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ENCADRÉ 24

Les approches que le gouvernement du Québec préconise pour appuyer le développement de l’IA par les entreprises sont similaires à celles que l’on observe dans d’autres pays de l’OCDE.

Elles incluent :

- l’adoption de mesures fiscales, comme le versement de crédits d’impôt aux entreprises qui réalisent des travaux de développement expérimental en IA;

- l’injection de capital de risque dans des entreprises d’IA par des acteurs comme la Caisse de dépôt et de placements du Québec, ou Investissement Québec, et par des fonds d’investissement soutenus par ces acteurs;

- la mise sur pied de programmes de soutien financier, comme l’Appel de projets d’innovation en IA : recherche industrielle en collaboration et soutien à l’entrepreneuriat innovant du ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie (MEIE).

[EXTRAIS DU RAPPORT]

Le secteur privé québécois est déjà bien positionné pour devenir un leader mondial du développement responsable de l’IA, notamment grâce à des acteurs et/ou des regroupements qui travaillent étroitement avec les entreprises, comme :

Confiance.ia, un consortium de recherche industrielle oeuvrant au développement d’une IA durable, éthique et sûre;
Scale AI, une grappe d’innovation qui oeuvre à bâtir les chaînes d’approvisionnement de nouvelle génération et à accroître la performance de l’industrie en tirant profit des technologies de l’IA;
le SEMLA, un pôle d’élaboration de méthodes et d’outils de développement de systèmes d’IA fiables;
le CRIM, un centre de transfert de connaissances, de recherche appliquée et de développement expérimental;
Mila, IVADO, l’IID et plusieurs autres piliers de la recherche en IA.

Mais le soutien accru de l’État sera requis pour concrétiser cette vision, soutenir l’ambition québécoise et inciter les entreprises d’ici à s’attaquer à des défis majeurs comme celui du lancement de systèmes d’IA fonctionnant de manière plus juste, sécuritaire ou écoresponsable.

En particulier, le gouvernement devrait consacrer des moyens pour aider les entreprises d’ici à se distinguer dans le marché émergent du développement responsable de l’IA. Cela leur permettra du même coup de créer et de commercialiser des outils – logiciels, méthodologies ou cadres d’évaluation – qui serviront spécifiquement à : encadrer le fonctionnement de l’IA; accroître la sûreté et la fiabilité de cette technologie; évaluer la robustesse ou la qualité des produits et services propulsés par l’IA; certifier les systèmes d’IA systèmes d’IA conçus par les entreprises.

Pour ce faire, le gouvernement pourrait revoir ou élargir les programmes actuels de soutien aux entreprises afin de veiller à ce qu’ils couvrent bien la participation de ces dernières à des travaux de recherche ou de transfert de connaissances sur les questions de développement et de déploiement responsables de l’IA. Elles pourraient aussi prendre part à des projets d’innovation qui leur permettraient de mieux opérationnaliser le développement et le déploiement responsables de l’IA, d’améliorer la surveillance et le contrôle des systèmes d’IA, et de mener des tests dans des environnements contrôlés.

Par exemple, les règles de l’Appel de projets d’innovation en IA : recherche industrielle en collaboration et soutien à l’entrepreneuriat innovant pourraient être élargies, en stipulant que les projets menés avec le soutien d’experts de disciplines comme le droit, l’éthique ou la psychologie seront admissibles à l’aide gouvernementale. L’objectif serait ainsi de produire des solutions technologiques ou non technologiques (p. ex. : cadre d’audit) novatrices grâce auxquelles un système d’IA fonctionnerait de manière moins partiale, plus fiable et plus sûre. En somme, le Conseil recommande au gouvernement du Québec d’offrir un soutien accru pour aider les entreprises à se distinguer dans le marché émergent du développement responsable de l’IA afin de leur permettre de développer et de commercialiser des outils (logiciels, méthodologies ou cadres d’évaluation) qui serviront spécifiquement à : encadrer le fonctionnement de l’IA; accroître la sûreté et la fiabilité de cette technologie; évaluer la robustesse ou la qualité des produits et services propulsés par l’IA; certifier les systèmes d’IA conçus par les entreprises, etc. (RP-7).

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Consulter le rapport complet ici.

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