Reconfigurer l'approvisionnement pour un avantage en IA

Constat clé : Les deux tiers des quelque 7 500 applications fédérales du Canada sont signalées comme étant en mauvais état. L'IA doit fonctionner pendant la modernisation, et non après — ce qui signifie que le succès dépend des adaptateurs, des API ouvertes et des modèles de contrat qui rémunèrent l'intégration, et non les démonstrations de projets entièrement nouveaux.

Sommaire

Le Canada est à un tournant. L'IA peut être un moteur durable de la productivité nationale, de la qualité des services et de la sécurité — mais seulement si le modèle d'approvisionnement fédéral passe d'un achat projet par projet à une orchestration au niveau de la plateforme. Les règles et rituels actuels donnent une illusion de contrôle tout en ancrant le verrouillage des fournisseurs, en fragmentant les données et en ralentissant l'adoption. Le résultat est un effet cumulatif négatif — littéralement une « taxe sur l'innovation » pour le Canada : chaque année d'adoption lente élargit les lacunes en matière de capacités, augmente les coûts de migration et approfondit la dette technique de milliers de systèmes hérités.

Thèse. Le gouvernement fédéral doit agir comme orchestrateur d'écosystème, et non comme constructeur de produits. Il devrait établir les rails — normes, gouvernance, interfaces, incitations — et permettre à une large base de fournisseurs de concourir pour offrir des capacités modulaires qui s'intègrent à une couche de plateforme d'IA commune. Cela exige une réforme explicite de l'approvisionnement : des concours modulaires basés sur les résultats; des clauses obligatoires de portabilité et d'interface ouverte; un programme national d'interopérabilité de l'IA; et des véhicules d'investissement qui récompensent l'intégration avec les systèmes hérités, et non les démonstrations de projets entièrement nouveaux.

Pourquoi maintenant. L'ensemble des politiques est prêt (Politique sur le service et le numérique du SCT; Évaluation d'impact algorithmique; Normes d'API du GC), et il existe des preuves concrètes de l'ampleur du problème (les deux tiers des quelque 7 500 applications fédérales sont en mauvais état). L'IA peut apporter des améliorations mesurables à la productivité et à l'intégrité des services, mais seulement si nous réparons les conduits — l'approvisionnement et l'interopérabilité — par lesquels l'IA doit circuler.

En résumé. Passer au cours des 24 prochains mois des demandes de propositions ponctuelles à une plateforme d'écosystème d'IA ancrée dans des normes ouvertes, des contrats modulaires et des architectures portables. Le prix est un effet de productivité cumulatif à travers l'État et l'économie; le risque d'inaction est un déficit cumulatif de capacités et de coûts.

1) L'opportunité : l'IA comme moteur de la productivité et de la confiance dans le secteur public

La promesse de l'IA pour l'État est pragmatique : moins d'arriérés, des décisions d'admissibilité plus rapides, une meilleure détection de la fraude, un meilleur acheminement des services et des opérations plus sûres. D'autres gouvernements estiment des économies de plusieurs points de pourcentage dans les dépenses publiques grâce à la numérisation et à l'IA — des économies provenant principalement de la simplification administrative, de l'automatisation des flux de travail et de l'analyse de la conformité — tout en avertissant que les avantages exigent une exécution et une gouvernance disciplinées.

Le Canada dispose déjà d'atouts sur lesquels s'appuyer :

• Une base politique pour une utilisation responsable — la Directive sur la prise de décisions automatisée (PDA) et son outil d'Évaluation d'impact algorithmique (ÉIA) institutionnalisent la hiérarchisation des risques, la transparence et l'explicabilité. Ces instruments peuvent être étendus à l'IA générative et assistée et liés à l'approvisionnement.

• Des normes numériques favorisant l'ouverture — les Normes numériques du gouvernement du Canada appellent explicitement à l'utilisation de normes et de solutions ouvertes, soutenues par des normes d'API qui encouragent l'abstraction et l'interopérabilité.

• Des garde-fous de sécurité — les travaux sur l'architecture Zero Trust et les garde-fous infonuagiques du GC offrent une voie pour déployer l'IA en toute sécurité dans des environnements multi-nuages.

Ces fondations peuvent soutenir un écosystème national d'IA qui multiplie les capacités entre les ministères et, par l'approvisionnement, catalyse l'adoption par le secteur privé.

2) La contrainte : notre modèle d'approvisionnement crée une illusion de contrôle

Le processus actuel favorise les contrats importants et monolithiques qui intègrent les choix de fournisseurs dans l'architecture. Les demandes de propositions détaillées spécifient les conceptions de solutions bien en amont, ce qui empêche la concurrence sur la meilleure façon d'atteindre les résultats et rend les changements coûteux par la suite. Les organismes de surveillance internationaux et les organismes d'audit nationaux signalent le verrouillage des fournisseurs — en particulier dans le domaine de l'infonuagique et des licences logicielles — comme un risque persistant qui réduit le pouvoir de négociation et augmente les coûts du cycle de vie.

Illusion de contrôle. Les vérifications de conformité traditionnelles (pages d'exigences, artéfacts lourds) ressemblent à du contrôle, mais elles déplacent le contrôle vers les fournisseurs en place en figeant les conceptions et en rendant la sortie coûteuse. Les directives de l'UE sur l'interopérabilité et les normes ouvertes sont claires : lorsque les acheteurs publics n'appliquent pas d'interfaces ouvertes, le verrouillage s'accroît et l'innovation stagne.

Résultat : des projets pilotes fragmentés qui ne sont pas mis à l'échelle, une réutilisation limitée entre les ministères et de longues queues de migration.

3) Pourquoi l'IA rend le verrouillage encore plus coûteux

Les systèmes d'IA sont composites : pipelines de données, magasins de fonctionnalités, centres de modèles, services d'invite et de récupération, harnais d'évaluation, MLOps/LLMOps, application des politiques et observabilité. Aucun fournisseur unique ne peut ou ne pourra posséder cette pile complète de manière durable — la valeur émerge de l'orchestration et de l'interchangeabilité. Des normes telles que le Cadre de gestion des risques liés à l'IA du NIST et la norme ISO/IEC 42001 mettent l'accent sur la gouvernance tout au long du cycle de vie du système, et non sur l'allégeance à un outil particulier. L'approvisionnement doit donc se concentrer sur les propriétés (portabilité, transparence, auditabilité) plutôt que sur les marques.

4) Le Canada ne peut pas dépenser plus que les États-Unis — et ne devrait pas essayer

Les États-Unis déploient des centaines de milliards dans le cadre de la politique industrielle des puces (CHIPS) et des technologies climatiques, y compris environ 52,7 milliards de dollars américains pour les semi-conducteurs seulement en vertu de la loi CHIPS, ainsi que d'importants crédits d'impôt flexibles en vertu de l'Inflation Reduction Act. Les instruments fiscaux du Canada sont importants mais plus modestes — par exemple, le Fonds de croissance du Canada de 15 milliards de dollars (pas dans le bon domaine d'intérêt) — et ne peuvent pas reproduire l'échelle américaine. Notre avantage doit être stratégique : changer la donne avec des règles d'écosystème, et non avec le volume des subventions.

5) La réalité opérationnelle : l'IA doit s'intégrer à des milliers de systèmes hérités

La vérificatrice générale rapporte qu'il existe environ 7 500 applications fédérales dans les ministères et organismes, dont les deux tiers sont signalées comme étant en mauvais état, y compris de nombreux systèmes essentiels à la mission. C'est l'environnement que l'IA doit habiter; elle ne peut pas attendre une modernisation complète. Par conséquent, le succès dépend des adaptateurs, des API ouvertes et des modèles de contrat qui rémunèrent l'intégration, et non seulement les démonstrations.

6) Le rôle du gouvernement : orchestrateur, et non fournisseur de solutions

Définition. L'orchestration signifie l'établissement de rails partagés — architectures de référence, modèles de données communs, API ouvertes, cadres de confiance et de risque, infrastructure d'évaluation et de surveillance — puis la réalisation d'approvisionnements modulaires pour des capacités qui s'intègrent à ces rails. Cela reflète la pensée du « gouvernement en tant que plateforme » et la pratique mondiale des infrastructures publiques numériques (IPN) (par exemple, GovStack), qui mettent l'accent sur les blocs de construction réutilisables et l'interopérabilité à l'échelle du gouvernement.

Ce que cela débloque. Avec des interfaces stables, les ministères peuvent échanger des composants (par exemple, des fournisseurs RAG, des passerelles de modèles, des outils de "red-teaming") sans tout réécrire. La concurrence passe de qui remporte le méga-contrat à qui livre le meilleur module par rapport à une suite de tests commune.

7) Réforme des marchés publics — dix changements concrets

1) Exiger des interfaces ouvertes et la portabilité

Insérer des clauses standard de "non-verrouillage" dans tous les marchés publics liés à l'IA :

• Portabilité des données et des métadonnées (y compris les plongements, les index vectoriels et les traces d'évaluation).
• Engagements de portabilité des modèles lorsque cela est faisable (par exemple, export ONNX/MLflow ou séquestre de poids pour les ajustements fins ; invites/modèles documentés pour les systèmes génératifs).
• Conformité des API aux Normes du GC sur les API ; publication des spécifications d'interface et des journaux de modifications.

2) Acheter des résultats en petits modules (contrats modulaires)

Utiliser des bons de commande courts et itératifs pour livrer des capacités à portée étroite avec des tests d'acceptation objectifs (latence, précision, métriques de biais, interopérabilité). S'appuyer sur les approches de contrats modulaires formalisées dans le FAR 39.103 et le guide TechFAR, adaptées au contexte canadien.

3) Créer des bassins de capacités pré-qualifiées

Établir des arrangements d'approvisionnement pour des blocs constitutifs spécifiques de l'IA (par exemple, couche de récupération, "red-teaming", évaluation, outils de qualité des données, gouvernance des modèles) avec des intégrations continues et des compétitions périodiques par rapport à des suites de tests communes alignées sur le Cadre de gestion des risques de l'IA du NIST et les pratiques ISO/IEC 42001.

4) Séparer la "plateforme" des "applications"

Acquérir la couche de plateforme d'IA du GC (identité, application des politiques, registre de modèles, observabilité, banc d'essai d'évaluation, centre d'invites) comme fondation opérée par le gouvernement avec des interfaces ouvertes. Ensuite, acquérir les applications comme des plug-ins. Cela est conforme aux pratiques d'infrastructure publique numérique (GovStack) et réduit la duplication.

5) Lier le financement à l'intégration, et non aux projets pilotes

Pondérer les critères d'évaluation vers une intégration démontrée dans au moins deux systèmes existants (adaptateurs, ETL, API) et une contribution aux actifs partagés (connecteurs réutilisables, guides pratiques), avec des scores plus élevés pour la réutilisation entre les ministères. Payer pour ce qui est difficile.

6) Exiger des preuves et de la transparence

Tous les marchés publics d'IA dépassant un seuil de risque doivent inclure une EIA conforme à la DGA, des fiches de modèle/documentation de décision publiques, et la publication continue des métriques d'évaluation. S'aligner sur la Directive de la DGA du SCT et les pratiques de divulgation des EIA.

7) Intégrer la sécurité dès la conception (Confiance Zéro + Garde-fous)

S'assurer que chaque composant — open source ou propriétaire — respecte les Garde-fous du nuage du GC dans les 30 jours suivant l'approvisionnement du compte et suit la trajectoire Confiance Zéro du GC. Intégrer la portabilité et la sécurité dans le contrat de base.

8) Utiliser les marchés d'innovation et de défis comme alimenteurs — et non comme substituts — pour la production

Solutions innovatrices Canada et les projets pilotes basés sur des défis restent essentiels pour réduire les risques des approches novatrices, mais les projets pilotes gagnants ne devraient être mis en production que lorsqu'ils répondent aux exigences d'interface de plateforme et de sécurité.

9) Instituer des contrôles de dépenses pour la cohérence de la plateforme

Emprunter le modèle britannique : exiger une approbation centrale pour les dépenses numériques/IA qui dupliquent les capacités de la plateforme, et publier un portefeuille annuel "risque et importance" pour orienter la réutilisation. Il s'agit d'assurance fonctionnelle, et non de microgestion.

10) Publier les règles du jeu

Codifier le "Guide d'orchestration de l'IA" : architectures de référence, spécifications d'interface, protocoles d'évaluation, exigences d'audit et artefacts réutilisables. Le maintenir à jour et ouvert.

8) Architecture : la plateforme de l'écosystème d'IA du GC

Couche 0 — Infrastructure sécurisée. Zones d'atterrissage multi-nuages renforcées par les Garde-fous du nuage du GC ; segmentation du réseau ; gestion des clés ; journalisation ; fédération d'identité avec accès basé sur les rôles et contrôles basés sur les attributs.

Couche 1 — Échange de données et contrats. Modèles de données communs pour les domaines à forte valeur ; passerelles de diffusion en continu et par lots ; contrats de données et lignage (style OpenLineage), avec des étiquettes de confidentialité/classification appliquées à l'interface. (S'aligner sur l'accent mis par les Normes numériques sur les standards ouverts et les abstractions d'API.)

Couche 2 — Services de modèles et de récupération.

• Passerelle de modèles : accès appliqué par la politique à plusieurs fournisseurs de modèles (fondation, spécifiques à un domaine, ajustements fins ministériels), avec des interfaces d'adaptateur pour échanger les fournisseurs.
• Couche RAG et de connaissances : magasins vectoriels, chargeurs de documents et suites d'évaluation, standardisés entre les ministères.
• Évaluation et surveillance : biais, robustesse, sécurité, performance ; flux de travail de "red-teaming" ; journalisation pour l'explicabilité et les audits — cartographiés au Cadre de gestion des risques de l'IA du NIST.

Couche 3 — Plug-ins d'application. Agents spécifiques à une tâche (tri d'éligibilité, rédaction de correspondance, résumé de cas, recherche réglementaire, OSINT pour l'application de la loi) qui consomment les services de la Couche 2 via des API stables et publient leur télémétrie pour la surveillance.

Couche 4 — Gouvernance et assurance. Services de politique centraux (moteurs de politique-en-tant-que-code), référentiel d'EIA, API d'audit et capacités de signalement d'incidents et de restauration. Concevoir pour l'explicabilité au niveau de la plateforme, et non application par application.

9) Pourquoi cela doit être mené par les marchés publics

Le leadership technologique est nécessaire mais insuffisant. Sans réforme des marchés publics :

• Les fournisseurs optimisent leurs propositions pour le théâtre de la conformité, et non pour l'intégration.
• Les ministères recréent des piles technologiques dupliquées parce que les DP récompensent les "solutions complètes".
• Les coûts de sortie augmentent ; le changement devient politiquement et financièrement prohibitif.

Les principes d'approvisionnement de l'OCDE soulignent que les marchés publics utilisés stratégiquement favorisent la productivité, l'inclusion et la confiance ; c'est le levier que nous contrôlons maintenant.

10) Répondre aux objections courantes

"Les DP nous protègent des risques." Elles protègent contre certains risques tout en en amplifiant d'autres (verrouillage, obsolescence technologique). Les compétitions modulaires avec des tests d'acceptation stricts et des clauses de portabilité réduisent le risque total en rendant le changement moins coûteux. La politique américaine de contrats modulaires existe précisément pour cette raison.

"Les standards ouverts réduisent la performance." Les interfaces ouvertes n'excluent pas la haute performance ; elles créent de la contestabilité. Les directives d'interopérabilité de l'UE lient les standards ouverts à une meilleure valeur à long terme et à une réduction du verrouillage.

"Nous pouvons copier les guides pratiques américains." Nous devrions adopter des techniques (contrats modulaires, guides pratiques technologiques), mais tenter d'égaler l'ampleur des subventions américaines est une stratégie perdante pour le Canada. Notre avantage concurrentiel provient de règles qui développent des écosystèmes, et non d'une tentative de dépenser plus que Washington.

"Nous devons d'abord moderniser." L'IA doit fonctionner pendant la modernisation. Avec les deux tiers des applications en mauvais état, nous ne pouvons pas attendre un environnement vierge parfait. L'approche par plateforme finance d'abord les adaptateurs et l'APIfication, réduisant ainsi le risque de migration.

11) Un plan d'action de 24 mois

Les 100 premiers jours

1. Émettre un mandat d'orchestration. Le dirigeant principal de l'information du Canada et SPAC annoncent conjointement que l'IA sera acquise en fonction d'une architecture de référence d'orchestration de l'IA du GC, avec des clauses d'interface et de portabilité obligatoires pour tous les achats liés à l'IA dépassant un seuil défini. (Ancrer dans la Politique sur le service et le numérique.)

2. Publier les spécifications et les tests de base. Publier la v1.0 des éléments suivants : profils d'API (profils OpenAPI+sécurité), modèles de contrats de données, protocoles d'évaluation, exigences de journalisation/schéma et liste de vérification d'alignement sur la confiance zéro. (Aligner sur les normes d'API du GC, les exigences de l'EIV, les garde-fous infonuagiques.)

3. Établir des contrôles de dépenses pour la duplication. Introduire une assurance centrale des dépenses pour toute construction d'IA qui reproduit des services de plateforme sans justification, adaptée du modèle britannique.

Mois 4–12

4. Mettre en place l'épine dorsale de la plateforme. Lancer la passerelle de modèles, le service d'évaluation et le bus d'observabilité/journalisation sur les zones d'atterrissage infonuagiques du GC, avec deux fournisseurs de modèles et au moins trois cas d'utilisation ministériels intégrés.

5. Créer des bassins de capacités et organiser des compétitions. Pré-qualifier les fournisseurs pour les blocs de construction clés (récupération, évaluation, équipe rouge, outils de gouvernance). Organiser des compétitions trimestrielles avec des métriques objectives; publier les résultats pour la transparence.

6. Remodeler l'approvisionnement par défis. Aligner les défis d'Innovations Solutions Canada avec les interfaces de la plateforme et exiger une démonstration de portabilité pour le passage à la production.

7. Fonds d'intégration des systèmes existants. Allouer un « Fonds d'adaptateurs » dédié pour construire et rendre open-source des connecteurs pour les 100 principaux systèmes existants; exiger des ministères qu'ils contribuent en retour les adaptateurs construits dans le cadre de leurs projets.

Mois 13–24

8. Déployer à travers 20 services prioritaires. Cibler les transactions à volume élevé et à forte valeur (avantages sociaux, permis, conformité) pour l'augmentation par l'IA via la plateforme.

9. Institutionnaliser l'assurance. Faire en sorte que les résultats de l'EIV et les métriques d'évaluation des modèles soient automatiquement publiés dans un catalogue ouvert, avec des rapports d'équipe rouge résumés pour la confiance du public.

10. Codifier le guide d'approvisionnement. Mettre à jour la Directive sur la gestion de l'approvisionnement pour inclure des clauses spécifiques à l'IA concernant la portabilité, la conformité des interfaces, la transparence de l'évaluation et les compétitions modulaires; aligner les modèles d'approvisionnement ministériels en conséquence.

12) Financement et incitatifs alignés sur le contexte canadien

Nous ne gagnerons pas sur l'ampleur des subventions. Nous gagnerons par la structuration du marché : établir des règles qui rendent l'intégration et la réutilisation profitables pour les fournisseurs. Utiliser des instruments ciblés (par exemple, le Fonds de croissance du Canada et les enveloppes au niveau des programmes) pour récompenser la conformité aux interfaces de la plateforme et la réutilisation interministérielle, et non seulement les premiers déploiements. Cela complète la politique industrielle sans tenter de reproduire l'échelle américaine.

13) Gouvernance : simple, transparente et exécutoire

• Conseil de gérance. Un petit conseil habilité, présidé par le dirigeant principal de l'information du Canada, avec SPAC, Services partagés Canada, deux dirigeants principaux de l'information provinciaux et trois experts indépendants (sécurité, éthique de l'IA, approvisionnement).
• Tableaux de bord publics. Publication trimestrielle de : temps de disponibilité de la plateforme; évaluations de conformité; nombre de réutilisations; ratios de concentration des fournisseurs; et pourcentage des dépenses via des compétitions modulaires.
• Examens de sortie. Toute attribution de contrat de gré à gré ou à un fournisseur unique important doit inclure un plan de sortie/portabilité publié, avec des critères testables.

14) Gestion des risques et assurance par conception

Risque politique. La Directive des SMA du SCT et l'EIV fournissent déjà un instrument à niveaux de risque — l'intégrer dans les sollicitations et les critères d'acceptation. Risque de sécurité. Ancrer les déploiements dans les garde-fous du GC et la feuille de route de la confiance zéro. Risque opérationnel. Les contrats modulaires avec des tests d'acceptation stricts limitent le rayon d'impact. Risque éthique. S'aligner sur le NIST AI RMF et l'ISO/IEC 42001 (AIMS) pour intégrer les pratiques de gouvernance; exiger des fournisseurs qu'ils cartographient leurs contrôles à ces cadres.

15) Mesures qui comptent

• Réutilisation : nombre de ministères utilisant chaque service de plateforme ou adaptateur.
• Portabilité : temps et coût pour échanger un composant (par exemple, fournisseur RAG) sans régression de service.
• Vitesse d'intégration : jours entre l'attribution et le premier appel « hello world » aux API de la plateforme; jours jusqu'à la production.
• Impact du service : réduction du temps de cycle, réduction de l'arriéré, amélioration de la détection de la fraude et taux d'erreur/correction par service.
• Posture de risque : % de solutions d'IA avec EIV et métriques d'évaluation publiées; % respectant les garde-fous dans les 30 jours; MTTR des incidents.

16) Le coût contrefactuel de l'inaction

Si nous continuons avec les DP-comme-d'habitude :

• Verrouillage s'intensifie. Les termes de licence infonuagique et logicielle créent des barrières de sortie techniques et économiques; le pouvoir de négociation diminue.
• Dette technique s'accumule. Avec des milliers d'applications vieillissantes, chaque intégration sur mesure ajoute de la fragilité et freine la modernisation future.
• Confiance du public s'érode. Sans évaluation transparente et explicabilité, les déploiements d'IA risquent de faire les manchettes plutôt que d'apporter des avantages — malgré nos outils politiques pour atténuer ces risques.

17) Une stratégie canadienne qui mise sur nos forces

Nous ne pouvons — et ne devrions — pas tenter de reproduire les dépenses américaines. Au lieu de cela, nous pouvons montrer la voie sur la manière dont un gouvernement démocratique orchestre un écosystème d'IA :

• Ouvert, modulaire et contestable par conception.
• La sécurité d'abord, mais pas exclusive aux fournisseurs.
• Pragmatique face à la réalité des systèmes existants : financer les adaptateurs et les contrats qui récompensent l'intégration.
• Assurance transparente, en utilisant les instruments que nous possédons déjà.
• L'approvisionnement comme levier principal, utilisé stratégiquement conformément aux principes de l'OCDE pour la valeur publique.

L'action est dans les règles. Changez les règles, et les fournisseurs apporteront leurs meilleurs modules, pas leur plus grand verrouillage.

Conclusion : un pari délibéré sur les règles, pas sur les fournisseurs

L'avantage du Canada ne se mesurera pas à la taille d'une subvention unique ou à la marque d'une seule plateforme. Il se mesurera à la contestabilité de notre écosystème, à la portabilité de nos composants et à la répétabilité de nos intégrations à travers des milliers de systèmes. C'est un choix d'approvisionnement.

Passer de l'approvisionnement spécifiant des choses à celui spécifiant des propriétés — interopérable, portable, observable — puis orchestrer le marché pour les livrer. Si nous le faisons, les avantages cumulatifs de l'IA profiteront au Canada : des services plus rapides et plus équitables; un État plus sécurisé et moderne; et une économie qui croît parce que son infrastructure numérique est ouverte par conception.

Sources : Politiques et lignes directrices du gouvernement du Canada (Politique sur le service et le numérique; Directive sur la prise de décisions automatisée et l'outil d'EIA; Normes numériques; Normes sur les API; Lignes directrices sur les garde-fous infonuagiques du GC et la confiance zéro; Directive sur la gestion de l'approvisionnement; Approvisionnement agile et Solutions innovatrices Canada). Audit et systèmes hérités : Rapport 7 du BVG (2023) sur la modernisation des systèmes de TI (environ 7 500 applications, dont les deux tiers sont en mauvais état); Rapport du SCT sur l'état des TI vieillissantes. Verrouillage, interopérabilité et principes d'approvisionnement : GAO sur les licences restrictives; Lignes directrices de la Commission européenne sur l'interopérabilité; Recommandation de l'OCDE sur les marchés publics. Contrats modulaires : FAR 39.103, Manuel TechFAR, Guide des services numériques des États-Unis; Contrôles des dépenses du Royaume-Uni et modèle G-Cloud. Gouvernance de l'IA : NIST AI RMF 1.0; ISO/IEC 42001:2023. Infrastructure publique numérique : GovStack; Déclaration des dirigeants du G20. Contexte de l'écosystème canadien de l'IA : Stratégie pancanadienne en matière d'IA du CIFAR; SCALE AI; CVCA. Comparaison à l'échelle des États-Unis (pour le contexte, non pour l'imitation) : Loi CHIPS et sur la science (52,7 milliards de dollars américains pour les semi-conducteurs); Loi sur la réduction de l'inflation.