L’intelligence artificielle (IA) bouleverse les façons de travailler et de décider, et l’administration publique québécoise n’y échappe pas. Depuis 2021, le gouvernement du Québec s’est engagé dans une transformation numérique ambitieuse visant à intégrer progressivement l’IA à ses processus internes, à améliorer la qualité des services aux citoyens et à accroître l’efficacité administrative. Mais à mesure que les algorithmes s’invitent dans la gestion publique, une autre question se pose : comment concilier l’innovation technologique avec les devoirs fondamentaux de transparence, d’équité et de protection de la vie privée ?
1. Un virage technologique assumé
Le Québec a pris une longueur d’avance en se dotant, dès 2021, d’une Stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle dans l’administration publique, inscrite dans son plan numérique 2021-2026. Celle-ci visait à faire de l’État un utilisateur exemplaire et responsable de l’IA. Les objectifs étaient clairs : automatiser les tâches répétitives, soutenir la prise de décision à partir des données et offrir des services publics plus personnalisés.
Dans les faits, plusieurs projets pilotes ont émergé. Revenu Québec a expérimenté l’utilisation d’algorithmes pour optimiser la détection des anomalies fiscales. Le ministère des Transports a recouru à des modèles prédictifs pour mieux planifier l’entretien des infrastructures routières. Dans le réseau de la santé, des outils de traitement automatique des données cliniques ont permis d’améliorer la répartition des ressources. Ces projets démontrent que l’IA peut être un formidable levier d’efficacité et d’économie.
Mais cette transformation ne va pas sans vigilance. L’administration publique ne poursuit pas uniquement un objectif de performance : elle doit préserver la confiance du citoyen. Or, une IA qui décide, recommande ou évalue à la place de l’humain pose des questions éthiques inédites.
2. Un cadre éthique et réglementaire en évolution
Pour baliser cette révolution, le gouvernement a mis sur pied un ensemble d’encadrements éthiques et légaux. Le ministère de la Cybersécurité et du Numérique (MCN), institué en janvier 2022, joue un rôle central. C’est lui qui coordonne la gouvernance technologique de l’État, notamment par l’adoption de directives spécifiques à l’IA et à la protection des données.
En décembre 2025, Québec a publié ses nouvelles lignes directrices pour l’usage de l’intelligence artificielle générative dans la fonction publique. Celles-ci s’appuient sur trois principes :
- Responsabilité – toute utilisation d’IA doit pouvoir être auditée et attribuée à un gestionnaire identifié ;
- Transparence – les citoyens doivent savoir quand un service public utilise un système automatisé ;
- Proportionnalité – l’IA doit servir l’intérêt public, jamais se substituer à la décision démocratique.
Ces règles s’ajoutent à la Loi 25 (modernisation de la protection des renseignements personnels), entrée en vigueur progressivement depuis 2022, qui impose des obligations strictes de gouvernance des données. Elle force les organismes publics à documenter les usages de l’IA, à évaluer leurs risques, et à rendre compte de leurs décisions automatisées lorsque celles-ci affectent un citoyen.
Par ailleurs, le Commissaire à l’accès à l’information veille à ce que tout système algorithmique utilisé par l’État demeure explicable et soumis au contrôle humain. Le Québec s’insère ainsi dans un mouvement international d’IA responsable, en harmonie avec les principes de l’OCDE et les cadres européens de gouvernance des technologies émergentes.
3. Des applications concrètes transformant l’action publique
Si la gouvernance se raffine, c’est que les usages se multiplient. L’IA est déjà à l’œuvre, souvent de manière discrète, dans de nombreux ministères et organismes.
- Revenu Québec utilise des modèles statistiques pour anticiper les fraudes et détecter les incohérences comptables.
- La Régie de l’assurance maladie du Québec (RAMQ) expérimente des systèmes d’analyse prédictive pour réduire les délais de remboursement.
- Hydro-Québec s’appuie sur des algorithmes de prévision de la demande énergétique afin d’optimiser le réseau.
- Le ministère des Transports et de la Mobilité durable déploie des capteurs et des systèmes d’analyse automatisée pour mieux planifier la maintenance des routes.
Ces initiatives sont porteuses d’efficience, mais elles impliquent une gestion fine de la transparence algorithmique. La logique d’un modèle d’apprentissage automatique, souvent peu intelligible pour un non-spécialiste peut réduire la compréhension publique des décisions. C’est pourquoi les principes d’audits numériques et d’accès à l’explication sont devenus essentiels : tout citoyen devrait pouvoir contester une décision prise sur la base d’un algorithme.
4. Le défi de la souveraineté numérique
La dépendance aux technologies et aux infrastructures étrangères soulève un autre enjeu : celui de la souveraineté numérique. Pour éviter que les données gouvernementales ne transitent par des serveurs commerciaux hors du pays, le Québec a lancé le Nuage gouvernemental du Québec, une infrastructure d’hébergement infonuagique interne. Cette initiative permet de sécuriser les données sensibles et d’assurer leur traitement dans un environnement conforme aux lois québécoises.
Ce choix illustre la volonté du gouvernement d’éviter une dépendance excessive aux grands fournisseurs internationaux comme Microsoft, Amazon ou Google. Il traduit également une conscience grandissante que la maîtrise des données, plus encore que la technologie elle-même, constitue le véritable enjeu stratégique de la gouvernance de l’IA publique.
La souveraineté numérique québécoise s’appuie aussi sur un écosystème local solide : le Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, les universités de Montréal et Laval, et des chaires de recherche activent sur l’éthique et la protection de la vie privée. Ces acteurs contribuent à arrimer les politiques publiques à une expertise scientifique et à une approche de recherche ouverte et éthique.
5. Une question de culture et de compétences
La gouvernance de l’IA n’est pas qu’affaire de lois et de protocoles ; elle repose aussi sur la capacité humaine à comprendre et maîtriser ces outils. Les organismes publics doivent composer avec une disparité de compétences en matière de données. Le déficit de littératie numérique constitue un frein réel à l’adoption responsable de l’IA. C’est pourquoi le gouvernement multiplie les programmes de formation interne et d’accompagnement éthique, destinés aux gestionnaires et aux analystes.
Par ailleurs, plusieurs chaires universitaires collaborent à ces efforts de vulgarisation. La Chaire de recherche du Canada en analyse respectueuse de la vie privée (UQAM), dirigée par Sébastien Gambs, travaille activement à développer des cadres conceptuels permettant aux institutions d’intégrer des principes éthiques directement dans la conception des systèmes.
Ces démarches traduisent une évolution culturelle : l’IA n’est plus perçue comme une simple technologie, mais comme un enjeu de gouvernance publique et de confiance citoyenne.
6. Les défis persistants
Malgré ces progrès, plusieurs défis demeurent :
- La transparence algorithmique reste difficile à mettre en œuvre, notamment pour les systèmes complexes fondés sur l’apprentissage profond.
- Les risques de biais et de discrimination indirecte sont réels, surtout lorsque les données d’entraînement reflètent des inégalités sociales.
- La tension entre l’innovation rapide et la prudence réglementaire complique la gestion du changement.
- Enfin, la coopération intergouvernementale canadienne reste perfectible : les provinces n’ont pas encore harmonisé leurs cadres d’IA publique, ce qui limite les synergies.
Pour relever ces défis, plusieurs experts, dont la juriste Catherine Régis (Université de Montréal), plaident pour une approche graduelle : permettre l’expérimentation, mais dans des environnements contrôlés (« bacs à sable ») où les impacts peuvent être évalués avant tout déploiement à grande échelle.
Le Québec s’affirme aujourd’hui comme un laboratoire de gouvernance publique de l’intelligence artificielle. Il a su combiner ambition technologique, prudence réglementaire et sens de la responsabilité. Les cadres mis en place – qu’il s’agisse de la Loi 25, des directives du MCN ou de l’infonuagique gouvernemental – traduisent un souci constant de transparence et de protection du public.
Mais la gouvernance ne s’arrête pas à la réglementation : elle doit rester vivante, participative et adaptative. L’IA transforme en profondeur la relation entre l’État et les citoyens ; elle exige plus que jamais un dialogue ouvert entre les décideurs, les experts et la société civile.
En somme, l’administration publique québécoise avance sur une ligne de crête : celle d’une innovation encadrée par l’éthique, où la technologie sert la démocratie plutôt que de la supplanter. Si elle parvient à maintenir cet équilibre, elle pourrait devenir un modèle international d’IA publique responsable.
En conclusion, une gouvernance exemplaire doit être documentée, suivie et consolidée.
Bibliographie
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- Floridi, L. (2023). Ethics, Governance, and Policy in Artificial Intelligence. Oxford, UK : Oxford University Press.
- Gambs, S. (2024). Travaux de la Chaire de recherche du Canada en analyse respectueuse de la vie privée et éthique des données massives. Université du Québec à Montréal.
chaireprivacyuqam.ca - Gouvernement du Québec. (2021). Stratégie d’intégration de l’intelligence artificielle dans l’administration publique 2021-2026. Ministère de la Cybersécurité et du Numérique.
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ecolebranchee.com
