L’IA pour tous : Faisons du transfert une priorité nationale

Le Canada peut être fier du rôle qu’il a joué dans l’émergence de l’intelligence artificielle (IA). Nos chercheurs ont contribué à façonner les fondements de cette révolution technologique. Nos instituts nationaux comme Mila regroupent une concentration de talents qui fait l’envie du monde. Les chercheurs de nos universités ont remporté des prix Nobel et Turing et sont encensés partout sur la planète, notamment pour leur leadership sociétal. 

Nous avons flirté avec le top 3 mondial des puissances en IA au début des années 2020 selon l’Indice international Tortoise (Figure 1). Aujourd’hui, la concurrence mondiale s’est immensément accélérée, tout comme les capacités des modèles et systèmes d’IA qui promettent une véritable révolution. La nouvelle stratégie du gouvernement fédéral l’IA pour tous déposée au printemps 2026 réaffirme son ambition de faire du pays un leader mondial de l’intelligence artificielle et d’accélérer son adoption dans l’ensemble de l’économie. 

Figure 1. Évolution du positionnement du Canada 2021-2024. Source: Tortoise

Mais pour réussir, il faut reconnaître une réalité fondamentale : le principal défi du Canada n’est plus seulement de développer l’intelligence artificielle. C’est de la transférer.

La décennie qui s’ouvre pose toutefois une question différente.

Comment transformer cette excellence scientifique en capacités réelles de productivité, de compétitivité et de résilience pour l’ensemble des acteurs du pays?

Le tissu économique du Canada est composé essentiellement de PME qui ne disposent généralement ni d’équipes spécialisées en IA ni de budgets importants consacrés à la transformation numérique.

Leur besoin est beaucoup plus simple. Au-delà des concepts, elles veulent savoir concrètement comment réduire les pertes dans une usine. Comment améliorer la planification des opérations. Comment augmenter leur capacité de production et réduire leurs fardeaux administratifs. 

L’adoption de la technologie a évolué rapidement. Entre 2022, année d’arrivée des  modèles d’IA générative et 2025, le taux d’adoption de la technologie est passé de 3% à 12%.  Dans certains secteurs d’activité, comme celui de la finance, le taux d’adoption est aujourd’hui de plus de 30%, alors qu’il peine à dépasser le 5% dans certains domaines traditionnels, comme celui du tourisme.

Selon une analyse de la banque TD  « Le principal critère pour le Canada est de savoir si l’adoption (de l’IA) s’accompagne d’un changement du mode de production au sein des entreprises. Sans ce changement, l’utilisation de l’IA peut demeurer vaste, mais superficielle, ce qui améliore l’efficacité de tâches isolées sans créer de gains de productivité soutenus à l’échelle de l’économie ». 

Ce constat pave la voie à l’importance de voir le transfert des innovations en matière d’IA dans les secteurs stratégiques comme une priorité nationale. En prenant des cas d’usage à très haute valeur ajoutée pour l’entreprise ou l’organisation et en faisant du déploiement stratégique de solutions d’IA l’une des bases de sa transformation, l’organisation se transforme de l’intérieur, tant au niveau technologique que sur la formation de ses employés.

Nous avons besoin d’un effort massif d’accompagnement, de démonstration, d’expérimentation et d’implantation. C’est pourquoi le transfert doit devenir un réflexe national. 

Partout au pays, les collèges, les centres de recherche appliquée, les organismes d’innovation accompagnent déjà les entreprises dans leurs démarches d’innovation. Au Québec, les centres collégiaux de transfert de technologie et de pratiques sociales novatrices (CCTT) sont au cœur de ce type d’initiatives pour plus de 5700 entreprises et organisations chaque année et ce, dans tous les secteurs. En particulier, le modèle de recherche appliquée développé au Québec démontre depuis plusieurs décennies la valeur d’un accompagnement de proximité orienté vers les besoins concrets des organisations. Alors que plus de 60% des clients des CCTT sont des PME, il faut utiliser cette forte intégration dans le tissu économique pour aller plus loin en matière d’IA. 

Plutôt que de créer de nouvelles structures, le gouvernement devrait mobiliser pleinement celles qui existent déjà pour accélérer le passage de la découverte à l’adoption.

Mais le transfert n’est qu’une partie de la réponse.

Le second défi est probablement encore plus important : celui des compétences.

Trop souvent, le débat sur l’intelligence artificielle se concentre sur la formation de spécialistes. Bien entendu, nous aurons besoin d’ingénieurs, de chercheurs et de développeurs. L’embauche de talents spécialisés en IA est d’ailleurs proportionnellement plus importante que les autres catégories selon le Global AI Index de Stanford de 2026 (Figure 2). Toutefois, ces talents représenteront toujours une minorité de la population active.

Figure 2: Ratio d’embauche en IA comparativement au marché traditionnel

Figure 2. Ratio d’embauche en IA comparativement au marché traditionnel. Source : AI Index Report 2026, Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, p. 212.

Les véritables utilisateurs de l’IA seront des enseignants, des infirmières, des techniciens, des travailleurs manufacturiers, des agronomes, des gestionnaires municipaux et des entrepreneurs.

L’enjeu n’est donc pas seulement de former davantage d’experts. L’enjeu est de former une société capable de travailler avec l’IA. 

Selon le Fonds monétaire international, près de 40 % des emplois dans le monde sont exposés à l’IA, une proportion qui atteint environ 60 % dans les économies avancées. Cette transformation progressive des emplois qui crée la nécessité d’accompagner les travailleur.e.s dans cette transition.

Le Forum économique mondial arrive à une conclusion similaire. Son rapport Future of Jobs 2025 prévoit que 39 % des compétences actuellement requises seront transformées d’ici 2030 et identifie les écarts de compétences comme l’un des principaux obstacles à la transformation économique. 

À cela s’ajoute une autre réalité incontournable : le vieillissement démographique.

Au cours des prochaines années, le Canada devra composer avec une population active qui croît plus lentement, des départs massifs à la retraite et des pénuries persistantes dans plusieurs secteurs stratégiques.

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle ne doit pas être perçue uniquement comme une technologie susceptible de remplacer certains emplois. Elle constitue aussi un levier essentiel pour maintenir notre capacité de production et notre niveau de vie dans un contexte de rareté de main-d’œuvre.

L’IA devient ainsi une réponse à un défi démographique autant qu’à un défi économique.

Les hypothèses sur l’impact de cette technologie sur le marché du travail et notamment sur les plus jeunes générations changent constamment. Nous devons toutefois désormais vivre dans cette incertitude… et dans la certitude que nous sommes devant un monde nouveau à cet égard. 

C’est pourquoi, en plus des efforts de littératie en IA prévus dans la stratégie nationale, le Canada gagnerait à lancer un véritable chantier national sur l’emploi de demain. Les provinces et le gouvernement fédéral peuvent et doivent prioriser ce chantier et collaborer ensemble. Ils le doivent aux travailleur.e.s et aux futures générations. 

Nous devons revoir nos approches de formation professionnelle, accélérer la mise à jour des programmes techniques et collégiaux, renforcer la formation continue et développer une véritable culture de requalification tout au long de la vie. Les CCTT sont des acteurs centraux de cet écosystème et voudront contribuer à ces grands chantiers. 

La réussite de la stratégie canadienne se mesurera à la capacité des travailleurs et de la relève d’évoluer avec les nouvelles technologies. Elle se mesurera à la capacité des entreprises de toutes tailles à les utiliser et à notre capacité collective à créer un cadre pour une utilisation durable de la technologie. 

Si nous voulons réellement faire de l’IA une technologie « pour tous », nous devons investir autant dans le transfert, l’adoption et les compétences que dans la recherche elle-même.

Le prochain grand chapitre de l’intelligence artificielle canadienne ne sera pas celui de l’invention. Il sera celui de la diffusion et de l’adaptation.

Et c’est là que se jouera notre prospérité collective.

NB : Ce texte a été rédigé par l’auteur. L’intelligence artificielle générative a été utilisée à des fins de recherche, d’analyse de données, d’aide à la rédaction de certaines phrases et à des fins de correction.