À Matane, une équipe travaille à rebattre les cartes de l’intelligence artificielle en misant sur un principe rarement mis de l’avant par les grands acteurs du secteur : la souveraineté culturelle et cognitive. Leur projet s’appelle Matania, un modèle d’IA conçu au Québec, entraîné avec des références québécoises et déjà utilisé par des bêta-testeurs d’ici.

Derrière cette initiative, on retrouve notamment Jean-Baptiste Martinoli, qui expérimente l’IA depuis plusieurs années, autant à titre personnel que dans des contextes industriels. « J’ai déployé de l’IA dans une très grosse startup américaine de 1 800 employés en Arizona, et j’ai vu comment, même là, l’IA pouvait être un enjeu à tous les niveaux », explique-t-il. Cette expérience l’a amené à constater un écart grandissant entre les organisations qui contrôlent leurs modèles et celles qui dépendent entièrement de solutions externes.

Avec son associé Jean-François Côté, à Matane, Martinoli part d’un constat simple : il est désormais possible de prendre un modèle libre de droits et de l’éduquer localement. « On a réalisé qu’on pouvait arriver à des résultats très pertinents pour nous, qui nous donnent une autonomie de pensée, une indépendance de pensée. La souveraineté, au-delà des infrastructures, c’est la capacité de penser par nous-mêmes avec nos propres valeurs. »

Selon lui, les modèles internationaux posent un problème fondamental lorsqu’il est question de langue et de culture. « Quand on utilise une IA internationale, la requête est souvent traduite en anglais, traitée, puis retraduite en français. On sait tous que ce n’est pas la même chose. On se retrouve avec des réponses pensées en anglais et adaptées après coup. » Il compare la situation à un exercice d’imitation culturelle bancal, où l’on demande un texte inspiré de Richard Desjardins, mais où la logique sous-jacente reste étrangère à son univers.

L’entrevue avec Jean-Baptiste Martinoli de Matania :

Matania repose donc sur un modèle doté d’une capacité cognitive volontairement mesurée, mais enrichi progressivement de références québécoises. « On a un modèle qui a assez de cognitivité, mais pas énormément de connaissances. Et avec ça, il est déjà extrêmement utile dans la plupart des tâches quotidiennes. » L’architecture permet ensuite d’orchestrer d’autres modèles externes, uniquement lorsque nécessaire. « Si une tâche dépasse nos capacités, on peut déléguer à un modèle américain, européen ou autre. Mais c’est l’utilisateur qui décide. »

Cette logique d’orchestration est centrale dans le projet. « Quand on reçoit une requête, elle est découpée en tâches et répartie entre différents modules. Ce qui est crucial, c’est de garder la main sur cette orchestration-là », insiste Martinoli. Plus le modèle local gagne en maturité, moins il devient nécessaire de faire appel à des services extérieurs.

Côté usages, Matania se décline en deux produits. Le premier, GoIA, s’adresse au grand public et demeure accessible sur invitation. Le second, Productivia, vise directement les petites entreprises québécoises. « Notre cible, c’est vraiment l’entreprise de moins de 50 employés. Ces entreprises ont beaucoup à gagner avec l’IA, mais elles n’ont ni le temps ni les ressources pour devenir expertes en prompts. » Productivia propose donc des outils concrets pour des besoins précis, comme la rédaction de communiqués, de mémos internes ou l’évaluation de CV.

Au fil des essais, l’équipe a aussi constaté un intérêt marqué du milieu de l’éducation, où des projets pilotes sont en préparation. « On invite les établissements à nous contacter. Le potentiel est énorme », note le cofondateur.

Le modèle économique repose sur la valorisation du savoir spécialisé plutôt que sur l’exploitation des données. « On ne veut pas prendre une IA généraliste et lui faire faire de l’assistance juridique. Ce serait absurde », tranche Martinoli. L’idée est plutôt de travailler avec des experts, avocats, médecins, professionnels du bâtiment, pour entraîner des modèles spécialisés, puis de redistribuer la valeur créée. « Le savoir, la maîtrise d’une science, doit continuer à être payante, mais sa diffusion peut être multipliée. »

La question de la sécurité est abordée frontalement. « Notre modèle économique ne vise pas les données, ni pour les stocker, ni pour apprendre. Quand on utilise Matania, on ne mémorise rien. Ça rentre, ça sort. » Pour les entreprises, les données sont stockées au Québec, et il est même possible de livrer un serveur autonome, où les journaux demeurent exclusivement chez le client.

Après six mois de tests, une centaine de bêta-testeurs utilisent toujours la plateforme. « On n’a pas augmenté ce nombre, et on les a tous gardés. C’est très encourageant », souligne Martinoli. Le retour le plus fréquent concerne l’aspect guidé des outils. « Les entreprises veulent être opérationnelles. Quand le prompt est bien calibré au besoin, aujourd’hui, le résultat fonctionne. »

Pour les entreprises intéressées, Productivia est accessible gratuitement pour le moment, avec un objectif de tarification qui ne dépasserait pas 30 dollars par mois. Le grand public peut, de son côté, découvrir le modèle via GoIA. Une façon, pour ses concepteurs, de démontrer qu’une IA pensée ici peut aussi répondre à des besoins bien d’ici.

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