Points à retenir

• Au Canada, 93,4 % des personnes en emploi avaient entendu parler des outils d’IA générative, mais seulement 35,9 % les avaient utilisés au travail au cours des 12 mois précédents.
• L’utilisation variait considérablement selon le secteur. Elle était la plus élevée dans les services professionnels, scientifiques et techniques (65,6 %), suivis de la finance, des assurances, des services immobiliers et des services de location et de location à bail (59,2 %) ainsi que des services d’enseignement (53,0 %).
• Les personnes occupant une profession fortement exposée à l’IA étaient beaucoup plus susceptibles d’utiliser l’IA générative que celles occupant une profession faiblement exposée. L’utilisation atteignait 53,8 % dans les professions où l’IA présente un potentiel élevé de complémentarité avec le travail humain, contre 14,2 % dans les professions faiblement exposées.
• Les personnes ayant recours à l’IA générative ne l’utilisaient pas pour la majeure partie de leur travail. Près des deux tiers (63,5 %) ont déclaré s’en servir pour certaines tâches, mais pas pour la plupart. Seulement 11,6 % l’utilisaient pour la plupart ou la quasi-totalité de leurs tâches.
• Parmi les personnes qui n’utilisaient pas l’IA générative, la raison la plus souvent invoquée était que ces outils ne s’appliquaient pas à leur travail. Une proportion beaucoup plus faible (5,8 %) a mentionné un manque de compétences ou de connaissances en IA.
• L’utilisation de l’IA variait aussi selon l’âge et le genre dans certaines professions, ce qui laisse entendre que l’accès à ces outils et leur utilisation ne sont pas les mêmes dans tous les groupes.

Résumé en langage clair

Ce rapport conclut que l’utilisation de l’IA générative varie considérablement selon le degré d’exposition potentielle des professions à l’IA. Il classe les professions dans les trois groupes suivants en fonction de leur degré d’exposition potentielle à l’IA et du degré de complémentarité avec celle-ci :

• Forte exposition et grande complémentarité (FEGC)
• Forte exposition et faible complémentarité (FEFC)
• Faible exposition (FE), quel que soit le degré de complémentarité

Dans ce contexte, la complémentarité correspond à la mesure dans laquelle l’IA est censée renforcer le travail humain plutôt que le remplacer.

En mars 2026, 53,8 % des personnes occupant un emploi à forte exposition et grande complémentarité utilisaient l’IA générative au travail. Cette proportion s’établissait à 45,9 % dans les emplois à forte exposition et faible complémentarité, et à 14,2 % dans les emplois à faible exposition.

L’utilisation variait aussi selon l’âge, surtout dans les professions fortement exposées, où les personnes du principal groupe d’âge actif, soit celles âgées de 25 à 54 ans, étaient plus susceptibles d’utiliser l’IA générative que leurs homologues plus jeunes ou plus âgées. Dans les professions fortement exposées, les hommes étaient plus susceptibles que les femmes d’utiliser l’IA générative, quel que soit le degré de complémentarité. L’écart entre les genres était faible dans les professions faiblement exposées.

L’utilisation de l’IA générative variait également selon le groupe professionnel. Elle était la plus élevée chez les membres des corps législatifs et les cadres supérieurs (75,1 %) ainsi que dans les professions des sciences naturelles et appliquées (67,5 %). Elle était la plus faible dans les professions des métiers, du transport et de la machinerie (14,7 %) ainsi que des ressources naturelles et de l’agriculture (17,0 %). L’utilisation était aussi moins répandue chez les personnes employées dans le secteur privé (33,4 %) que chez celles du secteur public (41,2 %) et les personnes travaillant à leur compte (39,6 %). Dans les professions fortement exposées, l’utilisation était toutefois semblable dans les secteurs public et privé, quel que soit le degré de complémentarité.

La plupart des personnes qui utilisaient l’IA générative au travail le faisaient de façon modérée. Près des deux tiers (63,5 %) s’en servaient pour certaines tâches, mais pas pour la plupart. L’utilisation importante demeurait assez rare : 11,6 % des personnes l’utilisaient pour la plupart ou la quasi-totalité de leurs tâches. L’utilisation modérée était la plus fréquente dans les trois groupes d’emplois, tandis que l’utilisation importante était un peu plus courante dans les emplois à forte exposition et faible complémentarité.

Parmi les personnes qui utilisaient l’IA générative au travail, environ 31,4 % s’en servaient tous les jours et 38,3 %, quelques fois par semaine. L’utilisation quotidienne était plus fréquente dans les professions fortement exposées, surtout dans le domaine des sciences naturelles et appliquées. Parmi les personnes qui n’utilisaient pas l’IA générative, la raison la plus courante était qu’elle ne s’appliquait pas à leur travail (56,0 %). Le manque d’intérêt (21,6 %) ainsi que les préoccupations liées à la sécurité, à la protection de la vie privée ou à l’éthique (9,8 %) figuraient aussi parmi les raisons invoquées. Seule une faible proportion a mentionné un manque de compétences ou de connaissances (5,8 %).

Définitions

• Complémentarité de l’IA : mesure dans laquelle l’IA est censée travailler de concert avec les personnes et les soutenir, plutôt que d’accomplir leurs tâches à leur place.
• Emplois à forte exposition et grande complémentarité (FEGC) : emplois dans lesquels l’IA pourrait influer sur de nombreuses tâches, mais serait plus susceptible de soutenir les personnes que de les remplacer. Elle pourrait, par exemple, les aider à analyser de l’information, à rédiger ou à prendre des décisions.
• Emplois à forte exposition et faible complémentarité (FEFC) : emplois dans lesquels l’IA pourrait influer sur de nombreuses tâches et serait davantage susceptible d’accomplir des tâches actuellement effectuées par les personnes que de les aider à les réaliser.
• Emplois à faible exposition (FE) : emplois dont un nombre moindre de tâches peuvent être accomplies ou considérablement transformées par l’IA. Les emplois qui comportent des tâches physiques ou manuelles sont plus susceptibles d’être considérés comme faiblement exposés.

Pourquoi ces résultats sont-ils importants?

Pour le secteur public :

Ces résultats montrent dans quels domaines l’utilisation de l’IA générative est répandue et dans lesquels elle demeure limitée. Cette information pourrait aider les gouvernements à orienter les politiques de main-d’œuvre, la formation et les mesures de soutien.

Pour les employeurs et les services d’emploi :

Les résultats indiquent dans quels types d’emplois l’utilisation de l’IA générative est la plus répandue. Ils peuvent aider à repérer les domaines où les personnes pourraient avoir besoin de formation en IA ou de lignes directrices en milieu de travail.

Pour les établissements d’enseignement postsecondaire et la population étudiante :

Les résultats peuvent aider les établissements à déterminer dans quels domaines l’IA s’intègre au travail et à mieux préparer la population étudiante à son utilisation dans différents contextes professionnels.

Pour le personnel enseignant, les spécialistes du développement de carrière et les personnes à la recherche d’un emploi :

Le rapport peut aider les spécialistes du développement de carrière et les personnes à la recherche d’un emploi à comprendre dans quelles professions l’IA générative est déjà utilisée et à orienter les discussions sur les besoins de formation.

Pour les personnes qui travaillent auprès de groupes sous-représentés et mal desservis :

Les différences d’utilisation de l’IA selon l’âge et le genre peuvent aider à repérer les groupes qui pourraient bénéficier de davantage de possibilités d’accéder à ces outils, de se familiariser avec eux et de les utiliser.

Pour l’écosystème de l’IMT :

En fournissant des données sur l’utilisation réelle de l’IA générative par les personnes en emploi, les résultats permettent de comparer l’exposition potentielle à l’IA à son utilisation concrète en milieu de travail.

Pour la plupart des gens au Canada :

Les résultats montrent qu’une forte exposition à l’IA ne signifie pas qu’une profession entière est remplacée. La plupart des personnes qui utilisent l’IA générative ne s’en servent que pour certaines de leurs tâches.