Ce sur quoi nous travaillons, et ce que nous ignorons encore.
La plupart des centres de recherche publient leurs résultats et gardent leur programme confidentiel. Nous préférons dire ce que nous examinons, afin que celles et ceux qui en savent plus que nous puissent le dire avant que nous publiions plutôt qu'après.
Les questions sur lesquelles nous travaillons activement.
Chacune deviendra un rapport, une série de notes ou une ressource libre. Si vous avez des données, un cas ou une raison de croire que nous avons tort, nous aimerions l'entendre.
Ce qu'il advient du budget de formation lorsque l'IA arrive
Les budgets sont déclarés en hausse alors que les travailleurs signalent moins d'encadrement. Nous voulons savoir où va réellement l'argent, et si une part atteint les personnes les plus exposées.
Si l'adoption de l'IA reproduit la forme de l'écart de connectivité
Notre rapport sur le Nord le laisse croire. L'étape suivante consiste à le vérifier au regard des données sectorielles et de taille d'entreprise plutôt que de la seule géographie.
Une formation accessible dès la conception coûte-t-elle plus cher ?
L'hypothèse que oui alimente beaucoup d'exclusion. Nous n'avons trouvé aucune donnée canadienne solide dans un sens ou dans l'autre, ce qui est en soi un constat.
Où les femmes quittent la filière de l'IA, et pourquoi
Nous voyons le décrochage entre la diplomation et la haute direction. Nous ne pouvons pas encore dire quelles transitions font le dommage.
À quoi devrait ressembler un examen éthique communautaire sans comité d'éthique
De petits organismes mènent de vraies études sans aucun mécanisme d'examen. Nous cherchons à établir à quoi ressemblerait un mécanisme proportionné.
Si le transfert a réellement lieu
Tous les cabinets promettent un transfert de capacité. Nous voulons faire un suivi des mandats un an plus tard et découvrir à quelle fréquence cela résiste à la réalité.
Ce que nous savons ignorer.
L'énoncer fait partie de la méthode. Chacun de ces points limite la portée que l'on peut donner à nos publications.
- Les petites entreprises. La plupart des données sur l'IA en entreprise proviennent de grandes organisations. Ce que tout cela signifie pour une entreprise de douze personnes reste largement inexploré.
- Le Québec et le Canada francophone. Sous-représentés dans nos propres travaux, une limite que nous assumons plutôt qu'une lacune du domaine.
- Les données longitudinales. Presque tout dans ce domaine est un instantané. Nous n'avons aucune cohorte à suivre.
- Handicap et IA au travail. Peu de données, des opinions tranchées, et le groupe le plus susceptible d'être touché par les décisions d'automatisation.
- Ce que la formation change réellement. La participation et la satisfaction sont mesurées partout ; le changement de comportement presque nulle part.
Lire un brouillon avant que nous le publiions.
Nous constituons un petit comité de lecteurs qui liront un brouillon honnêtement et nous diront où il va trop loin. Les évaluateurs sont crédités à moins qu'ils ne préfèrent l'inverse, et reçoivent des honoraires.
C'est le moyen le moins coûteux que nous connaissions pour que la recherche d'un petit centre reste défendable.
Dites-nous que nous avons tort
Si quelque chose que nous avons publié ne correspond pas à ce que vous observez dans votre secteur, cela nous est plus utile qu'un accord. Écrivez à contact@cometx.ca et nous le prendrons au sérieux, y compris en publiant une correction lorsqu'elle est justifiée.