L’intelligence artificielle (IA) est sur toutes les lèvres au Québec : dans les comités de direction, lors des conférences en transformation numérique, ou encore sur LinkedIn. On y voit parfois une solution miracle prête à résoudre tous les problèmes, d’autres fois un danger menaçant notre main-d’œuvre. Entre surestimation technologique et peur irrationnelle, il est urgent d’y voir plus clair.
Pour aider les entreprises québécoises à mieux comprendre les véritables enjeux de l’IA, abordons la question sous un angle original : voyons ce que l’IA n’est pas. En déconstruisant cinq mythes très répandus, on découvre une réalité plus nuancée, pragmatique et utile… sans oublier un brin d’humour professionnel.
1. L’intelligence artificielle n’est pas magique ni omnisciente
Contrairement à ce que l’on entend parfois, une IA ne “devine” rien toute seule. Elle ne pense pas, n’a pas de conscience, et ne fait qu’analyser des données selon des modèles statistiques. Par exemple, ChatGPT peut générer du texte fluide… mais peut aussi halluciner et dire n’importe quoi, sans s’en rendre compte. Même les IA les plus avancées peuvent se tromper sur des tâches simples, surtout lorsqu’elles sortent de leur contexte d’entraînement.
En entreprise, cela signifie qu’on ne peut pas déléguer aveuglément à une IA la prise de décisions stratégiques. Elle peut appuyer l’analyse, mais elle reste un outil, non une baguette magique.
2. L’IA ne va pas supprimer tous les emplois au Québec
Non, l’automatisation ne va pas provoquer une hécatombe dans les PME québécoises. Elle transforme les métiers, elle ne les supprime pas tous. Selon l’OIT, l’IA est même susceptible de créer plus d’emplois qu’elle n’en détruit, en modifiant les compétences demandées et en réduisant les tâches répétitives.
Dans les entreprises d’ici, cela veut dire deux choses :
- Il faudra accompagner la transition par de la formation, notamment dans les secteurs administratifs, manufacturiers ou technologiques.
- Des rôles émergent déjà autour de l’IA : spécialistes en éthique, intégrateurs IA, « prompt engineers », etc.
L’important n’est pas de résister au changement, mais de s’y adapter intelligemment.
3. L’IA ne remplace pas le jugement humain, la stratégie ou l’intuition
Aucune IA ne peut, aujourd’hui, concevoir une stratégie d’affaires pour une PME québécoise, prédire les comportements clients avec certitude ou arbitrer entre deux décisions éthiques complexes. Ce sont des fonctions humaines, contextuelles, et souvent liées à l’expérience ou au bon sens.
Par exemple, décider d’un repositionnement marketing après une crise économique locale ou anticiper une tendance propre au marché québécois (comme l’éco-responsabilité ou l’achat local) ne relève pas de calculs froids, mais de compréhension du contexte culturel, politique et humain.
L’IA peut analyser des données, suggérer des pistes, mais la décision finale reste humaine – et c’est tant mieux.
4. L’IA n’est pas une solution prête-à-l’emploi
Croire qu’on peut “installer une IA” comme un logiciel de comptabilité est une erreur fréquente dans les comités de direction. Un projet IA nécessite :
- un cadrage stratégique clair (objectifs, indicateurs),
- des données propres, structurées et accessibles,
- une intégration avec les systèmes existants,
- une formation des équipes internes.
Selon le JDN, plus de 80 % des projets IA échouent à cause d’un manque de préparation, pas d’un problème technologique.
Pour une PME québécoise, cela signifie qu’il faut d’abord identifier un cas d’usage précis (ex. : réduction du temps de traitement des demandes clients), puis bâtir une solution autour, avec un accompagnement humain solide.
5. L’IA n’est pas toujours neutre ni juste
Une IA peut reproduire – voire amplifier – les biais présents dans les données. Les exemples ne manquent pas : discrimination sexiste dans les outils de recrutement, reconnaissance faciale moins fiable selon la couleur de peau, biais culturels dans les moteurs de recommandation…
Au Québec, où la question de l’équité et de la diversité est prise au sérieux, c’est un enjeu crucial. Pour éviter de déployer des IA “injustes” ou non inclusives, il faut :
- tester les modèles pour détecter les biais,
- diversifier les sources de données,
- maintenir une supervision humaine.
Une IA responsable et éthique, c’est une IA conçue avec rigueur et surveillée avec attention.
Conclusion : démystifier l’IA pour mieux la mettre au service des entreprises québécoises
L’intelligence artificielle n’est ni un oracle, ni un monstre. C’est un outil puissant, à condition d’en connaître les forces et les limites. En déconstruisant ces cinq mythes, on comprend que l’IA n’a rien de magique, qu’elle ne remplace pas les humains, et qu’elle demande du travail, de l’encadrement et du bon sens.
Pour les entreprises québécoises en transformation numérique, la clé est de penser utilité métier, gouvernance, et accompagnement du changement.
Et vous, quels mythes avez-vous entendus dans vos milieux professionnels ? Quelle est votre expérience concrète avec l’IA ? Partagez vos retours en commentaires, et continuons cette discussion avec lucidité, mais aussi ambition. Car bien utilisée, l’intelligence artificielle peut devenir un formidable levier de croissance locale.
Mes sources :
- Anne Jacqmin, Le JDD, avril 2025
- “L’IA pourrait créer plus d’emplois qu’en détruire”, Le Figaro, août 2023
- Thibault Monteiro, “Pourquoi 4 projets IA sur 5 échouent”, JDN, août 2024
- Jeffrey Dastin, “Amazon scraps AI recruiting tool”, Reuters, octobre 2018
