IA: le Canada est un leader, mais loin derrière les États-Unis


Édition du 22 Mai 2024

IA: le Canada est un leader, mais loin derrière les États-Unis


Édition du 22 Mai 2024

Par François Normand

Stephan Dolbec, président de Patates Dolbec, s’appuie sur l’IA pour améliorer la qualité de ses pommes de terre cultivées à Saint-Ubalde, dans la MRC de Portneuf. (Photo: courtoisie)

ANALYSE GÉOPOLITIQUE. L’intelligence artificielle (IA) révolutionnera l’industrie manufacturière en lui faisant faire des gains majeurs de productivité. Bonne nouvelle: le ­Canada figure parmi les pays les mieux placés pour bénéficier de l’IA et de ses effets sur l’économie d’ici 2040. Toutefois, nous sommes loin derrière les ­États-Unis, notre principal partenaire et concurrent économique.

Consultez notre dossier sur l'adoption de l'IA par les 300 plus grandes entreprises du Québec

Voilà ce qui ressort d’une étude publiée cette année par la firme britannique d’analyse ­Capital ­Economics, qui s’intitule « ­AI, ­Economies and ­Markets. How artificial intelligence will transform the global economy ».

Pour mesurer le positionnement de 33 pays développés et émergents, ­Capital ­Economics a concocté un « indice d’impact économique de l’IA ». Cet indice utilise 40 ­sous-indicateurs pour analyser trois grands facteurs qui influent sur les effets de l’IA, soit l’innovation, la diffusion et l’adaptation. L’agrégation des données donne un score composite sur 100.

Ainsi, les ­États-Unis affichent — et de loin — le résultat le plus élevé à 70, suivis par ­Singapour (60) et le ­Royaume-Uni (56).

Le ­Canada arrive au 9e rang avec un indice de 49, ce qui classe le pays devant des puissances industrielles comme l’Allemagne (47, 12e rang), le ­Japon (45, 16e rang) et la ­Chine (43, 18e rang).

Les entreprises manufacturières aux ­États-Unis sont proactives à propos de l’IA manufacturière, selon l’étude « ­The ­Future of ­Industrial ­AI in ­Manufacturing », publiée en 2023 par le ­Manufacturing ­Leadership ­Council.

Actuellement, la majorité d’entre elles (57 %) expérimentent cette technologie pour évaluer ses bénéfices, et 29 % ont adopté l’IA dans leurs stratégies d’affaires. Nous n’avons pas trouvé de données comparables au ­Canada.

Toutefois, 48 % de l’ensemble des entreprises canadiennes — tous secteurs confondus, incluant le secteur manufacturier — sont en train d’étudier la possibilité d’utiliser l’IA, et 37 % des grandes organisations ont déployé cette technologie, selon un sondage d’IBM publié en janvier.

Au ­Québec, plusieurs entreprises manufacturières utilisent l’IA, comme ­Les ­Affaires l’a rapporté à plusieurs reprises, notamment pour améliorer le contrôle de la qualité.

Par exemple, ­Patates ­Dolbec, à ­Saint-Ubalde, dans la ­MRC de ­Portneuf, s’appuie sur l’IA pour améliorer la qualité de ses pommes de terre. Pour y arriver, la ­PME dispose d’un algorithme de détection en ­IA installé sur sa trieuse industrielle. À l’aide de caméras, elle peut détecter plus facilement les imperfections sur les pommes de terre.

L’IA peut aussi procurer des gains importants dans l’ordonnancement de la production, soit l’organisation d’une suite de tâches dans une usine. APN ­Global, une ­PME manufacturière de ­Québec qui fabrique des pièces de précision pour l’industrie aérospatiale, en est un bel exemple.

Toutes les 72 ou 96 heures, l’entreprise doit changer la configuration de ses machines. Sur la chaîne de production, elle peut par exemple y ajouter des outils afin de fabriquer des lots particuliers pour une partie de sa clientèle.

Ce sont des employés qui installent les outils sur les machines disposées sur la chaîne de production. Toutefois, c’est l’IA qui décide comment effectuer une suite de tâches afin d’optimiser la production de pièces en tenant compte des contraintes.

 

Personnalisation

Cette technologie offre aussi des avantages sur le plan de l’offre, en personnalisant la production, comme l’a constaté ­Adfast, une ­PME de ­Montréal qui fabrique des gammes d’adhésifs, de scellants, de mousses et de membranes isolantes.

L’entreprise peut ainsi offrir plus de 400 variétés de couleurs à ses clients pour l’ensemble de ses produits, ce qui serait impossible sans l’intervention de l’IA. Dans l’industrie, on offre habituellement une vingtaine de couleurs, selon ­Adfast.

Comme chaque couleur correspond à une chimie particulière, il faut une capacité d’analyse et d’exécution beaucoup plus puissante pour arriver à offrir une telle diversité de choix, dont la différence est parfois très subtile.

La maintenance prédictive bénéficie aussi de l’IA, comme l’a constaté le fabricant de pneus ­Bridgestone, à ­Joliette. L’entreprise a notamment installé des capteurs de vibrations sur ses machines. Cela permet à l’IA de prévoir en temps réel et de manière précise à quel moment les travailleurs doivent les arrêter pour leur maintenance.

Auparavant, les employés compilaient des données dans un fichier ­Excel, mais elles n’étaient pas vraiment utilisées. Bref, l’IA permet de valoriser cette information, mais aussi de la traiter en direct, sans décalage dans le temps pouvant nuire à l’intégrité des machines.

L’IA n’est pas une panacée. En revanche, elle est un outil qui a fait ses preuves pour aider les entreprises à faire des gains d’efficacité majeurs.

Certes, investir dans cette technologie peut être cher à court terme. En revanche, ne pas le faire peut sans doute coûter encore plus cher à long terme, si par exemple une organisation est déclassée par la concurrence.

Pour les entreprises, l’IA est en quelque sorte un facteur déterminant, comme l’informatique ou l’­automatisation-robotisation ont pu l’être auparavant.

En effet, ­peut-on imaginer aujourd’hui des organisations opérer sans s’appuyer sur des systèmes informatiques ou, dans le cas des entreprises manufacturières, faire fonctionner une ligne de montage sans éléments d’automatisation et de robotisation ?

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