L’IA n’est pas apparue par hasard. Le Canada en a jeté les bases.

Bien avant que l’IA ne fasse quotidiennement les manchettes, des scientifiques canadiens inventaient discrètement la technologie qui la sous-tend. Découvrez comment l’engagement précoce du Canada envers les grandes idées a donné naissance à l’IA moderne et pourquoi notre pays demeure au cœur de la communauté de l’IA d’aujourd’hui.

Une histoire de pionniers canadiens : croire quand les autres ont abandonné

Lorsque vous consultez votre téléphone, faites une recherche en ligne ou aidez vos enfants à faire leurs devoirs, l’intelligence artificielle, ou l’IA, semble être partout. Mais les puissants outils qui transforment notre monde ne sont pas apparus de nulle part. La véritable histoire est une source de fierté pour toute la population canadienne : elle s’est bâtie ici même, chez nous.

Le rêve de l’IA a commencé dans les années 1950, lorsque des scientifiques se sont demandé pour la première fois si les machines pouvaient penser comme les humains. Les premiers chercheurs ont créé de simples programmes pour résoudre des problèmes élémentaires de mathématiques et de logique. Mais les problèmes du monde réel se sont révélés trop complexes pour les premiers ordinateurs. Dans les années 1970 et 1980, l’enthousiasme mondial s’est estompé, le financement s’est tari et la plupart des pays ont abandonné ce domaine. Les scientifiques ont appelé cette période creuse « l’hiver de l’IA ».

Alors que le reste du monde se détournait de ce domaine, le Canada a choisi de croire aux grandes idées.

Dans les années 1980, le CIFAR (l’Institut canadien de recherches avancées) et le CRSNG (Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie) ont fait un choix courageux. Le CIFAR a accordé à un petit groupe de scientifiques visionnaires de Montréal et de Toronto les premiers fonds destinés à l’intelligence artificielle, à la robotique et à la société. Le CRSNG a financé, partout au pays, des scientifiques ambitieux qui se consacraient à l’informatique et aux sciences de l’information. Les deux programmes ont donné aux scientifiques le financement et le temps dont ils avaient besoin pour poursuivre leurs expérimentations. Alors que les critiques affirmaient que l’IA était une impasse, des chercheurs canadiens ont consacré des décennies à bâtir patiemment les fondements scientifiques des réseaux neuronaux artificiels et des systèmes d’apprentissage.

Puis est venu le tournant. Vers 2012, les ordinateurs sont enfin devenus assez rapides pour donner vie aux idées canadiennes. Soudainement, les mathématiques que les scientifiques canadiens perfectionnaient depuis 30 ans ont propulsé certaines des plus grandes percées technologiques de l’histoire. Les ordinateurs pouvaient tout à coup reconnaître des images, traduire des langues et apprendre par essais et erreurs mieux que quiconque ne l’aurait cru possible.

Le monde entier a reconnu l’excellence canadienne. De grandes entreprises technologiques internationales sont venues au Canada pour collaborer avec nos spécialistes, ouvrir des centres de recherche dans nos villes et investir directement dans les talents canadiens.

En 2017, le Canada est de nouveau entré dans l’histoire en devenant le tout premier pays à lancer une stratégie nationale en matière d’IA.

Être un chef de file mondial en technologie s’accompagne d’une grande responsabilité. La population canadienne peut être fière d’avoir contribué à bâtir l’IA moderne, mais nous réfléchissons aussi avec soin à la façon dont nous l’utilisons au quotidien. Le véritable leadership canadien ne consiste pas seulement à créer des technologies rapides ; il consiste à poser des questions difficiles, à travailler ensemble et à veiller à ce que les outils soient équitables, sûrs et utiles aux gens. Aujourd’hui, alors que le monde est confronté à de sérieuses préoccupations concernant la sécurité en ligne, la protection de la vie privée et la confiance, les Canadiens et Canadiennes proposent des solutions. Grâce à des initiatives comme l’Institut canadien de la sécurité de l’IA, des spécialistes canadiens mènent des efforts internationaux visant à établir des garde-fous, à faire progresser la science de la confiance et à veiller à ce que la technologie serve l’humanité en toute sécurité.

En restant informés, critiques et ouverts à la collaboration, les Canadiens et Canadiennes montrent au monde comment agir selon ses valeurs lorsque cela compte le plus.

Ce qui a commencé comme un pari discret et courageux durant « l’hiver de l’IA » a fait du Canada un chef de file mondial des technologies d’IA. C’est une histoire remarquable de patience, de vision et de fierté nationale, qui prouve que lorsque le Canada investit dans de grandes idées, ses scientifiques peuvent façonner un monde meilleur.

Moments marquants de l’histoire de l’IA au Canada

  1. 1983

    La bouée de sauvetage du CIFAR

    Au cœur de l’« hiver de l’AI », alors que le financement se tarissait partout dans le monde, un groupe canadien appelé CIFAR est intervenu. Le CIFAR a donné aux scientifiques canadiens les ressources financières et le temps dont ils avaient besoin pour poursuivre leurs expériences, alors que partout ailleurs, on abandonnait.
  2. 1986

    Apprendre de ses erreurs (rétropropagation)

    Geoffrey Hinton a contribué à la rédaction d’un article marquant qui montre comment les ordinateurs peuvent apprendre de leurs erreurs. Cette approche mathématique a jeté les bases de l’IA moderne.
  3. 2002

    Faire de l’Alberta une puissance de l’apprentissage par renforcement

    Le gouvernement de l’Alberta a investi des millions pour recruter des scientifiques de premier plan comme Rich Sutton, pionnier de l’« apprentissage par renforcement ». Ce financement a permis de créer le premier grand centre d’apprentissage automatique de la province, faisant d’Edmonton un chef de file mondial de l’apprentissage de l’IA par essais et erreurs.
  4. 2004

    Apprentissage dans les machines et les cerveaux

    Le CIFAR et Geoffrey Hinton créent un nouveau groupe de recherche en IA. Il s’appelle Apprentissage dans les machines et les cerveaux et existe encore aujourd’hui.
  5. 2007

    Résolution du jeu de dames (Chinook)

    Jonathan Schaeffer et son équipe de l’Université de l’Alberta ont démontré que les ordinateurs pouvaient maîtriser des jeux pratiqués par les humains. Après 18 ans de travail, leur programme a officiellement « résolu » le jeu de dames en démontrant que deux joueurs parfaits feront toujours match nul.
  6. 2009

    Un test pour entraîner l’IA (CIFAR-10)

    Des chercheurs ont partagé une immense collection de 60 000 petites images d’objets du quotidien, comme des chats, des chiens et des voitures. Les scientifiques du monde entier disposaient ainsi d’un « test » idéal pour entraîner leurs programmes informatiques et déterminer quelle IA était la plus efficace pour reconnaître les images.
  7. 2012

    Reconnaissance d’images (AlexNet)

    Geoffrey Hinton et son équipe ont créé une IA appelée AlexNet. Elle a surpris le monde de la technologie en reconnaissant les images mieux que tout autre programme auparavant, déclenchant l’essor mondial de l’IA que nous connaissons aujourd’hui.
  8. 2014

    Création d’œuvres d’art par l’IA et de fausses photos (GAN)

    Alors qu’il étudiait à Montréal, le chercheur Ian Goodfellow a inventé une méthode faisant s’affronter deux programmes d’IA : l’un crée de fausses images, tandis que l’autre tente de les repérer. Cette percée a permis à l’IA de générer des œuvres d’art, des visages et des médias numériques réalistes.
  9. 2015

    Maîtriser le poker (Cepheus)

    Michael Bowling et son équipe de l’Université de l’Alberta et d’Amii sont entrés dans l’histoire en « résolvant » une forme populaire de poker. Comme le poker repose sur le bluff et des cartes cachées, apprendre à l’IA à prendre de bonnes décisions sans voir la main de son adversaire a marqué une avancée majeure.
  10. 2016

    AlphaGo bat le champion du monde de go

    Lorsqu’une IA a battu le champion du monde au go, un ancien jeu de plateau, elle a stupéfié le monde entier. Le chercheur principal du projet, David Silver, a obtenu son doctorat en informatique à l’Université de l’Alberta, en s’appuyant directement sur des recherches canadiennes.
  11. 2017

    Donner une « intuition » à l’IA (DeepStack)

    Des chercheurs de l’Université de l’Alberta et d’Amii ont créé DeepStack, le premier programme à battre des joueurs professionnels de poker sans limite. Il y est parvenu en dotant l’ordinateur d’une version mathématique de l’intuition pour gérer l’incertitude et le bluff.
  12. 2017

    Imiter des voix humaines (Lyrebird)

    Des chercheurs de Montréal ont mis au point une technologie permettant aux ordinateurs d’imiter une voix humaine à partir de seulement quelques secondes d’enregistrement. Cette avancée a ouvert la voie aux générateurs de voix modernes fondés sur l’IA.
  13. 2017

    L’article fondateur de l’IA (Attention Is All You Need)

    Des scientifiques ont publié un article présentant l’architecture des transformeurs, co-conçue par le chercheur canadien Aidan Gomez. Cette idée est devenue le moteur des agents conversationnels et des outils de rédaction par IA d’aujourd’hui.
  14. 2017

    Première stratégie nationale en matière d’IA au monde

    Le Canada est devenu le premier pays à se doter d’un plan national en matière d’IA. Dirigée par CIFAR, cette initiative a établi trois grands pôles de recherche : Amii à Edmonton, Mila à Montréal et le Vector Institute à Toronto.
  15. 2017

    Des géants de la technologie confient des postes de direction à des Canadiennes

    De grandes entreprises technologiques mondiales ont choisi des Canadiennes pour diriger leurs nouveaux laboratoires de recherche à Montréal. Joelle Pineau a été choisie pour diriger le laboratoire d’IA de Meta, tandis que Doina Precup a été choisie pour diriger le laboratoire montréalais de Google DeepMind.
  16. 2018

    Faire progresser la vision par IA à Toronto

    Sanja Fidler, cofondatrice de Vector Institute, est devenue vice-présidente chez NVIDIA. Elle a formé à Toronto une équipe spécialisée dans l’apprentissage des ordinateurs à « voir » et à comprendre des photos et des vidéos.
  17. 2019

    L’essai « The Bitter Lesson »

    Rich Sutton, pionnier d’Amii, publie un essai célèbre qui montre que la meilleure façon de rendre l’IA intelligente n’est pas d’essayer de lui enseigner des règles ou des raccourcis humains. L’utilisation d’une puissance de calcul considérable pour laisser l’IA apprendre par elle-même finit plutôt toujours par l’emporter.
  18. 2019

    Victoire pour l’apprentissage profond

    Yoshua Bengio (Mila) et Geoffrey Hinton (Vector Institute) ont remporté le prix Turing — le « prix Nobel de l’informatique » — pour leurs travaux sur la conception de systèmes informatiques inspirés du cerveau humain.
  19. 2019

    Garantir l’intégrité scientifique

    Joelle Pineau a créé une simple liste de vérification pour les chercheurs en IA. Elle est devenue une norme mondiale qui oblige les scientifiques à partager leur code afin que d’autres puissent mettre leurs affirmations à l’épreuve et les vérifier.
  20. 2019

    Un champion mondial canadien de l’IA (Cohere)

    Des chercheurs canadiens ont fondé Cohere à Toronto pour développer de grands modèles de langage (GML), de l’IA générative et des outils agentiques. Le Canada est ainsi devenu l’un des trois seuls pays à disposer d’une technologie de GML « souveraine ». Aujourd’hui, Cohere vend ses outils d’IA conçus au Canada à de grandes entreprises et à des partenaires commerciaux internationaux partout dans le monde.
  21. 2020

    Indigenous AI et Abundant Intelligences

    Des chercheurs dirigés par Jason Edward Lewis ont créé des façons de concevoir l’IA à partir de perspectives autochtones. Avec l’appui initial de CIFAR, ils enseignent aux développeurs comment créer des technologies qui respectent la nature, honorent les cultures locales et protègent les savoirs traditionnels.
  22. 2021

    Camions autonomes sécuritaires (Waabi)

    Raquel Urtasun, professeure à l’Université de Toronto, a fondé Waabi, une entreprise torontoise qui développe des logiciels intelligents pour les camions autonomes. Tirant son nom d’un mot ojibwé signifiant « elle a la vision », Waabi utilise des mondes virtuels hyperréalistes pour entraîner les camions en toute sécurité, sans circuler sur de vraies routes.
  23. 2024

    Prix Nobel de physique

    Geoffrey Hinton a reçu le prix Nobel de physique pour ses découvertes majeures qui aident les ordinateurs à apprendre comme le cerveau humain.
  24. 2024

    Assurer la sécurité et la fiabilité de l’IA (Institut canadien de la sécurité de l’IA)

    Le Canada a créé un institut national pour étudier les risques liés aux systèmes d’IA avancés, notamment les faux contenus en ligne, la fraude et les cybermenaces. En réunissant des scientifiques de premier plan et des alliés internationaux pour mettre à l’essai des logiciels et élaborer des règles de sécurité, l’institut cherche à renforcer la confiance du public afin que les gens et les entreprises puissent adopter l’IA de façon sécuritaire.
  25. 2025

    Prix Turing pour l’AI appliquée

    Rich Sutton (Amii) a remporté le prix Turing pour avoir inventé l’« apprentissage par renforcement », une façon d’apprendre à l’AI à partir d’essais, d’erreurs et de rétroaction.
  26. 2026

    Le Canada lance la stratégie AI for All

    Le Canada a présenté un nouveau plan de plusieurs milliards de dollars appelé AI for All. Il vise à aider les entreprises de tous les secteurs à adopter l’IA de façon sécuritaire, à former les travailleuses et travailleurs, à protéger la vie privée et à construire des superordinateurs publics partout au pays.

Un héritage de fierté et de progrès responsable

La place du Canada dans l’histoire de l’IA est une source de fierté pour l’ensemble de la population canadienne. Nous n’avons pas seulement créé des programmes plus rapides : nous avons cultivé une culture de patience, d’investissement public et de collaboration. En s’attaquant à de grandes questions, les scientifiques canadiens ont fait du pays le berceau de l’IA moderne.

Le leadership du Canada contribue à maintenir les valeurs humaines au cœur de la technologie.

Un écosystème équilibré et interconnecté

Le leadership du Canada en IA repose sur un solide réseau d’organisations nationales qui travaillent ensemble. De la découverte de nouvelles idées à la protection des outils numériques, ces groupes clés veillent à ce que notre pays crée des technologies qui profitent à tout le monde.

Les trois instituts nationaux d’IA du Canada, Amii à Edmonton, Mila à Montréal et le Vector Institute à Toronto, partagent une mission nationale essentielle. Ils poursuivent quatre grands objectifs : réaliser de nouvelles percées en IA, former des étudiantes et étudiants et attirer des chercheuses et chercheurs de calibre mondial afin que les meilleurs talents restent au Canada, favoriser le lancement de jeunes pousses technologiques locales et aider les entreprises à utiliser l’IA de façon responsable.

Ce mandat est important pour toute la population canadienne, car il crée des emplois de qualité, fait croître notre économie et veille à ce que les technologies soient développées ici même, au pays, pour servir les familles au quotidien.

Amii (Alberta Machine Intelligence Institute) — Edmonton, AB

Amii soutient la recherche de haut niveau en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (AA). L’institut aide à transformer de nouvelles découvertes scientifiques en technologies que les entreprises peuvent utiliser. Amii soutient de nouvelles recherches, offre d’excellents cours et conseille des entreprises de toutes tailles. Son objectif principal est de faire sortir l’IA des laboratoires scientifiques pour l’intégrer au monde réel. Visitez amii.ca pour en savoir plus.

Mila — Montréal, QC

Mila est un institut de recherche de calibre mondial en intelligence artificielle (IA) établi à Montréal, au Québec. Créé par les principales universités locales, Mila réunit plus de 1 500 chercheuses et chercheurs pour façonner l’avenir de la technologie. L’institut se concentre sur la création d’une IA responsable, sûre et utile pour tout le monde. Mila travaille également avec les entreprises et les gouvernements pour stimuler de nouvelles inventions et aider les jeunes pousses technologiques à croître. Visitez mila.ai pour en savoir plus.

Vector Institute — Toronto, ON

Le Vector Institute est un organisme indépendant sans but lucratif de Toronto, en Ontario, qui se consacre à la recherche en intelligence artificielle (IA). Il se concentre sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Vector attire au Canada des chercheuses et chercheurs de premier plan du monde entier. L’institut collabore avec les entreprises, les établissements d’enseignement et le gouvernement afin de créer de nouvelles idées en IA et d’aider les gens à acquérir de nouvelles compétences. Visitez vectorinstitute.ai pour en savoir plus.

Institut canadien de la sécurité de l’IA (CAISI)

L’Institut canadien de la sécurité de l’IA (CAISI) a été créé pour veiller à ce que les puissants systèmes d’intelligence artificielle demeurent sûrs, équitables et dignes de confiance. Son mandat repose sur quatre objectifs clés : mettre à l’essai les outils d’IA les plus avancés au monde afin de détecter les risques cachés, créer des normes de sécurité claires, faire progresser la recherche sur la fiabilité et la sécurité de l’IA, et collaborer avec des partenaires mondiaux pour établir des lignes directrices internationales. Ce travail est important pour toute la population canadienne, car il protège les familles, préserve notre démocratie et nous permet d’avoir confiance dans les technologies qui façonnent notre quotidien.

CIFAR (the Canadian Institute for Advanced Research)

CIFAR est une organisation de recherche mondiale conçue pour s’attaquer à de grandes questions complexes. Son travail principal repose sur quatre activités : réunir des scientifiques de premier plan issus de différents domaines, financer des idées scientifiques audacieuses et créatives, soutenir des chercheuses et chercheurs talentueux dans les universités canadiennes et transformer les découvertes scientifiques en avantages concrets. Ce travail est important pour toute la population canadienne, car CIFAR donne aux scientifiques la liberté de réaliser des percées ici même, au pays, ce qui mène à de meilleurs soins de santé, à des technologies plus robustes et à de nouvelles possibilités pour tout le monde. Visitez cifar.ca pour en savoir plus.

Ensemble, ces organisations jouent un rôle important au sein d’une vaste communauté canadienne de l’IA, qui comprend des entreprises, des universités et des organismes communautaires.