Paul Dostaler:
Vous devez accepter qu'en utilisant l'IA, vous allez devoir expérimenter. Quand vous expérimentez, vous aurez des succès et des échecs, mais vous avez besoin de cette flexibilité pour vous adapter et de l'adhésion de votre direction pour vous assurer que vous pouvez passer par l'expérimentation et tracer votre voie vers le succès.
Anne-Marie Henson:
Bonjour et bienvenue à « La Comptabilité de L'avenir. » Je suis votre hôte, Anne-Marie Henson.
Aujourd'hui, nous abordons un sujet largement discuté à travers une perspective spécifique à l'industrie. Nous discutons donc de la manière de faire évoluer l'IA, mais spécifiquement pour l'industrie manufacturière.
Je veux accueillir notre invité aujourd'hui, Paul Dostaler, qui est un partenaire et notre leader national en fabrication et distribution chez BDO Canada. Paul a plus de 20 ans d'expérience à diriger des équipes de développement dans les domaines des services connectés et de l'IOT, de la transformation des applications et de l'architecture des solutions. Il est spécialisé dans l'aide à l'adoption des technologies et dans l'utilisation des données pour obtenir un RSI.
Paul, merci beaucoup de nous rejoindre aujourd'hui.
Paul Dostaler:
Merci de m'avoir invité, Anne-Marie.
Anne-Marie Henson:
Bien. Je sais que nous avons beaucoup parlé de l'importance de l'industrie manufacturière au Canada. Elle subit tant de changements, et est évidemment très impactée par les événements actuels également. Ça aggrave donc les problèmes de rentabilité et de capacité d'innovation et d'adaptation à l'avenir.
Mais avant d'en parler et de plonger dans le vif du sujet, je voudrais que vous donniez un aperçu de l'IA à nos téléspectateurs. Nous avons déjà eu quelques épisodes sur l'IA, plus fondamentaux, et sur la façon dont elle peut être utilisée pour améliorer la fonction financière et la gouvernance autour de l'IA.
Ce que j'aimerais que vous me disiez, Paul, c'est que deux ans après le grand essor de l'IA, dont tout le monde parle, quel est, selon vous, le taux d'adoption de l'IA à l'heure actuelle ? Quelles tendances observez-vous sur le marché ?
Paul Dostaler:
Super, oui, donc, en termes de taux d'adoption, surtout dans la fabrication, mais aussi dans les industries adjacentes, la plupart des rapports disent que le Canada a environ 10 ans de retard dans son adoption de la technologie en général. C'est aussi le cas pour l'IA. Ça se manifeste de différentes manières. Mais si vous avez prêté attention aux médias au cours des deux dernières années, c'est surtout illustré par notre retard en matière de productivité. Donc, toutes ces choses sont connectées. Vous êtes tenté d'établir un lien. Nous ne le ferons pas explicitement ici aujourd'hui, mais nous pouvons parler de la manière dont nous observons une quantité disproportionnée d'investissements dans l'IA à travers différents pays.
Si l'on regarde les États-Unis, il y a de grands projets comme le Projet Stargate qui sont structurés pour réunir un investissement de plus de 500 milliards de dollars dans l'infrastructure de l'IA par rapport à certaines initiatives similaires que nous avons au Canada qui ne représentent que quelques milliards de dollars. Ça aura donc sûrement un impact avec le temps.
L'une des tendances que je voulais mentionner rapidement est l'évolution de l'IA elle-même. Auparavant, nous aurions parlé de choses comme l'apprentissage automatique, qui est encore très répandu aujourd'hui, mais nous observons une tendance où même Gartner parle de l'IA générative comme du type d'IA le plus déployé dans la production. Nous en parlerons un peu plus pendant notre discussion aujourd'hui.
L'autre tendance est que dans la fabrication, de plus en plus de fabricants choisissent la transformation numérique comme moyen de s'adapter à tous les événements actuels et aux environnements changeants. Chez BDO, nous avons publié en 2025 un rapport d'enquête sur le leadership intitulé « Momentum », qui nous a fourni des informations supplémentaires à ce sujet. Donc, dans cette enquête, nous avons vu que 33 % des répondants étaient déjà en cours de transformation numérique, et vraisemblablement ça inclut également une composante IA. De ces 33%, les deux tiers voyaient déjà un retour sur investissement, ce qui est très positif.
Si l'on creuse un peu plus l'enquête, on constate que 33 % des répondants sont en cours de transformation numérique, mais qu'en réalité seuls 11 % d'entre eux n'avaient aucune intention d'effectuer cette transformation. Il s'agit donc d'environ 80 % des entreprises manufacturières canadiennes qui ont l'intention d'adopter la technologie pour améliorer l'efficacité en général.
L'autre petit détail que j'ai trouvé intéressant, c'est que dans une autre série de questions, nous avons demandé combien de répondants utilisaient déjà des outils d'IA indépendamment de la transformation numérique, et 48 % des répondants ont indiqué qu'ils utilisaient déjà l'IA au sein de leur entreprise. Donc, j'ai trouvé ça vraiment génial.
Anne-Marie Henson:
Oh, c'est vraiment intéressant. 10 ans, ça semble beaucoup à rattraper, même si aujourd'hui, avec la vitesse de la technologie, c'est un fossé que nous pouvons combler, mais j'aimerais vous poser d'autres questions à ce sujet.
Par exemple, quelle est la cause de ce retard dans l'adoption de l'IA et dans les investissements au Canada en particulier ? Quels types de défis les entreprises rencontrent-elles en termes de leur adoption ?
Paul Dostaler:
Oui, donc l'approche de l'IA n'est pas nécessairement ce que nous appellerions une approche traditionnelle. Je pense donc que les entreprises ont du mal à comprendre comment l'adopter. Comment se lancer et investir dans l'IA ? Comment prendre ce risque ?
Si vous regardez les principaux organismes de recherche, Gartner en particulier a parlé de la façon dont l'estimation et la démonstration de la valeur commerciale de l'IA constituent le plus grand pas, le plus grand défi en termes de justification de l'investissement. Vous constaterez donc que de nombreux dirigeants parlent de l'IA, mais qu'ils ont un peu peur de se lancer, tout en reconnaissant que l'IA est différente des autres technologies. Il ne s'agit pas seulement d'un outil autonome. C'est plus comme un muscle. Plus vous utilisez l'IA, mieux elle performe et plus elle a de potentiel de retour sur investissement.
Ainsi, alors qu'auparavant, être un suiveur rapide aurait pu être une excellente stratégie en termes d'utilisation d'une nouvelle technologie. Nous constatons qu'avec l'IA, vous voulez vraiment vous lancer dès que possible, et vous commencez avec les cas d'utilisation à faible risque pour pouvoir vous familiariser et vous habituer à utiliser la technologie. Mais il est important de se lancer.
Un peu plus sur ce point, car nous sommes des créatures d'habitudes, et nous ne voulons pas minimiser le grand obstacle que représente la gestion du changement lorsqu'il s'agit d'adoption. Vous devez accepter qu'en utilisant l'IA, vous allez devoir expérimenter. Quand vous expérimentez, vous aurez des succès et des échecs, mais vous avez besoin de cette flexibilité pour vous adapter et de l'adhésion de votre direction pour vous assurer que vous pouvez passer par l'expérimentation et tracer votre voie vers le succès.
Anne-Marie Henson:
Oui, je suis contente que vous ayez mentionné ça car beaucoup de gens parlent de l'importance de l'IA et de son aspect technologique ou numérique et de l'importance de l'intégrer dans son entreprise. Mais au final, la plupart des entreprises sont encore dirigées par des humains qui doivent accepter le changement.
Il ne s'agit pas seulement de l'accepter, mais d'adopter le changement et d'en voir la valeur, ce qui, pour certains, revient à dire qu'on n'y connaît pas grand-chose tant qu'on ne l'a pas vu de ses propres yeux et qu'on n'a pas compris le véritable avantage d'utiliser un outil basé ou généré par l'IA pour nous aider dans notre travail quotidien.
Mais je pense qu'il y a encore un peu de scepticisme de la part des vrais experts de l'industrie et des personnes qui sont dans le métier depuis 30 ans et qui acceptent que cet outil puisse les aider à s'améliorer.
Paul Dostaler:
Oui, nous le voyons tout le temps.
Anne-Marie Henson:
Je sais que nous parlons aujourd'hui spécifiquement de l'industrie manufacturière, puisque vous êtes l'un des leaders de BDO Canada, mais je sais que vous avez de l'expérience dans de nombreuses autres industries.
Je suis donc curieuse de vous demander de parler un peu de certaines industries où l'IA pourrait être vraiment bénéfique et où nous n'avons pas encore exploité la valeur de l'IA.
Paul Dostaler:
C'est drôle parce que je vais parler de la fabrication et que nous avons vu, par exemple, l'industrie des services financiers adopter l'IA très tôt, et c'est tout à fait logique. Surtout dans le domaine de la détection de fraude. Ils ont beaucoup à protéger et commencent donc à devenir très, très exigeants dans ce domaine.
Nous avons ensuite vu l'IA se répandre dans le commerce de détail et les entreprises de consommation, avec des moyens vraiment sophistiqués de conquérir le marché et d'utiliser des techniques telles que l'analyse des sentiments pour évaluer la réaction des marchés à vos produits et pouvoir augmenter les ventes en conséquence.
Mais c'est vraiment dans la fabrication que je pense que nous avons le plus d'opportunités, partout, depuis l'usine avec la robotique et les machines physiques jusqu'à la planification et l'ERP, puis dans les bureaux avec les finances et le juridique. C'est vraiment applicable partout. À cause de ce décalage, j'ai l'impression que c'est notre plus grande opportunité.
Anne-Marie Henson:
Oui, ça fait plaisir de l'entendre et de voir que vous êtes à l'avant-garde pour aider nos clients en particulier. Prenons l'exemple d'une entreprise qui s'adresse à vous et qui souhaite adopter l'IA, voire la développer. Elle l'utilise peut-être un peu, mais elle n'a pas l'impression d'en tirer le maximum de valeur. Selon vous, quelles sont les considérations qu'ils doivent prendre en compte ?
Paul Dostaler:
Oui, je pense qu'il est important de regarder l'entreprise dans son ensemble. Nous avons donc été formés au fil des ans à examiner des cas d'utilisation classiques de l'IA, et encore une fois, les capacités prédictives de l'IA. Mais maintenant, avec l'avènement de l'IA générative, encore une fois, c'est applicable dans toute l'entreprise.
Examinez donc votre entreprise dans sa globalité et réfléchissez aux éléments qui vous prennent le plus de temps, puis réfléchissez à ce qu'une plus grande sophistication en matière d'automatisation et de génération pourrait faire pour accélérer ces charges de travail. Ainsi, nous savons que les PDG savent que pour que leur entreprise soit compétitive, ils doivent utiliser l'IA générative pour réaliser ces gains d'efficacité et réduire ces charges de travail transactionnelles qui peuvent être accélérées grâce à l'IA.
Encore une fois, il faut réfléchir aux secteurs de l'entreprise qui peuvent être assistés par l'IA et améliorer leur efficacité, en réalisant un retour sur investissement au fur et à mesure et en continuant sur cette lancée. L'autre élément à prendre en compte est que l'IA fonctionne grâce aux données, et qu'un important niveau de centralisation est donc nécessaire pour tirer le meilleur parti de l'IA.
Ainsi, lorsque vous envisagez de numériser de plus en plus votre entreprise, essayez de réduire ces silos pour vous assurer que votre ensemble de données est bien interconnecté, de sorte que l'IA puisse tirer des enseignements de l'ensemble de l'organisation.
Anne-Marie Henson:
Ce sont de très bons conseils, c'est certain, et je suis sûre qu'ils sont très utiles pour nos auditeurs.
J'aimerais parler un peu de la fabrication en particulier et de la façon dont l'IA peut être utilisée pour résoudre les problèmes de cette industrie. Est-il possible de la voir améliorer les opérations de logistique et d'entreposage ? Pouvez-vous nous donner des exemples de travaux que nous avons réalisés ou dont vous avez été témoin dans ce domaine ?
Je suis expert-comptable de formation, donc je connais un peu mieux l'impact des choses sur les rapports financiers. Comment lier l'importance de l'entreposage, de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement à l'amélioration de l'information financière ?
Paul Dostaler:
Bonne question, et je suis d'avis que, pour l'essentiel, tout ce que fait l'entreprise contribue à la production d'une information financière propre et efficace. Ainsi, de bons intrants créent de bons résultats, et une meilleure compréhension de ces intrants permet d'obtenir de meilleurs résultats.
Je pourrais peut-être parler un peu des cas d'utilisation typiques sur lesquels nous avons travaillé et que je vois fréquemment, mais je vais me plonger dans l'un d'entre eux, à savoir un peu de PI que nous avons créée chez BDO et qui est vraiment très pertinente de nos jours. Ainsi, dans le secteur de la fabrication, nous aidons nos clients dans des domaines tels que la maintenance prédictive ou la détection des anomalies, afin d'identifier les situations dans lesquelles la qualité n'est pas toujours au rendez-vous et d'apporter les correctifs nécessaires. Puis nous avancerons dans la chaîne.
J'ai parlé de l'optimisation de la planification, qu'il s'agisse de la planification des lignes de production, de celle des activités de maintenance ou de celle du personnel d'assistance, l'optimisation de la planification est certainement un domaine où l'IA peut être utile. Nous allons ensuite un peu plus loin et nous nous penchons sur la chaîne d'approvisionnement, ce qui est très pertinent aujourd'hui avec toutes les discussions sur les taxes douanières et la nécessité d'être plus efficace dans la planification des scénarios pour la chaîne d'approvisionnement. Comment la diversification peut avoir un impact sur votre entreprise, et comment l'IA peut vous aider dans ce domaine également.
Encore une fois, plus traditionnellement en termes de ventes, utilisez l'apprentissage automatique pour essayer de prévoir la demande, prévoir les revenus et développer des systèmes où vous pouvez jouer avec des scénarios de simulation. Si je change le prix de certains de mes produits, comment cela va-t-il impacter mon chiffre d'affaires, ma rentabilité, etc.
Récemment, chez BDO, nous avons entrepris notre propre démarche en matière d'IA et nous avons créé un produit que nous appelons BDO Boost. Donc BDO Boost est un outil d'IA conversationnel. Pour l'utilisateur lambda, ça peut donc ressembler à une interface ChatGPT si vous avez déjà joué avec ChatGPT. Ce qui est intéressant, c'est qu'il s'agit d'une sorte de ChatGPT, mais dans un cadre privé pour votre entreprise. Ça permet donc de créer des salles où les individus peuvent collaborer en téléchargeant autant de documents qu'ils le souhaitent dans l'une de ces salles virtuelles. Ils peuvent ensuite entamer une conversation avec leurs données et utiliser tout le potentiel de l'IA générative comme celle de ChatGPT pour effectuer un certain nombre d'analyses différentes.
Par exemple, si vous êtes une organisation qui gère de très nombreux contrats, vous pouvez télécharger tous vos contrats dans l'une de ces salles et ainsi commencer à résumer vos obligations totales en tant qu'entreprise plutôt que d'essayer de les représenter vous-même à partir de centaines ou de milliers de contrats différents. Il serait bon d'examiner les conditions générales au fil du temps. C'est un cas intéressant où si vous avez beaucoup de fournisseurs, et qu'ils ont tendance à ajuster leurs termes et conditions d'année en année, parfois c'est vraiment difficile de comprendre la nuance de ce que ces ajustements font en termes de votre exposition au risque au fil du temps. Nous avons donc constaté que ces outils sont très efficaces pour identifier ces éléments et les résumer afin que vous puissiez prendre les mesures nécessaires.
Nous avons vu des services juridiques télécharger des quantités incroyables de documents pour aider à identifier les éléments de différents témoignages, documents, tchats qui pourraient étayer leur récit en termes de preuves qu'ils essaient de collecter pour étayer leur action, qu'il s'agisse d'une action en justice ou d'un simple scénario de réclamation.
Un autre point que vous pourriez trouver intéressant est que dans le monde de la conformité, nous avons ici, dans le domaine de la fiscalité et de l'assurance, toutes sortes d'énormes manuels qui décrivent exactement ce dont la conformité peut avoir besoin en termes de soumission et de création de divers documents. Cette technologie permet aussi de comprendre instantanément un manuel de conformité et d'identifier des domaines d'intérêt dans d'autres documents où elle pourrait vous indiquer ou vous orienter vers des sections présentant un risque de non-conformité. Ça permet d'accélérer la recherche des points à privilégier pour effectuer son travail.
Anne-Marie Henson:
C'est incroyable. J'aimerais savoir combien de temps il nous a fallu pour développer cet outil ?
Paul Dostaler:
Ça ne fait même pas deux ans qu'il existe. L'outil continue de se développer et est né au sein de BDO, mais il est aujourd'hui à un stade où nous pouvons le proposer à nos clients.
Anne-Marie Henson:
Je pense que c'est incroyable, et je voudrais juste revenir sur quelque chose que vous avez dit précédemment et qui me semble être un excellent conseil pour les entreprises lorsqu'elles sont peut-être un peu dépassées par la question de savoir par où commencer ou où elles peuvent obtenir le meilleur RSI en investissant un peu dans ce type de technologie.
Avec des améliorations progressives. Par exemple, améliorons-nous de 10 % dans un domaine aujourd'hui, puis nous nous appuierons sur ces progrès, au lieu de penser qu'il faut faire tout d'un coup et en même temps.
Il semble donc que cet outil pourrait offrir de nombreux avantages aux entreprises dans des domaines spécifiques. Commencez par votre plus gros problème, ce qui semble être une tâche relativement simple mais qui prend finalement beaucoup de temps, et concentrez-vous sur ce point, puis poursuivez dans cette voie une fois que vous aurez acquis un peu d'expérience.
Paul Dostaler:
Absolument, et son utilisation ne nécessite pas une transformation numérique complète de votre entreprise. Car oui, ça peut être relié à votre réseau si c'est la façon dont vous voulez l'utiliser, mais ça fonctionne aussi de façon autonome, quand je veux juste analyser un document ou peut-être cinq documents que j'ai dans un dossier. Ainsi, une fois l'outil mis en place, il est prêt à l'emploi instantanément.
Anne-Marie Henson:
Oh, c'est incroyable. En réfléchissant à certains de ces éléments et aux avantages qu'ils pourraient apporter aux entreprises, il y a aussi le risque ou l'aspect de la gouvernance, n'est-ce pas ? Il semble que l'IA ait été un domaine qui n'a pas été réglementé, mais les choses évoluent tellement vite que les régulateurs ont d'autres chats à fouetter ces temps-ci. Nous n'avons donc pas vu grand-chose. Mais est-ce qu'il y a des considérations réglementaires ou de conformité à prendre en compte lorsque les entreprises envisagent ou commencent à intégrer l'IA dans leurs processus financiers et opérationnels ?
Paul Dostaler:
Absolument, chaque organisation aura ses propres politiques à mettre en place, quelle que soit la technologie qu'elle adopte. Mais vous avez abordé la gouvernance des données. Il est important d'avoir une gouvernance des données solide au sein de votre organisation, car le problème avec l'IA est que vous devez comprendre d'où viennent les données, où elles sont traitées, et s'il y a une possibilité que des données sensibles fuitent de votre organisation.
Je vais donc vous donner un exemple. Vous avez peut-être vu aux infos au cours des dernières années que certaines organisations poursuivent OpenAI parce qu'elles ont prouvé que le modèle OpenAI a utilisé des données leur appartenant pour générer des réponses à des questions. Mais la question est : comment ces données sont-elles arrivées dans le modèle ? C'est difficile de comprendre d'où elles proviennent. L'idée est donc de savoir si mon modèle, en s'entraînant sur les données dont je dispose, expose les données à l'extérieur.
Dans un produit comme BDO Boost, nous comprenons très bien ça chez BDO. Nous pouvons donc vous aider à répondre à ces questions, mais selon l'outil que vous adoptez, qu'il s'agisse de celui d'un tiers prêt à l'emploi ou de développer le vôtre, il est vraiment important de comprendre où tout ça se situe. Parce que l'IA doit généralement utiliser le nuage, qui peut être sécurisé pour vous, mais qui peut aussi avoir des failles, intentionnelles ou non. Il faut donc faire preuve de beaucoup de rigueur à ce sujet.
Anne-Marie Henson:
Oui, absolument. C'est drôle parce qu'une grande partie des avantages de l'IA réside dans les répétitions, les données et les connaissances qu'elle recueille à partir d'informations provenant de différentes sources, mais c'est aussi probablement l'un des plus grands risques. Il y a en quelque sorte les deux faces d'une même médaille, ce qui complique un peu les choses.
Paul Dostaler:
Exactement.
Anne-Marie Henson:
J'aimerais donc savoir comment poser les bonnes bases. Pour cette transformation pour une entreprise qui décide de commencer ce parcours de l'IA et de l'adopter au sein de son organisation. Il doit y avoir certaines choses que les fabricants doivent bien faire pour avoir accès aux informations les plus fiables possibles pour prendre des décisions pour leur organisation. Pouvez-vous nous parler de ce que vous considéreriez comme les principales choses que les entreprises doivent absolument faire correctement pour maximiser le RSI de l'utilisation de l'IA ?
Paul Dostaler:
Oui, c'est une bonne question parce que ça englobe en quelque sorte beaucoup des points dont nous avons parlé jusqu'à présent.
La première chose que vous devez bien faire est de choisir les bons cas d'utilisation. Ne cherchez pas à tout faire, choisissez une approche pratique qui a une probabilité vraiment élevée de démontrer un certain niveau de RSI, puis développez à partir de là. Parce qu'encore une fois, vous essayez de convaincre toute votre organisation, les décideurs de votre groupe de direction qu'il y a de la valeur dans ce type d'investissement. Vous ne voulez donc pas prendre un énorme risque dès le départ. Vous voulez y aller par étapes.
Deuxièmement, nous avons parlé de la gouvernance des données. Là encore, il s'agit de comprendre d'où viennent les données, où elles sont analysées et quelles sont les portes ouvertes ou fermées qui permettent aux données de fuiter. Il est parfois favorable d'exposer certaines de ces données à la sphère publique, mais à condition qu'il n'y ait aucun risque que vos données sensibles soient compromises ou fuitent de votre réseau privé.
Enfin, le point que je trouve le plus important est de ne pas sous-estimer le besoin de gestion du changement. Donc pour moi, l'IA est autant un état d'esprit qu'un outil, et c'est effectivement un changement de paradigme dans la façon d'aborder la résolution de problèmes. Donc les organisations doivent vraiment comprendre qu'adopter l'IA signifie expérimenter, ça signifie connaître des succès et des échecs, et ça signifie suivre la voie la plus bénéfique. Pour ce faire, il faut être flexible et s'adapter au changement. C'est vraiment la clé du succès.
Anne-Marie Henson:
Oui, ce sont d'excellents conseils, et je voudrais juste y revenir un peu.
Je pense que certaines des organisations que j'ai vues qui ont bien fait les choses sont celles où le projet d'adoption de l'IA ou tout autre projet sur lequel elles travaillent ne relève pas uniquement de l'équipe technologique ou de l'équipe chargée de l'information au sein de l'organisation. Ils ont créé des comités composés de représentants des opérations, des ventes, des finances et de la comptabilité, des RH, et un contingent d'individus issus de différents secteurs de l'entreprise qui contribuent à déterminer non seulement ce qui pourrait marcher, mais aussi les risques, les angles morts et les changements qui doivent être apportés d'un point de vue technologique et humain pour que ces projets soient couronnés de succès.
Parfois, je pense que cela a mal tourné, car j'ai vu ce type de projets fonctionner en vase clos et être soudainement déployés sans que les parties prenantes n'aient eu leur mot à dire tout au long du processus.
Paul Dostaler:
Absolument. En particulier avec l'avènement de l'IA générative, c'est là que nous voyons l'IA servir à l'ensemble de l'organisation. On pense à tort que l'IA étant une technologie, c'est le département technologique qui en bénéficiera le plus.
Mais dans certains de ces programmes que nous menons chez BDO, nous prenons des personnes de tous les départements, non seulement pour les former, mais nous les renvoyons avec de nouvelles connaissances sur la façon dont l'IA pourrait être appliquée. Nous leur demandons de se servir de l'outil pour automatiser de petits sous-processus dans leur espace de travail, puis de les ramener au groupe pour que nous puissions partager et apprendre et aider à répandre ce que l'IA peut faire plus rapidement dans l'ensemble de l'organisation.
Anne-Marie Henson:
C'est fantastique. J'ai une dernière question à vous poser, Paul, et nous ne pouvions pas terminer la conversation aujourd'hui sans parler des tarifs douaniers et de l'incertitude économique car...
Paul Dostaler:
Évidemment.
Anne-Marie Henson:
C'est un peu l'actualité du moment, mais compte tenu de ce qui se passe, je pense qu'il y a généralement une situation et un problème que les entreprises doivent gérer en ce moment et qui sera résolu tôt ou tard. Mais je pense que ça donne aux entreprises une indication que ce type d'événements pourrait se produire plus souvent, compte tenu de l'incertitude mondiale.
En gardant ça à l'esprit, les tarifs douaniers actuels et, plus généralement, l'impact qu'ils ont eu sur l'incertitude économique au Canada, comment pouvons-nous tirer parti de l'IA pour aider les entreprises à s'adapter ou à rester informées de tous les changements et, au final, à rester compétitives et profitables ?
Paul Dostaler:
Oui, j'ai quelques réflexions à ce sujet.
Tout d'abord, je pense que cette situation nous a fait prendre conscience des domaines de notre activité dans lesquels nous manquons peut-être de sophistication, et quand je dis sophistication, c'est notre capacité à prévoir des scénarios sur ce qui se passe si certains paramètres changent dans mon activité. Que se passe-t-il si je diversifie toute ma chaîne d'approvisionnement au Canada et en Europe, par exemple ? Il nous faut beaucoup de temps pour en évaluer l'impact, alors que la technologie dont nous disposons en termes d'analyse et de capacités prédictives devrait nous permettre de prévoir avec un haut degré de confiance l'impact exact que ça aura sur notre activité.
La rapidité est très importante en ce moment car, comme vous le savez, il y a un mois à peine, deux fois par jour, nous avions l'impression que le monde allait changer en ce qui concerne le rythme et les modalités d'application des droits de douane. Ainsi, la sophistication de votre organisation était déjà une réalité avant le scénario tarifaire, mais les tarifs douaniers n'ont fait qu'exacerber la nécessité d'apporter ce niveau de sophistication.
Tout comme nous sommes bombardés de changements et de données, l'utilisation d'outils comme l'IA générative pour mieux comprendre les données et les résumer pour la consommation humaine va vraiment nous donner l'avantage dont nous avons besoin pour réagir au changement, mais aussi pour travailler sur des processus proactifs et des changements que nous pouvons faire pour mieux réduire le risque d'être du côté des perdants de ce changement.
Anne-Marie Henson:
Oui, absolument. Si je repense aux dernières années, c'est particulièrement vrai pour la fabrication, mais ça s'applique également à d'autres industries.
Pensez à mars 2020, lorsque la pandémie a vraiment éclaté et qu'il y a eu des fermetures et des incertitudes quant à la capacité des entreprises à fonctionner et au fait qu'elles étaient ou non des entreprises essentielles. Ensuite, il y a eu le problème des produits et des marchandises littéralement bloqués sur des bateaux dans l'océan pendant des mois, et je sais que certaines entreprises ont décidé de pivoter et de surstocker juste au moment où les taux d'intérêt ont commencé à augmenter et où la demande a commencé à diminuer.
On aurait donc pu espérer que cette année soit l'occasion d'arrêter de jouer sur la défensive et de cesser d'être aussi réactif, et tout à coup, il y a toutes ces questions autour des tarifs douaniers. Donc, je suppose que c'est juste une leçon que peu importe ce qui se passe, il y aura des perturbations, et elles vont probablement continuer à arriver plus vite et plus souvent qu'avant.
Les entreprises devraient donc commencer à essayer de trouver les outils nécessaires pour apprendre à être proactives et ne pas avoir à réagir rapidement à ce type de situation.
Paul Dostaler:
Vous avez tout compris, c'est exactement ça.
Anne-Marie Henson:
Eh bien, Paul, merci beaucoup. J'aime toujours avoir ces conversations avec vous, et je voudrais vous remercier pour votre temps précieux et pour votre contribution aujourd'hui.
J'espère que notre public a apprécié cette discussion. Si vous avez aimé cet épisode, assurez-vous de laisser un avis ou un commentaire, et cliquez sur le bouton suivre ou s'abonner pour rester à l'écoute des nouveaux épisodes.
Merci à nos auditeurs de nous avoir suivis aujourd'hui et d'avoir écouté tous nos épisodes. Je suis Anne-Marie Henson, et c'était « La Comptabilité de L'avenir » de BDO. À la prochaine.