Ce qui vient d’être annoncé
Le premier ministre Mark Carney a confirmé, mercredi 27 mai 2026, que le gouvernement fédéral dévoilera « la semaine prochaine » sa stratégie nationale renouvelée en matière d’intelligence artificielle. Selon La Presse, qui reprend l’information issue d’Ottawa, cette stratégie très attendue doit être rendue publique d’ici quelques jours. Global News rapporte de son côté que Carney n’a pas donné davantage de détails aux journalistes en se rendant à la réunion du caucus libéral, se limitant à dire que le document arrivait enfin.
L’annonce met fin, du moins en apparence, à plusieurs mois d’attente. Le ministre fédéral de l’Intelligence artificielle et de l’Innovation numérique, Evan Solomon, avait d’abord promis une publication avant la fin de 2025, puis au premier trimestre de 2026. Or nous sommes maintenant à la fin mai 2026. Ce glissement de calendrier est important : dans l’IA, six mois peuvent correspondre à une génération de modèles, à un changement de doctrine réglementaire ou à une nouvelle vague d’investissements massifs dans les centres de données.
D’après La Presse et The Canadian Press, la stratégie devrait s’inscrire autour d’un mot d’ordre déjà martelé par Ottawa : « l’IA pour tous ». Le gouvernement veut accélérer l’adoption dans l’économie, soutenir les entreprises canadiennes, renforcer les capacités de calcul souveraines, moderniser les cadres de protection des citoyens et coordonner l’action du Canada avec des alliés internationaux.
Un pays pionnier… mais en perte de vitesse stratégique
Le paradoxe canadien est bien connu. Le Canada a été l’un des berceaux de l’IA moderne. Montréal, Toronto et Edmonton ont été structurés très tôt autour de Mila, du Vector Institute et d’Amii, sous l’impulsion de la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle lancée en 2017. Le gouvernement fédéral rappelle que cette première stratégie visait à bâtir un bassin de talents et un écosystème de recherche de classe mondiale. Une deuxième phase, annoncée en 2022, ajoutait plus de 443 millions de dollars pour relier davantage la recherche, la commercialisation et l’adoption industrielle.
Sur le terrain, l’écosystème demeure impressionnant. Mila, fondé par Yoshua Bengio, se présente comme le plus grand centre universitaire de recherche en apprentissage profond au monde, avec plus de 1 400 personnes dans sa communauté. Le Vector Institute, à Toronto, a été lancé en 2017 avec l’appui des gouvernements et de partenaires industriels pour transformer l’excellence académique en adoption économique. À cela s’ajoutent Scale AI à Montréal, Cohere à Toronto, Waabi, les chaires CIFAR et un vivier de chercheurs qui continue d’alimenter les grands laboratoires mondiaux.
Mais c’est précisément là que se situe le problème : le Canada forme beaucoup, invente beaucoup, mais peine encore à retenir la valeur économique complète. Les capitaux, les infrastructures de calcul et les plateformes dominantes restent largement concentrés aux États-Unis et, de plus en plus, en Chine. Le rapport AI Index 2026 de Stanford souligne que l’IA est entrée dans une phase d’accélération industrielle : la production de modèles de pointe est dominée par l’industrie, l’investissement privé américain reste massif, et la souveraineté en IA devient un axe structurant des politiques publiques.
Les indices déjà connus : six piliers et une obsession du calcul
Ottawa a déjà laissé plusieurs indices dans sa Mise à jour économique du printemps 2026. Le document évoque six piliers : protéger les Canadiens et la démocratie, autonomiser les citoyens par la formation, stimuler l’adoption économique, bâtir une fondation canadienne souveraine en IA, faire croître des champions nationaux et renforcer les partenariats internationaux.
Le pilier le plus concret à ce stade est celui de l’infrastructure. Le Canada a annoncé une Stratégie canadienne sur la capacité de calcul souveraine en IA, dotée de 2 milliards de dollars sur cinq ans. Elle comprend jusqu’à 700 millions de dollars pour mobiliser l’investissement privé dans la capacité de calcul, jusqu’à 1 milliard pour une infrastructure publique de supercalcul et jusqu’à 300 millions pour le Fonds d’accès à la puissance de calcul pour l’IA. Le 12 mai 2026, Ottawa a annoncé 66 millions de dollars pour 44 projets d’entreprises canadiennes dans le cadre de ce fonds.
Cette orientation n’est pas technique au sens étroit : elle est géopolitique. Sans puces, sans centres de données, sans énergie et sans contrôle juridique sur les données, la souveraineté numérique devient un slogan. Les grands modèles d’IA ne sont plus seulement des logiciels ; ils sont des chaînes d’approvisionnement, des contrats d’électricité, des grappes de GPU, des accords de cloud et des dépendances stratégiques.
Le Canada entre Washington et Bruxelles
La stratégie canadienne arrive dans un paysage international beaucoup plus dur qu’en 2017. L’Union européenne a déjà adopté son AI Act, entré en vigueur en août 2024, dont l’application générale est prévue pour août 2026, avec des obligations graduelles selon les risques. Bruxelles a choisi une approche réglementaire structurée : interdictions ciblées, obligations pour les systèmes à haut risque, encadrement des modèles d’usage général et gouvernance institutionnelle.
Aux États-Unis, l’administration Trump a publié en juillet 2025 son plan d’action en IA, articulé autour de la domination technologique américaine, de la déréglementation, de l’infrastructure et de la diffusion des technologies américaines auprès des alliés. Le ton est plus industriel et compétitif que celui de Bruxelles. Washington veut accélérer, attirer les investissements, sécuriser les chaînes de valeur et verrouiller son leadership mondial.
Le Canada, lui, tente de se positionner comme une démocratie technologique de taille moyenne : assez proche des États-Unis pour bénéficier de l’écosystème nord-américain, assez alignée avec l’Europe pour parler de confiance, de sécurité et de droits, et assez inquiète de sa dépendance pour mettre la souveraineté au centre du discours. Les déclarations récentes avec l’Allemagne et la Finlande sur les technologies souveraines montrent qu’Ottawa cherche à bâtir un réseau de partenaires intermédiaires capables de réduire certaines dépendances envers les géants américains et chinois.
Les attentes : adoption, productivité, emploi et confiance
La stratégie sera jugée sur sa capacité à répondre à quatre questions très concrètes.
Premièrement : comment faire adopter l’IA par les PME sans les transformer en simples clientes de plateformes étrangères? Les données de Statistique Canada montrent que l’adoption opérationnelle de l’IA par les entreprises canadiennes reste encore limitée, malgré l’enthousiasme des dirigeants et des employés. Le défi n’est pas seulement d’acheter des abonnements à des outils génératifs, mais de reconstruire des processus, former les équipes, sécuriser les données et mesurer les gains réels.
Deuxièmement : comment protéger les travailleurs? The Canadian Press rapporte qu’Evan Solomon a reconnu que la stratégie devra tenir compte des effets sur le marché du travail. C’est essentiel. Une stratégie IA crédible ne peut pas se limiter à promettre de la productivité ; elle doit préciser qui gagne, qui perd, quelles protections existent, quelles formations sont financées et comment les gains seront partagés.
Troisièmement : quel cadre légal remplacera l’échec de facto de l’ancienne Loi sur l’intelligence artificielle et les données, incluse dans le projet de loi C-27, mort avec la prorogation de janvier 2025? Le Canada ne peut pas se contenter de principes volontaires si l’IA s’infiltre dans l’embauche, le crédit, la santé, l’éducation, la police, les services publics et l’information électorale.
Quatrièmement : comment restaurer la confiance? Le rapport de consultation d’Innovation, Sciences et Développement économique Canada, publié après un sprint public de 30 jours à l’automne 2025, indique que plus de 11 300 participants ont contribué. Les thèmes dominants étaient clairs : gouvernance transparente, réglementation fondée sur les risques, infrastructure souveraine, littératie en IA, cybersécurité, responsabilité et protection de la propriété intellectuelle.
Les risques : une stratégie trop tardive ou trop capturée
Le premier risque est celui du document vitrine : beaucoup de mots, peu d’arbitrages. Le Canada n’a pas besoin d’un manifeste de plus sur l’IA responsable. Il a besoin d’objectifs mesurables : capacité de calcul disponible, délais d’accès pour les chercheurs et les PME, règles de marchés publics, obligations de transparence dans le secteur public, financement de la reconversion, critères environnementaux pour les centres de données, et mécanismes d’audit.
Le deuxième risque est la capture industrielle. Les consultations ont été critiquées par certains observateurs pour leur proximité avec l’industrie technologique. L’expertise des entreprises est indispensable, mais une stratégie nationale ne peut pas être écrite comme une politique de subventions aux fournisseurs. Les syndicats, les milieux de l’éducation, les créateurs, les communautés autochtones, les experts en droits numériques et les PME non technologiques doivent peser autant que les champions de l’IA.
Le troisième risque est énergétique et environnemental. La souveraineté du calcul suppose des centres de données, donc de l’électricité, de l’eau, des terrains et des réseaux. Le Canada dispose d’atouts, notamment l’hydroélectricité québécoise et une géographie favorable au refroidissement, mais ces ressources ne sont pas illimitées. Une politique IA qui ignore l’empreinte énergétique perdra rapidement sa légitimité.
Ce que la stratégie devra prouver
La stratégie de Mark Carney arrive tard, mais pas nécessairement trop tard. Le Canada possède encore des atouts rares : une recherche de premier plan, des institutions crédibles, un écosystème Montréal-Toronto-Edmonton reconnu, une position diplomatique de pays allié mais non hégémonique, et une capacité à lier innovation, droits et politiques publiques.
La question est de savoir si Ottawa saura transformer ces atouts en puissance durable. Pour cela, il faudra aller au-delà des annonces : acheter canadien lorsque c’est stratégique, soutenir les jeunes entreprises après la phase de recherche, protéger les données sensibles, établir des règles opposables, financer la formation de masse et créer un pont réel entre IA scientifique, IA industrielle et IA de service public.
En 2017, le Canada pouvait se présenter comme pionnier. En 2026, il doit prouver qu’il peut encore être stratège. La semaine prochaine, la différence entre ces deux postures deviendra beaucoup plus visible.