Utiliser l'IA sans lui confier de données confidentielles : guide pratique pour les OBNL
La question numéro un des travailleurs d’OBNL sur l’IA : comment l’utiliser sans mettre en danger les données des clients? Voici la réponse pratique.
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Partir de l’impact, pas de la techno : un cadre pour évaluer les cas d’usage de l’IA dans votre OBNL
Avant de choisir un outil d’IA, les OBNL doivent d’abord répondre à une autre question. Voici le cadre pour évaluer ce qui vaut la peine d’être fait, et ce qui ne la vaut pas.
Le tape-taupe de l'IA : pourquoi vos projets d'IA échouent encore et encore
Vous demandez quelque chose à l’IA. Elle dit que c’est fait. Ce n’est pas fait. Vous voilà en train de corriger la correction. C’est le tape-taupe de l’IA, et voici comment en sortir.
Le modèle du répartiteur : bâtir des flux de travail IA qui tiennent la route
La plupart des flux de travail IA finissent par lâcher parce qu’ils reposent sur une seule requête géante ou sur une foule d’agents qui ne se parlent pas. Le modèle du répartiteur règle ça. Voici comment.
L’IA pour les OBNL au Québec : ce qui fonctionne vraiment (et ce qui ne fonctionne pas)
La plupart des OBNL canadiens utilisent déjà l’IA, et peu ont une politique pour l’encadrer. Voici ce qui fonctionne au Québec, ce qui ne fonctionne pas et comment avancer sans faux pas.
L’adoption de l’IA dans le secteur sans but lucratif canadien : où on en est vraiment en 2026
80 % des OBNL canadiens utilisent déjà l’IA. Seulement 10 % ont une politique. Voici à quoi ressemble vraiment le portrait national — et ce que ça signifie pour votre organisation.
Gouvernance de l'IA dans les OBNL : bâtir une politique sans six mois de comité
Votre OBNL a besoin d’une politique d’IA. Voici comment en bâtir une en un après-midi, avec un modèle d’une page que vous pouvez adapter et utiliser dès aujourd’hui.
Conseil en IA au Canada : ce qu'il faut vraiment vérifier avant d'embaucher
La plupart des organisations canadiennes qui embauchent des consultants en IA font les mêmes erreurs. Voici ce qu’il faut vérifier, et quoi demander, avant de signer quoi que ce soit.
Conseil en IA à Montréal : ce dont le marché local a vraiment besoin
Le marché du conseil en IA à Montréal est bruyant. Voici ce dont les organisations d’ici ont vraiment besoin, et comment distinguer le battage publicitaire de l’aide véritable.
80 % des OBNL utilisent déjà l'IA. Seulement 10 % ont une politique. Voici ce que ça signifie pour votre organisation.
La plupart des OBNL canadiens utilisent déjà l’IA sans plan. Ce que cet écart change concrètement, et la politique minimale viable qui se rédige en un après-midi, sans comité.