Le moment de l’IA au Canada : accroître la productivité de manière responsable

3 novembre 2025

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Ce blogue a été rédigé par Deb Pimentel, présidente et directrice générale, Technologie, IBM Canada.

Imaginez qu’une banque lance une nouvelle plateforme numérique sans contrôles de sécurité. Les clients pourraient bénéficier d’un service plus rapide, mais au détriment de la confiance et de la conformité. Le même principe s’applique à l’IA générative. Celle-ci promet efficacité et innovation, mais sans une adoption responsable, les risques peuvent dépasser les avantages. Tout comme la confiance est fondamentale dans le secteur bancaire, elle doit être au cœur de l’adoption de l’IA générative, surtout si nous cherchons à atteindre de nouveaux niveaux de productivité.

Pour les entreprises canadiennes, cette technologie est une occasion rare de relever l’un de nos défis les plus persistants : la productivité. À mesure que l’adoption s’accélère, la question n’est pas de savoir si nous utilisons l’IA, mais comment nous l’utilisons de manière responsable, en veillant à ce que la gouvernance et la confiance avancent au même rythme que l’innovation.

Selon le Conference Board du Canada, l’intégration de l’IA dans tous les secteurs pourrait accroître la productivité du travail de 17,1 % et générer jusqu’à 185 milliards de dollars de valeur économique au cours des deux prochaines décennies. Il s’agit là d’une opportunité de transformation, à condition que nous déployions l’IA avec prudence et prévoyance.

La réalisation de ce potentiel dépend de la manière dont l’IA est utilisée aujourd’hui dans les milieux de travail canadiens. Une récente étude d’IBM Canada montre que 79 % des employés de bureau canadiens utilisent des outils d’IA au travail, mais que seulement 25 % d’entre eux ont recours à des solutions de niveau entreprise. Les autres utilisent une combinaison d’outils personnels et d’outils de l’employeur (33 %) ou exclusivement des applications personnelles (21 %). Cette utilisation croissante d’outils d’IA sans approbation ni supervision officielles, connue sous le nom d’IA fantôme, présente de sérieux risques, notamment des fuites de données, des violations de la conformité et une perte de contrôle sur les informations sensibles. En effet, le rapport d’IBM 2025 sur le coût d’une atteinte à la sécurité des données a révélé que l’IA fantôme avait ajouté près de 308 000 dollars canadiens par violation au cours de l’année dernière.

Bien que la plupart des employés de bureau affirment que l’IA stimule la productivité, les outils non autorisés peuvent compromettre la sécurité et la confiance.

Dans divers secteurs d’activité, les organisations canadiennes démontrent ce à quoi ressemble une adoption responsable de l’IA. Dans le secteur des services financiers, des assistants virtuels alimentés par l’IA traitent chaque année des millions de demandes de clients tout en maintenant des contrôles de conformité stricts. Dans le secteur des télécommunications, les outils de test basés sur l’IA ont réduit les cycles d’assurance de la qualité de plusieurs heures à quelques minutes. Dans le secteur du commerce de détail, les assistants IA renforcent l’interaction avec les consommateurs et libèrent le personnel pour des tâches à plus forte valeur ajoutée, le tout dans des cadres de gouvernance robustes.

IBM fait office de « client zéro », une initiative stratégique visant à adopter ses propres technologies et solutions d’IA pour sa transformation interne, avant de les déployer auprès de ses clients. Par exemple, l’assistant numérique AskHR d’IBM a traité plus de 10 millions d’interactions, automatisé 765 000 tâches et résolu 94 % des demandes liées aux ressources humaines, tout en réduisant les coûts opérationnels et en créant de nouveaux rôles. Ce modèle démontre à la fois le potentiel de l’IA pour augmenter la productivité et le rôle de la gouvernance pour assurer une utilisation sécuritaire et responsable de cette technologie.

Ces exemples montrent que l’IA peut avoir un impact mesurable lorsqu’elle est associée à une gouvernance solide.

Pour réussir, des pratiques responsables en matière d’IA doivent être intégrées dès le départ.

• Transparence et explicabilité : Communiquer clairement comment les systèmes d’IA prennent leurs décisions et quelles données ils utilisent.
• Atténuation des biais et gouvernance des données : Former les modèles d’IA à partir de données propres et représentatives et les vérifier régulièrement pour en assurer l’équité.
• Mesures de sécurité et de protection des renseignements personnels : Protéger les données des consommateurs et des entreprises en tout temps.

Pour les petites et moyennes entreprises, qui représentent la majorité des entreprises canadiennes, l’adoption de l’IA ne doit pas forcément être un défi insurmontable. Commencer modestement, par exemple en automatisant un seul processus ou en utilisant des services d’IA infonuagiques sécurisés, peut offrir des gains rapides tout en intégrant une gouvernance solide dès le départ.

Un autre domaine essentiel est la préparation de la main-d’œuvre. L’IA ne vise pas à remplacer le talent humain, mais à le renforcer. En dotant leurs employés de compétences en matière d’IA et de prise de décision responsable, les entreprises canadiennes seront en mesure d’attirer et de retenir les meilleurs talents.

L’IA générative est un outil puissant, mais seulement si elle est déployée de manière responsable. Le Canada a la possibilité de bâtir une économie alimentée par l’IA qui soit productive, inclusive et fiable. L’avenir est là. Façonnons-le ensemble.