La diffusion de l’intelligence artificielle est son adoption dans les activités d’organisations au-delà des équipes qui la développent. Elle se distingue de la production de recherche et de l’attraction de mandats liés à l’IA.

Un pôle de recherche produit des connaissances et des compétences. Un centre de services vend des prestations à des clients. Une entreprise utilisatrice intègre des outils à ses activités. Ces fonctions peuvent être liées sans progresser au même rythme ni sur le même territoire.

Les talents attirés ne donnent pas le nombre d’utilisateurs locaux

En mars 2024, Tata Consultancy Services a inauguré un centre de services informatiques à Montréal et annoncé 500 embauches sur trois ans. L’entreprise invoquait la concentration de talents TI pour développer son offre en IA au Canada.

Cette annonce décrit une implantation, une cible d’embauche et des motifs déclarés. Elle ne donne pas le nombre d’entreprises québécoises qui ont adopté une solution d’IA grâce à ce centre. Le lieu où une prestation est produite peut différer du lieu où se trouve le client.

La recherche locale peut donc alimenter des services destinés à plusieurs marchés. Cette activité constitue un résultat économique possible de l’écosystème, distinct de l’équipement des entreprises locales.

L’adoption dépend du périmètre des entreprises observées

Au Québec, au deuxième trimestre de 2025, 26,1 % des entreprises de 100 employés ou plus déclaraient utiliser l’IA, contre 12,2 % de celles comptant de un à quatre employés. Ces proportions décrivent des entreprises, sans mesurer directement la part des salariés utilisant l’IA.

L’enquête couvre des établissements avec employés et exclut notamment l’enseignement, les hôpitaux et l’administration publique. Elle ne constitue donc pas un inventaire de tous les usages québécois. Un taux calculé sur cette population ne mesure pas l’activité de l’ensemble des laboratoires, des universités et des services publics.

Pour examiner la diffusion, il faut conserver la distinction entre avoir accès à un bassin de compétences et intégrer une technologie à une activité. La présence des compétences est un élément du contexte; l’usage est le résultat observé.

Les emplois soutenus exigent leurs propres définitions

Le résumé de l’évaluation de l’aide à Mila pour 2018-2023 fait état de 392 emplois créés ou maintenus et de 54 entreprises créées ou incubées. Les catégories réunissent des résultats différents : maintenir un emploi n’est pas en créer un, et incuber une entreprise n’est pas nécessairement la créer.

La mesure pose aussi un problème de comparabilité. L’évaluation fédérale des supergrappes publiée en mars 2022 n’avait pas pu valider le total des emplois créés ou maintenus, faute de déclarations uniformes. Ce constat historique concerne l’ensemble des supergrappes évaluées, pas seulement l’écosystème québécois de l’IA.

Les indicateurs à relier restent donc distincts : résultats de recherche, compétences développées, mandats attirés et usages dans les organisations. Une politique peut obtenir un résultat sur l’un de ces plans sans que le même indicateur permette de juger les autres. L’analyse de la diffusion exige de suivre les passages entre ces activités, plutôt que de substituer un chiffre d’emplois ou de financement à un taux d’usage.

Questions fréquentes

La présence de grands laboratoires prouve-t-elle une forte adoption locale de l’IA?

Non. Les laboratoires produisent des connaissances et forment des spécialistes. L’adoption mesure l’utilisation des technologies par d’autres organisations. Le passage de l’un à l’autre doit être observé.

Un faible taux d’adoption démontre-t-il l’échec des investissements en recherche?

Non. L’évaluation de la recherche et celle de la diffusion répondent à des objectifs différents. Le taux d’adoption ne mesure pas, à lui seul, la qualité des travaux, la formation ou les mandats attirés.

Peut-on additionner emplois créés, maintenus et annoncés?

Non. Ces catégories peuvent couvrir des personnes déjà comptées, des postes existants et des cibles futures. Une addition exige un périmètre, une période et une règle de dédoublement communs.

Sources

  1. Innovation, Science and Economic Development Canada — Evaluation of Innovation, Science and Economic Development (ISED) Canada’s Innovation Superclusters Initiative (March 2022).
  2. Institut de la statistique du Québec — Enquête canadienne sur la situation des entreprises (ECSE). Notes méthodologiques.
  3. Institut de la statistique du Québec — Adoption et utilisation de l’intelligence artificielle par les entreprises au Québec en 2024 et en 2025. Portrait exploratoire (P. Nikuze, 28 novembre 2025).
  4. Montréal International — TCS inaugure son centre de services à Montréal (14 mars 2024).
  5. Gouvernement du Québec – Ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie — MILA 2023 – Évaluation (résumé du rapport d’évaluation).