No. 12 · Policy & People

L'Académie de l'IA : investir dans les personnes

Un programme gradué et à code source ouvert qui forme les fonctionnaires à travailler avec l'intelligence artificielle, du dialogue par requêtes jusqu'à la création d'applications de calibre entreprise.

L'Académie de l'IA de l'Alberta a commencé par ce que nous avons appris sur le terrain. Lorsque Technologie et Innovation a lancé le programme AI Maximalist au début de 2025, nous avons sélectionné les gens par un appel d'intérêt, indépendamment de leurs compétences techniques et de leur expérience de l'IA, sur la force de leur désir de participer. Environ dix pour cent de l'effectif s'est porté volontaire, et pour des raisons opérationnelles nous avons pu accueillir à peu près cinq pour cent dans la première cohorte. Ces soixante-cinq premières personnes sont devenues un noyau fondateur, apprenant à appliquer l'intelligence artificielle dans quatre domaines : la gestion de projet, la livraison d'applications, les communications et l'analyse financière. Ce que nous avons observé en les regardant travailler est devenu le fondement de tout ce que l'Académie enseigne aujourd'hui.


## §01 Du programme Maximalist

Ces quatre premières équipes nous ont donné un aperçu approfondi des technologies qui étaient efficaces dans un contexte gouvernemental, et de l'éventail des réactions au fait d'être placé dans un environnement d'apprentissage avec une chose aussi nouvelle que l'intelligence artificielle. Comme ces personnes s'étaient elles-mêmes inscrites au programme, elles arrivaient avec une volonté de s'engager supérieure à la moyenne, et elles formaient un groupe positif, collaboratif et ouvert, de sorte que recueillir leurs commentaires sur ce qui fonctionnait était simple. L'équipe nous a dit sans détour où elle estimait avoir besoin d'aide.

Ce qui ressortait, c'est que le groupe se scindait en deux, entre celles et ceux qui étaient immédiatement à l'aise avec l'intelligence artificielle et celles et ceux qui éprouvaient des difficultés. Cela nous a indiqué qu'une stratégie d'adoption efficace devrait servir à la fois les premiers adoptants et celles et ceux qui étaient plus sceptiques ou qui avaient besoin de plus d'accompagnement en cours de route. Un parcours non technique n'était pas un obstacle au succès avec ces outils. Les gens qui possédaient un parcours technique trouvaient toutefois des concepts comme la construction d'un harnais ou la pensée en données structurées plus familiers, ce qui leur donnait un avantage initial sur les idées fondamentales.

La cohorte fondatrice 65 / ~5 %. Environ soixante-cinq personnes bénévoles, à peu près cinq pour cent de l'effectif, ont formé la cohorte fondatrice du programme AI Maximalist. Près de dix pour cent s'étaient portés volontaires.

Le signal le plus clair était la demande pour un programme de formation officiel. Les commentaires rendaient évident qu'élargir le programme Maximalist exigerait une formation formalisée, et que la formation ne pouvait se limiter au dialogue par requêtes ou à un survol des outils, parce que bien des gens en étaient déjà bien au-delà sur leur propre temps. Il nous fallait un programme gradué.


## §02 Une IA centrée sur l'humain

La forme de l'Académie a aussi été nourrie par une conversation avec un collègue, JP Lalonde, alors chef de l'IA à l'Agence d'évaluation d'impact du Canada. Nous réfléchissions à quel point la conversation publique autour de l'intelligence artificielle était devenue négative, et à quel point beaucoup de nos amis, de notre famille et de nos pairs au gouvernement s'inquiétaient de son incidence potentielle. Une grande partie de cette inquiétude était amplifiée par les médias sociaux et populaires, par des prédictions de déplacement et de pertes d'emploi venant de voix au regard plutôt négatif sur la technologie. En tant que deux personnes qui utilisaient ces outils de façon intensive, de quatre à six heures par jour depuis plusieurs années, JP et moi estimions que les craintes étaient exagérées, et qu'elles déformaient l'occasion que l'IA crée.

Nous voyions une occasion abondante de transformer le gouvernement de façon positive. S'appuyant sur sa longue expérience en livraison technologique et en transformation numérique, JP a forgé une expression que nous avons depuis adoptée en Alberta : l'IA centrée sur l'humain. Lorsque nous nous sommes assis pour concevoir l'Académie et ses niveaux, nous les avons bâtis autour de ce principe, et autour d'un engagement à ne laisser aucun fonctionnaire derrière. Tout le monde aurait une chance équitable de voir et d'évaluer ces outils par soi-même. Devant tant de crainte dans la conversation, nous voulions aussi montrer aux gens le côté positif : comment l'IA peut habiliter et autonomiser le personnel, et comment elle démocratise l'accès à la technologie, particulièrement pour celles et ceux qui n'ont pas eu la chance de bâtir un solide parcours technique.

Ces outils permettent aux gens d'en faire bien plus qu'auparavant, et nous voyons l'IA générative comme un véritable avantage pour les travailleurs. L'intelligence artificielle changera la nature du travail, et la chose la plus précieuse que nous puissions offrir à nos pairs est une base solide pour s'y préparer. Tout au long de ces conversations, je suis resté constant avec nos équipes : il s'agit d'investir dans les personnes. Nous portons des décennies, dans certains cas des siècles, de dette technique. Nous avons des arriérés de dossiers qui remontent à des mois et à des années. Et nous avons un gouvernement déterminé à réduire la paperasserie, afin que les entreprises puissent faire des affaires et que les Albertains puissent vaquer à leur vie. L'IA est une façon de prendre en charge ce travail accumulé et de réduire ces obstacles systémiques, sans affaiblir les politiques qu'ils servent. C'est devenu l'idée rassembleuse derrière l'Académie de l'IA de l'Alberta : habiliter le personnel à bien utiliser ces outils, et apaiser les angoisses et les peurs qui les entourent.


## §03 Un programme gradué

Nous avons imaginé un programme à paliers couvrant les fondements du dialogue par requêtes, les fondements des agents, qui devenaient populaires au début de 2025 mais n'avaient pas encore décollé, et la création d'applications, qui demeure l'une de nos activités les plus coûteuses et laborieuses. En juin 2025, nous avons présenté l'idée d'une Académie de l'IA de l'Alberta à notre ministre, Nate Glubish, qui a appuyé sans réserve l'idée d'aller de l'avant. Nous avions proposé un lancement en septembre, ce qui laissait une fenêtre étroite pour élaborer le matériel. Notre principale source d'inspiration était l'équipe Maximalist, qui, par des sondages et par sa propre expérience, nous a dit quelles leçons portaient et où elle avait fait face au plus d'incertitude et de frustration.

Le 9 septembre 2025, nous avons lancé l'Académie avec le niveau 1 et un site initial d'articles sélectionnés, de modules d'apprentissage et d'outils, un agent conversationnel intégré, et des cohortes d'étudiants apprenant ensemble et partageant leurs progrès. Nous avons réparti le matériel sur dix jours, en bâtissant à partir de concepts fondamentaux le premier jour, en passant par des devoirs, jusqu'à un projet de synthèse au dixième jour. Nous l'avons mené à une cadence de quelques semaines de cours et de quelques semaines de pause, en alternant le niveau 1 et le niveau 2 pendant que nous développions le matériel plus complexe du niveau 3.

Le niveau 3 a été le cours le plus difficile à créer, parce que même celles et ceux qui dirigeaient les équipes Maximalist ne savaient pas encore comment en expliquer les concepts, et que nous étions encore en train de bâtir l'outillage et les structures qui permettent aux gens d'apprendre des modèles efficaces et d'éviter les mauvaises habitudes. Il n'existe pas une seule façon prédéterminée de bien appliquer ces outils ; cela revient à chacun. La plupart des gens, toutefois, ne s'épanouissent pas dans l'incertitude pure. Ils veulent une certaine structure et une certaine constance, un chemin qu'ils peuvent suivre. Comme une bonne partie des TI, il n'y a pas une seule façon de faire une chose, seulement des façons plus ou moins efficaces, et bien des façons tranchées. Pour bâtir une académie, nous avons dû faire certains paris, en trouvant des concepts assez accrocheurs pour qu'on s'en souvienne, assez accessibles pour un profane, et assez fondés sur des principes pour stimuler la répétition. On peut apprendre à jouer d'un instrument ou à peindre d'un nombre incalculable de façons, et pourtant le débutant a encore quelques principes à maîtriser avant que la créativité ait un terrain ferme où se poser.


## §04 Niveau 1 : le dialogue par requêtes et la confiance

Le niveau 1 met l'accent sur le dialogue par requêtes : comment interagir avec un agent conversationnel, et comment bâtir des modèles d'interaction qui éloignent notre usage de la technologie d'un système transactionnel pour la rapprocher d'une conversation humaine, où chaque côté ajoute quelque chose et où l'échange comporte un véritable donnant-donnant. Nous enseignons un cadre de requêtes appelé RICECO, une formule en six étapes pour une requête bien formée qui va du rôle que vous donnez à l'IA jusqu'au format de sortie que vous demandez, avec l'instruction, le contexte, les exemples et les contraintes entre les deux. Nous l'associons à un second cadre appelé TRUST : vérifier ce que l'IA vous dit avant de vous y fier. Nous le résumons en trois mots : vérifier, puis faire confiance.

Nous enseignons aussi une gamme d'outils d'entreprise : Copilot dans Microsoft 365, Gemini Enterprise, et notre propre plateforme, Albert, qui offre des outils, des agents, des requêtes et des cadres, et qui permet aux gens de créer et de déployer leurs propres agents pour des charges de travail non classifiées. Différentes personnes gravitent vers différents outils selon le tempérament et l'expérience. Certaines se tournent tôt vers les agents plus complexes, tandis que d'autres se contentent de coller une requête dans Copilot pour structurer et coordonner leur journée au sein d'une équipe plus large.

Une bonne partie du niveau 1 consiste à enseigner aux gens ce qu'il faut éviter. Utilisés comme une recherche Google, les outils déçoivent. Crus aveuglément, ils induisent en erreur. Alimentés en données sensibles sur une plateforme qui n'est pas classifiée pour cela, ils créent un risque. Attendus parfaits du premier coup, ou censés comprendre un processus qu'ils n'ont jamais vu, ils restent en deçà. Rien de cela n'est évident, et rien de cela n'est annoncé par les entreprises d'IA, alors nous l'enseignons directement, aux côtés d'un état d'esprit d'usage prudent et d'une large place pour que les gens apportent leurs propres cas d'usage à coacher.

Satisfaction au niveau 1 ≈ 9 / 10. Satisfaction moyenne déclarée à travers les cohortes du niveau 1. Le niveau 1 a depuis été comprimé à une seule semaine pour réduire l'engagement en temps.

Les commentaires sur le niveau 1 sont constamment élevés, autour de neuf sur dix en moyenne. Depuis le début de l'Académie, nous l'avons comprimé à une seule semaine pour le rendre plus accessible et exiger moins du temps des gens, tout en leur rappelant que même une interface conversationnelle d'une simplicité trompeuse prend du temps à maîtriser. D'après notre expérience, il faut quelque part entre deux et trois mois avant que la plupart des gens utilisent bien ces outils de façon constante. Le niveau 1 pose une base, et les diplômés sont encouragés à continuer d'utiliser les outils à leur retour au travail.


## §05 Niveau 2 : les agents réutilisables

Le niveau 2 s'appuie sur cette base et introduit les agents réutilisables. Ici, nous utilisons les Gemini Gems, les GitHub Copilot Agents, et notre propre AgentBuilder Console, qui donne aux gens une façon structurée de décrire leurs processus et d'assembler des agents et des outils qui exécutent des flux de travail répétitifs, selon un modèle linéaire ou ramifié, se terminant par une gamme de documents finis.

Pour quiconque travaille dans un système répétitif, c'est précieux, parce que le niveau 2 enseigne la règle de trois : si vous êtes susceptible de faire une chose plus de trois fois dans une semaine, prenez le temps de construire l'agent et de documenter le flux de travail, afin de pouvoir confier ce travail à l'agent et de le partager avec vos pairs. Dans une unité de personnes qui font un travail similaire, un flux de travail partageable signifie que l'investissement en temps d'une personne rehausse la performance de toute l'unité et inspire les gens autour d'elle.

Le matériel agentique est bien suivi, bien que nous observions ici notre première baisse, puisque pour bien des gens le simple dialogue par requêtes demeure suffisant. Les gens prennent souvent une pause entre le niveau 1 et le niveau 2 plutôt que de les enchaîner, à la fois pour des raisons opérationnelles et pour adoucir la courbe d'apprentissage, et ils peuvent reprendre n'importe quel niveau aussi souvent qu'ils le veulent, ou parcourir le matériel en libre-service sur le site de l'Académie chaque fois qu'ils veulent un rappel. Nous amenons aussi les gens dans une communauté de pratique plus large, où nous coachons des cas d'usage précis et le bon outil pour chacun. Les besoins plus avancés émergent dans cette communauté : le processus ou le formulaire d'une équipe particulière, un jeu de données verrouillé dans un système de TI que l'IA ne peut atteindre, des questions sur l'exportation et le téléversement. Ce sont les cas où une solution sur mesure devient utile, et ils posent les bases du niveau 3.


## §06 Niveau 3 : créer des applications d'entreprise

Au niveau 3, la cohorte apprend à travailler avec des agents de codage sophistiqués et avec le harnais : les compétences, les normes, les guides, les crochets et les gabarits nécessaires pour créer des applications hautement efficaces, de calibre entreprise. Pour la plupart des gens, il s'agit d'un changement d'échelle important dans la complexité et la connaissance technique, et même pour les participants techniques, c'est exigeant. Dans notre cohorte la plus récente, nous avons observé un abandon notable, beaucoup de participants ne terminant pas ou n'obtenant pas leur diplôme, en raison de la nature technique du travail.

Il existe une idée fausse selon laquelle l'IA remplacera le codeur, l'architecte ou l'équipe de mobilisation des clients. En pratique, elle les amplifie, leur permettant de produire un plus grand rendement à une plus grande vélocité. Les sujets sont réellement complexes, alors nous les décomposons et les rendons aussi accessibles que possible. Nous guidons les étudiants à travers les trois étapes de l'usine couvertes dans Pronghorn, Nexus et Velocity ; nous enseignons le harnais bien construit ; et nous parcourons les quatre approches de la modernisation gouvernementale. Nous coachons même les non-codeurs pour qu'ils comprennent ce qui entre dans une application d'entreprise, et les centaines de contrôles et de décisions qui se cachent derrière même le gabarit de base dont ils partent.

Nous enseignons ensuite aux participants à construire leur propre harnais, adapté au travail qu'ils font dans l'organisation, et nous les mettons au défi à travers une série de projets de mener et de démontrer à la classe comment ils utilisent les outils. Le tableau de classement de Velocity entre ici en jeu, où les gens relèvent des défis et partagent leurs progrès. Produire un résultat de qualité exige une véritable rigueur. Cela a toujours été le cas, et l'IA n'y change rien. Quiconque cherche un raccourci, qui saute la réflexion qui entre dans une solution, constate vite que l'IA n'arrive pas à livrer le résultat escompté, tandis que celles et ceux qui font le travail excellent.

"La persistance l'emporte sur l'astuce. Traitez l'IA comme un serviteur sur un plateau et elle vous fera défaut ; traitez-la comme quelque chose que vous devez vérifier, et vous attraperez ce qu'elle a discrètement omis. Le talent, c'est de savoir comment vérifier." · Académie de l'IA, niveau 3, trousse d'accueil

Le niveau 3 est exigeant pour la plupart des gens, et l'enseigner a été tout aussi instructif pour nous. J'ai enseigné le niveau 3 pendant plus de vingt-cinq jours au cours de la dernière année, en tant qu'instructeur principal à travers les niveaux et principalement au niveau 3 moi-même. Ce temps dans la salle nous montre où les gens comprennent le matériel et où nous devons investir davantage dans les fondamentaux et dans l'aisance à bâtir.


## §07 Guerrier, magicien, artisan

La salle du niveau 3 ne connaissait aucune hiérarchie au-delà de l'animateur et du participant. La classe comprenait une sous-ministre, trois sous-ministres adjoints, des directeurs généraux, des directeurs, des gestionnaires, des employés, des étudiants et des stagiaires. Tout le monde suivait les mêmes leçons et construisait des solutions dans le cadre du parcours d'apprentissage, sans aucun rang organisationnel en jeu. Au lieu des titres et des descriptions d'emploi, nous avons demandé aux gens de choisir un persona : guerrier, magicien ou artisan.

Ce cadrage est un coup de pouce délibéré et latéral pour s'éloigner des titres d'emploi. Nous demandons aux gens de mettre de côté « je suis développeur full-stack » ou « je suis architecte de solutions » pendant deux semaines, et de considérer plutôt quel genre de travail ils veulent réellement faire avec ces outils. L'ambiguïté du cadrage est le but, et elle fait aussi office de filtre. Un jeu a besoin de deux joueurs consentants, et les gens qui déclinent l'invitation finissent souvent par regarder depuis les lignes de touche.

Chaque persona s'aligne sur une façon différente de travailler à l'ère de l'IA. Le guerrier livre, là où la vitesse, la livraison et un tableau de classement au vert sont les mesures qui comptent, la cadence du Garage d'IA et de l'usine d'IA. Le magicien élabore la stratégie, prenant en charge la modernisation du legs, les revues d'architecture et la refonte qui change la trajectoire d'une équipe, le travail qui pointe vers Gouvernement 3.0 et les approches supérieures de la modernisation. L'artisan construit l'infrastructure pour les autres : des fichiers de harnais, des gabarits partagés et des scripts d'évaluation réutilisables, et les outils comme Pronghorn, Nexus et Velocity qui habilitent tous les autres. Les personas sont aussi là où vit le code de la cohorte. Pour le niveau 3, nous avons adopté une approche différente de l'apprentissage lui-même, bâtissant un site dédié pour lier les leçons et les concepts, et produisant un vaste corpus de code, dont une grande partie est partagée au sein de cette collection de documents blancs.


## §08 L'état d'esprit anti-camelote

Comme ces documents l'ont montré tout au long, de mauvaises habitudes émergent avec l'usage de l'intelligence artificielle. L'une est la production de contenu long et non validé qui prend des minutes à générer et des jours à un expert du domaine à lire et à valider. Une autre est de sauter par-dessus l'architecture, les normes, les exigences et les outils pour aller droit vers une application codée à l'instinct qui offre une gratification immédiate et peu de fiabilité à long terme, tout en chargeant un autre genre de dette technique sur l'organisation. L'Académie s'efforce d'éloigner les gens des deux.

Les deux habitudes viennent d'une attirance humaine raisonnable vers les résultats, ce qui est sain en soi, et pourtant poursuivre des résultats sans rigueur mène à l'échec dans tout domaine. Un athlète qui saute les étirements, le sommeil, l'alimentation et le repos s'effondre, se blesse et finit plus loin en arrière qu'à son point de départ. Un fonctionnaire qui ne prend pas le temps d'apprendre à utiliser l'IA et à lui faire confiance produira du contenu peu fiable, nuira à la réputation de l'organisation et érodera la confiance du public envers l'institution, et finira de même plus loin en arrière qu'à son point de départ.

Des documents antérieurs ont noté que les agents d'IA peuvent coder à peu près cent fois plus vite, alors que nous visons une amélioration d'un facteur vingt dans l'ensemble. L'écart est délibéré. L'objectif dépasse la production de l'application, et la production des artéfacts, pour atteindre l'engagement, la conversation, l'aisance, la gestion du changement et la sensibilisation, toutes les choses qui accompagnent une équipe de personnes qui apprennent à travailler ensemble. Nous traitons donc l'adoption de l'IA comme un état d'esprit à inculquer plutôt que comme une cible à atteindre. Lorsqu'une mesure devient une cible, elle cesse d'être une bonne mesure, et certaines organisations prendront le temps d'inculquer l'état d'esprit correctement. Certains y prendront goût et d'autres non, et l'engagement consiste à continuer de progresser sur le parcours sans s'attendre à la perfection.


## §09 Investir dans les personnes

On fait grand cas de la quantité d'énergie et de ressources que consomment ces outils. Je pense que nous jugeons une technologie à un seul moment dans le temps. On s'attend à ce que l'efficacité de ces systèmes s'améliore d'environ un facteur cent au cours des prochaines années, ce qui signifie près de cent fois moins d'énergie pour une quantité équivalente d'intelligence. Les outils que nous utilisons aujourd'hui sont des prototypes d'un avenir où l'intelligence est offerte sur demande. Ma responsabilité envers le personnel du gouvernement de l'Alberta est de m'assurer qu'il est prêt pour cet avenir, avec des compétences pertinentes et significatives, afin qu'il l'aborde en tant qu'architecte et bâtisseur d'un monde où l'intelligence à grande échelle se trouve au bout des doigts de tous.

Soyons clairs : le génie ne retournera pas dans la bouteille. Que nous construisions ou non des centres de données, l'intelligence sur demande est arrivée, et il revient à chacun de nous d'apprendre à être efficace et à offrir une valeur significative dans cet espace. Notre approche reste centrée sur l'humain. Nous investissons dans les personnes, et nous nous assurons que tout le monde a la possibilité de participer.

Cet investissement vient avec un pacte. L'organisation fait tout ce qu'elle peut pour son personnel, avec des semaines et des mois de formation, des dizaines de millions de dollars en outils, et le contenu pour apprendre. En échange, le personnel nous aborde avec un esprit ouvert et un engagement à apprendre ces outils et à bien les utiliser. Être efficace au travail en viendra à exiger une connaissance pratique de l'intelligence artificielle, de la même manière qu'il exige déjà l'utilisation de la technologie aujourd'hui. Nous demandons l'ouverture d'esprit, et en échange nous offrons l'occasion. Le résultat est un effectif autonomisé, capable de réimaginer le fonctionnement du gouvernement et la façon dont les services peuvent être livrés aux Albertains de la manière la plus significative possible.

"Nous demandons l'ouverture d'esprit. En échange, nous offrons l'occasion." · Janak Alford, sous-ministre, ministère de la Technologie et de l'Innovation

L'Académie de l'IA de l'Alberta est offerte à albertaaiacademy.com, et nous partageons tout notre matériel ouvertement. Le niveau 3 est en cours de refonte et sera publié sous peu. La leçon, au bout du compte, est simple : traverser la frustration pour devenir compétent dans quelque chose qu'on ne pouvait pas faire auparavant est le talent qui mène les gens à travers la vie. C'est cette confiance que les diplômés emportent avec eux, et c'est ce qu'ils ramènent dans leur travail quotidien.

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