Quand l’IA passe du conseil à la prise de décisions, qui doit en encadrer l’utilisation?

Les plus grandes percées de l’IA dans la population en général tiennent à son caractère pratique, plutôt qu’à ses capacités cognitives. En prenant en charge les petites tâches de tous les jours, l’IA en est venue progressivement à s’immiscer dans le quotidien des utilisateurs, qui ont offert peu de résistance. Les utilisateurs s’attendent désormais à ce que les outils technologiques planifient leurs itinéraires, leur recommandent des films et leur offrent du soutien à la clientèle. Les résultats de ces tâches sont faciles à évaluer ou à corriger, ou peuvent être ignorées sans conséquences. C’est ce sentiment de contrôle qui est important pour eux.

Il ressort de notre sondage de 2026 que les expériences d’utilisation de l’IA à pareilles fins constituent la base sur laquelle les entreprises peuvent s’appuyer pour gagner la confiance des utilisateurs. À mesure qu’ils interagissent avec l’IA dans des contextes qui leur demandent peu d’efforts et où ils peuvent en voir l’utilité, les utilisateurs se montrent plus disposés à l’adopter, tandis que leurs hésitations s’estompent. Ils ne perçoivent plus l’IA comme une nouveauté ou d’ordre expérimental; ils la jugent utile.

Bien que tous les cas d’utilisation de l’IA ne progressent pas de manière égale, la tendance est claire. Le plus souvent, ce ne sont pas les innovations en elles‑mêmes qui incitent la population à les adopter. Au Canada, les utilisateurs de l’IA s’attendent à ce que cette technologie leur permette de bénéficier d’un service plus rapide (55 %), de baisses de prix (56 %), et de produits et services au fonctionnement amélioré (37 %). Il est intéressant de souligner que la propension à vouloir avoir moins de décisions à prendre (25 %) n’est pas tellement un facteur qui motive l’adoption de l’IA.

Dans le secteur du commerce de détail, l’IA est de plus en plus utilisée pour faciliter la recherche de produits, sans faire appel à des paramètres de filtrage. Au lieu d’employer des mots‑clés ou des catégories, les utilisateurs peuvent rédiger un descriptif des résultats qu’ils attendent et laisser l’IA restreindre le champ des possibilités.

L’an dernier, aux États‑Unis, Nike a lancé la version bêta de son application mobile NikeAI. Cette application actualisée permet aux clients de décrire ce qu’ils recherchent en précisant – par exemple – s’ils veulent s’entraîner pour une course à pied, équiper toute une équipe ou acheter un produit en particulier. Grâce à ses capacités d’IA, elle peut interpréter leurs demandes de façon à formuler les meilleures recommandations possibles. Dans sa conception même, cette expérience d’achat – qui utilise de grands modèles de langage dont l’entraînement repose sur les connaissances spécialisées de Nike – est simple, intuitive et facile à ajuster. En fournissant du soutien au client au besoin, mais en lui laissant tout de même décider au final, les assistants d’IA rendent son expérience plus fluide et lui font gagner du temps, dans un environnement qui lui inspire davantage confiance et ne l’expose pas à de nouveaux risques.

Bien que de tels cas d’utilisation puissent sembler correspondre à des enjeux mineurs, ils revêtent une importance stratégique. Dans leurs interactions quotidiennes de ce type, les utilisateurs peuvent plus facilement s’assurer de la fiabilité d’un système, en comprendre le fonctionnement et en adapter l’utilisation selon leurs besoins. Ces interactions permettent aussi aux organisations de recueillir rapidement des informations sur ce qui est de nature à inspirer confiance aux utilisateurs ou à la compromettre. Les leaders peuvent ainsi se servir de leur expérience d’assistants d’IA dans des situations à faible enjeu comme outil d’analyse stratégique. Les constatations font ressortir les tâches que les utilisateurs sont disposés à refiler à l’IA, les mesures de protection dont ils espèrent bénéficier et la rapidité avec laquelle ils deviennent à l’aise dans cet environnement une fois l’obtention de résultats concluants.

Les cas d’utilisation de l’IA dans le domaine de la santé se démarquent parce qu’ils dépassent la simple commodité et touchent à des enjeux plus importants et concrets. Bien des gens ont désormais recours à l’IA pour décrire leurs symptômes, poser des questions sur ce qui ne va pas ou déterminer s’il y a lieu ou non de consulter un professionnel de la santé. Ainsi, chaque semaine, à l’échelle mondiale, quelque 230 millions de personnes posent une question touchant la santé à ChatGPT¹.

Des applications d’IA spécialisées dans l’évaluation de symptômes, telles que Buoy Health, permettent aux utilisateurs de décrire leurs symptômes dans leurs propres mots afin d’accéder à des informations cliniques. Buoy Health offre des conseils sur les types de soins requis. Des outils du genre influent de plus en plus sur les décisions de santé prises en situation réelle, notamment lorsqu’il s’agit de déterminer les raisons et le moment précis où il faut appliquer un protocole de soins approprié.

L’accessibilité de tels outils contribue à expliquer pourquoi 21 % des répondants canadiens en 2026 affirment recourir à l’IA pour la pose de diagnostic, contre 16 % l’an dernier. Dans presque la même proportion (25 %), ils utilisent l’IA pour se renseigner à ce sujet sans consulter un médecin. « Ce qui frappe, c’est la rapidité avec laquelle on utilise l’IA en premier quand on se pose des questions de santé, affirme Kim Dalla Torre, leader mondiale d’EY affectée au secteur de la santé. Dans un contexte où on fait appel à l’IA pour décider quoi faire ici et maintenant, il devient bien plus important d’avoir à sa disposition des solutions d’IA sécuritaires, dont la fiabilité peut être facilement validée et qui sont réputées pour l’exactitude des résultats générés.

Les organisations ne doivent pas s’empresser de se doter de plateformes d’IA complètement autonomes, mais elles ont intérêt à examiner les expériences qui influencent d’ores et déjà les attentes. Ce sont ces expériences qui détermineront jusqu’où les utilisateurs sont prêts à adopter l’IA autonome – et à quelle vitesse ils le feront.

As AI becomes more embedded in everyday life, and in some cases begins to act autonomously, trust has not kept pace with capability. Même sur les marchés pionniers, les utilisateurs demeurent préoccupés face aux questions de sécurité, de contrôle, de reddition de comptes et d’authenticité. Il est toutefois intéressant de constater que ces préoccupations n’ont pas pour effet de ralentir le rythme d’adoption de l’IA. Elles ont une incidence sur les attentes des utilisateurs à l’égard de l’IA autonome – une distinction essentielle que les leaders doivent faire au moment d’aborder la prochaine phase d’adoption de l’IA.

La sécurité représente la principale source de préoccupations. Plus des deux tiers des répondants canadiens se montrent inquiets face aux risques de piratage ou de violation des systèmes d’IA, tandis que moins de la moitié font confiance aux autorités publiques ou aux entreprises en ce qui a trait à la protection de leurs données personnelles utilisées dans leur environnement d’IA. Dans le contexte où l’IA autonome gagne en popularité, cette préoccupation est plus qu’une simple inquiétude diffuse. Plus les capacités d’IA se développent, plus les questions de sécurité qui s’y rattachent font l’objet d’une attention marquée. Les leaders doivent prendre en compte les conséquences éventuelles d’une violation de leurs systèmes d’IA et la rapidité avec laquelle elles pourraient prendre d’énormes proportions.

La perte de contrôle est une autre source de préoccupations majeure. Les utilisateurs s’inquiètent face au risque que les décisions prises par l’IA aillent à l’encontre de leurs valeurs personnelles ou de leurs priorités : 70 % des répondants canadiens conviennent que la surveillance des plateformes d’IA par des intervenants humains reste essentielle. Cette situation ne témoigne pas d’un rejet de l’IA, mais plutôt de la volonté des utilisateurs de conserver leur capacité de remettre en question les résultats générés, de comprendre le fonctionnement des systèmes d’IA utilisés, d’intervenir lorsque c’est important de le faire et de renoncer à recourir à l’IA lorsque le niveau de risque augmente.

Pour six répondants sur dix, le risque que des organisations contreviennent aux exigences de reddition de comptes quand une utilisation défaillante de l’IA engendre des répercussions négatives représente une source de préoccupations. Ils sont tout aussi nombreux (61 %) à s’inquiéter face au risque qu’en matière d’IA, des organisations dérogent à leurs propres politiques ou aux cadres de réglementation publique en vigueur.

Certaines organisations réagissent en réitérant plus explicitement leurs engagements en matière d’IA. Par exemple, souhaitant en arriver à inspirer davantage confiance dans le secteur très réglementé de l’assurance, la multinationale Tokio Marine Holdings s’est dotée d’une politique publique qui encadre ses pratiques d’utilisation de l’IA dans ses activités de traitement des réclamations, de détection de la fraude et de service à la clientèle. Publiée en 2025, cette politique énonce que la société ne s’appuiera pas sur des données ou des techniques d’IA qui pourraient être à l’origine de biais contre quelque groupe que ce soit, et que les fonctions et décisions reposant sur l’IA doivent toujours faire l’objet d’interventions humaines. Elle énonce également que Tokio Marine Holdings fera en sorte de prévenir toute utilisation de l’IA à des fins qui vont à l’encontre des droits de la personne, favorisent la diffusion d’informations fausses ou biaisées, ou mènent à des fuites, à la falsification ou à l’exploitation non autorisée de renseignements à caractère personnel.

Une majorité écrasante de répondants conviennent que les résultats générés ou inspirés par l’IA doivent être identifiés comme tels. Plus des trois quarts des répondants canadiens s’inquiètent face à la perspective de ne plus être en mesure de départager le vrai du faux à mesure que se généralisera l’utilisation de l’IA générative.

« L’estompement de la frontière entre le réel et le virtuel est l’un des risques de l’IA les plus sous‑estimés, signale Katherine Boiciuc, chef de la technologie et de l’innovation, EY Océanie. Lorsque la population ne parvient pas à discerner clairement les faits réels des hallucinations générées par l’IA, ou à établir nettement que les décisions prises se fondent bel et bien sur des intervenants humains, cela génère une anxiété diffuse qui finit par entraîner une érosion de la confiance, même lorsqu’il s’agit de solutions d’IA qui fonctionnent comme prévu. »

Les répondants, qui souhaitent également que les outils d’IA soient assortis de contrôles parentaux et de restrictions d’accès en fonction de l’âge, considèrent que les autorités nationales et régionales doivent resserrer davantage les règles qui encadrent l’utilisation de l’IA par les organisations. Pour tous types de marchés confondus (marchés pionniers, marchés en transition ou marchés à la traîne), les gens estiment que plus de mécanismes de protection doivent être mis en œuvre.

« Ce qui me surprend, ce n’est pas que les répondants souhaitent l’intégration de mécanismes de protection plus stricts aux cadres d’utilisation de l’IA, mais plutôt que leurs attentes à cet égard concordent, tous marchés confondus, affirme Sarah Liang, leader mondiale de l’équipe IA responsable, chez EY. Peu importe où ils vivent et le niveau d’adoption de l’IA sur le marché auquel ils se rattachent, les utilisateurs exigent des règles plus claires, une reddition de comptes plus contraignante et des mécanismes de protection formels. »

Les capacités de l’IA évoluent rapidement, tandis que les cadres de gouvernance et de reddition de comptes appliqués dans le domaine ont manifestement du mal à suivre le rythme de cette évolution. Dans un contexte où les utilisateurs s’en remettent de plus en plus à l’IA pour prendre leurs décisions au quotidien, il s’avère que les politiques, les cadres de réglementation et les contrôles organisationnels évoluent plus lentement. Les organisations doivent donc prendre des engagements plus concrets en se dotant de systèmes pouvant être perçus comme étant compréhensibles, contrôlables et alignés sur des besoins humains. La confiance ne peut pas reposer que sur des principes; elle doit être manifeste dans le cadre de l’expérience offerte aux utilisateurs de l’IA.

Bien qu’elle soit sous‑utilisée, la conception de solutions d’IA centrée sur l’humain est devenue l’un des plus puissants mécanismes sur lesquels les organisations peuvent s’appuyer pour combler leur déficit de confiance.

Au fil de l’évolution des systèmes d’IA, il est clair que les efforts de renforcement de la confiance à leur égard ne pourront pas reposer que sur des politiques, des principes ou des certifications technologiques. C’est le type d’expérience offerte qui déterminera si la confiance des utilisateurs s’en trouvera renforcée ou dégradée. Ce que les utilisateurs constatent, comprennent et ressentent lorsqu’ils utilisent l’IA pour prendre ou orienter des décisions détermine de plus en plus s’ils répéteront l’expérience ou non.

À cet égard, la conception des solutions d’IA est devenue prioritaire sur le plan de leur gouvernance. C’est en évaluant la conception de telles solutions que les utilisateurs font l’expérience réelle de l’efficacité des mécanismes de protection, des exigences de reddition de comptes et des contrôles dont elles font l’objet. Une conception mûrement réfléchie permet de répondre aux exigences de capacités des utilisateurs, tout en leur inspirant confiance. Une solution bien conçue rassure et offre plus de clarté. C’est tout le contraire lorsque mal conçue.

« Les expériences qui inspirent le plus confiance encouragent graduellement l’adoption de l’IA autonome. Les utilisateurs se sentent plus confiants dans un premier temps et en viennent à explorer ce que le système est autorisé à faire », explique Peter Neufeld, leader, Services financiers – Expérience client numérique, EY Studio+ EMOIA. Les utilisateurs ne s’opposent pas à l’autonomie; ils ne veulent pas perdre le contrôle. »

Dans son rapport intitulé Human Signals, EY analyse les attributs clés d’une expérience d’IA réussie :

• Soutien émotionnel – Les utilisateurs en quête de soutien se soucient davantage de ce qu’ils vivent dans le moment que du produit qu’ils utilisent.
• Simplicité – L’emploi de solutions d’IA bien conçues diminue la charge cognitive, rendant ainsi l’expérience la plus facile possible, dans un environnement où les tâches complexes sont décomposées et où les prochaines étapes sont clairement expliquées.
• Attestation et traçabilité – Les solutions d’IA d’un niveau de conception supérieur intègrent des sommaires, des transcriptions et des journaux qui confèrent aux utilisateurs le sentiment de contrôler l’interaction, tout en réduisant les interprétations erronées.
• Capacité d’ajustement – Une telle capacité confère aux utilisateurs la possibilité de contrôler à leur convenance le niveau d’autonomie des outils d’IA qu’ils utilisent. Au besoin, ils peuvent communiquer sur‑le‑champ avec un humain, au lieu d’interagir avec un robot.
• Inclusivité et accessibilité : Les solutions d’IA bien conçues sont dotées d’une interface conversationnelle qui prend en charge les interactions avec des utilisateurs dont les niveaux de littératie, d’habiletés langagières ou d’accessibilité diffèrent.
• Transparence des contraintes : La confiance qu’inspire un système d’IA repose sur la transparence de ses incapacités et sur la possibilité d’en remettre le contrôle à l’utilisateur. L’auditabilité d’une solution d’IA, et la capacité de la modifier au besoin et de recourir à des intervenants humains ne sont pas des options de secours; elles sont des caractéristiques essentielles de tout cadre de reddition de comptes.

Ce ne sont pas les débats abstraits ou les prévisions à long terme qui influent sur l’avenir de l’IA. Son façonnement repose sur les choix que les utilisateurs sont appelés à faire au quotidien au moment d’utiliser l’IA autonome.

Notre sondage 2026 met une chose au clair : le rythme d’adoption de l’IA progresse plus vite que le rythme auquel évoluent les perceptions à son égard. Une minorité grandissante affirme que leur entreprise a déjà recours à l’IA autonome dans la prise de décisions, tandis que bien d’autres soutiennent que c'est en l’utilisant au quotidien pour des tâches peu risquées que leur entreprise renforce leur confiance. Sur certains marchés, la progression de l’IA autonome va bon train, ce qui permet de se faire vite une idée de comment les attentes peuvent évoluer rapidement, dès lors que cette technologie devient familière, tout en générant de la valeur.

La dynamique qui règne sur les marchés représente à la fois une source de possibilités et de responsabilités pour les dirigeants d’entreprise.

Les possibilités résident dans le constat qu’il n’y a pas lieu de déployer simultanément tous les cas d’utilisation de l’IA autonome. L’expansion de celle‑ci se produit à certains moments, pour certains types d’utilisateurs et de marchés, à un rythme souvent plus rapide que celui auquel s’attendent les organisations, mais pas sans avertir. Il incombe aux leaders de savoir interpréter rapidement ces avertissements, de tirer des leçons à partir des cas d’utilisation qui commencent déjà à inspirer confiance et de passer à l’action après mûre réflexion, au lieu de simplement réagir.

Il est essentiel de comprendre qu’il ne s’agit pas de procéder à un déploiement rapide, au détriment de la prise de précautions. Les études démontrent que les utilisateurs n’attendent pas qu’une solution d’IA soit d’une fiabilité à toute épreuve avant de l’adopter. Ils modulent leur niveau de confiance au gré des circonstances, tout en continuant de recourir à l’IA, tandis que certains adoptent l’IA autonome, tout en exigeant l’application de mécanismes de protection plus clairs, d’exigences de reddition de comptes plus strictes et de règles de transparence resserrées.

Ce contexte place les leaders dans une nouvelle position. La question n’est plus de savoir si l’adoption de l’IA autonome ira en progressant ou non. Il faut plutôt se demander si les organisations moduleront intentionnellement leurs efforts de promotion de l’IA : elles déploieront plus rapidement leurs solutions d’IA là où la confiance et la valeur existent déjà, mais ralentiront le pas pour celles nécessitant plus de travail en matière de transparence, de protection ou de fiabilité.

Quelles sont les prochaines mesures

• Faire figure de leader en s’appuyant sur l’expérience, et non sur des promesses : La confiance dans l’IA se gagne au fil de son utilisation. Il importe de privilégier les applications d’IA qui génèrent de la valeur au quotidien, tout en conférant aux utilisateurs – à mesure qu’ils prennent confiance – la capacité d’examiner les résultats générés, d’y passer outre ou de recourir à des options de rechange.
• Segmenter les marchés selon le degré de préparation à l’adoption de l’IA, et non selon les données démographiques : le rythme d’adoption de l’IA diffère selon les types d’utilisateurs et de marchés. Il convient de concevoir des expériences, des messages et des contrôles qui répondent aux besoins ponctuels des utilisateurs, sans présumer qu’il suffit d’implanter un processus unique pour son adoption.
• Promouvoir la fiabilité de l’IA : des informations claires, de solides mesures de protection des données, des options d’intervention manuelle et une reddition de comptes transparente ne sont plus des facteurs de différenciation. Ce sont des prérequis à mesure que l’IA autonome gagne en popularité.
• Concevoir des solutions d’IA adaptées aux contextes émotionnels : à mesure que l’utilisation de l’IA pour exécuter des tâches aux enjeux élevés gagne en popularité, une conception reposant sur l’empathie, la simplicité et un rythme d’adoption de l’IA convenable revêt une importance aussi grande que la performance. Concevoir une solution d’IA ne consiste pas à y apporter la touche finale; cela devient un catalyseur stratégique en ce qui a trait à sa confiance et son adoption.

Les leaders font face à un choix. Ils peuvent attendre que le phénomène de l’IA autonome gagne en popularité par lui‑même, sous l’effet de facteurs externes et de l’influence exercée par les utilisateurs précoces. Ou bien ils peuvent concevoir des solutions d’IA mûrement réfléchies qui, dès le départ, font preuve de transparence quant aux contraintes, répondent à des exigences de reddition de comptes bien définies et intègrent des garanties de fiabilité.

Les leaders qui adopteront un processus mûrement réfléchi ne se contenteront pas de suivre le rythme du changement. Ils acquerront une légitimité durable à titre de leaders, dans un monde où se répand l’IA autonome.

Les auteurs tiennent à remercier les personnes suivantes qui ont contribué au présent article : Katherine Boiciuc, chef de la technologie et de l’innovation, EY Océanie; Krista Walpole, codirectrice, EYGS LLP; AnnMarie Pino, codirectrice, Ernst & Young LLP; Gaurav Batra, codirecteur, Ernst & Young LLP; et Harshil Milan Zatakia, conseiller superviseur, Ernst & Young LLP.

Résumé

Le comportement au quotidien des utilisateurs de l’IA démontre à quel point son adoption progresse plus rapidement que la confiance qu’elle inspire. Bien qu’ils expriment leurs préoccupations face à la fiabilité des solutions d’IA et à leur capacité d’exercer un contrôle sur elles, les utilisateurs continuent d’y recourir dans la vie de tous les jours et en viennent graduellement à les utiliser pour des tâches plus risquées. Les applications courantes et intuitives de l’IA contribuent à son intégration, tout en préparant le terrain pour une plus grande autonomie de sa part. Par conséquent, les organisations laissent les systèmes d’AI façonner la prise de décision, souvent avant qu’elles n’aient pleinement compris où se forme l’acceptation ou à quel rythme les attentes évoluent.