Voici un article qui brosse un portrait succinct sur la façon dont les entreprises québécoises s’adaptent à l’arrivée massive de l’IA, et sur quelques leaders qui participent à ce phénomène.
Les nouveaux rôles liés à l’IA — tels que « knowledge architect », « orchestration engineer », « human-AI collaboration lead » — fleurissent notamment aux États-Unis dans des entreprises comme Walmart, KPMG ou Salesforce. (Voir l’article du Washington Post https://www.washingtonpost.com/business/2025/10/29/ai-new-jobs/ ).
Le Québec n’est pas en reste : les organisations y intègrent l’IA — générative ou non — de façon croissante, mais avec des nuances..
L’article a été rédigé avec l’aide de l’intelligence artificielle, suivi d’une vérification minutieuse du contenu et des références.
L’état des lieux
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- Une étude de KPMG montre que 76 % des organisations québécoises ont adopté l’IA générative — un taux plus élevé que la moyenne canadienne (61 %). KPMG
- Parmi ces entreprises québécoises, 46 % de celles qui ont adopté l’IA générative déclarent l’avoir intégrée « pleinement » à leurs opérations ou flux de travail principaux — là encore au-dessus de la moyenne nationale (36 %). KPMG
- Les usages les plus cités : la conformité réglementaire (environ 50 % des répondants), l’automatisation de tâches via des copilotes (37 %), la génération de matériel marketing (30 %). KPMG
- Toutefois — et c’est un élément à ne pas négliger —, un rapport du Conseil du patronat du Québec (CPQ) souligne que « les entreprises du Québec ne savent pas toujours par où commencer » en matière d’IA. Conseil du patronat du Québec
- On observe cependant une fracture : les grandes entreprises avancent plus vite que les PME dans l’IA générative. croo.io
- Enfin, on note une très bonne adaptation des entreprises québécoises à ces nouvelles fonctions
Puisque de nombreux nouveaux rôles sont créés autour de l’IA (pilotage, architecture, collaboration homme-machine, ingénierie d’orchestration), comment les entreprises québécoises s’ajustent-elles ?
Voici quelques tendances :
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- Stratégie et gouvernance interne : les organisations québécoises prennent conscience que l’IA n’est pas qu’un projet techno mais un levier stratégique. Elles mettent en place des cadres pour l’éthique, la gestion des risques, et la formation des employés afin de préparer des rôles comme « human-AI collaboration lead ».
- Formation et montée des compétences : face aux défis de compréhension et d’adoption (78 % des répondants voient « l’adoption par les employés » comme un défi) KPMG, il y a un mouvement vers la formation continue, l’hybridation métiers/IA.
- Optimisation des processus métiers existants : plutôt que de créer immédiatement une armée de nouveaux postes, plusieurs entreprises adaptent leurs rôles existants (ex : analyste, ingénieur de données, chef de projet digital) en y incorporant des responsabilités IA-centric.
- Partenariat et externalisation : beaucoup de PME déplacent la création de nouveaux rôles vers des partenariats avec des firmes externes spécialisées IA ou consultants, plutôt que tout internaliser dès le départ.
- Pilotage et maturité progressive : les entreprises québécoises s’orientent souvent vers des projets pilotes, testant des automations, copilotes, générateurs de contenus ou surveillance réglementaire, avant d’évoluer vers des rôles mieux définis et intégrés.
Quelques entreprises-phare québécoises de l’IA
Pour illustrer les propos par des exemples concrets, voici trois acteurs québécois très visibles dans l’écosystème IA (et qui servent aussi de partenaires pour d’autres entreprises).
Coveo (Montréal)
Spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à la recherche et à la personnalisation (e-commerce, support client, recherche interne), Coveo est un bon exemple de firme québécoise qui transforme l’IA en produit commercialisable. Wikipédia+1 http://www.coveo.com
En tant qu’entreprise utilisatrice, elle a intégré des fonctions de personnalisation intelligente, d’IA de recommandation et de traitement du langage naturel. Elle prépare ainsi des rôles internes d’« IA architecte », d’ingénieur IA, de designer de conversation (dans ses services).
Pour les entreprises clientes, travailler avec Coveo permet de « délocaliser » l’expertise IA jusqu’au partenaire, plutôt que de recruter immédiatement le tout en interne.
Leçons : une solution «plug-in» IA permet de pallier l’absence initiale de nouveaux rôles internes.
Gestisoft (Montréal)
Gestisoft est une entreprise québécoise certifiée B-Corp spécialisée dans l’intégration de Microsoft Dynamics 365 et l’IA dans les processus clients, notamment pour les PME, associations, municipalités. gestisoft.com+1
Elle illustre l’adaptation «de proximité» de l’IA : l’IA n’est pas seulement pour les géants, mais s’invite dans les PME et les organisations intermédiaires. Gestisoft permet à ses clients de créer des «copilotes» internes (dans CRM/ERP), d’intégrer des fonctions de prédiction des besoins, de personnalisation, d’automatisation de la relation client.
Leçons : l’implantation IA commence souvent par des rôles «hybrides» (analyste CRM + IA), avant de créer des titres exotiques comme «conversation designer».
Zetane Systems (Montréal)
Cette firme est spécialisée dans l’IA industrielle : elle propose des plateformes permettant aux entreprises de valider, tester et déployer des modèles IA dans des environnements sensibles (manufacturier, industriel) https://zetane.com
Dans ce contexte, on retrouve des nouveaux rôles clairement définis : ingénieur d’orchestration (connecter plusieurs agents IA), architecte IA responsable (garde-fous, fiabilité, interprétabilité), etc. Pour des entreprises manufacturières ou d’ingénierie au Québec, travailler avec Zetane veut dire avancer vers des fonctions IA structurées.
Leçons : dans les secteurs plus «durs» (manufacturier, ingénierie), l’IA impose aussi de nouveaux postes plus techniques, ce qui incite les entreprises québécoises à anticiper.
Enjeux et recommandations pour les entreprises québécoises
Enjeux
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- Le manque de talents spécialisés reste un frein majeur. Même parmi les entreprises qui ont adopté, 28 % déclarent qu’elles comprennent bien la valeur de l’IA et comment l’utiliser; 22 % sont en désaccord. KPMG
- Le fossé PME vs grandes entreprises se creuse. Les grandes avancent vite, les plus petites restent hésitantes. croo.io
- Les questions d’éthique, de biais, de transparence, et de conformité réglementaire sont considérées comme «très difficiles» par plus de 75 % des répondants. KPMG
- Malgré l’adoption, beaucoup d’organisations manquent encore de stratégie globale (une feuille de route IA, des rôles définis, des mesures de retour sur investissement).
Recommandations
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- Élaborer une feuille de route IA : déterminer dès maintenant quels nouveaux rôles sont pertinents pour l’entreprise (ex : prompt engineer, human-AI collaboration lead, adoption strategist), comment ils s’articuleront avec les rôles existants.
- Commencer petit, piloter, apprendre : un projet pilote permet d’expérimenter des fonctions comme copilote, automatisation ou génération de contenu, avant de déployer à grande échelle.
- Former et accompagner le capital humain : prévoir des programmes de montée en compétence, intégrer l’IA dans la culture d’entreprise (ex : «comment je travaille avec l’IA?»).
- Définir des garde-fous et une gouvernance IA : en éthique, biais, confidentialité, transparence — afin de crédibiliser l’adoption et de légitimer les nouveaux rôles.
- Mesurer les retombées : définir des indicateurs clairs (ex : productivité, rentabilité, délai de traitement, satisfaction client) pour évaluer les rôles et investissements IA.
- Collaborer avec l’écosystème : profiter des ressources québécoises (clusters IA, centres de recherche comme MILA) et des fonds (ex : SCALE AI a annoncé près de 99 M$ pour 23 projets au Québec) Scale AI
En conclusion
Le Québec entre dans une phase de transformation où l’IA ne se limite plus aux grandes firmes technologiques : elle touche aussi les entreprises intermédiaires, les PME et les OBNL.
Les nouveaux rôles liés à l’IA — qu’il s’agisse d’architecte de connaissances, de prompt engineer ou de leader de collaboration homme-IA — exigent que les organisations repensent leurs structures, leurs compétences et leur gouvernance.
Mais ne craignons pas ces titres exotiques : pour beaucoup d’entreprises québécoises, l’essentiel est de faire le premier pas — déterminer «où nous voulons aller», «quel rôle devrais-je créer) ?» et «comment l’IA va servir notre mission». Ensuite, les titres spécialisés viendront naturellement, lorsque la maturité aura progressé.






