Le 19 février dernier, nous étions au Salon Connexion d'Affaires de la Chambre de commerce de Gatineau pour présenter notre conférence « Gouverner l'IA en PME ». L'accueil a confirmé ce qu'on observe depuis des mois sur le terrain : les dirigeants comprennent la valeur de l'IA, mais ne savent pas par où commencer. Et pour cause — le marché leur envoie des signaux contradictoires entre les promesses magiques et le jargon impénétrable.
Cet article résume l'essentiel de ce que nous avons partagé ce jour-là.
Le paradoxe québécois
Le Québec dispose d'un écosystème de recherche en IA de calibre mondial, de plus de 1,2 milliard de dollars en investissements publics et de 1,5 milliard en capital de risque privé dédié à l'intelligence artificielle. Des chercheurs parmi les plus cités au monde, des crédits d'impôt recentrés sur l'IA, des fonds dédiés aux PME.
Et pourtant, à peine 12,7 % des entreprises québécoises utilisent l'IA en production. 73 % ne perçoivent pas de besoin opérationnel concret. Près de 20 % citent l'incertitude du retour sur investissement comme frein principal. Autrement dit, on investit massivement dans la recherche, mais la valeur ne se rend pas jusqu'aux opérations.
Ce décalage entre l'écosystème et l'adoption réelle n'est pas un problème de technologie. C'est un problème de gouvernance.
Gouverner l'IA, ce n'est pas ce que vous pensez
Quand on parle de gouvernance de l'IA, beaucoup imaginent un comité qui ralentit l'innovation, un document de cinquante pages que personne ne lit, de la bureaucratie déguisée en bonne pratique. Ce n'est pas ça.
Gouverner l'IA, c'est avoir une stratégie d'intégration claire. C'est avoir des règles simples que tout le monde comprend. C'est avoir une visibilité sur l'usage de vos données. C'est le cadre qui fait la différence entre le 5 % de projets IA qui réussissent et le 95 % qui échouent.
Notre approche repose sur quatre piliers complémentaires. Chacun répond à une question que tout dirigeant devrait se poser avant de déployer quoi que ce soit.
Pilier 1 — Stratégie : quel problème d'affaires est-ce que je résous?
95 % des projets pilotes en IA générative échouent à démontrer un impact mesurable sur les résultats financiers. La cause la plus fréquente n'est pas technique — c'est l'absence d'un problème d'affaires clairement défini au départ.
Le scénario classique : une entreprise adopte un chatbot tendance, lance un projet de six mois au budget flou, sans impliquer les équipes. Abandon après huit mois. L'entreprise qui réussit fait l'inverse : elle cible un irritant d'affaires précis, monte un pilote de quatre semaines avec des indicateurs mesurables, implique les équipes dès le premier jour. Quand le ROI est prouvé, elle passe à la phase suivante.
Les cas d'usage concrets ne manquent pas : un assistant interne qui interroge vos documents privés, un processus d'approbation de factures automatisé, des tableaux de bord augmentés qui génèrent leurs propres rapports, des outils sur mesure adaptés à vos défis spécifiques. Le point commun? On part toujours du besoin, jamais de la technologie. Le besoin doit guider la solution, jamais l'inverse.
Pilier 2 — Données : est-ce que mes données sont prêtes?
Une stratégie sans données, c'est un moteur sans carburant. Et voici ce que peu d'entreprises anticipent : l'IA amplifie ce qu'elle trouve. Si vos données sont en désordre, l'IA produit du désordre plus vite.
Avant de déployer quoi que ce soit, quatre questions méritent une réponse claire. Où se trouvent mes données et combien de silos existent? Sont-elles fiables, exploitables et sans doublons? Ai-je le droit de les utiliser et sont-elles protégées? Qui décide, qui accède et qui les utilise?
Dans une PME typique, les données clients vivent dans un CRM, les finances dans un logiciel comptable, les opérations dans des fichiers Excel dispersés. Aucun de ces systèmes ne se parle. L'IA qu'on branche par-dessus ne voit qu'une fraction du portrait. Chez Rosecape, c'est précisément ce problème qu'on résout en premier : on connecte vos données sans tout casser, on les nettoie, on les contextualise, et seulement ensuite on active l'intelligence.
Pilier 3 — Sécurité : comment innover sans s'exposer?
Pendant que vous lisez ceci, il se passe probablement quelque chose dans votre organisation que vous ignorez. Votre comptable colle les états financiers dans ChatGPT pour faire une analyse rapide. Votre directrice des ventes utilise un agent IA gratuit pour scorer ses leads avec vos données clients. Un employé a connecté un assistant IA à sa boîte courriel professionnelle.
Selon Kaspersky, 67 % des employés partagent régulièrement des données internes avec l'IA générative sans autorisation. Et 83 % des organisations n'ont aucun contrôle automatisé pour empêcher les données sensibles d'entrer dans ces outils.
Interdire ne fonctionne pas — les employés contourneront les restrictions parce que ces outils les rendent réellement plus productifs. La bonne approche, c'est d'encadrer : rendre les usages visibles, établir des règles claires, limiter les accès au strict nécessaire. Un agent IA qui a accès à vos finances, vos courriels et vos fichiers clients représente un risque disproportionné. Accordez uniquement les accès nécessaires à la tâche.
Les menaces sont concrètes. Des employés de Samsung ont accidentellement divulgué des secrets industriels via ChatGPT. Des malwares ciblant les secrets stockés dans les outils d'IA ont été détectés début 2026. OpenAI elle-même reconnaît que l'injection de prompts reste un défi ouvert pour la sécurité des agents.
Pilier 4 — Conformité : comment innover en restant conforme?
La sécurité protège vos données. La conformité protège votre entreprise. La Loi 25 prévoit des sanctions allant jusqu'à 25 millions de dollars ou 4 % du chiffre d'affaires mondial. Mais la conformité dépasse la protection des données : elle touche l'équité algorithmique, la propriété intellectuelle et les droits de vos employés.
Cinq dimensions méritent votre attention : la finalité (savoir pourquoi on collecte avant de commencer), le consentement (obtenir l'accord éclairé sur les décisions automatisées), la transparence (communiquer l'usage de l'IA à vos parties prenantes), l'équité (prévenir les biais et la surveillance disproportionnée), et la propriété intellectuelle (maîtriser les droits sur le contenu généré).
Une question que presque personne ne pose : à qui appartient le contenu généré par vos outils IA? Vos données servent-elles à entraîner le modèle du fournisseur? Si un outil génère un document stratégique à partir de vos données propriétaires, et que ces mêmes données ont servi à entraîner un modèle accessible à vos concurrents, vous avez un problème.
Vos premières actions — cette semaine
Trouvez un irritant d'affaires concret sur lequel fonder votre stratégie. Évaluez l'état de vos données et de vos systèmes sources. Demandez à vos équipes quels outils IA ils utilisent déjà — la réponse pourrait vous surprendre. Regardez les programmes de subvention et de financement disponibles. Et privilégiez des fournisseurs canadiens souverains, parce qu'un fournisseur américain peut être obligé par la loi américaine de livrer vos données, même si les serveurs sont au Canada.
L'IA ne remplacera pas votre entreprise. Mais une entreprise qui gouverne bien son IA pourrait remplacer la vôtre.
