Adoption de l'IA au Québec : 12,7 % des entreprises, et un déficit d'intention qui va coûter cher

L'Institut de la statistique du Québec (ISQ) a publié en novembre 2025 son analyse de l'adoption et de l'utilisation de l'intelligence artificielle par les entreprises québécoises, à partir de quatre trimestres de l'Enquête canadienne sur la situation des entreprises. Le chiffre que tout le monde retiendra : 12,7 % des entreprises au Québec ont utilisé des applications d'IA à des fins de production au cours des 12 mois précédant le deuxième trimestre de 2025.

Ce chiffre sera lu comme un constat de retard. C'est une erreur de lecture. Au niveau, le Québec est à égalité statistique avec l'Ontario (13,3 %). Le vrai signal est ailleurs, et il est plus inquiétant : il est dans la vitesse et dans l'intention.

Adoption de l'IA au Québec : les statistiques clés

• 12,7 % des entreprises au Québec ont utilisé l'IA à des fins de production dans les 12 mois précédant le T2 2025, contre 9,4 % un an plus tôt
• L'Ontario est à 13,3 %, mais avec une progression de + 7,8 points en un an, contre + 3,3 points au Québec
• 22,6 % des entreprises québécoises jugent important d'investir dans des outils d'IA, contre 33,1 % en Ontario
• 26,1 % d'utilisation chez les entreprises de 100 employés ou plus, contre 12,2 % chez les plus petites PME (1 à 4 employés)
• 37,7 % des utilisatrices déclarent une réduction modérée à large des tâches auparavant manuelles
• Principaux freins : coût de mise en œuvre (27,2 %), incertitude du rendement (19,3 %), manque de connaissances spécialisées (14,3 %)

Taux d'utilisation de l'IA au Québec : 12,7 % des entreprises

Une adoption de 12,7 % contre 13,3 % en Ontario, c'est un écart de six dixièmes de point. Ce n'est pas un retard, c'est du bruit.

Mais regardons la progression sur un an. Au Québec, la proportion est passée de 9,4 % à 12,7 %, soit + 3,3 points de pourcentage. En Ontario, sur exactement la même période, la progression est de + 7,8 points : plus du double.

Et les prévisions creusent l'écart plutôt que de le refermer. Interrogées au troisième trimestre de 2025 sur les 12 mois à venir, 13,1 % des entreprises québécoises prévoient utiliser l'IA (+ 1,5 point par rapport à la même question un an plus tôt), contre 16,5 % en Ontario (+ 5,5 points).

Autrement dit : deux provinces partent du même point, l'une accélère, l'autre pas. Un écart de niveau se rattrape. Un écart de dérivée se creuse tout seul.

Québec contre Ontario : où se creuse vraiment l'écart sur l'IA

C'est ici que les données de l'ISQ deviennent réellement intéressantes, parce qu'elles permettent d'éliminer l'explication paresseuse : « les entreprises québécoises sont plus frileuses face au numérique ».

Elles ne le sont pas.

Les trois premières lignes racontent une histoire : sur l'investissement numérique passé, le Québec fait aussi bien que l'Ontario (21,6 % contre 20,3 %, un écart que l'ISQ qualifie lui-même de « semblable »), et sur l'infonuagique, les deux provinces sont indiscernables (17,0 % contre 17,1 %).

Les deux dernières lignes en racontent une autre. Sur l'IA, et pratiquement sur l'IA seule, l'écart s'ouvre, et il s'ouvre large : cinq points sur l'adoption prévue, dix points et demi sur l'importance accordée à l'investissement.

Ce n'est donc pas une frilosité numérique générale. Les entreprises québécoises investissent, migrent vers l'infonuagique, sécurisent leurs systèmes. Elles font tout ce que fait l'Ontario, sauf considérer l'IA comme un investissement prioritaire. Le déficit est spécifique, et il est d'abord mental avant d'être budgétaire.

C'est aussi pour cela qu'il faut le prendre au sérieux maintenant : l'intention précède l'usage. L'écart d'intention mesuré en 2025 est l'écart d'adoption qu'on mesurera en 2026 et 2027.

Types d'IA utilisés par les entreprises québécoises

Deuxième enseignement, tout aussi important : les entreprises québécoises qui utilisent l'IA l'utilisent presque toutes pour la même chose.

Parmi les entreprises utilisatrices, l'analyse de textes arrive largement en tête (56,7 % de mentions), suivie du traitement du langage naturel (28,9 %), de l'automatisation du marketing (22,0 %), de l'apprentissage automatique (20,1 %) et des analyses de données (19,0 %). Les agents virtuels et robots conversationnels suivent à 17,9 %, les grands modèles de langage à 15,0 %.

En bas de tableau, on trouve exactement ce qui transforme réellement une opération : l'automatisation des processus robotisés (7,5 %), la vision par ordinateur (4,3 %), les systèmes décisionnels automatisés (3,9 %).

Traduction : le Québec a adopté des outils de langage, pas de l'IA au sens industriel du terme. C'est un usage réel, utile, mais peu différenciant : un assistant qui rédige et résume est aujourd'hui accessible à n'importe quel concurrent pour quelques dollars par mois. Les 3,9 % de systèmes décisionnels automatisés, eux, mesurent la part d'entreprises qui ont confié à une machine une décision récurrente et l'ont intégrée à un processus. C'est là que se situe l'avantage durable, et c'est là que presque personne n'est rendu.

Une nuance méthodologique importante : ces pourcentages sont des proportions d'entreprises utilisatrices d'IA, pas de l'ensemble des entreprises. Quand on lit « 56,7 % pour l'analyse de textes », il s'agit de 56,7 % des ~12,7 % qui utilisent l'IA, soit environ 7 % des entreprises québécoises.

C'est précisément le passage de l'outil au système d'agents intégré aux processus qui sépare une entreprise qui « fait de l'IA » d'une entreprise que l'IA rend structurellement plus rapide.

Adoption de l'IA par secteur d'activité au Québec

La moyenne de 12,7 % masque des écarts sectoriels considérables.

Les secteurs les plus utilisateurs (finance et assurances, industrie de l'information et industrie culturelle, services professionnels, scientifiques et techniques) affichent des taux d'utilisation de 36,9 % à 55,0 %.

À l'autre bout :

• Agriculture, foresterie, pêche et chasse : 0,3 %
• Hébergement et restauration : 1,9 %
• Construction : 2,3 %
• Transport et entreposage : 2,9 %

L'IA au Québec est aujourd'hui un phénomène de travail de bureau, concentré dans les secteurs qui manipulent déjà de l'information pour vivre. Les secteurs qui portent une part majeure de l'emploi et de l'activité économique de la province y sont, statistiquement, absents.

Pour un dirigeant dans l'un de ces secteurs, c'est une double lecture. La mauvaise nouvelle : aucun écosystème de pairs, peu de références locales, peu de fournisseurs spécialisés. La bonne : un avantage concurrentiel qui reste entièrement disponible, dans un marché où plus de 97 % des concurrents directs n'utilisent aucune application d'IA.

Utilisation de l'IA selon la taille de l'entreprise : le paradoxe des PME

On s'attend à ce que l'IA soit une affaire de grandes organisations plutôt que de PME. Les données confirment l'écart : 26,1 % d'utilisation chez les entreprises de 100 employés ou plus, contre 12,2 % chez celles de 1 à 4 employés. Mais ce rapport est de 2,1 fois, pas de 10 fois. Ce n'est pas le gouffre que le discours ambiant suggère.

Et l'effet mesuré va dans l'autre sens. L'utilisation de l'IA a contribué à réduire, dans une mesure modérée ou large, les tâches auparavant effectuées par le personnel dans 37,7 % des entreprises québécoises, une proportion qui monte à 37,9 % chez les entreprises de 1 à 4 employés.

Les plus petites entreprises adoptent deux fois moins, et déclarent au moins autant de gains. Ce qui est logique : dans une équipe de trois personnes, deux heures récupérées par jour représentent une fraction du temps disponible bien plus grande que dans une organisation de deux cents personnes. La contrainte n'est pas le potentiel, c'est la capacité à démarrer.

Les freins à l'adoption de l'IA au Québec ne sont pas technologiques

Le dernier bloc de données de l'ISQ est le plus utile pour agir. Chez les entreprises québécoises qui n'ont pas investi dans leur infrastructure numérique, les trois principaux obstacles cités sont :

1. Le coût élevé de la mise en œuvre : 27,2 %
2. L'incertitude quant au rendement des investissements : 19,3 %
3. Le manque de connaissances spécialisées : 14,3 %

Aucun de ces trois obstacles n'est un problème de technologie. Il s'agit d'un problème de budget, d'un problème de cadrage et d'un problème de compétences.

Le miroir de ce constat est encore plus parlant. Pour réussir à utiliser l'IA en production, les entreprises ont dû mettre au point de nouveaux flux de travail (37,2 %), former leur personnel actuel (36,7 %) et acheter des services ou du stockage infonuagique (31,2 %).

Le travail réel, celui qui décide du succès ou de l'échec, est organisationnel : redéfinir un processus, former des personnes, mettre de l'ordre dans ses données. Le modèle, lui, s'achète. C'est exactement la raison pour laquelle tant de projets échouent après une démonstration réussie. Les risques qui font dérailler un projet d'IA sont rarement technologiques, et les quatre questions à se poser avant tout projet d'IA servent précisément à les écarter avant d'engager un budget.

Ce que ces statistiques changent pour une entreprise québécoise

Trois conclusions pratiques se dégagent.

1. L'écart se joue sur l'intention, donc il se referme par une décision. Le déficit québécois n'est pas un déficit de moyens : les entreprises d'ici investissent autant que celles de l'Ontario dans le numérique en général. Il tient à la place que l'IA occupe dans les priorités. C'est une décision de direction, pas un budget de TI.

2. Le seuil d'entrée est bas, mais le seuil de différenciation est ailleurs. Adopter un outil de langage vous met au niveau des 12,7 %. Automatiser une décision récurrente vous met dans les 3,9 %. Les deux ne demandent pas le même effort, et ne produisent pas le même avantage.

3. Commencez par le processus, pas par la technologie. Les obstacles déclarés (coût, incertitude du ROI, compétences) se traitent tous en amont du choix technologique : en identifiant le bon processus à automatiser en premier, en chiffrant son ROI avant d'engager, et en utilisant les leviers fiscaux québécois qui réduisent le coût net d'un projet bien cadré. Nous avons détaillé ces programmes dans notre guide des crédits d'impôt et subventions.

Pour ce que « faire de l'IA » signifie concrètement une fois passé le stade de la démonstration, notre article sur l'IA appliquée en entreprise prend le relais de cette analyse.

Méthodologie, cotes de qualité et limites des données

L'ISQ présente lui-même cette publication comme un « portrait exploratoire ». Trois précautions s'imposent donc avec ces données, et nous préférons les nommer.

L'enquête est transversale. Pour une année donnée, l'ECSE interroge des entreprises différentes à chaque trimestre. L'ISQ précise explicitement qu'on ne peut pas comparer directement le deuxième et le troisième trimestre d'une même année. Toutes les comparaisons de cet article sont donc faites d'un trimestre à son équivalent l'année précédente (T2 2024 → T2 2025, T3 2024 → T3 2025).

Les cotes de qualité varient. L'ISQ attribue une cote à chaque estimation. Le bond de l'analyse de textes, de 20,1 % à 56,7 %, porte une cote « D » (acceptable) pour 2025 contre « C » (bonne) pour 2024 : la progression est réelle et forte, mais son ampleur exacte doit être lue avec prudence. Les estimations de niveau global (12,7 %, 13,1 %) portent la cote « A » (excellente).

Les périodes de référence diffèrent d'une section à l'autre. Les questions sur les perspectives d'investissement ne couvrent pas la même fenêtre que celles sur l'utilisation effective. Le détail figure dans les notes méthodologiques de l'ECSE publiées par l'ISQ.

Aucune de ces limites n'affaiblit le constat central : l'écart d'intention entre le Québec et l'Ontario est mesuré sur des estimations de qualité excellente, et il est trop large pour relever de l'aléa d'échantillonnage.

Foire aux questions

Quel pourcentage d'entreprises québécoises utilisent l'intelligence artificielle ?

Selon l'Institut de la statistique du Québec, 12,7 % des entreprises au Québec ont utilisé des applications d'IA à des fins de production au cours des 12 mois précédant le deuxième trimestre de 2025, contre 9,4 % un an plus tôt. Une proportion de 13,1 % prévoyait en utiliser dans les 12 mois suivant le troisième trimestre de 2025.

Le Québec est-il en retard sur l'Ontario en matière d'IA ?

Pas en niveau : 12,7 % au Québec contre 13,3 % en Ontario, un écart négligeable. Le retard est dans la dynamique. La progression annuelle est de 3,3 points au Québec contre 7,8 points en Ontario, et 22,6 % des entreprises québécoises jugent important d'investir dans des outils d'IA, contre 33,1 % en Ontario.

Quels secteurs utilisent le plus l'IA au Québec ?

La finance et les assurances, l'industrie de l'information et l'industrie culturelle, ainsi que les services professionnels, scientifiques et techniques, avec des taux d'utilisation allant de 36,9 % à 55,0 %. À l'inverse, l'agriculture (0,3 %), l'hébergement et la restauration (1,9 %), la construction (2,3 %) et le transport et l'entreposage (2,9 %) sont pratiquement absents.

Quels types d'IA les entreprises québécoises utilisent-elles ?

Principalement des applications de langage. Parmi les entreprises utilisatrices, l'analyse de textes est mentionnée par 56,7 % d'entre elles, le traitement du langage naturel par 28,9 % et les grands modèles de langage par 15,0 %. Les applications plus structurantes restent marginales : automatisation des processus robotisés 7,5 %, systèmes décisionnels automatisés 3,9 %.

Quels sont les principaux freins à l'adoption de l'IA au Québec ?

Le coût élevé de la mise en œuvre (27,2 %), l'incertitude quant au rendement des investissements (19,3 %) et le manque de connaissances spécialisées (14,3 %). Ce sont des obstacles organisationnels et financiers, pas technologiques.

L'IA fait-elle vraiment gagner du temps aux entreprises ?

Dans 37,7 % des entreprises québécoises utilisatrices, l'IA a contribué à réduire de façon modérée ou large les tâches auparavant effectuées par le personnel. La proportion est légèrement plus élevée chez les entreprises de 1 à 4 employés (37,9 %).

Adopter l'IA au Québec : par où commencer

Les données de l'ISQ décrivent un marché où presque tout le monde attend. Pour une entreprise qui décide de ne pas attendre, la fenêtre est inhabituellement large : les concurrents directs, dans la plupart des secteurs, ne bougent pas, et l'avantage ne se joue plus sur l'accès à la technologie mais sur la capacité à l'intégrer à un processus réel.

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Source des données : Institut de la statistique du Québec, Adoption et utilisation de l'intelligence artificielle par les entreprises au Québec en 2024 et en 2025. Portrait exploratoire, par Pascasie Nikuze, diffusé le 28 novembre 2025. Données tirées de l'Enquête canadienne sur la situation des entreprises (ECSE) de Statistique Canada, deuxième et troisième trimestres de 2024 et de 2025, adaptées par l'ISQ.