Le Canada incité à porter les investissements en IA (artificial intelligence, AI) à 10 milliards $ pour combler le « fossé de commercialisation »

Le Canada se trouve à un tournant critique dans la course mondiale à l'intelligence artificielle (artificial intelligence). Bien qu'il abrite environ 10 % des meilleurs chercheurs mondiaux en IA, le pays capte moins de 2 % des investissements mondiaux en capital-risque (venture capital) dans ce secteur. Un nouveau rapport conjoint publié le 19 janvier 2026 par Mila (Quebec Artificial Intelligence Institute) et le cabinet de conseil mondial Bain & Company soutient que cette disparité représente une opportunité économique fugace. Le rapport, intitulé L'essor du scientifique-entrepreneur canadien (The Rise of the Canadian Venture Scientist), appelle à une augmentation spectaculaire, d'un facteur cinq, des investissements annuels en capital-risque pour l'IA — passant de 2 milliards $ à 10 milliards $ — afin d'aligner l'écosystème financier du Canada sur son excellence scientifique.

La thèse centrale du rapport est claire : le Canada s'est imposé comme une puissance de la recherche, mais risque de devenir une « réserve » pour d'autres pays s'il n'arrive pas à convertir sa propriété intellectuelle en succès commerciaux nationaux. Les données présentées soulignent une tendance inquiétante de migration des talents et de la valeur, ce qui incite à des appels urgents à des changements systémiques dans la manière dont le pays soutient les fondateurs en technologies de pointe (deep tech).

Le décalage entre les talents et le capital

Le rapport met en évidence une asymétrie flagrante entre les contributions intellectuelles du Canada à l'IA et sa capacité à capter commercialement cette valeur. Alors que les institutions canadiennes ont joué un rôle pivot dans le développement de l'apprentissage profond (deep learning), l'infrastructure financière nécessaire pour faire évoluer ces innovations reste sous-développée par rapport aux concurrents mondiaux, en particulier les États-Unis.

Selon les conclusions, le Canada a déployé environ 2 milliards $ en capital-risque (venture capital) vers des startups IA en 2024. Bien que ce montant soit important, il pâlit en comparaison de l'intensité capitalistique observée dans d'autres nations leaders en IA. Pour correspondre à sa part de 10 % des talents mondiaux en recherche IA, le rapport estime que le niveau d'investissement du Canada doit atteindre environ 10 milliards $ par an.

Table 1 : Le fossé de l'écosystème IA canadien

Les conséquences de ce déficit de capital sont mesurables. Le rapport révèle qu'en 2024, les deux tiers des startups canadiennes à fort potentiel — définies comme celles levant plus de 1 million $ — avaient leur siège social hors du Canada. Cette « fuite des cerveaux » des entités constituées signifie que les bénéfices économiques à long terme, y compris les recettes fiscales, la création d'emplois et la maturité de l'écosystème, se concentrent ailleurs.

Le dilemme de la « réserve »

Stéphane Marceau, directeur général de Mila Ventures, a présenté le problème comme une défaillance structurelle à soutenir la transition du laboratoire vers le marché. « Le Canada a prouvé qu'il peut être leader en sciences de l'IA. Il lui faut maintenant des rampes d'accès qui aident les chercheurs à transformer les percées en entreprises qui démarrent et se développent ici », a déclaré Marceau.

Il a averti que sans intervention immédiate, le Canada risque de consolider sa position de fournisseur de talents bruts plutôt que de constructeur d'industrie. « Nous ne sommes pas seulement une réserve, mais aussi un lieu où des entreprises durables se construisent, avant que la fenêtre ne se referme », a ajouté Marceau, soulignant que retenir la valeur nécessite plus que du financement — il faut un écosystème qui fournisse des partenaires opérationnels, un accès anticipé à la puissance de calcul et des environnements de test réels.

Définition du « Venture Scientist »

Un concept clé introduit dans le rapport est le « Venture Scientist ». Ce terme décrit un profil spécifique de fondateur : des experts techniques ou scientifiques de pointe qui passent directement de la recherche à la création d'entreprises à l'échelle du capital-risque. Ces individus se distinguent des entrepreneurs logiciels traditionnels car leurs entreprises reposent sur des percées scientifiques nouvelles, souvent non éprouvées, plutôt que sur des innovations d'ingénierie seules.

Le rapport soutient que le scientifique-entrepreneur est le nœud critique de l'écosystème deep tech (technologie de pointe). Cependant, ces fondateurs font face à des défis uniques. Contrairement aux fondateurs typiques de SaaS, ils manquent souvent d'expérience commerciale et nécessitent un système de soutien qui les associe à des dirigeants axés sur l'exécution et à une expertise « go-to-market ».

Exigences clés de soutien pour les scientifiques-entrepreneurs :

• Co-founder Matching : Associer l'excellence scientifique à l'exécution commerciale et au leadership opérationnel.
• Infrastructure Access : Accès subventionné ou prioritaire à l'informatique haute performance (HPC) et aux ressources de cloud souverain (sovereign cloud).
• Accelerated IP Transfer : Voies rationalisées pour transférer la propriété intellectuelle des laboratoires universitaires vers des entités privées sans friction bureaucratique paralysante.

Mobilisation du capital et des politiques

Bien que l'objectif de 10 milliards $ puisse sembler ambitieux, le rapport note que l'écosystème canadien possède déjà un potentiel important non exploité. Il estime qu'il y a actuellement 11,5 milliards $ de « dry powder » (capital engagé mais non alloué) disponibles au sein du paysage du capital-risque canadien. L'IA représente actuellement environ 30 % de l'investissement en capital-risque (VC) au Canada, ce qui suggère que si l'intérêt existe, l'échelle du déploiement doit s'accélérer drastiquement.

Luca Diomede, associé basé à Montréal chez Bain & Company, a décrit le moment actuel comme une « fenêtre d'opportunité unique ». Il a insisté sur le fait que la solution nécessite une « mobilisation totale » des investisseurs, des décideurs politiques et des institutions académiques. « En fin de compte, c'est simple et direct : le Canada n'a pas besoin de plus de preuves de ses atouts. Il a besoin de conviction et d'exécution maintenant pour transformer le leadership en recherche en entreprises », a déclaré Diomede.

Recommandations stratégiques

Pour combler le fossé, le rapport propose une approche multipartite. Il ne suffit pas que le gouvernement augmente simplement les subventions ; il faut débloquer le capital privé et inciter le milieu corporatif canadien à devenir un adoptant et acquéreur actif de technologie IA nationale.

Les recommandations du rapport incluent :

1. Coordination à l'échelle du système : Aligner les bureaux de transfert de technologie des universités, les incubateurs et les VC pour réduire les frictions lors des spin-out d'entreprises.
2. Stratégie de calcul souverain : Garantir que les startups canadiennes n'aient pas à dépendre exclusivement d'infrastructures étrangères pour entraîner des modèles fondamentaux, ce qui conduit souvent à des fuites de données et de propriété intellectuelle.
3. Rétention des talents via la propriété : Créer des structures fiscales et d'équité qui rendent financièrement attractif pour les meilleurs chercheurs de créer leurs entreprises au pays plutôt que d'émigrer vers la Bay Area ou Londres.

L'urgence du message est renforcée par le rythme rapide du développement mondial de l'IA. Alors que d'autres nations subventionnent agressivement leurs secteurs IA domestiques et se disputent le même vivier de talents, l'avantage historique du Canada en recherche est menacé. La transition d'un pôle de recherche à une puissance commerciale n'est pas garantie, et comme le conclut le rapport, le moment décisif pour l'économie de l'IA au Canada se joue maintenant.