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 : continuer d’y croire quand les autres avaient abandonné
Aujourd’hui, quand vous consultez votre téléphone, faites une recherche en ligne ou aidez vos enfants à faire leurs devoirs, l’intelligence artificielle, ou IA, semble être partout. Mais les puissants outils qui transforment notre monde ne sont pas apparus de nulle part. Leur histoire a de quoi rendre fiers les Canadiens et les Canadiennes : ils ont été conçus ici même, chez nous.
Le rêve de l’IA est né dans les années 1950, quand des scientifiques ont commencé à se demander si les machines pouvaient penser comme les humains. Les premiers chercheurs ont créé des programmes simples pour résoudre des problèmes élémentaires de mathématiques et de logique. Mais les problèmes concrets se sont révélés trop complexes pour les ordinateurs de l’époque. Dans les années 1970 et 1980, l’enthousiasme s’est essoufflé partout dans le monde, le financement s’est tari et la plupart des pays ont délaissé le domaine. Les scientifiques ont donné à cette période de calme le nom d’« hiver de l’IA ».
Pendant que le reste du monde tournait le dos à l’IA, le Canada a choisi de croire aux grandes idées.
Dans les années 1980, le CIFAR (Canadian Institute for Advanced Research) et le NSERC (Natural Sciences and Engineering Research Council) ont fait un choix audacieux. Le CIFAR a accordé à un petit groupe de scientifiques visionnaires de Montréal et de Toronto les premiers fonds destinés à la recherche sur l’intelligence artificielle, la robotique et la société. Le NSERC a financé des scientifiques ambitieux de partout au pays qui travaillaient en informatique et en sciences de l’information. Les deux programmes leur ont donné les moyens et le temps nécessaires pour poursuivre leurs expériences. Alors que leurs détracteurs affirmaient que l’IA était une impasse, les chercheurs canadiens ont patiemment consacré des décennies à jeter les bases scientifiques des réseaux de neurones artificiels et des systèmes d’apprentissage.
Puis est venu le tournant. Vers 2012, les ordinateurs sont enfin devenus assez rapides pour exploiter pleinement les idées canadiennes. Soudain, les méthodes mathématiques que les scientifiques canadiens perfectionnaient depuis 30 ans ont rendu possibles certaines des plus grandes percées technologiques de l’histoire. Les ordinateurs pouvaient désormais reconnaître des images, traduire des langues et apprendre par essais et erreurs mieux que quiconque ne l’aurait cru possible.
L’excellence canadienne a attiré l’attention du monde entier. De grandes entreprises technologiques internationales sont venues au Canada pour collaborer avec nos spécialistes. Elles ont ouvert des centres de recherche dans nos villes et investi directement dans les talents d’ici.
En 2017, le Canada a de nouveau marqué 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. Nous pouvons être fiers d’avoir contribué à bâtir l’IA moderne, tout en faisant preuve de prudence et de discernement dans notre utilisation quotidienne de cette technologie. Le véritable leadership canadien ne consiste pas seulement à créer des technologies performantes : il consiste aussi à poser des questions difficiles, à travailler ensemble et à s’assurer que ces outils sont équitables, sûrs et utiles aux gens. Aujourd’hui, alors que la sécurité en ligne, la protection de la vie privée et la confiance suscitent de vives préoccupations dans le monde, les Canadiens et les Canadiennes proposent des solutions. Grâce à des initiatives comme le Canadian AI Safety Institute, des spécialistes canadiens dirigent des efforts internationaux pour établir des balises, faire progresser la recherche sur la confiance et veiller à ce que la technologie serve l’humanité en toute sécurité.
En restant informés, en faisant preuve d’esprit critique et en collaborant, les Canadiens et les Canadiennes montrent au monde comment exercer un leadership fidèle à leurs valeurs quand cela compte le plus.
Ce qui a commencé par un pari discret et audacieux pendant l’« hiver de l’IA » a fait du Canada un chef de file mondial des technologies de l’IA. C’est une histoire remarquable de patience, de vision et de fierté nationale. Elle montre que lorsque le Canada investit dans de grandes idées, nos scientifiques peuvent contribuer à changer le monde pour le mieux.
Les grandes percées de l’IA au Canada
1983
Le CIFAR à la rescousse
Quand le financement s’est tari partout dans le monde pendant l’« hiver de l’IA », un organisme canadien, le CIFAR, est intervenu. Il a donné aux scientifiques canadiens les fonds et le temps nécessaires pour continuer leurs expériences, alors que le reste du monde avait baissé les bras.1986
Apprendre de ses erreurs (rétropropagation)
Geoffrey Hinton a contribué à la rédaction d’un article marquant qui explique comment les ordinateurs peuvent apprendre de leurs erreurs. Cette méthode mathématique a jeté les bases de l’IA moderne.2002
L’Alberta se dote d’un pôle d’excellence en apprentissage par renforcement
Le gouvernement de l’Alberta a investi des millions de dollars pour recruter des scientifiques de renom comme Rich Sutton, un pionnier de l’« apprentissage par renforcement ». Grâce à ce financement, la province a créé son premier grand centre d’apprentissage automatique, faisant d’Edmonton un chef de file mondial dans l’art d’apprendre à l’IA par essais et erreurs.2004
Learning in Machines and Brains
Le CIFAR et Geoffrey Hinton mettent sur pied un nouveau groupe de recherche en IA. Appelé Learning in Machines and Brains, ce groupe existe toujours aujourd’hui.2007
Le jeu de dames, un jeu résolu (Chinook)
Jonathan Schaeffer et son équipe de l’Université de l’Alberta ont montré que les ordinateurs pouvaient maîtriser des jeux conçus pour les humains. Après 18 ans de travail, leur programme a officiellement « résolu » le jeu de dames en prouvant que si les deux joueurs jouent parfaitement, la partie se termine toujours par un match nul.2009
Un test d’entraînement pour l’IA (CIFAR-10)
Des chercheurs ont partagé une immense collection de 60 000 toutes petites images de choses courantes, comme des chats, des chiens et des voitures. Les scientifiques du monde entier avaient ainsi un « test pratique » idéal pour entraîner leurs programmes informatiques et comparer leur capacité à reconnaître les images.2012
Reconnaissance d’images (AlexNet)
Geoffrey Hinton et son équipe ont mis au point un système d’IA appelé AlexNet. En identifiant des images mieux que tout autre programme avant lui, il a surpris le monde de la technologie et lancé l’essor mondial de l’IA que nous connaissons aujourd’hui.2014
Créer des œuvres d’art et de fausses photos avec l’IA (GAN)
Alors qu’il étudiait à Montréal, le chercheur Ian Goodfellow a trouvé un moyen de faire travailler deux programmes d’IA l’un contre l’autre : l’un créait de fausses images et l’autre essayait de les repérer. Cette percée a permis à l’IA de générer des œuvres d’art, des visages et des contenus numériques réalistes.2015
Maîtriser le poker (Cepheus)
Michael Bowling et son équipe de l’Université de l’Alberta et d’Amii ont marqué l’histoire en « résolvant » une variante populaire du poker. Comme au poker, il faut savoir bluffer sans connaître les cartes de son adversaire, apprendre à l’IA à prendre de bonnes décisions dans ces conditions représentait une avancée majeure.2016
Une IA bat le champion du monde de go (AlphaGo)
Quand une IA a battu le champion du monde de go, un jeu de société millénaire, sa victoire a stupéfié le monde entier. David Silver, le scientifique principal du projet, a obtenu son doctorat en informatique à l’Université de l’Alberta. Le projet s’appuyait directement sur des recherches menées au Canada.2017
Donner à l’IA une « intuition » (DeepStack)
Des chercheurs de l’Université de l’Alberta et d’Amii ont créé DeepStack, le premier programme à battre des joueurs professionnels au poker sans limite de mises. Pour composer avec l’incertitude et le bluff, ils ont doté l’ordinateur d’une forme d’intuition mathématique.2017
Imiter la voix humaine (Lyrebird)
Des chercheurs de Montréal ont mis au point une technologie qui permet aux ordinateurs d’imiter une voix humaine à partir de quelques secondes de parole enregistrée. Cette avancée a ouvert la voie aux générateurs de voix par IA d’aujourd’hui.2017
L’article sur le « cerveau » de l’IA (Attention Is All You Need)
Des scientifiques ont publié un article présentant l’architecture des transformeurs, conçue notamment par le chercheur canadien Aidan Gomez. Cette idée à elle seule est devenue le moteur des agents conversationnels et des outils de rédaction assistée par l’IA d’aujourd’hui.2017
La 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. Sous la direction du CIFAR, trois grands pôles de recherche ont vu le jour : Amii à Edmonton, Mila à Montréal et le Vector Institute à Toronto.2017
Des géants de la technologie confient leurs laboratoires à des Canadiennes
De grandes entreprises technologiques ont confié la direction de leurs nouveaux laboratoires de recherche à Montréal à des Canadiennes. Joelle Pineau a pris la tête du laboratoire d’IA de Meta, et Doina Precup, de celui de Google DeepMind à Montréal.2018
Faire progresser la vision artificielle à Toronto
Sanja Fidler, cofondatrice du Vector Institute, est devenue vice-présidente chez NVIDIA. Elle a mis sur pied une équipe à Toronto pour apprendre aux ordinateurs à « voir » et à comprendre les photos et les vidéos.2019
L’article « The Bitter Lesson »
Rich Sutton, pionnier d’Amii, a publié un essai célèbre dans lequel il explique que, pour rendre l’IA plus performante, mieux vaut lui donner une grande puissance de calcul pour qu’elle apprenne par elle-même que tenter de lui enseigner des règles ou des raccourcis conçus par des humains. À terme, cette approche l’emporte toujours.2019
L’apprentissage profond à l’honneur
Yoshua Bengio (Mila) et Geoffrey Hinton (Vector Institute) ont reçu le prix Turing, surnommé le « prix Nobel de l’informatique », pour leurs travaux sur la conception de systèmes informatiques inspirés du cerveau humain.2019
Encourager la transparence scientifique
Joelle Pineau a créé une simple liste de vérification pour les chercheurs en intelligence artificielle. Devenue une norme mondiale, elle exige que les scientifiques partagent leur code afin que d’autres puissent mettre leurs affirmations à l’épreuve et les vérifier.2019
Un champion canadien de l’IA à l’échelle mondiale (Cohere)
Des chercheurs canadiens ont fondé Cohere à Toronto pour créer de grands modèles de langage (GML), de l’IA générative et des outils d’IA agentique. Le Canada est ainsi devenu l’un des trois seuls pays à disposer de sa propre technologie de GML. Aujourd’hui, Cohere vend ses outils d’IA conçus au Canada à de grandes entreprises et à des partenaires commerciaux internationaux.2020
L’IA autochtone et Abundant Intelligences
Sous la direction de Jason Edward Lewis, des chercheurs ont trouvé des façons de concevoir l’IA à partir de perspectives autochtones. Grâce au soutien initial du CIFAR, ils enseignent aux personnes qui développent des technologies à créer des outils qui respectent la nature, honorent les cultures locales et protègent les savoirs traditionnels.2021
Des camions autonomes sécuritaires (Waabi)
Raquel Urtasun, professeure à l’Université de Toronto, a fondé Waabi, une entreprise torontoise qui conçoit des logiciels intelligents pour les camions autonomes. Son nom vient d’un mot ojibwé qui signifie « elle a une vision ». Waabi utilise des mondes virtuels hyperréalistes pour entraîner les camions en toute sécurité, sans les faire rouler sur de vraies routes.2024
Prix Nobel de physique
Geoffrey Hinton a reçu le prix Nobel de physique pour ses découvertes majeures qui permettent aux ordinateurs d’apprendre un peu comme le cerveau humain.2024
Pour une IA sûre et digne de confiance (Institut canadien de la sécurité de l’intelligence artificielle)
Le Canada a créé un institut national pour étudier les risques liés aux systèmes d’IA avancés, notamment les faux contenus diffusés en ligne, la fraude et les cybermenaces. L’institut réunit des scientifiques de premier plan et des partenaires internationaux pour mettre des logiciels à l’essai et établir des règles de sécurité. Il cherche ainsi à renforcer la confiance du public pour que les gens et les entreprises puissent adopter l’IA en toute sécurité.2025
Prix Turing pour l’IA fondée sur la pratique
Rich Sutton (Amii) a remporté le prix Turing pour avoir inventé « l’apprentissage par renforcement », une méthode qui permet à l’IA d’apprendre par essais et erreurs, grâce à la rétroaction.2026
Le Canada lance la stratégie AI for All
Le Canada a présenté un nouveau plan de plusieurs milliards de dollars, baptisé AI for All. Ce plan vise à aider les entreprises de tous les secteurs à adopter l’IA en toute sécurité, à former les travailleurs, à protéger la vie privée et à mettre en place des superordinateurs publics partout au pays.
Un héritage de fierté et de progrès responsable
La place du Canada dans l’histoire de l’intelligence artificielle est une source de fierté pour toute la population canadienne. Nous ne nous sommes pas contentés de créer des programmes plus rapides : nous avons cultivé une culture de patience, d’investissement public et de collaboration. En se penchant sur les grandes questions, les scientifiques du Canada ont fait de notre pays le berceau de l’intelligence artificielle moderne.
Grâce au leadership du Canada, les valeurs humaines demeurent 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 de concert. De la recherche de nouvelles idées à la sécurité des outils numériques, ces organisations veillent à ce que notre pays mette au point 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 essentielle. Ils poursuivent quatre grands objectifs : réaliser de nouvelles percées en IA, former des étudiants et attirer des chercheurs de calibre mondial pour garder les meilleurs talents au Canada, favoriser la création de jeunes entreprises technologiques d’ici et aider les entreprises à utiliser l’IA de façon responsable.
Cette mission compte pour l’ensemble de la population canadienne : elle crée des emplois de qualité, stimule notre économie et fait en sorte que les technologies soient développées ici même pour répondre aux besoins des familles.
Amii (Alberta Machine Intelligence Institute) — Edmonton, AB
Mila — Montréal, QC
Vector Institute — Toronto, ON
Institut canadien de la sécurité de l’intelligence artificielle (CAISI)
CIFAR (Institut canadien de recherches avancées)
Ensemble, ces organismes jouent un rôle important au sein d’une communauté canadienne de l’IA plus vaste, qui rassemble des entreprises, des universités et des organismes communautaires.