L’intelligence en action

Préparer et soutenir la main-d’œuvre à l’adoption de l’IA

• Mettre en place une gouvernance pour superviser l’adoption de l’IA, la formation et la gestion des risques.
• Effectuer des vérifications d’utilisation de l’IA afin d’identifier les outils en usage et leurs tâches associées.
• Élaborer des plans complets de transition de la main-d’œuvre parallèlement aux stratégies IA, incluant des programmes de requalification, la refonte des postes et une communication claire pour réduire l’incertitude et instaurer la confiance.
• Établir des politiques offrant aux travailleurs des balises claires sur la manière et le moment d’utiliser l’IA.
• Impliquer les syndicats et le personnel de première ligne dès le début de la planification pour garantir la qualité des emplois et une participation équitable.

Adopter des stratégies d’IA à l’échelle de l’entreprise

• Aller au-delà des projets pilotes isolés pour mettre en œuvre des stratégies intégrées qui concilient efficacité, considérations éthiques, analyse des risques, transparence et confiance de la communauté.

Renforcer les opérations et la résilience

• Étendre l’utilisation de l’IA pour la maintenance prédictive, la prévision des pannes, la gestion de la végétation et la réponse aux catastrophes afin d’améliorer la fiabilité et de réduire les coûts.

Donner la priorité à la cybersécurité

• Investir dans des systèmes adaptatifs de surveillance et de défense basée sur l’IA pour protéger les actifs critiques et maintenir la confiance du public.

Faire progresser l’intendance du cycle de vie

• Planifier la gestion du cycle de vie des systèmes d’IA, incluant le réentraînement des modèles, les mises à niveau matérielles et la mise hors service responsable, et tirer parti de l’IA pour la surveillance des émissions et la conformité environnementale.

Piloter la transformation de la main-d’œuvre

• Favoriser la pensée critique et responsabiliser les employés en leur proposant des formations leur permettant d’utiliser les outils d’IA de manière responsable, de comprendre les réglementations sur la confidentialité des données (comme la LPRPDE) et de s’adapter avec confiance aux technologies en évolution.
• Former les dirigeants à évaluer les décisions de déploiement de l’IA par rapport aux indicateurs de productivité, en se demandant : « Cet outil améliorera-t-il ou réduira-t-il la productivité? »
• Créer des programmes de formation développant des compétences techniques et transversales pour permettre aux employés de s’adapter aux changements engendrés par l’IA.

Assurer une utilisation responsable de l’IA dans les pratiques RH

• Mettre en place des garanties pour l’équité, la prévention des biais, la confidentialité et la surveillance lors de l’utilisation de l’IA pour le recrutement, la formation et l’évaluation des performances. Veiller à ce que la supervision humaine conserve son importance.

Soutenir la culture et le bien-être

• Investir dans le développement du leadership, le mentorat et les mesures de soutien en santé mentale pour aider les employés à traverser le changement tout en maintenant un bon niveau d’engagement et d’enthousiasme.

Collaborer avec les syndicats et le personnel

• Favoriser un dialogue transparent et une planification conjointe afin de garantir que l’adoption de l’IA améliore la qualité des emplois plutôt que de créer des divisions.

Investir dans la préparation et l’inclusion de la main-d’œuvre

• Le Canada accuse un retard en matière de formation et de littératie en IA par rapport à ses pairs mondiaux. Moderniser les cadres réglementaires et développer des programmes d’éducation et de perfectionnement en partenariat avec les collectivités autochtones et locales sera essentiel pour bâtir une main-d’œuvre inclusive pour l’avenir.

Moderniser les cadres réglementaires

• Les gouvernements devraient établir des lignes directrices claires et cohérentes pour le déploiement de l’IA dans le secteur de l’électricité, incluant des processus de certification, de validation et de supervision — en particulier pour les systèmes critiques pour la sécurité, tels que les opérations nucléaires et la fiabilité du réseau.

Soutenir l’innovation et l’adoption

• Les mesures incitatives financières et les « espaces d’essais » réglementaires peuvent aider les services publics et les petites entreprises à surmonter les obstacles liés aux coûts et aux risques, tout en encourageant l’innovation et l’expérimentation.

Mettre la politique en matière d’IA en adéquation avec les objectifs climatiques et d’équité

• L’adoption de l’IA devrait permettre d’atteindre les priorités environnementales et sociales du Canada. Les politiques doivent garantir que les nouvelles infrastructures soutiennent la décarbonisation, la consultation communautaire et la participation équitable.

Déployer des programmes axés sur la main-d’œuvre

• Étendre les programmes interdisciplinaires combinant IA, systèmes énergétiques et durabilité, avec un fort accent sur l’éthique, la gouvernance et les perspectives autochtones.

Renforcer les partenariats industriels pour l’apprentissage expérientiel

• Augmenter les stages, les programmes coopératifs et les laboratoires appliqués pour préparer les étudiants aux carrières en évolution dans le secteur électrique.
• Concevoir des programmes en partenariat avec l’industrie pour accélérer l’adoption de l’IA en tirant parti des compétences acquises à l’école.

Répondre aux besoins régionaux et d’accessibilité

• Offrir des micro-certifications et des formations à distance pour atteindre les communautés rurales et mal desservies, en tenant compte des spécificités des forces énergétiques régionales.

Faire progresser la recherche sur l’IA responsable

• Diriger le développement de systèmes IA explicables et transparents pour les applications énergétiques afin d’établir des normes canadiennes pour un déploiement responsable.

Coordonner le développement de la main-d’œuvre à l’échelle nationale

• Aligner les investissements en IA avec l’apprentissage continu et des certifications accessibles pour renforcer la capacité d’absorption dans tout le secteur.

Adapter les cadres réglementaires pour plus de souplesse

• Mettre en œuvre des modèles pour « espaces d’essais » et une gouvernance itérative permettant de suivre le rythme du changement technologique tout en protégeant l’intérêt public et la confiance.

Multiplier les partenariats pour favoriser une innovation inclusive

• Favoriser la collaboration entre les fournisseurs de technologies, le milieu universitaire et les organisations syndicales pour développer des solutions pour la main-d’œuvre.

Assurer la gestion environnementale

• Intégrer les objectifs de durabilité dans la planification des infrastructures afin de privilégier les sources d’énergie propre, les systèmes de refroidissement efficaces et prévenir les excès écologiques.