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Stratégie en matière d’intelligence artificielle pour la fonction publique fédérale 2025-2027 : Texte integral

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Pourquoi une Stratégie en matière d’intelligence artificielle est‑elle requise?

L’intelligence artificielle (IA) offre un vaste éventail d’occasions sans précédent d’améliorer la fonction publique et les services qu’elle offre à la population canadienne. En offrant des capacités qui dépassent les limites humaines, l’IA ouvre la voie à de nouvelles façons de travailler et de fonctionner. Elle permet la création de tout nouveaux types de services afin de mieux répondre aux besoins des personnes que nous servons et d’optimiser la qualité et l’efficacité des services déjà offerts.

L’IA peut simplifier ou automatiser les tâches courantes des fonctionnaires, ce qui leur permet ainsi de se concentrer sur des tâches plus complexes et essentielles. Elle peut accroître l'efficience, l'efficacité et la productivité de la fonction publique, maximisant ainsi sa valeur pour les Canadiens. Elle améliore la rapidité et la capacité de l’analyse des données et de l’information bien au-delà de ce qui était possible auparavant, permettant ainsi d’accélérer et d’améliorer la prise de décisions éclairées et les découvertes scientifiques. L’IA peut également créer de nouvelles avenues pour la participation du public et aider à protéger les intérêts du Canada en nous rendant plus aptes à préserver nos infrastructures matérielles et de technologies de l’information.

L’IA n’est pas une nouveauté pour le gouvernement du Canada (GC) : les ministères s’en servent depuis des décennies. Souvent conçues à l’interne, ces premières applications d’IA servaient habituellement à des fins bien précises et n’étaient utilisées que par des spécialistes. Au cours des dernières années, les capacités en matière d’IA ont toutefois progressé rapidement, particulièrement dans le domaine de l’IA générative. Comme ces capacités sont maintenant intégrées dans une vaste gamme de logiciels commerciaux, les outils d’IA sont de plus en plus à la portée des fonctionnaires.

En savoir plus sur : L'IA au GC

Voici quelques exemples de la façon dont l’IA est utilisée pour enrichir le travail au GC.

Traitement des demandes : le Centre de solutions en analytique avancée d’Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada

Le Centre de solutions en analytique avancée d’Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada utilise des modèles reposant sur l’IA pour trier les demandes de résidence temporaire et permanente afin de cibler celles dont l’admissibilité peut être automatiquement déterminée. Ces modèles ont été utilisés pour accélérer le traitement de plus de 7 millions de cas courants, permettant ainsi aux responsables des dossiers de se concentrer sur des cas plus complexes, et pour renforcer l’intégrité des programmes en permettant de repérer plus facilement les tendances en matière de fraude.

Service à la clientèle : le programme AgriGuichet d’Agriculture et Agroalimentaire Canada

AgriGuichet aide les agriculteurs, les agricultrices et les entreprises agricoles à trouver de l’information sur plus de 400 programmes et services fédéraux, provinciaux, territoriaux et municipaux ainsi que des renseignements sur les marchés et la recherche. Son outil d’IA générative, Clavardage d’AgriGuichet, aide à trouver plus rapidement des ressources et du financement pertinents, à l’appui de la croissance durable et de la compétitivité du secteur.

 Soutien aux fonctionnaires : L’Assistant virtuel d’IA pour la gestion du capital humain de Services publics et Approvisionnement Canada

L’Assistant virtuel d’IA pour la gestion du capital humain est conçu pour aider les conseillers en rémunération du Centre de paye à traiter les dossiers de paye en attente. L'assistant automatise les tâches courantes, ce qui permet aux conseillers de se concentrer sur les cas complexes et d'accélérer la résolution des problèmes. En passant de processus manuels à des processus numériques, il améliore l'efficacité, réduit la charge de travail et minimise les erreurs.

Recherches : Statistique Canada

Statistique Canada collabore avec les provinces et les territoires afin de recueillir des données pour la Base canadienne de données des coroners et des médecins légistes et d’organiser les données recueillies en ensembles de données cohérents. Les analystes peuvent ensuite évaluer les ensembles de données pour déceler des tendances relatives aux décès au fil du temps et ainsi comprendre les risques croissants menaçant la santé publique.

Transcription et résumés : le centre d’accélération en IA d’Innovation, Sciences et Développement économique Canada (ISDE)

ISDE a mis au point un outil pour son unité des affaires parlementaires qui utilise l’IA et les données ouvertes pour transcrire et résumer les réunions des comités parlementaires. En ayant moins de notes à prendre, les agents et agentes des affaires parlementaires peuvent davantage se consacrer à l’analyse et à l’interprétation. Il s’agit d’un gain d’efficacité qui améliore également le bien-être des effectifs en réduisant les heures supplémentaires.

Productivité accrue : Services partagés Canada (SPC)

SPC a mis au point CANChat, un robot conversationnel multilingue qu’il met à l’essai comme solution interne de remplacement aux outils commerciaux d’IA générative. CANChat peut appuyer la rédaction, la révision, la recherche, la synthèse, et la gestion et l’analyse de l’information et des données. Pour accroître la sécurité des données et garantir la protection des renseignements personnels, CANChat veille à ce que toutes les données soient protégées et stockées au Canada et à ce que les invites ne soient pas utilisées pour entraîner son moteur d’IA.

Sécurité des réseaux: l’outil Chaine de montage (Assemblyline) du Centre canadien pour la cybersécurité

L’outil Chaîne d’assemblage (Assemblyline) permet de protéger les systèmes fédéraux et les infrastructures essentielles contre les cybermenaces en détectant des modèles dans de grandes quantités de données, ce à quoi les outils d’IA sont parfaitement adaptés. Depuis 2017, cet outil a utilisé l’apprentissage automatique pour analyser les logiciels malveillants, analysant plus de 1 milliard de fichiers par année pour plus de 300 organisations du gouvernement du Canada et des infrastructures essentielles

Sécurité des frontières : le programme de ciblage du fret aérien préalable au chargement (CFAPC) de Transports Canada 

Le CFAPC utilise l’IA pour contrôler les expéditions aériennes entrantes avant le décollage afin de signaler celles qui pourraient dissimuler des explosifs ou d’autres articles dangereux. L’utilisation de l’IA a permis de multiplier par dix le nombre d’expéditions contrôlées par heure et de faire passer le pourcentage de vols couverts de 6 % à 100 %, ce qui accroît considérablement la sécurité sur les vols de passagers et de fret.

Cette progression s’accompagne également de risques accrus en matière d’IA, et donc de défis quant à la gestion de ces risques. Les avancées en IA offrent un grand potentiel de modernisation des méthodes de travail traditionnelles au sein de la fonction publique, et le public est par le fait même davantage porté à examiner l’utilisation gouvernementale de l’IA. Outre les préoccupations liées à l’éthique et à la sécurité, des défis comme les pénuries de talents, les lacunes en matière d’infrastructure, de souveraineté technologique, et la collaboration interministérielle compliquent davantage l’adoption de l’IA. Les systèmes d’IA actuels et futurs doivent donc être adéquatement régis et des directives, des politiques et des formations doivent être mises en place pour gérer le risque, protéger les droits de la personne, assurer la confiance du public et la sécurité nationale. En parallèle, il existe des risques et des coûts d’opportunité tout aussi réels si nous ne réussissons pas à nous adapter à ces nouvelles technologies.

Le GC doit établir une Stratégie en matière d’intelligence artificielle pour veiller à ce que l’adoption et l’utilisation de l’IA au sein du gouvernement :

  • cadrent avec les valeurs, l’éthique, les objectifs et au mandat du gouvernement de servir les Canadiens;
  • se concentrent sur les utilisations qui répondront aux besoins des fonctionnaires et qui seront les plus avantageuses pour les fonctionnaires et la population;
  • soient élaborées avec efficacité et en collaboration avec des partenaires internes et externes;
  • se fassent de manière responsable, sécuritaire et sûre, et en atténuant les menaces, les risques et les préjudices pour les personnes et l’environnement.

Vision

Une adoption responsable de l’IA permettra au GC de fournir des services de premier ordre à sa clientèle, de protéger la population et ses intérêts, de créer un milieu de travail plus novateur et productif, et d’accélérer les découvertes scientifiques dans l’intérêt de toute la population.

Principes

Conception centrée sur l’être humain

Nous tenons compte des besoins des personnes que nous servons et des fonctionnaires à leur service pour choisir les domaines où adopter l’IA et la façon d’intégrer cette dernière à notre travail.

Collaboration

Nous travaillons à l’adoption de l’IA en collaboration avec des partenaires autochtones et du Canada, des membres d’autres administrations canadiennes et internationales ainsi que nos collègues du GC.

Préparation

Nous nous assurons de disposer des données, de l’infrastructure, des outils, de la culture, des talents, des compétences et des politiques dont nous avons besoin pour adopter l’IA de façon responsable, sécuritaire, sûre et réussie.

Fiabilité

La clientèle et les fonctionnaires du GC savent quand et comment nous utilisons l’IA et peuvent avoir la certitude que nous l’utilisons dans le respect de la vie privée et de manière justifiée, responsable, équitable, sécuritaire et sûre.

Portée

Il existe diverses définitions de l’IA, dont celle présentée par le GC dans sa Directive sur la prise de décisions automatisée. L’une des définitions les plus largement acceptées provient de l’Organisation de coopération et de développement économiques, qui définit un système d’IA (en anglais seulement) comme suit :

un système automatisé qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des données qu’il reçoit, comment générer des résultats comme des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer des environnements physiques ou virtuels. Les niveaux d’autonomie et d’adaptabilité des systèmes d’IA après le déploiement varient.

L'IA comprend:

  • les systèmes fondés sur le savoir qui utilisent une combinaison de connaissances du domaine, de règles, de faits et de relations organisés par des spécialistes en chair et en os et les systèmes d’apprentissage automatique pouvant tirer des apprentissages des données et utiliser ceux-ci pour accomplir des tâches sans instruction explicite;
  • des domaines d’application comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, les systèmes intelligents d’aide à la décision et les systèmes robotiques intelligents.

La présente stratégie s’applique à tous les types de technologies d’IA dotées de capacités d’adaptation après l’entraînement initial:

  • à n’importe quelle étape du cycle de vie de l’IA, de la conception à la mise hors service des systèmes, en passant par le développement, le déploiement et l’exploitation;
  • utilisées à quelque fin que ce soit dans tout ministère ou organisme visé par la Politique sur les services et le numérique, y compris celles utilisées par des sous-traitants externes. Nous encourageons les organisations qui sont partiellement ou entièrement exemptées de la Politique sur les services et le numérique, y compris celles qui se prévalent de l’exemption au titre de la sécurité nationale, à se conformer à la Stratégie dans la mesure du possible à titre de bonne pratique;
  • qu’elles soient mises au point par le GC ou qu’il s’agisse de logiciels libres, de produits commerciaux, ou de solutions personnalisables offertes par des fournisseurs.

Elle exclut:

  • les systèmes n’utilisant que des solutions logicielles traditionnelles sans capacité d’adaptation après l’entraînement initial;
  • l’IA adoptée par des organisations extérieures au GC.

En savoir plus sur : l’utilisation de l’IA pour élaborer la Stratégie

L’équipe chargée de l’élaboration de cette stratégie a permis à ses membres de réaliser un gain d’efficacité dans leur travail en utilisant un outil d’IA générative autorisé (Copilot de Microsoft) et certaines capacités d’IA de Microsoft Teams.
Durant l’élaboration, l’IA a été utilisée pour :

  • transcrire automatiquement certaines discussions;
  • résumer et regrouper les commentaires et la rétroaction;
  • générer le texte d’invitation à des réunions;
  • analyser et résumer la recherche;
  • traduire de petits textes;
  • rédiger et réviser des rapports et des documents de discussions.

Toutes les utilisations de l’IA étaient conformes à la politique et aux directives du SCT. Tous les éléments d’identification personnelle, comme le nom d’une personne ou d’une organisation, ont été supprimés avant l’utilisation de l’IA. Les produits de l’IA ont été révisés par des analystes en chair et en os et portaient une étiquette indiquant que l’IA avait été utilisée dans leur élaboration.

Au total, ces utilisations de l’IA ont permis aux analystes d’épargner environ trois semaines de travail durant le processus d’élaboration, et l’équipe a ainsi pu prévoir plus de temps pour la mobilisation et la consultation.

Pour en savoir plus, veuillez consulter le Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle générative sur le site Canada.ca.

Avant-propos de la présidente, du dirigeant principal de l’information et du dirigeant principal des données

Message de la présidente

L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner la façon dont les Canadiens et Canadiennes interagissent avec le gouvernement du Canada. L’utilisation responsable de l’IA nous permet de moderniser les activités gouvernementales et de trouver de nouvelles façons d’accroître la productivité, l’efficience et l’efficacité, tout en réduisant les temps de réponse et d’attente. Nous pouvons faire en sorte qu’il soit plus facile pour la population et les entreprises canadiennes d’avoir accès à tous les services, les renseignements et les possibilités qu’offre le gouvernement du Canada.

Alors que l’adoption de l’IA pour ses applications innovantes devient la norme émergente partout dans le monde, nous devons veiller à son utilisation responsable en évaluant et en atténuant les risques. Autrement dit, nous devons éliminer les préjugés et empêcher la désinformation, protéger la vie privée et la sécurité des Canadiens et Canadiennes, et veiller à ce que les avantages de l’IA ne viennent pas au détriment de notre environnement et de nos effectifs. Pendant que nous cherchons à moderniser les activités gouvernementales pour répondre aux besoins des Canadiens et Canadiennes à l’ère numérique du 21e siècle, il ne faut pas oublier que l’IA n’est qu’un outil, et non un substitut aux fonctionnaires.

La toute première Stratégie en matière d’IA du gouvernement du Canada pour la fonction publique fédérale nous permettra de saisir les possibilités offertes par les technologies innovantes tout en mettant en place des garde-fous pour protéger nos systèmes. Dans le cadre de l’élaboration de cette stratégie, nous avons fait appel au public, à nos partenaires et aux parties prenantes. La participation citoyenne était essentielle pour que la stratégie adoptée dans la fonction publique reflète les valeurs démocratiques qui sont essentielles aujourd’hui.

Alors que nous mettons en œuvre la stratégie dans l’ensemble de la fonction publique, notre travail continuera de se concentrer sur les besoins et les attentes de ceux et celles que nous servons. Cela signifie que nous devons nous assurer que les Canadiens et les Canadiennes participent à la conception des services fondés sur l’IA. C’est particulièrement important pour ceux et celles qui peuvent rencontrer des obstacles à l’accès, comme les personnes en situation de handicap et les membres de groupes en quête d’équité. Nous nous appuierons également sur l’expertise des entreprises et des personnes innovantes du pays qui sont déjà des leaders en matière d’IA à l’échelle mondiale.

La Stratégie en matière d’IA pour la fonction publique fédérale établit un cadre de gouvernance solide afin de garantir une utilisation transparente et responsable de l’IA. Au bout du compte, les Canadiens et Canadiennes doivent avoir confiance dans la manière dont le gouvernement utilise cette technologie. La confiance se gagne grâce à la transparence et à l’ouverture du gouvernement quant à l’utilisation de l’IA, et c’est là un élément essentiel au succès de la stratégie.

Je vous invite à lire la stratégie dans son intégralité pour en savoir plus sur la manière dont le gouvernement du Canada prévoit d’exploiter le potentiel de l’IA de manière responsable et dans l’intérêt de toute la population canadienne.

L’honorable Ginette Petitpas Taylor, C.P., députée
Présidente du Conseil du Trésor

Message du dirigeant principal de l’information et du dirigeant principal des données

Nous sommes heureux de présenter la Stratégie en matière d’intelligence artificielle pour la fonction publique fédérale 2025-2027, qui constitue notre plan pour l’adoption responsable, sécuritaire et accélérée de l’intelligence artificielle (IA) dans la fonction publique.

L’IA est une force transformatrice qui a le pouvoir d’améliorer les capacités des fonctionnaires et de modifier tant la nature de notre travail que notre façon de travailler. Grâce à l’adoption de l’IA en milieu de travail, nous pouvons améliorer l’efficacité opérationnelle par l’automatisation de certains processus manuels répétitifs, et ainsi permettre aux fonctionnaires de se concentrer sur des tâches plus complexes et de nature stratégique, comme l’aide à la prise de décisions et l’amélioration de la collaboration.

La Stratégie en matière d’IA, qui présente un plan sur les prochaines étapes de l’adoption de l’IA, fait ressortir l’importance de certains éléments : la coordination des approches dans l’ensemble des organisations fédérales; la nécessité de tirer des leçons de nos expériences collectives; et le soutien à l’exploration de l’IA pour toutes les organisations, quels que soient leur taille et leur niveau de maturité. Elle définit le rôle des leaders de la fonction publique, soit adapter l’IA au mandat de leur organisation respective, bâtir des infrastructures de données solides qui serviront de base pour les futurs projets d’IA, et adopter des pratiques plus agiles en matière de développement et d’approvisionnement.

L’adoption responsable de l’IA nécessitera un changement de culture au sein de nos organisations. Le Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada encouragera les ministères à donner à leur personnel le temps, la latitude, le soutien et les outils nécessaires pour se familiariser avec l’utilisation de l’IA, à apprendre de leurs erreurs, et à collaborer avec des partenaires de l’intérieur et de l’extérieur du gouvernement.

Jumelée à la Stratégie relative aux données du gouvernement du Canada, la Stratégie en matière d’IA contribuera à maximiser l’efficacité et la valeur des données et des investissements dans l’IA dans l’ensemble du gouvernement. Les avantages toucheront de nombreux secteurs : la prestation de services, la science et la recherche, la sécurité et les processus opérationnels.

Nous encourageons toutes les organisations fédérales à adopter l’IA de façon responsable afin de répondre aux attentes de la population canadienne quant à la sécurité et la modernité des opérations gouvernementales à l’ère numérique.

Dominic Rochon
Dirigeant principal de l’information du Canada

Stephen Burt
Dirigeant principal des données du Canada

Domaines prioritaires

La Stratégie en matière d’intelligence artificielle met l’accent sur quatre domaines prioritaires :

Ces priorités ont été déterminées en collaboration avec un groupe de travail composé de ministères qui ont des responsabilités à l’égard de politiques liées à l’IA ou de la mise en œuvre de l’IA. Les priorités ont fait l’objet de discussions tout au long de nos consultations avec les partenaires, les parties prenantes et le public ainsi que des consultations sur les politiques qui se sont tenues à l’échelle du GC. Elles correspondent aux besoins les plus pressants dont il a été fait mention pour favoriser l’adoption responsable de l’IA dans l’ensemble du GC.

Chacune de ces priorités s’accompagne d’un ensemble de mesures. Les priorités ont été choisies parce qu’elles sont concrètes, peuvent être réalisées ou mises en œuvre pendant les deux ans que dure la Stratégie et présentent le plus grand potentiel de pousser l’adoption responsable de l’IA au sein de la fonction publique. Les mesures se composent de travaux commencés ou à venir. Certaines s’appuieront sur des travaux déjà entamés ou reposeront sur des innovations et de nouvelles pratiques exemplaires. D’autres sont de nouvelles mesures qui répondent aux besoins émergents et s’attaquent aux obstacles connus devant être éliminés pour parvenir à l’adoption de l’IA.

Les priorités et mesures connexes étaient pertinentes au moment de la rédaction de la Stratégie en matière d’intelligence artificielle. Comme il est impossible de prédire l’orientation et le rythme futurs du développement de l’IA, ce que nous et nos partenaires, les parties prenantes et la clientèle considérons comme des priorités à l’heure actuelle pourraient changer radicalement d’ici la fin de la période d’application de la Stratégie.

Pour assurer leur pertinence dans ce contexte en rapide évolution, la Stratégie et son plan de mise en œuvre seront fréquemment examinés et seront renouvelés en 2027. On fera état des progrès réalisés quant à la mise en œuvre au moyen d’un outil de suivi trimestriel. Ainsi, nous démontrerons la souplesse requise dans l’adoption de l’IA et adapterons nos priorités afin de répondre aux nouveaux besoins tout en continuant de collaborer avec les utilisateurs et utilisatrices et de mobiliser les personnes que nous servons.

Priorité 1: capacité centrale d’IA

Un thème commun qui est ressorti des consultations avec les ministères était la nécessité de créer un point de contact central pour soutenir la mise en œuvre des projets et échanger des connaissances. Les ministères comptent de plus en plus de centres d’accélération en IA et d’équipes techniques spécialisées capables de soutenir les équipes de projet dans le développement technique. Toutefois, il demeure nécessaire de fournir une orientation sur de nombreuses autres étapes durant la mise en œuvre de l’IA. Ces étapes sont : cerner des cas d’utilisation, évaluer l’état de préparation des données, évaluer les risques, déterminer si les solutions doivent être créées ou achetées et comprendre les processus d’évaluation, de gouvernance et d’approvisionnement. Les ministères ont aussi souvent exprimé le besoin qu’une organisation ait la charge de transmettre les connaissances, le code, les outils adaptables et les leçons tirées de l’expérience ministérielle.

En savoir plus sur : Les centres d’accélération d'IA au GC

Dans la dernière décennie, un nombre croissant de ministères du GC ont établi leurs propres centres d’accélération ou d’expertise en IA pour promouvoir l’adoption de l’IA au sein des ministères. Voici quelques exemples.

Conseil national de recherches Canada :

Le Conseil national de recherches Canada a fait la promotion de l’adoption de l’IA dans tous les ministères et organismes fédéraux grâce à ses programmes Accélérateur d’IA et de technologies numériques, dans le cadre desquels plus de 100 projets ont été réalisés au cours des 5 dernières années. Ces initiatives portent sur la sécurité nationale, la protection des renseignements personnels numériques, la santé numérique, les découvertes scientifiques, la logistique, l’analyse géospatiale et les langues autochtones, et ont permis d’améliorer les services publics, d’accroître la productivité et d’approfondir la connaissance de la situation. Avec plus de 110 spécialistes de l’IA ainsi qu’un accès à des installations de calcul de pointe et à des partenariats mondiaux, le Conseil national de recherches Canada appuie et bonifie les initiatives en matière d’IA dans l’ensemble du GC, en favorisant l’innovation et l’adoption en vue d’un pays plus sûr et plus avancé sur le plan technologique.

Le Programme d’IA et le Centre d’excellence en IA de Services partagés Canada

Le Programme d’IA et le Centre d’excellence en IA incubent des cas d’utilisation de l’IA, promeuvent l’utilisation de l’IA, font abstraction des structures traditionnelles et favorisent l’innovation numérique. Mis en œuvre en 2019, le programme a permis d’incuber plus de 15 cas d’utilisation, dont CANChat. Le Centre d’excellence en IA appuie l’exploration en matière d’IA et d’automatisation intelligente et fournit un dépôt central pour l’échange de pratiques exemplaires, de documents de formation et d’orientations stratégiques. Il convoque des groupes de travail sur l’IA et l’automatisation intelligente pour qu’ils se penchent sur les défis et cernent les occasions et les solutions visant l’accélération de l’adoption responsable. Le Centre d’excellence en IA fournit également des conseils aux ministères qui se lancent dans l’adoption de l’IA et contribue aux évaluations de l’incidence algorithmique, aux examens par les pairs et à l’élaboration de politiques.

L’Accélérateur numérique de Ressources naturelles Canada

RNC travaille avec des scientifiques, des économistes et des équipes de recherche pour mettre à l’essai des solutions et des outils de pointe (dont l’IA), renforcer la littératie et l’expertise numériques au sein du Ministère et du secteur, et assurer l’avenir du Ministère et de ses partenaires. Ses projets comptent des plateformes ou des outils pour la découverte accélérée de matériaux, la détection de minéraux, le perfectionnement du rendement des systèmes industriels et l’optimisation du réseau pour les véhicules électriques.

Mesures clés

Établir un Centre d’expertise en IA pour le GC

Le Centre d’expertise en IA servira de complément aux services offerts par les centres d’accélération et autres centres existants en se concentrant sur l’offre de soutien dans le cadre des projets, l’échange de connaissances et l’orientation stratégique pour appuyer l’adoption de l’IA et l’expérimentation dans ce domaine. Il fournira une orientation de projet, donnera des conseils sur les processus communs, et transmettra les pratiques exemplaires, les expériences, les connaissances et le code. Il encouragera également la collaboration interministérielle ou pangouvernementale pour trouver des solutions aux besoins communs. Le Centre d’expertise en IA aidera les équipes opérationnelles dans les tâches qui suivent.

  • Cerner les cas d’utilisation ayant une grande valeur pour l’intégration de l’IA. Cette activité pourrait inclure d’appuyer les ministères dans l’évaluation de facteurs comme la pertinence des tâches et des données; les exigences et limites de l’infrastructure, du modèle et des données; l’analyse coûts-avantages; les considérations relatives à la protection de la vie privée, à l’accessibilité, à l’environnement et à l’équité; la détermination, l’évaluation et l’atténuation des risques; ainsi que les répercussions sur l’effectif et la façon d’évaluer la réussite du projet par rapport aux objectifs.
  • Appuyer les activités de préparation des données. Cette activité pourrait inclure le soutien de la mise en œuvre de la Stratégie relative aux données de 2023‑2026 pour la fonction publique fédérale en tant qu’outil habilitant essentiel à l’adoption de l’IA. Le Centre d’expertise en IA pourrait conseiller les ministères sur la façon de préparer leurs données pour l’utilisation ou l’entraînement de l’IA et la façon de choisir les ensembles de données du GC qu’ils pourraient combiner pour mettre en œuvre l’IA.
  • Offrir du soutien pour les processus d’approvisionnement, de gouvernance, d’évaluation et d’examen ainsi que d’autres exigences. Cette activité pourrait inclure la prestation de conseils sur les options d’approvisionnement; les évaluations de l’incidence algorithmique, environnementale, sur l’accessibilité, sur la langue et sur la protection de la vie privée; les exigences en matière de transparence, de production de rapports, d’éthique, de biais, d’examen par les pairs, d’analyse comparative entre les sexes plus et de souveraineté des données autochtones; la protection de l’IA et la compréhension des risques, ainsi que les processus de recours et de demandes d’explications. Elle pourrait également inclure de contribuer à la création d’un cadre de gouvernance (voir la priorité 2) et de créer des libellés normalisés pour informer les fournisseurs de leur rôle dans l’adoption responsable de l’IA.

En plus de soutenir les équipes de projet, le Centre d’expertise en IA remplira également les rôles qui suivent.

  • Chargé de transmettre les connaissances dans l’ensemble du gouvernement. Il transmettra les initiatives réussies en vue d’éviter le dédoublement des efforts, de maximiser le retour sur investissement, et de promouvoir la sensibilisation aux solutions autorisées existantes et leur adoption. Il devra entre autres transmettre les solutions et le code développés par le GC, les documents de projet, les renseignements, les politiques et les instruments; demander aux ministères de transmettre leurs commentaires, des cas d’utilisation et des leçons retenues; et encourager la mise à l’échelle des projets réussis. Il collaborera également avec l’École de la fonction publique du Canada pour déterminer les priorités en matière de formation et en faire la promotion, et contribuera aux nouvelles politiques ou aux nouveaux outils d’approvisionnement.
  • Centre d’accélération pour les solutions d’IA afin de répondre aux besoins communs du GC. En collaboration avec les ministères, le Centre d’expertise sur l’IA cernera des solutions possibles répondant aux besoins pangouvernementaux qui pourraient être mises en œuvre à plus grande échelle. Il appuiera ensuite leur élaboration.
  • Suivi des progrès quant à l’adoption de l’IA. Le Centre d’expertise sur l’IA créera des cadres pour les progrès réalisés quant à l’adoption de l’IA par le GC et les répercussions de l’adoption. Ces cadres pourront servir à comparer et à surveiller la conformité aux politiques et aux normes ainsi qu’à en rendre compte.

Mettre en place une infrastructure commune

Le gouvernement du Canada et les ministères mettront en place une infrastructure commune pour permettre l’adoption de l’IA et favoriseront l’utilisation des solutions intégrées existantes qui sont autorisées. Cette mesure inclura entre autres :

  • une infrastructure infonuagique et des capacités de calcul à haute performance qui sont accessibles, sécurisées et évolutives afin de répondre aux exigences des projets d’IA; 
  • des pratiques et des systèmes communs de gestion des données et de l’information pour appuyer les échanges, la mise à l’échelle et les capacités agentiques dans l’ensemble des plateformes du GC;
  • l’accès à des services, des interfaces de programmation d’applications (API) et des modèles autorisés dans les plateformes infonuagiques communes du GC pour concevoir ou déployer des systèmes;
  • l’accès à des solutions et capacités communes en matière d’IA dans les solutions de fournisseurs au moyen d’une plateforme de service standard du GC.

Dans la mesure du possible, ils soutiendront les fournisseurs et les vendeurs canadiens afin de promouvoir la croissance de l’industrie canadienne de l’IA et d’assurer une infrastructure et des solutions souveraines sûres.

Cerner et élaborer un projet phare

Un projet phare est un nouveau projet ou un projet pilote en cours qui répondrait à un besoin pangouvernemental et qui pourrait facilement être mis à l’échelle. Le Centre d’expertise en IA et le ministère responsable réalisent conjointement l’élaboration, la mise à l’essai et la mise en œuvre du projet pilote. Le projet phare servira de :

  • cas d’essai pour déterminer les obstacles et les besoins des équipes de projet afin de soutenir le développement et pour cerner les obstacles à la personnalisation et à la mise à l’échelle subséquentes;
  • projet pilote pour l’élaboration de processus pangouvernementaux de gouvernance (voir la priorité 2);
  • base pour élaborer des modèles et des exemples de documents de projet;
  • démonstration de la valeur des cas d’utilisation de l’IA.

En savoir plus sur : Le projet phare

La Stratégie propose l’établissement d’un projet phare qui répondrait à un besoin pangouvernemental tout en offrant l’occasion de créer et de mettre à l’essai des processus de gouvernance et de soutien du GC visant l’adoption de l’IA.

Dans le cadre de son premier projet phare, le SCT collaborera avec le Bureau de la traduction de Services publics et Approvisionnement Canada (SPAC) pour déployer son projet pilote de centre linguistique en libre-service à l’échelle du GC.

Le Bureau de la traduction a élaboré un projet pilote de centre linguistique en libre-service pour permettre au personnel de Services publics et Approvisionnement Canada d’accéder à une variété d’outils linguistiques sécurisés et en temps réel alimentés par l’IA et entraînés au moyen de données canadiennes. On compte notamment des outils de traduction automatique pouvant être utilisés pour fournir des traductions instantanées de documents à faible risque et de faible valeur. Le service est hébergé dans un nuage sécurisé et peut être utilisé pour traiter des documents allant jusqu’au niveau Protégé B, et toutes les données sont centralisées au Bureau de la traduction et hébergées au Canada.

Il s’agirait d’un guichet unique sécurisé et autorisé qui comblerait les besoins linguistiques de sa clientèle. Pour le gouvernement, l’accessibilité d’un outil automatisé autorisé permettrait de réduire les coûts associés à la traduction sans compromettre la sécurité des données, la souveraineté et la qualité du produit. Former le modèle en utilisant le corpus de 8 milliards de mots (2 To) du Bureau de la traduction garantirait un haut niveau d’uniformité, de qualité et de personnalisation en fonction des éléments propres à la culture, à l’identité et aux réalités du Canada.

Priorité 2: politiques, lois et gouvernance

Des lois et des politiques claires et à jour sont des outils habilitants clés pour l’adoption responsable de l’IA. Les lois et les politiques délimitent non seulement les contrôles requis pour déterminer et atténuer les risques, mais aussi l’espace dans lequel les développeurs et développeuses sont libres d’expérimenter et d’innover. Des lois et des politiques claires aident à gagner la confiance du public ainsi qu’à vaincre la résistance institutionnelle à l’innovation dans le domaine de l’IA et permettent aux gouvernements de cheminer plus loin et plus rapidement.

Comme dans de nombreuses administrations, certaines lois et politiques fédérales du Canada n’ont pas été mises à jour pour tenir compte de l’IA. Certaines lois et politiques ne mentionnent rien sur les champs requis pour régir l’IA, tandis que d’autres présentent des biais non intentionnels quant à la collecte de données, ou entravent inutilement et involontairement l’adoption de l’IA. Le développement graduel a créé une mosaïque de politiques que les équipes de projet d’IA ont de la difficulté à comprendre, et il n’existe pas encore de modèle commun de gouvernance d’IA au sein du gouvernement. Il importe de relever ces défis afin de renforcer la confiance du public envers la capacité du GC à offrir des services axés sur l’IA.

En savoir plus sur : Les lois et les politiques prêtes pour l'IA

Les politiques, les lois et les règlements doivent être tenus à jour afin de demeurer pertinents et efficaces au fur et à mesure que la technologie évolue. Pour ce faire, le GC et des administrations mondiales d’avant-garde ont commencé à intégrer les engagements relatifs aux cycles de révision planifiés dans les lois et les instruments de politique clés. Il s’agit d’une nouvelle pratique exemplaire qui devrait être adoptée plus largement.

  • La Directive sur la prise de décisions automatisée du GC et l’outil d’évaluation de l’incidence algorithmique connexe font l’objet d’un examen tous les deux ans.
  • Les modifications apportées en 2019 à la Loi sur l’accès à l’information comprennent un examen tous les cinq ans.
  • La Loi européenne sur l’IA comprend des dispositions pour un examen annuel de sa liste de systèmes d’IA à risque élevé et des pratiques d’IA qu’elle interdit.

Même sans cycle d’examen précis, d’autres administrations examinent et modifient régulièrement des lois et des politiques clés :

  • L’Australie a procédé à des examens réguliers de sa Privacy Act 1988 pour tenir compte des nouveaux problèmes de protection de la vie privée et des développements technologiques, avec quatre examens majeurs depuis sa promulgation.
  • L’UE examine régulièrement son Règlement général sur la protection des données (RGPD) et d’autres lois liées à la technologie pour s’adapter aux nouvelles avancées et défis technologiques.

Enfin, certaines administrations ont élaboré des directives pour s’assurer que toutes les nouvelles lois appuient les nouvelles technologies dès la conception.

  • Le programme de législation numérique du Danemark a établi une évaluation obligatoire en fonction de sept principes pour une législation prête pour le numérique afin de s’assurer que les nouvelles lois et règlements sont compatibles avec les technologies numériques et peuvent être administrés efficacement à l’aide d’outils numériques.

Mesures clés

Établir des cadres communs de gouvernance et de gestion des risques en matière d’IA

En s’appuyant sur les pratiques exemplaires internationales et de sa propre administration, le GC établira des cadres communs de gouvernance et de gestion des risques pour le cycle de vie de l’IA afin de fournir une orientation claire aux équipes de projet d’IA. Ces cadres maintiendront un équilibre entre les risques et le rythme d’innovation requis; seront ajustés en fonction des risques, de la sensibilité et de l’incidence des systèmes; et seront conçus pour s’adapter à mesure que la technologie évolue. Ils traiteront également des risques liés à l’utilisation de l’IA, notamment la confidentialité et la sécurité des données, la détection et l’atténuation des biais, la possibilité d’interprétation et le caractère explicable du modèle, les répercussions environnementales et l’intervention humaine. Les cadres intégreront les exigences propres au Canada, comme la nécessité de faire avancer la souveraineté des données autochtones et de fournir des technologies dans les deux langues officielles. Ils définiront également les contrôles requis en matière de sécurité, de confiance et de fiabilité pour assurer la maintenance et la résilience continues des systèmes, y compris les mesures d’arrêt des systèmes en cas d’urgence. Ces travaux appuieront les efforts continus visant à harmoniser les normes de données, à accroître l’interopérabilité et à appuyer d’autres outils habilitants.

De plus, les cadres comprendront une structure de gouvernance pangouvernementale s’appliquant à la mise en œuvre du cadre de gouvernance. Ce volet inclura un comité d’examen de l’éthique relativement à l’IA chargé de fournir des conseils sur l’utilisation responsable de l’IA et d’évaluer les projets à risque plus élevé et de plus grande envergure aux étapes clés de leur cycle de vie. Dans la mesure du possible, la structure de gouvernance fera appel à des organisations et des organes de gouvernance existants du GC, comme l’Institut canadien de la sécurité de l’intelligence artificielle. En plus d’assurer la gouvernance des projets, ces organisations et organes aideront à déterminer les cas d’utilisation de l’IA de grande valeur, détermineront l’ordre de priorité des activités de mise en œuvre, redéfiniront régulièrement l’ordre de priorité des mesures liées à la Stratégie et superviseront la mise en œuvre de la Stratégie.

Surmonter les lacunes, les obstacles et le manque d’harmonie dans les politiques et lois

Le GC procédera à l’examen des instruments qui créent des obstacles inutiles à l’adoption de l’IA et proposera des changements à y apporter. Il comblera les lacunes cernées dans les politiques, comme en clarifiant les responsabilités dans l’adoption de l’IA des dirigeants principaux et dirigeantes principales de l’information et des données et des chefs de la protection des renseignements personnels, ainsi que l’utilisation acceptable de l’IA par des organisations externes dans leurs interactions avec le GC. Il abordera également les questions liées aux lois et aux politiques en ce qui a trait à la protection de la vie privée et aux données utilisées pour l’entraînement, ainsi qu’à l’application de l’exemption au titre de la sécurité nationale. Le GC mettra à jour les politiques, les instruments et les processus d’approvisionnement afin de mieux les adapter au rythme de l’IA et aux exigences d’approvisionnement en matière d’IA. Il examinera également les façons dont il peut mieux harmoniser les politiques internes en matière d’IA avec la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle, pour soutenir le secteur canadien de l’IA et les engagements liés à la souveraineté des données autochtones pris dans le cadre de la Loi sur la Déclaration des Nations Unies sur les droits des peuples autochtones, et les lois, les normes et les traités internationaux.

Ces travaux mèneront à la prise d’engagements clairs et concrets en vue de réviser des instruments précis dans un délai déterminé, ainsi qu’à un processus agile d’examen et de mise à jour des politiques, des directives, des outils et des ressources afin de s’adapter aux changements technologiques, législatifs et sociaux. Le GC examinera également le contexte des politiques pour trouver des occasions de synthétiser ou d’interpréter les politiques existantes afin de les rendre plus faciles à utiliser.

Adopter une approche axée sur l’IA

Le GC optimisera son adoption de l’IA en intégrant une approche axée sur l’IA dans ses politiques, programmes et services. L’intention n’est pas d’adopter l’IA à tout prix ou dans des contextes où son utilisation ne serait ni responsable ni utile. L’objectif consiste plutôt à mettre les ministères au défi de déterminer les principaux problèmes opérationnels qu’ils pourraient transformer au moyen de l’IA, d’envisager les options offertes par l’IA avant d’opter par défaut pour les approches traditionnelles des technologies de l’information ou des ressources humaines, et de réaliser des investissements prévus dans l’IA et ses outils habilitants.

À cette fin, le GC exigera des ministères qu’ils :

  • cernent trois domaines, programmes ou services où il existe des problèmes opérationnels fortement à même d’être résolus au moyen de l’IA;
  • réfléchissent aux solutions et aux besoins en ressources d’IA et aux outils habilitants dès le commencement des initiatives. À ce titre, des changements devront être apportés aux présentations au Conseil du Trésor, aux mémoires au Cabinet, au budget et aux propositions de financement hors cycle pour y intégrer les données, l’IA, les calculs et d’autres exigences pertinentes;
  • accordent la priorité à l’infrastructure et à l’adoption sûre de l’IA dans les processus ministériels de planification intégrée des technologies de l’information;
  • élaborent leur propre stratégie en matière d’intelligence artificielle pour assurer l’harmonisation et l’utilisation efficace des ressources.

Priorité 3: talents et formation

Pour adopter l’IA de façon responsable, nous avons besoin d’effectifs possédant les bonnes compétences techniques et non techniques. Bien que le Canada soit un chef de file mondial dans la recherche sur l’IA, la demande en matière de compétences en IA dépasse considérablement l’offre. Au sein du GC, le taux de postes vacants dans le domaine du numérique s’élève à 30 %, ce qui menace la mise en œuvre et nous force à dépendre d’entrepreneurs externes, ce qui est coûteux. Comme il planifie d’accélérer l’adoption de l’IA, le GC doit examiner la façon dont il comblera les besoins en matière de talents en IA au moyen de la formation, du perfectionnement et du recrutement afin d’optimiser son utilisation de l’IA pour mieux servir les Canadiens.

Mesures clés

Élaborer un plan de formation

En s’appuyant sur les cours déjà offerts par l’École de la fonction publique du Canada, le GC élaborera un plan de formation pour les fonctionnaires en poste. Ce plan de formation sera évolutif afin qu’il puisse s’adapter au rythme du développement de l’IA. Dans ce plan, le GC envisagera les façons dont l’IA pourrait remodeler la main-d’œuvre. En collaboration avec les fonctionnaires et leurs agents et agentes de négociation, il préparera les effectifs à ce changement au moyen du recyclage professionnel.

Le plan se composera de formation générale et de formation adaptée aux personas ayant divers rôles, niveaux et responsabilités. La formation générale visera à faire mieux comprendre l’IA et à amener les gens à utiliser l’IA avec plus de confiance, y compris les capacités d’IA intégrées; à acquérir les compétences associées à une utilisation responsable, sûre et efficace, dont l’ingénierie de requête efficace; et à établir des programmes de leadership créant une culture favorisant l’adoption de l’IA. La formation personnalisée portera sur des compétences techniques plus précises et avancées, ainsi que sur les compétences comportementales nécessaires pour une adoption réussie, comme la détermination et la gestion des risques, et le leadership efficace des équipes et des projets d’IA.

Déterminer des niveaux de référence pour les besoins en matière de talents

Le GC déterminera des niveaux de référence pour les besoins en matière de talents en IA ainsi que pour les connaissances et les compétences actuelles en matière d’IA des effectifs de l’ensemble du gouvernement. Ces niveaux de référence permettront d’élaborer des personas d’apprentissage pour lesquels des plans de formation pourront ensuite être établis, et de cerner les personnes qui pourraient se voir offrir une formation plus poussée.

Élaborer un plan de gestion des talents

Étant donné qu’il n’est pas possible de combler tous les besoins en matière de talents par la formation, le GC devra élaborer un plan de recrutement et de maintien en poste des talents. Dans ce plan, il sera question des obstacles au recrutement et au maintien en poste et des façons de créer des cheminements de carrière flexibles en science des données pour les praticiens et praticiennes de l’IA. Le plan examinera également les occasions d’accroître les échanges, les apprentissages, les stages dans le cadre de programmes coopératifs et les partenariats avec des instituts et des centres de recherche en IA afin de créer un bassin de talents. De plus, le plan présentera les façons d’utiliser efficacement les talents en IA au moyen d’affectations souples, de concours et de défis pour répondre à certains besoins propres à des projets.

En savoir plus sur : Les cheminements pour les talents en IA et en données

Pour combler les besoins en matière de talents en IA, des initiatives ministérielles et pangouvernementales visant à améliorer le recrutement, le maintien en poste et le recyclage professionnel sont en cours d’élaboration.

Stratégie en matière de talents numériques et plateforme Talents numériques :

Le GC s’est engagé à renforcer les talents en IA et l’adoption de l’IA au moyen de la Stratégie en matière de talents numériques. Ses initiatives ciblées comprennent des campagnes centralisées de recrutement propres à l’IA s’adressant aux personnes terminant leurs études en science des données et la plateforme Talents numériques. Cette plateforme permet aux personnes qui sont à la recherche d’une carrière au sein du secteur numérique du GC de présenter plus facilement leur candidature et aide les gestionnaires à trouver des talents numériques préqualifiés qui correspondent à leurs besoins. La Stratégie en matière de talents numériques met également l’accent sur le perfectionnement et le maintien en poste des talents en IA au moyen de plateformes d’apprentissage, de possibilités de formation et de partenariats avec des établissements d’enseignement et l’École de la fonction publique du Canada.

Formation : 

L’École de la fonction publique du Canada offre un éventail de cours, d’événements et de ressources sur l’IA qui enseignent aux fonctionnaires la base en ce qui concerne les connaissances et les compétences requises pour une utilisation efficace et responsable de l’IA. Elle offre notamment un parcours d’apprentissage, des cours, des outils de travail, des articles, des vidéos et une série d’événements sur l’IA.

Programmes coopératifs et stages :

Les programmes coopératifs sont très utilisés par le GC comme façon d’acquérir de nouveaux talents, mais ils ont également été revus pour appuyer des initiatives données en matière d’IA. Agriculture et Agroalimentaire Canada a créé un bassin de talents en IA alimenté par trois établissements postsecondaires. Dans le cadre de cette initiative, le Ministère a embauché 13 étudiants et étudiantes du programme coopératif en 2023‑2024 et a appuyé des projets en classe avec les établissements. Grâce à ce partenariat, les étudiants et étudiantes ont reçu des crédits et une expérience d’emploi, tandis qu’Agriculture et Agroalimentaire Canada a reçu un modèle d’IA dont il détient les droits de propriété intellectuelle et de propriété des données. L’Agence canadienne d’inspection des aliments, Emploi et Développement social Canada, Ressources naturelles Canada et Statistique Canada ont conclu un partenariat avec Mila et ont ainsi la chance de recruter des étudiants et étudiantes de Mila pour des stages ou des postes une fois leur diplôme obtenu.

Priorité 4: engagement, transparence et valeur pour les Canadiens

Malgré l’utilisation croissante de l’IA au Canada, le niveau de méfiance à son égard est élevé. Lors des consultations publiques sur cette stratégie, les personnes consultées ont exprimé le désir qu’une plus grande mobilisation soit mise en œuvre dans le cadre de la conception et du développement des systèmes gouvernementaux d’IA, surtout auprès des personnes qui sont plus à même d’être confrontées à un biais algorithmique ou à des obstacles à l’accès. Elles ont demandé une plus grande transparence au sujet de l’utilisation de l’IA par le gouvernement au moyen d’étiquettes indiquant les produits générés par l’IA et de renseignements sur les systèmes utilisés, et au sujet des façons de demander des explications et des options de recours à l’encontre de décisions.

Mesures clés

Accroître la responsabilisation et la transparence quant à l’utilisation de l’IA

Le GC continuera de renforcer et de clarifier les responsabilités relatives à l’utilisation de l’IA dans les politiques et les avis sur l’utilisation de l’IA. Par exemple, il élaborera de nouvelles exigences et des libellés normalisés pour la divulgation de l’utilisation de l’IA, fournira des explications sur la façon dont un système d’IA prend des décisions, et présentera des renseignements sur les droits et les mesures de protection, y compris sur la façon d’obtenir des explications, de déposer un recours et de signaler un problème. Enfin, le GC indiquera les capacités d’IA qu’il n’utilisera pas.

Dans le cadre de ces démarches, le GC accordera la priorité à la création d’un registre public de ses systèmes d’IA. Le registre contiendra des renseignements sur tous les systèmes d’IA qui relèvent d’une portée définie, en utilisant dans la mesure du possible l’information déjà recueillie au moyen d’évaluations de l’incidence algorithmique et l’information figurant dans les fichiers des renseignements personnels. Le champ d’application du registre sera défini et indiqué dans le registre lui-même. Le registre respectera les pratiques exemplaires en matière de registres d’autres administrations et exclura les systèmes intégrés d’IA et tout système couvert par une politique donnée interdisant la publication. Le registre contiendra de l’information sur les données qui sont utilisées, la façon dont les données sont utilisées, la façon dont l’IA est entraînée et les mesures de sécurité, d’assurance de la qualité et de protection de la vie privée qui sont mises en place. Lorsque l’information sur les systèmes ne peut être publiée, le GC élaborera et publiera d’autres processus de surveillance.

Démontrer l’incidence et la valeur pour les Canadiens

Afin d’assurer une bonne intendance des fonds publics, le GC élaborera des mesures et des indicateurs de rendement pour démontrer l’incidence et la valeur des initiatives en matière d’IA aux personnes que nous servons. Il pourrait ainsi faire le suivi des rapports coût‑efficacité et coût‑efficience des projets d’IA au moyen d’un éventail de mesures financières et non financières, notamment le coût de mise en œuvre, les gains d’efficacité, les économies réalisées, l’amélioration des services, l’augmentation de la satisfaction de la clientèle et la participation accrue aux programmes.

Le GC créera également un cadre de suivi de l’adoption de l’IA. Ce cadre présentera les mesures liées au déploiement de solutions d’IA de manière générale, mais aussi les mesures liées à la collaboration, aux échanges et aux mises à l’échelle de solutions afin d’éviter le dédoublement des efforts, de maximiser le retour sur investissement et de réduire les coûts. Les mesures permettront également de faire le suivi des investissements par les ministères dans les outils habilitants de l’IA, dont les données, l’infrastructure et les talents.

Prendre des engagements de mobilisation sur l’IA

Conformément à l’engagement consistant à permettre un engagement constructif de la part du public qu’il a pris dans la Directive sur le gouvernement ouvert et à son obligation de consulter, le GC s’engage à mobiliser le public et les parties prenantes rapidement et de manière constructive au sujet des initiatives d’IA présentant une préoccupation ou un intérêt important pour le public. Cet engagement comprendra une mobilisation ciblée des collectivités qui sont confrontées à de plus grands risques ou obstacles liés aux systèmes d’IA et la mobilisation des syndicats et des fonctionnaires en ce qui a trait aux répercussions sur l’effectif. Il inclura également la participation de la clientèle à la conception pour veiller à ce que les systèmes d’IA ne créent pas ou ne perpétuent pas d’obstacles à l’accès. De plus, le gouvernement fournira des mécanismes facilitant la rétroaction continue et les questions du public sur l’IA utilisée par le gouvernement fédéral.

En savoir plus sur : Registres publics d'IA

Les registres publics d’IA sont des bases de données normalisées et consultables où sont consignés les décisions, les hypothèses et les processus liés au cycle de vie des algorithmes d’IA utilisés par les organisations gouvernementales. Les registres d’IA comprennent habituellement :

  • un aperçu non technique des objectifs, des cas d’utilisation et des répercussions de la mise en œuvre de l’IA;
  • les organisations responsables du système;
  • l’étape et la date de développement du système.

Certains registres comprennent également de l’information sur :

  • la provenance des données, la gestion, le traitement et les problèmes de qualité;
  • l’architecture du modèle, les caractéristiques clés, les paramètres, le rendement et le code source;
  • les biais, l’accessibilité et la façon dont les personnes touchées ont participé à l’élaboration du système;
  • les niveaux de risque, l’atténuation des risques, les compromis entre les risques et les avantages et les évaluations des répercussions;
  • la supervision humaine dans l’élaboration, les cycles décisionnels et la surveillance;
  • la façon dont les personnes touchées peuvent demander une explication quant aux décisions;
  • les politiques pertinentes en matière de protection des renseignements personnels, les modèles de gouvernance de l’information et des systèmes, les contrats avec les fournisseurs et les rapports d’audit.

La plupart des registres excluent l’IA qui est intégrée aux produits commerciaux, comme l’assistance virtuelle et les correcteurs orthographiques. On encourage toutefois les organisations à signaler de telles utilisations par défaut en cas d’incertitude quant à leur admissibilité. Les registres excluent également les systèmes qui relèvent d’une loi ou d’une politique interdisant la divulgation publique, lesquels peuvent plutôt être signalés aux organismes de surveillance.

De 2020 à 2024, en vertu du décret 14110, le gouvernement américain a exigé que tous les organismes fédéraux publient un inventaire annuel de leurs cas d’utilisation prévus, nouveaux et existants, de l’IA, en n’excluant que les systèmes reposant sur des règles très simples, l’automatisation robotisée des processus et les systèmes de défense. Parmi les autres administrations disposant d’un registre d’IA, on compte les Pays‑Bas et l’Écosse, les gouvernements d’États du Texas, du Vermont, de Washington et de la Catalogne, et les municipalités d’Amsterdam, de Helsinki et de San Jose (liens en anglais).

Attentes à l’égard des organisations fédérales

Approche

La Stratégie présente une approche que le GC doit respecter pour faire progresser son adoption de l’IA, mais il reste manifestement beaucoup à faire quant à sa mise en œuvre. Au cours des mois qui suivront la publication, le SCT mobilisera les ministères par rapport aux mesures à prendre dans le cadre de cette stratégie afin d’identifier des responsables et d’élaborer un plan de mise en œuvre détaillé comprenant les ressources, les responsabilités, les échéanciers et les jalons. Il continuera également de mobiliser tous les ministères dans le cadre de la mise en œuvre des mesures afin d’assurer une harmonisation horizontale.

Attentes à l’égard de l’ensemble des organisations fédérales

Toutes les organisations fédérales ont un rôle à jouer dans la mise en œuvre de cette stratégie, qu’elles soient responsables d’une de ses mesures ou non. Pour se préparer à cette obligation, toutes les organisations devraient :

Stratégies et politiques pertinentes

La Stratégie s’appuie sur les engagements existants pris dans le cadre d’autres stratégies quant à l’adoption responsable de l’IA et de ses outils habilitants, comme l’infrastructure, les données, la cybersécurité et les talents.

Stratégies

Stratégie relative aux données de 2023‑2026
Élaborer et mettre en œuvre des pratiques communes de gestion des données, utiliser les fonds de données du gouvernement pour tirer des enseignements pour la prise de décisions, et renforcer les capacités spécialisées et la littératie des données au sein de la fonction publique grâce à l'accès à des outils et à de la formation. Compte tenu de la dépendance de l'IA à l'égard de données de qualité, la mise en œuvre de la stratégie sur les données sera un facteur essentiel du succès de la stratégie en matière d'IA.

L’Ambition numérique
Prévoit l'utilisation de l'IA dans le cadre de l'objectif de fournir des services modernes dans un état d'esprit numérique. Il souligne la nécessité d'une IA responsable, d'équité et de transparence pour permettre au Canada de bénéficier de gains d'efficience tout en contrant les préjudices potentiels de l'IA non gouvernée. Il souligne également l'importance de la transparence et de la protection de la vie privée dans le traitement des données personnelles afin de maintenir la confiance des Canadiens.

La Stratégie d’hébergement d’applications
Explique comment le GC optimisera son utilisation de l’informatique en nuage pour maximiser la valeur opérationnelle, réduire la dette technique et continuer de faire évoluer sa culture axée sur le service.

La Stratégie canadienne sur la capacité de calcul souveraine pour l’IA
Investit dans l’infrastructure informatique publique et commerciale pour soutenir l’écosystème canadien de l’IA ainsi que protéger les données et la propriété intellectuelle du Canada.

La Stratégie intégrée de cybersécurité
Adopte une approche pangouvernementale fondée sur le risque pour veiller à ce que le gouvernement puisse lutter rapidement et efficacement contre les cybermenaces et éliminer les vulnérabilités. Elle vise à protéger les systèmes gouvernementaux ainsi que les renseignements des Canadiens et Canadiennes, et à accroître la résilience du gouvernement numérique afin d’assurer la prestation continue de services numériques sûrs et fiables.

Politiques

La Stratégie en matière d’intelligence artificielle doit également être lue dans le contexte des lois et des politiques pertinentes :

Ensemble, ces politiques créent un cadre pour l’adoption responsable, sécuritaire et réussie de l’IA.

Activités de mobilisation et de consultation

Entre mai et octobre 2024, le SCT a mobilisé des parties prenantes, des partenaires autochtones, des fonctionnaires et le public pour l’élaboration de la Stratégie. Il a tenu des tables rondes pour recueillir les commentaires de partenaires (milieu universitaire, société civile, organisations autochtones, industrie, syndicats, gouvernements provinciaux et territoriaux concernés et autres ministères fédéraux) et a mené une consultation publique par l’intermédiaire de Consultations auprès des Canadiens.

Principales constatations

Les conclusions de ces consultations se trouvent dans le rapport Ce que nous avons entendu. Les principaux thèmes dont les personnes consultées ont fait mention se trouvent ci-dessous.

Engagement et conception inclusive

Les personnes consultées ont souligné l’importance de la mobilisation et des partenariats avec le milieu universitaire, la société civile, les partenaires autochtones, l’industrie et d’autres administrations par rapport à l’adoption de l’IA. Elles ont également suggéré des consultations publiques régulières pour recueillir des commentaires et veiller à ce que les initiatives liées à l’IA répondent aux attentes du public, ainsi que des collaborations avec des organisations internationales et multilatérales afin d’harmoniser les approches. Les systèmes d’IA doivent être conçus de manière à répondre aux besoins de toutes les personnes les utilisant, en particulier celles appartenant à des communautés marginalisées. Cette approche nécessitera la mobilisation de groupes qui ont des besoins particuliers en matière d’accès ou d’accessibilité.

Utilisation éthique

Les personnes consultées ont signalé qu’il était essentiel d’établir des principes déontologiques exhaustifs sur l’utilisation de l’IA dans la fonction publique fédérale. Ces principes devraient porter sur l’équité, la transparence, la responsabilisation et la prévention des préjugés. Les personnes consultées ont suggéré des audits d’éthique réguliers pour veiller au respect des lignes directrices et prévenir les préjugés nuisibles.

Préparation des effectifs

Les personnes consultées ont constaté la nécessité de mettre en place des programmes de recyclage professionnel complets afin de doter les fonctionnaires des compétences requises pour travailler avec les technologies de l’IA, ainsi que la nécessité de consulter les agents et agentes de négociation au sujet du recyclage professionnel et des répercussions sur l’effectif de la fonction publique.

Préparation de l’infrastructure et des données

Une infrastructure infonuagique et des capacités de calcul à haute performance devraient être accessibles, sécurisées et évolutives afin de répondre aux exigences des projets d’IA. Le GC doit également effectuer des investissements continus dans des cadres de gouvernance des données afin de garantir que les données sont épurées, exactes et accessibles pour les applications d’IA.

Répercussions environnementales

Le GC devrait utiliser l’IA en s’efforçant de réduire au minimum ses répercussions environnementales en déployant l’IA de façon appropriée et en choisissant des solutions qui démontrent des pratiques environnementales responsables.

Transparence et responsabilisation

Les personnes consultées désiraient des communications claires sur la façon dont l’IA est utilisée et les cas où elle est utilisée, avec des étiquettes indiquant le contenu généré par IA et la publication d’information sur les systèmes d’IA. Elles voulaient aussi des moyens de demander des explications et des options de recours à l’encontre des décisions des systèmes.

Possibilités d’utilisation de l’IA

Les personnes consultées ont mentionné de nombreuses façons d’utiliser l’IA pour des tâches administratives, comme la rédaction et la traduction de textes, la gestion des documents et des boîtes de réception, et la planification des processus liés au personnel. Elles voyaient une possibilité d’utiliser l’IA pour tirer de l’information de grands ensembles de données sur la santé publique, l’environnement et l’économie ainsi que pour extraire de l’information de documents juridiques, de politiques et de consultations publiques afin de guider la prise de décisions.

Elles ont également proposé d’utiliser l’IA pour rendre la prestation de services et le traitement de dossiers juridiques plus efficaces.

Domaines où l’IA ne devrait pas être utilisée

Les personnes consultées ont mentionné des domaines où l’IA ne devrait pas être utilisée, notamment les décisions liées à la justice pénale, à l’embauche et à l’admissibilité aux services sociaux, en raison du risque de partialité, du caractère explicable et du pouvoir discrétionnaire individuel. Les personnes consultées étaient également d’avis que l’IA ne devrait pas être utilisée pour la collecte ni la surveillance de masses de données, ni pour prendre des décisions stratégiques sans intervention humaine. 

© Sa Majesté le Roi du chef du Canada, représenté par la présidente du Conseil du Trésor, 2025,
ISBN : 978-0-660-76812-0

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