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Depuis des années, le programme canadien de la RS&DE est l’un des moyens les plus importants pour les entreprises de réduire les coûts liés à l’innovation expérimentale en relation avec l’IA .
Il a été conçu pour récompenser celles qui prennent de véritables risques en matière de recherche et développement et, pendant un certain temps, les projets en intelligence artificielle (IA) correspondaient parfaitement à cette logique.
Après tout, les premiers travaux en IA signifiaient souvent résoudre des problèmes que personne n’avait encore abordés.
Mais les choses évoluent.
L’IA a rapidement mûri et bon nombre d’outils autrefois à la fine pointe sont désormais accessibles sur étagère. Les modèles préentraînés, les cadres open source et les services infonuagiques d’apprentissage automatique permettent aujourd’hui de déployer l’IA sans le même niveau d’expérimentation.
Autrement dit, une grande partie du travail en IA ressemble désormais davantage à l’application de solutions connues qu’à l’exploration de frontières scientifiques. Et lorsque le travail n’est pas expérimental, il devient plus difficile de démontrer son admissibilité au RS&DE.
Cela ne signifie pas que l’IA disparaît complètement du programme.
De nombreux domaines offrent encore des occasions de repousser les limites : pensons à l’IA appliquée à des secteurs où les données sont rares ou désordonnées, au développement de modèles plus efficaces à grande échelle, ou à la création de systèmes personnalisés capables de fonctionner en temps réel.
De tels projets continuent de se heurter à de véritables incertitudes technologiques et s’appuient sur l’expérimentation, des éléments essentiels que l’Agence du revenu du Canada (ARC) recherche pour évaluer l’admissibilité.
Pour les entreprises, le message est clair : il ne suffit pas d’affirmer que vous avez utilisé l’IA. Vous devez démontrer que votre projet a impliqué des défis que les outils existants ne pouvaient pas résoudre.
La documentation rigoureuse des incertitudes technologiques rencontrées et des expériences menées deviendra d’autant plus cruciale à mesure que l’ARC examinera ces demandes avec plus d’attention.
À mesure que l’IA s’intègre dans les activités quotidiennes des entreprises, le rôle du RS&DE évoluera probablement aussi. Plutôt que de soutenir largement l’IA, le programme pourrait devenir plus sélectif, en ciblant les projets qui repoussent réellement les capacités de la technologie.
Pour les entreprises canadiennes, une question s’impose alors : comment démontrer l’innovation lorsque les outils utilisés se sont standardisés ?
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