Intégration de l’IA et développement des compétences dans les organisations en TI (technologies de l’information) au Québec
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Nous présenterons les résultats de notre recherche sur l’intégration de l’IA en milieu organisationnel et ses effets sur les pratiques de développement des compétences. L’étude repose sur un sondage en ligne et des entrevues de groupe. ChatGPT s’impose comme l’outil d’IA le plus utilisé, principalement pour l’automatisation de tâches et la génération de contenu. Certaines entreprises ont recours à des IA plus spécialisées, tandis que d’autres développent leurs propres modèles internes. La protection, la sécurité et la confidentialité des données apparaissent comme des enjeux majeurs : partage involontaire de données sensibles, apprentissage des modèles à partir de données internes, gestion des accès et des permissions. En réponse à une offre de formation jugée insuffisante, les employés privilégient l’autoformation, les échanges informels entre collègues et les formations externes. Enfin, des considérations logistiques influencent le choix du format, selon la disponibilité des formations en ligne ou en présentiel.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it