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L’intelligence artificielle responsable au service de la prévision de la demande : la mise en place d’une solution d’IA chez Tel-jeunes (A et B)

Responsible Artificial Intelligence for Demand Forecasting: Implementing an AI Solution at Tel-jeunes (A and B)
Case 9 100 2024 006A-B
Case published in the International Journal of Case Studies in Management, Vol. 22, No. 3
Languages : 
  • French,
  • English
  • intelligence artificielle,
  • IA responsable,
  • OBNL,
  • technologies de l'information
  • artificial intelligence,
  • responsible AI,
  • NPO,
  • information technology
Year of production : 
2024
Registration date : 
2024-08-15
Teaching notes included : 
Yes
Case document count : 
2

Tel-jeunes, un organisme à but non lucratif (OBNL) québécois spécialisé dans l’intervention psy-chosociale pour les adolescents, entreprend d’optimiser ses capacités de prévision de la main-d’œuvre à l’aide de l’intelligence artificielle (IA). Face à des défis tels que la pandémie, la pénurie de talents et des contraintes financières, Tel-jeunes collabore avec l’entreprise Solution BI pour développer une solution d’IA adaptée à ses besoins et alignée sur ses valeurs sociales.

Tel-jeunes, a Quebec-based non-profit organization specializing in psychosocial support for teens, sought to improve its workforce forecasting using artificial intelligence (AI). Faced with challenges such as the pandemic, labour shortages, and financial constraints, Tel-jeunes partnered with Solution BI to develop an AI solution tailored to its needs and aligned with its social values.

Primary domain : 
Business ethics
Secondary domain : 
Information technology
Sectors : 
  • Other Services (except Public Administration)
Source : 
HEC Montréal
Type : 
Traditional case (Decision-making case)
Type of data used in the production of the case : 
Factual data that is not public wherein the identity of the company/person is disclosed
Event location : 
Canada
Year of start of the event : 
2020
Year the event ended : 
Not available
Business size : 
Small- and medium-sized

Après avoir lu et analysé le cas, les étudiants seront plus à même :

  • d’expliquer et d’évaluer la pertinence d’une solution basée sur l’IA pour résoudre des défis de prévision de la demande pour un OBNL;
  • d’analyser une étude de cas réel sous l’angle des 10 principes de l’IA responsable selon la Déclaration de Montréal ;
  • de comprendre les dimensions éthiques du développement d’une IA, en se concentrant sur le processus de mise en œuvre de l’IA d’une manière responsable.

After reading and analyzing the case study, students will be better able to:

  • Explain and assess the relevance of an AI-based solution for addressing demand forecasting challenges in a non-profit organization.
  • Analyze a real-world case through the lens of the 10 principles of responsible AI from the Montréal Declaration, and understand the ethical dimensions of AI development, with a focus on responsible implementation.