L'infrastructure d'IA: une priorité d'investissement capitale pour le Canada

Constat clé : L'augmentation d'environ 5 % du total des heures de travail avec l'IA pourrait, grâce à des effets cumulés d'ici 2030, ajouter une valeur équivalente à la création d'une toute nouvelle industrie de la taille du secteur financier canadien — sans nouvelles dépenses gouvernementales permanentes. Pourtant, la capacité informatique d'IA installée au Canada n'est estimée qu'à 0,7 % de la capacité mondiale.

La productivité économique du Canada stagne, et les initiatives de croissance traditionnelles tardent à produire des résultats. La présente note d'information soutient que le déploiement à grande échelle d'infrastructures et d'applications d'intelligence artificielle (IA) est l'utilisation la plus efficace et la plus urgente de capitaux pour stimuler la productivité. Elle s'appuie sur la stratégie de productivité plus large du Canada en expliquant pourquoi l'infrastructure d'IA offre des gains à court terme inégalés et comment les alliances et les investissements stratégiques peuvent surmonter nos contraintes d'échelle. L'objectif est d'éclairer un changement de politique immédiat visant à traiter le déploiement de l'IA comme une mission d'édification nationale pour la prospérité et la souveraineté.

L'IA comme catalyseur rapide de productivité

Les technologies d'IA, en particulier dans le déploiement de l'inférence d'IA (l'application de modèles entraînés dans des opérations réelles), offrent des gains de productivité rapides et évolutifs à l'échelle de l'économie. Même une adoption modeste de l'IA — améliorant seulement 5 à 10 % des tâches de travail — peut avoir un impact démesuré. Des analyses récentes indiquent que l'augmentation d'environ 5 % du total des heures de travail avec l'IA pourrait, grâce à des effets cumulés d'ici 2030, ajouter une valeur équivalente à la création d'une toute nouvelle industrie de la taille du secteur financier canadien. Il est crucial de noter que cette impulsion ne nécessite pas de nouvelles dépenses gouvernementales permanentes; elle découle de l'efficacité des flux de travail privés et publics. En effet, l'IA agit comme un amplificateur de main-d'œuvre, augmentant rapidement la production par travailleur sans augmentations proportionnelles des intrants de main-d'œuvre ou de capital.

En revanche, d'autres investissements majeurs pour la croissance, tels que les infrastructures d'énergie propre, bien qu'essentiels pour la durabilité à long terme, impliquent de longs cycles de développement et des coûts initiaux élevés. La construction de centrales électriques, de réseaux ou de liens de transport prend souvent de nombreuses années de planification et des milliards en capital avant de générer des retours économiques. Le déploiement de l'IA est différent. Les solutions d'IA basées sur des logiciels peuvent être déployées en quelques mois sur l'infrastructure numérique existante. Les besoins en capitaux pour la mise à l'échelle de l'IA (principalement le matériel informatique et le développement de logiciels) sont relativement modestes et en constante diminution, surtout lorsqu'on tire parti du nuage et du matériel spécialisé. Par exemple, l'inférence d'IA est beaucoup moins gourmande en capital que l'entraînement de nouveaux modèles d'IA fondamentaux, tout en offrant des avantages immédiats en matière de productivité dans toutes les industries. Cela signifie que chaque dollar alloué à l'activation de l'IA peut générer des améliorations de productivité plus rapidement qu'un dollar investi dans la plupart des projets d'infrastructure physique. Dans le contexte du besoin urgent de croissance du Canada, l'efficacité du capital est primordiale : l'IA offre un rendement élevé sur investissement à court terme, accélérant la croissance du PIB plus rapidement que les projets avec des horizons de dix ans.

Effets multiplicateurs au-delà de la production directe

Investir dans l'infrastructure d'IA — en particulier dans la capacité de calcul haute performance pour l'IA — produit des effets multiplicateurs que les projets d'infrastructure traditionnels ne peuvent pas facilement égaler. Une nouvelle autoroute ou un nouveau pipeline stimule principalement la croissance par l'utilisation directe de cet actif. En revanche, l'infrastructure d'IA (en particulier les centres de données à grande échelle pour l'inférence d'IA) devient une plateforme sur laquelle d'innombrables innovations et services peuvent être construits. Un exemple clé est le concept de pôles de calcul d'IA : des grappes de processeurs d'IA avancés que les entreprises, les startups, les chercheurs et les organismes publics peuvent tous exploiter pour déployer des solutions d'IA. La présence d'une telle infrastructure tend à créer un écosystème auto-renforçant :

• Écosystème d'innovation : L'infrastructure d'IA agit comme un aimant pour les startups technologiques et les initiatives de recherche. Un accès facile à une puissance de calcul élevée permet aux entreprises d'expérimenter et de développer des services basés sur l'IA qui peuvent être exportés à l'échelle mondiale. Les pays qui ont investi dans des superordinateurs d'IA nationaux et des grappes de nuages signalent des écosystèmes d'IA locaux florissants. La France, par exemple, a investi dans une capacité de calcul d'IA souveraine (par exemple, le superordinateur Jean Zay) qui soutient désormais des milliers de projets de recherche et industriels. Cela a permis des projets pilotes dans le secteur public montrant des économies d'énergie de 20 à 30 % et des réductions de 50 % des temps d'arrêt dans les services publics, avec des retours sur investissement typiques en 3 à 4 ans. Ces gains illustrent comment l'infrastructure d'IA permet à de nombreux acteurs d'innover en parallèle, amplifiant l'impact économique bien au-delà de la production directe de l'installation.
• Services exportables : Une base d'infrastructure d'IA permet au Canada d'exporter « l'intelligence » en tant que service un peu comme nous exportons des ressources naturelles. Avec une capacité de calcul suffisante, les entreprises canadiennes peuvent héberger et exécuter des solutions d'IA pour des clients internationaux. Au fil du temps, cela pourrait positionner le Canada comme un fournisseur mondial de services basés sur l'IA (des solutions de gouvernement numérique aux outils de fabrication avancée), exploitant les marchés externes et générant des exportations de grande valeur. Il est à noter que les services d'IA sont immatériels et ne sont pas confrontés aux barrières commerciales des biens physiques — ils peuvent être mis à l'échelle rapidement via Internet, multipliant ainsi les avantages économiques de l'infrastructure initiale.
• Attraction des talents : La construction d'installations et d'initiatives d'IA de pointe attirera des talents qualifiés et des entreprises au Canada. Les entrepreneurs, les scientifiques de données et les ingénieurs en IA gravitent vers les endroits où ils peuvent accéder à une infrastructure de classe mondiale et à des écosystèmes de soutien. La présence d'un pôle d'IA est un signe d'opportunité. Nous constatons déjà à l'échelle mondiale que lorsque les pays annoncent des investissements majeurs dans l'IA, les flux de talents suivent. Le récent programme d'IA de Singapour (1 milliard de dollars singapouriens sur cinq ans) vise non seulement à tripler son bassin de praticiens de l'IA à 15 000, mais est également explicitement conçu pour attirer la participation du secteur privé et inciter les entreprises mondiales d'IA à établir des Centres d'excellence localement. Le Canada peut de même tirer parti des investissements dans l'infrastructure d'IA pour inverser la fuite des cerveaux et devenir un importateur net de talents en innovation.
• Modernisation du secteur public : Contrairement aux infrastructures traditionnelles, qui soutiennent principalement la productivité du secteur privé, l'infrastructure d'IA permet également directement la transformation gouvernementale. Avec des ressources de calcul d'IA robustes disponibles au niveau national, les organismes publics peuvent moderniser la prestation de services (par l'automatisation, les assistants numériques, l'analyse prédictive dans des domaines comme les soins de santé et les services sociaux) sans dépendre de fournisseurs de services infonuagiques étrangers. Par exemple, la stratégie nationale d'IA de la France associe des investissements dans la capacité de calcul locale à un financement pour l'adoption de l'IA dans le secteur public, permettant aux entreprises publiques d'automatiser les tâches routinières et de réduire les coûts tout en maintenant la souveraineté des données. Les premiers résultats incluent l'amélioration des services publics et des économies opérationnelles dans les secteurs de l'énergie, des transports et de la défense. Une impulsion canadienne en matière d'infrastructure d'IA permettrait de même aux services fédéraux et provinciaux de déployer l'IA pour de meilleurs résultats pour les citoyens (par exemple, une maintenance d'infrastructure plus intelligente, des outils éducatifs personnalisés) à moindre coût, le tout sur le sol canadien.

En résumé, un dollar investi dans la capacité d'IA fait plus que construire un seul actif — il crée une plateforme d'innovation continue. L'effet multiplicateur provient de la possibilité d'habiliter de nombreux utilisateurs et cas d'utilisation sur une base partagée. Les projets traditionnels (ports, pipelines) sont vitaux mais ont un impact largement linéaire ; l'infrastructure d'IA est multiplicative, catalysant un écosystème qui croît de manière autonome. Cet effet d'écosystème attire davantage de capitaux et d'entreprises, renforçant un cercle vertueux de croissance tirée par l'innovation. Le résultat global est une impulsion plus large à la productivité, à la compétitivité et à la résilience que la plupart des investissements ponctuels dans les infrastructures ne pourraient atteindre.

Pairs mondiaux : Initiatives nationales d'infrastructure d'IA

Le Canada n'est pas le seul à reconnaître la valeur stratégique de l'infrastructure d'IA. Les nations paires — à l'exclusion des superpuissances des États-Unis et de la Chine — agissent rapidement pour construire une capacité nationale d'IA comme fondement de la croissance future. Une brève étude des initiatives au Royaume-Uni, en France, à Singapour et aux Pays-Bas illustre l'élan mondial et les premiers avantages que ces pays réalisent :

• Royaume-Uni : Le Royaume-Uni a élevé l'IA au rang de priorité stratégique, lançant d'importants programmes pour renforcer son infrastructure informatique et son adoption industrielle. Le gouvernement a engagé 900 millions de livres sterling pour un nouveau superordinateur exascale et une Ressource de recherche en IA (AIRR) afin de garantir aux chercheurs et aux entreprises britanniques l'accès à une puissance de calcul de pointe. Parallèlement, le programme BridgeAI (100 millions de livres sterling) a été lancé pour accélérer l'adoption de l'IA dans les secteurs traditionnels, comblant le fossé entre l'innovation en IA et les besoins de l'industrie. Ces investissements s'inscrivent dans une vision nationale du Royaume-Uni en tant que "créateur d'IA, et non simple consommateur d'IA" — c'est-à-dire un créateur de solutions d'IA, et non un simple importateur. Les premiers signes d'impact incluent une scène florissante de startups en IA à Londres et l'émergence de "Zones de croissance de l'IA" régionales qui regroupent des installations de calcul, des institutions de recherche et des pôles d'innovation industrielle. Le Royaume-Uni prévoit une multiplication par vingt de sa capacité de calcul sécurisée en IA d'ici 2030, ce qui devrait stimuler la création d'emplois dans les pôles technologiques et moderniser des secteurs allant de la santé à la finance grâce à l'adoption de l'IA.
• France : La France a été l'un des premiers pays d'Europe à lancer une stratégie globale en matière d'IA, et elle l'a soutenue par des investissements substantiels dans les infrastructures. Elle a construit le supercalculateur Jean Zay (maintenant à 125 pétaflops) comme ressource souveraine d'IA/HPC, dans le cadre d'un plan initial de 1,5 milliard d'euros pour l'IA. Dans le cadre du plan France 2030, 2,22 milliards d'euros supplémentaires sur dix ans sont engagés pour étendre la capacité en IA et doubler le nombre de spécialistes de l'IA d'ici 2030. La France associe des subventions publiques à des co-investissements privés pour financer des pôles d'IA et a obtenu des contrats d'énergie propre à long terme (en tirant parti de son parc nucléaire) pour alimenter ces centres de données. Le résultat stratégique est double : un écosystème croissant de startups et de recherche en IA (avec plusieurs institutions françaises figurant désormais parmi les 50 meilleures mondiales pour l'excellence en recherche en IA), et la modernisation des services publics. Les entreprises publiques françaises — des chemins de fer nationaux aux services publics — pilotent l'IA pour la maintenance prédictive, la gestion de l'énergie et le service client, signalant des gains d'efficacité significatifs. Il est à noter que la chaleur résiduelle du supercalculateur d'IA chauffe même désormais les maisons voisines, soulignant la synergie entre l'infrastructure numérique et les pratiques durables. L'exemple de la France montre comment une infrastructure nationale d'IA, combinée à des cadres éthiques et de gouvernance clairs, peut produire des améliorations tangibles tant pour l'économie que pour les opérations gouvernementales.
• Singapour : Ville-État à la pointe de la technologie, Singapour a fait de l'infrastructure d'IA un pilier de sa stratégie économique. Dans son budget 2024, Singapour a annoncé plus d'un milliard de dollars singapouriens de nouveaux fonds pour acquérir des puces d'IA avancées et établir des centres d'innovation en IA au cours des cinq prochaines années. Cet effort est associé à des objectifs ambitieux de développement des talents — tripler le nombre de praticiens de l'IA pour atteindre 15 000 — et à des partenariats avec des entreprises technologiques mondiales pour établir leurs Centres d'excellence en IA à Singapour. Les premiers avantages sont visibles sous la forme d'une scène de startups dynamique dans les applications d'IA (particulièrement dans la finance et les solutions de villes intelligentes) et l'intégration de l'IA dans des initiatives publiques comme la mobilité urbaine intelligente et les services de gouvernement électronique. Les agences publiques de Singapour sont des adoptants précoces de l'IA dans des domaines tels que les opérations portuaires et les services municipaux, améliorant l'efficacité malgré un marché du travail tendu. En assurant un accès local au matériel d'IA le plus récent (par l'acquisition de puces et les collaborations en matière de centres de données), Singapour a raccourci le cycle d'innovation pour ses entreprises — de nouvelles solutions d'IA peuvent être développées et déployées au niveau national sans retards de dépendance. De plus, la position réglementaire favorable à l'innovation du pays et l'accent mis sur le perfectionnement des compétences (par exemple, les programmes de formation en IA SkillsFuture pour les travailleurs en milieu de carrière) ont créé une main-d'œuvre confiante prête à adopter l'IA, amplifiant encore l'impact de la technologie sur la productivité.
• Pays-Bas : Les Pays-Bas, bien qu'étant une économie plus petite, prennent des mesures audacieuses pour construire une capacité de calcul nationale en IA en partenariat avec leurs alliés européens. En octobre 2025, un consortium aux Pays-Bas a obtenu 70 millions d'euros de l'UE (complétés par des fonds nationaux et régionaux pour un projet total de 200 millions d'euros) afin d'établir une "usine d'IA" à Groningue — une nouvelle installation nationale de supercalcul et de données pour l'IA. Cette installation, opérationnelle d'ici 2027, fournira une vaste puissance de calcul aux startups, PME, chercheurs et au gouvernement, en se concentrant sur des secteurs critiques comme la santé, la mobilité et la sécurité. L'impulsion de ce projet est à la fois économique et stratégique : il donnera aux entreprises néerlandaises un accès facile à une infrastructure d'IA de classe mondiale, stimulant la création d'emplois et l'innovation, en particulier parmi les petites entreprises qui ne pourraient pas se permettre de telles ressources par elles-mêmes. En même temps, il sert les objectifs de souveraineté numérique en réduisant la dépendance vis-à-vis des fournisseurs de cloud étrangers. Les premiers avantages attendus incluent une position internationale plus forte pour les Pays-Bas en matière de connaissances en IA (attirant des talents experts dans la région) et de nouveaux partenariats à travers l'Europe, car cette "usine d'IA" s'intégrera à un réseau EuroHPC plus vaste de supercalculateurs d'IA. Le modèle de financement du projet lui-même est instructif : il a regroupé des capitaux européens, nationaux et locaux, reconnaissant que sans soutien multilatéral, l'initiative n'aurait pas été lancée. Les Pays-Bas alignent également leur infrastructure physique (réseaux à haut débit, réseau énergétique) pour soutenir ces clusters d'IA, et planifient des politiques intégrées en matière d'aménagement du territoire et de compétences pour assurer le succès de leur stratégie d'infrastructure d'IA.

Conclusion : Ces exemples de pairs soulignent que l'infrastructure d'IA est désormais centrale à la stratégie économique des nations avancées. Ils rapportent des avantages tels que de nouveaux emplois hautement qualifiés, la formation de startups en IA et de pôles de recherche, des services publics plus efficaces et une attractivité accrue pour l'investissement. Chaque pays a adapté son approche (qu'il s'agisse de supercalculateurs, de zones régionales d'IA, de programmes de talents ou d'alliances internationales), mais le fil conducteur est clair : ceux qui investissent tôt dans la capacité d'IA se positionnent pour le leadership dans la prochaine vague de croissance, tandis que ceux qui prennent du retard risquent un désavantage stratégique permanent. Le Canada, malheureusement, a commencé à prendre du retard en comparaison — alors que ses pairs accélèrent, notre part du calcul et de l'investissement mondiaux en IA diminue — ce qui rend une action urgente d'autant plus critique.

Le désavantage du Canada en matière d'échelle de capital

Bien qu'étant une économie du G7 dotée de solides talents en recherche, le Canada fait face à un désavantage relatif en termes d'échelle de capital pur lorsqu'il s'agit de mégaprojets technologiques. Il nous manque la taille de marché intérieur et les géants corporatifs que les États-Unis et la Chine déploient pour financer le développement de l'IA. Des données récentes illustrent clairement cet écart : en 2024, l'investissement privé américain dans l'IA a atteint environ 109 milliards de dollars — soit environ 24 fois le niveau du Royaume-Uni et 15 fois le capital-risque total investi dans tous les secteurs au Canada. De même, les États-Unis ont représenté la grande majorité des nouveaux modèles d'IA notables produits à l'échelle mondiale, tandis que le Canada n'y a contribué que pour une petite fraction. La capacité de calcul d'IA installée totale du Canada est estimée à seulement 0,7 % de la capacité mondiale, loin derrière non seulement les États-Unis, mais aussi plusieurs de ses pairs européens. En bref, notre trajectoire actuelle et l'ampleur de nos investissements ne sont pas suffisantes pour suivre le rythme dans la course à l'IA.

Cette contrainte de capital ne se limite pas au secteur privé. Les ressources publiques sont également limitées. Bien que le Canada ait réalisé d'importants investissements (tels que les Instituts pancanadiens d'IA et les supergrappes), ceux-ci se mesurent en quelques milliards — des ordres de grandeur inférieurs aux dizaines de milliards soutenus que les grandes nations peuvent mobiliser annuellement. Le résultat est que le Canada ne peut pas gagner une course aux armements de l'IA par la seule concurrence des dépenses. Si nous tentions de financer unilatéralement l'infrastructure d'IA à l'échelle des leaders mondiaux, nous mettrions à rude épreuve les finances publiques et serions probablement encore en deçà en termes absolus. Reconnaître cette réalité est essentiel : le Canada doit être stratégique et collaboratif dans la manière dont il déploie le capital pour l'IA.

Stratégie : Alliances et investissements mutualisés pour l'infrastructure d'IA

Pour surmonter les limitations d'échelle, le Canada devrait poursuivre une stratégie à deux volets.

1. Alliances multilatérales pour une capacité d'IA partagée

Forger des partenariats avec des nations partageant les mêmes idées et confrontées à des contraintes similaires (économies avancées de taille moyenne, à l'exclusion des États-Unis et de la Chine) afin de mutualiser les ressources pour l'infrastructure d'IA et de négocier un meilleur accès à la technologie. Tout comme les petits pays européens ont uni leurs efforts par le biais de l'initiative EuroHPC de l'UE pour construire des superordinateurs de classe mondiale, le Canada peut diriger ou rejoindre une coalition pour établir des ressources et des cadres de calcul d'IA partagés. Les partenaires potentiels incluent des alliés du G7 et de l'OCDE tels que le Royaume-Uni, la France, l'Allemagne, le Japon, la Corée du Sud, Singapour, les Pays-Bas et d'autres qui valorisent un écosystème d'IA ouvert et démocratique. En collaboration, ces pays peuvent :

• Co-investir dans des installations de calcul à grande échelle qui desservent plusieurs juridictions, réduisant ainsi les coûts par pays. Par exemple, un nuage d'IA conjoint ou un réseau de superordinateurs nationaux liés pourrait être créé, avec des règles d'accès équitables. Le modèle de « fabrique d'IA » des Pays-Bas, soutenu par des fonds de l'UE, démontre la viabilité d'un tel investissement mutualisé. Le Canada pourrait négocier l'utilisation réciproque des centres de calcul d'IA de l'UE ou du Royaume-Uni tout en offrant aux partenaires l'accès à toute installation canadienne, maximisant ainsi l'utilisation.
• Exercer un pouvoir de négociation collectif en matière d'approvisionnement. En combinant la demande de matériel d'IA (tel que les GPU haut de gamme ou les puces d'IA), une alliance de pays peut négocier des conditions plus favorables avec les fournisseurs, assurer la sécurité de l'approvisionnement et potentiellement co-développer les technologies nécessaires. Cette approche atténue le risque qu'un pays soit surenchéri ou dépriorisé dans la chaîne d'approvisionnement mondiale en semi-conducteurs. Une « alliance d'approvisionnement en calcul » coordonnée pourrait garantir une capacité dédiée aux membres à un coût unitaire inférieur, ce qui est essentiel compte tenu de la pénurie mondiale de puces d'IA avancées.
• Partager les cadres de gouvernance et les normes. Les pays alliés peuvent élaborer conjointement des normes pour la gouvernance de l'infrastructure d'IA — abordant des questions telles que la souveraineté des données, la sécurité et l'interopérabilité des systèmes d'IA. Cela non seulement répartit le coût de l'élaboration des politiques, mais crée également un marché unifié plus vaste que les fournisseurs de technologie peuvent desservir. Des normes communes et des accords d'interopérabilité permettraient aux solutions d'IA ou aux modèles entraînés développés dans un pays partenaire d'être utilisés de manière transparente dans les systèmes d'un autre. Un tel alignement amplifie le rendement des investissements en IA de chaque pays et renforce un bloc de nations « d'IA de confiance ». (Notamment, le Canada a déjà démontré son leadership en matière de coopération internationale en IA par le biais d'initiatives telles que le Partenariat mondial sur l'intelligence artificielle (PMIA) ; un engagement similaire peut être étendu au partage d'infrastructures.)
• Programmes conjoints de talents et de recherche. Une alliance pourrait inclure des programmes d'échange pour les chercheurs en IA et un pipeline partagé pour la formation de spécialistes, mutualisant ainsi efficacement le capital humain. Cela aiderait les petits pays à retenir collectivement les talents qui pourraient autrement être attirés exclusivement par les plus grands pôles technologiques. Par exemple, un doctorant canadien en IA pourrait partager son temps entre une installation au Canada et une en France dans le cadre d'un programme conjoint, accédant à des ressources plus importantes que celles que le Canada seul pourrait offrir tout en contribuant à la production d'innovation des deux pays.

En poursuivant des alliances, il sera important d'exclure les États-Unis (et la Chine) des arrangements initiaux, non pas par intention hostile, mais pour s'assurer que l'accent reste mis sur les pays qui ne peuvent pas individuellement égaler l'échelle de ces superpuissances. Une fois qu'une base multilatérale sera en place, l'alliance continuera de se coordonner avec les États-Unis et d'autres partenaires sur la recherche et les normes, mais la position de négociation et la résilience du Canada seront renforcées en tant que partie d'une initiative mutualisée de nations paires.

2. Mobiliser le capital souverain et institutionnel

Le deuxième volet consiste à mobiliser des sources de capital externes — y compris les fonds souverains et les investisseurs institutionnels mondiaux — pour financer l'infrastructure d'IA canadienne sans surcharger les budgets publics. Le Canada peut offrir une proposition de valeur attrayante aux investisseurs à long terme (fonds de pension, gestionnaires d'actifs mondiaux et fonds souverains des nations alliées) en structurant l'infrastructure d'IA comme un investissement stable, de type utilitaire :

• Mécanismes de co-investissement public-privé : Le gouvernement devrait établir des fonds de co-investissement ou des véhicules à vocation spéciale pour les projets d'infrastructure d'IA (tels que les grands campus de centres de données, les expansions d'infrastructure infonuagique ou les mises à niveau de réseaux de fibre optique pour soutenir la connectivité de l'IA). Ces mécanismes permettraient au financement initial du gouvernement d'attirer des engagements de capitaux privés beaucoup plus importants. Par exemple, une contribution fédérale ou une garantie sur les pertes initiales peut dérisquer suffisamment les projets pour attirer les fonds de pension à la recherche de rendements stables. Les grands fonds de pension du Canada (comme Investissements RPC, CDPQ, etc.) pourraient être invités à participer, aux côtés de partenaires étrangers, dans un cadre où les fonds publics occupent une position subordonnée ou fournissent une assurance, limitant ainsi l'exposition fiscale du public tout en débloquant des capitaux privés.
• Partenariats avec des fonds souverains : De nombreuses nations dotées de fonds souverains (FS), comme la Norvège, Singapour ou les États du Golfe, recherchent des investissements diversifiés et axés sur l'avenir. L'infrastructure canadienne d'IA — soutenue par notre environnement politique stable et notre énergie propre — peut être présentée comme un investissement idéal pour les FS dans la catégorie des infrastructures technologiques. Nous pouvons négocier des accords de partenariat où, par exemple, un FS du Moyen-Orient finance une partie d'un centre de données d'IA canadien en échange d'une part des rendements et éventuellement d'un accès préférentiel pour ses propres usages gouvernementaux. Cela reflète les pratiques historiques dans d'autres domaines d'infrastructure (par exemple, l'investissement étranger dans les pipelines ou l'immobilier canadiens) mais les applique à l'infrastructure numérique.
• Banque de l'infrastructure et incitatifs : La Banque de l'infrastructure du Canada et les organismes de crédit à l'exportation peuvent être chargés de prioriser l'IA et l'infrastructure numérique. En fournissant des dettes à faible coût ou des garanties de prêt, ces organismes peuvent réduire considérablement le coût du capital pour les projets. La clé est d'utiliser le financement public comme un levier plutôt qu'une dépense directe. Des mécanismes comme l'amortissement accéléré pour le matériel d'IA, les crédits d'impôt pour les dépenses d'infrastructure d'IA, ou les "crédits de capacité de calcul" pour les petites entreprises peuvent stimuler l'investissement privé dans l'équipement et les installations. Toutes ces approches améliorent l'efficience du capital en attirant des fonds privés et institutionnels pour faire le gros du travail, le gouvernement agissant comme catalyseur sans en assumer la totalité des coûts.

Dans l'ensemble, la stratégie du Canada devrait être d'agir comme orchestrateur et garant, et non comme unique bailleur de fonds. En établissant des conditions favorables (politiques claires à long terme, instruments de partage des risques, approbations simplifiées), nous permettons aux acteurs du marché de bâtir la capacité nécessaire. Notamment, l'analyse suggère que les déploiements de centres de données d'IA au Canada pourraient être financés presque entièrement par des capitaux privés si les gouvernements fournissent un cadre habilitant crédible — tel que des terrains pré-zonés, une capacité d'énergie propre allouée et des permis accélérés avec des exigences d'accès ouvert et de concurrence. Nous voyons déjà les principaux fournisseurs de services infonuagiques désireux d'investir dans de nouvelles régions si les bons signaux sont donnés : par exemple, AWS a récemment annoncé un investissement de 18 milliards de dollars canadiens pour de nouveaux centres de données canadiens au cours de la prochaine décennie. Des investissements similaires ou plus importants peuvent être attirés pour l'infrastructure spécifique à l'IA si nous démontrons notre engagement et résolvons les goulots d'étranglement (comme les raccordements au réseau électrique, que les provinces peuvent accélérer avec la coordination fédérale).

En poursuivant la mise en commun multilatérale et le financement innovant, le Canada peut compenser sa base de capital plus petite par l'ingéniosité et le partenariat. Cette approche garantit que nous restons un acteur sur la scène mondiale de l'IA tout en protégeant la viabilité budgétaire.

L'avantage du Canada : Énergie propre + Politique stable = Potentiel de pôle d'IA

Malgré les défis, le Canada possède un avantage comparatif unique qu'il peut exploiter dans le domaine de l'infrastructure d'IA : une abondance d'énergie propre et fiable sous un régime politique et réglementaire stable. Dans le paysage émergent de l'IA, ces facteurs sont décisifs pour l'établissement de l'infrastructure mondiale d'IA :

• Énergie propre et abordable : Les centres de données d'IA modernes, en particulier ceux qui exécutent de lourdes charges de travail d'inférence, sont extrêmement énergivores. Les coûts d'exploitation et l'empreinte carbone sont des considérations majeures. Le Canada, avec ses vastes réserves d'énergie hydroélectrique, nucléaire et d'autres sources non émettrices (plus de 80 % de notre électricité est exempte de GES), offre l'une des électricités les moins carbonées et les plus stables au monde. Dans de nombreuses provinces, les tarifs d'électricité industriels sont compétitifs (de l'ordre de 0,05 $ à 0,12 $ par kWh) et peuvent être contractés à long terme. Peu de pays peuvent fournir la puissance à l'échelle du gigawatt que les campus d'IA exigent tout en respectant des objectifs de durabilité stricts — le Canada le peut. De plus, notre climat frais dans une grande partie du pays offre des avantages naturels pour le refroidissement et l'efficacité des centres de données. Cet avantage en matière d'énergie propre signifie que les entreprises d'IA peuvent se développer ici sans accumuler d'énormes passifs carbone, un argument de vente alors que les entreprises mondiales s'engagent à des opérations nettes zéro. Cela s'aligne également sur nos objectifs climatiques nationaux, transformant une contrainte potentielle (demande accrue d'électricité pour l'IA) en un moteur pour de nouveaux investissements dans l'énergie propre et l'expansion du réseau, renforçant ainsi la sécurité énergétique.
• Stabilité politique et réglementaire : Le système juridique robuste du Canada, ses protections de la propriété intellectuelle et son environnement réglementaire transparent en font un emplacement de confiance pour l'hébergement d'infrastructures d'IA sensibles. Les entreprises et les gouvernements du monde entier sont de plus en plus conscients de l'endroit où résident leurs données et leurs modèles d'IA. Avec la montée des tensions géopolitiques, beaucoup préfèrent les juridictions géopolitiquement neutres, qui respectent l'État de droit et qui ont des normes rigoureuses en matière de confidentialité et de gouvernance des données. Le Canada obtient de bons résultats à cet égard. Contrairement à certains marchés, le risque d'expropriation soudaine ou d'instabilité est faible ici. De plus, l'engagement du Canada envers les normes multilatérales et l'éthique en IA (par exemple, par sa participation au GPAI et aux principes de l'OCDE sur l'IA) en fait un hôte acceptable pour les projets d'IA internationaux. Nous sommes perçus comme un bâtisseur de ponts et un gardien sûr de la technologie. Cette réputation peut être mise à profit pour inviter les alliés à placer une partie de leurs charges de travail de calcul d'IA au Canada, confiants que leurs actifs numériques resteront sécurisés et sous une juridiction équitable.
• Position géographique et stratégique : Notre géographie — notamment notre proximité avec le marché des États-Unis tout en étant une juridiction distincte — peut être un atout. Le Canada peut servir de pôle d'IA nord-américain alternatif pour les alliés et les entreprises qui souhaitent une diversification par rapport à l'infrastructure d'un seul pays. Nous pouvons offrir des avantages de fuseaux horaires (couvrant les Amériques et chevauchant l'Europe), et une vaste disponibilité de terrains pour la construction de campus de centres de données. De plus, l'ouverture culturelle et migratoire du Canada signifie que nous pouvons accueillir des experts internationaux pour vivre et travailler ici à grande échelle, ce avec quoi d'autres pays hôtes potentiels ont des difficultés. Si elle est correctement promue, le Canada pourrait devenir l'emplacement privilégié en Amérique du Nord pour l'établissement de grands clusters d'inférence qui desservent des utilisateurs mondiaux, surtout compte tenu des récentes mesures américaines visant à imposer des contrôles à l'exportation et un examen des investissements étrangers — le Canada offre une base plus amicale mais proche.

En capitalisant sur ces atouts, le Canada peut se positionner comme un hôte idéal pour les hubs d'inférence d'IA — les emplacements physiques où les modèles d'IA avancés sont exécutés pour fournir des services dans le monde entier. En effet, nous avons les ingrédients pour devenir un exportateur mondial de calcul d'IA. Tout comme les époques précédentes ont vu le Canada exporter des ressources et des produits manufacturés, l'ère à venir pourrait voir le Canada exporter de la productivité basée sur l'IA (exécuter les applications d'IA d'autres nations sur le sol canadien, moyennant des frais). Ce n'est pas spéculatif ; déjà, les fournisseurs de cloud hyperscale sécurisent des sites pour de futurs centres de données d'IA, et ils sont attirés par les endroits offrant une énergie propre et bon marché et une fiabilité politique. Le Canada doit saisir ce moment en courtisant activement de tels investissements et en leur facilitant la tâche. Chaque grand centre de données d'IA construit ici crée non seulement des emplois dans la construction et l'exploitation, mais cimente également le rôle du Canada dans la chaîne de valeur de l'IA pour les années à venir, générant des revenus continus et des retombées d'innovation localement.

Cependant, cette fenêtre d'opportunité ne restera pas ouverte indéfiniment. Les entreprises mondiales prennent des décisions de localisation sur plusieurs décennies dès maintenant (2024-2027), engageant des capitaux dans des régions où les conditions sont favorables. Si le Canada n'agit pas de manière décisive — par exemple, en résolvant rapidement les retards d'interconnexion pour mettre en service de nouvelles énergies renouvelables et en offrant des sites pré-approuvés pour les centres de données — les investisseurs emporteront leurs milliards ailleurs. Notre avantage en matière d'énergie propre existe en principe, mais en pratique, il doit être assorti d'une certitude politique et d'une rapidité d'exécution. En bref, les avantages du Canada doivent être opérationnalisés par une gouvernance réactive. Ce faisant, nous pouvons nous assurer une part significative du déploiement d'infrastructures d'IA en cours à l'échelle mondiale, ancrant ainsi une nouvelle industrie sur nos côtes.

Recommandations et conclusion

Le Canada se trouve à un carrefour en matière de politique économique. Nous avons le choix d'investir audacieusement dans la révolution de l'IA — avec toute l'efficacité du capital, le positionnement stratégique et les gains d'écosystème qu'elle promet — ou de continuer comme d'habitude et risquer de prendre un retard permanent. Sur la base de l'analyse ci-dessus, il est recommandé que le Bureau du Conseil privé défende les actions suivantes dans le cadre de l'extension de la stratégie de productivité du Canada :

• Adopter l'infrastructure d'IA comme priorité nationale : Reconnaître officiellement le déploiement de l'IA à grande échelle (en particulier l'infrastructure d'inférence et l'adoption dans tous les secteurs) comme un projet national de premier ordre, au même titre que les efforts historiques de construction nationale. Ce cadrage aidera à aligner les ministères fédéraux et les partenaires provinciaux vers des objectifs communs, tels que l'augmentation de l'adoption de l'IA par les entreprises de ~12 % actuellement à plus de 35 % d'ici 2025, et la mise en service d'une nouvelle capacité significative de centres de données d'IA à partir de nos 15 GW de projets en attente au cours des 2 à 3 prochaines années.
• Coordonner une alliance multilatérale pour l'infrastructure d'IA : Engager des discussions avec les nations paires (par exemple, le G7 moins les États-Unis, les partenaires de l'UE, les alliés de l'Indo-Pacifique) pour élaborer un plan conjoint d'infrastructure d'IA. Cela pourrait être poursuivi par le biais d'un groupe de travail international ou en tirant parti des forums existants (par exemple, en proposant une voie « Infrastructure d'IA » au sein du Partenariat mondial sur l'IA). Viser des accords sur les investissements partagés et l'approvisionnement en matériel d'ici les prochaines grandes réunions multilatérales. Le Canada peut jouer un rôle de rassembleur, ce qui renforce également ses références en matière de leadership international.
• Permettre le financement privé à grande échelle : Demander au ministère des Finances, à Innovation, Sciences et Développement économique Canada et à la Banque de l'infrastructure du Canada de concevoir des véhicules d'investissement qui attirent les fonds de pension et les investisseurs mondiaux dans les projets d'infrastructure d'IA. Cela inclut l'exploration d'enchères de capacité ou d'accords d'achat où les agences gouvernementales s'engagent à acheter une certaine quantité de capacité de calcul d'IA auprès d'une installation construite par le secteur privé (similaire aux contrats d'achat d'électricité). De tels engagements peuvent garantir des revenus de base et encourager les consortiums privés à financer la construction et l'exploitation. De même, envisager un « crédit d'impôt pour l'adoption de l'IA » ou une dépréciation accélérée pour les entreprises investissant dans le matériel et les logiciels d'IA, afin de stimuler une adoption immédiate.
• Accélérer les approbations réglementaires et les normes : Le gouvernement fédéral devrait travailler avec les provinces pour éliminer les goulots d'étranglement pour les projets d'infrastructure d'IA. Cela pourrait impliquer la création de « secrétariats d'infrastructure d'IA » à guichet unique pour accélérer les évaluations environnementales, les raccordements électriques et le zonage pour les centres de données. En parallèle, développer des normes ouvertes pour l'interopérabilité et la gouvernance des données dans les systèmes d'IA acquis par le gouvernement. En rendant l'interopérabilité obligatoire et en évitant le verrouillage propriétaire, les investissements publics favoriseront un écosystème concurrentiel plus large de fournisseurs d'IA au Canada, augmentant l'innovation globale et la rentabilité à long terme.
• Tirer parti de l'énergie propre pour les accords de calcul : Lancer une initiative liant les investissements énergétiques aux objectifs d'IA — par exemple, un programme « Énergie pour le calcul » où la nouvelle capacité d'énergie propre (éolienne, hydroélectrique, solaire) est allouée en partie aux centres de données d'IA dans le cadre de contrats à long terme. Cette approche peut garantir qu'à mesure que nous étendons notre réseau, une partie est stratégiquement réservée pour alimenter la croissance de l'IA. Elle offre une certitude aux développeurs d'énergie et aux investisseurs en IA. Les provinces ayant un surplus d'énergie renouvelable (par exemple, le Québec, le Manitoba) pourraient être des hôtes idéaux pour de tels campus d'IA, et la facilitation fédérale des projets de réseau interprovinciaux renforcerait ce potentiel.

En conclusion, prioriser l'infrastructure d'IA maintenant est la décision la plus efficace en termes de capital pour stimuler la productivité du Canada et assurer notre avenir économique. Elle offre une accélération opportune de la croissance — réalisant en quelques années ce que d'autres mesures pourraient prendre une décennie — et ce, en exploitant principalement des capitaux privés et alliés. Tout aussi important, elle positionne le Canada à l'avant-garde de la prochaine économie mondiale, une économie définie par des systèmes intelligents et des services numériques. Les avantages se répercutent sur toutes les régions et tous les secteurs : des emplois à plus forte valeur ajoutée et de nouvelles entreprises au pays, à l'amélioration des services publics, et à une voix plus forte dans l'établissement des normes technologiques mondiales. Inversement, l'inaction ou les mesures progressives risquent d'enraciner au Canada un écart de productivité que nous pourrions ne jamais combler.

Ce mémoire souligne que l'infrastructure d'IA n'est pas simplement une initiative technologique ; c'est un atout national stratégique — comparable aux chemins de fer ou à l'électricité des époques passées — qui déterminera les gagnants et les perdants économiques dans les années à venir. Avec une politique prudente et une vision audacieuse, le Canada peut mobiliser ses forces (énergie propre, talent, stabilité) et s'associer judicieusement pour devenir un leader dans ce domaine. La recommandation est de procéder avec urgence et unité d'objectif. L'opportunité de remodeler notre trajectoire de croissance est là maintenant ; la saisir offrira un héritage durable de prospérité et d'innovation aux Canadiens.

Sources : Documents internes de stratégie économique du gouvernement du Canada (« Framing an Industry Productivity Flashpoint ») ; comparaisons internationales et données sur les investissements en IA ; initiatives nationales en matière d'IA au Royaume-Uni, en France, à Singapour et aux Pays-Bas (Nucamp, MARKETECH APAC, Techzine, Dutch Data Center Association, The Guardian, Computing) ; et analyse des politiques sur l'adoption de l'IA et l'allocation de capital, telles que citées tout au long du texte.