Le Canada a lancé une stratégie nationale sur l’intelligence artificielle (IA) le 4 juin, promettant 250 000 emplois, tandis que l’UC Berkeley a enregistré un nombre record d’échecs dans les cours d’informatique, selon les professeurs qui attribuent ce phénomène à la dépendance excessive des étudiants à cette même technologie.
Le Premier ministre Mark Carney a dévoilé la stratégie « AI for All » à Toronto, en compagnie du ministre de l’IA Evan Solomon. Quelques jours plus tôt, des membres du corps enseignant de Berkeley avaient révélé des taux d’échec indiquant que l’IA est en train de transformer les méthodes d’apprentissage des étudiants.
Le Canada mise gros sur sa stratégie IA
Selon le communiqué officiel, la stratégie vise jusqu’à 200 milliards de dollars de croissance supplémentaire et 250 000 nouveaux emplois sur cinq ans. L’objectif est de faire passer l’adoption de l’IA dans les entreprises de tout juste 12 % à 60 % d’ici 2034.
C’est précisément là que réside le problème. Le Canada fait partie des pays du G7 les plus lents à adopter l’IA à grande échelle, malgré un secteur numérique en forte croissance.
Ce plan succède à la Strategy pancanadienne sur l’IA de 2017, le tout premier plan national sur l’IA au monde, qui a permis de créer les instituts de recherche Vector, Mila et Amii.
Elle prévoit également une formation gratuite à l’IA pour 1 million d’étudiants du postsecondaire et un agent d’IA de confiance pour chaque apprenant. Cette promesse fait aujourd’hui écho à un signal d’alarme venu de Californie.
« L’IA est là. La question est de savoir si elle améliorera la vie de tous les Canadiens ou ne profitera qu’à une minorité… C’est pourquoi nous avons besoin d’une nouvelle stratégie ambitieuse : AI for All », a déclaré Carney dans un communiqué.
Suivez-nous sur X pour recevoir toute l’actualité en temps réel
À Berkeley, on examine le coût de l’IA dans les salles de classe
Ailleurs, à l’UC Berkeley, 35,3 % des étudiants du cours Computer Science 10 (code du cours) ont échoué au printemps 2026, contre moins de 10 % les années précédentes, selon les données de Berkeleytime. Le département s’attend généralement à ce que seulement 7 % échouent.
Le professeur Dan Garcia a attribué cette hausse à une explosion des fraudes facilitées par l’IA. Près de 30 étudiants ont été pris en flagrant délit d’utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) lors des examens à domicile.
« Un professeur a découvert que le cours d’algèbre linéaire d’un étudiant autorisait l’utilisation de l’IA pour les devoirs et les examens. Cet étudiant n’a ensuite pas été capable de résoudre les bases de l’algèbre linéaire dans le cours suivant », a noté Hedgie, analyste des marchés financiers.
Garcia a indiqué que ses heures de permanence, autrefois bondées, sont désormais souvent désertées. Le corps enseignant met en garde : ces échecs révèlent avant tout des fondamentaux moins solides, pas uniquement des manquements au règlement.
Le risque s’amplifie lorsque l’automatisation des emplois qualifiés rencontre des diplômés n’ayant jamais maîtrisé les bases.
« Les entreprises licencient des ingénieurs expérimentés alors que la filière de formation des nouveaux talents s’effondre à cause de cette même technologie », a ironisé un utilisateur.
Un marché du travail sous pression des deux côtés
Le contexte est frappant. Les licenciements attribués à l’IA ont atteint un record de 38 579 en mai, soit 40 % de toutes les suppressions d’emplois aux États-Unis et la première cause pour le troisième mois consécutif, selon la société de reclassement Challenger, Gray and Christmas rapportée.
En 2026, l’IA a déjà été désignée responsable de 87 714 suppressions d’emplois, un chiffre qui dépasse déjà les 54 836 enregistrés sur toute l’année 2025. Les détracteurs estiment que cette étiquette sert de prétexte à de simples réductions de coûts.
Certains travailleurs de la tech cherchent désormais refuge dans d’autres secteurs, alors que les employeurs se réorganisent autour de l’automatisation.
Block a confirmé des licenciements liés à l’IA, tandis que Wall Street a ouvert des postes dans les actifs numériques stables pour les talents déplacés.
Le Canada pourra-t-il développer les compétences plus vite que l’IA ne les érode ? Les prochains mois marqués par la restructuration de l’emploi liée à l’IA et les législations attendues constitueront un premier test.
