Lors d’un balado où j’étais invité, l’intervieweur m’a posé une question. Un client te dit : je suis prêt à travailler avec toi, mais je ne veux pas que tu utilises l’IA. Qu’est-ce que tu réponds ?
J’ai répondu par une question. Tu ne veux pas d’IA du tout, ou tu ne veux pas que ton travail parte chez des entreprises américaines ou chinoises ? Ce sont deux choses différentes.
Souvent, on ne sait pas qu’il existe plusieurs façons d’utiliser l’IA sans partager ses données. Ce qui fait hésiter, c’est surtout ce partage de données et la cybersécurité, puis les coûts [1]. Ce sont de vraies préoccupations, et on peut y répondre sans renoncer à l’IA.
Trois raisons de dire non à l’IA, selon Statistique Canada
Ce serait peut-être mieux d’éclaircir pourquoi on dit non à l’IA : ça change tout. Au printemps, entre le 1er avril et le 6 mai, Statistique Canada a sondé les entreprises sur l’IA [1]. Trois résultats ressortent :
- 40 % jugent que l’IA n’est pas pertinente pour leur entreprise.
- 13,4 % nomment la cybersécurité ou la confidentialité. C’est le premier obstacle, et il grimpe avec la taille : 22,3 % chez les entreprises de 20 à 99 employés, 30 % chez celles de 100 employés et plus.
- 10,6 % nomment le coût, qui vient en deuxième.
Un « non » à l’IA peut donc vouloir dire « je n’en vois pas l’utilité », « pas mes données ailleurs » ou « c’est trop cher ». Trois non différents, trois conversations différentes : la première porte sur les besoins, la deuxième sur ce qui arrive aux données, la troisième sur ce que ça coûte.
Quand le « non » veut dire « pas mes données ailleurs », ça se règle, et je vois deux façons de faire.
Première façon : une IA souveraine, sous ton contrôle
La première : garder le contrôle complet de tes données et utiliser l’IA quand même. C’est ce qu’on appelle une IA souveraine. Ça coûte plus cher, mais c’est privé et très protégé. L’IA peut rouler sur tes propres serveurs, ou sur des serveurs en ligne bien circonscrits, et le contrôle reste entièrement chez toi.
Un modèle ouvert s’installe par exemple sur un serveur loué au Canada, chez OVHcloud, qui a des serveurs GPU à Beauharnois [3]. Ces modèles ont un peu de retard sur les plus puissants, environ six mois d’après ce que je vois. Mais ils s’améliorent sans arrêt et deviennent de plus en plus accessibles : Mistral, une entreprise française, a lancé son plus gros modèle, Large 4, le 6 octobre, et promet d’en publier les poids, c’est-à-dire le modèle lui-même, avant la fin du mois [2].
Deuxième façon : des codes à la place des noms
La deuxième : dépersonnaliser avant d’envoyer. On remplace les noms par des codes, on garde la table de correspondance chez soi, et on envoie le reste à un grand modèle. Au retour, on remet les noms.
Au Québec, on parle de dépersonnalisation, pas d’anonymisation : celui qui garde la table peut retrouver les personnes, donc la Loi 25 s’applique encore [4]. Ça demande des précautions raisonnables, à valider avec ton juriste selon tes données.
Est-ce la bonne voie pour tout le monde ? Non, et peut-être pas pour l’armée. Ça dépend de la sensibilité des données et du contexte.
Une IA chez toi, c’est un peu comme un groupe d’employés
Sans IA, tes données passent quand même par des gens : des programmeurs, ceux que tu engages ou avec qui tu fais affaire. Une IA installée sur ton serveur devient un peu comme un groupe d’employés avec qui tu partages l’information.
Par contre, si le client ne veut aucune IA, je lui dis qu’il n’aura pas les économies d’échelle ni la vitesse d’une équipe qui s’en sert bien.
« Nos données ne peuvent pas sortir » : une limite à vérifier
Au Canada, la défense recommence à dépenser, et je pense que ça va durer des années. Et on est tout près d’Ottawa et de l’Ontario, où se trouvent la plupart des gens de ce milieu.
Un ami travaille dans une firme qui avait un contrat avec la défense. Je lui ai montré ma façon de travailler. Il m’a dit : « Il faut que tu parles à mes gars. Mais on cherche un modèle d’IA, et nos données ne peuvent pas sortir. » Il pensait aux grands modèles en ligne, les seuls qu’il connaissait. Il ne savait pas qu’on pouvait en installer un chez soi. Je suis sûr qu’il a trouvé depuis qu’on s’est parlé.
On veut sauter vite à la solution, avec ce qu’on a entendu et ce qu’on ressent. Moi, je regarde d’abord les besoins. Ensuite les limites. Et je me demande si elles sont réelles.
Ce qu’on retient
Avant d’écrire « pas d’IA » dans un contrat, ou d’en signer un, pose-toi trois questions :
- De quoi ai-je besoin, au juste ?
- Qu’est-ce qui m’en empêche ?
- Cette limite est-elle réelle, ou est-ce ce que j’ai entendu ?
Un modèle ouvert sur un serveur au Canada, ou des noms remplacés par des codes avant l’envoi (à valider avec ton juriste) : deux façons de dire oui à l’IA en gardant la main sur tes données.
Sources
- Statistique Canada, « Analyse de l’utilisation de l’intelligence artificielle par les entreprises au Canada, deuxième trimestre de 2026 », 11 juin 2026 : l’analyse de Statistique Canada.
- Mistral AI, « Introducing Mistral Large 4 », 6 octobre 2026 : l’annonce de Mistral AI.
- OVHcloud, disponibilité des régions du cloud public (GPU à Beauharnois, BHS5) : la page des régions d’OVHcloud.
- Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé (P-39.1), articles 12 (dépersonnalisation) et 23 (anonymisation) : la loi sur LégisQuébec.
