Petite conversation sur l’IA avec moi-même.
Je viens de terminer une formation à la Rotman School of Management, à l’Université de Toronto, sur l’IA générative et agentique en contexte d’affaires. J’en ressors mieux outillée et aussi un peu plus lucide sur le sujet. Je me pose encore beaucoup de questions, mais les « pistes de réponses » me viennent plus aisément. Au lieu d’un long monologue, je vous partage ici mes réflexions sous forme de Q &R. Bonne lecture!
Question : L’IA, c’est une révolution ou une autre mode technologique?
Un peu des deux, justement. Il y a certainement beaucoup de poudre aux yeux. Des promesses exagérées, des démonstrations spectaculaires, des vendeurs de miracles numériques. Mais sous le vernis marketing, il y a aussi une vraie transformation.
L’IA change déjà la façon de chercher, d’écrire, d’analyser, de vendre, de servir les clients, de former les employés et de prendre certaines décisions. Ce n’est donc pas une mode qu’on peut simplement regarder passer en buvant son café.
Question : Est-ce que l’IA est forcément bénéfique pour l’humanité?
Non. Et c’est probablement la première chose intelligente à dire sur l’intelligence artificielle. L’IA peut aider à mieux diagnostiquer des maladies, accélérer la recherche, personnaliser l’éducation, soutenir les petites organisations et rendre accessibles des capacités autrefois réservées aux grandes entreprises.
Mais elle peut aussi amplifier les biais, fragiliser certains emplois, concentrer le pouvoir entre les mains de quelques plateformes, faciliter la désinformation et nous rendre intellectuellement plus paresseux.
L’IA n’est pas bonne ou mauvaise en soi. Elle amplifie ce que nous sommes déjà. C’est là que ça devient intéressant. Et un peu inquiétant.
Question : Qu’est-ce qui vous inquiète le plus?
Pas seulement que l’IA se trompe. Ce qui m’inquiète davantage, c’est que nous perdions peu à peu l’habitude de vérifier, de comparer, de douter et de réfléchir par nous-mêmes.
Dans le cours on répétait chaque semaine qu’il faut garder l’humain dans la boucle. Très bien. Mais quel humain? Un humain encore capable d’exercer son jugement? Ou un humain qui clique sur « accepter » parce que le texte a l’air bien écrit?
La vraie compétence de demain ne sera pas seulement de savoir utiliser l’IA. Ce sera de savoir lui résister quand elle répond trop vite, trop bien, trop proprement (ce que j’appelle le biais de scientificité).
Question : Alors, dans une PME, on fait quoi? On attend que la poussière retombe?
Non. Parce que la poussière ne retombera pas. Elle va simplement se déplacer.
Dans une petite PME, attendre peut sembler prudent. En réalité, c’est souvent une forme élégante de « procrastination stratégique ». On se dit : « On verra quand ce sera plus clair. » Mais pendant ce temps, d’autres apprennent, testent, structurent leurs données, forment leurs équipes et prennent de l’avance.
Le risque n’est pas que votre PME soit dépassée demain matin par un robot en veston. Le risque, c’est que vos concurrents apprennent pendant deux ou trois ans pendant que vous observez encore le phénomène.
Question : Donc, il faut embarquer?
Oui. Mais pas n’importe comment. On n’embarque pas comme on saute dans une piscine sans vérifier s’il y a de l’eau. On embarque avec méthode.
On commence petit. On choisit deux ou trois usages concrets. On teste. On mesure. On ajuste. On garde l’humain dans la boucle. On protège les données sensibles. On évite de confier à l’IA ce qu’on ne comprend pas soi-même.
Bref, on avance. Mais on garde les mains sur le volant.
Question : Quels usages concrets une PME ou une petite organisation peuvent-elle tester rapidement?
Des usages simples, utiles et peu risqués.
Par exemple : répondre plus vite aux questions répétitives des clients, préparer des premières versions de courriels ou de soumissions, analyser les commentaires reçus, structurer une veille concurrentielle, produire des idées de contenus marketing, résumer des comptes rendus, appuyer la planification ou repérer des tendances dans les ventes.
Rien de très spectaculaire. Et c’est justement le point.
Dans une PME ou un OBNL, l’IA n’a pas besoin de faire des pirouettes. Elle doit libérer du temps, réduire la friction, améliorer la qualité des décisions et aider l’équipe à respirer un peu mieux.
Question : Quelle serait la pire erreur?
Il y en a deux. La première : vouloir tout transformer d’un coup. C’est la meilleure façon de créer de la confusion, de l’anxiété et des projets qui meurent dans un fichier Excel nommé « version finale_finale_vraie ».
La deuxième : ne rien faire. Attendre que les autres trouvent le bon chemin ou se plantent, puis découvrir trop tard qu’ils ont aussi appris à construire un nouveau chemin et qu’on ne puisse les rattraper.
L’IA n’exige pas de tout virer à l’envers demain matin. Mais elle exige de commencer à apprendre maintenant.
Question : Est-ce que l’IA va remplacer l’humain dans les PME?
Elle va remplacer certaines tâches, oui. Certaines façons de travailler aussi. Mais l’enjeu le plus important n’est pas le remplacement. C’est le déplacement de la valeur.
Ce qui comptait hier — chercher, compiler, reformuler, produire vite — devient de plus en plus automatisable. Ce qui prendra de la valeur, c’est le jugement, la relation client, la compréhension fine du contexte, l’éthique, la créativité, la capacité à poser les bonnes questions et à décider avec discernement.
L’IA peut produire une réponse. Mais elle ne connaît pas nécessairement votre client, votre culture, votre terrain, vos contraintes, vos non-dits. Et dans une PME, les non-dits pèsent souvent plus lourd que les données.
Question : Et si on n’a pas les moyens?
Justement. C’est souvent pour cette raison qu’il faut s’y intéresser.
Une PME n’a pas toujours les ressources pour embaucher une grande équipe d’analystes, de rédacteurs, de spécialistes en données ou de soutien administratif. L’IA peut devenir un levier d’accès à certaines capacités qui étaient auparavant hors de portée.
Mais attention : ce n’est pas parce qu’un outil est abordable qu’il est gratuit. Il faut compter le temps d’apprentissage, la gestion des risques, la qualité des données, la formation, la supervision et les erreurs possibles.
Le vrai coût de l’IA n’est pas seulement l’abonnement mensuel à Claude ou ChatGPT. C’est aussi la maturité qu’il faut développer pour bien s’en servir.
Question : Quelle est la bonne posture?
Curiosité, prudence et courage.
Curiosité, parce qu’il faut apprendre. Prudence, parce qu’il faut protéger l’organisation, les clients et les employés. Courage, parce qu’il faudra revoir certaines habitudes de travail et poser des questions inconfortables.
L’IA ne remplacera pas la stratégie. Elle va surtout révéler qui en a une.
Question : Votre réponse finale : on tourne la tête ou on embarque?
On embarque.
Mais on embarque avec lucidité. Pas pour suivre la parade. Pas pour avoir l’air moderne. Pas pour mettre « IA » dans une présentation PowerPoint avec un schéma trop chargé et trois icônes futuristes.
On embarque parce que le monde du travail change déjà. Parce que les clients changent. Parce que les concurrents changent. Parce que les employés vont utiliser ces outils, avec ou sans politique officielle.
Alors mieux vaut apprendre à piloter que faire semblant que l’avion n’a pas décollé.
Dans une PME, l’IA n’a pas besoin d’être spectaculaire pour être stratégique. Elle doit simplement aider l’entreprise à apprendre plus vite, décider mieux et rester humaine pendant que tout s’accélère.
*****
Nathalie Brunette
DBA-GP, MBA
Consultante en stratégique organisationnelle
Chargée de cours à l’UQO
Quelques données utiles pour les PME et OBNL québécois
- Au Québec, l’adoption de l’IA reste encore limitée. Selon l’Institut de la statistique du Québec, 12,7 % des entreprises québécoises ont utilisé des applications d’IA à des fins de production au cours des 12 mois précédant le deuxième trimestre de 2025. C’est donc loin d’être généralisé, mais assez avancé pour que l’attentisme devienne risqué.
- L’usage le plus fréquent au Québec est très concret : l’analyse de textes. Parmi les entreprises québécoises ayant utilisé l’IA, l’ISQ indique que 56,7 % ont utilisé l’IA pour l’analyse de textes. Pour une PME ou un OBNL, cela peut vouloir dire analyser des commentaires clients, des sondages, des courriels, des comptes rendus ou des demandes récurrentes.
- L’IA exige surtout de revoir les façons de travailler. Au Québec, les entreprises ayant utilisé l’IA ont notamment dû créer de nouveaux flux de travail (37,2 %), former leurs employés actuels (36,7 %) et acheter des services infonuagiques ou de stockage (31,2 %). Autrement dit, l’IA n’est pas seulement un outil : c’est un petit projet de changement organisationnel.
- Au Canada, l’IA ne se traduit pas encore massivement par des pertes d’emplois. Statistique Canada rapporte que, parmi les entreprises ayant utilisé l’IA en 2025, 89,4 % n’ont observé aucun changement dans leur niveau d’emploi après l’implantation. Cela ne veut pas dire qu’il n’y aura pas d’effets sur le travail, mais les effets semblent davantage toucher les tâches, les processus et les compétences que le nombre d’employés à court terme.
- Les PME sont le cœur de l’économie canadienne — et le Québec en compte beaucoup. En décembre 2023, le Canada comptait 1,07 million de petites entreprises, soit 98,1 % des entreprises employeuses. Le Québec comptait à lui seul 228 716 petites entreprises. L’enjeu de l’IA n’est donc pas marginal : il touche directement le tissu économique québécois.