre vie pro/vie perso en véritable réalité, et pas seulement en promesse sur LinkedIn. Et soyons clairs, un employé heureux, c’est un employé plus productif (et moins tenté par la concurrence). 

En 2025, miser sur le bien-être ne sera plus un « nice to have », mais un véritable levier stratégique pour fidéliser et engager vos talents. Alors, prêts à investir dans une approche humaine et moderne?  

Tendances RH 2025 : Vers une approche stratégique du bien-être et de l’IA

 Les nouvelles tendances RH 2025 présentées dans ce texte, font écho à celles que nous avions évoquées en 2024, mais elles soulignent aussi la nécessité d’accélérer la cadence. En 2025, les entreprises qui sauront combiner intelligence artificielle, authenticité culturelle et bien-être des employés auront un avantage concurrentiel décisif. En s’inspirant de ces grandes tendances, les leaders RH peuvent transformer ces enjeux en opportunités et contribuer de façon stratégique et durable au succès de leur organisation. 

6 initiatives pour accroitre le bien-être de vos équipes et favoriser la productivité

Il n’est jamais trop tard pour adopter des pratiques visant à améliorer le bien-être. Examinons ensemble 6 solutions qui influencent différents types de bien-être : physique, psychologique, social, organisationnel et humain. Ces solutions contribueront à augmenter le bien-être de vos équipes et à créer un environnement propice à l’accomplissement et à la productivité.

1. Offrir des horaires flexibles

Proposer des horaires flexibles permet aux employés de travailler aux moments où ils sont les plus productifs, que ce soit le matin ou le soir. Cela peut inclure des options de télétravail ou des journées ajustables, facilitant ainsi l’équilibre des charges de travail en fonction des besoins individuels, des fluctuations de la demande et des réalités familiales. Focaliser sur le bien-être organisationnel est une manière efficace de témoigner de la bonne volonté envers les employés et d’augmenter la productivité de 29%.

Dans certains secteurs, il est plus difficile de proposer des horaires flexibles. Dans ce cas, une gestion efficace du personnel et des horaires est essentielle pour garantir un équilibre qui répond aux attentes des employés. Des outils alimentés par l’IA peuvent aider à jongler avec les différentes variables influençant les horaires, notamment en prévoyant plus efficacement les besoins en matière de main-d’œuvre, tout en respectant les contraintes spécifiques à chaque secteur.

2. Bouger sur l’heure du lunch 

Offrir des activités sportives sur l’heure du lunch permet aux employés de sortir dehors et sécréter des hormones comme l’endorphine, dopamine et adrénaline qui combattent le stress et peut agir comme un antidépresseur, contribuant ainsi à un meilleur bien-être social. En permettant une heure de lunch plus longue et encourageant les employés à bouger, les employés maximisent leur exposition au soleil, favorisent l’esprit d’équipe et tissent des liens précieux qui ont un effet bénéfique sur les individus et l’ambiance de travail.

4. Miser sur une culture d’entreprise forte avec des valeurs claires

Une marque employeur forte, avec des valeurs clairement définies, favorise le bien-être humain des individus au sein d’une organisation. Les gens n’apprécient pas l’ambiguïté ; lorsque l’entreprise établit clairement ses valeurs, cela les aide vos collaborateurs à mieux comprendre leur rôle et leur place dans l’organisation. De plus, la mise en œuvre d’une démarche Responsabilité Sociétale des Entreprise (RSE) procure un gain de performance en moyenne de 13 % par rapport aux entreprises qui ne s’en préoccupent pas.

Une marque employeur bien établie est également un atout essentiel pour attirer et retenir les talents, surtout dans un contexte de pénurie de main-d’œuvre. Les candidats sont de plus en plus attentifs à la culture d’entreprise et aux valeurs véhiculées par une organisation. En mettant en avant une marque employeur authentique et engageante, l’entreprise se démarque sur le marché du travail, attirant ainsi des profils alignés avec ses valeurs.

5. Offrir des programmes de bien-être et de formation 

Il est fréquent de penser que proposer des formations sur la gestion du stress aux employés est bénéfique. Cependant, certains peuvent se sentir attaqués ou désintéressés par ce type de formation. Pour les entreprises, il est crucial de se concentrer davantage sur la formation des gestionnaires, qui jouent un rôle essentiel dans le bien-être des employés. Ces derniers doivent être capables d’identifier les comportements préoccupants et d’incarner un leadership positif qui motive et offre le soutien approprié. En effet, une étude révèle que 54 % des personnes interrogées estiment qu’un bon manager motive et inspire ses équipes. Cette recommandation souligne l’importance d’une gestion empathique et proactive dans le cadre du bien-être au travail.

Le bien-être au travail au cœur des priorités

Le bien-être au travail est bien plus qu’une simple tendance ; c’est une nécessité qui se reflète directement sur la santé de l’entreprise. Imaginez un environnement où chacun se sent valorisé, écouté et encouragé à s’épanouir. Ce scénario est à portée de main. En intégrant dès maintenant des pratiques favorisant le bien-être, et en utilisant les outils modernes à notre disposition, tel que l’intelligence artificielle, nous pouvons transformer notre lieu de travail en un espace dynamique et positif.

N’attendez pas que la situation se détériore pour agir. En investissant dans le bien-être de vos employés aujourd’hui, vous construisez un avenir qui conjuguent harmonie et productivité. C’est le moment idéal pour faire la différence : embrassons le changement et créons ensemble un environnement où chacun peut s’épanouir!

L’intelligence artificielle est souvent associée à une promesse d’augmentation de la productivité. D’ailleurs, selon un récent sondage mené par la Chambre de commerce et d’industrie de Québec (CCIQ), montrent que les entreprises qui utilisent l’IA le font principalement pour stimuler leur productivité (66 %), innover (55 %), et rester compétitives dans leur secteur (31 %).  

Cela étant dit, malgré le potentiel de l’IA, son adoption reste limitée au Canada : seulement 14 % des entreprises en sont des adeptes précoces, tandis que près de 75 % hésitent encore à franchir le pas, selon la Chambre de commerce du Canada.  

Alors comment l’IA vient-elle augmenter la productivité et comment s’applique-t-elle concrètement dans les entreprises? Dans cet article, nous allons examiner les façons précises par lesquelles l’IA peut renforcer la productivité des entreprises et, par ricochet, leur rentabilité. 

Les grands enjeux de la productivité au Canada 

Depuis quelques années, le Canada fait face à un défi de taille : sa productivité a reculé au cours de 6 des 7 derniers trimestres, le plaçant derrière d’autres nations du G7. Cela représente un risque pour notre niveau de vie et notre prospérité future, au point que la Banque du Canada qualifie cette situation « d’urgence économique ».  

Le manque de croissance de la productivité au Canada ne date pas d’hier et résulte de plusieurs facteurs. Tout d’abord, les entreprises canadiennes investissent moins dans les technologies de pointe, comme l’intelligence artificielle, comparativement à d’autres pays, ce qui freine leur capacité d’innovation et leur efficacité.  

De plus, le Canada fait face à des défis en matière de main-d’œuvre qualifiée : le vieillissement de la population et la pénurie de talents limitent les possibilités d’optimisation des processus et d’innovation. Enfin, ce sont les petites et moyennes entreprises (PME) qui forment l’épine dorsale de l’économie canadienne. Ces dernières hésitent souvent à adopter des technologies de pointe par manque de ressources ou de soutien adapté. 

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle apparaît comme une solution clé. Son adoption peut non seulement aider le Canada à combler son retard en matière de productivité, mais elle peut également renforcer son statut de leader mondial en innovation, en s’appuyant sur un écosystème riche et en pleine expansion, incluant des centres de recherche, des universités renommées et des entreprises pionnières dans le domaine.  

Investir dans l’IA permettrait ainsi aux entreprises canadiennes de surmonter certains des obstacles actuels, de moderniser leurs opérations, d’augmenter leur efficacité et de rivaliser avec des compétiteurs internationaux, en se positionnant à l’avant-garde des économies numériques de demain. 

Comment l’IA augmente-t-elle la productivité 

Pour augmenter la productivité au sein d’une entreprise, il est essentiel de commencer par identifier les domaines où elle perd du temps, est inefficace ou subit des pertes financières. Cette compréhension des enjeux permet de cibler précisément les points d’amélioration. Et c’est ici que l’intelligence artificielle intervient de manière stratégique! 

En appliquant l’IA aux processus identifiés comme inefficaces ou coûteux, il devient possible de rationaliser les opérations, d’automatiser des tâches répétitives, et d’optimiser l’allocation des ressources. En bref, une bonne compréhension des défis initiaux permet de mettre en place des solutions d’IA ciblées, qui non seulement augmentent la productivité, mais réduisent également les coûts et les pertes pour l’entreprise. 

À ce stade-ci de votre lecture, il y a fort à parier que l’idée d’intégrer l’IA vous interpelle déjà! Question d’alimenter votre réflexion, voici quelques exemples concrets d’application IA pour augmenter la productivité. 

1. Automatisation des tâches répétitives 

Prenez un moment pour repérer les tâches répétitives à faible valeur ajoutée dans vos départements. Une fois identifiées, explorez les options d’automatisation pour libérer du temps et permettre à vos équipes de se concentrer sur ce qui compte vraiment.  

Par exemple en ressources humaines, Airudi a conçu une solution de recrutement augmenté, capable d’associer automatiquement des descriptions de poste à des CVs. Ce processus, qui prend quelques secondes, permet d’économiser un temps précieux passé à faire de l’analyse de CV manuellement. De plus, cela permet de réassigner rapidement des candidats même si le profil recherché évolue en cours de recrutement (ce qui arrive souvent dans l’univers du recrutement!). De plus, l’outil automatise aussi la prise de notes lors des entretiens, permettant aux recruteurs de se concentrer pleinement sur le candidat plutôt que sur la saisie de données. Au final, cela se traduit par une économie salariale sur le temps passé par les équipes de recrutement, un gain en efficacité par l’automatisation et une augmentation de la productivité. 

Toujours en ressources humaines, chez Walmart, avec ses 1,6 million d’employés, l’application « Mon assistant » intégrant l’IA répond instantanément aux questions du personnel, comme « Ai-je une couverture dentaire? », ou résume des notes de réunion. Lancée en 2023, cette technologie vise à éliminer les tâches répétitives pour que les employés puissent se focaliser sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Selon Donna Morris, directrice des RH de Walmart, l’entreprise s’attend à une « augmentation considérable de la productivité » grâce à cette approche. 

D’ailleurs, il est intéressant de soulever que l’automatisation des tâches répétitives amène les équipes à se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée et donc d’augmenter leur bien-être. Vous le devinerez : une augmentation du bien-être conduirait à une augmentation de la productivité. Voilà d’une pierre deux coups comme on dit! 

3. Optimisation de la chaîne logistique 

La chaîne logistique, essentielle dans des secteurs variés comme le transport et la santé, peut aujourd’hui tirer parti de prédictions précises et d’optimisations constantes grâce à l’IA. Imaginez la possibilité d’ajuster vos itinéraires de livraison pour réduire les délais. Prévoir les pics de demande aux urgences pour allouer le personnel de manière optimale. L’IA permet non seulement de rationaliser les opérations, mais aussi de répondre aux besoins en temps réel, garantissant un service plus efficace et une gestion optimale des ressources. 

Un excellent exemple est notre collaboration avec Urgences-santé, où nous les aidons à anticiper la demande et à déployer leurs équipes de paramédics de manière proactive. Grâce à notre solution d’IA, Urgences-santé peut analyser des données historiques, des informations en temps réel et des facteurs externes comme la météo pour prévoir les périodes de forte demande. Cela permet de mieux planifier la disponibilité des équipes, d’améliorer les temps de réponse, et de garantir que les ressources sont déployées là où elles sont le plus nécessaires, contribuant ainsi à optimiser l’efficacité opérationnelle. 

4. Analyse des données pour des décisions plus rapides  

On l’a déjà mentionné, mais l’IA a cette capacité unique d’analyser une quantité phénoménale de données en un temps record – une prouesse impossible pour un humain. Lorsqu’il s’agit de prendre des décisions éclairées, les données sont essentielles pour choisir les meilleures options. Prenons l’exemple de la planification des horaires : l’IA peut évaluer en quelques secondes une multitude de facteurs pour générer un horaire optimal. Sans l’IA, cette tâche peut prendre des heures et, en cas d’imprévu, l’ensemble de l’horaire doit souvent être révisé manuellement. Avec l’IA, un ajustement peut être effectué instantanément, permettant une réactivité immédiate face aux imprévus et une optimisation continue des ressources humaines. Cela donne non seulement plus de souplesse, mais garantit également une planification de la main-d’œuvre plus efficace et adaptée aux besoins réels. 

5. Personnalisation de l’expérience client 

L’IA fait déjà partie de notre quotidien, souvent sans que nous en soyons conscients. Si vous avez déjà reçu des recommandations de produits sur Amazon ou des suggestions de playlists sur Spotify, vous avez expérimenté l’IA en action. Amazon, par exemple, utilise des algorithmes pour analyser vos précédents achats et comportements en ligne, afin de proposer des produits qui correspondent à vos goûts. De la même façon, Spotify vous propose des chansons ou playlists adaptées à vos préférences musicales. Ces exemples, que presque tout le monde connaît, montrent comment l’IA vient personnaliser l’expérience client, renforce la fidélité et améliore la performance des ventes.