Canada et l’IA : Diagnostic Clair, Solutions Divisées
Le Canada face à l'urgence de l'IA : diagnostic partagé, solutions éclatées
Le gouvernement fédéral a lancé en septembre 2025 un groupe de travail ambitieux composé d'une trentaine d'experts issus de l'industrie, de la recherche et de la société civile. La mission était claire : définir une stratégie nationale renouvelée pour l'IA. Après un sprint intense de consultations publiques et d'analyses, plus de 11 000 contributions ont été recueillies, aboutissant à 32 rapports principaux et des centaines de documents complémentaires. Le tout a été synthétisé – non sans controverse – avec l'aide d'outils d'IA.
Ce qui frappe d'abord dans ce vaste exercice démocratique, c'est la convergence remarquable sur le constat. Le Canada excelle dans la recherche fondamentale en intelligence artificielle, grâce à des figures emblématiques et des institutions de renom. Pourtant, le pays peine dramatiquement à transformer ces avancées en succès commerciaux durables. La commercialisation reste le talon d'Achille, freinée par un manque criant de capacités de calcul locales et d'accès à des capitaux massifs.
Comme l'exprime avec force Jaxson Khan, PDG d'Aperture AI et ancien conseiller senior au ministère de l'Innovation :
« Si nous ne mettons pas nos canards IA en rang rapidement et que nous ratons le bateau pour consolider nos industries maintenant, les réglementations qu’on posera sur la table n’auront plus vraiment d’importance. Parce que nous n’aurons plus le contrôle. »
– Jaxson Khan
Cette urgence est palpable. Sans infrastructures de calcul souveraines, les entreprises canadiennes dépendent de fournisseurs étrangers, souvent américains ou chinois, ce qui pose des questions de sécurité et de souveraineté numérique.
Les consensus forts : où le Canada brille et où il coince
Presque tous les contributeurs s'accordent sur plusieurs points clés. D'abord, le leadership scientifique demeure un atout majeur. Les universités et les laboratoires canadiens produisent des travaux de pointe, souvent cités mondialement. Ensuite, la transition vers une économie plus largement alimentée par l'IA exige des investissements colossaux en infrastructures.
Le manque de capacités de calcul domestiques est unanimement pointé du doigt. Sans GPU et centres de données puissants sur le sol canadien, les startups et les scale-ups peinent à entraîner leurs modèles localement, ce qui augmente les coûts et les risques géopolitiques.
Enfin, le déficit de capitaux risque de transformer le Canada en simple pourvoyeur de talents pour les géants étrangers. Des milliers de chercheurs formés ici partent ensuite aux États-Unis ou ailleurs, attirés par des financements plus abondants et des écosystèmes plus matures.
Les divergences stratégiques : le cœur du débat
Si le diagnostic fait consensus, les remèdes proposés divergent fortement. Jaxson Khan résume parfaitement la situation :
« Le diagnostic est souvent remarquablement cohérent, mais les prescriptions ne le sont pas. »
– Jaxson Khan, Aperture AI
Ces divergences tournent autour de questions fondamentales. Faut-il miser sur quelques champions nationaux pour les faire grandir rapidement, au risque de créer des monopoles ou de négliger l'écosystème plus large ? Ou privilégier une approche horizontale, en renforçant les compétences de base et l'adoption massive de l'IA dans tous les secteurs ?
Autre tension : la souveraineté technologique versus l'ouverture économique. Certains plaident pour des investissements massifs dans des infrastructures canadiennes sécurisées, même si cela coûte cher et ralentit le déploiement. D'autres insistent sur l'importance de partenariats internationaux pour accélérer l'innovation et attirer des talents.
Enfin, la priorisation reste un casse-tête. Face à des opportunités immenses (santé, énergie, finance, défense) et des menaces croissantes (cybersécurité, biais, impacts environnementaux), que doit-on attaquer en premier ?
Les grands axes qui émergent pour l'avenir
Malgré ces divergences, plusieurs pistes reviennent fréquemment et pourraient guider la future stratégie nationale. D'abord, investir massivement dans les infrastructures de calcul souveraines. Des centres de données canadiens puissants permettraient de réduire la dépendance extérieure et de garder le contrôle sur les données sensibles.
- Renforcer les programmes de formation et de rétention des talents en IA, en multipliant les bourses et les incitatifs fiscaux pour les chercheurs qui restent au pays.
- Accélérer l'adoption de l'IA dans les PME et les secteurs traditionnels, via des subventions ciblées et des accompagnements pratiques.
- Développer un cadre réglementaire agile, qui protège les citoyens sans étouffer l'innovation, en s'inspirant des meilleures pratiques internationales tout en adaptant au contexte canadien.
- Promouvoir la collaboration entre secteurs public, privé et académique pour créer des écosystèmes vertueux.
Ces orientations demandent des choix courageux et des budgets conséquents. Le gouvernement devra trancher entre vitesse et prudence, entre concentration et diffusion large des efforts.
Le rôle crucial de la confiance et de l'éthique
Une dimension transversale traverse de nombreuses contributions : la nécessité de bâtir la confiance. Les Canadiens expriment des inquiétudes légitimes sur les biais algorithmiques, la protection des données personnelles, l'impact environnemental des data centers ou encore les deepfakes. Ignorer ces préoccupations risquerait de freiner l'adoption massive de l'IA.
Le ministre Evan Solomon a répété que la stratégie reposerait sur le principe « AI for all », c'est-à-dire une IA accessible, sûre et bénéfique pour tous. Cela passe par une transparence accrue, des audits indépendants et une régulation proportionnée.
Perspectives pour 2026 et au-delà
La sortie de la nouvelle stratégie AI canadienne, attendue en 2026, sera scrutée à la loupe. Elle devra répondre à ces tensions sans tomber dans l'immobilisme. Le pays a une fenêtre d'opportunité unique : capitaliser sur son excellence scientifique pour devenir un leader en IA responsable et souveraine.
Si les investissements suivent et que les choix stratégiques sont clairs, le Canada pourrait non seulement retenir ses talents, mais aussi attirer des acteurs mondiaux et créer des emplois de haute valeur. À l'inverse, un report ou des demi-mesures risqueraient de confirmer le statut de suiveur.
L'enjeu dépasse largement le secteur tech. Il touche à la compétitivité économique globale, à la sécurité nationale et à la qualité de vie des citoyens. 2026 pourrait marquer le tournant où le Canada décide enfin de passer de la recherche brillante à l'impact concret et durable en intelligence artificielle.
Les consultations ont posé les bonnes questions. Reste maintenant à y répondre avec audace et cohérence. L'avenir de l'innovation canadienne en dépend.
