Profil de la main-d'œuvre en intelligence artificielle, sciences des données et mégadonnées au Québec


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en intelligence artificielle, sciences des données et mégadonnées au Québec

TECHNOCompétences dresse un portrait représentatif sur la main-d’œuvre en intelligence artificielle, sciences des données et mégadonnées au Québec. Découvrez le contexte particulier au Québec, la définition du domaine de l’intelligence numérique, les processus de création et d’intégration de l’IA, un portrait global de l’emploi, la taxonomie des métiers, l’état de la demande et des pistes de réflexion sur ce domaine qui continue son implantation au Québec.

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Portrait d’un écosystème en IA de premier rang mondial

Les métiers de l’intelligence numérique(1) au Québec sont en effervescence. Ils participent à une tendance mondiale à la promotion du développement des infrastructures de données et des talents en intelligence numérique. Les avancées technologiques progressent à un rythme soutenu à travers la planète : elles poussent les nations à repenser leurs modèles socioéconomiques et à promouvoir le développement des infrastructures de données et d’intelligence artificielle (IA). Les dépenses mondiales reliées aux systèmes d’IA devraient d’ailleurs atteindre 110 milliards de dollars US d’ici à 2024, soit une croissance de 100 % (IDC, 2020). La concurrence est féroce et ce qui en découle est lourd de conséquences. Le leadership en IA et en gestion des données est donc devenu crucial dans un contexte où les pays les plus avancés sont ceux qui en tireront le maximum d’avantages économiques.

(1) L’intelligence numérique regroupe les emplois techniques en IA, science des données et mégadonnées ainsi que les emplois périphériques opérant dans « l’interface » de l’entreprise.

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Une adoption encore timide

Si l’IA présente des potentiels de gains en productivité évidents, son intégration dans les organisations demeure complexe, considérant son impact sur l’évolution des processus organisationnels, des modèles d’affaires et les changements stratégiques et culturels qui en découlent. En effet, les résultats d’un récent sondage mené par Deloitte (2019) auprès de citoyens canadiens et d’entreprises internationales identifie le manque de connaissances en IA, le manque de confiance dans les décisions prises par l’IA, la difficulté à collaborer avec les fournisseurs et à démontrer la valeur générée par l’IA ainsi que les problématiques d’intégration et de mise en œuvre de l’IA comme principaux obstacles à l’adoption de cette technologie par les entreprises canadiennes. De plus, seuls 31 % des entreprises ayant adopté l’IA qualifient leur déploiement de réussite (Reynolds, 2018). Force est d’admettre que l’adoption de l’IA est à la fois une opportunité et un défi.

TECHNOCompétences_Études_Portrait IA_01_Contexte IA_Figure 1_Le niveau d’intégration des méthodes de machine learning (ML)
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La genèse de l’IA à Montréal et au Québec​

Créés respectivement en 1985 et 1990, le Centre for Intelligent Machines et le Reasoning and Learning Lab de l’Université McGill se spécialisent alors dans les systèmes probabilistes, le traitement de langage naturel, l’apprentissage par renforcement et l’application de l’IA en robotique. 

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En 1993, c’est l’Institut québécois d’intelligence artificielle (Mila) qui voit le jour grâce au professeur Yoshua Bengio de l’Université de Montréal. Reconnu mondialement pour ses importantes contributions au domaine de l’apprentissage profond, Mila se distingue dans la modélisation du langage, la traduction automatique neuronale, la reconnaissance d’objets et les modèles génératifs. Dès lors, le talent en apprentissage profond devient une spécificité très recherchée par les grandes entreprises technologiques.

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L’arrivée de géants technologiques au Québec

Attirées par l’essor de Mila et l’effervescence de l’écosystème québécois, plusieurs entreprises multinationales ont fait le choix de s’établir à Montréal. L’arrivée de ces entreprises technologiques dynamise le milieu, tant sur le plan industriel qu’universitaire, et complémente les initiatives gouvernementales avec le déploiement d’investissements massifs (plus de 700 M$ depuis 2016).

TECHNOCompétences_Études_Portrait IA_01_Contexte IA_Figure 2_Arrivé des entreprises internationasles à Montréal
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Constitution d’un écosystème québécois en IA​

Plusieurs organisations endossent un rôle central dans l’exécution de la stratégie provinciale en IA et en gestion des mégadonnées. La Stratégie pour l’essor de l’écosystème québécois en intelligence artificielle (Forum IA Québec, 2018) a comme objectif d’unir ces acteurs avec l’ambition de :

« créer au Québec le plus important écosystème d’intelligence artificielle en Amérique du Nord et développer une force de travail en ce domaine pour enraciner ce créneau et hisser le Québec au rang des principaux concepteurs, utilisateurs et exportateurs de solutions d’intelligence artificielle ».

MILA
2016
IVADO
2016
CRIM
JACOBB
2018
SCALE IA
2018
2020
CEIMIA
2020
2020
FORUM IA QUÉBEC
2020
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Développer le bassin de talents en IA : une priorité absolue

La présence de grands groupes technologiques dessine un écosystème québécois complet capable aujourd’hui de rivaliser avec celui de la Silicon Valley, principal responsable de la fuite des cerveaux canadiens. Toutefois, cette opportunité accentue la rareté des talents en IA et les difficultés liées à leur rétention du point de vue des petites et moyennes entreprises.

TECHNOCompétences_Études_Portrait IA_01_Contexte IA_Recommandations de la stratégie québécoise pour l'essor de l'écosystème québécois en IA

Le développement des compétences en IA et en science des données est donc un prérequis fondamental pour faire face à la pénurie de talents, qui devrait s’amplifier. À ce propos, les universités se sont rapidement adaptées à l’évolution des besoins du marché en offrant de nouveaux programmes menant à l’obtention de diplômes et de certificats en IA, science des données, mégadonnées et analytique.

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Investissements publics majeurs

Alors que les retombées économiques mondiales de l’IA devraient atteindre les 20 000 milliards de dollars d’ici 2030 (Forum IA Québec), les États (comme les États-Unis, la Chine ou le Japon) s’empressent d’investir dans le développement de l’IA et les infrastructures en mégadonnées.

Dans cette compétition d’innovation technologique, le Canada et le Québec ont déployé une série d’investissements publics majeurs afin de conforter leur avance scientifique et d’en accélérer les retombées économiques et sociales.

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