La stratégie canadienne en matière d'IA s'arrête aux limites de la ville

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Le Canada aime se considérer comme une superpuissance responsable en matière d'intelligence artificielle. Les politiques fédérales telles que la stratégie pancanadienne en matière d'IA célèbrent l'IA éthique, la compétitivité mondiale et le leadership en matière d'innovation. Des panels débattent des préjugés, de la confidentialité et de la transparence. Des livres blancs circulent à Ottawa.

Puis l'IA quitte la ville.

Dans les fermes, les étables et les poulaillers qui nourrissent ce pays, l'intelligence artificielle prend déjà des décisions chaque jour : elle signale les maladies animales grâce à la surveillance de la rumination, ajuste de manière autonome la ventilation des étables à l'aide de capteurs de qualité de l'air en temps réel et contrôle des systèmes d'alimentation de précision qui fournissent des rations individualisées à des centaines d'animaux sans intervention humaine.

Ces systèmes fonctionnent en continu, souvent avec une connectivité faible, des infrastructures inégales et peu de contrôle public.

La stratégie canadienne en matière d'IA ne tient guère compte de cette réalité. Ce n'est pas parce que l'agriculture est en retard. C'est parce que la politique canadienne en matière d'IA n'a jamais été conçue pour être mise en œuvre en milieu rural.

Le gouvernement fédéral doit agir dans plusieurs domaines pour remédier à ce problème : exiger que les systèmes d'IA déployés dans la production alimentaire répondent à des normes de base, inclure des garanties d'égalité d'accès aux marchés et aux certifications, et tirer les leçons des échecs concrets de l'IA dans l'agriculture afin d'éclairer les choix politiques.

La politique en matière d'IA suppose un monde urbain

Les règles canadiennes en matière d'IA sont discrètement élaborées autour d'hypothèses qui ne tiennent pas la route en dehors des grands centres. Une connexion haut débit fiable. Une alimentation électrique stable. Une surveillance centralisée. Un personnel dédié à la conformité. Des audits réguliers. Ces hypothèses fonctionnent dans les bureaux du centre-ville, les hôpitaux et les bâtiments gouvernementaux. Elles ne fonctionnent pas dans de nombreuses exploitations agricoles.

Dans les zones rurales du Canada, la connectivité reste inégale. Des coupures de courant se produisent. Les systèmes d'IA dans les granges fonctionnent 24 heures sur 24, et non seulement pendant les heures de bureau. Lorsque quelque chose ne fonctionne pas, il n'y a pas de service d'assistance, d'organisme de réglementation ou de commission d'examen en attente.

Pourtant, les débats sur l'IA au Canada restent dominés par des questions qui reflètent des cas d'utilisation urbains. Reconnaissance faciale dans les espaces publics. Biais algorithmiques dans le recrutement. Gouvernance des données dans les services financiers. Ces débats sont importants. Mais ils ne sont pas ceux qui façonnent les risques liés à l'IA dans l'agriculture.

Dans les exploitations agricoles, les risques sont plus discrets et plus structurels. Les systèmes tombent lentement en panne. Les recommandations générées par l'IA se transforment progressivement en pratiques acceptées, intégrant la prise de décision algorithmique dans les opérations quotidiennes sans déclencher d'examen formel.

Contrairement aux déploiements urbains de l'IA, où les changements de pratique nécessitent souvent une autorisation réglementaire, l'IA agricole remodèle les normes opérationnelles par l'intermédiaire de contrats avec les fournisseurs et de baux d'équipement. La technologie remodèle les comportements sans déclencher d'alarme. Tout cela passe inaperçu dans les débats politiques.

L'IA agricole est régie par des contrats, et non par des institutions publiques

Les agriculteurs adoptent des outils associés à des équipements, des financements, des assurances ou un accès aux marchés. La surveillance est assurée par les contrats des fournisseurs, et non par des normes publiques. Cela représente un changement de pouvoir discret mais important.

Les outils d'IA influencent de plus en plus les résultats ruraux qui tiennent à cœur aux gouvernements. Le bien-être animal. Le contrôle des maladies. La conformité environnementale. La crédibilité commerciale. Pourtant, les règles qui régissent ces domaines sont en grande partie rédigées par des acteurs privés.

Le Canada réglemente strictement les engrais, les médicaments vétérinaires et les pratiques de sécurité alimentaire. Il inspecte les étables, vérifie les registres et veille au respect des règles. Mais les systèmes d'IA qui influencent désormais bon nombre de ces mêmes décisions oeuvrent dans une zone grise.

Il ne s'agit pas de déréglementation, mais d'absence de réglementation.

Les échecs ruraux deviennent rarement des échecs politiques

Lorsque les systèmes d'IA échouent en milieu urbain, la réponse est immédiate et visible. Les médias en font état. Des enquêtes sont lancées. Les politiques sont modifiées.

Cependant, lorsque les systèmes d'IA échouent dans les exploitations agricoles, ce sont les producteurs individuels qui en subissent les conséquences. Les problèmes sont souvent présentés comme des lacunes en matière de formation ou une résistance au changement. Les leçons apprises dépassent rarement les limites de la propriété.

Cette invisibilité est importante. Au fil du temps, une politique en matière d'IA qui ignore le déploiement en milieu rural cesse d'être neutre. Elle redéfinit discrètement qui peut participer au système alimentaire canadien et selon quelles conditions.

Dans les régions rurales du Canada, la gouvernance de l'IA passe par des canaux privés et non gouvernementaux. Des fournisseurs de technologies étrangers. Des systèmes de certification axés sur l'exportation. Des normes conçues pour les marchés mondiaux.

Cela crée un risque stratégique. Les décisions concernant la propriété des données, la transparence et les seuils de risque acceptables reflètent de plus en plus les exigences du marché extérieur plutôt que les priorités canadiennes. Les institutions publiques réagissent après coup, si tant est qu'elles réagissent.

Le débat politique que le Canada continue d'éviter

Le discours du Canada sur l'IA est ambitieux mais limité. Il met l'accent sur les principes et le potentiel tout en évitant les questions délicates concernant le déploiement. Il semble partir du principe que les défis liés à la gouvernance de l'IA sont universels. Qu'un seul cadre convient à tous les secteurs. Que le contexte n'a pas d'importance.

Mais c'est faux.

Les systèmes d'IA qui fonctionnent par intermittence dans les bureaux se comportent différemment des systèmes qui fonctionnent en continu dans les granges. Les outils qui peuvent être mis en pause, vérifiés ou mis à jour de manière centralisée sont exposés à des risques différents lorsqu'ils sont déployés dans des environnements où la connectivité est faible et la présence institutionnelle limitée.

Une politique gouvernementale qui ignore ces différences ne passe pas seulement à côté des nuances. Elle passe à côté des risques.

Une stratégie en matière d'IA tenant compte du milieu rural serait différente

Le Canada n'a pas besoin d'une stratégie distincte en matière d'IA pour l'agriculture. Il a besoin d'une stratégie globale en matière d'IA qui reconnaisse tous les domaines dans lesquels l'IA est réellement utilisée.

Les normes doivent refléter les réalités rurales. Les attentes en matière de fiabilité des systèmes, de formation des opérateurs et de responsabilité des fournisseurs doivent correspondre aux environnements dans lesquels ces outils fonctionnent. Ce qui fonctionne dans un laboratoire ou un bureau ne fonctionne pas automatiquement dans une grange.

Le financement public est également important. Lorsque l'adoption de l'IA devient une condition préalable à l'accès au marché ou à la participation à des programmes de durabilité, les gouvernements doivent veiller à ce que les petits producteurs ne soient pas structurellement désavantagés. Sinon, les incitations à l'innovation deviennent discrètement des incitations à la consolidation.

Ce que devrait faire Ottawa

La politique fédérale en matière d'IA devrait exiger que les systèmes d'IA déployés dans la production alimentaire répondent à des normes de base en matière de fiabilité, de formation des opérateurs et de responsabilité des fournisseurs dans des conditions de faible connectivité.

Les programmes de financement public qui encouragent l'adoption de l'IA devraient inclure des garanties afin que l'accès aux marchés et aux certifications ne dépende pas de la capacité d'un producteur à absorber un risque technologique opaque.

Enfin, le Canada devrait tirer les leçons des échecs concrets de l'IA dans l'agriculture, non pas pour punir les producteurs, mais pour s'assurer que la politique évolue en fonction des réalités du déploiement plutôt que des hypothèses urbaines.

L'agriculture n'est pas en marge de la transition vers l'IA. C'est là que cette transition est la plus fragile.

La stratégie canadienne en matière d'IA est réfléchie et bien intentionnée, mais incomplète. En se concentrant sur les environnements urbains, connectés et riches en institutions, elle néglige les domaines où l'IA fonctionne déjà avec une surveillance limitée et des conséquences réelles. Les exploitations agricoles n'attendent pas l'arrivée de l'IA. Elle est déjà là.

Si le Canada veut être à l'avant-garde de l'intelligence artificielle responsable, il doit étendre ses politiques au-delà des limites des villes aux zones rurales.

L'écart actuel n'est pas accidentel. Il est temps que le Canada le comble.

Cet article d'opinion a été initialement publié dans Policy Options, le 20 janvier 2026.