Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est la technologie la plus rapidement adoptée de l’histoire humaine, et le Canada se trouve à un tournant crucial pour sa régulation.
État actuel de la régulation de l’IA au Canada
Actuellement, le Canada ne dispose pas d’un cadre réglementaire complet pour l’IA, s’appuyant plutôt sur des lois sectorielles et des règlements généraux.
La loi sur l’intelligence artificielle et les données a été introduite dans le cadre du projet de loi C-27 en 2022, mais a échoué lorsque le Parlement a été dissous en 2025. Par conséquent, le Canada manque du type de cadre réglementaire complet que d’autres juridictions ont mis en place.
Régulations existantes
Malgré l’absence d’une loi globale, des technologies de l’IA sont déjà régulées au Canada grâce à une combinaison de législations spécifiques à certains secteurs et de lois d’application générale.
Par exemple, la loi 25 du Québec impose des exigences aux organisations où des décisions sont prises exclusivement par le traitement automatisé d’informations personnelles, y compris des obligations de transparence.
Leçons des approches internationales
Réguler l’IA est exceptionnellement complexe. Les décideurs doivent équilibrer la prévention des dommages, les impacts sociaux, la croissance économique et le positionnement géopolitique.
Exemples de régulations
La loi sur l’intelligence artificielle de l’Union Européenne représente une des approches les plus complètes, introduisant un cadre basé sur le risque. Cependant, sa nature très prescriptive peut engendrer des coûts de conformité élevés.
En revanche, les États-Unis adoptent une approche plus décentralisée, reliant l’IA à des lois existantes plutôt que d’introduire un cadre fédéral complet.
Un cadre pour une régulation équilibrée
Alors que le Canada définit sa propre approche de la gouvernance de l’IA, les décideurs doivent trouver un équilibre entre l’adresse des risques émergents et le maintien d’un environnement attractif pour l’innovation.
Les retours des consultations fédérales sur l’IA soulignent l’importance de cadres réglementaires transparents et basés sur le risque qui favorisent la confiance du public.
Principes fondamentaux
Pour une régulation efficace, le Canada devrait :
- Faire appliquer les lois existantes : Assurer que les lois en matière de protection des consommateurs, de droits de l’homme et de responsabilité des produits soient appliquées dans le contexte de l’IA.
- Adopter des mesures ciblées : Lorsque des lacunes existent, des mesures spécifiques peuvent être appropriées sans créer des réponses trop larges.
- Exploiter les régulateurs sectoriels existants : Utiliser les agences comme Santé Canada pour appliquer des règles générales aux applications de l’IA.
- Envisager une loi de réserve basée sur les dommages : Établir des principes pour répondre aux risques émergents sans imposer des règles strictes pour chaque application de l’IA.
Conclusion
Avec la publication imminente de la stratégie nationale renouvelée sur l’IA, le Canada a l’opportunité de clarifier son approche de la gouvernance de l’IA. Un cadre équilibré qui priorise l’application des lois existantes tout en permettant des interventions ciblées pourrait permettre au Canada de répondre aux risques émergents tout en continuant à favoriser un climat d’innovation.