Le Canada a joué un rôle central dans l’émergence de l’intelligence artificielle moderne. Les avancées en apprentissage profond qui alimentent aujourd’hui les grands systèmes d’IA ont été développées en partie ici, notamment dans l’écosystème de recherche montréalais. Mais selon Valérie Pisano, présidente et cheffe de la direction de Mila, et Mark Surman, président de Mozilla, cette avance scientifique ne garantit plus au pays une place forte dans la prochaine étape de l’IA. Leur analyse publiée dans The Globe and Mail pose une question simple : le Canada adoptera-t-il l’IA en simple client ou cherchera-t-il à posséder une part de l’infrastructure qui la rend possible ?

Leur constat est direct. Au cours des dix prochaines années, les entreprises, les hôpitaux, les banques et les gouvernements canadiens investiront des dizaines de milliards de dollars dans l’IA. Or, une grande partie de ces dépenses risque de se retrouver entre les mains d’un petit nombre de géants américains de l’infonuagique. Le problème n’est donc pas seulement technologique. Il devient économique, industriel et stratégique.

Pisano et Surman ne proposent pas une fermeture du marché ni une stratégie protectionniste. Ils reconnaissent que le Canada ne pourra pas rivaliser avec les moyens financiers de la Silicon Valley. Leur proposition repose plutôt sur un autre levier : l’IA ouverte, fiable et partagée. À leurs yeux, le Canada devrait miser sur les modèles ouverts, les outils communs, les standards partagés et l’infrastructure logicielle qui permettent à plusieurs acteurs de construire, adapter et contrôler leurs propres solutions.

L’analogie avec le web est centrale dans leur raisonnement. Internet n’a pas été bâti par une seule entreprise ni contrôlé par un seul pays. Il s’est développé autour de standards ouverts comme HTML et d’infrastructures libres comme Linux. Personne ne possède ces fondations, mais tout le monde peut les utiliser, les améliorer et les adapter. C’est cette ouverture qui a permis au web de devenir une infrastructure économique mondiale.

L’IA ouverte pourrait jouer un rôle semblable. Les modèles ouverts ont beaucoup progressé et peuvent maintenant, dans certains cas, rivaliser avec des systèmes fermés, tout en coûtant moins cher à exploiter. Mais un modèle performant ne suffit pas. Pour qu’il soit utile dans un hôpital, une école, une PME ou une administration publique, il faut aussi des outils de déploiement, des mécanismes de sécurité, des garde-fous, de l’expertise humaine et des capacités d’adaptation aux besoins locaux.

C’est précisément là que se situe le risque de dépendance. Si toute cette couche d’infrastructure reste contrôlée par quelques grandes plateformes étrangères, les institutions canadiennes utiliseront l’IA sans vraiment la maîtriser. Elles loueront des capacités, plutôt que de participer à la construction durable de l’écosystème. Pour un pays qui a contribué à faire naître cette révolution, l’enjeu dépasse la fierté nationale. Il touche à la souveraineté numérique.

Les auteurs avancent aussi une idée de coopération entre puissances moyennes. Le Canada n’est pas seul à se poser ces questions. L’Allemagne, la Grande-Bretagne, la France, le Japon et les pays nordiques cherchent eux aussi à soutenir l’infrastructure ouverte, les talents et les outils nécessaires à une IA moins concentrée. Dans cette logique, l’open source devient un mécanisme de collaboration internationale. Il permet de financer et de partager des briques communes plutôt que de reconstruire séparément les mêmes outils dans chaque pays.

Le Canada possède plusieurs atouts pour jouer ce rôle de carrefour. Il dispose d’une crédibilité scientifique reconnue, de centres de recherche influents, de relations solides avec plusieurs démocraties et d’un écosystème déjà associé aux grandes percées de l’IA. Pisano et Surman estiment que cette position devrait maintenant être transformée en stratégie industrielle concrète.

Cela passerait par des partenariats formels avec des pays partageant les mêmes objectifs, par des projets communs, par des achats publics coordonnés et par un soutien accru aux jeunes entreprises canadiennes spécialisées dans l’IA ouverte. Les secteurs prioritaires évoqués sont particulièrement sensibles : la santé, l’éducation et l’agriculture. Trois domaines où l’IA peut produire des gains importants, mais où la confiance, la transparence et l’adaptation locale sont essentielles.

Ce débat arrive à un moment important. Le Canada prépare une nouvelle stratégie nationale en matière d’intelligence artificielle. La question n’est plus seulement de savoir comment encourager l’adoption de l’IA dans les organisations. Elle est de savoir qui contrôlera les outils, les données, les modèles et les infrastructures qui façonneront cette adoption.

L’approche proposée ne consiste pas à tourner le dos aux grandes plateformes commerciales. Elle vise plutôt à construire en parallèle une capacité canadienne et internationale plus ouverte. Autrement dit, utiliser les services des géants quand ils sont utiles, mais éviter d’en dépendre entièrement. Dans un monde où l’IA devient une infrastructure de base, cette nuance est déterminante.

Le Canada a déjà prouvé qu’il pouvait contribuer aux fondations scientifiques de l’intelligence artificielle. Le prochain défi est différent. Il ne s’agit plus seulement d’inventer, mais de bâtir, de gouverner et de posséder une partie de ce qui sera utilisé chaque jour par les citoyens, les entreprises et les institutions publiques. L’IA canadienne ne se jouera donc pas seulement dans les laboratoires. Elle se jouera aussi dans les choix de politique industrielle, de coopération internationale et d’investissement public.

Source : Globe and Mail

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