La confiance comme catalyseur de l’ambition du Canada en matière d’IA

La Stratégie canadienne sur l’intelligence artificielle : L’IA au service de tous présente une vision ambitieuse visant à positionner le Canada parmi les chefs de file mondiaux en intelligence artificielle (IA). Elle reconnaît que, malgré l’excellence de la recherche canadienne et les solides avantages concurrentiels de plusieurs secteurs, le principal obstacle à la pleine réalisation du potentiel de l’IA n’est pas l’innovation elle-même, mais la capacité de transformer cette ambition en une adoption durable à l’échelle de l’entreprise.

Comme nous l’avons souligné dans un article précédent, de nombreuses organisations expérimentent l’IA, mais relativement peu l’ont intégrée à leurs activités fondamentales de manière à générer des résultats mesurables. La stratégie L’IA au service de tous répond explicitement à cet enjeu grâce à un ensemble de mesures clés axées sur la sécurité, le développement des compétences de la main-d’œuvre, l’activation sectorielle, les infrastructures et le renforcement des écosystèmes.

Bien que ces mesures soient complètes, elles demeurent fragmentées. En l’absence d’un modèle opérationnel intégré, les organisations risquent de multiplier les initiatives isolées sans parvenir à les déployer à grande échelle. Le constat est clair : le Canada n’a pas un problème d’innovation en IA; il a un problème d’activation de l’IA.

Le défi de l’activation : faire le pont entre la stratégie et l’exécution

Pour la plupart des organisations, l’intelligence artificielle n’est plus un simple levier d’innovation facultatif. Elle devient une capacité fondamentale pour demeurer compétitives, conformes aux exigences réglementaires et pertinentes dans l’économie canadienne. La stratégie crée à la fois une occasion et une attente : les organisations capables de traduire les orientations stratégiques en capacités opérationnelles seront en mesure de se démarquer, tandis que celles qui n’y parviendront pas risquent d’être distancées à mesure que l’adoption de l’IA s’accélère dans l’ensemble des secteurs.

Plutôt que de considérer l’IA comme une série de projets pilotes isolés, les organisations devraient privilégier une adoption de l’IA à grande échelle tout au long de la chaîne de valeur. Cette approche exige une responsabilisation claire à chaque étape du cycle de vie de l’IA ainsi qu’une intégration plus étroite entre les fonctions d’affaires, de technologie, de gestion des risques et de conformité.

La stratégie L’IA au service de tous a le potentiel de transformer en profondeur la trajectoire économique du Canada en stimulant la productivité, en ouvrant de nouvelles avenues de croissance et en renforçant la souveraineté du pays dans des secteurs stratégiques. Toutefois, comme le souligne le premier pilier de la stratégie : « L’IA ne pourra tenir ses promesses que si les Canadiennes et les Canadiens lui font confiance. »

Instaurer la confiance tout au long du cycle de vie 

La confiance n’est pas simplement un facteur à prendre en compte dans l’adoption de l’IA : elle est la condition essentielle de son déploiement à grande échelle.

Les organisations doivent adopter une approche où la sécurité est intégrée dès la conception, en incorporant la cybersécurité et la protection de la vie privée depuis l’infrastructure jusqu’à l’exploitation des modèles. Ajouter des mécanismes de sécurité après la mise en œuvre est coûteux, inefficace et crée de nouveaux risques.

En intégrant la gouvernance, les contrôles et les mécanismes d’assurance à l’ensemble du cycle de vie de l’IA, les organisations peuvent obtenir trois résultats clés :

• Accélérer l’adoption, en réduisant l’incertitude et en favorisant une prise de décision éclairée
• Améliorer la productivité, grâce à une adoption plus rapide et mieux encadrée
• Assurer une performance durable, au moyen d’une surveillance continue et d’une optimisation constante

Pour concrétiser ces résultats, Deloitte préconise un modèle fondé sur le cycle de vie de l’IA, structuré en quatre étapes et aligné sur les principales mesures d’activation.

1. Concevoir

Les organisations doivent d’abord intervenir au niveau de la conception des systèmes en allant au-delà des stratégies d’IA théoriques pour établir des feuilles de route concrètes qui relient les décisions d’investissement à des retombées mesurables sur les plans organisationnel et sociétal.

Aux premières étapes de l’adoption, les incitatifs fiscaux liés au programme de recherche scientifique et développement expérimental (RS&DE) peuvent constituer un levier pour encourager la prise de risque dans la recherche en IA et le développement de produits. Toutefois, plusieurs enjeux fondamentaux demeurent quant au traitement des activités liées à l’IA dans le cadre des demandes de RS&DE :

• Le développement d’algorithmes et la programmation assistée par l’IA, particulièrement lorsqu’ils sont réalisés par des contributeurs qui ne sont pas des spécialistes en génie logiciel, pourraient ne pas être admissibles aux crédits d’impôt pour la RS&DE.
• Les projets de RS&DE dont les résultats visés relèvent des sciences sociales, notamment en économie ou dans l’analyse des comportements humains, pourraient être associés à des domaines scientifiques que le programme ne considère pas comme admissibles.
• Les coûts liés aux jetons d’IA, au stockage et à la puissance de calcul pourraient potentiellement être réclamés à titre de frais généraux, de dépenses de location ou d’immobilisations dans le cadre du programme de RS&DE. Toutefois, ces positions demeurent peu éprouvées et ne font l’objet d’aucune orientation claire de la part des autorités gouvernementales.

Dans ce contexte, les premiers adopteurs peuvent faire face à des obstacles qui limitent leur capacité à prendre les risques nécessaires pour amorcer leurs initiatives d’IA. Des précisions supplémentaires de la part des gouvernements sur la façon dont les contribuables peuvent tirer parti des mécanismes d’incitation existants dans le cadre de leurs programmes d’adoption de l’IA seraient bienvenues.

2. Mettre en œuvre

La stratégie L’IA au service de tous souligne l’importance d’accélérer l’adoption de l’IA dans l’ensemble de l’économie, en reconnaissant que sa valeur ne se matérialise véritablement que lorsqu’elle est intégrée à des processus opérationnels repensés et appliqués à des cas d’usage concrets. À cette étape, l’accent est mis sur l’exécution : déployer les solutions d’IA au cœur des activités, les intégrer aux systèmes existants et passer de l’expérimentation à l’exploitation à grande échelle.

Les administrations publiques peuvent jouer un rôle déterminant dans l’accélération de l’adoption de l’IA, notamment en agissant comme acheteurs de référence et en mettant en place des mécanismes incitatifs favorisant les investissements du secteur privé. Toutefois, jusqu’à présent, la mise en œuvre de plusieurs de ces programmes s’est avérée inégale et a parfois encouragé une approche prudente de l’innovation :

• Programme de Fonds d’accès à la puissance de calcul pour l’IA : vise à soutenir les entreprises dans le déploiement à grande échelle de solutions d’IA commerciales grâce à des subventions. Toutefois, les investissements ont principalement favorisé des infrastructures de calcul étrangères, et le nombre d’organisations financées demeure limité.
• Scale AI : encourage l’adoption des technologies d’IA par les grandes organisations au moyen d’un modèle de consortium conçu pour réduire les risques d’exécution. Cette approche favorise généralement la mise en œuvre de solutions éprouvées dont le niveau de risque est déjà relativement faible.
• Initiative régionale en intelligence artificielle : soutiens la commercialisation et l’adoption de solutions d’IA dans des secteurs prioritaires. Comme le programme repose principalement sur du financement remboursable, les projets doivent généralement présenter un profil de risque réduit et un potentiel commercial clairement démontré.

Le milieu des affaires souhaiterait une plus grande rapidité d’exécution de ces programmes. Dans plusieurs cas, les périodes de réception des demandes sont suivies de longs processus d’évaluation et de négociation. Entre-temps, les besoins des organisations, les technologies et les conditions du marché peuvent avoir considérablement évolué.

3. Gouverner

L’accent mis par IA pour tous sur les normes, la certification et la sécurité reflète une prise de conscience plus large : la confiance doit être intégrée aux systèmes d’IA dès leur conception. Les gouvernements peuvent accélérer l’adoption d’une gouvernance robuste de l’IA en établissant des attentes claires à l’égard de la surveillance exercée par les conseils d’administration, en favorisant l’adoption de normes de gouvernance et de pratiques de divulgation, et en soutenant des programmes de littératie en IA destinés aux administrateurs et aux leaders.

Conformément au cadre d’IA digne de confiance de Deloitte, notre approche vise à mettre en place des cadres de gouvernance du début à la fin qui tiennent compte des risques liés aux modèles, des biais, de l’explicabilité et de la conformité réglementaire. Elle comprend notamment la validation indépendante des modèles d’IA, la surveillance continue de leur rendement ainsi que la création de pistes d’audit permettant de documenter et de retracer les décisions, conformément à la feuille de route stratégique de Deloitte en matière de gouvernance de l’IA (lien en anglais).

4. Passage à l’échelle

L’initiative L’IA pour tous met en lumière l’importance des infrastructures intersectorielles, des alliances mondiales et de l’accès au capital pour favoriser l’adoption à grande échelle de l’IA. Or, pour concrétiser cette ambition, la technologie ne suffit pas : il faut bâtir des écosystèmes solides.

Ces écosystèmes reposent sur des partenariats avec des hyperscalers, des fournisseurs de plateformes et des organismes publics, ainsi que sur l’harmonisation des mécanismes de financement et des cadres stratégiques. L’ajout de nouveaux intervenants accroît toutefois la complexité entourant les infrastructures et les données partagées. La confiance doit donc s’étendre à l’ensemble de cet écosystème.  

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