« Hébergé au Canada » ne veut pas nécessairement dire « protégé ». Dès les premières minutes de cet épisode des Dérangeants, le ton est donné : l’intelligence artificielle en 2026, ce n’est pas juste une question d’outils cools et de prompts magiques. C’est une question de productivité, de bon sens opérationnel, et — surtout — de contrôle des données.
Autour de la table : Étienne Crevier à l’animation, Dominique Gagnon (technologue en résidence) et un invité qui ne mâche pas ses mots : David Proulx, CEO de Bullsai AI et Chief AI Officer chez HoloMD. Ensemble, ils livrent une vraie « masterclass terrain » : comment choisir ses outils, où l’IA est vraiment utile, comment éviter les pièges… et pourquoi la souveraineté numérique est plus compliquée qu’on pense.
Dominique lance une idée volontairement dérangeante : les grands entrepreneurs sont souvent “paresseux”… dans le bon sens.
Pas paresseux parce qu’ils ne travaillent pas, mais parce qu’ils :
détestent refaire deux fois la même tâche,
cherchent à déléguer tout ce qui est répétitif,
veulent tirer de la valeur là où ça compte.
Et c’est exactement là que l’IA devient omniprésente : tri de courriels, aide à l’écriture, support pour préparer une conférence, voire une recette anti-gaspillage en prenant une photo du frigo. L’IA devient « l’électricité » du travail cognitif… avec une nuance importante : c’est une électricité capricieuse. Bien utilisée, elle éclaire. Mal utilisée, elle brûle la maison.
David propose une façon simple de classer l’IA (et oui, les puristes peuvent grincer des dents) :
Souvent coûteux, long, et exigeant.
Il faut labelliser les données, entraîner, tester, recommencer.
Beaucoup de projets finissent en échec ou restent hors production.
Étienne donne un exemple concret : avoir investi plus d’un million pour développer un algorithme sur mesure… et constater qu’aujourd’hui, les modèles existants rendent tout ça obsolète.
C’est ce que la plupart des entrepreneurs veulent vraiment en 2026 : des modèles déjà entraînés (OpenAI, Google, Anthropic, etc.) auxquels on accède par API, pour quelques sous par requête.
La logique : ne pas essayer de “battre Google” avec un budget de PME. Utiliser les modèles frontières comme un service, et les intégrer intelligemment dans ses processus.
David explique l’API avec une image parfaite :
Sans prise de courant : tu ouvres le mur, tu coupes les fils, tu connectes tout toi-même.
Avec une prise : tu branches, ça marche.
Une API, c’est ça : une interface prévue pour que deux systèmes “se parlent” sans bricolage.
Et là, punchline : beaucoup d’entreprises utilisent encore des API humains à base de carbone… des gens payés pour lire une info dans un système et la retaper dans un autre.
Le conseil le plus important de l’épisode : commencer petit, viser des gains rapides, et ne pas “réinventer” toute l’entreprise en même temps.
Pourquoi?
L’IA amène déjà un changement.
Si tu changes aussi les processus, les outils, les habitudes… tu te retrouves dans une gestion du changement impossible.
La recette proposée :
garder le workflow existant (courriel reste courriel, Teams reste Teams),
insérer l’IA comme un “moteur” qui accélère,
montrer de la valeur vite → adoption immédiate.
S’il fallait retenir un cas d’usage ultra rentable : transformer de la paperasse et des documents “messy” en données exploitables.
Exemples cités :
factures reçues par courriel,
certificats papier,
plans d’architecte,
manifestes logistiques avec formats variables.
David raconte un cas frappant : une entreprise avec 15 ans d’archives de plans d’architecte. Un humain : 2 ans et demi. Un agent IA : 4 jours.
C’est ça, le vrai gain : l’IA comprend un document “comme un humain”, même quand la structure change.
David résume le piège le plus courant : les gens sont impatients avec l’IA.
Ils écrivent :
“Fais-moi ça.”
Puis ils s’étonnent que ce soit mauvais.
Son approche : traite l’IA comme un stagiaire intelligent qui commence :
donne le contexte,
précise le format,
dis la langue,
explique ce que tu veux vraiment,
et surtout… donne du feedback si ce n’est pas bon.
Parce que oui, l’IA peut halluciner. Mais l’humain aussi. La différence, c’est qu’on a tendance à être moins sceptique “parce que c’est une machine”.
David introduit un cadre simple pour intégrer l’IA de façon responsable :
Human in the loop : l’humain valide avant envoi (ex. données extraites avant d’entrer dans SAP).
On the loop : l’IA travaille, l’humain surveille via logs.
Out of the loop : automatisation complète quand la confiance est établie.
C’est une gradation. Pas un saut dans le vide.
La meilleure analogie de l’épisode : les IA sont comme des couteaux en cuisine.
Tu n’utilises pas le même outil pour :
hacher,
découper,
fileter,
éplucher.
David dit l’utiliser énormément parce qu’il va sur le web, lit beaucoup de pages, résume, et surtout affiche ses sources. C’est parfait pour débroussailler un sujet.
À la question “si tu en prends un seul?”, David répond : Gemini (au moment de l’enregistrement), même si chaque outil a ses forces/faiblesses et que ça peut changer vite.
Le point fort : créer des “GPT” qui automatisent un workflow (ex. à partir d’un transcript : titres → thumbnail → description LinkedIn, etc.), tout en gardant un humain dans la boucle.
Et c’est là que la conversation bascule vers le sujet chaud : la souveraineté numérique.
Le début de l’épisode et la fin se rejoignent : l’endroit où sont les serveurs ne règle pas tout.
David insiste sur un point : avec certaines lois et obligations, une entreprise peut être contrainte de coopérer même si les données sont hébergées ailleurs. Résultat : la souveraineté numérique est beaucoup plus complexe que le marketing des “centres de données locaux”.
Sa proposition : plutôt que de promettre l’impossible, travailler sur une approche de dé-identification, de gouvernance, et de contrôle des permissions :
enlever les données sensibles avant d’envoyer au modèle,
filtrer si l’employé avait le droit de poser la question,
conserver des logs exploitables sans exposer l’identité,
ré-identifier seulement à la fin, côté entreprise.
En clair : le vrai enjeu, c’est le contrôle, l’accès et les permissions.
Quand Étienne demande : “Quelle tâche vous ne reprendriez pour rien au monde?”
Réponse immédiate :
écrire des courriels,
prendre des notes.
David montre même une démo de dictée avec WhisperFlow : tu parles, ça transcrit, et tu peux ensuite demander à l’IA de rendre ça plus poli, plus structuré, plus professionnel.
Et c’est peut-être ça, la conclusion la plus concrète : l’IA ne remplace pas ton cerveau… elle te donne une force cognitive qui te fait gagner du temps partout où tu en perds.
En 2026, l’IA :
n’est pas parfaite,
peut être bruyante et parfois stupide,
mais elle est inévitable.
Le danger n’est pas de l’essayer. Le danger, c’est de ne rien faire, de rester immobile pendant que les outils deviennent plus performants chaque semaine.
Le mot d’ordre des Dérangeants : curiosité.
Si tu utilises déjà ChatGPT, va essayer Gemini.
Si tu es sur Gemini, teste Perplexity.
Et surtout : commence par une tâche simple, répétitive, et douloureuse.
Parce que si tu n’as pas ton “wow factor” rapidement… c’est souvent que tu n’as pas encore trouvé le bon usage.
