Lors de votre dernier comité de direction, on vous a probablement dit que, sans l’intelligence artificielle (IA) générative, votre entreprise ne survivrait pas. Ce discours, porté par l’urgence et amplifié par les vendeurs de solutions, s’impose comme une évidence. Pourtant, sur le terrain, la réalité est plus nuancée. Au Québec, à peine 12,7 % des entreprises ont effectivement intégré l’IA dans leurs opérations et les organisations de plus petite taille demeurent largement en retrait (Institut de la statistique du Québec, 2025). Affirmer que l’IA est aujourd’hui indispensable à la survie d’une entreprise collective relève donc davantage du sensationnalisme que d’un constat objectif.

Dans ce regard d’expert, je propose cinq cas d’usage concrets que toute entreprise collective peut commencer à explorer dès cette semaine, ainsi qu’une mise en garde essentielle avant de plonger.

Mise en garde : traitez l’IA générative comme un stagiaire !

Ceci est une analogie que j’adore présenter. L’IA générative, c’est un peu comme un stagiaire très brillant et motivé qui arrive dans votre organisation : il apprend rapidement, produit beaucoup, mais a besoin de contexte et ses livrables doivent toujours être validés. Est-ce que vous publiez le travail d’un stagiaire à grande échelle sans le relire ? Évidemment, non. La même logique s’applique ici.

Cette vigilance est importante, car l’IA hallucine. Concrètement, une hallucination survient lorsque le modèle génère une réponse qui semble plausible et cohérente, mais qui est en réalité fausse ou inventée. Les études récentes démontrent que même les outils les plus avancés présentent des taux d’erreur variant de 3 % à plus de 30 % selon les tâches et les domaines (Magesh et coll., 2024). Considérant que la personne qui utilise l’IA demeure imputable des résultats finaux, un mécanisme de vérification humaine reste essentiel, peu importe la qualité apparente du résultat.

Cas d’usage 1 : rédiger et bonifier les demandes de subvention

La rédaction des demandes de subvention peut être une tâche très répétitive qui mobilise souvent plusieurs ressources. L’IA générative pourrait faciliter votre travail en produisant une première version structurée à partir de vos documents internes, en reformulant le contenu en fonction des critères spécifiques des bailleurs de fonds et en adaptant le ton selon le public visé. Cette première version, qui demandait autrefois des heures, peut maintenant être réalisée en quelques minutes. Les gains sont exponentiels lorsque plusieurs demandes sont rédigées, car les questions de présentation de l’entreprise reviennent souvent d’une demande à l’autre. Une vigilance s’impose toutefois sur les montages financiers et les indicateurs, car ils doivent refléter la réalité de votre organisation, pas une projection générée par la machine.

Cas d’usage 2 : préparation des communications internes et externes

Les infolettres, les publications sur les réseaux sociaux, les rapports annuels et les contenus pour les assemblées peuvent représenter une part importante du temps de vos équipes. L’IA générative peut servir de point de départ pour ces communications, en assurant une cohérence du ton, en rendant un message plus politiquement correct et en vous assurant de communiquer la bonne information à la bonne personne. L’objectif ne sera jamais de remplacer la voix de votre organisation, mais d’accélérer la mise en forme afin que vos communications puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment : transmettre la juste information de la bonne manière à votre interlocuteur final.

Cas d’usage 3 : production des résumés des rencontres, incluant les procès-verbaux

Que vos réunions soient formelles ou informelles, elles génèrent une quantité importante d’informations stratégiques qui demeurent souvent sous-exploitées. La rédaction des procès-verbaux et des comptes rendus peut représenter une charge administrative significative. L’IA générative transforme cette réalité de deux manières concrètes. D’une part, elle peut produire un résumé structuré en identifiant les décisions, les suivis et les responsables, uniquement à partir d’un enregistrement ou d’une transcription. D’autre part, elle permet d’interroger l’ensemble des archives afin de retrouver une décision antérieure ou de reconstituer l’historique complet d’un dossier.

Cas d’usage 4 : analyse des données internes

Les entreprises accumulent une quantité importante de données, que celles-ci soient structurées ou non, notamment au niveau du membrariat, des ventes, des sondages de satisfaction et des indicateurs de performance. Ces données restent toutefois souvent sous-exploitées, faute de temps ou d’expertise d’analyse. L’IA générative pourrait notamment permettre de produire des constats, des tendances et des pistes d’amélioration à partir de simples tableaux Excel. L’analyse des données permettra ainsi d’appuyer la prise de décision sur des faits, plutôt que sur des intuitions. Considérant qu’il s’agit d’information hautement stratégique, une vigilance s’applique quant à la vérification de l’information avant toute prise de décision.

Cas d’usage 5 : soutien à la planification stratégique

La planification stratégique repose sur la capacité à structurer une réflexion collective, à comparer des options, puis à anticiper les risques de chaque scénario. L’IA peut accompagner ce processus en générant des hypothèses, en synthétisant les enjeux à partir des documents internes et en proposant des cadres d’analyse adaptés à votre réalité. Elle ne remplacera jamais le bon jugement, mais elle peut accélérer significativement les étapes de diagnostic et de positionnement.

En conclusion…

L’IA générative n’est pas une finalité, mais plutôt un outil pour l’atteindre. Bien utilisée, elle vous fait gagner du temps, réduit la charge mentale de vos équipes et libère de l’espace pour la réalisation de votre mission sociale. En d’autres mots, l’IA bien utilisée permettrait de réaffecter votre équipe sur des tâches à valeur ajoutée. Mal utilisée, elle dénaturerait votre entreprise et fragiliserait la confiance des parties prenantes.

Mon conseil ? Commencez petit, mais commencez rapidement. Cette semaine, identifiez une seule tâche répétitive qui draine du temps à votre équipe et testez l’IA dessus. Mesurez les bénéfices après quelques semaines, puis ajustez votre approche. L’IA n’est pas une révolution à imposer du jour au lendemain, mais une évolution à intégrer progressivement, en gardant toujours votre mission sociale au centre de la décision.

Un aspect de cette publication a attiré votre attention et suscite votre intérêt ? N’hésitez pas à joindre l’auteur : schevalia@ressources.coop.

Références

• Institut de la statistique du Québec. (2025, 28 novembre). Adoption et utilisation de l’intelligence artificielle par les entreprises au Québec en 2024 et en 2025. Portrait exploratoire. https://statistique.quebec.ca/fr/produit/publication/adoption-et-utilisation-intelligence-artificielle-entreprises-au-quebec-2024-2025
• Magesh, V., Surani, F., Dahl, M., Suzgun, M., Manning, C. D. et Ho, D. E. (2024). Hallucination-free? Assessing the reliability of leading AI legal research tools. Stanford RegLab et Stanford HAI. https://law.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/Legal_RAG_Hallucinations.pdf

Les nouvelles technologies transforment nos façons de travailler, de communiquer et de servir la société. Elles promettent efficacité et innovation, mais derrière cette révolution numérique se cache un revers inquiétant : chaque clic a un coût environnemental.

En 2024, les centres de données au Québec consommaient déjà autant d’électricité qu’une ville de 40 000 foyers. Ce n’est qu’un début : d’ici 2032, leur demande pourrait augmenter au point de nécessiter l’équivalent de la production d’une grande centrale hydroélectrique, comme La Romaine-2 (Bibliothèque de l’Assemblée nationale, 2024). Autrement dit, bien que notre énergie soit propre, ces « usines numériques » pèsent lourd sur notre réseau électrique.

Devant ces défis énergétiques et matériels, il n’y aura pas de solution parfaite. L’économie sociale peut toutefois être un acteur essentiel pour inspirer des pratiques alignées sur la mission et les valeurs.

Les promesses de productivité du numérique font rêver… mais à quel coût ?

Parmi les nouvelles technologies, nous retrouvons notamment l’IA générative, qui, en particulier, accélère la croissance des impacts environnementaux du numérique, car elle implique un renouvellement fréquent des équipements, une augmentation de la production de puces, de centres informatiques et de déchets. La technologie n’est toutefois pas nécessairement la source du problème, qui se trouve plutôt dans la manière et les objectifs de son utilisation.

Oui, l’intelligence artificielle est un sujet tendance qui fait rêver; cependant, nous devons prendre conscience de ses impacts et ne pas nous limiter à l’aspect innovant ou attractif de l’IA, mais nous assurer que leur utilisation ait un véritable effet levier positif pour notre entreprise.

D’un point de vue stratégique, il est également nécessaire de sortir d’une vision idéalisée, où le numérique serait automatiquement la solution à tous les problèmes, et d’adopter une réflexion plus critique et informée sur les usages ainsi que les choix technologiques.

Transformer la menace en opportunité

Les entreprises du GAFAM [1], bien qu’elles puissent tenter de se positionner autrement, ne sont généralement pas les plus propres au niveau environnemental. En raison de leurs grands volumes d’activités, ces entreprises permettent d’offrir des technologies de pointe avec un excellent rapport performance/coûts.

Certaines alternatives existent, comme des logiciels libres, qui sont généralement plus écologiques et éthiques, mais la performance globale et les coûts du GAFAM sont parfois difficiles à concurrencer. Étant donné que plusieurs entreprises collectives ont des ressources financières plus limitées que les entreprises privées, des décisions doivent être prises en considérant la réalité de l’entreprise, soit ses valeurs, ses orientations stratégiques et ses ressources disponibles.

Oui, les entreprises d’économie sociale devront peut-être prendre des décisions ayant des impacts écologiques, mais leurs économies servent à financer leurs missions sociales. Bien que plusieurs de ces missions sociales ne visent pas directement l’environnement, elles peuvent toutefois compenser en amenant des bénéfices sociaux pour la société. Les économies générées peuvent également permettre de faire des choix écologiques sur d’autres types de fournisseurs.

L’avantage des entreprises collectives au niveau environnemental

Lorsqu’une nouvelle technologie devient disponible, telle que l’intelligence artificielle générative, les enthousiastes se dépêchent de l’utiliser et de la déployer à grande échelle. En raison de divers facteurs relatifs à leurs capacités (financières, humaines, etc.), plusieurs entreprises collectives adoptent les technologies à un rythme plus mesuré, ce qui leur permet d’évaluer les impacts avant de les déployer.

De plus, les entreprises collectives ont l’avantage d’être proches de leurs membres et sont mieux équipées pour réellement comprendre leurs besoins. Une bonne compréhension des besoins pourrait notamment permettre d’utiliser le minimum d’outils technologiques nécessaires afin de conserver une bonne prestation de services. Autrement dit, les entreprises collectives n’utilisent pas la technologie pour déshumaniser leur prestation de services, mais bien pour améliorer l’efficacité et l’expérience envers leurs membres.

Il est important de considérer l’impact de nos décisions. Certaines décisions auront des impacts positifs, d’autres négatifs, mais une analyse des impacts peut donner une visibilité aux dirigeants afin de leur permettre de prendre des décisions éclairées en fonction de leurs situations et besoins. Cette réflexion est d’autant plus cruciale dans un contexte où l’adoption de technologies émergentes, telles que l’IA générative, peut entraîner des bénéfices stratégiques tout en générant des coûts environnementaux significatifs liés à la consommation énergétique et aux ressources nécessaires. Intégrer cette dimension dans l’évaluation des impacts permet de concilier innovation et responsabilité écologique.

Références

Académie de la transformation numérique. (2024). Portrait numérique des foyers québécois. Consulté le 13 novembre 2025, sur https://transformation-numerique.ulaval.ca/enquetes-et-mesures/netendances/portrait-numerique-des-foyers-quebecois-2024.

Atos. (2024). Empreinte carbone des équipements numériques : analyse et recommandations. Consulté le 13 novembre 2025, sur https://atos.net/fr/2024/communiques-de-presse_2024_11_04/atos-publie-une-etude-sur-lenvironnement-de-travail-numerique-durable

Atos. (2024, 4 novembre). Accroître la durabilité de l’environnement de travail numérique. Consulté le 13 novembre 2025, sur https://atos.net/fr/2024/communiques-de-presse_2024_11_04/atos-publie-une-etude-sur-lenvironnement-de-travail-numerique-durable

Bibliothèque de l’Assemblée nationale du Québec. (2024, 22 novembre). Les centres de données au Québec. Consulté le 13 novembre 2025, sur https://www.bibliotheque.assnat.qc.ca/fr/document/349

Chronique rédigée par :

Pourquoi se transformer et automatiser ses processus ?

Dans un monde en constante évolution, les entreprises qui survivent sont celles qui savent innover et s’adapter à leur environnement externe. Ce n’est plus une question de choix, mais de nécessité. Selon une enquête mondiale menée par PwC en 2024, 45 % des PDG affirment que leur entreprise ne survivra probablement pas à la prochaine décennie sans une transformation en profondeur [1].

Le World Economic Forum va encore plus loin : il affirme que « la capacité à embrasser le changement et à en tirer parti déterminera les gagnants et les perdants du 21^e siècle » [2]. Les entreprises les plus résilientes sont celles qui considèrent la transformation non pas comme un projet ponctuel, mais comme un processus d’adaptation continu.

Gagner en efficacité, réduire les tâches répétitives, améliorer la qualité du service offert ou réduire les impacts de la pénurie de main-d’œuvre sont toutes de bonnes raisons de réaliser des transformations numériques. Pourtant, derrière ces promesses d’efficacité et de performance, une question fondamentale se pose : à force d’optimiser, ne risque-t-on pas d’oublier l’essentiel, soit l’humain ?

Avant toute chose, il est essentiel de clarifier les objectifs de la transformation. Si celle-ci est uniquement motivée par la recherche de profit, elle risque de glisser vers une forme de déshumanisation. Selon une étude du MIT, les projets les plus réussis sont ceux qui visent à la fois l’amélioration de l’efficacité interne et l’expérience utilisateur. [3] Autrement dit, afin d’assurer son succès, la transformation doit non seulement avoir des bénéfices à l’interne, mais aussi à l’externe.

Déshumaniser une transformation numérique, c’est quoi ?

Bien que les définitions de la déshumanisation varient parmi les experts, certaines tendances communes émergent :

• Oublier que les humains ne sont pas des machines.
• Imposer des outils sans dialogue, sans formation, qui ne sont pas alignés avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.
• Perdre la richesse des relations humaines, de l’intuition, de l’empathie.

Une étude de McKinsey révèle d’ailleurs que 70 % des transformations numériques échouent, principalement en raison des facteurs humains [4].

Une transformation à visage humain

L’automatisation des processus consiste à remplacer des tâches manuelles, répétitives ou chronophages par des solutions technologiques capables de les exécuter de manière autonome. Il s’agit souvent d’activités répétitives qui étaient auparavant réalisées par des humains — comme la saisie de données, l’envoi de courriels ou la gestion de formulaires — et qui peuvent désormais être prises en charge par des logiciels, des robots ou des systèmes intelligents.

L’objectif n’est pas de remplacer les personnes, mais de leur permettre de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée, comme la résolution de problèmes, la créativité ou la relation humaine.

Prenons un exemple d’une coopérative de services débordée de tâches administratives. L’introduction d’un outil d’automatisation pourrait notamment permettre de libérer du temps et d’améliorer l’efficacité de l’équipe administrative; ce qui contribuerait à réduire le stress lié au travail.

Jusqu’à présent, voyez-vous quelque chose de déshumanisé ?

• Si l’outil a été imposé par la haute direction sans consultation de l’équipe, est-ce que votre opinion changerait ?
• Que penseriez-vous si l’outil avait été implanté sans offrir aucune formation aux employés ?
• À l’inverse, si l’équipe avait été consultée à chaque étape et que la décision avait été prise collectivement, est-ce que votre opinion changerait ?
• Comment vous sentiriez-vous si la direction mettait en place une culture d’apprentissage où des pertes d’efficacité étaient tolérées ?
• Si le nouvel outil améliorait l’expérience des membres, est-ce que votre opinion changerait également ?

Cela étant dit, peut-on s’entendre pour dire que le véritable enjeu n’est pas la transformation numérique ou l’automatisation en soi, mais la manière dont elle est menée ? La technologie ne remplace pas l’humain. Elle le complète, le soutient et parfois même, le libère. Ce n’est pas la technologie qui transforme une organisation, ce sont les gens. [5]

Pour réussir cette transition, il est essentiel de miser sur une gouvernance participative, une culture d’apprentissage continu et une communication transparente. La transformation numérique ne doit pas être un projet technologique, mais un projet collectif. Elle doit refléter les valeurs de l’organisation, mobiliser les forces vives de l’équipe et s’ancrer dans une vision partagée du changement.

Finalement, la transformation, est-elle une menace ou une opportunité dans un monde en constante évolution ?

La transformation numérique n’est pas une menace, mais plutôt une opportunité. Une opportunité de repenser nos façons de faire, de renforcer notre intelligence collective et de bâtir des organisations plus agiles, plus inclusives, plus humaines.

Ce n’est pas la technologie qui déshumanise. C’est l’absence de vision, de dialogue, d’adaptation au changement et de sens.

Et vous, comment votre organisation place-t-elle l’humain au cœur de sa transformation numérique ?

[1] PwC. (2024). Economic optimism doubles, yet almost half of CEOs do not believe their businesses will be viable in a decade. PwC. 
https://www.pwc.com/gx/en/news-room/press-releases/2024/economic-optimism-doubles-yet-almost-half-of-ceos-do-not-believe-their-businesses-will-be-viable-in-a-decade.html

[2] EDHEC Business School. (2024). Future FITness. Chaire Prévision, Innovation et Transformation. 
https://www.edhec.edu/en/research-and-faculty/centres-and-chairs/foresight-innovation-and-transformation-chair/future-fitness

[3] Woerner, S., Weill, P., & Sebastian, I. (2019). Future Ready Learning Program. MIT Center for Information Systems Research. 
https://cisr.mit.edu/content/future-ready-learning-program

[4] Robinson, H. (2019). Why do most transformations fail? A conversation with Harry Robinson. McKinsey & Company. 
https://www.mckinsey.com/capabilities/transformation/our-insights/why-do-most-transformations-fail-a-conversation-with-harry-robinson

[5] Citation attribuée à Peter Drucker (non vérifiée). (s.d.). Ce n’est pas la technologie qui transforme une organisation, ce sont les gens. Reprise dans divers articles de management.