Dans une ère où l’inefficacité gouvernementale est devenue synonyme de processus bureaucratiques, le ministre récemment nommé aux Services publics et à l’Approvisionnement du Canada, Joël Lightbound, trace une nouvelle voie audacieuse. Le ministre a dévoilé des plans ambitieux visant à exploiter l’intelligence artificielle pour révolutionner le système fédéral d’approvisionnement, notoirement complexe, permettant potentiellement d’économiser des milliards aux contribuables tout en améliorant considérablement la prestation des services.
“Le système d’approvisionnement actuel ne répond franchement pas aux besoins des Canadiens ou des entreprises,” a admis Lightbound lors d’une entrevue exclusive dans son bureau de la Colline du Parlement. “Quand il faut des mois—parfois des années—pour obtenir des services ou des équipements de base, nous ne perdons pas seulement du temps, nous gaspillons des fonds publics et étouffons l’innovation.”
La vision du ministre est centrée sur la mise en œuvre de systèmes d’analyse pilotés par l’IA capables de traiter d’énormes quantités de données d’approvisionnement, d’identifier les inefficacités et de suggérer des stratégies d’achat optimisées. Selon les évaluations internes du gouvernement examinées par CO24 News, le système fédéral d’approvisionnement gère actuellement plus de 22 milliards de dollars de dépenses annuelles, mais fonctionne selon des cadres désuets qui créent des goulots d’étranglement et des redondances.
L’initiative de Lightbound survient dans un contexte de frustration croissante de la communauté d’affaires canadienne face aux obstacles à l’approvisionnement. Une récente enquête de la Chambre de commerce du Canada a révélé que 73% des entreprises ayant tenté d’obtenir des contrats gouvernementaux décrivaient le processus comme “inutilement compliqué” ou “prohibitivement bureaucratique.”
“Nous sommes assis sur des montagnes de données d’approvisionnement qui, si elles étaient correctement analysées, pourraient transformer notre façon de fonctionner,” a expliqué Lightbound. “L’IA peut nous aider à identifier les modèles de dépenses, à prévoir les besoins futurs, à simplifier la gestion des fournisseurs et, en fin de compte, à offrir une meilleure valeur aux Canadiens.”
Le plan du ministre comprend l’établissement d’une unité dédiée à l’IA au sein de Services publics et Approvisionnement Canada (SPAC), le développement de formations spécialisées pour les agents d’approvisionnement, et la création de nouvelles mesures de transparence qui permettraient aux Canadiens de suivre les dépenses d’approvisionnement en temps réel.
La proposition a recueilli un soutien prudent à travers les lignes politiques. Les critiques de l’opposition reconnaissent la nécessité de modernisation mais expriment des préoccupations quant aux coûts de mise en œuvre et aux impacts potentiels sur l’emploi dans la fonction publique.
“Bien que nous soutenions les efforts pour améliorer l’efficacité, nous avons besoin d’assurances qu’une surveillance adéquate sera maintenue et que ces technologies ne remplaceront pas simplement les fonctionnaires,” a noté le critique conservateur en matière d’approvisionnement, Michael Barrett.
La présidente du Conseil du Trésor, Anita Anand, dont le ministère supervise l’administration gouvernementale, a publiquement appuyé l’initiative de Lightbound, la qualifiant de “composante essentielle des efforts plus larges de modernisation gouvernementale.”
Les exemples internationaux suggèrent que l’approche a du mérite. Le Service numérique gouvernemental du Royaume-Uni a rapporté des économies d’approvisionnement dépassant 3,5 milliards de livres depuis la mise en œuvre d’analyses d’approvisionnement assistées par l’IA, tandis que la plateforme d’approvisionnement numérique de l’Estonie a réduit les délais de traitement de 73%.
Cependant, des défis demeurent. Le système d’approvisionnement du Canada fonctionne selon des accords commerciaux complexes, des exigences de sécurité et des mandats de développement économique régional qui créent des priorités concurrentes. L’implémentation technologique au sein du gouvernement a historiquement rencontré des difficultés, le fiasco du système de paie Phénix servant d’avertissement sur les projets informatiques ambitieux qui tournent mal.
Les experts en matière de confidentialité et de sécurité ont également soulevé des questions sur la gouvernance des données. “Lorsque nous parlons d’appliquer l’IA aux approvisionnements gouvernementaux, nous avons besoin de cadres robustes pour la gestion de ces données, pour déterminer qui y a accès et comment les décisions sont finalement prises,” a déclaré Teresa Scassa, titulaire de la Chaire de recherche du Canada en droit et politique de l’information à l’Université d’Ottawa.
Lightbound reconnaît ces préoccupations mais reste ferme dans son engagement envers la transformation. “Nous pouvons continuer avec un système qui frustre tous les acteurs impliqués, ou nous pouvons adopter une innovation intelligente et responsable,” a-t-il déclaré. “Le statu quo n’est pas une option.”
Le ministre prévoit de présenter une feuille de route détaillée de mise en œuvre au Cabinet le mois prochain, avec des projets pilotes initiaux potentiellement lancés avant la fin de l’année. Pour les entreprises et les Canadiens qui ont longtemps été frustrés par l’inefficacité gouvernementale, l’initiative représente un moment potentiellement décisif dans l’administration publique.
Alors que nous voyons des gouvernements du monde entier aux prises avec des défis similaires, la question demeure: le Canada réussira-t-il à exploiter l’intelligence artificielle pour transformer son système d’approvisionnement, ou cette vision ambitieuse sera-t-elle victime de l’inertie bureaucratique même qu’elle vise à surmonter?
