Modèle canadien sur une infrastructure externe
Le modèle est canadien, mais l’environnement d’inférence peut demeurer sous la maîtrise d’un tiers.
IA souveraine au Canada
La souveraineté de l’IA ne se limite pas au lieu de stockage.
Un système d’IA ne repose pas uniquement sur ses bases de données. Les modèles, les services d’inférence, l’infrastructure infonuagique, les API externes et les accès administratifs déterminent aussi qui en conserve la maîtrise.
Underlabs conçoit des architectures où les données, les modèles, les ressources de calcul et l’infrastructure répondent aux exigences de souveraineté de l’organisation.
Une souveraineté qui se construit
La maîtrise se définit à chaque couche.
Une base de données, un fournisseur ou un modèle canadien ne suffit pas à rendre un système d’IA souverain. Chacun de ces choix peut y contribuer, mais aucun ne décrit à lui seul le système complet.
La question décisive : qui maîtrise les couches essentielles, et que se passe-t-il si une dépendance externe devient indisponible ou modifie ses conditions?
- 01ApplicationLe logiciel utilisé, son propriétaire, sa maintenance et sa portabilité.
- 02DonnéesLes requêtes, les documents, les renseignements sur la clientèle, les vecteurs, les journaux et les résultats.
- 03Modèle d’IALe modèle qui produit les réponses et la possibilité de le remplacer ou de le déployer en privé.
- 04Inférence et calculLe lieu où le modèle s’exécute et l’organisation qui maîtrise ces ressources.
- 05InfrastructureLe stockage, les réseaux, les accélérateurs, les identifiants et les environnements.
- 06Opérations et gouvernanceLes personnes qui administrent le système, qui peuvent y accéder ou le désactiver, et celles qui en assurent la continuité.
La résidence n’est qu’une dimension
L’hébergement au Canada ne règle pas tout.
L’application et sa base de données principale peuvent être hébergées au Canada, tandis que des données sont transmises à une API d’IA étrangère, à une base vectorielle externe, à un service de traitement documentaire, à un système de journalisation ou à une infrastructure d’inférence située ailleurs.
La résidence des données au Canada contribue donc à la souveraineté, mais ne couvre pas toute l’architecture.
Suivre le parcours des données au CanadaDifférents degrés de maîtrise
La souveraineté se décline par degrés.
Le degré de maîtrise approprié dépend de la sensibilité de la charge de travail, des exigences d’approvisionnement, des besoins de continuité et du budget.
Maîtrise moindreMaîtrise accrue
- 01Application canadienneAPI de modèle et inférence externes
- 02Application canadienneModèle canadien, inférence contrôlée par un tiers
- 03Application hébergée au CanadaModèle à poids ouverts, calcul canadien géré en privé
- 04Application et données canadiennesModèle privé ou canadien, inférence et opérations sous maîtrise du client
Une API d’IA externe de grande qualité convient à de nombreuses charges de travail commerciales. Des renseignements gouvernementaux, une propriété intellectuelle stratégique, un cadre réglementé ou des opérations critiques peuvent toutefois justifier une maîtrise plus étroite. Underlabs évalue l’architecture en fonction des exigences, sans imposer de modèle ni de fournisseur.
Origine et maîtrise
Un modèle canadien ne suffit pas à rendre tout le système souverain.
L’origine du modèle élargit les possibilités. Le mode de déploiement détermine ensuite qui maîtrise l’inférence, les données et les opérations.
Modèle étranger à poids ouverts, déployé en privé au Canada
Même si le modèle vient de l’étranger, l’organisation peut maîtriser les ressources de calcul, les données, le réseau, les accès et le déploiement.
Modèle canadien à poids ouverts sur une infrastructure canadienne privée
Cette combinaison peut réunir une technologie canadienne, la résidence des données, une inférence privée et une plus grande indépendance opérationnelle.
Des fournisseurs canadiens comme Cohere donnent plus de choix aux organisations qui souhaitent renforcer leur maîtrise au Canada. Le modèle demeure toutefois une couche parmi plusieurs.
Pourquoi renforcer la maîtrise
Les motifs sont concrets et propres à chaque organisation.
Une architecture entièrement souveraine n’est pas nécessaire partout. Certaines charges de travail exigent néanmoins des limites plus strictes.
Renseignements sensibles
Les documents internes, les contrats, la recherche, les données clients ou la propriété intellectuelle peuvent exiger une maîtrise plus étroite.
Exigences d’approvisionnement
Des obligations contractuelles ou institutionnelles peuvent encadrer le lieu et le mode de traitement.
Indépendance opérationnelle
Une organisation peut vouloir éviter de dépendre entièrement d’un seul fournisseur d’IA.
Continuité des activités
Les dépendances d’un système critique doivent être connues, et ses scénarios de migration doivent être réalistes.
Flexibilité des modèles
Les modèles peuvent changer lorsque les besoins, les coûts ou la technologie évoluent.
Gouvernance
L’organisation peut exiger une meilleure visibilité sur l’inférence, les accès et l’administration.
Connectée lorsque c’est utile
Une architecture souveraine n’a pas à être isolée.
Une architecture souveraine moderne peut recourir à l’infonuagique, aux logiciels libres, à des services commerciaux d’IA et à des partenaires internationaux de confiance.
L’essentiel est de maîtriser les dépendances critiques de façon délibérée. Dans une architecture hybride, les limites les plus strictes peuvent être réservées aux données et aux opérations qui les exigent réellement.
- 01Site web public
- 02Infrastructure applicative canadienne
- 03Données privées du client
- 04Inférence d’IA privée
- 05Services externes approuvés, au besoin
L’approche Underlabs
Définir le bon périmètre avant de choisir la technologie.
Underlabs relie l’application, les systèmes internes, les modèles, les données, les API, l’authentification, le stockage et l’infrastructure. Notre travail consiste à comprendre et à concevoir l’architecture dans son ensemble.
- 01
Déterminer ce qui doit être maîtrisé
Les charges de travail n’exigent pas toutes le même degré de souveraineté.
- 02
Cartographier les données et les dépendances
Repérer les échanges entre l’application, les données, l’inférence et les services externes.
- 03
Définir le périmètre de souveraineté
Préciser ce qui doit rester au Canada ou dans un environnement privé, local ou isolé, ainsi que les composants qui doivent demeurer remplaçables.
- 04
Choisir les modèles et l’infrastructure
Évaluer les capacités, la confidentialité, le coût, la latence, la souplesse de déploiement et le degré de maîtrise requis.
- 05
Prévoir la portabilité
Limiter la dépendance inutile afin que l’architecture puisse évoluer avec les modèles et les fournisseurs.
Plusieurs architectures possibles
Le degré de maîtrise doit correspondre à la charge de travail.
Ces exemples illustrent des choix d’architecture, et non des forfaits ou des niveaux de conformité. Aucun modèle n’est universellement supérieur.
IA d’entreprise standard
Lorsque les services d’IA externes sont acceptables.
- Application canadienne
- Base de données canadienne
- API d’IA externe
IA axée sur la résidence
Lorsque les données restent principalement au Canada et que le traitement à l’étranger est limité.
- Application canadienne
- Données canadiennes
- Traitement d’IA externe restreint
IA privée
Lorsque l’inférence s’exécute dans un environnement dédié ou contrôlé par l’organisation.
- Application privée
- Données privées
- Déploiement privé du modèle
IA souveraine canadienne
Lorsque l’organisation doit conserver une maîtrise accrue au Canada.
- Application canadienne
- Données canadiennes
- Modèle privé ou canadien
- Calcul canadien
- Opérations sous maîtrise canadienne
Orientations canadiennes
Le Canada en fait désormais un enjeu explicite d’architecture.
La stratégie nationale du Canada en matière d’IA présente le calcul, l’infonuagique, la connectivité, les données et les talents comme les fondements d’une IA canadienne souveraine. Elle prévoit aussi une infrastructure de calcul sous gouvernance canadienne.
Services partagés Canada déploie également une plateforme d’IA du gouvernement du Canada qui réunit calcul, stockage, modèles et applications dans des systèmes canadiens sous contrôle canadien. Son Plan ministériel 2026-2027 place la souveraineté numérique parmi ses priorités.
Ces initiatives répondent aux besoins du gouvernement. Elles montrent néanmoins que la maîtrise des données, du calcul, de l’infrastructure et des opérations constitue un enjeu d’architecture concret, et non une simple question de vocabulaire.
La prochaine décision technique
L’inférence peut demeurer dans votre propre environnement.
Les modèles peuvent maintenant être déployés dans des nuages privés, des réseaux virtuels dédiés, des infrastructures canadiennes, des centres de données d’entreprise, des systèmes sur place ou en périphérie. Des environnements isolés sont aussi possibles pour certains besoins spécialisés.
Le déploiement privé répond à une question précise : comment exécuter l’IA dans une infrastructure directement maîtrisée par l’organisation?
Voir les options d’IA privée et sur siteCommencer par les dépendances
Déterminez les couches qui doivent rester sous votre maîtrise.
Présentez-nous vos données, vos fournisseurs actuels, vos contraintes d’approvisionnement et vos exigences de continuité. Underlabs peut cartographier le système et concevoir une architecture adaptée au degré de souveraineté requis.