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

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.