Voici une matrice des nouveaux rôles liés à l’IA, adaptée au contexte québécois, où l’on valorise à la fois l’éthique, l’efficacité, la formation continue et la collaboration humaine.
L’article a été rédigé avec l’aide de l’intelligence artificielle, suivi d’une vérification minutieuse du contenu et des références.
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Matrice des nouveaux rôles liés à l’IA au Québec (2025)
| Catégorie | Nouveau rôle / Titre émergent | Mission principale | Compétences clés | Entreprises / Secteurs québécois concernés | Commentaires et adaptations locales |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. Gouvernance et stratégie IA | Chef de stratégie IA (Chief AI Officer) | Définir et piloter la vision IA de l’organisation ; assurer l’intégration éthique de l’IA. | Leadership stratégique, gouvernance numérique, gestion du changement, éthique. | Grandes entreprises (Desjardins, Hydro-Québec, CN, Intact, Banque Nationale). | Souvent combiné au rôle de Chief Digital Officer au Québec. Requiert forte sensibilité à la Loi 25 et aux enjeux de souveraineté des données. |
| Responsable de la gouvernance éthique de l’IA | Développer une charte d’éthique IA, évaluer les risques et biais des modèles. | Éthique, droit numérique, gestion des risques, conformité. | Institutions publiques, Santé Québec, universités, OBNL. | Poste émergent dans le secteur public et parapublic, généralement sous la Direction générale ou le CA. | |
| Architecte IA | Concevoir les interactions entre multiples systèmes IA (agents, API, humains). | Architecture logicielle, prompt engineering, Cloud, Python. | Industriel, logistique, manufacturier (Bombardier, CAE, Zetane). | Poste technique crucial dans la transition vers des usines ou des chaînes intelligentes. | |
| 2. Opérations et productivité | GRH-AI Collaboration Lead | Encadrer la collaboration entre employés et systèmes IA ; améliorer l’adhésion et la productivité. | Gestion du changement, pédagogie, ergonomie cognitive, RH. | Entreprises de services, santé, finances, télécommunications. | Rôle clé pour l’acceptabilité sociale : transformer la peur de l’IA en compétence collective. |
| Stratège d’adoption IA | Traduire les objectifs d’affaires en projets IA adoptables par les équipes. | Transformation numérique, communication, innovation. | Firmes de conseil (KPMG, Deloitte, Raymond Chabot), PME en transformation. | Permet d’éviter le « syndrome du gadget IA ». | |
| Responsable de la performance algorithmique | Suivre et ajuster les performances des modèles IA internes. | Data science, statistiques, optimisation continue. | Entreprises de données (Coveo, CGI, IVADO Labs). | Ces experts deviennent les « contrôleurs de qualité » de l’IA. | |
| 3. Conception et création de contenu IA | Prompt engineer / Designer conversationnel | Créer et affiner les instructions données aux modèles IA ; concevoir le ton, la personnalité et la cohérence des dialogues. | Linguistique, créativité, compréhension des LLM, psychologie de l’usager. | Médias, marketing, formation (Radio-Canada, Cossette, Sid Lee). | En forte croissance : le Québec, terre de communication, s’y adapte vite ! |
| AI Content Curator | Utiliser l’IA pour générer, valider et publier des contenus multimédias. | Outils génératifs (ChatGPT, Midjourney), révision, sens critique. | Communication, éducation, tourisme, culture. | Rôle hybride combinant marketing numérique et créativité locale. | |
| 4. Technique et infrastructure | Architecte de données IA | Structurer les entrepôts de données, normaliser l’accès, la sécurité et la qualité. | Données massives, SQL/Python, gouvernance, sécurité. | Institutions financières, santé, gouvernement. | Crucial au Québec où la protection des données personnelles (Loi 25) est prioritaire. |
| Ingénieur IA responsable | Concevoir des modèles respectant les principes d’équité, transparence et durabilité. | ML, audit éthique, supervision de modèles. | Recherche appliquée (MILA, IVADO, Zetane). | Poste déjà présent dans les écosystèmes académiques et de R&D. | |
| Agent d’opérations IA (AI Ops Manager) | Surveiller le fonctionnement quotidien des modèles IA, détecter anomalies, obsolescence. | DevOps, analyse de logs, maintenance prédictive. | Technologie, transport, manufacturier. | Souvent fusionné avec les équipes TI existantes. | |
| 5. Ressources humaines et formation | Conseiller en compétences IA | Identifier les besoins de formation, créer des parcours IA pour les employés. | RH, pédagogie, design d’apprentissage, analyse de compétences. | Organisations publiques, PME, institutions de formation. | Soutient l’essor d’une culture IA inclusive. |
| Coach IA / Facilitateur humain-technologie | Former et accompagner les gestionnaires et employés dans l’utilisation quotidienne de l’IA. | Animation, communication, maîtrise des outils IA. | Tous secteurs. | Rôle souvent assumé par des formateurs internes ou des consultants. | |
| 6. Analyse et recherche | Architecte de connaissances (Knowledge Architect) | Construire des graphes de connaissances et structurer le savoir interne. | Ontologies, sémantique, modélisation des données. | Conseils, recherche, ingénierie. | Poste importé des États-Unis, mais appelé à croître à Montréal et Québec (CGI, Polytechnique). |
| Chercheur en interaction humain-IA | Étudier comment les employés collaborent avec les systèmes IA. | Psychologie du travail, ergonomie cognitive, design UX. | Universités, laboratoires, santé. | Soutien aux politiques de santé mentale numérique et de performance durable. |
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Lecture stratégique de la matrice
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- Les grands groupes (Hydro-Québec, Desjardins, CAE, Banque Nationale) tendent à institutionnaliser ces rôles à travers des unités dites de Transformation IA.
- Les PME optent pour des fonctions hybrides : par exemple, un « analyste marketing IA » qui combine stratégie et usage de copilotes.
- Les OBNL et municipalités commencent à recruter des chargés d’innovation numérique intégrant une dimension IA responsable (souvent reliée à la Loi 25).
- Les centres de recherche et incubateurs (MILA, IVADO, SCALE AI, CEIM) deviennent des réservoirs de talents pour ces postes émergents.
En résumé
Le Québec avance avec prudence, mais aussi avec créativité.
Il ne s’agit pas d’imiter les États-Unis dans leur frénésie de nouveaux titres, mais d’intégrer intelligemment les rôles IA dans notre tissu économique : en misant sur l’éthique, la formation, la gouvernance et la valeur humaine ajoutée.
** Voici une explication claire et contextualisée (en français) de chacune de ces abréviations et notions, avec leur signification et leur rôle concret dans le contexte québécois de l’intelligence artificielle.
Organismes et structures québécoises en IA
IVADO
Institut de valorisation des données
- Regroupe les universités de Montréal, Polytechnique Montréal et HEC Montréal.
- Mission : soutenir la recherche appliquée et la formation en science des données et intelligence artificielle, et relier les chercheurs aux entreprises (Hydro-Québec, Desjardins, CAE, etc.).
- C’est un pôle scientifique majeur du Québec en IA.
MILA
Institut québécois d’intelligence artificielle
MILA a pour mission de repousser les frontières de la recherche fondamentale et appliquée en intelligence artificielle, tout en favorisant son utilisation éthique et responsable.
Son action s’articule autour de quatre volets :
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- Recherche – en deep learning, en apprentissage automatique (ML), en traitement du langage naturel (LLM), en vision par ordinateur, etc.
- Formation – collaboration avec l’Université de Montréal, Polytechnique Montréal, HEC Montréal, et d’autres institutions.
- Transfert industriel – accompagnement des entreprises dans leurs projets IA (partenariats avec Hydro-Québec, Ubisoft, Air Canada, etc.).
- Éthique et société – réflexion sur les impacts sociaux, environnementaux et moraux de l’IA.
SCALE AI
Supply Chain and Logistics Excellence Artificial Intelligence Supercluster
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- L’un des supergrappes d’innovation financées par le gouvernement fédéral du Canada.
- Mission : accélérer l’adoption de l’IA dans les chaînes d’approvisionnement (transport, distribution, logistique, commerce).
- Basée à Montréal, elle finance de nombreux projets d’entreprises québécoises (ex. : Metro, CN, Couche-Tard).
CEIM
Centre d’entreprises et d’innovation de Montréal
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- Un incubateur et accélérateur d’entreprises technologiques.
- Mission : soutenir les startups et PME innovantes, notamment dans les domaines de l’IA, de la cybersécurité et du numérique.
- C’est souvent le premier tremplin pour les jeunes entreprises IA québécoises.
Concepts et technologies liés à l’intelligence artificielle
Human-AI
Human–Artificial Intelligence Collaboration
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- Désigne la collaboration entre les humains et les systèmes d’IA.
- Objectif : combiner la créativité et le jugement humain avec la rapidité et la puissance analytique de l’IA.
- Exemple : un médecin qui utilise un outil IA pour analyser des images médicales, mais garde la décision finale.
API
Application Programming Interface
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- Interface de programmation d’application.
- Permet à deux logiciels de communiquer entre eux automatiquement.
- Exemple : une entreprise québécoise peut connecter son CRM à ChatGPT via une API pour générer automatiquement des résumés clients.
LLM
Large Language Model (Grand Modèle de Langage)
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- Modèle d’intelligence artificielle entraîné sur d’immenses volumes de textes pour comprendre et générer du langage humain.
- ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral sont des exemples de LLM.
- Sert à la traduction, au résumé, à la génération de contenu ou à la rédaction automatisée.
Curator
Conservateur / Sélectionneur de contenu
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- Dans le contexte de l’IA, un AI content curator sélectionne, valide et organise des contenus générés automatiquement.
- Exemple : un journaliste ou un responsable marketing qui utilise l’IA pour produire des textes, mais assure la révision humaine avant diffusion.
SQL
Structured Query Language
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- Langage standard pour interroger et gérer les bases de données.
- Permet de chercher, organiser ou modifier des données (clients, ventes, transactions, etc.).
- Indispensable pour les architectes de données et les ingénieurs IA.
ML
Machine Learning (Apprentissage automatique)
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- Branche de l’IA qui permet à une machine d’apprendre à partir de données sans être programmée explicitement.
- Exemple : un algorithme de ML apprend à reconnaître les fraudes bancaires en analysant des milliers de transactions passées.
Ontologies
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- En informatique, une ontologie est une représentation structurée des connaissances d’un domaine : les concepts, leurs relations et les règles qui les lient.
- Exemple : une ontologie médicale relie les notions de symptôme, diagnostic et traitement pour qu’une IA puisse raisonner sur ces liens.
- Essentiel pour les knowledge architects (architectes de connaissances).
UX
User Experience (Expérience utilisateur)
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- Fait référence à la qualité de l’expérience vécue par l’usager lors de l’utilisation d’un produit ou service numérique.
- En IA, l’UX vise à rendre les interactions homme-machine naturelles, efficaces et plaisantes.
- Exemple : un designer UX crée une interface de chatbot conviviale et rassurante.