L'intelligence artificielle (IA) offre de nouvelles possibilités pour stimuler la productivité et promouvoir la durabilité ainsi qu'une conduite responsable des entreprises. Ses applications couvrent toutes les fonctions commerciales et touchent tous les secteurs, tous les emplois et toutes les régions, avec le potentiel de transformer les économies, les marchés du travail et les sociétés. L'IA redéfinit également la gouvernance publique et l'élaboration des politiques publiques, en permettant une plus grande efficacité, réactivité et responsabilité dans l'action publique.
La diffusion récente a toutefois été davantage tirée par les pionniers qui se démarquent du peloton que par les retardataires qui rattrapent leur retard. L'émergence de l'IA générative a abaissé les barrières à l'adoption, en permettant l'utilisation de modèles pré-entraînés pour automatiser des tâches administratives ou créer de la valeur à partir de nouvelles données. Mais tous les lieux, toutes les personnes ou toutes les entreprises n'ont pas la même capacité de transformation, et les progrès inégaux creusent des écarts dans la transition.
Les principales régions qui adoptent l’IA sont des leaders de l’innovation, qui se distinguent comme des pôles technologiques mondiaux, où les entreprises sont intégrées dans des réseaux de connaissances spécialisés et des chaînes de valeur mondiales. À mesure que leurs performances en matière d’innovation diminuent, les régions semblent moins recourir à l’IA et l'adopter plus lentement. Les compétences de la main-d’œuvre locale jouent un rôle central dans ces disparités, tant comme catalyseurs que comme obstacles à l’adoption. Cette fragmentation, ainsi que la rapidité avec laquelle ces écarts se sont creusés, soulèvent des inquiétudes quant à la compétitivité et à la cohésion territoriale, d’autant plus que les retards technologiques sont difficiles à combler.
Pour les entreprises, les gouvernements régionaux ou les villes, la mise en œuvre à grande échelle reste un défi. L’intégration de l’IA est complexe et dépend du contexte, nécessitant des solutions locales sur mesure pour mobiliser les actifs stratégiques de l’IA, moderniser les systèmes existants, adapter les marchés du travail, réviser les politiques en matière de compétences et d’emploi, ou financer la transition. La gestion des risques liés à l'IA et l'atténuation de leurs effets négatifs sur les économies, les marchés du travail et l'environnement, l'aménagement du territoire ou les ressources naturelles, accentuent encore la complexité et le coût de la transformation.
Les politiques de développement régional, urbain, rural et local peuvent favoriser une diffusion plus large de l'IA en créant les conditions propices à la transformation des systèmes. En retour, l'IA peut contribuer à améliorer ces politiques, en tenant mieux compte de leur nature intersectorielle, à plusieurs niveaux, et impliquant de multiples parties prenantes, et en adaptant davantage leur conception et leur mise en œuvre aux spécificités locales.
Pour que l'IA tienne pleinement ses promesses, il faut disposer de données solides sur l'état de préparation des territoires, leur degré d'exposition à l'IA et l'adoption au niveau local. Il faut aussi un engagement fort des parties prenantes et une nouvelle capacité politique afin d'éclairer les stratégies locales et d'aligner les actions et les investissements.
