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
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Bibliographic record
Abstract
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.
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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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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