Ce rapport présente les principaux résultats d’une étude qualitative exploratoire visant à examiner l’impact de l’intelligence artificielle (IA), en tant que technologie à usage général (TUG) sur la productivité et l’emploi à l’échelle de l’entreprise. À la suite de l’analyse de sources de données primaires et secondaires (comprenant 27 entretiens, rapports et discussions de groupe), nous établissons d’abord une échelle de maturité de l’adoption de l’IA et un classement des petites et moyennes entreprises (PME) qui intègrent l’IA dans leurs processus de travail en quatre archétypes : l’Aspirant, le Fonceur, le Leader et le Visionnaire. Nous définissons chaque archétype de façon à mettre en évidence les changements particuliers à opérer pour qu’une entreprise puisse passer à l’étape suivante de l’adoption de l’IA. Deuxièmement, nous définissons et examinons sept obstacles à l’adoption généralisée de l’IA par les PME manufacturières. Troisièmement, à l’aide de trois études de cas, nous explorons trois projets d’IA menés par des entreprises québécoises axées sur l’IA afin de montrer, d’une part, l’apport de l’intégration de l’apprentissage automatique (AA) aux produits et aux processus de travail sur le plan de la productivité des entreprises, et d’autre part son effet sur leurs effectifs. Dans l’ensemble, les résultats de notre étude suggèrent que la réussite de l’intégration de l’IA nécessite une transformation numérique au niveau de l’entreprise, que nous présentons comme un continuum. Dans les premières étapes, où l’adoption de l’IA se fait autour de projets (en particulier pour les entreprises des catégories Aspirant et Fonceur), les effectifs des entreprises ont tendance à augmenter parallèlement aux gains de productivité en même temps que le perfectionnement indispensable des compétences de la main-d’œuvre existante. En outre, lorsque l’IA est déployée à l’échelle de l’entreprise (chez les Leaders et les Visionnaires) et que cette dernière rehausse le niveau de ses activités d’innovation, on enregistre plutôt des pertes d’emploi parallèlement aux gains de productivité. Par la suite, nous introduisons des indicateurs indirects de l’omniprésence de l’IA, car nous estimons qu’il s’agit de mesures plus réalistes pour évaluer le taux d’adoption de l’IA par les PME en phase fluide. Enfin, nous proposons quatre recommandations qui ont des implications pour les chercheurs, les praticiens et les responsables politiques.