Le Canada a besoin d’une stratégie pour la phase de déploiement de l’IA

La nouvelle stratégie canadienne « IA pour tous » constitue une avancée majeure. Sa dimension de politique étrangère reconnaît une réalité importante : le Canada n’a pas à choisir entre la poursuite de sa souveraineté numérique en solitaire et une dépendance totale à l’égard de l’écosystème technologique américain. Il peut collaborer avec des partenaires démocratiques, contribuer à l’élaboration de normes numériques fiables et donner aux entreprises canadiennes un rôle plus important sur les marchés et au sein des institutions qui régiront l’IA.

Une question cruciale reste toutefois insuffisamment abordée : comment le Canada déploiera-t-il l’IA ? La concurrence ne se joue pas uniquement entre ceux qui développent les modèles de base ou contrôlent les chaînes d’approvisionnement en semi-conducteurs. Elle se joue également au niveau de la « couche de déploiement » : les logiciels, les services, le support technique et les relations institutionnelles qui transforment un modèle polyvalent en un outil réellement utilisable par un hôpital, un fabricant, un service public ou une petite entreprise.

C’est à ce stade que l’IA s’intègre au travail quotidien. Un modèle peut être développé dans un pays et hébergé dans un autre, mais l’entreprise qui l’intègre dans les systèmes d’archivage, forme le personnel, gère la conformité et devient le prestataire de services à long terme peut tout de même acquérir une influence considérable. Le Canada a besoin d’une stratégie pour cette partie de l’économie de l’IA.

La phase de déploiement open source

Dans cette phase émergente, les options « ouvertes » revêtent une importance croissante pour les entreprises et les États qui ne disposent pas d’une position établie dans le domaine de l’IA, afin de rivaliser avec les alternatives propriétaires et « fermées » proposées par des sociétés telles qu’OpenAI. Cette stratégie a donné à leurs modèles et à leur infrastructure une longueur d’avance mondiale au niveau de la couche de déploiement.

Aujourd’hui, des solutions open source telles que Qwen d’Alibaba, en Chine, remettent en cause la domination des modèles propriétaires américains. Leur stratégie s’apparente à l’approche adoptée par Google avec Android face à la domination d’Apple sur le marché des smartphones : s’implanter sur le marché grâce à une base ouverte, puis générer de la valeur via les couches de productivité, de services et d’intégration construites par-dessus.

De nombreuses économies numériques, en situation de sous-développement par rapport aux États-Unis, se tournent de plus en plus vers des solutions open source pour contourner les coûts, les contraintes réglementaires et les goulots d’étranglement d’infrastructure associés aux solutions américaines. Par exemple, Singapour a mis à disposition une version ouverte de Qwen pour un déploiement national dans les secteurs de l’éducation, de la santé et de la finance. Qu’elles soient ouvertes ou fermées, les stratégies de phase de déploiement s’appuient sur trois mécanismes de « captation » communs : (1) la captation institutionnelle, dans laquelle le déploiement confère au fournisseur de la solution une influence sur les normes organisationnelles, les outils et les processus d’approvisionnement de l’adoptant ; (2) la captation d’entreprise, dans laquelle il devient coûteux pour les institutions de changer de solution une fois que leurs flux de travail et leurs systèmes de conformité sont articulés autour d’une solution particulière ; et (3) la captation de valeur, dans laquelle les systèmes ouverts créent des dépendances payantes par le biais de l’hébergement, du support et de l’intégration à grande échelle. Les solutions ouvertes sont particulièrement efficaces pour encourager l’adoption initiale tout en capturant de la valeur à long terme.

Au niveau du déploiement, ces mécanismes de captation fonctionneront au Canada via les mêmes canaux. Certaines entreprises et institutions canadiennes opteront pour des solutions propriétaires, tandis que d’autres choisiront des alternatives open source. Par exemple, Alberta Health Services a déployé Jenkins, un assistant de transcription par IA open source, à l’intention des urgentistes, tandis que le programme d’assistants de transcription par IA d’Infoway Santé Canada, au niveau fédéral, finance des solutions propriétaires destinées aux cliniciens de soins primaires. Dans tous les cas, la dépendance est régie par une combinaison de modèles, de boîtes à outils et d’infrastructures qui permettent le déploiement de l’IA pour des applications spécifiques à des tâches.

Le Canada fait son entrée sur un marché où les entreprises américaines disposent de canaux de déploiement bien établis et où les alternatives chinoises se répandent grâce à des voies d’adoption à moindre coût. La nouvelle stratégie canadienne en matière d’IA comprend quelques mesures visant à répondre à ces dynamiques, mais elles ne sont pas coordonnées pour cibler la logique de concurrence multipolaire lors de la phase de déploiement de l’IA. Les recommandations qui suivent partent du principe que l’IA open source ne peut soutenir la souveraineté que si les Canadiens sont en mesure de régir la couche entourant son déploiement.

Voies ouvertes et fermées vers le pouvoir de déploiement

La société de services d’IA d’entreprise d’Anthropic et la société de déploiement d’OpenAI s’inspirent toutes deux du modèle de l’« ingénieur déployé sur le terrain » de Palantir, en intégrant des ingénieurs au sein des institutions clientes afin de repenser les flux de travail autour de l’IA.

Cependant, cette stratégie n’est accessible qu’aux entreprises disposant de l’envergure, de la position réglementaire et des relations d’affaires nécessaires pour intégrer des ingénieurs sur les sites des clients. Peu d’autres acteurs de l’économie mondiale de l’IA peuvent l’imiter. Les acteurs industriels historiques tels que Siemens, Schneider et Honeywell intègrent des solutions d’IA propriétaires au sein de leurs bases de clientèle bien établies, tandis que les cabinets de conseil internationaux comme Accenture et Deloitte rivalisent avec les ingénieurs déployés sur le terrain par les géants de la tech en proposant des offres d’intégration et de gestion de l’IA adaptées aux besoins des clients.

Les entreprises chinoises abordent le déploiement sous un angle différent. Elles se heurtent souvent à des barrières d’accès sur des marchés soucieux de leur souveraineté, où la conformité réglementaire et l’exposition des données suscitent des inquiétudes. Les solutions open source permettent de contourner ces objections, car l’utilisateur peut les héberger sur sa propre infrastructure et les adapter à l’aide de ses propres données. Par exemple, le ministère indien de l’Électronique et des Technologies de l’information prévoit d’héberger DeepSeek et d’autres modèles open source sur des serveurs locaux. Cependant, le modèle économique open source n’est pas l’apanage des entreprises non américaines. NVIDIA occupe une position dominante dans la conception d’accélérateurs d’IA, mais l’entreprise publie également des modèles ouverts, tels que la famille Alpamayo dédiée à la conduite autonome, et héberge les modèles ouverts de Naver sur son architecture serveur afin d’alimenter l’infrastructure souveraine d’IA de la Corée du Sud. Ces deux stratégies de déploiement renforcent la demande pour les couches logicielles et matérielles que NVIDIA contrôle déjà. Le laboratoire français d’IA Mistral met en œuvre en Europe une stratégie à deux niveaux qui s’impose de plus en plus comme la norme mondiale : publier des modèles open source pour favoriser leur diffusion sur le marché, tout en vendant l’accès à un modèle propriétaire phare à des clients établis. Meta et Alibaba ont récemment adopté cette stratégie de déploiement à deux niveaux.

La stratégie de souveraineté numérique du Canada manque d’une perspective relative à la phase de déploiement

Cette phase ne contredit pas le virage actuel vers la souveraineté numérique ; elle en explique la logique stratégique. Les puissances moyennes et les nouveaux acteurs en pleine ascension considèrent de plus en plus la souveraineté numérique comme une condition préalable transitoire pour préparer leurs économies et leurs institutions au déploiement. Ces stratégies prennent de plus en plus la forme paradoxale de publications open source par des acteurs de la souveraineté numérique tels que la Chine et la France, car ces derniers doivent à la fois protéger et développer leurs champions de l’IA. La nouvelle stratégie canadienne en matière d’IA ne traite pas de la souveraineté numérique dans ce sens transitoire.

Le plan d’action sur l’IA de l’administration Trump ne laisse aucun doute sur le rôle que des alliés tels que le Canada doivent jouer dans la stratégie de déploiement américaine. Il appelle au « développement et à la diffusion de nouvelles technologies d’IA dans tous les domaines » et à l’imposition de l’IA américaine, « depuis nos semi-conducteurs de pointe jusqu’à nos modèles et nos applications », comme norme mondiale.

La nouvelle stratégie canadienne en matière d’IA risque de céder le niveau du déploiement en entreprise à des solutions américaines propriétaires ou chinoises open source. Le volet open source du document se concentre sur des initiatives d’« intérêt public », tandis que les références à l’« industrie » et aux « PME » s’inscrivent dans le cadre de la création d’« un inventaire et d’une bibliothèque partagée d’outils d’accès ». La stratégie de l’UE en matière d’open source, publiée juste avant celle du Canada, apporte une réponse plus solide sur le plan du déploiement.

Le Canada est donc exposé à une mainmise institutionnelle, en termes de valeur ou au niveau des entreprises, de trois manières. Au niveau des grandes entreprises, les banques, les usines et les administrations publiques sont exposées à la mainmise de solutions américaines fermées. Au niveau des PME (petites et moyennes entreprises), les start-ups, les développeurs et les entrepreneurs sont confrontés à la domination de ces solutions open source étrangères. Et, au niveau du logiciel en tant que service (SaaS), les bureaux, les cliniques et les prestataires de services sont exposés à une mainmise via des solutions mixtes ou à deux niveaux. Les mesures existantes, telles que la restriction fédérale concernant l’utilisation de DeepSeek, ne concernent qu’une partie limitée de la couche de déploiement open source. Le spectre plus large du déploiement de l’IA, où se déroulera l’essentiel de son adoption au Canada, reste inexploré. Pour les PME canadiennes, par exemple, des modèles à faible coût tels que DeepSeek peuvent réduire l’écart de coûts par rapport aux entreprises opérant sur des marchés à bas salaires, tout en les enfermant dans des écosystèmes de déploiement étrangers.

Surtout, la captation par ces mécanismes expose des données historiques très convoitées dans les secteurs de haute technologie et critiques à l’absorption par les fournisseurs de la couche de déploiement. Cela pourrait priver les entreprises et les industries canadiennes du contrôle sur l’actif même qui leur permettrait de développer des solutions de déploiement natives et de rivaliser avec des acteurs plus importants.

De plus, la promesse faite dans le document de « promouvoir » les solutions canadiennes n’est pas pleinement alignée sur des stratégies souveraines en matière de réglementation et d’infrastructures adaptées au déploiement de l’IA, qu’il soit ouvert ou fermé. Un fossé critique entre l’entraînement et l’inférence traverse cette lacune : l’entraînement désigne l’infrastructure utilisée pour construire le modèle d’IA, tandis que l’inférence se contente de l’exécuter. Actuellement, l’écosystème canadien sert principalement d’infrastructure d’inférence pour des modèles américains fermés, tandis que la capacité de niveau « entraînement » dépend toujours des semi-conducteurs américains. Les développeurs canadiens de solutions fermées ou open source n’ont donc d’autre choix que de lier leurs logiciels à du matériel américain fermé, de s’appuyer sur l’hébergement à l’étranger de modèles ouverts, ou d’assumer les coûts exorbitants liés à l’adaptation aux deux.

Construire la couche de déploiement

La phase de déploiement étant déjà en cours, la prochaine étape logique consiste à mettre en place les mécanismes permettant à l’ouverture de servir la souveraineté canadienne, plutôt que de laisser pénétrer le pouvoir de déploiement étranger au sein des organisations canadiennes.

S’appuyant sur l’approche de politique étrangère de la stratégie « IA pour tous » et sur son programme « Certification canadienne d’IA de confiance », qui aide les Canadiens à identifier des solutions d’IA fiables, le Canada pourrait étendre ce cadre à une « Certification open source de confiance numérique Canada-UE » dans le cadre des négociations en vue d’un nouvel accord sur le commerce numérique. Axée sur la démocratie et les droits civils, cette certification exigerait que les règles fédérales en matière de marchés publics imposent la divulgation de la généalogie des modèles, du fournisseur d’hébergement et du parcours d’acquisition des solutions d’IA ouvertes utilisées dans les marchés publics sensibles et les infrastructures critiques, chaque fois que les clients recherchent une option en adéquation avec leurs valeurs, en particulier lorsque des données historiques sont en jeu. Elle rendrait la phase de déploiement plus sûre tout en créant un marché de niche pour les solutions canadiennes et européennes.

Un bond en avant dans le calcul de nouvelle génération

La nouvelle stratégie canadienne en matière d’IA ne comporte pas non plus d’approche spécifique concernant le matériel informatique de nouvelle génération. Une initiative intitulée « Next-Gen Compute Leapfrog », visant à stimuler le développement national de puces photoniques, quantiques et analogiques par le biais du partenariat « Sovereign Technology Alliance » entre le Canada et l’Allemagne, contribuerait à combler cette lacune. Il s’agit là de domaines où les secteurs technologiques canadiens et allemands disposent déjà d’atouts, et qui aideraient les entreprises et institutions canadiennes à contourner les goulots d’étranglement de la chaîne d’approvisionnement en semi-conducteurs, à accélérer le déploiement de systèmes informatiques souverains de nouvelle génération et à faciliter l’adoption de solutions canadiennes de déploiement de l’IA, qu’elles soient propriétaires ou open source.

Dans ce contexte, la commercialisation imminente du Centre canadien de fabrication photonique devrait être considérée comme un atout reposant sur des fondements résolument canadiens pour le développement de matériel canadien souverain de nouvelle génération.

Chacune de ces recommandations repose sur le même principe : le Canada ne peut pas surpasser les acteurs établis en matière de déploiement, mais il peut définir les conditions dans lesquelles la couche de déploiement opère au sein des entreprises et des institutions canadiennes, en adaptant la voie de l’open source à leurs besoins.