Les Canadiens adorent l'IA. Les entreprises canadiennes n'arrivent toujours pas à la rentabiliser.
Les Canadiens sont deuxièmes au monde pour l'usage de l'IA par habitant et avant-derniers du G7 en productivité — l'adoption n'est pas la transformation.
En bref
Le premier portrait national d’Anthropic consacré au Canada classe le pays au huitième rang mondial pour l’utilisation de Claude, soit plus de quatre fois ce que la taille de sa population laisse prévoir, alors que chaque heure travaillée ici produit environ 17 % moins de valeur que la moyenne du G7. L’adoption individuelle apparaît dans les données d’utilisation ; seul l’investissement des entreprises apparaît dans le PIB par heure.
Anthropic vient de publier son premier portrait national consacré au Canada, et un chiffre devrait rendre mal à l’aise chaque dirigeant au pays.
Le Canada se classe huitième au monde pour l’utilisation de Claude. Par habitant, les Canadiens utilisent Claude à plus de quatre fois ce que la taille de notre population laisse prévoir. Parmi les dix pays qui l’utilisent le plus, seuls les Américains l’utilisent davantage par habitant.
Nous sommes, par habitant, l’une des populations les plus curieuses de l’IA sur la planète.
Maintenant, mettez ça à côté de l’autre chiffre. Chaque heure travaillée au Canada produit environ 17 % moins de valeur que la moyenne du G7. Au cours des trois dernières décennies, nous avons eu la deuxième plus faible productivité du travail du G7, devant le Japon seulement. Par rapport aux États-Unis, nous produisons environ 30 % de moins par heure travaillée, et l’écart continue de se creuser.
Deuxièmes en adoption de l’#IA. Avant-derniers en productivité.
Ce n’est pas une coïncidence qui va se régler toute seule. C’est un diagnostic.
L’adoption n’est pas la transformation
La lecture optimiste, c’est qu’on est en avance. Les millions de Canadiens qui expérimentent l’IA aujourd’hui deviendront un boom de productivité demain.
Je n’y crois pas. Le télétravail devait lui aussi déclencher un boom de productivité. La première vague d’outils d’IA aussi. Ni l’un ni l’autre n’est apparu dans les statistiques.
Parce que l’adoption individuelle et la productivité des entreprises sont deux jeux différents. Un gestionnaire de produit à Mississauga qui utilise Claude pour rédiger ses courriels plus vite, c’est de l’adoption. Un distributeur qui rebâtit son processus de soumission pour qu’un représentant conclue en un appel plutôt qu’en quatre, c’est de la transformation. Le premier apparaît dans les données d’utilisation d’Anthropic. Seul le second apparaît dans le PIB par heure.
Et le second exige quelque chose que les entreprises canadiennes refusent chroniquement de faire : investir. Le Conference Board du Canada attribue notre écart de productivité à un investissement plus faible des entreprises dans la machinerie, l’équipement et la propriété intellectuelle. Pas des travailleurs paresseux. Pas de mauvaises universités. Des entreprises sous-capitalisées.
L’IA ne corrige pas ce schéma. Elle l’expose.
Où se trouve vraiment l’utilisation
La ventilation par province vous dit exactement qui bouge. La Colombie-Britannique mène pour l’utilisation par habitant, l’Ontario a la plus grande part des conversations, et l’utilisation est la plus forte là où le travail professionnel, scientifique et technique est concentré.
Les travailleurs du savoir. Les consultants. Les développeurs.
Vous savez qui manque au portrait ? L’économie industrielle. La distribution, la fabrication, le commerce de gros. Le secteur qui roule sur des ERP installés quand Chrétien était premier ministre.
C’est la partie de l’économie où l’écart de productivité vit réellement. Et c’est la partie où l’IA ne peut pas encore aider, parce que l’IA n’a rien de propre sur quoi travailler. On ne peut pas mettre un agent IA par-dessus un catalogue de produits où 40 % des SKU n’ont pas leurs attributs et où la logique de prix vit dans la tête d’un représentant. Le modèle va automatiser vos déchets avec aplomb.
L’investissement durable, ce n’est pas la couche IA. Les modèles se renouvellent chaque trimestre. C’est la couche de données qui se cumule : une information produit gouvernée, des prix structurés, des règles d’affaires documentées. C’est l’investissement en machinerie et en propriété intellectuelle que les entreprises canadiennes n’arrêtent pas de sauter, maintenant déguisé en IA.
L’histoire du Québec est plus étrange que l’histoire nationale
Je vis cette contradiction depuis Montréal.
Cette ville accueille Mila, la plus grande concentration de chercheurs universitaires en apprentissage profond au monde. L’Université de Montréal a aidé à garder la recherche sur les réseaux de neurones en vie quand le reste du domaine l’avait abandonnée. L’engagement de 10 millions $ d’Anthropic envers des institutions canadiennes inclut Mila et l’Université Laval, où des chercheurs étudieront comment les modèles de langage gèrent le français québécois et les langues autochtones.
Nous avons inventé une bonne partie de cette technologie. Alors, le Québec utilise Claude pour quoi, au juste ?
La traduction. Le Québec mène au pays, avec le Nouveau-Brunswick et la Nouvelle-Écosse, pour les demandes de traduction. Ça suit l’emploi gouvernemental et les exigences de bilinguisme. Le cas d’usage de l’IA le plus courant dans la province qui a donné naissance à l’apprentissage profond, c’est une tâche de conformité.
J’en rirais, sauf qu’il y a une vraie leçon d’affaires cachée là-dedans. Si vous vendez des produits au Québec, la Loi 96 a fait du contenu bilingue une obligation légale, pas un plus. Chaque SKU a besoin de noms, de descriptions et de spécifications de produits en français. Pour un distributeur avec 50 000 produits, ce n’est pas un travail de traduction. C’est un problème d’architecture de données produits. Les entreprises qui le règlent en copiant-collant dans un robot conversationnel brûlent exactement les heures que des catalogues enrichis par l’IA et gouvernés par un PIM éliminent.
Et le Québec a moins de marge pour le gaspillage que quiconque. L’investissement des entreprises ici s’est établi en moyenne à 15,9 % du PIB de 2000 à 2022, sous l’Ontario et bien en dessous des 23,2 % du reste du Canada.
Pourtant, quelque chose bouge. En 2024, le Québec a été l’une des deux seules provinces où la productivité des entreprises a réellement augmenté. L’écart de PIB par habitant avec l’Ontario est passé de 13,7 % à environ 9 % depuis 2018. Le Québec est le seul endroit au pays où la courbe plie dans le bon sens. La question, c’est de savoir si ses fabricants et distributeurs du marché intermédiaire vont pousser leur avantage ou le rendre.
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Le contre-exemple de l’Alberta
Ce n’est pas sans espoir, et le même rapport le prouve. Le ministère de la Technologie et de l’Innovation de l’Alberta a utilisé Claude Code pour réviser 466 millions de lignes de code dans les systèmes provinciaux en environ 20 heures, puis a partagé ses méthodes avec d’autres gouvernements.
Un gouvernement provincial. Pas une jeune pousse, pas une banque avec un budget d’innovation à neuf chiffres. Ils ont choisi un problème brutal et bien délimité et y ont appliqué l’IA avec un réel engagement institutionnel.
C’est aussi le modèle pour un distributeur du marché intermédiaire. Pas « on a acheté des licences pour tout le monde ». Un processus, entièrement rebâti. Mesuré avant et après.
Ce que ça veut dire si vous dirigez le numérique chez un distributeur
Vos employés sont déjà dans les données d’adoption. Les Canadiens n’ont clairement pas un problème d’appétit. La question, c’est de savoir si cette curiosité se convertit en quelque chose que votre chef des finances peut voir.
Trois tests qui valent la peine d’être faits ce trimestre.
Premièrement, déterminez où l’IA pourrait toucher les revenus, pas la commodité. Rédiger des courriels fait gagner des minutes. Faire passer le délai de soumission de trois jours à trois heures change les taux de conclusion.
Deuxièmement, vérifiez si vos données produits survivraient à une couche d’IA. Posez à un modèle des questions sur votre propre catalogue. Si les réponses vous embarrassent, le projet, c’est la gouvernance des données, pas l’IA. Au Québec, faites le même test en français.
Troisièmement, choisissez un problème à la taille de celui de l’Alberta. Délimité, douloureux, mesurable. Livrez-le en quatre-vingt-dix jours et mettez-y un chiffre.
Nous sommes maintenant les deuxièmes utilisateurs d’IA les plus enthousiastes du monde développé, rattachés à la deuxième économie la moins productive du G7. L’un de ces chiffres va se rapprocher de l’autre.
Dans quelle direction ? C’est un choix que fait votre entreprise.
Sources (pour référence, à vérifier avant d’ajouter des notes de bas de page)
Anthropic, « Anthropic commits $10 million to Canadian AI research », 14 juillet 2026 — classements d’utilisation, données provinciales, étude de cas de l’Alberta, partenariats avec Mila et Laval
Institut économique de Montréal (2023) — le Canada 17 % sous la moyenne du G7 par heure travaillée ; 6e du G7, devant le Japon
Library of Parliament HillNotes (2025) — deuxième plus faible productivité du travail du G7 sur trois décennies
McKinsey / OCDE — écart de productivité du travail d’environ 30 % par rapport aux États-Unis
Conference Board du Canada — écart attribué au faible investissement des entreprises dans la machinerie, l’équipement et la propriété intellectuelle
Institut Fraser (2024) — investissement des entreprises au Québec à 15,9 % du PIB contre 23,2 % dans le reste du Canada, 2000–2022
Statistique Canada (mai 2025) — le Québec, l’une des deux provinces où la productivité des entreprises a augmenté en 2024
Desjardins (février 2026) — l’écart de PIB par habitant entre le Québec et l’Ontario est passé de 13,7 % (2018) à environ 9,2 % (2024)
Les questions qu'on me pose
FAQ
Une forte utilisation de l’IA annonce-t-elle un boom de productivité ?
Le télétravail et la première vague d’outils d’IA ne sont jamais apparus dans les statistiques non plus. Un gestionnaire de produit qui rédige ses courriels plus vite, c’est de l’adoption ; un distributeur qui rebâtit son processus de soumission pour qu’un représentant conclue en un seul appel, c’est de la transformation.
Pourquoi la productivité canadienne est-elle si faible ?
Le Conference Board du Canada attribue l’écart à un investissement plus faible des entreprises dans la machinerie, l’équipement et la propriété intellectuelle. Des entreprises sous-capitalisées, pas des travailleurs paresseux.
Quels secteurs sont absents des données d’utilisation de l’IA ?
L’économie industrielle. L’utilisation se concentre là où se trouve le travail professionnel, scientifique et technique, alors que la distribution, la fabrication et le commerce de gros roulent encore sur des ERP vieux de plusieurs décennies.
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