Points clés
- La consultation fédérale « Donnez votre avis sur la promotion de la transparence de l’intelligence artificielle au Canada » s’est clôturée le 23 septembre 2026, après une fenêtre de deux mois. Elle demandait si cinq domaines nécessitent une action : la détection du contenu généré par l’IA, le fait de savoir quand on interagit avec une IA, une information cohérente sur les systèmes d’IA, le suivi des incidents graves et l’activité des agents IA.
- Dans un mémoire publié le 23 septembre, Michael Geist recommande une loi sur la transparence de l’IA reposant sur trois piliers : la divulgation publique obligatoire des politiques corporatives de sécurité et d’escalade des fournisseurs d’IA, la transparence des données d’entraînement des grands modèles de langage, et des rapports annuels sur les demandes de données émanant des gouvernements et des forces de l’ordre. Son argument : le code de conduite volontaire en place depuis septembre 2023 n’a pas produit de pratiques cohérentes dans l’industrie.
- Peu importe le contenu du rapport « Ce que nous avons entendu » qu’Ottawa publiera, la direction est visible. Les codes volontaires cèdent la place à une divulgation vérifiable. Le signalement des incidents, l’inventaire des agents et les pratiques de traçabilité que vous bâtissez maintenant sont ceux que tout régime futur auditera.
Le 23 septembre 2026, la fenêtre de consultation fédérale s’est refermée sur l’une des questions les plus lourdes de conséquences qu’Ottawa ait posées cette année : le Canada devrait-il réglementer la transparence de l’IA, et comment? La consultation, menée par Innovation, Sciences et Développement économique Canada, s’est ouverte le 23 juillet et invitait les Canadiennes et Canadiens à répondre à un sondage ou par courriel, les mémoires étant considérés comme des documents publics. Le gouvernement examinera ce qu’il a reçu et publiera un rapport sur ce qu’il a entendu.
Ce qu’Ottawa a mis sur la table
La consultation a ciblé cinq domaines où des enjeux de transparence se posent et où d’autres mesures pourraient être justifiées :
- La détection et l’identification du contenu généré par l’IA.
- Le fait de savoir quand on interagit avec une IA, pour que les personnes ne soient pas trompées par des systèmes qui passent pour humains.
- Une information cohérente sur les systèmes d’IA : comment ils ont été développés, ce qu’ils peuvent faire et où ils atteignent leurs limites.
- Le suivi des incidents graves liés aux systèmes d’IA.
- Le suivi de l’activité et des interactions des agents IA.
Chaque domaine s’accompagne du même menu d’options : mesures réglementaires, orientations et codes de conduite, normes, recherche et développement, initiatives de littératie ou exigences d’approvisionnement. Cette formulation est délibérée. Ottawa teste l’appétit pour une loi avant de la rédiger.
Le plaidoyer pour une loi, pas pour un autre code
La réponse publique la plus étoffée à ce jour vient de Michael Geist, professeur de droit à l’Université d’Ottawa et titulaire de la Chaire de recherche du Canada en droit d’Internet et du commerce électronique, qui a publié son mémoire complet le 23 septembre. Il propose une loi sur la transparence de l’IA reposant sur trois piliers.
Premièrement, les politiques corporatives de sécurité et d’escalade devraient être publiques. Il ne devrait pas falloir une rencontre avec les dirigeants d’une entreprise pour qu’un ministre, ou quiconque, apprenne les politiques d’une société sur le bannissement d’utilisateurs ou le signalement de comportements à la police. Les entreprises devraient divulguer entièrement leurs politiques de sécurité des utilisateurs, y compris les normes d’escalade au-delà du signalement de contenu ou du bannissement, ainsi que les restrictions liées à l’âge. Et les entreprises qui ne respectent pas leurs propres politiques publiées devraient répondre de ce manquement.
Deuxièmement, la transparence des données d’entraînement. Les créateurs et les titulaires de droits veulent savoir si leurs oeuvres ont servi à entraîner un modèle. Geist soutient que la transparence est la réponse pratique pendant que les affaires de droit d’auteur suivent leur cours devant les tribunaux : un créateur ne peut pas demander l’exclusion de ses oeuvres des données d’entraînement sans d’abord savoir qu’elles s’y trouvent. Il cite la loi européenne sur l’IA, qui exige des fournisseurs de modèles à usage général qu’ils publient un résumé suffisamment détaillé du contenu d’entraînement, et la loi californienne AB 2013, qui exige des développeurs d’IA générative qu’ils documentent leurs jeux de données d’entraînement, y compris les sources et la présence éventuelle de contenu protégé, de matériel sous licence ou de renseignements personnels.
Troisièmement, les demandes gouvernementales devraient être déclarées. Les fournisseurs d’IA détiennent désormais des dossiers de conversation qui comptent parmi les données les plus sensibles que produisent les Canadiens, et les gouvernements et la police chercheront à y accéder, comme ils le font avec d’autres intermédiaires. Geist propose des rapports annuels de transparence obligatoires, avec des chiffres agrégés sur les demandes des gouvernements et des forces de l’ordre, sur le modèle de ce que publient déjà les fournisseurs de télécommunications et les grandes plateformes. Il signale aussi deux angles morts de la consultation : l’utilisation de l’IA par le gouvernement lui-même (le Registre de l’IA du gouvernement du Canada se décrit comme un produit minimum viable) et, selon son analyse, pourquoi le projet de loi C-36 est peu susceptible de combler le vide en matière de décisions automatisées avant 2030 au plus tôt.
Comparaison avec ce que d’autres exigent déjà
Le débat ne se déroule pas dans le vide. Voici comment se comparent les régimes cités dans la discussion autour de la consultation :
| Régime | Obligation de transparence |
|---|---|
| Loi européenne sur l’IA | Les fournisseurs de modèles à usage général publient un résumé suffisamment détaillé du contenu d’entraînement : principaux jeux de données, domaines explorés, catégories de données |
| Loi californienne AB 2013 | Les développeurs d’IA générative documentent leurs jeux de données d’entraînement : sources, données protégées, sous licence ou personnelles, période de collecte |
| Loi californienne sur la transparence de l’IA de pointe | Les développeurs de pointe publient des rapports de transparence et décrivent comment ils évaluent et gèrent les risques |
| Canada, Code de conduite volontaire (sept. 2023) | Les développeurs établissent des méthodes de détection du contenu IA, tiennent des bases de données publiques d’incidents, publient de l’information sur les capacités |
| Proposition de loi canadienne sur la transparence de l’IA | Divulgation légale des politiques de sécurité, des données d’entraînement et des demandes gouvernementales, adossée à un régulateur doté de pouvoirs de sanction |
Le motif est difficile à manquer. Les administrations qui avancent les premières avancent vers des lois, pas vers des promesses. Le code volontaire du Canada est en place depuis septembre 2023, et le document de discussion du gouvernement lui-même reconnaît que les pratiques de transparence demeurent inégales dans l’industrie.
Ce que votre équipe devrait faire avant l’arrivée des règles
Nul besoin d’attendre le rapport sur ce qu’Ottawa a entendu. Quatre gestes vous placent en avance, peu importe l’issue :
- Inventoriez vos agents et vos systèmes conversationnels. Le principe selon lequel une personne qui traite avec un agent devrait savoir qu’il s’agit d’un agent est l’élément le moins controversé sur la table. Vérifiez que la nature IA de l’interaction est divulguée dans chaque parcours que vous déployez.
- Définissez « incident grave » à l’interne et répétez le signalement. Ne limitez pas la définition aux pannes techniques : les résultats discriminatoires et les inférences sensibles exposées comptent aussi. Décidez qui signale, à qui, selon quel délai, et quand les personnes touchées reçoivent des avis.
- Documentez la provenance des données d’entraînement. Pour les modèles que vous affinez ou déployez, consignez l’origine des données et le fondement juridique de leur utilisation. Si votre fournisseur ne peut pas vous dire ce qu’un modèle a appris, vous ne pourrez pas répondre à la question du retrait demandée par un créateur.
- Surveillez le registre du gouvernement lui-même. Le Registre de l’IA est un produit minimum viable aujourd’hui. La transparence de l’approvisionnement avance dans une seule direction, et les fournisseurs qui vendent au gouvernement le sentiront en premier.
Mesure concrète : Choisissez cette semaine l’un des cinq domaines de la consultation (le signalement des incidents ou l’inventaire des agents sont les meilleurs points de départ) et rédigez la politique interne comme si la divulgation était déjà obligatoire. Si une loi arrive, vous êtes prêts. Sinon, votre programme de gouvernance reste plus solide que celui des organisations qui ont attendu.