Appel à propositions en compétences et adoption en IA

Pour positionner le Canada comme chef de file mondial des produits d’IA, nous avons besoin d’un solide bassin de talents en IA appliquée. Cela implique non seulement de développer des compétences techniques, mais également de garantir que les futurs professionnels possèdent l’expérience pratique et le sens des affaires nécessaires pour stimuler l’innovation et commercialiser des solutions d’IA.

Les projets sont encouragés à englober les éléments suivants :

• 1. Apprentissage intégré au travail : Offrir des expériences pratiques et pratiques par le biais de stages, de stages coopératifs ou de stages en collaboration avec des leaders de l'industrie.
• 2. Développement des compétences : Doter les apprenants de compétences IA/ML/DS et de compétences en commercialisation très demandées.
• 3. Équité, diversité et inclusion (EDI) : Accroître la participation des femmes et d’autres groupes sous-représentés dans les domaines de l’IA.
• 4. Partenariats industrie-université : L'alignement des programmes universitaires sur ceux de l'industrie doit garantir que les étudiants acquièrent des compétences pertinentes et applicables et favoriser la collaboration pour offrir des expériences d'apprentissage riches et diversifiées.
• 5. Résultats en matière d'emploi : Fixer des objectifs mesurables pour les taux d'emploi post-programme dans les rôles d'IA, garantissant une voie claire vers des carrières dans l'industrie de l'IA.

Ce domaine d’intérêt vise à promouvoir l’adoption généralisée de technologies d’IA fabriquées au Canada, stimulant l’innovation, améliorant l’efficacité et renforçant la compétitivité dans divers secteurs. En favorisant l’adoption de l’IA, nous pouvons garantir que les organisations canadiennes restent à l’avant-garde des progrès technologiques et sont bien équipées pour relever les défis émergents dans une économie axée sur l’IA. 

Les projets doivent se concentrer sur le développement de la main-d’œuvre qualifiée nécessaire pour mettre en œuvre et gérer les solutions d’IA dans tous les secteurs, ce qui peut inclure, sans s’y limiter :

• 1. Développement de compétences en IA à l’échelle du secteur : Améliorer la maîtrise et les compétences en IA dans plusieurs organisations d'un secteur grâce à des programmes de formation et de développement. La formation peut s'adresser à la fois aux employés et aux équipes de direction, garantissant ainsi que les organisations peuvent mettre en œuvre et gérer efficacement les outils d'IA. Les programmes de formation internes destinés aux organisations individuelles ne sont pas éligibles ; les projets doivent promouvoir l’adoption de l’IA à plus grande échelle.
• 2. Ressources et infrastructures d'IA partagées : Créer des outils, des plates-formes ou des infrastructures d'IA partagés, tels que des centres de données ou des ressources de cloud computing, auxquels plusieurs organisations peuvent accéder, ainsi que des programmes de formation pour doter les utilisateurs des compétences nécessaires pour utiliser efficacement ces ressources. Cela permet même aux petites entités de tirer parti des technologies avancées d’IA tout en développant les talents nécessaires pour bénéficier pleinement de ces outils.
• 3. Réseaux d’apprentissage collaboratifs en IA : Établir des réseaux qui connectent les organisations au sein et entre les secteurs pour partager des connaissances, des meilleures pratiques et des ressources pour l'adoption de l'IA, favorisant une approche collaborative de la préparation de la main-d'œuvre.
• 4. Pratiques responsables en matière d'IA : Promouvoir l’adoption sûre et éthique de l’IA en dotant les individus des connaissances et des compétences nécessaires pour appliquer les directives en matière de confidentialité, de sécurité et d’éthique des données dans les systèmes d’IA. Grâce à des formations ciblées et aux meilleures pratiques, cela garantit que les talents sont prêts à mettre en œuvre l’IA de manière responsable.