Repenser les missions des universités pour stimuler l'IA et l'innovation numérique

Les fondateurs de startups du secteur de l'IA et du numérique ont souvent entre 20 et 30 ans, et les jeunes diplômés émergent souvent comme les architectes d'entreprises très prospères. Un bon exemple est Snapchat, cofondée par Evan Spiegel alors qu'il était encore étudiant à Stanford, illustrant comment l'énergie de la jeunesse, combinée aux ressources académiques, peut alimenter une innovation remarquable dans le monde de la technologie. 

Pour encourager l’ingéniosité des jeunes technophiles, nous devons réévaluer de manière critique la mission des universités. Le Canada, fort de son riche patrimoine universitaire, a un immense potentiel pour devenir un chef de file dans des domaines émergents comme l’IA générative, l’apprentissage profond, l’informatique quantique et l’automatisation. Toutefois, les universités doivent adopter de nouvelles stratégies pour nourrir ce potentiel et créer un terrain fertile pour la prochaine génération d’innovateurs numériques. En nous appuyant sur nos études empiriques sur les jeunes entreprises numériques, nous avons identifié trois domaines clés dans lesquels les universités peuvent jouer un rôle plus proactif dans la promotion de l’IA et de l’innovation numérique :

1. Cultiver un sens de la mission

Les étudiants et les jeunes diplômés lancent souvent des entreprises centrées sur des problèmes intimement liés à la vie étudiante : applications de rencontres sur le campus, plateformes de covoiturage, outils de création de CV rapide et solutions de prise de notes. Bien que ces entreprises répondent à des besoins valables, elles restent généralement confinées au marché de niche des étudiants, offrant un impact sociétal plus large limité. Pour exploiter véritablement le potentiel des technologies numériques émergentes, les étudiants doivent être exposés à des opportunités et à des défis au-delà de leur environnement immédiat.

Les universités peuvent inspirer une vision plus large en élargissant les programmes au-delà des cadres traditionnels, en aidant les étudiants à identifier et à explorer diverses paires de problèmes-solutions, pendant et après leurs études. Par exemple, une technologie de suivi oculaire alimentée par l’IA pourrait être appliquée non seulement aux jeux vidéo, mais aussi aux soins de santé pour aider à diagnostiquer les troubles neurologiques ou aux transports pour détecter la conduite en état d’ébriété. Inculquer un sens de l’objectif aux étudiants peut semer les graines de l’esprit d’entreprise, conduisant à des innovations numériques plus impactantes et plus pertinentes sur le plan social.

2. Redéfinir le soutien à l’entrepreneuriat

Les systèmes de soutien à l’entrepreneuriat affiliés aux universités, comme les bureaux de transfert de technologie (BTT) et les incubateurs d’entreprises, devraient évoluer pour ne plus se contenter de fournir des ressources mais jouer le rôle d’orchestrateur de ces ressources. Actuellement, la plupart des incubateurs proposent un ensemble relativement homogène de ressources : cours d’entrepreneuriat, ateliers, espaces de bureau et connexions Internet. Bien qu’utiles, ces services sont moins adaptés aux besoins spécifiques des startups du secteur de l’IA et du numérique, pour lesquelles l’expertise dans les technologies émergentes est plus essentielle que l’infrastructure de base.

Pour soutenir pleinement l’IA et l’innovation numérique, les universités doivent créer des environnements dans lesquels les connaissances circulent de manière fluide vers les bonnes parties prenantes. Au lieu d’offrir des ressources génériques, les établissements devraient se concentrer sur la mise en relation des entrepreneurs avec les réseaux et l’expertise appropriés. Par exemple, le partage de la puissance de calcul quantique entre les universités pourrait améliorer considérablement l’efficacité de la formation des algorithmes d’IA en permettant un traitement plus rapide de grands ensembles de données. Dans le même temps, les professeurs d’informatique aux expertises variées pourraient mettre en commun leurs connaissances pour créer un riche répertoire de ressources, offrant ainsi un soutien inestimable aux start-ups du secteur de l’IA et du numérique. 

De plus, des cours spécialisés issus d’un incubateur universitaire, tels que ceux sur le marketing numérique organique ou la protection de la propriété intellectuelle (PI) numérique, pourraient être rendus accessibles aux startups de plusieurs incubateurs universitaires. En réduisant les programmes de soutien redondants et localisés, les universités peuvent mieux concentrer leurs ressources sur l’excellence dans leurs principaux domaines d’expertise, tels que l’innovation AgriTech ou HealthTech basée sur l’IA, tout en favorisant l’amélioration continue et la collaboration entre les campus.

3. Renforcer le soutien aux startups post-validation

Une étape cruciale pour les startups numériques est la transition d’une idée validée à une entreprise prête à évoluer. De nombreuses startups canadiennes à fort potentiel ont déménagé aux États-Unis à la recherche de meilleurs financements et talents. Bien que ces startups bénéficient souvent d’un soutien solide pendant la phase de validation par le biais de programmes d’incubation au Canada, elles sont souvent confrontées à une concurrence féroce et à des défis importants une fois qu’elles ont obtenu leur diplôme avec une traction initiale sur le marché et un produit minimum viable.

Les universités peuvent contribuer à combler le fossé entre la validation et la mise à l’échelle en offrant un soutien durable pendant cette période de transition cruciale, en veillant à ce que les startups aient accès à l’expertise dont elles ont besoin pour passer de concepts validés à des entreprises pleinement développées. Les fondateurs de startups en IA et en numérique sont souvent confrontés à des défis qui couvrent les domaines réglementaires (par exemple, le stockage des données), éthiques (par exemple, les biais et les hallucinations de l’IA), de leadership (par exemple, la gestion d’équipes réparties dans le monde entier) et technologiques (par exemple, le changement de fournisseur de technologie), qui nécessitent tous des connaissances diverses pour être traités efficacement.

Pour favoriser la réussite des transitions d’entreprise, cinq domaines clés de soutien se distinguent : (1) donner accès à un référentiel de connaissances universitaire avec une expertise dans des domaines spécialisés comme le développement d’algorithmes et la sécurité des données ; (2) offrir un soutien consultatif continu de la part des membres du corps professoral ou des bureaux du TTO ; (3) établir des programmes d’accélération visant à aider les startups à surmonter les défis post-validation ; (4) faciliter l’accès aux viviers de talents, par exemple en offrant des possibilités de stage de premier cycle aux startups ; et (5) proposer des programmes de formation sur mesure, tels que des MBA pour les fondateurs de technologies, afin de renforcer leur compréhension des sujets commerciaux essentiels. En élargissant et en améliorant le soutien post-validation, les universités peuvent s’assurer que les idées innovantes ne sont pas abandonnées, mais qu’elles ont la meilleure chance de se transformer en entreprises évolutives.

Résumé

Alors que des innovations numériques révolutionnaires comme GenAI et l’informatique quantique transforment le monde, les universités doivent affirmer leur rôle de pôles vitaux d’innovation et de croissance économique. Aujourd’hui plus que jamais, il est essentiel de favoriser l’esprit d’entreprise chez la prochaine génération pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA et des avancées numériques. Dans un paysage numérique en constante évolution, les universités qui encouragent des leaders visionnaires et responsables, offrent un soutien coordonné aux entrepreneurs et fournissent une aide soutenue aux startups seront essentielles pour positionner le Canada comme chef de file mondial de l’écosystème technologique.