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Updata

Applied artificial intelligence

10/29/2026

Depuis quelque temps, quand on dit « IA » dans une salle de réunion, presque tout le monde entend « chatbot ».

On comprend pourquoi. C'est la forme la plus visible, celle qui fait les manchettes. Mais ce raccourci a un effet pervers qu'on remarque en rencontrant des dirigeants de PME industrielles : plusieurs en concluent que l'IA ne les concerne pas. Ils n'ont pas besoin d'un assistant qui rédige des courriels. Ils ont besoin que la ligne roule.

Or, sur un plancher d'usine, l'IA qui rapporte ne parle pas. Elle regarde, elle compte, elle agence.

Une caméra qui classe la matière sur un convoyeur. Un algorithme qui bâtit l'horaire de production en tenant compte de toutes les contraintes à la fois. Un modèle qui voit venir une dérive avant qu'elle coûte un lot complet.

Rien de tout ça ne fait une démo spectaculaire. Mais ça réduit le gaspillage, libère du temps et donne aux équipes de meilleures bases pour décider.

Notre lecture : le bruit autour de l'IA générative ne devrait pas faire oublier l'IA appliquée. Moins bavarde, oui. Mais c'est souvent elle qui rapporte.

10/27/2026

On se fait parfois demander pourquoi une boîte d'IA a choisi Victoriaville plutôt qu'une tour au centre-ville de Montréal.

La réponse est assez simple. Les planchers d'usine où on aime travailler, ils sont proches. On peut aller voir une ligne tourner le matin et être de retour au bureau pour dîner.

Et il y a autre chose. Ici, les gens qui font rouler les usines, ce sont nos voisins. On les croise à l'épicerie, à l'aréna, dans les estrades du hockey des enfants. Difficile de leur vendre du vent.

Depuis 2019, c'est notre façon de faire de l'IA : proche du monde qui va s'en servir.

10/23/2026

Un modèle que personne n'utilise a une précision de zéro.

Dans notre métier, on pourrait passer des semaines à polir un chiffre. Gagner une décimale, puis une autre. Sur papier, c'est satisfaisant. Sur le plancher, ça ne change rien si l'opérateur ne regarde jamais l'écran.

Ce qu'on a appris, projet après projet : la vraie mesure d'une solution IA, ce n'est pas sa performance en test. C'est le nombre de fois où quelqu'un s'en sert un mardi matin ordinaire, sans qu'on ait à le lui rappeler.

Un outil un peu moins brillant, mais pensé avec les gens qui l'utilisent, va presque toujours plus loin qu'un bijou technique que tout le monde contourne.

C'est pour ça qu'on passe autant de temps sur le terrain que devant nos données. On observe, on écoute, on ajuste selon ceux qui vivent avec la solution tous les jours. Au fond, c'est l'humain qui fait performer la machine.

La précision impressionne en réunion. L'adoption, elle, rapporte.

10/21/2026

Votre opérateur le plus expérimenté vous annonce sa retraite. Il lui reste six mois sur le plancher.

Qu'est-ce qui part avec lui?

Pas la procédure, elle est dans le cartable. Plutôt tout le reste. L'oreille qui entend la machine forcer avant l'alarme. Le petit ajustement qu'il fait quand la matière arrive différente. Le défaut qu'il repère d'un coup d'œil, sans pouvoir expliquer comment.

On pose la question parce qu'on l'entend souvent, et parce que la pénurie de main-d'œuvre la rend plus pressante.

Notre conviction : aucune machine ne remplacera ce flair. Mais une partie de ce savoir laisse des traces. Des ajustements répétés, des relevés, des décisions prises au même moment, pour les mêmes raisons. Bien regardées, ces traces deviennent des données. Et des données, ça se transmet à la relève.

Alors, chez vous : quel savoir vit dans une seule tête, et vous empêcherait de dormir s'il partait demain?

Écrivez-le en commentaire. On lit chacune des réponses, et on parie qu'elles se ressemblent d'une usine à l'autre.

10/19/2026

Le dernier birdie de la saison est derrière nous. Pour certains dans l'équipe, c'est un deuil. Pour d'autres, c'est enfin la fin des alibis.

Parce qu'on va se le dire : il n'y a pas d'algorithme pour expliquer pourquoi la b***e est partie dans le bois sur le trou numéro 7. On a cherché, honnêtement. Aucun modèle de recherche opérationnelle n'optimise un élan qui a sa propre volonté.

Ce qu'on a remarqué, par contre, c'est que le golf et nos projets se ressemblent plus qu'on pense. On commence petit, un trou à la fois. On ajuste après chaque coup. Et le meilleur score ne vient jamais du bâton le plus cher, mais de celui qui sait où viser.

Alors on range les bâtons jusqu'au printemps. D'ici là, la seule chose qu'on va continuer de faire rouler, c'est les lignes de production de nos clients.

10/01/2026

« Combien de données il me faut pour partir un projet d'IA? »

C'est une des premières questions qu'on nous pose. Et la réponse surprend souvent : moins que vous pensez, mais pas n'importe lesquelles.

Le piège, c'est de croire qu'il faut d'abord tout collecter, tout nettoyer, tout centraliser avant de commencer. Des mois de préparation pour un projet qui n'a même pas encore prouvé sa valeur.

Dans les faits, on regarde trois choses.

D'abord, est-ce que la donnée existe déjà quelque part, même dans un fichier Excel imparfait ou des photos prises « au cas où »? Souvent, oui.

Ensuite, est-ce qu'elle reflète votre vraie réalité : vos angles de caméra, vos types de défauts, vos variations de production? La pertinence bat le volume, chaque fois.

Enfin, est-ce qu'on peut prouver quelque chose d'utile à petite échelle avec ce qu'on a en main aujourd'hui? Si oui, on part de là, et on structure le reste en cours de route.

La bonne donnée pour commencer, ce n'est pas la donnée parfaite. C'est celle qui répond à un irritant que vous connaissez déjà.

09/24/2026

Un petit exercice, pour ceux qui gèrent une usine ou des opérations.

Pensez à votre semaine dernière. Combien de décisions avez-vous prises sur quelque chose que vous mesuriez vraiment, versus sur une impression, une habitude, un « ça devrait être correct »?

On ne demande pas ça pour juger. La plupart des bonnes décisions sur un plancher se prennent encore à l'instinct, et souvent avec raison.

Mais il y a une zone grise qui nous intrigue. Ces décisions qu'on répète chaque semaine sans jamais les remettre en question, parce qu'elles ont toujours l'air de bien tomber. Le lot qu'on passe en premier. La cadence qu'on ajuste au feeling. Le rebut qu'on accepte comme normal.

Notre hypothèse : c'est souvent là, dans ce qu'on ne mesure pas encore, que dort le gain le plus concret. Pas dans un grand projet. Dans un chiffre qu'on n'a jamais pris le temps de regarder.

Alors, une décision que vous prenez à répétition sans donnée derrière : laquelle vous vient en tête? On jase volontiers.

09/18/2026

Une chose qu'on remarque souvent chez nos clients : le meilleur signe qu'un projet a fonctionné, ce n'est pas ce qui apparaît, c'est ce qui disparaît.

Le stress du vendredi après-midi, quand on se demande si les chiffres de la semaine vont tenir la route. La réunion récurrente qui existait juste pour rattraper une erreur qu'on aurait pu éviter. Le petit doute qui traînait avant chaque décision.

On parle beaucoup d'ajouter, en IA. Ajouter une caméra, un tableau de bord, un modèle. Mais dans les faits, ce que nos clients valorisent le plus, c'est ce qu'on leur enlève des épaules.

Une charge mentale de moins. Une inquiétude de moins. Une tâche répétitive qui ne vole plus l'attention de quelqu'un qui a mieux à faire.

C'est contre-intuitif, mais le progrès se mesure autant à ce qui s'allège qu'à ce qui s'améliore.

Alléger, c'est aussi une forme de puissance. Celle de rendre du temps et de l'espace à vos équipes.

09/15/2026

Recherche opérationnelle. Sciences des données. Deux mots qui sonnent pareil de loin, mais qui ne règlent pas du tout le même genre de problème.

On les mélange souvent, alors voici comment on fait la différence sur le terrain.

Les sciences des données répondent à une question de compréhension : qu'est-ce qui se passe, et pourquoi? On fouille l'historique, on trouve les corrélations, on prédit. Exemple : anticiper une variable de production à partir de ce qui l'influence.

La recherche opérationnelle, elle, répond à une question de décision : parmi toutes les façons possibles de faire, laquelle est la meilleure? On ne prédit pas, on optimise. Quel regroupement de coupes gaspille le moins de matière? Quel horaire fait tourner la ligne au mieux?

L'un éclaire. L'autre tranche.

La bonne nouvelle : la plupart des vrais projets ont besoin des deux. On comprend d'abord, on optimise ensuite.

Vous hésitez à savoir laquelle règle votre irritant? C'est exactement le genre de question qu'on démêle en jasant.

09/11/2026

On célèbre souvent le jour où un projet démarre. Rarement celui où on décide de l'arrêter à temps.

Pourtant, dans nos meilleurs mandats, il y a presque toujours un moment où on a dit à un client : ça, ça ne vaut pas la peine.

Une idée séduisante sur papier, mais qui aurait demandé six mois d'efforts pour un gain marginal. Une donnée trop bancale pour porter une vraie décision. Un problème réel, mais qui se réglait mieux avec un ajustement humain qu'avec un modèle.

Dire non à ces pistes-là, ce n'est pas manquer d'ambition. C'est protéger l'ambition qui compte.

Chaque heure qu'on ne met pas sur une fausse bonne idée, c'est une heure de plus sur l'irritant qui, lui, rapporte vraiment. Chaque projet qu'on n'entame pas, c'est un budget qu'on garde pour celui qui va tenir dans le temps.

Le courage, en IA, ce n'est pas de tout essayer. C'est de choisir. Et parfois, le meilleur conseil qu'on puisse donner tient en un mot : pas celui-là.

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