L’IA générative pour les PME avec Compétences Transformation Alimentaire Canada

Kevin :

Il ne fait aucun doute que l’apprentissage automatique de l’IA suscite un grand intérêt. Un grand nombre des défis auxquels les employeurs sont confrontés consistent à essayer d’obtenir des gains de productivité tangibles grâce à l’IA. La question est de savoir par exemple si l’optimisation de l’IA permet de ranger 8 produits de plus dans une boîte, plutôt que de dire que mon comptable dispose de 4 heures de plus par jour. 

Notre secteur est très similaire à l’économie canadienne, qui est principalement composée de PME. L’une des enquêtes que nous avons menées a révélé qu’environ 50 % des fabricants de produits alimentaires ou de boissons ne disposent pas d’une personne ou d’un service dédié aux ressources humaines. Même pour des tâches telles que l’embauche de nouveaux employés, si l’IA est capable de fournir des données initiales pour élaborer un plan de formation, celui-ci pourra ensuite être modifié pour répondre à des besoins de formation particuliers. 

Le manque de connaissances des propriétaires de petites entreprises suscite un certain malaise. Quelques opérateurs cumulent huit fonctions différentes pour essayer de comprendre différents outils. Le plus grand obstacle est de savoir comment se lancer. 

Lors d’une conférence qui a eu lieu en mars dernier, nous avons organisé un atelier sur la manière de démystifier et d’accompagner les personnes intéressées par des exemples d’utilisation de l’IA générative. Avec un peu d’aide de la part de l’ingénierie de requêtes, nous pourrons susciter l’intérêt des gens à se lancer. 

Mark :

L’obstacle n°1 à l’adoption de l’IA générative est de savoir comment démarrer, et quels sont les risques inconnus liés à la propriété intellectuelle et aux informations confidentielles introduites dans certains des modèles. De nombreux employés utilisent déjà l’IA de leur propre chef, mais au niveau de l’organisation, une simple déclaration de ce qui est autorisé ou non, assortie d’exemples, pourrait aider les petites entreprises à établir un cadre.  

Le manque de compréhension peut susciter des craintes. Au niveau le plus élevé, notre secteur connaît mieux l’aspect du travail.

La perception des médias et du grand public joue un rôle dans ces hésitations. Par exemple, le gouvernement du Canada a annoncé une augmentation de l’utilisation de l’IA dans le secteur public. Il a donné l’exemple du secteur de la sécurité alimentaire pour illustrer la confiance qu’il souhaitait instaurer. C’est notre secteur - il s’agit à la fois d’outils d’IA et de sécurité alimentaire. 

Nous devons être sûrs de ne pas compromettre une technologie en utilisant une autre. Les fabricants d’aliments et de boissons sont souvent plus lents à adopter ce type de mesures que les autres secteurs. En effet, il faut que Santé Canada soit impliqué, ou que l’Agence canadienne d’inspection des aliments examine les conséquences d’un changement sur la sécurité alimentaire. Certains obstacles inhérents au système affectent également les mentalités quant à l’utilisation d’un nouvel outil. 

Dans certaines régions, le manque de connectivité à large bande limite l’utilisation d’outils nouveaux et puissants, par exemple, une zone morte de téléphonie cellulaire dans l’est de l’Ontario. 

La plupart des conférences de ces quatre dernières années ont permis de partager des expériences positives sur l’impact des différentes technologies sur le secteur. Certains fabricants ont ajouté une technologie qui leur a permis d’économiser des heures de calcul, de réduire le gaspillage alimentaire ou de rationaliser la mesure et l’identification des produits à expédier - ces réussites permettent d’économiser des millions de dollars. 

Les cours tels que celui qui accompagnait ce webinaire sont un moyen de commencer à interagir avec l’IA. Ils permettent d’acquérir une compréhension de base, et d’approfondir les recherches. On y trouve une introduction à l’ingénierie de requêtes et à la manière dont elle stimule l’imagination, et comment optimiser la productivité. 

En revanche, il est important de veiller à ce que les gens disposent des compétences nécessaires pour pouvoir l’utiliser. Nous nous servons d’un cadre d’apprentissage de grande envergure qui nous permet de suivre l’évolution des compétences. Nous avons récemment ajouté la cybersécurité à cette liste. Il existe de multiples façons de découvrir l’IA générative une fois que l’on a acquis une certaine confiance, et que l’on a pris conscience des avantages et des risques à connaître. 

Ce type de question a été soulevé dernièrement lorsque je me suis adressé à un groupe ministériel de représentants du gouvernement au sujet de l’enseignement des compétences Excel ou de l’enseignement de l’intelligence artificielle; ces deux domaines ne sont désormais plus distincts. 

On commence à voir des applications d’intelligence artificielle générative dans toutes sortes d’outils d’analyse de données, servant à créer des présentations ou des outils étonnants. Ces applications vous permettent de prendre de l’avance dans le processus de création et de gagner du temps, tout en vous donnant la possibilité de continuer à y ajouter des éléments.

Nous assistons à une verticalisation des applications pour différents domaines et outils dans certaines industries et certains secteurs qui sont élaborés à partir de ces grands modèles linguistiques. Vous imposez des contraintes à l’IA générative par le biais de ce que l’on appelle la génération augmentée d’extraction, afin de puiser dans le réservoir de données d’information. L'IA générative est capable de fournir des réponses parce que vous l’avez contrainte. Elle utilise sa capacité à être formée sur le grand modèle linguistique. En général, ce sont ces mêmes plateformes, par exemple, où l’IA générative est formée aux données, à l’information, aux livres blancs et à l’ensemble des connaissances pertinentes, qui sont utilisées par les transformateurs de denrées alimentaires pour accéder à la législation.

Pour les travailleurs intellectuels, les grandes organisations et même les particuliers, il est possible de tester l’IA dans le cadre d’un grand nombre d’activités à faible risque. Commencez à vous familiariser avec ces outils, car c’est ainsi que vous apprendrez à les connaître : « Est-ce que cela peut être utile pour rédiger un courriel plus rapidement? », « Qu’est-ce qui peut me faire gagner du temps, en particulier dans le cadre d’activités à faible risque? ». Je conseille d’utiliser Perplexity pour commencer à utiliser l’IA générative avec un GML gratuit.

Des véhicules sans conducteur circulent déjà sur les routes des villes nord-américaines, et le fret sans conducteur se profile à l’horizon. Cependant, les zones rurales pourront ne pas être aussi rapides à l’adopter en raison de problèmes de connectivité liés à Internet, etc. Certaines politiques relatives aux colis signés par les conducteurs devront être mises à jour. 

Aux États-Unis, des taxis sans chauffeur circulent déjà dans certaines régions. Les gens y sont tellement habitués qu’ils trouvent que les taxis avec chauffeur sont désormais insolites. 

De nombreux progrès ont été réalisés dans des domaines que nous ignorons, en particulier à cause de la vitesse exponentielle à laquelle l’IA se développe. 

Compte tenu de l’allure à laquelle les choses évoluent et de l’incertitude liée à la mésinformation et à la désinformation, il est important de se tenir au courant des perturbations et des aspects négatifs de l’influence de l’IA sur nos organisations et nos carrières. Les gouvernements auront du mal à déterminer la façon de mettre en place des réglementations et autres mesures. Néanmoins, la vitesse à laquelle les choses évoluent nous réserve une période très intéressante.