Points à retenir

• En moyenne, au cours des quatre périodes de collecte, 22 % des personnes en emploi ont déclaré avoir utilisé l’IA générative dans le cadre de leur emploi principal ou de leur entreprise principale au cours des 12 mois précédents. Le traitement automatique de la langue naturelle, mesuré séparément dans l’enquête, arrivait au deuxième rang des technologies les plus utilisées, avec 11 %.
• La proportion de personnes ayant déclaré utiliser l’IA générative est passée de 17 % en septembre 2024 à 30 % en juillet 2025. Près de la moitié de cette hausse, soit 7 points de pourcentage, s’est produite entre les périodes de collecte de mars-avril et de juin-juillet 2025.
• Trois secteurs – les services professionnels, scientifiques et techniques; les services d’enseignement; ainsi que la finance, les assurances, les services immobiliers et les services de location et de location à bail – regroupaient 25 % des personnes en emploi, mais 49 % des personnes utilisant l’IA générative.
• Les personnes titulaires d’un baccalauréat ou d’un diplôme de niveau supérieur étaient cinq fois plus susceptibles de déclarer utiliser l’IA générative que celles titulaires d’un diplôme d’études secondaires ou ayant un niveau de scolarité inférieur, soit 37 % contre 7 %. Cet écart persistait même après la prise en compte d’autres caractéristiques mesurées, tant sociodémographiques que liées à l’emploi.
• Dans l’ensemble, 16 % des personnes en emploi ont indiqué que des logiciels automatisés ou des procédures informatiques influençaient leur rythme de travail. Cette proportion atteignait 24 % chez les personnes qui utilisaient des technologies d’IA ou d’automatisation. L’étude ne permet toutefois pas d’établir que ces technologies sont à l’origine de cet écart.

Résumé en langage clair

Statistique Canada s’est appuyé sur la nouvelle Enquête canadienne sur les conditions de travail pour déterminer qui utilise des technologies d’IA ou d’automatisation au travail. L’enquête portait sur les personnes en emploi âgées de 15 à 69 ans vivant dans les provinces. Les données ont été recueillies au cours de quatre périodes, de septembre 2024 à juillet 2025. L’étude décrit principalement des tendances, mais l’équipe de recherche a aussi utilisé des modèles statistiques pour vérifier si certains écarts persistaient après la prise en compte d’autres caractéristiques mesurées.

L’IA générative était la technologie dont l’utilisation était la plus souvent déclarée. En moyenne, au cours des différentes périodes de collecte, 22 % des personnes en emploi ont indiqué l’avoir utilisée dans le cadre de leur emploi principal ou de leur entreprise principale durant l’année précédente. Cette proportion est passée de 17 % pendant la première période de collecte à 30 % pendant la dernière. L’étude souligne également que le taux d’utilisation déclaré par les personnes en emploi était près du double de celui déclaré par les entreprises dans une autre enquête menée en 2025, soit 12 %. Selon l’équipe de recherche, cet écart pourrait indiquer que les personnes en emploi contribuent elles-mêmes à l’adoption de l’IA, parallèlement aux stratégies officielles des organisations ou en dehors de celles-ci.

L’utilisation était concentrée dans les emplois qui comportent des tâches de production, d’analyse et de communication de l’information. Environ la moitié des personnes exerçant une profession des sciences naturelles et appliquées ont déclaré utiliser l’IA générative. Son utilisation était beaucoup plus faible dans les professions de la fabrication et des services d’utilité publique ainsi que dans celles des métiers, du transport et de la machinerie. Les personnes plus scolarisées étaient aussi davantage susceptibles de déclarer utiliser l’IA générative, même après la prise en compte du secteur, de la profession et d’autres caractéristiques mesurées.

Le contexte de travail avait également son importance. L’utilisation déclarée était plus faible chez les personnes employées par de petites entreprises du secteur privé que dans plusieurs autres groupes, même si, après ajustement, la plupart des écarts selon la taille de l’entreprise n’étaient pas statistiquement significatifs. Les personnes âgées de 55 à 69 ans étaient moins susceptibles que celles de 25 à 54 ans de déclarer utiliser l’IA générative, après la prise en compte d’autres facteurs. Dans l’ensemble, les femmes et les hommes affichaient le même taux d’utilisation, soit 22 %, mais les femmes étaient moins susceptibles de déclarer utiliser cette technologie une fois prises en compte les différences de scolarité, de profession, de secteur et d’autres caractéristiques.

Les résultats indiquent si les personnes ont utilisé une technologie au moins une fois au cours des 12 mois précédents. Ils ne renseignent pas sur la fréquence d’utilisation, les tâches accomplies avec cette technologie, l’autorisation de l’employeur ni les gains de productivité possibles. L’étude ne mesure pas non plus la création ou la suppression d’emplois, les salaires ni la qualité du travail produit par l’IA.

Définitions

IA générative : technologie entraînée sur de vastes ensembles de données qui peut produire du nouveau contenu – comme du texte, du code, des images ou de la parole – et aider à répondre à des questions ou à résoudre des problèmes.

Utilisation déclarée par les personnes en emploi : utilisation d’une technologie déclarée par une personne dans le cadre de son emploi principal ou de son entreprise principale au moins une fois au cours des 12 mois précédents. La fréquence et l’intensité de l’utilisation n’ont pas été mesurées.

Association ajustée : relation qui demeure après qu’un modèle statistique a pris en compte d’autres caractéristiques mesurées. Elle ne prouve pas l’existence d’un lien de cause à effet.

Influence sur le rythme de travail : fait de déclarer que des logiciels automatisés ou des procédures informatiques influençaient la vitesse ou le rythme de son travail.

Pourquoi ces résultats sont-ils importants?

Pour le secteur public :

Le taux d’utilisation de l’IA générative déclaré par les personnes en emploi s’établissait en moyenne à 22 %, soit près du double de la proportion d’entreprises ayant déclaré utiliser l’IA dans une autre enquête citée par l’étude. Selon l’équipe de recherche, cet écart pourrait indiquer que les personnes en emploi contribuent elles-mêmes à l’adoption de l’IA, parallèlement aux stratégies officielles des organisations ou en dehors de celles-ci. Les organisations du secteur public peuvent s’appuyer sur les données recueillies auprès des personnes en emploi pour orienter leurs lignes directrices, leurs activités de formation et leur gouvernance technologique. L’étude ne permet toutefois pas de déterminer quelles approches sont efficaces.

Pour les employeurs et les services d’emploi :

Les résultats donnent à penser que les dossiers d’approvisionnement et les plans officiels de mise en œuvre ne rendent pas nécessairement compte de toute l’utilisation de l’IA en milieu de travail. Les employeurs pourraient devoir mieux comprendre comment leur personnel utilise déjà les outils accessibles et repérer les lacunes dans les lignes directrices, le soutien ou les mesures de protection. Les services d’emploi devraient également éviter de tirer des conclusions sur les perspectives d’avenir d’une profession à partir de son niveau actuel d’utilisation de l’IA. L’étude mesure l’utilisation récente, et non la croissance, le recul ou l’évolution future d’une profession.

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

L’utilisation de l’IA générative était la plus élevée dans les professions qui exigent habituellement un baccalauréat et chez les personnes ayant un niveau de scolarité supérieur. Ces résultats pourraient indiquer la nécessité de favoriser l’acquisition d’une littératie pratique en IA dans les domaines à forte intensité de connaissances, et pas seulement en informatique. La population étudiante ne devrait toutefois pas y voir la preuve que la scolarité mène à l’utilisation de l’IA ou que cette utilisation améliore les résultats sur le marché du travail – l’étude n’a vérifié aucune de ces relations.

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

Les taux bruts d’utilisation de l’IA générative étaient de 10 % chez les personnes âgées de 15 à 24 ans, de 27 % chez celles de 25 à 54 ans et de 15 % chez celles de 55 à 69 ans. Après ajustement, l’écart observé chez les personnes plus jeunes n’était plus statistiquement significatif, tandis que celui observé chez les personnes plus âgées demeurait. Les différences d’utilisation selon l’âge pourraient donc aussi refléter d’autres facteurs, comme la profession, la scolarité et les tâches. L’orientation professionnelle peut donc tenir compte de ces facteurs et de l’étape de la carrière, plutôt que d’expliquer les différences d’utilisation par l’âge seulement.

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

Les femmes et les hommes affichaient le même taux global d’utilisation de l’IA générative, mais les femmes étaient moins susceptibles de déclarer l’utiliser après la prise en compte d’autres caractéristiques mesurées. L’enquête exclut les personnes vivant dans les territoires, dans les réserves et dans d’autres établissements autochtones. L’article ne présente pas non plus de résultats selon la situation de handicap, l’identité racisée ou autochtone, le statut d’immigration ni le revenu. Ces lacunes limitent les conclusions que l’étude permet de tirer sur l’accès équitable à l’IA en milieu de travail.

Pour l’écosystème de l’IMT :

L’étude montre l’importance de définir clairement les indicateurs liés à l’IA. L’utilisation par les personnes en emploi, l’adoption par les entreprises, l’exposition professionnelle, les compétences, la productivité et les effets sur l’emploi sont des concepts distincts. Des données recueillies régulièrement auprès des personnes en emploi sur la fréquence d’utilisation, les tâches, la formation et les résultats permettraient de mieux déterminer si les écarts actuels d’adoption se réduisent, persistent ou se traduisent par des différences dans la qualité de l’emploi et l’accès aux possibilités professionnelles.

Pour la plupart des gens au Canada :

L’utilisation de l’IA générative augmente, mais demeure inégalement répartie sur le marché du travail. Le secteur, la profession, le niveau de scolarité, l’âge et le contexte de travail sont tous liés à l’utilisation déclarée. Les résultats ne signifient pas que les personnes appartenant à des groupes où l’utilisation est faible seront à l’abri des changements liés à l’IA. Ils ne montrent pas non plus que les personnes qui utilisent l’IA gagneront en productivité ou bénéficieront d’une plus grande sécurité d’emploi.

Notes et mises en garde importantes

• L’Enquête canadienne sur les conditions de travail est représentative des personnes en emploi âgées de 15 à 69 ans vivant dans les provinces. Elle exclut les personnes vivant dans les réserves et dans d’autres établissements autochtones, les membres à temps plein des Forces armées canadiennes et les personnes qui travaillent sans rémunération dans une entreprise familiale.
• Statistique Canada a recueilli les données de l’enquête au cours de quatre périodes, de septembre 2024 à juillet 2025. Les estimations décrivent l’utilisation déclarée au cours des 12 mois précédents, mais n’en mesurent ni la fréquence ni l’intensité.
• Les catégories de technologies reposent sur les déclarations des personnes interrogées. Certaines peuvent se chevaucher ou s’appuyer sur des technologies sous-jacentes semblables.
• La plupart des résultats sont descriptifs. Les associations ajustées issues des modèles statistiques n’établissent pas de lien de cause à effet.
• L’étude ne mesure pas les gains de productivité, la création ou la suppression d’emplois, les effets sur les salaires, l’autorisation des employeurs, la protection des données ni l’exactitude ou la qualité des résultats produits par l’IA.