De l’IA pour tous à l’IA en action

De

l’IA

pour tous

à l’IA en action : la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada pour une prospérité partagée Recommandations du CTIC pour la mise en œuvre efficace de la Stratégie nationale d’intelligence artificielle du Canada : L’IA pour tous

Préface :

Le Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC) est un centre d’expertise national neutre et à but non lucratif dont la mission est de renforcer l’avantage numérique du Canada dans l’économie mondiale. Depuis plus de 30 ans, le CTIC fournit aux particuliers et aux entreprises des recherches prospectives, des conseils pratiques en matière de politique et des solutions de renforcement des capacités. L’objectif de l’organisme est de veiller à ce que la technologie soit utilisée pour stimuler la croissance économique et l’innovation et à ce que la main-d’œuvre canadienne reste compétitive à l’échelle mondiale.

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Pour citer ce document :

Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC). De l’IA pour tous à l’IA en action : la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada pour une prospérité partagée. Juin 2026. Ottawa, Canada.

Table des matières

Introduction

L’IA pour tous, la Stratégie nationale d’intelligence artificielle du Canada, marque une évolution déterminante dans l’approche du pays en matière d’intelligence artificielle (IA). S’appuyant sur la Stratégie pancanadienne en matière d’IA de 2017, elle va au-delà de l’excellence en recherche pour se concentrer sur les priorités qui détermineront si le Canada est en mesure de transformer sa position de chef de file en matière d’IA en retombées économiques et sociales à grande échelle : adoption, croissance de la productivité, commercialisation, souveraineté numérique, perfectionnement de la maind’œuvre et éducation, confiance et gouvernance. Il s’agit du bon virage.

Le principal défi du Canada en matière d’IA est désormais celui de la mise en œuvre : il faut transformer une capacité de recherche de calibre mondial en bénéfices concrets et mesurables pour les entreprises, les travailleuses et travailleurs, les collectivités, les institutions publiques et l’économie dans son ensemble.

La certitude réglementaire peut soutenir l’investissement, l’innovation et la confiance du public. Une planification coordonnée des infrastructures peut renforcer les fondements souverains du Canada en matière d’IA, notamment le calcul, les centres de données, les réseaux de fibres optiques, l’électricité, l’infonuagique, les semi-conducteurs, la cybersécurité et la capacité de la main-d’œuvre. Un soutien ciblé en matière de compétences et d’adoption peut aider les travailleuses et travailleurs ainsi que les PME à passer de la sensibilisation à l’utilisation concrète, tandis que des indicateurs de productivité peuvent aider les gouvernements et les partenaires de l’écosystème à évaluer si l’IA génère de véritables gains économiques. En parallèle, le Canada peut s’appuyer sur l’accent mis par la stratégie sur les partenariats de confiance et les alliances mondiales en définissant un rôle pratique de

diplomate en matière d’IA : un partenaire de confiance, bilingue et démocratique, qui soutient l’adoption responsable de l’IA, la gouvernance, l’établissement de normes et le renforcement des capacités, à l’intérieur du pays comme à l’étranger.

La concrétisation de cette occasion nécessitera une action coordonnée à l’échelle de l’ensemble de l’écosystème de l’IA, tant au Canada qu’à l’international. Les sections suivantes présentent les priorités de mise en œuvre susceptibles de positionner le Canada en vue d’un avantage durable en matière d’IA : les infrastructures physiques et numériques nécessaires à une capacité d’IA souveraine ; la clarté en matière de gouvernance requise pour soutenir la confiance et l’investissement ; les parcours de formation et de perfectionnement de la main-d’œuvre nécessaires pour que les Canadiennes et Canadiens tirent profit d’une économie utilisant l’IA ; les stratégies de commercialisation et de maintien de la valeur nécessaires à la croissance des entreprises canadiennes ; ainsi que les partenariats internationaux qui peuvent permettre au Canada de façonner l’économie mondiale de l’IA, plutôt que de simplement y réagir.

Sept recommandations clés pour le renouvellement de la stratégie canadienne en matière d’IA

En novembre 2025, le CTIC a soumis une série de sept recommandations dans le cadre de la consultation publique du gouvernement du Canada sur la stratégie renouvelée en matière d’IA. Le CTIC se réjouit de voir plusieurs de ces recommandations reflétées dans la nouvelle stratégie L’IA pour tous.

Résumé des recommandations : Mise en œuvre de la Stratégie en matière d’IA du Canada

Les neuf recommandations qui suivent visent à s’appuyer sur l’orientation solide établie par L’IA pour tous et à contribuer à la traduction de ses piliers en priorités concrètes de mise en œuvre. Elles portent sur la création des conditions habilitantes dont le Canada aura besoin pour passer de l’intention stratégique à des résultats mesurables et collectifs :

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Renforcer la capacité stratégique en infrastructure d’IA du Canada. Attirer et coordonner des investissements dans le calcul, les centres de données, l’infrastructure infonuagique, les réseaux de télécommunications, les systèmes énergétiques, les semi-conducteurs, la cybersécurité et le développement des talents, afin de garantir aux entreprises, aux chercheuses et chercheurs, aux gouvernements et aux collectivités canadiens un accès fiable aux infrastructures nécessaires au développement, à l’adoption et à la mise à l’échelle des technologies d’IA, tout en préservant une propriété, une gouvernance et un accès canadiens significatifs aux capacités d’IA stratégiques.

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Faire progresser une gouvernance de l’IA prévisible et fondée sur le risque. Élaborer une feuille de route de gouvernance coordonnée comprenant la catégorisation des risques, la transparence, des bacs à sable réglementaires, l’harmonisation interprovinciale, l’interopérabilité internationale et le traitement approprié des données non personnelles.

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Renforcer la résilience démocratique et la confiance du public. Soutenir la transparence, les mécanismes de lutte contre la désinformation, une capacité d’intervention rapide, des initiatives de résilience civique et des normes d’IA responsable qui protègent les institutions démocratiques tout en favorisant l’innovation.

Lancer un plan national de mise en œuvre pour les talents en IA et l’adoption de l’IA. Élargir la littératie en IA, la formation sectorielle, les micro-titres, l’apprentissage intégré au travail, la montée en compétences en milieu de carrière et les parcours inclusifs pour les groupes sous-représentés.

Accélérer l’adoption et la mise en œuvre de l’IA par les PME. Offrir des diagnostics d’adoption, des trousses à outils pratiques, des feuilles de route sectorielles, des mesures incitatives à la formation dirigée par les employeurs, des services-conseils de confiance, des subventions à la mise en œuvre, des réseaux d’apprentissage entre pairs et une assistance technique pour aider les entreprises (particulièrement celles dont la maturité numérique est plus faible) à passer de l’expérimentation au déploiement et à des gains de productivité mesurables.

Créer un cadre national de mesure de l’IA. Établir un tableau de bord national de la productivité liée à l’IA pour suivre les taux d’adoption, les incidences sur la productivité, les résultats pour la main-d’œuvre, l’état de préparation des PME, les progrès à l’échelle sectorielle, la capacité des infrastructures et les mesures d’inclusion.

Mettre l’approvisionnement et les missions au service de la commercialisation. Tirer parti de l’approvisionnement public, des missions en matière d’IA et des approches axées sur les clientspivots pour aider les entreprises canadiennes à prendre de l’envergure, à conserver leur propriété intellectuelle et à commercialiser des produits et services utilisant l’IA.

Positionner le Canada comme diplomate en matière d’IA. S’appuyer sur le rôle international de confiance du Canada pour soutenir l’adoption responsable de l’IA, la gouvernance, le renforcement des capacités, l’IA à code source ouvert et la coopération en matière de normes avec les économies homologues et émergentes. 6 5 7 8 9

Intégrer l’inclusion dans la mise en œuvre. Veiller à ce que les initiatives d’adoption de l’IA, de développement des compétences, d’entrepreneuriat et d’infrastructure tiennent compte des obstacles auxquels font face les femmes, les peuples autochtones, les communautés racialisées, les personnes en situation de handicap, les nouveaux arrivants, les collectivités rurales et éloignées ainsi que les autres groupes méritant l’équité.

Infrastructure, énergie et souveraineté

L’IA pour tous reconnaît que la capacité d’IA souveraine repose sur les infrastructures physiques et numériques qui permettent aux Canadiennes et Canadiens de développer, d’utiliser et de gouverner l’IA selon les conditions propres au Canada. La prochaine étape consiste à traiter la souveraineté comme un défi de mise en œuvre à l’échelle de la totalité de la pile d’infrastructure d’IA : calcul, centres de données, infonuagique, réseaux de fibres optiques, semi-conducteurs, électricité, cybersécurité, main-d’œuvre et gouvernance.

Les pays qui contrôlent leur infrastructure d’IA exerceront une influence déterminante sur l’évolution de l’IA et sur les bénéficiaires de ses retombées. L’IA repose fondamentalement sur trois assises interdépendantes : la puissance de calcul fournie par les centres de données et les installations infonuagiques pour l’entraînement et l’exploitation des modèles d’IA ; un réseau national de télécommunications et de fibres optiques robuste pour le transfert de données à grande échelle ; et une production d’électricité fiable et à haute capacité pour alimenter l’ensemble.

Le développement de l’infrastructure d’IA souveraine du Canada génère des retombées locales tangibles : emplois, croissance économique régionale et possibilités pour l’ensemble des Canadiennes et Canadiens, y compris les communautés autochtones, de participer pleinement à l’économie de l’IA, tout en garantissant aux chercheurs et aux innovateurs canadiens en IA un accès fiable à des capacités de calcul nationales.

Bien que la Stratégie sur la capacité de calcul souveraine pour l’IA du Canada vise à renforcer l’accès à une infrastructure de calcul d’IA souveraine située dans le pays1, des lacunes persistent dans les domaines du matériel informatique et de l’infrastructure infonuagique, ce qui représente une occasion de renforcer le contrôle national dans les secteurs sensibles tout en maintenant des partenariats internationaux stratégiques. L’accès sécurisé aux chaînes d’approvisionnement mondiales en semi-conducteurs, par exemple, est indispensable pour soutenir les exploitants de centres de données et les entreprises de télécommunications dans le développement de l’IA et l’exploitation des infrastructures de données, d’infonuagique et de télécommunications. En effet, la souveraineté en matière d’IA ne se limite pas au calcul. Elle englobe également une gouvernance des données de confiance, des options infonuagiques résilientes, une connectivité sécurisée et la capacité de prendre des décisions indépendantes concernant les infrastructures numériques stratégiques.

Possibilités de mise en œuvre : Infrastructure d’IA

Pour stimuler le développement et l’adoption des technologies d’IA au Canada et assurer la souveraineté nationale en matière d’IA, les décideurs pourraient répondre aux besoins du Canada en infrastructure physique pour l’IA. Par exemple :

› Centres de données d’IA : Pour compléter les 2 milliards de dollars d’investissements publics que le gouvernement fédéral a réservés à l’expansion de la capacité de calcul souverain du Canada, le pays pourrait mobiliser les investissements du secteur privé dans les centres de données commerciaux afin de développer davantage les capacités infonuagiques et les centres de données d’IA à l’échelle du pays.

Dans L’IA pour tous, le gouvernement fédéral prévoit qu’une capacité de 5,5 gigawatts pour les centres de données d’IA sera nécessaire pour les applications commerciales nationales d’ici 20302. Pour répondre à cette demande considérable, le Canada pourrait se positionner comme un territoire de choix pour les investissements internationaux dans les centres de données, y compris les installations infonuagiques d’entreprise et les centres de données d’IA hyperévolutifs. Le Canada doit toutefois veiller à ce qu’une part significative des infrastructures de calcul stratégiques demeure sous propriété canadienne et que les exploitants étrangers de centres de données investissant au Canada garantissent des dispositions d’accès national. La multiplication des centres de données commerciaux sur l’ensemble du territoire renforce la résilience numérique du Canada et sa capacité de calcul d’IA souverain.

L’équilibre entre la demande croissante des centres de données d’IA et les objectifs environnementaux du Canada exige également de prendre en compte les enjeux liés à l’énergie, à l’eau, au territoire3 et aux perspectives des collectivités (notamment les besoins en main-d’œuvre) pour un déploiement durable. Le gouvernement fédéral pourrait coordonner son action avec les gouvernements provinciaux et municipaux afin que le Canada puisse accueillir des infrastructures d’IA stratégiques tout en répondant aux besoins des provinces et des collectivités locales qui les hébergent.

› Capacité des réseaux nationaux de fibres optiques et de télécommunications : Le réseau de télécommunications du Canada, ancré dans un réseau de fibres optiques mature dans les grandes régions urbaines (dont Toronto, Montréal, Vancouver et le corridor urbain Calgary-Edmonton) constitue désormais un actif stratégique pour le développement de l’IA. L’infrastructure actuelle, conçue en grande partie pour une capacité de 100G, pourrait toutefois ne pas suffire aux futures charges de travail d’IA nécessitant des vitesses de l’ordre de 400G à 800G par téraoctet4, ce qui crée un goulot d’étranglement dans le transfert des données.

Le Canada doit accroître sa capacité en fibres optiques, améliorer la résilience du réseau et permettre des connexions évolutives à faible latence entre les centres de données et les utilisateurs. L’atteinte d’une connectivité nationale d’ici 2030, en particulier dans les collectivités rurales, éloignées et autochtones, demeure indispensable pour que les entreprises et les citoyennes et citoyens puissent pleinement et équitablement accéder aux applications et services d’IA et en tirer profit 5

› Production d’électricité et expansion du réseau : Les centres de données d’IA nécessitent d’importantes quantités d’électricité pour le calcul, les réseaux et le refroidissement. Les sources d’énergie propre à faible coût du Canada, notamment l’hydroélectricité au Québec et en Colombie-Britannique ainsi que les capacités énergétiques flexibles de l’Alberta, en font une option attrayante pour le développement6

La demande énergétique croissante des centres de données met actuellement à rude épreuve les réseaux provinciaux, entraînant des restrictions et des compromis avec les utilisateurs résidentiels et industriels7. Pour demeurer compétitif et accroître sa capacité de calcul d’IA, le Canada doit accélérer l’expansion régionale du réseau afin de disposer

d’une alimentation électrique suffisante, fiable et durable. Cela nécessitera une coordination entre les gouvernements provinciaux et fédéral ainsi que les exploitants de services publics. Bien qu’encore à ses débuts, la Stratégie nationale d’électricité vise à doubler l’approvisionnement électrique du pays d’ici 20508 ; sa mise en œuvre devrait explicitement s’aligner sur les ambitions du Canada en matière d’infrastructure numérique.

› Infrastructure de calcul pour la recherche : En complément des centres de données commerciaux, le Canada pourrait développer des centres de données réservés aux activités de recherche fondamentale et appliquée. Cela pourrait comprendre la conclusion de partenariats industrie-université pour l’accès au calcul d’IA, ainsi que la mise en place d’un accès subventionné au calcul pour les entrepreneures et entrepreneurs et les jeunes entreprises9 canadiennes dans des secteurs stratégiques, comme la santé, l’énergie et l’agriculture. Compte tenu de la rareté et du coût élevé des capacités de calcul avancées, le maintien du soutien au Programme fédéral d’infrastructure de calcul d’IA souverain est indispensable pour renforcer les capacités de recherche nationales10. Ces initiatives viendront compléter l’engagement du gouvernement fédéral, dans la stratégie L’IA pour tous, à développer un « superordinateur de calibre mondial » pour améliorer l’accès des scientifiques et des innovateurs canadiens au calcul de haute performance11

› Chaînes d’approvisionnement en semi-conducteurs : Le calcul d’IA nécessite des puces spécialisées à haute performance pour l’entraînement des modèles d’IA et l’exécution des tâches d’inférence. Bien que le Canada dispose de points forts en R-D et en conception de puces pour l’IA12, il reste vulnérable aux perturbations de l’approvisionnement mondial et aux contrôles des exportations. Pour atténuer ce risque, le Canada pourrait harmoniser ses politiques industrielles, de sécurité nationale et étrangères afin de bâtir des chaînes d’approvisionnement en semi-conducteurs résilientes, notamment en diversifiant ses sources auprès de partenaires de confiance et en sécurisant des ententes d’approvisionnement. Le Canada peut également tirer parti de son expertise dans des domaines tels que la photonique, les semi-conducteurs composés et le conditionnement avancé, ainsi que de son accès aux minéraux critiques, pour renforcer ses capacités nationales dans le domaine des semi-conducteurs spécialisés destinés à l’IA, aux télécommunications et au calcul de haute performance13 .

l’IA pour tous à l’IA en action : la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada pour une prospérité partagée

Clarté réglementaire, gouvernance et confiance

La clarté réglementaire est indispensable pour traduire le programme de confiance de L’IA pour tous en adoption à grande échelle. La prochaine étape consiste à élaborer une feuille de route de gouvernance claire, prévisible et fondée sur le risque, qui donnera aux entreprises, aux investisseurs, aux chercheuses et chercheurs, aux travailleuses et travailleurs et aux consommatrices et consommateurs l’assurance que l’IA sera développée et déployée de manière sûre et responsable.

La clarté réglementaire est indispensable à l’innovation en matière d’IA : elle permet aux entreprises, aux investisseurs et aux chercheurs de prendre des décisions en toute confiance. À l’inverse, l’ambiguïté réglementaire suscite l’hésitation, détourne les investissements et prive les consommatrices et consommateurs ainsi que les travailleuses et travailleurs des protections qu’ils méritent. Au-delà des retombées économiques, une IA mal gouvernée fait peser des risques sur les institutions démocratiques par la désinformation, les hypertrucages et la manipulation du discours public. En l’absence de cadres clairs, ces menaces pourraient éroder la confiance du public envers la technologie et la gouvernance, particulièrement dans un contexte d’incertitude économique plus large.

Clarté réglementaire et gouvernance pour la technologie d’IA

L’IA pour tous reconnaît que la réglementation et la gouvernance responsables de l’IA doivent soutenir à la fois la confiance du public et les débouchés économiques. L’approche du Canada en matière de gouvernance devrait être pratique pour les entreprises, les institutions publiques, les chercheurs et les organismes de réglementation, en clarifiant les obligations et en réduisant l’incertitude. Des réglementations bien conçues donnent aux entreprises, aux investisseurs et aux chercheuses et chercheurs l’assurance nécessaire pour investir, développer et déployer des technologies d’IA sans craindre l’instabilité des politiques ou l’incertitude en matière de conformité. L’harmonisation de la réglementation nationale avec celle de juridictions aux vues similaires (notamment en Amérique du Nord, en Europe et dans la région Asie-Pacifique) peut également réduire l’incertitude, faciliter le commerce international et renforcer l’attrait du Canada comme destination pour les investissements en IA.

En associant l’accent mis par l’Union européenne sur la transparence, la responsabilité et la confiance avec de solides liens d’innovation et d’investissement avec les États-Unis, le Canada pourrait se positionner comme un pont stratégique entre ces deux modèles de gouvernance. En parallèle, le Canada pourrait jouer un rôle proactif dans l’élaboration de la gouvernance mondiale de l’IA. À mesure que les technologies d’IA évoluent rapidement, les approches réglementaires doivent demeurer souples et prospectives pour assurer un développement et un déploiement responsables. La participation active aux organismes internationaux d’établissement de normes, l’adoption des meilleures pratiques mondiales et l’élaboration de normes nationales ancrées dans les valeurs canadiennes pourraient contribuer à renforcer la crédibilité du Canada. Cette approche est susceptible non seulement de soutenir l’innovation nationale, mais aussi de permettre au Canada d’influencer les normes mondiales émergentes, renforçant ainsi sa compétitivité économique et son rôle de chef de file reconnu en matière de gouvernance responsable de l’IA14

Possibilités de mise en œuvre : Clarté réglementaire et gouvernance

Parmi les éléments clés d’une réglementation de l’IA au Canada claire, cohérente et en temps opportun figurent : › Catégorisation des risques : Le Canada pourrait adopter un cadre réglementaire de l’IA fondé sur le risque, en s’inspirant en partie de la Loi sur l’IA de l’UE. Les systèmes d’IA pourraient être classés selon leur incidence potentielle et leur risque de préjudice, les obligations réglementaires étant proportionnelles au profil de risque du système d’IA concerné15 .

› Divulgation proactive et droit à l’information : Promouvoir la responsabilité par l’intermédiaire d’exigences de rapport normalisées obligeant les exploitants de systèmes d’IA à divulguer leur recours à des systèmes d’IA lors du traitement de renseignements sensibles ou personnels, y compris les fonctionnalités, les risques et les mesures

d’atténuation des risques. La divulgation proactive pourrait comprendre des vérifications périodiques et des contrôles réglementaires ponctuels effectués par des sociétés d’audit accréditées ou d’autres institutions ou comités de surveillance. Les utilisatrices et utilisateurs individuels pourraient se voir reconnaître le droit d’être informés chaque fois qu’ils interagissent avec un système d’IA, ainsi que de la façon dont leurs données seront stockées et utilisées16

› Bacs à sable réglementaires : Soutenir des mécanismes par lesquels les organismes de réglementation accordent une exemption temporaire à certaines règles et réglementations, dans des paramètres prédéfinis, afin de permettre aux entreprises de tester de nouveaux produits et solutions d’IA. En plus de favoriser l’innovation, les bacs à sable réglementaires donnent aux organismes de réglementation un accès précoce à l’information pour élaborer des réglementations fondées sur des données probantes qui répondent à l’évolution rapide des développements technologiques17

› Harmonisation interprovinciale : Les gouvernements fédéral et provinciaux pourraient envisager d’élaborer conjointement un vocabulaire commun et des modèles réglementaires relatifs à la réglementation des systèmes d’IA, et de déployer des efforts pour assurer l’accès au marché entre les différentes juridictions provinciales 18

› Interopérabilité stratégique et souveraine avec les principaux partenaires commerciaux : Le Canada pourrait chercher à développer des réglementations d’IA interopérables avec ses principaux partenaires commerciaux (notamment les États-Unis, le RoyaumeUni et l’UE), tout en développant des capacités et des infrastructures d’IA souveraines. Par cette approche, le Canada peut jouer un rôle d’intermédiaire à titre de « pont transatlantique » entre les régimes réglementaires de l’IA de l’UE et des États-Unis19

› Dispositions relatives aux données non personnelles : Les données non personnelles, bien que généralement non réglementées et faiblement protégées, ont une valeur élevée pour l’entraînement de l’IA. Le Canada pourrait en tenir compte en intégrant des dispositions sur l’utilisation des données non personnelles et les flux transfrontaliers dans ses accords commerciaux, à l’instar de cadres émergents, tels que la Loi sur la gouvernance des données de l’UE, la Loi sur les données de l’UE et l’Espace européen des données de santé20

Confiance, intégrité démocratique et résilience civique

L’IA pour tous établit un lien entre la sécurité de l’IA et la confiance envers la santé des institutions démocratiques du Canada. La mise en œuvre de la résilience démocratique au moyen de mesures

pratiques visant à protéger la confiance du public tout en préservant un environnement d’information ouvert peut contribuer à préserver ces valeurs.

La technologie d’IA fait peser des risques sur les institutions démocratiques du Canada. La désinformation générée par l’IA et la manipulation médiatique (notamment les hypertrucages et les robots des médias sociaux) dégradent l’environnement informationnel indispensable à la démocratie, érodent la confiance du public, affaiblissent le discours civique et réduisent la résilience sociale ; ces risques sont particulièrement prononcés dans le contexte d’incertitude économique lié à l’adoption de l’IA. Un récent document de politique identifie quatre domaines clés où l’IA croise les institutions démocratiques :

1. Les campagnes politiques et les élections ;

2. La participation citoyenne et la délibération civique ; 3. Les institutions gouvernementales et les services publics ;

4. La cohésion sociale et économique21

Possibilités de mise en œuvre :

Renforcement de la résilience démocratique

Ces éléments démocratiques, à la fois vitaux et vulnérables aux pressions exercées par l’IA, nécessitent une protection politique réfléchie. L’établissement de réglementations claires, transparentes et prévisibles en matière d’IA est indispensable non seulement pour favoriser l’innovation et l’investissement, mais aussi pour protéger la résilience démocratique et la confiance du public. Le Canada pourrait prendre des mesures pour :

› Protéger les éléments démocratiques par des mesures de politique : Ces mesures pourraient comprendre la création d’équipes d’intervention rapide fédérales pour contrer la désinformation, le soutien aux initiatives de transparence de l’information et la mise sur pied d’un comité gouvernemental permanent sur les technologies numériques et les institutions démocratiques chargé d’évaluer les menaces et d’orienter les politiques.

› Tirer parti d’un écosystème robuste de la société civile nationale : Cet écosystème pourrait comprendre des organismes sans but lucratif, des groupes de réflexion, des conseils sectoriels et des incubateurs technologiques, afin de protéger l’intégrité démocratique, de promouvoir la participation économique aux avancées de l’IA et de renforcer la résilience sociale.

Littératie en IA, développement des compétences et transition de la main-d’œuvre

L’IA pour tous reconnaît la littératie en IA et le perfectionnement de la main-d’œuvre comme des éléments déterminants du programme d’adoption du Canada. La prochaine étape consiste à faire en sorte que la formation en IA rejoigne les travailleuses et travailleurs, les entreprises, les secteurs et les collectivités les plus susceptibles de subir des perturbations ou d’être exclus des premières vagues d’adoption.

L’évolution du rôle de l’IA en milieu de travail offre la possibilité d’améliorer les capacités et d’accompagner les travailleuses et travailleurs vers des rôles à plus forte valeur ajoutée. Elle risque toutefois d’accentuer les inégalités22, particulièrement entre celles et ceux qui peuvent accéder aux technologies d’IA et en tirer profit et celles et ceux qui ne le peuvent pas. Combler cet écart nécessite une approche inclusive, comme le souligne la vision L’IA pour tous23, assortie de politiques ciblées, telles que la formation aux compétences numériques et des mécanismes de protection contre les biais algorithmiques24. Sans intervention délibérée, l’IA pourrait accentuer les inégalités existantes et renforcer les fossés numériques.

Veiller à ce que l’ensemble des Canadiennes et Canadiens participent au développement de l’IA et en bénéficient (y compris celles et ceux qui sont les plus exposés aux préjudices et aux déplacements liés à l’IA) est indispensable pour réduire les disparités et faire progresser la prospérité partagée. Préparer efficacement la main-d’œuvre canadienne exigera une collaboration soutenue entre les gouvernements, l’industrie et les prestataires de formation et d’éducation, afin de bâtir des systèmes agiles qui soutiennent l’apprentissage continu et la capacité d’adaptation. En favorisant une large participation et un accès équitable aux débouchés offerts par l’IA, le Canada peut réduire les fractures numériques, renforcer la productivité et assurer un partage équitable des retombées économiques dans l’économie numérique.

La transition vers l’IA

L’IA pour tous présente l’IA comme une occasion d’améliorer le travail, d’accroître la productivité et d’accéder à de nouveaux rôles à plus forte valeur ajoutée. La mise en place de mesures de soutien à la transition peut aider les travailleurs et les employeurs à s’adapter à l’évolution des tâches avant que les risques de déplacement ne s’intensifient.

Tant dans le secteur des TIC que dans l’ensemble de l’économie, la demande augmente pour des travailleuses et travailleurs dotés d’une expertise technique, d’une littératie en IA et de solides aptitudes interpersonnelles25 Or, moins d’un Canadien ou Canadienne sur quatre a reçu une formation en IA26, avec des lacunes importantes qui persistent, particulièrement chez les travailleuses et travailleurs ayant une plus faible maîtrise du numérique. Des progrès sont réalisés, mais le Canada accuse un retard par rapport à ses pairs internationaux et de nombreux travailleuses et travailleurs ont encore besoin d’un soutien pour acquérir les compétences numériques fondamentales et avancées nécessaires pour tirer profit d’une adoption généralisée de l’IA27 .

L’IA devrait remodeler de façon significative environ 60 % des professions au Canada, et on s’attend à ce que, pour environ la moitié d’entre elles, les emplois soient complétés par les nouvelles technologies plutôt que déplacés 28. L’accès à la formation liée à l’IA demeure inégal : 36 % des titulaires d’un diplôme d’études postsecondaires ont reçu une formation en IA, contre 18 % chez les titulaires d’un diplôme d’études secondaires supérieures 29

Des indicateurs préliminaires montrent que la croissance de l’emploi a été la plus forte chez les personnes détenant un baccalauréat ou un diplôme supérieur30, ce qui donne à penser que les personnes ayant un niveau de scolarité plus élevé bénéficient davantage des gains complémentaires découlant de l’adoption de l’IA. Bien que 77 % des travailleuses et travailleurs soient autorisés à utiliser des outils d’IA, seuls 37 % ont reçu une formation officielle31 La montée en compétences ciblée et inclusive sera donc indispensable pour maximiser les bénéfices de l’IA et répondre aux besoins en évolution du marché du travail.

Possibilités de mise en œuvre : Transition de la main-d’œuvre canadienne

Combler ces lacunes nécessite d’élargir l’accès à une formation sectorielle accessible pour que les travailleuses et travailleurs acquièrent des compétences pertinentes et pratiques32. Pour relever ces défis, le Canada pourrait travailler à l’élaboration d’un cadre de compétences pour l’économie numérique. Ce cadre soutiendrait un référentiel national des compétences en IA et dans les domaines connexes, au service de la cartographie des compétences et de la transition. En adoptant un dosage équilibré de politiques du côté de l’offre et de la demande, ce cadre élargirait la formation en IA, fournirait une formation ciblée et développerait les talents numériques. Par exemple :

› Stimuler l’adoption et la sensibilisation à l’IA : En lançant une campagne nationale mettant en valeur les bénéfices de l’IA, le gouvernement fédéral pourrait définir des parcours de mise en œuvre clairs et offrir un soutien-conseil aux entreprises.

› Améliorer la transparence et le renseignement fondé sur les données : En tirant parti du programme TechStat pour offrir un accès ouvert à des données récentes sur l’adoption de l’IA et ses incidences, avec la contribution de l’industrie pour les domaines prioritaires, à l’appui d’une politique et d’une innovation fondées sur des données probantes.

› Élargir l’éducation et la formation en IA : En soutenant des possibilités d’apprentissage modulaire (notamment les micro-titres) directement liées aux besoins contemporains du marché du travail et élaborées par des prestataires de formation en partenariat avec l’industrie.

› Développer un cadre axé sur les compétences : En mettant l’accent sur les ensembles de compétences en IA pour cartographier les aptitudes, soutenir les transitions professionnelles et aligner la formation sur les compétences recherchées dans l’économie numérique canadienne.

› Faire progresser la montée en compétences sectorielle : En élaborant des programmes de formation ciblés avec des partenaires industriels qui tiennent compte de l’incidence particulière de l’IA dans différents domaines et à tous les niveaux de compétences.

Préparer la prochaine génération de Canadiennes et Canadiens

L’IA pour tous place les étudiantes et étudiants, les éducatrices et éducateurs et les travailleuses et travailleurs en début de carrière au cœur de la préparation à long terme du Canada à l’IA. En reliant la littératie en IA de la maternelle à la 12e année, l’apprentissage postsecondaire, l’apprentissage intégré au travail, la recherche appliquée et les parcours de début de carrière vers des rôles axés sur l’IA, le Canada peut assurer un bassin de talents cohérent dans l’ensemble de l’économie canadienne.

L’industrie canadienne de l’IA devrait croître à un taux annuel de 33,9 % jusqu’en 202833. Comme la stratégie L’IA pour tous vise à créer 250 000 nouveaux emplois liés à l’IA dans l’ensemble de l’économie d’ici 203134, la constitution de la filière de travailleuses et travailleurs nécessite une intervention précoce pour répondre à cette croissance projetée.

La constitution d’une filière de talents inclusive en IA exige également de repenser le point de départ du développement de la littératie. Des études montrent que le développement réussi des compétences numériques de la maternelle à la 12e année repose sur l’accès à la technologie, la formation des éducatrices et éducateurs et l’équité ; les efforts récents visant à doter les éducatrices et éducateurs de ressources en littératie numérique et en IA alignées sur les programmes d’études confirment que la préparation en classe est indispensable à la préparation à long terme de la main-d’œuvre35

Possibilités de mise en œuvre : Développement des talents en début de carrière

Pour favoriser l’émergence de talents en IA en début de carrière, le Canada pourrait :

› Développer une main-d’œuvre prête pour l’avenir : Une Stratégie de talents en IA claire et visionnaire pourrait aider les Canadiennes et Canadiens de tous âges et de tous horizons scolaires (des élèves de la maternelle à la 12e année aux chefs d’entreprise, en passant par les travailleuses et travailleurs en début et en milieu de carrière) à apprendre à utiliser l’IA et à travailler avec elle. La stratégie doit être agile, souple et ancrée dans les réalités de l’industrie, et s’appuyer sur des données en temps réel sur le marché du travail pour préparer les Canadiennes et Canadiens aux emplois et aux compétences de demain.

› Intégration des concepts d’IA : Intégrer les concepts d’IA dans l’éducation de la maternelle à la 12e année, en abordant des thèmes tels que la citoyenneté numérique, l’orientation professionnelle et l’utilisation responsable de la technologie.

De l’IA pour tous à l’IA en action : la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada pour une prospérité partagée

› Tisser des liens entre le milieu universitaire et l’industrie au moyen de l’apprentissage intégré au travail : Accroître ce type d’apprentissage en finançant davantage de stages, de programmes coopératifs et de projets appliqués axés sur l’IA qui développent des compétences pratiques dans tous les secteurs et toutes les tailles d’entreprises.

Accent ciblé sur les talents pour les groupes mal desservis

L’IA pour tous reconnaît que l’avenir de l’IA au Canada doit être inclusif, multilingue, accessible et ancré dans la participation de communautés diversifiées. L’intégration de l’inclusion à la mise en œuvre, plutôt que son traitement comme un objectif parallèle, est importante pour refléter ces principes.

La diversité de la main-d’œuvre canadienne constitue un atout majeur qui doit être cultivé par un développement inclusif des talents en IA, dont l’efficacité pour stimuler l’innovation, améliorer la performance organisationnelle et favoriser une participation plus large à l’économie numérique est bien documentée 36. Des exemples internationaux ont également démontré la valeur de parcours structurés, de mentorat et de mécanismes de responsabilité pour les groupes mal desservis, qui relient le développement des compétences à des résultats mesurables.

Le fossé entre les genres demeure important : les femmes sont moins susceptibles d’utiliser des outils d’IA et font état d’un niveau de confiance plus faible, alors qu’elles occupent de manière disproportionnée des rôles particulièrement exposés aux transformations induites par l’IA. À l’heure actuelle, les femmes sont 22 % moins susceptibles que les hommes d’utiliser des outils d’IA générative en milieu de travail, et seules 36 % des femmes au Canada déclarent se sentir à l’aise pour le faire, contre 52 % des hommes37. Sans recyclage professionnel ciblé ni soutien à la transition, l’IA risque d’amplifier les inégalités existantes sur le marché du travail.

Les obstacles sont également prononcés pour les peuples autochtones et d’autres groupes méritant l’équité, notamment les communautés racialisées et les personnes en situation de handicap. Les travailleuses et travailleurs autochtones sont systématiquement sous-représentés dans les rôles technologiques et manquent souvent d’un accès fiable à la large bande, ce qui limite leur participation globale à l’économie numérique ; les recherches du CTIC ont révélé que 80 % des communautés autochtones n’ont pas accès à une connectivité large bande fiable38. Pour les groupes méritant l’équité en général, les cadres génériques de montée en compétences se sont systématiquement révélés insuffisants pour surmonter les multiples obstacles qui entravent leur pleine participation à l’économie numérique.

Possibilités de mise en œuvre :

Promouvoir une IA inclusive et accessible

Pour être efficaces, les stratégies de talents doivent être inclusives dès leur conception, en combinant des investissements ciblés, une conception de programmes ancrée dans les communautés, des services de soutien globaux et un meilleur accès aux infrastructures habilitantes. Des exemples internationaux ont démontré la valeur de parcours structurés, de mentorat et de mécanismes de responsabilité qui relient le développement des compétences à des résultats mesurables39. Par exemple :

› Formation ciblée inclusive dès la conception : Investissement dans le développement ciblé des connaissances et des compétences en matière d’IA pour les groupes sous-représentés afin de combler le fossé en matière d’adoption de l’IA et de renforcer la capacité de productivité du Canada. La formation aux compétences doit être élaborée en consultation avec les membres des communautés et intégrer les besoins en matière d’accessibilité.

› Participation des parties prenantes : Élaboration de la Stratégie nationale de talents en IA en concertation avec des groupes de parties prenantes diversifiés, des établissements de formation et des praticiens du perfectionnement de la main-d’œuvre qui possèdent une expertise au service de l’ensemble de la société canadienne.

› Formation dirigée par les peuples autochtones : Intégrer un soutien aux établissements et modèles de formation dirigés par les peuples autochtones en incorporant des perspectives culturellement ancrées dans la conception des programmes et en faisant progresser les programmes communautaires autochtones qui comprennent des services de soutien complets.

› Réduction des obstacles : S’attaquer aux obstacles systémiques et infrastructurels à l’équité dans l’éducation et la formation en IA, notamment par un accès universel à la large bande pour que chacune et chacun ait accès à la formation et à l’éducation en IA.

En assurant une participation inclusive et accessible à l’éducation et à l’emploi dans le domaine de l’IA, le Canada pourrait renforcer l’innovation, réduire les inégalités et libérer un potentiel économique plus large.

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Renforcer la compétitivité et la productivité nationales en matière d’IA

L’IA pour tous reconnaît la productivité, l’adoption et la commercialisation comme des éléments centraux de l’occasion que représente l’IA pour le Canada. La prochaine étape consiste à rendre ces objectifs mesurables et réalisables dans l’ensemble des secteurs, des tailles d’entreprises et des régions.

Le défi pour le Canada n’est plus de savoir si nous sommes capables de produire de la recherche en IA. C’est de savoir si nous pouvons traduire cette recherche en adoption à grande échelle, en gains de productivité, en commercialisation et en prospérité économique durable. Selon les projections, avec une adoption lente de l’IA, la croissance de la productivité au Canada pourrait tomber à seulement 0,35 % par année, contre 1,13 % avec une adoption rapide et généralisée40. Cet écart, cumulé sur une décennie, représente une divergence considérable sur le plan des débouchés économiques, du niveau de vie et de la compétitivité mondiale.

De plus, ce défi n’est pas réparti uniformément. De nombreux secteurs, notamment ceux dont la maturité numérique est plus faible et dont les entreprises sont en moyenne de plus petite taille, se heurtent à des obstacles persistants à l’adoption de l’IA qui nécessitent un soutien pour être surmontés41. Les petites et moyennes entreprises, qui représentent ensemble près de la moitié du PIB du secteur privé canadien, accusent actuellement un retard par rapport à leurs homologues internationales dans l’utilisation des technologies de pointe42. Sans intervention ciblée, ces entreprises risquent d’être laissées pour compte non seulement sur le marché intérieur, mais aussi sur les marchés mondiaux où des concurrentes utilisant l’IA prennent déjà de l’avance.

Élargir l’utilisation de l’IA à l’ensemble de l’économie

L’IA pour tous fait évoluer le discours canadien sur l’IA au-delà de la recherche vers une utilisation productive dans l’ensemble de l’économie. Aider les entreprises et les institutions publiques à passer de la sensibilisation et de l’expérimentation à la mise en œuvre, à l’intégration et à des retombées mesurables peut contribuer à mobiliser ce changement.

L’économie numérique est essentielle pour chaque secteur au Canada. Cet écosystème comprend non seulement le secteur des TIC, mais aussi les rôles

et technologies numériques intégrés à l’ensemble des industries. Avec 2,56 millions de Canadiennes et Canadiens employés dans l’économie numérique43 , représentant plus de 10 % du PIB total du pays44, la numérisation est désormais quasi omniprésente et constitue un moteur principal de la croissance nationale. La progression rapide de l’IA présente à la fois des débouchés et des défis. Les décisions stratégiques prises aujourd’hui façonneront la technologie et l’infrastructure qui sous-tendent la prospérité future du Canada. L’adoption généralisée de l’IA peut stimuler la concurrence, réduire les coûts, améliorer la qualité et accroître la productivité, tout en favorisant de nouveaux produits et en abaissant les barrières à l’entrée45. Toutefois, l’accès aux données, au calcul et aux infrastructures est de plus en plus concentré parmi les grandes entreprises, ce qui limite la concurrence46

Possibilités de mise en œuvre : Intégrer l’IA à l’ensemble de l’économie

Pour demeurer compétitif, le Canada doit renforcer ses capacités dans des domaines stratégiques, tels que les ressources de calcul, le développement de modèles et les talents qualifiés. L’investissement précoce est déterminant : comme la position de chef de file en IA se consolide avec le temps, tout retard dans le développement des capacités canadiennes accroît la dépendance du pays envers les technologies de propriété étrangère47. La maximisation des bénéfices nécessite également des investissements intégrés dans les compétences numériques, l’infrastructure, les données et l’innovation48. Parmi les actions nécessaires pour atteindre ces objectifs :

› Intégrer l’IA pour la transformation économique : Intégrer l’IA aux processus centraux qui stimulent la productivité et l’innovation dans l’ensemble de l’économie, par des investissements coordonnés dans l’infrastructure numérique, la capacité de calcul nationale et des systèmes de données sécurisés et interopérables, afin de favoriser une intégration à grande échelle réalisée en toute confiance.

› Élaborer des normes intégrées : Prioriser les politiques nationales qui développent des normes intégrées pour améliorer la communication entre les systèmes et réduire les risques de fragmentation49 .

› Renforcer les fondements immatériels : Investir dans des actifs incorporels complémentaires, tels que l’innovation des processus, les protocoles de vérification et la mise à jour de la gouvernance pour maintenir les gains de productivité50 .

› Faciliter l’adoption par un soutien stratégique : Fournir un soutien coordonné comprenant des subventions, des crédits d’impôt, une assistance technique et des campagnes nationales ciblées pour accentuer le sentiment d’urgence, réduire les coûts d’adoption, renforcer les capacités et sensibiliser le public51

État de préparation des PME à l’IA

L’IA pour tous reconnaît que les PME sont au cœur du défi d’adoption et de l’occasion de productivité du Canada. Pour atteindre ces objectifs, il sera essentiel de rejoindre les PME là où elles en sont.

Avant la diffusion rapide de l’IA, l’adoption des technologies de pointe au Canada était déjà inégale, étroitement liée à la taille des entreprises et aux résultats en matière d’innovation52. Les grandes entreprises étaient plus susceptibles de mettre en œuvre de nouvelles technologies et pratiques commerciales, les deux tiers des entreprises utilisant au moins une technologie de pointe étant également considérée comme novatrice53. La croissance de la productivité au Canada est toutefois demeurée modeste, sous l’influence de multiples facteurs : adoption inégale des technologies, faiblesse des investissements des entreprises, recul de la R-D et croissance limitée des actifs immatériels54

L’IA a le potentiel d’inverser ces tendances, mais son adoption reste modeste : seulement environ 12 % des entreprises canadiennes utilisaient l’IA en 2024-2025, avec une croissance modeste attendue d’ici la mi-202655 Les schémas d’adoption reflètent ceux des technologies antérieures, avec des écarts persistants entre les entreprises pionnières et celles qui accusent un retard. Pour les PME, le principal obstacle n’est pas le coût mais un manque de sensibilisation, la plupart des PME faisant état de l’absence d’un besoin clair pour l’IA56. Des obstacles structurels continuent également de limiter l’adoption parmi les groupes sous-représentés57

Possibilités de mise en œuvre : Faire progresser l’utilisation de l’IA par les PME

L’élargissement de l’adoption de l’IA (notamment parmi les PME) sera déterminant pour améliorer la

productivité, réduire les écarts d’innovation et renforcer la compétitivité du Canada dans l’économie mondiale de l’IA. Les initiatives clés pourraient comprendre :

› Bâtir des écosystèmes d’IA collaboratifs : Favoriser des écosystèmes d’IA collaboratifs en établissant des réseaux et des projets pilotes qui mettent en relation les PME, les éducatrices et éducateurs, les chercheurs et les décideurs politiques pour partager les meilleures pratiques, des cas d’utilisation éprouvés, et accélérer l’adoption.

› Tirer parti de l’approvisionnement gouvernemental comme outil stratégique : Faire progresser l’adoption et la mise à l’échelle de l’IA parmi les PME en priorisant les solutions d’IA hébergées au Canada et conformes aux exigences applicables, et en créant des occasions pour les PME de participer à des projets du secteur public.

› Faire progresser le développement des compétences en IA dirigé par les employeurs : Promouvoir la littératie en IA soutenue par les employeurs en incitant ces derniers, notamment les PME, à investir dans la formation de leur main-d’œuvre en IA et en leur fournissant des trousses d’outils pratiques pour la montée en compétences.

› Accroître l’investissement par des incitatifs fiscaux ciblés : Offrir des crédits d’impôt et des subventions assortis de critères clairs de retour sur investissement pour renforcer la confiance des entreprises et des investisseurs, tout en veillant à ce que les PME bénéficient d’un financement stable à long terme axé sur l’accessibilité à l’IA et la mise à l’échelle des activités.

Retenir la valeur et faire croître les entreprises nationales

L’IA pour tous met l’accent sur la commercialisation, les champions canadiens et la nécessité de veiller à ce que le Canada tire davantage profit de ses atouts en matière d’IA. Pour capter cette valeur, il faudra aligner les outils qui aident les entreprises à prendre de l’expansion et à demeurer ancrées au Canada, notamment l’approvisionnement, l’accès à la capacité de calcul, le capital de croissance, la protection de la propriété intellectuelle, le transfert de technologie, la gouvernance des données et le soutien à l’exportation.

La rétention de la valeur économique au Canada et la capacité des entreprises nationales à prendre de l’envergure sont déterminantes pour la compétitivité à long terme du pays Malgré ses points forts en recherche et en talents en IA, les acquisitions en phase de démarrage se traduisent souvent par un transfert de la propriété intellectuelle et des gains économiques vers l’étranger58. Le Canada fait également face à un défi de taille : une grande partie de son infrastructure numérique est contrôlée par des entités étrangères, ce qui soulève

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des préoccupations quant à la souveraineté des données et à la conformité réglementaire. Des investissements coordonnés dans l’infrastructure, la croissance des entreprises et les partenariats internationaux pourraient ensemble positionner le Canada pour capter davantage de valeur de l’IA et être compétitif à l’échelle mondiale. Le Canada doit également mesurer ses progrès.

Possibilités de mise en œuvre : Faire progresser la captation nationale de la valeur de l’IA

L’infrastructure numérique étant de plus en plus liée aux décisions d’investissement en capital et à la croissance nationale à long terme59, l’alignement des politiques s’impose. Les gouvernements peuvent soutenir la mise à l’échelle nationale en tirant parti de l’approvisionnement pour prioriser les technologies hébergées au Canada et conformes aux exigences applicables (notamment dans les secteurs réglementés), tout en faisant progresser la souveraineté des données. En parallèle, le Canada doit trouver un équilibre entre souveraineté et ouverture : une infrastructure entièrement nationale pourrait freiner l’innovation, tandis qu’une dépendance aux fournisseurs étrangers comporte ses propres risques. Pour retenir davantage de valeur économique et se positionner à l’avant-garde de l’innovation en IA, le Canada pourrait :

› Mettre à l’échelle l’infrastructure nationale par le leadership fédéral : Tirer parti de l’approvisionnement fédéral et du leadership en matière de politiques pour développer une infrastructure numérique nationale sécurisée, en l’alignant sur les priorités économiques à long terme.

› Renforcer la commercialisation de l’innovation : Réformer les incitatifs à la R-D, renforcer les protections de la propriété intellectuelle et améliorer le transfert de technologie pour retenir et commercialiser l’innovation canadienne.

› Accroître la compétitivité mondiale : Approfondir les partenariats internationaux, diversifier les chaînes d’approvisionnement et faire progresser des politiques commerciales adaptatives qui protègent les intérêts du Canada.

› Mesurer la performance : Le Canada devrait définir des cibles, suivre l’adoption et la performance sectorielle, et diffuser les meilleures pratiques à grande échelle par l’intermédiaire d’un tableau de bord national de la productivité liée à l’IA, faisant des retombées économiques mesurables un élément central de la prochaine phase de mise en œuvre.

L’IA et la base industrielle de défense du Canada

L’accent mis par L’IA pour tous sur la souveraineté, l’infrastructure et les champions canadiens rejoint directement les priorités industrielles de défense du Canada. La mise en place de voies concrètes à double usage peut relier l’adoption de l’IA, le développement de la main-d’œuvre, l’approvisionnement, la commercialisation et le renforcement de capacités industrielles sécurisées.

La stratégie industrielle de défense du Canada de 2026 désigne la technologie d’IA comme un système numérique stratégique et une capacité souveraine clé, au même titre que l’informatique quantique et les communications quantiques, l’infonuagique sécurisée et les communications à haute assurance, ainsi que les systèmes intégrés de commandement et de contrôle60 Ensemble, ces nouvelles technologies pourraient apporter des capacités importantes aux forces armées canadiennes tout en offrant un potentiel d’exportation considérable. La technologie d’IA peut également accélérer la R-D et l’innovation en matière de défense dans l’ensemble du secteur de la défense canadien.

Du point de vue du renforcement de la base industrielle de défense du Canada, l’IA offre des applications importantes dans les secteurs de la défense et de l’aérospatiale. Celles-ci comprennent le développement d’applications d’IA pour les véhicules autonomes, la cybersécurité, les capteurs et la surveillance maritime, les plateformes de communications et de renseignement, la guerre électronique et les systèmes logistiques.

Possibilités de mise en œuvre : L’IA et la base industrielle de défense du Canada

› Bâtir une main-d’œuvre de défense habilitée par l’IA : Favoriser les partenariats industrie-université et les programmes d’apprentissage intégré au travail, comme les programmes coopératifs et les stages en entreprise, adaptés au secteur canadien de la défense, ainsi que des accélérateurs de carrière en IA pour les talents déjà en poste.

› Accélérer l’adoption de l’IA dans la fabrication de défense : Aligner les politiques d’approvisionnement sur les exigences en matière d’IA, en favorisant la constitution d’écosystèmes, le partage des connaissances et le soutien aux projets pilotes et aux démonstrations technologiques.

› Soutenir les accélérateurs de technologies de défense axés sur l’IA et les incubateurs de jeunes entreprises : Créer de nouveaux programmes ou établir des partenariats avec des organismes existants pour développer des initiatives propres au secteur de la défense.

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Le rôle du Canada dans la gouvernance internationale de l’IA

L’IA pour tous reconnaît les partenariats de confiance et les alliances mondiales comme des éléments centraux de l’avenir du Canada en matière d’IA. La prochaine étape consiste à opérationnaliser le rôle international du Canada en le positionnant comme diplomate en matière d’IA : un partenaire de confiance, neutre, bilingue et démocratique qui aide les économies homologues et émergentes à adopter l’IA, à la gouverner et à en tirer profit de manière responsable.

Le Canada est bien placé pour façonner la gouvernance mondiale de l’IA grâce à ses atouts distinctifs. Il allie une capacité de recherche de calibre mondial (accueillant environ 10 % des chercheurs en IA de premier plan et produisant des travaux académiques de haut niveau) à des institutions reconnues à l’échelle internationale, telles que Mila, l’Amii et l’Institut Vecteur. La réputation du Canada comme puissance moyenne de confiance et à vocation collaborative renforce par ailleurs sa capacité d’influencer les normes mondiales par la voix de son pouvoir d’influence plutôt que par la coercition.

Cette crédibilité est renforcée par la participation active du Canada à des forums internationaux clés (notamment l’ONU, le G7, le G20, l’OCDE) et à des alliances de sécurité comme l’OTAN et les Cinq Yeux, où le Canada contribue à l’élaboration de normes et de capacités émergentes en matière d’IA. Son réseau croissant de partenariats internationaux en IA renforce davantage son rôle mondial.

Sur le plan intérieur, l’approche inclusive et fondée sur la consultation du Canada en matière de gouvernance de l’IA (reflétée dans sa stratégie L’IA pour tous) soutient la légitimité et l’acceptation sociale. Combinée à sa société multiculturelle et bilingue, cette approche place le Canada dans une position unique pour élaborer des cadres d’IA pertinents à l’échelle mondiale, inclusifs et adaptables, lui permettant d’agir comme pont entre divers modèles de gouvernance et partenaires internationaux.

Possibilités de mise en œuvre :

Le rôle du Canada dans la gouvernance internationale de l’IA

Pour convertir davantage ces avantages en leadership durable sur l’IA, le Canada peut prendre plusieurs mesures stratégiques :

› Stimuler l’adoption nationale de l’IA : Accélérer l’adoption de l’IA parmi les entreprises (notamment les PME) afin d’ancrer les cadres de gouvernance canadiens dans une mise en œuvre concrète.

› Renforcer la recherche et la commercialisation : Maintenir les investissements dans les instituts de recherche et élargir les partenariats public-privé pour transformer l’innovation en valeur économique.

› Approfondir les collaborations internationales : Élargir les partenariats internationaux pour améliorer l’accès aux marchés, diversifier les chaînes d’approvisionnement et intégrer des voix sousreprésentées dans la gouvernance de l’IA.

› Tirer parti de la diplomatie de puissance moyenne : Mettre à profit la position de confiance du Canada pour faire le pont entre les grands blocs de gouvernance de l’IA par un engagement actif et un leadership dans les forums internationaux (notamment l’ONU, le G7, le G20, l’OCDE) et les alliances de sécurité, comme l’OTAN et les Cinq Yeux.

› Défendre le développement d’une IA éthique et inclusive : Promouvoir la transparence, l’équité et la responsabilité à l’échelle mondiale en tirant parti des atouts multiculturels du Canada.

En s’attaquant à ces domaines, le Canada pourrait consolider son rôle de chef de file dans l’élaboration des normes mondiales en matière d’IA et veiller à ce que son influence soit à la fois durable et porteuse de résultats concrets. Si l’occasion est réelle, elle n’est pas garantie. L’influence du Canada dans la gouvernance mondiale de l’IA sera en définitive proportionnelle à sa capacité à démontrer, chez lui, les valeurs qu’il cherche à projeter à l’étranger.

Conclusion

L’IA pour tous offre au Canada une assise solide pour la prochaine phase du développement de l’IA. La tâche consiste maintenant à passer de la stratégie à la mise en œuvre d’une manière qui soit mesurable, inclusive, favorable à la productivité et pertinente à l’échelle mondiale.

La stratégie L’IA pour tous offre au Canada une assise solide et opportune pour naviguer à l’ère de l’IA. Elle reconnaît à juste titre que la réussite à long terme ne dépend pas uniquement de l’excellence en recherche, mais aussi de l’adoption généralisée, des gains de productivité, du perfectionnement de la main-d’œuvre, de la confiance, de la commercialisation, de l’infrastructure et de la souveraineté numérique. Cette vision plus large et plus intégrée marque un virage important et nécessaire dans l’approche du Canada.

La priorité est maintenant la mise en œuvre. Pour concrétiser cette vision, le Canada a l’occasion de compléter la stratégie par des indicateurs de productivité plus clairs, un soutien renforcé à l’adoption par les PME,

une plus grande clarté réglementaire, une stratégie d’engagement international mieux définie et une approche coordonnée pour bâtir une infrastructure numérique souveraine.

Bien exécutée, cette stratégie peut permettre au Canada de faire plus que participer à l’économie mondiale de l’IA : elle peut l’aider à en orienter la direction. À une époque de plus en plus définie par l’intelligence artificielle, la plus grande contribution du Canada sera peut-être de veiller à ce que le progrès technologique s’aligne sur ses valeurs : favoriser des débouchés économiques inclusifs, soutenir les valeurs démocratiques et contribuer à une prospérité partagée.

Références

1 Innovation, Sciences et Développement économique Canada (Gouvernement du Canada), « Stratégie canadienne sur la capacité de calcul souveraine pour l’IA », dernière mise à jour le 15 avril 2026 https://ised-isde.canada.ca/site/isde/fr/ strategie-canada-puissance-calcul-souveraine-pour-lia

2 Gouvernement du Canada, « Stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada : L’IA pour tous », 2026, https://ised-isde.canada.ca/site/ised/en/canadas-nationalartificial-intelligence-strategy-ai-all, 33.

3 Nicol Turner Lee et Darrell M. West, « The future of data centers », Brookings Institution, 5 novembre 2025, https:// www.brookings.edu/articles/the-future-of-data-centers/ (contenu en anglais).

4 Une étude réalisée en 2025 pour le compte de Telehouse a révélé que, à l’échelle mondiale, plus de la moitié des entreprises ayant déployé l’IA avaient rencontré des problèmes de capacité réseau et que 39 % avaient abandonné des projets d’IA en raison de contraintes de capacité réseau ; voir : « AI Workload Strategies 2025: Global IT Leaders’ Key Considerations for AI Workload Placement », S&P Global Market Intelligence et Telehouse, 2025, https://www. telehouse.ca/ai-workload-strategies/, 9 (contenu en anglais).

5 Namir Anani et Erik Henningsmoen, « Feuille de route pour l’économie numérique du Canada à l’horizon 2030 », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), avril 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/feuillede-route-pour-leconomie-numerique-du-canada-alhorizon-2030

6 Régie de l’énergie du Canada (Gouvernement du Canada), « Aperçu du marché : Le développement de l’intelligence artificielle contribue considérablement à l’augmentation constante de la demande d’énergie des centres de données », 2 octobre 2024, https://www.cer-rec.gc.ca/fr/donneesanalyse/marches-energetiques/apercu-marches/2024/ apercu-marche-developpement-de-lintelligence-artificiellecontribue-considerablement-laugmentation-constantedemande-energie-des-centres-donnees.html; Alexander Carlo et Lyndsey Rolheiser, “Data Centred: The Shifting Landscape of Canada’s Digital Infrastructure,” Schulich School of Business Real Assets Research Paper Series, 15 avril 2026, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_ id=6464099, 11, Figure 3 (contenu en anglais).

7 Likeleli Seitlheko, « Data Centers in a Grid Constrained World: Challenges and Opportunities for Canada », TD Economics, https://economics.td.com/ca-data-centers-and-gridconstraints, 2-3 (contenu en anglais).

8 Ressources naturelles Canada (Gouvernement du Canada), « Propulser un Canada fort : Une stratégie nationale pour une économie canadienne électrifiée », dernière mise à jour le 23 mars 2026, https://ressources-naturelles.canada.ca/sourceenergie/infrastructure-electricite/propulser-canada-fortstrategie-nationale-economie-canadienne-electrifiee

9 Erik Henningsmoen, Noah Lubendo, Mairead Matthews et Heather McGeer, « Faire progresser la capacité nationale souveraine de calcul pour l’IA du Canada : Exposé de politique du CTIC », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), juillet 2025, https://ictc-ctic.ca/ fr/notre-impact/notes-dinformation/faire-progresser-lacapacite-nationale-souveraine-de-calcul-pour-lia-ducanada, 18.

10 Innovation, Sciences et Développement économique Canada, (Gouvernement du Canada), « Programme d’infrastructure de calcul souveraine pour l’intelligence artificielle », dernière mise à jour le 16 avril 2026, https://ised-isde.canada.ca/site/ isde/fr/programme-dinfrastructure-calcul-souveraine-pourlintelligence-artificielle.

11 Gouvernement du Canada, « Stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada : L’IA pour tous », 2026, https://ised-isde.canada.ca/site/ised/en/canadas-nationalartificial-intelligence-strategy-ai-all, 33.

12 Erik Henningsmoen, Sheldon Lopez et Mairead Matthews, « Cartographie de l’industrie canadienne des semi-conducteurs : Perspectives sur les talents, le perfectionnement de la main-d’œuvre et les forces technologiques », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), novembre 2025, https://ictc-ctic. ca/fr/rapports/cartographie-de-lindustrie-canadienne-dessemi-conducteurs, 21-24.

13 Conseil canadien des semi-conducteurs, CMC Microsystems, Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), et ventureLAB, « Une stratégie nationale en matière de semi-conducteurs pour le Canada : options politiques et recommandations », novembre 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/une-strategie-nationale-enmatiere-de-semi-conducteurs-pour-le-canada, 11.

14 Conseil canadien des normes, « Filtrer le bruit : La normalisation de l’IA à l’échelle mondiale et ses répercussions sur le Canada », Université de Toronto, janvier 2023, https:// ccn-scc.ca/system/files/2024-05/sri_filtrer_le_bruit_ francais_v2_0.pdf

15 Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), « Sept recommandations clés pour le renouvellement de la stratégie canadienne en matière d’IA », 31 octobre 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/ sept-recommandations-cles-pour-le-renouvellement-de-lastrategie-canadienne-en-matiere-dia, 9.

16 Namir Anani et Erik Henningsmoen, « Feuille de route pour l’économie numérique du Canada à l’horizon 2030 », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), avril 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/feuillede-route-pour-leconomie-numerique-du-canada-alhorizon-2030, 22.

17 Ibid., 22.

18 Harvey Naglie, « Canada’s AI Coordination Gap: Federal Levers Needed to Prevent Market Fragmentation », C.D. Howe Institute Intelligence Memos, 15 janvier 2026, https://cdhowe.org/ publication/canadas-ai-coordination-gap-federal-leversneeded-to-prevent-market-fragmentation/ (contenu en anglais).

19 Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), « Sept recommandations clés pour le renouvellement de la stratégie canadienne en matière d’IA », 31 octobre 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/ sept-recommandations-cles-pour-le-renouvellement-de-lastrategie-canadienne-en-matiere-dia, 4-5.

20 Heidi Waem et Simon Verschaeve, « EU Regulatory Data Protection: International data transfer rules for non-personal data », DLA Piper, juin 2023, https://www.dlapiper.com/ en-ca/insights/publications/2023/06/eu-regulatory-dataprotection-international-data-transfer-rules-for-nonpersonal-data (contenu en anglais).

De l’IA pour tous à l’IA en action : la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada pour une prospérité partagée

21 Rachel George et Ian Klaus, « AI and Democracy: Mapping the Intersections, Carnegie Endowment for International Peace », 8 janvier 2026, https://carnegieendowment. org/research/2026/01/ai-and-democracy-mapping-theintersections (contenu en anglais).

22 Sandrive Kergroach et Julien Hertier, « Early divides in the transition to artificial intelligence », OCDE, juin 2025, https:// dx.doi.org/10.1787/7376c776-en (contenu en anglais).

23 Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), « Sept recommandations clés pour le renouvellement de la stratégie canadienne en matière d’IA », octobre 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/septrecommandations-cles-pour-le-renouvellement-de-lastrategie-canadienne-en-matiere-dia

24 Organisation internationale du travail (OIT), « Digitalisation and blending of training programmes: A practical guide for skills development », avril 2025, https://www.ilo.org/publications/ digitalisation-and-blending-training-programmes-practicalguide-skills (contenu en anglais).

25 Faun Rice et Mairead Matthews, « L’automatisation et l’avenir des carrières technologiques au Canada : ce que les étudiants doivent savoir », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), mai 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/lautomatisation-et-lavenirdes-carrieres-technologiques-au-canada. Todd Legere, Sheldon Lopez et Noah Lubendo, « L’écosystème de l’IA au Canada : coup d’oeil sur les compétences recherchées et les tendances », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), février 2025, https://ictc-ctic. ca/fr/rapports/lecosysteme-de-lia-au-canada-coup-doeilsur-les-competences-recherchees-et-les-tendances

Diego Eslava, Fabio Manca et Caroline Paunov, « AI Skills and Capabilities in Canada », OECD Artificial Intelligence Papers, février 2025, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/ publications/reports/2025/02/ai-skills-and-capabilities-incanada_09294563/87f76682-en.pdf (contenu en anglais).

26 Jiang Li et Huju Liu, « IA adoption and productivity in Canadian firms », avril 2026, https://doi.org/10.25318/3628 0 001 202 600 400 002-eng (contenu en anglais) ; Chanya Chawla et Crystal Arnburg « Survey Evidence on Firm AI Adoption and its Implications », juin 2026, https://www.bankofcanada.ca/ wp-content/uploads/2026/05/sap2026-22.pdf (contenu en anglais).

27 Marc Ercolao et Beata Caranci, « Is Canada’s Labour Market Mirroring American’s AI Impact? », TD Economics, janvier 2026, https://economics.td.com/ca-labour-market-mirroringamericans-ai-impact (contenu en anglais).

28 Tahsin Mehdi et René Morissette, « Estimations expérimentales de l’exposition professionnelle potentielle à l’intelligence artificielle au Canada », septembre 2024, https:// doi.org/10.25318/11f0019m2024005-fra

29 « How do people experience new technologies and generative AI?: Insights from a few countries worldwide », OECD Policy Insights on Well-being, Inclusion and Equal Opportunity, décembre 2025, https://doi.org/10.1787/49b8d10e-en (contenu en anglais).

30 Tahsin Mehdi et Marc Frenette, « Tendances de l’emploi au Canada à l’ère de l’intelligence artificielle générative : premiers résultats », Statistique Canada, janvier 2026, https://doi. org/10.25318/36280001202600100003-fra.

31 Faun Rice et Mairead Matthews, « L’automatisation et l’avenir des carrières technologiques au Canada : ce que les étudiants doivent savoir », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), mai 2025, https://ictc-ctic. ca/fr/rapports/lautomatisation-et-lavenir-des-carrierestechnologiques-au-canada

32 Diego Eslava, Fabio Manca et Caroline Paunov, « AI Skills and Capabilities in Canada », OECD Artificial Intelligence Papers, février 2025, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/ publications/reports/2025/02/ai-skills-and-capabilities-incanada_09294563/87f76682-en.pdf (contenu en anglais).

33 Todd Legere, Sheldon Lopez et Noah Lubendo, « L’écosystème de l’IA au Canada : coup d’oeil sur les compétences recherchées et les tendances », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), février 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/lecosysteme-de-lia-aucanada-coup-doeil-sur-les-competences-recherchees-etles-tendances.

34 Innovation, Sciences et Développement économique Canada (Gouvernement du Canada), « Stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada : L’IA pour tous », juin 2026, https://ised-isde.canada.ca/site/isde/fr/strategie-nationalematiere-dintelligence-artificielle-canada-lia-pour-tous

35 Maryna Ivus, « Uncharted Waters: A World-Class eLearning Paradigm », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), avril 2022, https://ictc-ctic.ca/ articles/overview-uncharted-waters (contenu en anglais). Voir également : « Carrefour d’échanges de connaissances du CTIC », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), https://etalentcanada.ca/fr/ carrefour-dechanges-de-connaissances-du-ctic. Agence nationale finlandaise pour l’éducation et ministère finlandais de l’Éducation et de la Culture, « Artificial intelligence in education: Legislation and Recommendations », 2025, https://www.noph.fi/en/artificial-intelligence-educationlegislation-and-recommendations (contenu en anglais).

36 « Diversity matters even more: The case for holistic impact », McKinsey & Company, décembre 2023, https://www. mckinsey.com/ featured-insights/diversity-and-inclusion/ diversity-matters-even-more-the-case-for-holistic-impact (contenu en anglais).

37 Talent Canada. 13 mars 2026. « Nearly half of women concerned about backlash from AI use at work: Survey » (contenu en anglais).

38 Lindsay Street et coll., « Façonner l’avenir numérique des peuples autochtones : étude sur le marché du travail en Alberta », Conseil des technologies de l’information et des communications, Conseil technologique des Premières Nations, Engage Delaney, mars 2026, https://ictc-ctic.ca/ fr/rapports/faconner-lavenir-numerique-des-peuplesautochtones-etude-sur-le-marche-du-travail-en-alberta (rapport disponible uniquement en anglais).

39 Pour les femmes et les filles en particulier, un nombre croissant d’initiatives internationales créent des parcours structurés vers des rôles et des instances de gouvernance liés à l’IA. Women in AI (WAI) offre des réseaux de mentorat, du perfectionnement technique et des accélérateurs de leadership à l’échelle de ses sections mondiales. Le RoyaumeUni a lancé en décembre 2025 son groupe de travail sur les femmes dans le secteur des technologies, soutenu par un financement dédié à des stages pratiques rémunérés dans les petites et moyennes entreprises, ainsi qu’un appel formel à témoignages pour élaborer les futures politiques sur les femmes et les nouvelles technologies. Ces modèles partagent un investissement délibéré et des mécanismes de responsabilité qui relient les initiatives de littératie à des résultats mesurables sur le marché du travail.

De l’IA pour tous à l’IA en action : la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada pour une prospérité partagée

40 Francesco Filippucci et coll., « Macroeconomic productivity gains from Artificial Intelligence in G7 economies », Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), juin 2025, https://www.oecd.org/ content/dam/oecd/en/publications/reports/ 2025/06/ macro economic-productivity-gains-from-artificial-intelligence-ing7-economies_dcf91c3e/a5319ab5-en.pdf (contenu en anglais).

41 Innovation, Sciences et Développement économique Canada (Gouvernement du Canada), « Le cadre de référence pour l’adoption de l’IA par les PME », dernière mise à jour le 9 décembre 2025, https://ised-isde.canada.ca/site/isde/fr/ cadre-reference-pour-ladoption-lia-pme

42 Namir Anani et Erik Henningsmoen, « Feuille de route pour l’économie numérique du Canada à l’horizon 2030 », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), avril 2025, https://ictc-ctic.ca/fr/rapports/feuillede-route-pour-leconomie-numerique-du-canada-alhorizon-2030

43 eTalent Canada, « Données sur l’emploi au Canada », Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), page consultée le 10 juin 2026, https://etalentcanada. ca/fr/pour-les-chercheuses-et-chercheurs-demploi/ donnees-sur-lemploi-au-canada

44 Bureau de la concurrence Canada, « L’industrie de l’intelligence artificielle (IA) du Canada a besoin de concurrence pour prospérer », octobre 2025, https:// bureau-concurrence.canada.ca/fr/comment-nousfavorisons-concurrence/promotion-concurrence/lindustrielintelligence-artificielle-ia-canada-besoin-concurrencepour-prosperer ; OECD Roundtables on Competition Policy Papers, « Intelligence artificielle et dynamique concurrentielle sur les marchés en aval », Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), novembre 2025, https://www.oecd.org/fr/publications/intelligenceartificielle-et-dynamique-concurrentielle-sur-les-marchesen-aval_53b3055d-fr.html

45 Calculs fondés sur les données de Maryna Ivus et coll., “Canada’s Digital Economy: Talent Outlook 2030,” Conseil des technologies de l’information et des communications (CTIC), 2025.

46 Ibid.

47 Adrien Abecassis et al., « A Blueprint for Multinational Advanced AI Development », Oxford Martin AI Governance Initiative, novembre 2025, https://aigi.ox.ac.uk/wpcontent/uploads/2025/11/blueprint_for_ multinational_ai_ development.pdf (contenu en anglais).

48 Flavio Calvino, Helder Costa et Daniel Haerle, « Digital technology diffusion in the age of AI: Cross country evidence from microdata », Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), janvier 2026, https:// dx.doi.org/10.1787/ebc2debe-en (contenu en anglais) ; Jiang Li et Huju Liu, « IA adoption and productivity in Canadian firms », avril 2026, https://doi.org/ 10.25318/ 362800012026004 00002-eng (contenu en anglais).

49 Marc-Etienne Ouimette, « From Users to Builders: an AI Infrastructure and diffusion Strategy for Canada », Cardinal Policy, octobre 2025, https://irp.cdn-website.com/c2ee4de1/ files/uploaded/Canada_AI_ Task+Force_FINAL_revised.pdf (contenu en anglais).

50 Mauri Hall, « AI in Canada: Sustained Productivity Requires Systematic Integration », TD Economics, juin 2026, https:// economics. td.com/ca-ai-economic-innovation (contenu en anglais).

51 OCDE, Boston Consulting Group, INSEAD, « The Adoption of Artificial Intelligence in Firms: New Evidence for Policymaking », Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), mai 2025, https://doi.

org/10.1787/f9ef33c3-en (contenu en anglais) ; Francesco Filippucci et coll., « Global linkages and the cross-country distribution of the gains from AI », Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), mars 2026, https://www.oecd.org/en/ publications/ai-meetstrade_13081644-en.html (contenu en anglais).

52 « The Diffusion and Adoption of Advanced Technologies in Canada: An Overview of the Issues », Centre for the Study of Living Standards, septembre 2005, https://www.csls.ca/ reports/PMACST-revisedsept23final.pdf (contenu en anglais).

53 Fernando Galindo-Rueda, Fabien Verger et Sylvain Ouellet, « Patterns of innovation, advanced technology use and business practices in Canadian firms », OECD Science, Technology and Industry Working Papers, mars 2020, https:// dx.doi.org/10.1787/6856ab8c-en (contenu en anglais).

Lawrence Zhang et Meghan Ostertag, « Underinvestment in Capital Equipment Hinder Canadian Productivity Growth », Information Technology & Innovation Foundation, mai 2025, https://www2.itif.org/ 2025-canadian-capex-report.pdf (contenu en anglais) ; Statistique Canada, Tableau 27-100380-01, « Choix sur l’innovation pris par les adopteurs et non-adopteurs des technologies avancées, selon l’industrie et la taille de l’entreprise », juillet 2023.

54 Tel qu’indiqué dans : Jiang Li et Huju Liu, « IA adoption and productivity in Canadian firms », avril 2026, https://doi.org/ 10.25318/362800012026004 00002-eng (contenu en anglais).

55 Statistique Canada, Tableau 33-10-1004-01, « Recours à l’intelligence artificielle par les entreprises ou les organismes pour produire des biens ou fournir des services au cours des 12 derniers mois, deuxième trimestre de 2025 », mai 2025.

56 Statistique Canada, Tableau 33-10-1167-01, « Analyse de l’utilisation de l’intelligence artificielle par les entreprises au Canada, deuxième trimestre de 2026 », mai 2026 ; Tony Fang et al., « Employment Practices and Skills Demands in Canada: A National Survey », Memorial University, décembre 2025, https://fsc-ccf.ca/wp-content/ uploads/2026/01/ employment-practices-and-skills-demands-in-canada_en.pdf (contenu en anglais).

57 Rim Chatti et coll., « Adoption de technologies et diversité chez les décideurs d’entreprises canadiennes : résultats de l’Enquête sur les technologies de pointe », Statistique Canada, https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/36-28-0001/2025007/ article/00003-fra.htm.

58 Maxime Cohen, « The State of AI in Canada: Challenges, Opportunities, and Calls to Action », janvier 2026, https:// maxccohen.github.io/State-of-AI-in-Canada.pdf (contenu en anglais) ; James Hinton et Fabrice Blais-Savoie, « Canada’s Deteriorating AI Position: A Comparative IP Perspective », Balsillie Papers, décembre 2025, https://balsilliepapers.ca/ wp-content/uploads/ 2025/12/Balsillie-Paper-Hinton-andBlais-Savoie-8.3.pdf (contenu en anglais) ; David Durand et Kyle Briggs, « Intellectual Property is Economic and National Security », Centre for International Governance Innovation (CIGI), novembre 2025, https://www.cigionline. org/publications/intellectual -property-is-economic-andnational-security/ (contenu en anglais).

59 PwC Canada, « Rapport sur les infrastructures mondiales 2025–2050 – Perspective canadienne », PricewaterhouseCoopers, juin 2026, https://www.pwc.com/ ca/fr/industries/government-and-public-sector/canadianinfrastructure-outlook.html

60 Ministère de la défense nationale (Gouvernement du Canada), « Stratégie Industrielle de Défense », 2026, https://www. canada.ca/fr/ministere-defense-nationale/organisation/ rapports-publications/strategie-industrielle/securitesouverainete-prosperite.html, 17.

De l’IA pour tous à l’IA en action : la mise en œuvre de la stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle du Canada pour une prospérité partagée