80 % des OBNL utilisent déjà l'IA. Seulement 10 % ont une politique. Voici ce que ça signifie pour votre organisation.

Voici trois chiffres qui méritent qu’on s’y attarde :

80 % des OBNL canadiens disent utiliser déjà l’IA sous une forme ou une autre.
10 % ont une politique formelle sur l’IA, et 21 % sont en train d’en rédiger une.
64 % de ceux qui utilisent déjà l’IA n’ont aucune politique et n’en préparent pas.

Ces chiffres viennent du rapport Portrait de l’adoption de l’intelligence artificielle par les organismes à but non lucratif canadiens, publié en 2026 par Imagine Canada et Cinder. Il s’appuie sur un sondage mené auprès d’organismes de bienfaisance et d’OBNL canadiens, qui a reçu 963 réponses entre juin et septembre 2025. Les chercheurs eux-mêmes situent le 80 % « dans l’échelon supérieur de l’adoption actuelle ». Même au bas de la fourchette, l’écart est grand.

C’est dans l’écart entre 80 % et 10 % que le risque s’accumule : tranquillement, sans drame, jusqu’au jour où quelque chose tourne mal.

Ce qui se passe réellement dans cet écart

Quand le personnel utilise des outils d’IA sans consignes de l’organisation, chacun se fait ses propres règles. Et des règles que chacun se fait à la course, en essayant simplement de faire son travail, sont imprévisibles.

Certains sont prudents à l’excès : ils évitent complètement l’IA de peur de faire une erreur, même pour des tâches où elle serait tout à fait indiquée. D’autres utilisent ChatGPT pour rédiger des résumés de notes de dossiers clients sur un compte gratuit, sans se douter que ça pourrait poser problème. La plupart sont entre les deux et avancent à tâtons, en terrain vraiment incertain.

Ce n’est pas un reproche au personnel. C’est ce qui arrive quand l’organisation ne donne pas de consignes. Chacun comble le vide du mieux qu’il peut, et ce « mieux » varie d’une personne à l’autre.

Concrètement, cet écart se fait sentir de plusieurs façons :

Risques pour la vie privée. Des données de clients, même des fragments dépersonnalisés, se retrouvent dans des outils d’IA grand public qui n’ont pas été conçus pour un usage organisationnel. Ça crée un risque réel en vertu de la LPRPDE et, pour les organisations québécoises, de la Loi 25.

Qualité inégale. Quand il n’y a aucune norme commune sur la façon de se servir de l’IA, sur le moment de s’en servir et sur la manière de réviser ce qu’elle produit, la qualité du travail fait avec l’IA varie énormément. Une même organisation peut sortir, la même semaine, d’excellentes communications faites avec l’IA et une recherche faite avec l’IA dangereusement inexacte.

Une responsabilité qu’on ignore. La plupart des organisations dans l’écart ne savent vraiment pas à quoi elles se sont exposées. Quand elles l’apprennent, en général parce que quelque chose a mal tourné, réparer les dégâts est plus difficile que prévenir ne l’aurait été.

Anxiété du personnel. Quand on ne sait pas si on a le droit d’utiliser un outil, ni quelles sont les règles, on travaille avec une friction inutile. Certains finissent par ne plus vouloir toucher à l’IA. D’autres s’en servent quand même, en se sentant coupables. Ni l’un ni l’autre n’est bon pour personne.

Pourquoi la plupart des organisations sont bloquées

Les 64 % qui n’ont aucun plan pour élaborer une politique ne sont pas toutes négligentes. La plupart sont bloquées pour des raisons compréhensibles.

La capacité. Les personnes qui devraient rédiger une politique sur l’IA ont déjà les bras pleins avec tout le reste. Passer par un comité peut prendre des mois que personne n’a.

L’incertitude. L’IA évolue vite. Beaucoup d’organisations attendent que les choses se stabilisent avant d’investir dans un cadre qui pourrait être désuet dans un an.

L’élargissement du mandat. « Il nous faut une politique sur l’IA » peut vite devenir « il faut comprendre tous les cas d’usage possibles de l’IA, consulter un juriste, sonder le personnel, faire une évaluation des risques, préparer de la formation et obtenir l’approbation du conseil ». Ce projet-là ne commence jamais parce qu’il est trop gros.

Le faux sentiment de sécurité. « On n’a pas encore eu de problème » est la forme d’inaction la plus dangereuse. Dans ce domaine, les problèmes restent généralement invisibles, jusqu’au jour où ils ne le sont plus.

Ce que les 10 % font différemment

La plupart des organisations qui ont une politique d’IA qui fonctionne n’y sont pas arrivées à coups de comités. Elles ont décidé qu’une politique imparfaite et en vigueur valait mieux qu’une politique parfaite et en attente.

Ce qui fait la différence, c’est habituellement une personne (une direction générale, une direction des programmes, une responsable des communications) qui a décidé de régler le problème plutôt que d’attendre de voir venir. Elle a écrit quelque chose, l’a mis devant son équipe et s’est engagée à le réviser à mesure qu’elle en apprenait plus.

Les organisations qui font bien les choses ont quelques pratiques en commun :

Elles mettent le personnel de première ligne dans le coup. Ce sont les gens les plus près du terrain qui voient le mieux où l’IA est déjà utilisée et où sont les vrais risques. Une politique écrite sans eux passe souvent à côté de la réalité.

Elles font court. Une politique d’utilisation de l’IA d’une page, que le personnel lit et comprend vraiment, en fait plus qu’un document de 20 pages qui dort dans un dossier partagé et que tout le monde ignore.

Elles prévoient de la réviser régulièrement. Plutôt que de viser la perfection, elles s’engagent à la revoir aux six mois. Ça enlève la pression de tout réussir du premier coup.

Elles en font une conversation à l’interne, pas un exercice de conformité juridique. Le but, c’est que tout le monde comprenne la même chose, pas de se couvrir juridiquement. Les organisations qui misent sur cette compréhension commune finissent avec des pratiques plus solides sur le terrain.

La politique minimale viable

Si votre organisation n’a pas de politique d’IA et que vous en voulez une d’ici la fin de la semaine, voici la version minimale viable. Elle n’est pas parfaite. C’est une base sur laquelle vous pouvez bâtir.

Notre politique sur l’IA (ébauche, [date])

Pourquoi elle existe : Notre personnel utilise déjà des outils d’IA. Cette politique existe pour nous aider à bien les utiliser : protéger les personnes que nous servons, maintenir la qualité de notre travail et rester fidèles à nos valeurs.

Outils approuvés : [Énumérez 1 à 3 outils que votre équipe utilise réellement, avec le forfait ou le type de compte, p. ex. « Claude Pro », « Microsoft Copilot par notre abonnement M365 »]

Ce qui n’entre jamais dans un outil d’IA :

• Les noms complets combinés à toute autre information permettant d’identifier les personnes que nous servons
• Les renseignements médicaux, de santé mentale, juridiques ou de statut d’immigration des clients
• Les numéros d’assurance sociale, les adresses ou d’autres identifiants directs
• Les renseignements qu’on nous a confiés et qu’il ne nous appartient pas de transmettre

Ce qui peut être utilisé librement :

• Les ébauches administratives, les communications internes, les ordres du jour de réunion
• La recherche et la synthèse à partir de sources publiques
• Les premières versions de contenu public (avec révision humaine avant publication)
• Les gabarits, les cadres et la documentation des processus

En cas de doute : Demandez à [nom/rôle]. Si cette personne n’est pas disponible, par défaut, n’utilisez pas l’IA pour cette tâche tant que vous n’avez pas pu vérifier.

Nous réviserons cette politique le : [Date, visez dans six mois]

C’est tout. Une politique aussi simple, mais vraiment remise à votre équipe et discutée avec elle, réduit plus le risque qu’un cadre complet que personne ne lit.

Pourquoi ça compte au-delà de la réduction des risques

Prendre les devants, ça ne sert pas seulement à éviter les problèmes.

Les organisations qui se donnent dès maintenant des pratiques claires et réfléchies en IA prennent une vraie longueur d’avance. Leur personnel peut se servir de l’IA efficacement et avec assurance : elles tirent plus de la technologie et gardent l’énergie des gens pour le travail qui demande vraiment du jugement humain.

Ce sont les organisations qui gèrent l’IA de façon réfléchie, au lieu de l’éviter ou de la laisser se répandre sans contrôle, qui bâtissent une capacité durable. Cet avantage grossit avec le temps, et celles qui regardent passer la parade auront du mal à combler leur retard.

Les 10 % qui ont une politique ne sont pas en avance parce qu’elles sont plus grosses ou mieux financées. Elles sont en avance parce que quelqu’un a décidé de commencer.

Mitch Schwartz est le fondateur d’Ops Machine, un cabinet de conseil montréalais en intégration de l’IA et en flux de travail. Il travaille avec des OBNL et des organisations en pleine transformation pour trouver où l’IA a sa place, bâtir les bons systèmes et s’assurer que les équipes s’en servent vraiment. Réservez un appel découverte gratuit →