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Analyse du rôle des intermédiaires de recherche dans le contexte de l’intelligence artificielle au Québec

Maxence Albouze

Masters thesis (2019)

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Cite this document: Albouze, M. (2019). Analyse du rôle des intermédiaires de recherche dans le contexte de l’intelligence artificielle au Québec (Masters thesis, Polytechnique Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/4027/
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Abstract

RÉSUMÉ : L’intelligence artificielle est encore au tout début de son développement. Pourtant elle représente des opportunités sans précédent pour l’industrie et pour la société actuelle. Un écosystème de l’IA est en émergence actuellement au Québec et au Canada. Ainsi il semble intéressant d’étudier cet écosystème pour voir ce qu’il apporte au développement de l’IA au Québec. Cependant dans le cadre de cette étude, on se limite à l’écosystème de recherche universitaire, c’est-à-dire seulement l’écosystème composé d’universités, d’entreprises et d’intermédiaires de recherche entre les universités et les entreprises. À travers ce mémoire, qui est une étude exploratoire, on va ainsi étudier le rôle de cet écosystème de recherche, et si l’appellation « écosystème » convient à ce qui est en train de se créer au Québec. On va également étudier le rôle des intermédiaires de recherche, dans cet écosystème de recherche, et voir si l’appellation « d’intermédiaires », leur convient. L’analyse du rôle de ces « intermédiaires » va permettre de vérifier si ce sont des noeuds de collaboration dans cet écosystème de recherche. Pour répondre à ces questions et à ces constats, on va dans un premier temps faire une analyse de l’écosystème via des données secondaires et chercher à recréer à l’écosystème à travers une analyse réseau. Cette analyse réseau devrait permettre de montrer la collaboration dans cet écosystème, et si les intermédiaires de recherche sont des nœuds de collaborations. Dans un deuxième temps, on va comparer l’écosystème de l’IA à l’écosystème des matériaux avancés. On s’est rendu compte à travers l’analyse réseau et l’analyse de l’écosystème que d’autres écosystèmes existaient au Québec et qu’ils peuvent être un apport intéressant pour le développement de l’écosystème de l’IA. Le choix de l’écosystème des MA s’est fait ainsi. L’IA et les MA sont tous deux des technologies génériques, et des experts dans l’écosystème de l’IA et des MA existent et peuvent faciliter la comparaison et les apports pour l’écosystème de l’IA. Dans un troisième et dernier temps, on va procéder à des entrevues avec différents intermédiaires et experts de l’écosystème de l’IA et des MA. Ces entrevues vont permettre de faire une analyse de l’écosystème de recherche et de déterminer des recommandations pour l’écosystème de l’IA. On arrive ainsi à différents résultats et apports pour cette étude exploratoire. Un premier résultat, via l’analyse réseau, est de montrer que les intermédiaires de recherche sont des nœuds de collaborations. Ce ne sont pas les seuls nœuds de collaborations dans cet écosystème, mais ils jouent également ce rôle à plus grande échelle. Cependant il faut modérer le résultat, car cette analyse a été faite via des données secondaires. Elle représente bien l’écosystème de recherche de l’IA actuellement, mais elle n’est pas pour autant totalement fiable. Un deuxième résultat est le fait de monter que l’appellation « intermédiaire de recherche », choisit pour les entités de l’écosystème de recherche universitaire, ne correspond pas au rôle qu’ils jouent actuellement dans l’écosystème. De ce résultat découle le fait que cet écosystème de recherche n’est actuellement pas encore un écosystème. On peut caractériser cet écosystème actuellement de réseau complexe, mais pas encore d’écosystème. Un dernier résultat est la mise en avant de la nécessité d’une entité neutre, indépendante et leader de l’écosystème. On a ainsi proposé une organisation de l’écosystème de l’IA avec l’intégration de cette entité neutre et indépendante. Cette entité devrait permettre à l’écosystème de l’IA de se développer à son plein potentiel. Pour conclure, cette étude exploratoire s’inscrit dans le contexte d’un développement très fort de l’IA au Québec. Elle permet de mettre en avant des appellations à modifier dans l’écosystème et de proposer des pistes d’améliorations pour l’écosystème de recherche de l’IA. Cette étude exploratoire permet également de présenter les premières données de l’écosystème de l’IA au Québec. Cependant, certaines limites à cette étude existent. Par exemple, le fait que l’on base les recommandations sur une réplique d’un modèle existant, ou encore que seulement une petite partie de l’écosystème a été étudié.----------ABSTRACT : Artificial intelligence is still at the very beginning of its development. Yet it represents unprecedented opportunities for the industry and for today's society. An AI ecosystem is currently emerging in Quebec and Canada. So it seems interesting to study this ecosystem to see what it brings to the development of AI in Quebec. However, this study is limited to the university research ecosystem, that is, only the ecosystem composed of universities, companies and research intermediaries between universities and companies. Through this brief, which is an exploratory study, we will study the role of this research ecosystem and whether the term "ecosystem" is appropriate for what is being created in Quebec. We will also study the role of research intermediaries in this research ecosystem and see if the term "intermediaries" is appropriate for them. The analysis of the role of these "intermediaries" will make it possible to verify if they are nodes of collaboration in this research ecosystem. To answer these questions and observations, we will first do an ecosystem analysis using secondary data and try to recreate the ecosystem through a network analysis. This network analysis should make it possible to show collaboration in this ecosystem, and whether research intermediaries are nodes of collaboration. In a second step, the AI ecosystem will be compared to the advanced materials ecosystem. Through network analysis and ecosystem analysis, it was realized that other ecosystems existed in Quebec and that they could be an interesting contribution to the development of the AI ecosystem. The choice of the AD ecosystem was made as follows. AI and MA are both generic technologies, and experts in the AI and MA ecosystem exist and can facilitate comparison and contributions to the AI ecosystem. Thirdly and finally, interviews will be conducted with various intermediaries and experts in the AI and MA ecosystem. These interviews will provide an analysis of the research ecosystem and determine recommendations for the AI ecosystem. This leads to different results and contributions for this exploratory study. A first result, via network analysis, is to show that research intermediaries are nodes of collaboration. These are not the only collaborative nodes in this ecosystem, but they also play this role on a larger scale. However, the result must be moderated, as this analysis was done using secondary data. It is well representative of the current AI research ecosystem, but it is not totally reliable. A second result is the fact that the term "research intermediary", chosen for entities in the university research ecosystem, does not correspond to the role they currently play in the ecosystem. This result results in the fact that this research ecosystem is not yet an ecosystem. This ecosystem can currently be characterized as a complex network, but not yet as an ecosystem. A final result is the emphasis on the need for a neutral, independent and leading entity in the ecosystem. An AI ecosystem organization was proposed with the integration of this neutral and independent entity. This entity should allow the AI ecosystem to develop to its full potential. To conclude, this exploratory study is part of a very strong development of AI in Quebec. It makes it possible to highlight designations to be modified in the ecosystem and to propose ways of improving the AI research ecosystem. This exploratory study also presents the first data on the AI ecosystem in Quebec. However, there are some limitations to this study. For example, the fact that recommendations are based on a replica of an existing model, or that only a small part of the ecosystem has been studied.

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de mathématiques et de génie industriel
Dissertation/thesis director: Nathalie de Marcellis-Warin
Date Deposited: 18 Nov 2019 13:25
Last Modified: 18 Nov 2019 13:25
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/4027/

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