Vous apprendrez dans ce guide
- Pourquoi l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) est importante et quel est son impact sur la productivité.
- Où se situe le Canada aujourd’hui en matière de politiques en IA, d’investissements et d’institutions et organisations de recherche canadiennes de premier plan en intelligence artificielle.
- Dans quelle mesure votre usine est prête à implanter l’IA, comprendre les composantes clés de la préparation à l’IA et les prochaines stratégies à mettre en œuvre pour intégrer l’IA.
À qui s’adresse ce guide ?
Ce document s’adresse aux :
- Directeurs d’usine et leaders des opérations responsables du temps de fonctionnement, de la productivité, de la qualité et du contrôle des coûts qui souhaitent comprendre ce que l’adoption de l’IA signifie réellement pour la performance de leur usine.
- Dirigeants exécutids (PDG, COO, CFO) qui évaluent l'IA comme levier stratégique de compétitivité dans l'industrie manufacturière canadienne.
- Responsables de la transformation numérique et des TI qui évaluent si leur organisation est véritablement prête à intégrer l’IA avoer u-delà des projets pilotes.
- Décideurs du secteur manufacturier qui estiment que le Canada pourrait accuser un retard à l’échelle mondiale et qui souhaitent obtenir une perspective claire et objective sur la position de leur organisation.
Niveau technique
Foire aux questions
Pourquoi l’adoption de l’IA est-elle importante pour l’industrie manufacturière canadienne ?
La productivité du Canada demeure faible comparativement aux autres pays du G7, tandis que la pression sur la main-d’œuvre s’intensifie en raison du vieillissement démographique. L’IA représente un levier concret pour combler l’écart de productivité et maintenir les usines canadiennes au cœur des chaînes de valeur stratégique.
Le Canada a-t-il investi dans l’IA à l’échelle nationale ?
Oui, les gouvernements fédéral et provinciaux ont investi des milliards de dollars dans la recherche en IA, les infrastructures, la commercialisation et le développement des talents. Le Canada figure parmi les leaders du G7 en matière d’écosystème, de production scientifique et de talents en intelligence artificielle.
Pourquoi l’adoption de l’IA ne s’est-elle pas traduite par des gains concrets dans les usines ?
Bien que le Canada dispose d’un « front end » de l’IA très actif, l’adoption à grande échelle dans les usines demeure limitée et souvent confinée à des projets pilotes. Le principal défi réside dans la capacité à transformer les politiques, les financements et le savoir-faire en améliorations mesurables de la disponibilité des équipements, de la qualité et du débit de production.
Que devraient faire les usines manufacturières canadiennes pour éviter d’accuser un retard supplémentaire ?
Les usines manufacturières canadiennes doivent évaluer à la fois leur préparation technologique (données, systèmes, sécurité) et leur préparation organisationnelle (compétences, formation, culture). C’est l’interaction de ces deux dimensions qui permet de déployer l’IA sur les lignes et cellules de production et d’obtenir des résultats mesurables.