Le niveau de maturité des organisations québécoises à l'égard de l'intelligence artificielle : les déterminants de l'adoption de l'IA au Québec : le cas des communicateurs québécois
Notice bibliographique
Résumé
Ce projet de recherche s'intéresse aux perceptions des communicateurs québécois quant à l'adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans leur organisation et à son intégration dans leurs pratiques professionnelles. Il s'inscrit dans la foulée de quelques études menées sur les perceptions de l'IA au Québec (Centre interuniversitaire de recherche en analyse des organisations [CIRANO], 2018) et à travers le monde (Brock et Wangenheim, 2019 ; Ransbotham et al., 2017 ; Sun et Medaglia, 2018). L'étude s'appuie sur une approche quantitative qui procède d'une méthode par sondage en ligne dont les questions ont été conçues à partir d'une cartographie des déterminants de l'adoption de l'IA. Elle interprète les résultats en se basant sur la théorie de la conduite du changement en trois étapes de Lewin (1947), laquelle permet de situer et d'expliquer la position des acteurs relativement à un changement technologique en fonction d'une échelle de maturité organisationnelle. Il ressort des résultats obtenus que les organisations québécoises se situent au milieu de l'échelle du changement, satisfaisant à 16 des 32 indicateurs requis. Globalement, les acteurs de l'industrie des communications admettent l'importance de l'adoption de l'IA dans leur domaine, en connaissent bien les enjeux et les déterminants, mais peinent à voir comment l'intégrer à leurs pratiques. Autrement dit, ils savent " quoi faire ", mais ils ne savent pas " comment le faire ". En réponse à ce problème, cette recherche propose une méthode d'adoption séquentielle de l'IA en communication qui permet à une organisation de se situer sur l'échelle de maturité du changement et d'identifier les actions à poser pour passer à l'échelon suivant.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».