RÉSUMÉ DU WEBINAIRE “AI: The Good, the Bad and the Ugly” Par Pierre Marquis, spécialiste en qualité et gestion (An English text follows) Organisé par Ray DYER et Samira KAZEMI sur la plateforme Zoom Présentateur: Jean MASSARDI, PhD en informatique, expert IA, gestion de projet et innovation. Il vient d’être nommé responsable de l’intelligence des données chez Airbus des processus.

Introduction:

Le 27 mai dès 18h30, une vingtaine de participants ont pris le temps d’assister à un webinaire de 2,5 heures, afin de faire le point sur les plus récents développement en matière d’intelligence artificielle (IA), relatant aussi bien les avantages que les risques associés.

De 18h30 à 19h les participants ont pu réseauter en mode virtuel sous la direction de M. Ray DYER, et rencontrer une partie de l’équipe de leadership d’ASQ Montréal et plusieurs participants des USA tels que Barbara de Chicago, Lisha de New-York, Celina de Virginie, Dorit de San Diego, Demetrius d’Ohio et Francisca de Dallas. Les 19 certifications d’ASQ, la mission et le code d’éthique d’ASQ ont été mentionnés par Samira. Un sondage d’ouverture a révélé que la majorité des participants sont membres séniors d’ASQ, de la région de Montréal et travaillent en qualité manufacturière, plusieurs étant consultants. Samira a présenté l’agenda de la soirée et introduit le conférencier, M. Jean MASSARDI.

Déroulement, dès 19h:

Dans l’introduction, le présentateur se questionne sur la valeur ajoutée de l’IA pour les entreprises canadiennes, incluant les bienfaits mais aussi les mensonges et le risque de gouffre financier. La conférence porte principalement sur l’IA générative (Chat GPT, Gemini, CoPilot, etc.) versus l’IA spécialisée. Voyons maintenant le bon, le mauvais et l’effrayant de l’IA.

1) Le bon: Parmi les avantages on note la rapidité d’exécution, la capacité de manipuler de larges quantités de données et la grande adaptabilité. Quant aux limites, on remarque les hallucinations (cas non-réels), les problèmes d’évolutivité et l’incertitude numérique. Au Québec, 80% des grandes entreprises utilisent l’IA, les PME seulement 30%, dont 25% ont adopté l’IA sur mesure; les problèmes de pénurie de main d’œuvre et de perte d’expertise sont résolus par l’IA qui peut répondre aux questions des nouveaux employés et aider à leur formation. L’IA génère des diagrammes de flux et des résumés de réunions, ce qui améliore la productivité. La Suède est le pays avec la plus grande pénétration d’IA dans le domaine de la production, soit 60%.

2) Le mauvais: La métrique (KPI) d’utilisation de l’IA sous forme de jetons (“tokens”) vient fausser les données sur les avantages concrets de l’IA et sur la performance des entreprises. Certains dirigeants se vantent que les coûts des jetons sont plus élevés que le salaire d’ingénieurs, alors que le simple fait d’utiliser l’IA à grande échelle ne signifie en rien que c’est productif. La fiabilité des métriques basée sur des hallucinations est illusoire. Un cas d’IA avec le jeu vidéo World Warcraft a fait perdre des sommes importantes au producteur pour ne pas l’avoir traduit en plusieurs langues.

3) L’effrayant: L’IA vit en ce moment une saturation du marché par une explosion des intégrateurs de faible qualité. On retrouve aussi de la spéculation, i.e. une bulle IA qui rappelle celle du début 2000, ce qui pourrait affecter la stabilité à long terme. On est inquiet par l’absurde mesure du succès via l’utilisation de jetons versus la valeur ajoutée. La perte de compétences, avec un impact sur la qualité, la formation et les futurs salaires; par exemple, en programmation l’IA remplace les juniors, donc quand les intermédiaires ont des promotions, aucun candidat ne peut les remplacer!

Pendant la période de question qui a suivie, M. Massardi a mentionné, à propos de la confidentialité des données d’entreprise en utilisant Chat GPT, que c’est risqué d’avoir des fuites même si autorisé par l’entreprise. Un participant a parlé avoir essayé la fonction ‘minutes de réunion automatique’ sur Webex, ce qui a généré du contenu intéressant mais truffé d’erreurs.

Conclusion:

L’audience du webinaire, qui a atteint jusqu’à 28 participants, a été très satisfaite de la qualité de la présentation et de la pertinence des cas d’IA discutés par le présentateur. Les résultats du sondage témoignent de la satisfaction des répondants, avec un résultat global de satisfaction de 4.75/5.

Finalement, Samira a annoncé que c’est le 17 juin qu’aura lieu une soirée de réseautage en présentiel pour les membres en règle seulement, au Novotel Montréal Aéroport. Samira, Chantale et Ray ont sincèrement remercié Jean pour sa prestation et les participants pour leur présence, dont un certain François Pageau qui effectuait un retour.

---

WEBINAR SUMMARY “AI: The Good, the Bad and the Ugly”

Organized by Samira Kazemi and Ray Dyer, on the Zoom platform. Presenter: Jean Massardi, PhD in Computer Science, AI expert, project management and innovation specialist. He was recently appointed Head of Data Intelligence at Airbus.

Introduction: On May 27th, starting at 6:30 PM, approximately twenty participants attended a 2.5-hour webinar to review the latest developments in artificial intelligence (AI), discussing both the advantages and associated risks.

From 6:30 p.m. to 7:00 p.m., participants were able to network virtually under the guidance of Mr. Ray Dyer, and meet some of the ASQ Montreal leadership team and several participants from the USA, including Barbara from Chicago, Lisha from New York, Celina from Virginia, Dorit from San Diego, Demetrius from Ohio, and Francisca from Dallas. Samira presented ASQ’s 19 certifications, mission, and code of ethics. An opening survey revealed that the majority of participants are senior ASQ members from the Montreal area and work in manufacturing quality, many of them as consultants. Samira then presented the evening’s agenda and introduced the speaker, Mr. Jean Massardi.

Schedule, starting at 7 p.m.:

In the introduction, the presenter discussed the added value of AI for Canadian businesses, including its benefits, but also its misconceptions and the risk of financial ruin. The conference focused primarily on generative AI (Chat GPT, Gemini, CoPilot, etc.) versus specialized AI. Let’s now examine the good, the bad, and the ugly aspects of AI.

1) The Good: Among the advantages are speed of execution, the ability to handle large amounts of data, and high adaptability. As for limitations, we note hallucinations (non-realistic scenarios), scalability issues, and numerical uncertainty. In Quebec, 80% of large companies use AI, while only 30% of SMEs do, of which 25% have adopted custom AI solutions. Problems of labor shortages and loss of expertise are addressed by AI, which can answer questions from new employees and assist with their training. AI generates flowcharts and meeting summaries, thus improving productivity. Sweden has the highest AI penetration in the manufacturing sector, at 60%.

2) The Bad: The use of tokens as a key performance indicator (KPI) for AI usage distorts the data on the concrete benefits of AI and on business performance. Some executives boast that the cost of AI tokens is higher than engineers’ salaries, but simply using AI on a large scale doesn’t guarantee productivity. Reliable metrics based on wishful thinking are illusory. The case of AI in the video game World of Warcraft resulted in significant losses for the producer due to its failure to translate the game into multiple languages.

3) The Ugly: The AI ​​market is currently experiencing saturation due to an explosion of low-quality integrators. There is also speculation, i.e., an AI bubble reminiscent of the early 2000s, which could affect long-term stability. There is concern about the absurd measurement of success through the use of tokens versus added value. The loss of skills impacts quality, training, and future salaries; for example, in programming, AI is replacing junior programmers, so when intermediate programmers are promoted, no other candidates can replace them!

During the ensuing question period, Mr. Massardi mentioned, regarding the confidentiality of company data when using GPT Chat, that leaks are risky even with company authorization. One participant spoke about trying the “automatic meeting minutes” feature on Webex, which generated interesting content but was riddled with errors.

Conclusion:

The webinar audience, which reached up to 28 participants, was very satisfied with the quality of the presentation and the relevance of the AI ​​case studies discussed by the presenter. The survey results reflect this satisfaction, with an overall rating of 4.75/5.

Finally, Samira announced that an in-person networking event for members in good standing will be held on June 17th at the Novotel Montreal Airport. Samira, Chantale, and Ray sincerely thanked Jean for his presentation and the participants for their attendance, including François Pageau, who was returning.

RÉSUMÉ DU WEBINAIRE “Expérimenter pour s’améliorer – KATA: Une routine pratiquée délibérément” Par Claudio Sasseron, expert en Qualité et Amélioration Continue (An English text follows) Organisé par Ray Dyer sur la plateforme Zoom Présentateur: Julie Savage-Fournier, consultant et coach KATA en amélioration continue et optimisation des processus.

Le 22 avril, nous avons eu une excellente conférence avec Julie Savage-Fournier sur la méthode Kata et l’importance de la routine dans l’amélioration continue.

Le Kata propose une pratique délibérée et répétée, capable de transformer des comportements conscients en habitudes durables, tout comme apprendre à conduire ou à cuisiner demande toute notre attention au début, puis devient automatique avec le temps. La méthode équilibre deux modes de fonctionnement du cerveau: l’automatique, celui des habitudes bien ancrées, et le rationnel, celui de l’analyse et de la décision consciente. Bien pratiquer est essentiel: répéter un geste incorrect crée la mauvaise habitude.

Pendant la conférence, nous avons eu plusieurs breakout rooms avec des activités et des discussions en groupe, ce qui a enrichi le débat et mis à l’épreuve nos points de vue dans la pratique.

Le Kata d’amélioration s’articule en quatre étapes: comprendre le défi à long terme, mesurer la situation actuelle avec des données concrètes, définir une condition cible intermédiaire atteignable, et réaliser de petites expériences quotidiennes en apprenant de chaque résultat avant de préparer la suivante. Le cycle est scientifique: on formule une hypothèse, on teste, on compare avec ce qui s’est vraiment passé, et on met à jour nos connaissances.

Le rôle du coach est central dans cette démarche. Plutôt que de donner des réponses, il encourage les bonnes questions. Les mots utilisés ont de l’importance: répéter et capturer les termes exacts du praticien révèle son niveau réel de compréhension et indique où se trouve la prochaine étape à explorer.

Plus qu’un outil, le Kata est une culture, celle d’équipes qui expérimentent, apprennent et progressent ensemble, chaque jour.

Nous remercions ASQ Montreal et Julie pour cette excellente initiative.

---

WEBINAR SUMMARY “Experimenting to Improve – KATA: A Deliberately Practiced Routine”

Organized by: Ray Dyer, on the Zoom platform.
Speaker: Julie Savage-Fournier, consultant and KATA coach in continuous improvement and process optimization.

On April 22nd, we had an excellent talk with Julie Savage-Fournier on the Kata method and the importance of routine in continuous improvement.

Kata proposes a deliberate and repeated practice, capable of transforming conscious behaviours into lasting habits — just like learning to drive or cook requires full attention at first, then becomes automatic over time. The method balances two modes of brain functioning: the automatic, made up of deeply ingrained habits, and the rational, driven by analysis and conscious decision-making. Practicing correctly is essential: repeating a wrong action builds the wrong habit.

During the talk, we had several breakout rooms with group activities and discussions, which enriched the debate and put our perspectives to the test in a very practical way.

The Improvement Kata is structured around four steps: understanding the long-term challenge, measuring the current situation with concrete data, defining an achievable intermediate target condition, and running small daily experiments — learning from each result before preparing the next one. The cycle is scientific: we form a hypothesis, we test it, we compare it with what actually happened, and we update our knowledge accordingly.

The coach’s role is central to this process. Rather than providing answers, the coach encourages the right questions. The words used matter: repeating and capturing the practitioner’s exact terms reveals their actual level of understanding and points to where the next step needs to be explored.

More than a tool, Kata is a culture — one of teams that experiment, learn, and grow together, every single day.

Thanks to ASQ Montreal and Julie for this excellent initiative.