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Subventions et financement pour l’intelligence artificielle au Canada

Le financement canadien de l’intelligence artificielle peut soutenir le développement, l’adoption, la validation, l’intégration et la commercialisation lorsque l’IA joue un rôle important dans les travaux. L’admissibilité peut dépendre du demandeur, du stade, de la nouveauté technique, des droits et de la qualité des données, de la validation, des dépenses, des partenaires et des retombées. Définissez la tâche d’IA et les preuves; un financement technologique plus large peut mieux convenir lorsque l’IA demeure secondaire.

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Questions sur le financement de projets d’IA au Canada

La portée de l’IA, le stade, les données, la validation, les dépenses, la gouvernance, les partenaires et les retombées.

Qu’est-ce qui caractérise un projet d’IA aux fins du financement?

L’IA doit jouer un rôle réel dans les travaux proposés et ne pas être ajoutée à la description du produit. Précisez le modèle ou la tâche décisionnelle, les données, les travaux techniques, les utilisateurs, la validation et le résultat d’affaires. La portée du programme détermine les stades reconnus, notamment le développement, l’adoption ou la commercialisation.

Quelle est la différence entre le développement et l’adoption de l’IA?

Le développement crée ou améliore généralement une capacité technique et doit en démontrer la performance. L’adoption intègre plutôt une solution existante aux opérations et doit en établir la valeur d’usage. Les travaux, l’incertitude technique, les fournisseurs ou partenaires, les preuves, les dépenses et les mesures de réussite peuvent donc différer.

Quelles preuves renforcent une demande de financement en IA?

Préparez un cas d’usage défini, une situation de départ, l’architecture technique, les droits et la qualité des données, les critères de validation, les jalons, les rôles, les preuves de clients ou partenaires, un plan chiffré et le résultat opérationnel ou commercial attendu. Adaptez la profondeur des preuves au stade réel du projet.

Quelles dépenses d’un projet d’IA exigent une vérification attentive?

Examinez la main-d’œuvre interne, les sous-traitants, l’infonuagique ou le calcul, l’acquisition et la préparation des données, les logiciels, l’équipement, les essais, la cybersécurité, l’intégration et la commercialisation selon le projet. Les programmes traitent différemment les abonnements, les activités courantes, les personnes liées, les travaux antérieurs et les immobilisations.

Pourquoi la protection des renseignements et l’IA responsable comptent-elles?

Ces mesures montrent que le projet peut être réalisé et évalué sans risques non maîtrisés liés aux données, à la sécurité, aux biais, à la sûreté ou à la reddition de comptes. Décrivez les droits, l’accès, les essais, la supervision humaine, les incidents, les personnes touchées et les responsabilités selon le cas d’usage.

Comment définir les rôles des partenaires et la propriété intellectuelle en IA?

Précisez qui fournit les données, les modèles, l’infrastructure, la recherche, l’implantation, la validation et l’accès aux clients. Consignez la propriété intellectuelle antérieure et créée, les licences, la publication, les droits d’utilisation, l’approvisionnement, la commercialisation et le soutien. Un partenaire reconnu ne remplace pas la capacité de réalisation du demandeur.

Quand le financement technologique convient-il mieux que le financement en IA?

Le financement technologique convient souvent mieux lorsque les travaux portent surtout sur les logiciels, le matériel, l’équipement, la cybersécurité, l’automatisation ou la transformation numérique et que l’IA demeure facultative ou secondaire. Le financement propre à l’IA devient plus pertinent lorsque le développement, l’intégration, la validation ou une décision fondée sur l’IA influence réellement la portée, les dépenses, les risques et les retombées.

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