Francoys Labonté, PDG du Centre de recherche informatique de Montréal. (Photo: courtoisie)
Les PME n’ont pas à affronter seules le défi de la transformation numérique et de la valorisation de données. De l’accompagnement existe, tant public que privé. Voici trois types de partenaires vers lesquels elles peuvent se tourner, en fonction de leurs ambitions, mais aussi de leur maturité numérique.
1. Le développeur d’application tierce
Il s’agit du choix le plus rapide et le plus abordable, car de plus en plus de développeurs conçoivent des applications tierces destinées à exploiter les données dans divers secteurs d’activité. L’entreprise Progi, basée à Trois-Rivières, a par exemple développé un ensemble de logiciels permettant à des recycleurs automobiles de mettre en commun leurs données, dont l’inventaire des pièces, pour optimiser leurs opérations.
En agriculture, Sollio Agriculture a développé la plateforme d’intelligence d’affaires AgConnexion pour ses producteurs affiliés. On y trouve les applications Lactascan, un tableau de bord pour l’analyse de production laitière, ainsi qu’Aviscan, un outil d’analyse de l’ensemble des données d’élevage et des variables d’exploitation en production avicole.
L’avantage de mutualiser ainsi des données est de réduire l’investissement financier et technique requis de chaque acteur impliqué. « Ça peut être coûteux de bâtir seuls ses propres outils décisionnels », reconnaît Daniel Chamberland-Tremblay, codirecteur du Pôle de recherche en intelligence stratégique et multidimensionnelle d’entreprise (Prisme) de l’Université de Sherbrooke. Cependant, une telle mise en commun a selon lui du sens si les entreprises ne sont pas en concurrence directe. Dans le cas du localisateur de pièces ProgiCom, « le logiciel permet à des recycleurs de régions différentes de s’entraider », fait valoir Alexandre Rocheleau, responsable marketing à Progi.
Le codirecteur du Prisme y va d’une mise en garde aux PME. « Lorsqu’on se tourne vers un fournisseur externe pour valoriser ses données, on doit s’assurer de garder un minimum de contrôle sur celles-ci, rappelle-t-il. Autrement, on peut accumuler une dette technologique. » Dépendant de l’application, les données ne sont pas toujours saisies dans un format standard, explique-t-il. Et les algorithmes d’optimisation utilisés par le développeur peuvent être opaques, ce qui rend l’extraction des données pour une future utilisation difficile.
2. Le consultant
Les PME qui ont l’ambition de valoriser eux-mêmes leurs données auront sans doute besoin d’expertise de pointe en technologies de l’information (TI). « Dépendant le secteur d’activités, et compte tenu de la pénurie de main-d’œuvre spécialisée, il est peu réaliste pour une PME de chercher à embaucher toutes les ressources TI dont elle a besoin en interne », estime Daniel Chamberland-Tremblay. Une approche de recrutement hybride est probablement mieux adaptée, suggère-t-il. Il serait judicieux de recourir à des consultants pour les ressources « de haut niveau », tout en développant les compétences numériques de son équipe en interne.
Plusieurs firmes TI s’occupent de déployer des progiciels de gestion tels un CRM (customer relationship management, gestion de la relation client en français) ou un ERP (enterprise resource planning, progiciel de gestion intégrée). Celles qui sont spécialisées en gestion peuvent effectuer l’intégration des données dans un « entrepôt » virtuel, afin de les valoriser avec des outils d’intelligence d’affaires tels ceux de Power BI de Microsoft.
D’autres consultants, spécialisés en intelligence artificielle appliquée, aident les entreprises à déployer des solutions « matures et éprouvées », comme a expliqué Hugues Foltz, vice-président exécutif de la firme Vooban, dans un précédent article. L’exemple le plus courant est l’utilisation d’un système de caméra « intelligente » pour effectuer le contrôle de qualité des pièces fabriquées en manufacture.
3. Les universités et les centres de recherche
Les PME les plus avant-gardistes ont un terrain de jeu supplémentaire à explorer : celui du milieu de la recherche universitaire et des organismes de soutien à l’innovation. En effet, celles qui veulent se créer un avantage concurrentiel en utilisant l’IA dans leur secteur d’activités le font souvent en partenariat avec des chercheurs.
L’Institut intelligence et données de l’Université Laval accompagne justement des entreprises qui désirent « exploiter le plein potentiel de leurs données ou d’améliorer leur capacité d’innovation ou leurs compétences en lien avec l’IA », peut-on lire sur son site web. D’autres universités ont des pôles de recherche du genre, dont le Prisme à l’Université de Sherbrooke et l’Institut de valorisation des données (IVADO), cofondé par HEC Montréal et Polytechnique Montréal.
Le Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM) soutient pour sa part des entreprises dans le développement d’une solution d’intelligence artificielle personnalisée. « Nous les aidons à faire le pont entre leur intuition que l’IA peut les aider et une application qui fonctionne dans le monde réel, ainsi que dans un contexte commercial », explique son PDG, Françoys Labonté.
Il cite l’histoire à succès de UEAT, une jeune pousse de Québec récemment achetée par l’entreprise ontarienne de technologie financière Moneris. UEAT a reçu l’aide du CRIM pour développer un moteur de recommandation contextuelle de mets pour les restaurants indépendants. « Le résultat a été spectaculaire : le total des ventes a été multiplié de cinq à six fois depuis que les clients reçoivent ces recommandations. »
