L’étude « L’IA en culture, mieux comprendre pour agir ensemble » se présente comme une première grande radiographie des besoins en compétences en intelligence artificielle dans le milieu culturel québécois. Derrière les tableaux et les pourcentages, elle décrit surtout un secteur qui se sent bousculé, encore en rattrapage numérique, mais qui voit aussi dans l’IA une occasion de reprendre du contrôle sur son avenir. Une étude pilotée par Compétence Culture (comité sectoriel de main-d’œuvre du milieu culturel au Québec) avec l’appui du gouvernement du Québec.

Premier constat, la maturité numérique en IA reste faible. Plus de la moitié des répondants en organisation ne savent pas comment utiliser l’IA, ne l’utilisent pas ou ne savent même pas si elle est utilisée dans leur structure. Le frein numéro un est clair, le manque de connaissances et de formation. Plusieurs témoignages évoquent un sentiment de flou complet en littératie numérique, avec l’impression d’avoir raté le premier virage du Plan culturel numérique et de repartir en retard dans une nouvelle course technologique.

Malgré cela, l’IA est déjà présente dans les pratiques, surtout pour soulager les tâches de gestion. Là où elle est utilisée, elle sert avant tout à soutenir l’inspiration, la recherche et certains gestes de création, et à produire du contenu lié à la gestion, textes, recherches, statistiques. L’IA agit davantage comme un copilote que comme un moteur de décision, la prise de décision algorithmique restant marginale. Autre signal intéressant, beaucoup de personnes estiment utiliser plus d’IA à titre individuel que leur propre organisation, signe que l’adoption passe d’abord par les individus avant les politiques internes.

Le rapport met aussi en lumière un climat émotionnel contrasté. On y trouve autant des formules très dures, qui présentent l’IA comme une menace, que des témoignages enthousiastes sur les possibilités créatives. L’anxiété est très présente, alimentée par la vitesse des changements, le manque de repères et la difficulté à mesurer les impacts réels sur les métiers. Plusieurs acteurs ont le sentiment de ne pas avoir les moyens de suivre, dans un rapport de force jugé asymétrique face aux grands acteurs technologiques mieux financés.

Sur le terrain des compétences, le message est paradoxal. D’un côté, la grande majorité juge essentiel de comprendre les enjeux éthiques de l’IA, et cette dimension semble relativement bien intégrée. De l’autre, la zone de fragilité la plus nette reste la connaissance concrète des possibilités et des limites des technologies d’IA, avec un écart important entre l’importance perçue et le niveau réel de maîtrise. S’ajoute une difficulté très pratique, identifier ses propres besoins de formation, repérer les contenus pertinents et même l’offre de formation disponible reste compliqué pour beaucoup.

L’étude montre pourtant un appétit réel pour se former. Dans presque tous les sous secteurs, l’intérêt se concentre sur des formations d’introduction, d’abord pour comprendre, ensuite pour expérimenter. Les outils de génération de textes et de présentations attirent particulièrement, avec une part significative de répondants prêts à aller jusqu’à un niveau avancé, alors que les outils plus techniques, liés à la programmation, suscitent moins d’enthousiasme. Les formats privilégiés sont clairs, activités virtuelles, autoformation ou classes en ligne en direct, séances courtes d’une à deux heures en semaine, avec un fort désir de démonstrations concrètes et d’exercices pratiques plutôt que de grands exposés théoriques.

Sur la question des métiers, le diagnostic est nuancé. Une large majorité pense que les métiers vont se transformer et s’adapter, ce qui traduit une certaine confiance dans la capacité du secteur à se réinventer. Mais une proportion non négligeable considère tout de même que son métier est menacé, inquiétude plus forte chez les profils de création, de recherche, d’interprétation et de production. Les gestionnaires voient surtout des gains potentiels de productivité, alors que plusieurs créateurs redoutent des pertes de revenus et une standardisation de l’expression artistique.

Les auteurs insistent aussi sur un point souvent sous estimé, la question des données. Pour beaucoup d’organisations, la structuration et l’exploitation des données en sont encore aux premiers pas. Une partie seulement dispose de données bien organisées ou potentiellement utilisables en contexte IA, et plusieurs ne savent pas si ces données pourront un jour servir à des systèmes intelligents. Avant de se précipiter sur des solutions IA, le rapport recommande donc de mieux organiser, standardiser et éventuellement mutualiser les données culturelles, afin que la valeur créée profite d’abord au milieu plutôt qu’à des prestataires externes.

Sur le plan des politiques publiques, le message est direct. La maturité numérique est encore en développement et les cicatrices du premier virage numérique raté sont toujours présentes. L’étude plaide pour poursuivre l’investissement dans les compétences de base, puis structurer les données, comme condition préalable à tout déploiement sérieux de l’IA. Elle rappelle aussi que la transformation ne peut pas reposer uniquement sur le ministère de la Culture, mais doit être portée de manière concertée par plusieurs ministères, culture, emploi, économie, éducation, numérique, voire une instance dédiée à l’IA.

Les recommandations se regroupent autour de trois axes. D’abord, assurer un développement plus équitable de la maturité numérique et de l’IA, pour réduire la fracture entre grosses structures et petites organisations, avec une offre de formation continue adaptée aux métiers, aux niveaux de maturité et à la taille des organismes. Ensuite, mieux financer et coordonner l’offre de formation, en sensibilisant les instances gouvernementales à l’ampleur des ressources nécessaires et en encourageant des approches concertées entre comités sectoriels, milieux universitaires, centres de recherche et organismes spécialisés en IA. Enfin, documenter plus finement la transformation des métiers, identifier les professions les plus affectées, suivre l’évolution des conditions de travail et adapter les protections et le filet social en conséquence.

Au final, l’IA arrive dans un secteur culturel qui n’a pas encore terminé sa première transition numérique. L’étude ne promet ni miracle ni catastrophe, elle décrit un milieu inquiet, parfois réfractaire, mais lucide sur la nécessité de se doter de compétences, de balises éthiques et d’un meilleur contrôle sur ses données. La vraie question devient alors moins de savoir s’il faut ou non utiliser l’IA en culture que de définir comment faire en sorte qu’elle renforce l’autonomie du milieu plutôt que d’accentuer sa dépendance à des acteurs technologiques extérieurs. C’est probablement là que va se jouer le rendez vous entre l’IA et la culture québécoise.

Source : Cultive

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