7 décembre 2021
7 déc. 2021
Par Jonathan Woods
Le 2 décembre, Vector a organisé une croissance accélérée alimentée par l’IA pour les entreprises ontariennes à forte croissance, un événement marquant le lancement du nouveau programme FastLane de Vector, qui vise à permettre aux petites et moyennes entreprises canadiennes de libérer une nouvelle croissance grâce à l’IA. L’événement comprenait des commentaires des dirigeants de Vector, du ministre de la province de l’Ontario Victor Fedeli, ainsi que d’un panel de gens d’affaires bien informés sur l’application et le développement de l’IA par des entreprises en croissance.
Voici quelques-uns des moments forts de la journée. Une vidéo de l’événement complet sera bientôt disponible sur la chaîne YouTube de Vector.
Le président et le PDG de Vector présentent FastLane
Garth Gibson, président et chef de la direction de Vector, a ouvert l’événement en décrivant son enthousiasme face au « potentiel que FastLane peut offrir aux emplois canadiens, à la compétitivité et à la croissance économique – rendu possible par l’utilisation efficace d’une capacité d’affaires clé : l’intelligence artificielle. »
Ce point clé – comment la maîtrise de l’IA chez les entreprises en croissance peut se traduire par la compétitivité, l’emploi et la reprise économique – a ensuite été mis en avant par le président de Vector, Ed Clark. Il a déclaré : « [La plus grande contribution de l’IA] réside dans la façon dont elle transforme les entreprises existantes. … L’Ontario est dans une lutte à mort compétitive pour les emplois. La clé pour gagner cette épreuve est d’avoir des personnes ayant les compétences nécessaires pour utiliser l’IA et d’avoir des institutions comme Vector qui collaboreront avec les entreprises pour leur donner accès aux techniques les plus récentes avant que leurs concurrents dans le monde ne les obtiennent. » Clark a fait écho à ces sentiments dans un éditorial, publié le même jour dans The Globe & Mail .
En discutant du travail accompli par Vector pour soutenir les entreprises ontariennes dans ce concours mondial, il a fait référence au rapport du Brookings Institute, The Geography of AI, qui reconnaissait Vector comme « l’un des efforts les plus ambitieux en Amérique du Nord pour élever un écosystème solide en une position de classe mondiale ». [1] Concernant l’écosystème, il a noté une bonne nouvelle : le dernier instantané de l’IA de l’Ontario de Vector a montré que plus de 2 milliards de dollars d’investissements en capital-risque ont afflué dans l’écosystème de l’IA de l’Ontario en 2020-21.
Clark a également reconnu le rôle de la province de l’Ontario dans le financement de Vector et FastLane, déclarant : « Le travail que nous faisons pour développer la main-d’œuvre en IA de l’Ontario et soutenir les petites entreprises moyennes est une partie importante du renforcement de l’écosystème et de l’économie d’innovation de l’Ontario, et cela ne serait pas possible sans le soutien généreux de la province. » Sur ce, il a présenté Victor Fedeli, « ami et soutien » de Vector, ministre du Développement économique, de la Création d’emplois et du Commerce de la province de l’Ontario.
Fedeli du ministre : FastLane est bon pour notre communauté d’affaires, bon pour notre province
« Plus que jamais, nous regardons vers l’avenir vers la reprise économique de l’Ontario », a déclaré le ministre Fedeli. « Vector a un rôle important à jouer dans la façon dont nous y parvenons », a-t-il dit, et a « consolidé la place de l’Ontario comme leader mondial en IA. »
Le ministre a poursuivi : « Avec plus de 300 entreprises d’IA qui habitent déjà l’Ontario, notre gouvernement s’engage à le renforcer encore davantage », soulignant qu’il est essentiel que les entreprises ontariennes de tous horizons – pas seulement celles qui privilégient l’IA – adoptent des technologies avancées pour pouvoir être compétitives. Le programme FastLane « est bon pour notre communauté d’affaires, et il est bon pour notre province, et exploiter le potentiel de l’IA aidera à stimuler la croissance économique de l’Ontario pour les décennies à venir », a-t-il déclaré en concluant ses propos.
Panel : Considérer l’IA et les questions clés pour les petites et moyennes entreprises
L’événement s’est conclu par une table ronde animée par Takara Small, journaliste technologique basée à Toronto qui travaille comme contributrice technique à l’antenne pour le BBC News World Service et chroniqueuse technologique pour Metro Morning. Le panel comprenait :
Voici quelques réflexions qu’ils ont partagées :
Bannister : « L’IA peut donner [aux entreprises] un avantage concurrentiel. Il ne s’agit pas d’utiliser l’IA [juste] pour dire qu’on l’utilise, mais de résoudre des problèmes réels et de profiter des opportunités. Pensez à tout le spectre de votre entreprise. Nous avons vu et investi dans des entreprises qui utilisent l’IA pour améliorer le processus de recherche et développement; nous avons des entreprises qui utilisent l’IA pour améliorer le processus de fabrication; nous avons des entreprises qui utilisent l’IA pour améliorer la chaîne d’approvisionnement ou la logistique; ou marketing; ou le back-end comme les RH et la finance. L’IA peut vraiment prendre plusieurs formes différentes, mais il est important de réfléchir : « Hé, alors que j’établis mon entreprise et ma stratégie, comment puis-je exploiter l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel dans un ou plusieurs domaines? »
Cohen : « Quand on est dans un écosystème vraiment chaud, en tant que petite entreprise en début de carrière, le recrutement est difficile et la rétention l’est probablement encore plus. … Du côté de l’IA, nous donnons environ 30% de notre temps à ce sur quoi les scientifiques de l’IA aimeraient travailler, qui pourrait être en marge ou en périphérie de ce que nous faisons. Essentiellement, il s’agit de créer des choses intéressantes et tout est axé sur le développement professionnel, tout sur l’engagement. Ça nous a aidés à retenir. »
MacLean : « L’essentiel à savoir, c’est quel problème tu essaies de résoudre. Quel défi essayez-vous de relever? … Cette traduction du problème d’affaires en solution réelle doit être très claire. … Il arrive souvent qu’un modèle d’IA soit déployé, mais il passe complètement à côté du défi pour l’entreprise. Ça va être déployé, ça va être cool, mais les résultats réels de l’entreprise ne changeront pas. C’est cette traduction qui est si cruciale. »
Mineures : « Ça peut être n’importe quelle taille d’entreprise. Le plus important, c’est de relever le défi ou le projet au sein de l’entreprise et de s’assurer d’avoir des communications très claires sur les attentes. … La plus grande question que je reçois : « Nous en sommes au deuxième jour de déploiement. Quand est-ce qu’il va me dire comment faire mes affaires? » Tu as besoin de temps. … Expliquez clairement la portée et le calendrier spécifique selon la taille de l’entreprise et la quantité de données qu’elle est prête à fournir au système. Avoir cette conversation bidirectionnelle avec toutes vos parties prenantes, une voie claire à suivre, et une charte de projet qui précise où se trouvera le succès et à quoi ressemblera le succès – les indicateurs clés de performance (KPI) – je pense que c’est très crucial. »
Cohen : « Quand on crée une entreprise qui va créer de l’IA, on découvre très tôt qu’il faut un humain dans la boucle. Au début de l’entraînement des données, il faut quelqu’un pour l’étiqueter correctement. Ensuite, à mesure que tu itéres, crées et avances, tu dois quand même ramener les gens. Le problème dans de nombreux secteurs est que l’étiquetage des données nécessite un expert en la matière. … Quand on s’attaque à des problèmes complexes dans des industries comme le pétrole et le gaz, il faut quelqu’un avec des années d’expérience pour s’asseoir et étiqueter correctement ces données. Alors la question : comment faire pour qu’un expert du sujet arrête son travail, s’assoie et étiquete vos données? »
MacLean : « L’une des choses cruciales que nous devons faire est d’être intentionnel envers la diversité du début à la fin. Donc, embaucher des talents diversifiés vous permettra d’obtenir des contributions variées, ce qui garantira que les données sont attribuées à une diversité de perspectives et d’opinions. … Avoir une main-d’œuvre vraiment diversifiée et intentionnelle garantira que ce que nous intégrons dans l’algorithme est un ensemble de données diversifié qui reflétera mieux la population. »
Merci à tous nos participants et participants!
Inscrivez-vous au programme FastLane de Vector ici.
[1] https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2021/08/AI-report_Full.pdf
