Bootcamp à l’intention des PME avec Venture for Canada
MagnetAI à l’intention des secteurs de la construction et des métiers spécialisés
juillet 22, 2024L’IA générative pour les PME avec BioTalent Canada
juillet 22, 2024Intervenant: Scott Stirrett, Fondateur et Président-Directeur Général, Venture for Canada (VFC)
18/07/2024 • 12 h 00 HAE
Ce webinaire était consacré à l’IA générative et à ses répercussions sur les particuliers, les organisations et la société, en particulier pour les petites entreprises et les établissements d’enseignement. Le webinaire s’est penché sur les incertitudes actuelles, tout en mettant l’accent sur une adoption responsable. L’adoption irrégulière de l’IA, son utilisation efficace, sa mise en œuvre dans le domaine de l’éducation, et les préoccupations relatives à la protection de la vie privée, à la sécurité des données et à la diversité, ont été abordées, soulignant l’importance d’efforts délibérés et consciencieux lors de la mise en œuvre de l’IA.
Questions-réponses issues du webinaire :
De quelle manière les petites entreprises mettent-elles en œuvre l’IA?
Les petites entreprises adoptent l’IA de différentes manières, en fonction de l’entrepreneur et du secteur d’activité dans lequel elles évoluent. Certaines entreprises adoptent pleinement l’IA dans toutes leurs fonctions, alors que d’autres choisissent de l’utiliser de manière restreinte, ou de ne pas l’utiliser du tout. L’adoption tend à être plus marquée chez les jeunes entrepreneurs et dans des secteurs d’activité tels que les technologies de l’information.
Comment l’IA peut-elle être intégrée dans une entreprise sociale?
L’IA peut être utilisée de différentes manières dans une entreprise sociale, comme la modélisation prédictive pour les interventions en faveur de la réussite des étudiants, ou le traitement des infractions à l’intégrité universitaire. Il est important d’utiliser l’IA de manière délibérée, et de veiller à mettre en pratique et à améliorer continuellement les compétences d’ingénierie de requêtes. Le fait d’essayer plusieurs outils d’IA peut également contribuer à trouver celui qui sera le mieux adapté à des utilisations particulières.
Quelles sont les informations qui ne doivent pas être incorporées à l’IA?
En règle générale, toute information publique ou déjà disponible sur Internet peut être intégrée à l’IA. Cependant, les informations exclusives ou confidentielles ne doivent pas être partagées avec des modèles d’IA. Il est important de prendre en compte les questions de protection de la vie privée, de sécurité des données, et de droits d’auteur lors de l’utilisation d’outils d’IA.
En quoi l’IA peut-elle contribuer à accroître la productivité au Canada, et à relever les défis liés au recyclage professionnel?
L’IA a le potentiel d’augmenter la productivité en automatisant des tâches et en aidant à la prise de décision. L’intelligence artificielle peut également être utilisée dans la modélisation prédictive, afin d’identifier les domaines de formation et de perfectionnement des compétences. Toutefois, il est essentiel de tenir compte des répercussions sur les travailleurs, et de veiller à ce que des programmes de recyclage professionnel soient mis en place pour aider les personnes à s’adapter à un marché de l’emploi en pleine évolution.
Comment l’IA répond-elle aux préoccupations relatives aux biais et à la diversité?
Les modèles d’IA peuvent présenter des biais inhérents aux données sur lesquelles ils sont formés, ce qui peut entretenir des biais raciaux et linguistiques. Il est important d’être conscient de ces biais, et de lutter de manière concrète pour y remédier. Les entreprises s’efforcent d’atténuer les biais présents dans les modèles d’IA, mais il incombe également aux utilisateurs de détecter les biais, et de veiller à ce que les pratiques adoptées soient équitables et inclusives.
De quelle manière l’IA peut-elle être utilisée dans le jumelage et les évaluations en matière d’emploi?
L’IA peut être utilisée dans le jumelage travailleur-emploi pour analyser les CV et les exigences du poste, afin d’identifier les candidats les plus pertinents. L’IA peut également aider à mener des entretiens fictifs et à évaluer les réponses. Cependant, il est essentiel de faire attention aux biais, et de veiller à ce que les outils d’IA soient utilisés comme des outils de soutien, et non pas pour remplacer la capacité de jugement et la prise de décision des êtres humains.
De quelle manière l’IA peut-elle être utilisée dans le cadre des interventions en faveur de la réussite des étudiants et du contrôle de l’intégrité universitaire?
L’IA peut être utilisée dans la modélisation prédictive pour identifier les facteurs qui contribuent à la réussite des étudiants, et concevoir des interventions ciblées. En analysant les données et les tendances des étudiants, l’IA peut aider à identifier les étudiants à risque et fournir un soutien personnalisé, afin d’améliorer la rétention et les résultats universitaires. Par ailleurs, l’IA peut contribuer au contrôle de l’intégrité universitaire en analysant les tendances et en détectant les éventuelles infractions, telles que le plagiat ou autres formes de mauvaise conduite universitaire, donnant ainsi l’occasion aux établissements d’enseignement de prendre les mesures qui s’imposent. Il est important de veiller à ce que les outils d’IA soient utilisés de manière éthique, et dans le respect des réglementations associées à la protection de la vie privée.
De quelle manière l’IA peut-elle être utilisée dans le rapprochement des compétences et des exigences professionnelles?
L’IA peut analyser les CV et les offres d’emploi, afin de faire correspondre les candidats aux compétences requises pour des postes donnés. En tirant parti des outils d’IA, les employeurs peuvent rationaliser le processus d’embauche, et identifier les candidats les plus adaptés. Toutefois, au cours du processus de jumelage, il est essentiel de tenir compte des éventuels biais, et de veiller à ce que les pratiques adoptées soient équitables et inclusives.
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