Ça faisait 2 ans qu’on travaillait sur ce projet. L’objectif était clair: utiliser l’intelligence artificielle afin de permettre à nos utilisateurs d’apprendre plus, d’apprendre mieux et d’apprendre plus rapidement. Simple, non?
Pas vraiment, en fait ;). D’abord, l’intelligence artificielle, comme chacun des secteurs du merveilleux monde des technologies, représente une expertise en soi. Et, bien qu’illuxi est une boîte techno qui développe des produits SaaS, ça ne veut pas dire que nous sommes experts dans tout ce qui touche la techno. Il fallait donc trouver un partenaire qui, lui, aurait l’expertise requise en intelligence artificielle.
Une approche unique à l’intelligence artificielle
Entre alors en scène Funartech, une entreprise montréalaise fondée en 2017 par Dr Nikolaj Van Omme et Dre Dania El-Khechen qui préconisent une approche différente à l’intelligence artificielle.
En effet, la plupart des entreprises d’IA proposent des solutions généralement basées sur le machine learning. Ce qui est bien pour comprendre le passé, mais moins intéressant pour comprendre le présent ou pour prédire ce qui pourrait être. C’est donc en alliant au machine learning la recherche opérationnelle, le savoir actuel basé sur l’expertise de la compagnie, que Funartech développe des solutions IA qui peuvent avoir un impact réel sur l’optimisation future des ressources.
Nous avions donc notre partenaire en intelligence artificielle. Génial! Mais, comme tout projet, ça prend des ressources monétaires pour le réaliser!
Le financement
Nous nous sommes donc tourné vers PROMPT, un regroupement sectoriel de recherche industrielle (RSRI) dont la mission est de propulser l’économie québécoise en catalysant l’émergence de chefs de file dans tous les secteurs des technologies émergentes. Plus précisément, PROMPT développe et finance des partenariats de recherche et d’innovation dans les secteurs des technologies de l’information et de l’intelligence artificielle.
C’est dans le cadre du Programme Innovation Intelligence Artificielle que nous avons décidé de développer notre projet. Ce programme, avec le concours du Ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie du Québec, subventionne jusqu’à 50% des coûts d’un projet qui met en valeur la recherche collaborative en intelligence artificielle. Bien évidemment, beaucoup de critères doivent être respectés pour que le projet soit accepté.
Nous avons travaillé d’arrache-pied pendant des mois pour développer le projet, rédiger la documentation requise, estimer les coûts, les bénéfices et les retombées potentielles.
Puis, à l’instar des hauts et des bas de l’aventure entrepreneuriale en général ;), notre premier projet n’a pas été accepté.
Déçus, certes, nous ne nous sommes pas laissé abattre! Nous avons retroussé nos manches et avons développé un 2e projet!
Et c’est le 1er novembre dernier que nous avons reçu la bonne nouvelle: notre projet avait été accepté! Nous avons donc les partenaires IA et les partenaires financiers pour enfin démarrer notre projet!
Même si beaucoup d’efforts ont été déployés jusqu’à maintenant, il ne faut pas se le cacher: le véritable travail ne fait que commencer ;).
Le projet
Dans les dernières semaines, nous avons eu plusieurs rencontres de travail avec Funartech et je dois dire que c’est absolument excitant. Les possibilités sont tout simplement infinies!
Mais concrètement, qu’est-ce qu’on va faire? Excellente question. En fait, l’objectif n’a pas changé: utiliser l’IA dans notre produit illuxiLearn afin de permettre à nos utilisateurs d’apprendre plus, d’apprendre mieux et d’apprendre plus rapidement.
Bien que nous n’en sommes qu’au tout début du processus, une idée semble se dessiner. Les formations sont, typiquement, constituées de différents modules plus ou moins longs que l’apprenant effectue dans un ordre prédéterminé. Et si nous explosions ces modules en centaines, voir en milliers de petits apprentissages. Et si, au lieu d’un ordre prédéterminé, ces micro-apprentissages étaient proposés à l’utilisateur dans un ordre personnalisé, spécifique à cet utilisateur, en fonction de ses micro-apprentissages passés, de ses interactions auxdits apprentissages et, possiblement, en fonction d’une série d’autres critères?
En fait, l’IA pourrait être utilisée un peu comme lorsque Waze ou Google Maps calculent l’itinéraire demandé entre le point A et le point B. Bien qu’un premier itinéraire sera choisi pour commencer le trajet, l’application mettra à jour constamment et en temps réel cet itinéraire afin d’optimiser la durée du déplacement.
Imaginons donc un LMS qui en fait de même pour optimiser les apprentissages de chaque individu, en temps réel, constamment…
Les possibilités sont réellement infinie.
Et ce n’est que le commencement :
