Intelligence artificielle

Dans un précédent Bulletin, les auteurs traçaient à grands traits le cadre juridique applicable aux contrôles à l’exportation, ainsi que les défis entourant les grands modèles de langage en intelligence artificielle à l’ère du partage des connaissances. Compte tenu de certaines actualités juridiques et géopolitiques au cours de l’année 2025 concernant différents aspects en cette matière, une courte mise au point s’impose sur les répercussions potentielles pour le développement de vos projets d’IA, avec une mention spéciale quant à l’IA générative (ou « IAg »), à l’aube de la nouvelle année. Que sont les contrôles à l’exportation? Les contrôles à l’exportation établissent les règles visant à endiguer le risque de transfert de marchandises et de technologies militaires, stratégiques et à double usage (civil et militaire) vers des destinations considérées comme contraires aux intérêts de sécurité nationale. Ces technologies prennent des formes variées, allant du matériel physique à de l’information technique. Au Canada, le contrôle des exportations repose sur un système d’autorisations par octroi de licences en fonction d’une série d’articles inscrits sur la Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlée (la « LMTEC ») sous l’égide de la Loi sur les licences d’exportation et d’importation (« LLEI »). Ainsi, pour savoir si des portions de vos projets d’IA sont visées, il vous faut vous référer principalement (mais non exclusivement) à cette liste, en plus du guide afférent permettant de l’apprécier de manière plus complète. Faits saillants de 2025 Le Décret DORS/2025-89  Le 7 mars 2025, la Gazette du Canada publiait un Décret modifiant la LMTEC, dans un souci d’y refléter des technologies émergentes, toujours plus rapides, évolutives et dont les capacités laissent craindre des applications militaires adverses1. De manière notable dans le contexte, la LMTEC voit le paragraphe 5506(1) à son annexe remplacé par une série d’articles. Mais que ressort-il concrètement de ces changements pour les projets d’IA ? Ces modifications au paragraphe 5506(1) ne visent pas les applications d’IA (algorithmes, modèles, données), mais plutôt : des équipements liés à la lithographie par ultraviolets extrêmes (EUV), nommément les masques et réticules permettant d’utiliser cette technologie pour fabriquer des circuits intégrés de pointe; des équipements cryogéniques et amplificateurs ultra-sensibles destinés aux ordinateurs quantiques; des matériaux semi-conducteurs avancés; des logiciels de développement et de production en lien avec certaines des technologies précédentes2. Autrement dit, ce paragraphe cible la boîte à outils industrielle qui permet de fabriquer des ordinateurs avancés, notamment par l’inclusion de la lithographie EUV qui est utilisée pour des circuits intégrés de pointe, ainsi que les calculateurs quantiques qui bouleversent le monde du calcul de pointe. On peut ainsi dire que ces règles touchent le secteur de l’IA en raison d’une certaine forme de dépendance matérielle, car un contrôle étroit de ces technologies de fabrication d’infrastructure influe nécessairement sur la capacité d’un pays ou d’une entreprise à développer et à faire fonctionner une IA avancée. En somme, ces derniers changements emboîtent le pas à ceux du Décret de l’année précédente, qui portaient une attention particulière sur les domaines de l’informatique quantique et de la fabrication de semiconducteurs avancés (les GAAFET, qui représentent les circuits intégrés de prochaine génération)3. Pour un projet d’IAg typique (développement de modèles, services SaaS d’IA, etc.), l’effet de ces décrets demeure indirect. Les répercussions plus directes concernent davantage les fournisseurs de matériel de calcul avancé et les entreprises faisant de la R&D au niveau des semiconducteurs, des circuits intégrés et du calcul quantique. L’avis aux exportateurs n°1159 Outre les composantes techniques néanmoins, une certaine complexité s’installe dès lors que l’on comprend qu’une « technologie » ciblée par les contrôles à l’exportation au sens de la loi s’entend largement, en couvrant également des données techniques, de l’assistance technique et des renseignements nécessaires à la mise au point, à la production ou à l’utilisation d’un article figurant sur la LMTEC. En d’autres termes, la portée des technologies visées dépasse les simples composantes ou équipements physiques. Cela est d’autant plus vrai considérant la prolifération des solutions infonuagiques souvent transfrontalières, qui favorisent la dématérialisation et la circulation de connaissances techniques à grande échelle. Dans ce cadre, il convient de consulter les Lignes directrices sur le déplacement et le stockage de technologies contrôlées dans le nuage (l’avis aux exportateurs n°1159) publiées en novembre 2025 par le Gouvernement du Canada. Ces lignes directrices ont été conçues dans l’optique de clarifier les cas où l’utilisation de services infonuagiques constitue un transfert de technologie contrôlée au sens de la LLEI nécessitant une licence4. Résumées brièvement, les lignes directrices indiquent que : il y peut y avoir transfert d’une technologie contrôlée si celle-ci est divulguée d’un lieu situé au Canada vers une destination étrangère; une technologie contrôlée est divulguée si elle est envoyée du Canada et stockée à l’étranger d’une manière qui crée une possibilité raisonnable qu’une personne située à l’extérieur du Canada soit en mesure de l’examiner; une possibilité raisonnable signifie plus qu’une simple possibilité, mais moins que la norme selon laquelle la possibilité est « plus probable qu’improbable »; l’emplacement des serveurs hébergeant les technologies contrôlées n’a d’importance que si elle a une incidence sur la possibilité raisonnable que la technologie soit divulguée à l’extérieur du Canada; en général, il peut y avoir transfert lorsqu’une personne située à l’étranger détient des clés de déchiffrement ou des droits d’accès de routine qui créent plus qu’une faible possibilité que la technologie soit examinée, ou lorsqu’un fournisseur de services infonuagiques crée une copie de sauvegarde non chiffrée, utilisée pour remettre les systèmes en fonction après un incident, et qui contient des technologies soumises à des contrôles et que cette copie est stockée sur des serveurs situés à l’étranger où des administrateurs étrangers peuvent y accéder; lorsque des services infonuagiques sont utilisés, le propriétaire de la technologie contrôlée et le fournisseur de services infonuagiques doivent tous deux observer un certain degré d’attention et de contrôle de la technologie. Ainsi, il existerait non seulement un risque de partage de connaissances en lien avec des articles directement listés à la LMTEC (que ce soit pour leur fabrication ou autrement), mais également une possibilité d’enfreindre les contrôles d’exportation en raison de l’interaction entre des services infonuagiques et les connaissances qui pourraient être transférées (au sens qui précède), si l’infonuagique comporte de l’information ou est relative à des technologies visées par les restrictions à l’exportation. Considérations sur l’IAg Qu’en est-il des projets d’IAg dans tout cela ? Malgré ce qui précède, ces projets demeurent sujets à des répercussions indirectes qui ne touchent pas seulement des composantes de haute voltige technique. Vos projets d’IAg commanderont une certaine prudence de conformité en raison des quantités de renseignements qu’ils peuvent engranger par l’intermédiaire des différentes strates de leur constitution. Les données d’entraînement  Ce sont les données utilisées avant que l’IAg ne soit déployée pendant sa phase d’apprentissage. Ces données peuvent être massives, structurées ou non, pour fournir une base de connaissances au modèle et lui permettre de produire des sorties (outputs) pertinentes lorsque des entrées (inputs) lui seront données. Cette phase est à risque si les jeux de données contiennent de l’information technique contrôlée et que ces données peuvent être régurgitées ou combinées lors de l’utilisation de l’IAg par les utilisateurs. Les poids (weights), filtres, et autres paramètres de fonctionnement de l’IAg  Ces paramètres sont comme des « boutons de réglage » ajustés lors de l’entraînement de l’IAg et lors de la configuration de la solution qui l’utilise. Ils déterminent à quel point chaque élément de l’entrée influencera la réponse et peaufinent le modèle (c’est-à-dire, la structure qui permet à l’IAg d’interpréter les entrées et de générer les sorties). Aux États-Unis, les poids demeurent notamment au cœur de l’actualité de sa propre politique d’exportation où ils peuvent constituer des paramètres essentiels aux modèles d’IA les plus avancés. Les entrées (inputs)  Ce sont les données fournies par les utilisateurs pour générer les sorties pertinentes (ex. textes, images, données structurées) lorsque l’IAg est déjà déployée. Ces données ont pour but de déclencher une réponse ou un comportement du modèle. À l’instar des données d’entraînement, les entrées seront critiques selon l’utilisation faite et les renseignements divulgués pour obtenir une réponse. Des conditions cohérentes avec les exigences légales devront être prévues pour éviter que le modèle ne soit contaminé par des données sensibles a posteriori, surtout si celui-ci garde en mémoire toutes les entrées fournies pour continuer son apprentissage. Les sorties (outputs)  C’est ce que l’IAg génère à la suite d’une entrée et qui peut prendre la forme d’une réponse textuelle ou d’une image, d’un code, ou encore de prévisions basées sur les données. Compte tenu de ce qui a été décrit précédemment, il devient évident que les sorties puissent présenter des enjeux selon l’ensemble des données véhiculées par l’IAg. Les sorties pourraient ainsi permettre d’obtenir indirectement de l’information qu’il ne serait autrement pas permis d’obtenir directement. Conclusion Il semble aisé de concevoir que les récentes modifications apportées aux contrôles de l’exportation au Canada ne sont qu’un balbutiement qui promet de répondre à de nouvelles préoccupations dans le contexte d’une technologie rapidement évolutive et toujours plus performante. Ces contrôles ne sont pas dénués d’un contexte diplomatique. Pour l’heure, le parti du contrôle semble le mécanisme préconisé pour juguler les pouvoirs exponentiels de l’IA au Canada dans une mesure qui reste encore à découvrir et à suivre. Gouvernement du Canada, « Décret modifiant la Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlée : DORS/2025-89 » (le 7 mars 2025) : La Gazette du Canada, Partie 2, volume 159, numéro 7 : Décret modifiant la Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlée Il ne s’agit pas ici d’une liste exhaustive, mais plutôt de quelques exemples pertinents au calcul avancé. Gouvernement du Canada, « Décret modifiant la Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlée : DORS/2024-112 » (le 31 mai 2024) : La Gazette du Canada, Partie 2, volume 158, numéro 13 : Décret modifiant la Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlée Gouvernement du Canada, « Avis aux exportateurs n°1159 - Lignes directrices sur le déplacement et le stockage de technologies contrôlées dans le nuage » (modifié le 10 novembre 2025) : Avis aux exportateurs no 1159 - Lignes directrices sur le déplacement et le stockage de technologies contrôlées dans le nuage

Huit citations « hallucinées » d’intelligence artificielle (IA) valent 5000 $ pour manquement important (art. 342 C.p.c.) selon l’affaire Specter Aviation1. Bien que l’IA puisse améliorer l’accès à la justice, son usage non vérifié expose à des sanctions — un risque accru pour les parties non représentées. Les tribunaux québécois prônent une ouverture encadrée : l’IA est utile une fois vérifiée, traçable et appuyée par des sources officielles.  Le coût des hallucinations  Le 1er octobre 2025, la Cour supérieure rend un jugement sur une demande contestée d’homologation d’une sentence arbitrale rendue par la Chambre arbitrale internationale de Paris (CAIP) le 9 décembre 2021. En application des articles 645 et 646 C.p.c., son rôle se limite à vérifier si l’un des motifs limitatifs de refus prévus à l’article 646 est démontré. Or, les moyens invoqués — excès de pouvoir, irrégularités procédurales, atteinte aux droits fondamentaux, ordre public, abus — ne cadrent pas et sont peu convaincants. Toutefois, c’est à un autre égard que la décision retient l’attention.  Dans sa contestation, le défendeur, non représenté, s’appuie « sur toute la force possible » que l’intelligence artificielle peut lui offrir. En réponse, les demanderesses déposent un tableau recensant huit occurrences de citations inexistantes, de décisions non rendues, de références sans objet et de conclusions non concordantes. Interrogé à l’audience, le défendeur ne conteste pas que certaines références aient pu être « hallucinées2 ».  Dans son jugement, le juge Morin situe le débat dans les principes. D’une part, l’accès à la justice impose des conditions égales pour tous (level playing field) et une gestion ordonnée et proportionnée des instances. D’autre part, la flexibilité dont bénéficient les justiciables non représentés n’autorise « jamais » la tolérance du faux :   « L’accès à la justice ne saurait jamais s’accommoder de la fabulation ou de la frime3. » La Cour qualifie donc la production d’extraits fictifs de jurisprudence ou d’autorités, que ce soit intentionnellement ou par simple négligence, de manquement grave qui contrevient au caractère solennel du dépôt d’une procédure. Elle s’appuie sur l’article 342 C.p.c. pour condamner le défendeur à payer 5 000 $, dans un objectif de dissuasion et de protection de l’intégrité du processus4.  Art. 342 C.p.c. : Le pouvoir de sanctionner les manquements importants Rappelons que l’article 342 C.p.c. provient de la réforme adoptée en 2014 et entrée en vigueur en 2016. Autorisant le tribunal à sanctionner, à titre de frais de justice, les manquements importants survenus en cours d’instance par une somme juste et raisonnable5, cette disposition est de nature essentiellement punitive et dissuasive. Il s’agit par ailleurs d’un pouvoir distinct du régime des articles 51 à 54 C.p.c. encadrant l’abus et d’une exception au régime général des frais6 permettant, lorsque c’est justifié, d’accorder des honoraires extrajudiciaires7. Le « manquement important » doit être plus qu’anodin et d’une certaine gravité, sans exiger la mauvaise foi. Il suppose du temps et des frais additionnels et heurte les principes directeurs des articles 18 à 20 C.p.c. (proportionnalité, maîtrise et coopération)8.  Près de dix ans plus tard, la jurisprudence illustre un éventail d’usages : 100 000 $ pour le dépôt tardif de requêtes ou d’amendements entraînant des remises et du travail devenu inutile9; 91 770,10 $ pour une remise, le matin du procès, faute d’avoir assuré la présence d’un témoin indispensable10; 10 000 $ pour des retards répétés, la modification tardive des procédures et le non-respect d’ordonnances de gestion11; 3 500 $ pour un défaut ou un retard de communication de la preuve12; 1 000 $ pour le dépôt, en pleine audience, d’une déclaration non communiquée visant à prendre la partie adverse par surprise13.  Sanctions et usages de l’IA au Canada et ailleurs  Par ailleurs, bien que l’utilisation de l’article 342 pour sanctionner un usage non vérifié d’outils technologiques semble constituer une première au Québec, plusieurs jugements au Canada ont déjà imposé des sanctions pour des faits similaires. Notamment, ils ont accordé : 200 $ en dépens contre une partie non représentée pour avoir déposé des écritures contenant des citations partiellement inexistantes afin de compenser le temps de vérification14. 100 $ en Cour fédérale, à la charge personnelle de l’avocat, pour avoir cité des décisions inexistantes générées par l’IA, sans en divulguer l’usage, suivant le test de Kuehne + Nagel15. 1 000 $ devant le Civil Resolution Tribunal de la Colombie-Britannique pour compenser le temps inutilement consacré à traiter des arguments et documents générés par l’IA et manifestement non pertinents, dans un dossier opposant deux parties non représentées16. 500 $ et radiation du dossier contenant des autorités « hallucinées » par l’IA, pour non-respect de la pratique de la Cour fédérale sur l’IA17.  Le montant de 5 000 $ ordonné ici à titre dissuasif se démarque toutefois de ces autres montants essentiellement compensatoires, tout en s’inscrivant dans une tendance internationale, comme en témoignent les cas suivants : Le 22 juin 2023, aux États-Unis (S.D.N.Y.), une pénalité de 5 000 USD a été infligée en vertu de la Rule 11, assortie de mesures non pécuniaires (avis au client et aux juges faussement cités), dans l’affaire Mata v. Avianca, Inc.18. Le 23 septembre 2025, en Italie, une somme de 2 000 € a été prononcée ex art. 96, co. 3 c.p.c. (1 000 € à la partie adverse et 1 000 € à la Cassa delle ammende), en plus de 5 391 € de frais de justice (spese di lite), par le Tribunale di Latina19. Le 15 août 2025, en Australie, des dépens personnels de 8 371,30 AUD ont été ordonnés contre l’avocat du demandeur, avec renvoi au Legal Practice Board of Western Australia, à la suite de citations fictives générées par l’IA (Claude, Copilot)20. Le 22 octobre 2025, aux États-Unis (E.D. Oklahoma), des sanctions pécuniaires totalisant 6 000 $ ont été imposées individuellement à des avocats, qui ont dû rembourser des honoraires de 23 495,90 $, avec radiation des actes et obligation de redépôt vérifié21. Outre les sanctions pécuniaires, les tribunaux québécois recensent déjà plusieurs situations problématiques en lien avec l’utilisation de l’IA, par exemple : La Régie du bâtiment du Québec a dû examiner un mémoire de 191 pages contenant de nombreuses références inexistantes. L’auteur a finalement admis avoir utilisé ChatGPT pour les formuler. Le régisseur souligne la surcharge ainsi créée et la nécessité d’un encadrement de l’usage de l’IA devant la RBQ22. Dans une affaire commerciale, la Cour soupçonne des références « hallucinées » et les écarte, jugeant sur la preuve crédible23. Au Tribunal administratif du logement (TAL), un locateur ayant lu des « traductions » du C.c.Q. obtenues au moyen de ChatGPT — qui en déformaient le sens — voit sa demande rejetée. L’abus n’est toutefois pas retenu, la bonne foi étant reconnue24. Deux décisions jumelles du TAL relèvent qu’une entente (« Lease Transfer and Co-Tenancy Agreement ») avait été rédigée avec l’aide de ChatGPT, mais le Tribunal en fait simplement l’analyse ordinaire (texte, contexte, règles du C.c.Q.) et conclut à une cession de bail différée, sans tirer de conséquence particulière du recours à l’IA25. Devant la Cour du Québec, un justiciable attribue à « ChatGPT » une formulation auto-incriminante de sa requête; la Cour rejette l’explication26. Dans une requête en exclusion de preuve, le requérant soutient qu’il s’est cru obligé de répondre aux enquêteurs après avoir fait, juste avant l’entrevue, des recherches sur Google et ChatGPT concernant ses devoirs de collaboration envers l’employeur. La Cour constate qu’il avait été clairement informé de son droit au silence et qu’il pouvait quitter ou consulter un avocat. Elle conclut donc à l’absence de contrainte réelle et admet la déclaration27.  Ouverture encadrée : l’IA – oui, mais…  Ce ne sont ici que quelques dossiers d’une grande liste qui ne cesse de s’allonger, tant à l’échelle nationale qu’à l’échelle internationale. Toutefois, malgré cette tendance, la décision Specter Aviation évite de stigmatiser l’IA.  Le tribunal insiste plutôt sur une approche d’ouverture encadrée, rappelant qu’une technologie qui favorise l’accès doit être « saluée et encadrée » plutôt que proscrite28. Cette ouverture s’accompagne d’exigences claires, conformément à l’avis institutionnel que la Cour supérieure avait publié le 24 octobre 2023 et dans lequel elle exigeait de la prudence, un recours à des sources fiables (sites Web des tribunaux, éditeurs reconnus, services publics établis) et un « contrôle humain rigoureux » des contenus générés29.  En fait, les guides de pratique des différents tribunaux abondent dans le même sens : il faut encadrer sans bannir. La Cour fédérale exige une déclaration lorsque du contenu généré par l’IA est intégré à un écrit déposé et insiste sur le « maillon humain » de vérification30. La Cour d’appel du Québec31, la Cour du Québec32 et les cours municipales33 formulent des mises en garde analogues : prudence, sources faisant autorité, hyperliens vers des banques reconnues et responsabilité pleine de l’auteur. Nulle part l’IA n’est bannie; partout, elle est conditionnée à la vérification et à la traçabilité.  Quelques indices suggèrent que la magistrature a elle-même recours à l’intelligence artificielle. À la Division des petites créances, un juge a joint à au moins deux reprises, par courtoisie, des traductions anglaises générées par ChatGPT, en précisant leur absence de valeur légale et la primauté de la version française34. En droit de la famille, une décision de la Cour supérieure en matière familiale utilise manifestement un lien de Statistique Canada repéré au moyen d’un outil d’IA (l’URL comporte « utm_source=chatgpt.com »), mais le raisonnement demeure ancré dans les sources primaires et la jurisprudence : l’IA sert de repérage, pas de fondement35.  Une décision rendue le 3 septembre dernier par la Commission d’accès à l’information illustre particulièrement bien cette ouverture pour un usage encadré. Dans l’affaire Breton c. MSSS36, le tribunal admet des pièces contenant du contenu généré par Gemini et Copilot, parce qu’elles sont corroborées par des sources primaires déposées (Journal des débats, extraits de journaux, sites officiels) et pertinentes. Malgré l’art. 2857 C.c.Q. et la souplesse du droit administratif, le tribunal rappelle que l’IA est recevable si, et seulement si, son contenu est vérifié, traçable et étayé par des sources officielles.  L’IA qui veut nous plaire et qu’on veut croire  Par ailleurs, deux constantes se dégagent des cas sanctionnés : une confiance excessive dans la « fiabilité » de l’IA et une sous-estimation du risque d’hallucination. Aux États-Unis, dans l’affaire Mata v. Avianca37, des avocats affirment avoir cru que l’outil ne pouvait pas inventer des causes. Au Canada, dans l’affaire Hussein v. Canada38, l’avocat du demandeur dit s’être fié de bonne foi à un service d’IA sans se rendre pleinement compte de la nécessité de vérifier les références. En Australie, dans l’affaire JNE24 v. Minister for Immigration and Citizenship39, le tribunal rapporte une confiance exagérée dans des outils (Claude, Copilot) et une vérification insuffisante. Au Québec, le TAL constate qu’un locateur « a été induit en erreur par l’utilisation de l’intelligence artificielle40 », tandis que le Tribunal administratif du travail (TAT) relève un recours à des réponses générées par ChatGPT présentées comme « précises à environ 92 %41 ».    Ces exemples décrivent un biais de confiance généralisé particulièrement risqué pour les personnes non représentées : l’IA est perçue comme un accélérateur fiable alors qu’elle exige un surcroît de contrôle humain. Les grands modèles de langage sont optimisés pour produire des réponses plausibles et engageantes; sans encadrement, ils tendent à confirmer les attentes de l’utilisateur plutôt qu’à signaler leurs propres limites42. Un avis publié en avril dernier par OpenAI concernant une mise à jour qui rendait son modèle « trop complaisant » témoigne de la complexité sous-jacente à établir une juste balance entre engagement et rigueur43. On comprend dès lors qu’un plaideur quérulent ait pu se convaincre, sur la foi d’une réponse d’IA, être en droit de poursuivre personnellement un juge pour des actes judiciaires perçus comme partiaux44.  Des modèles entraînés pour « plaire » ou maintenir l’engagement peuvent générer des réponses qui, en l’absence de contextualisation juridique, amplifient des interprétations erronées ou imprudentes. Bien que les fournisseurs de services d’IA cherchent généralement à limiter leur responsabilité quant aux conséquences de réponses erronées, la portée de telles clauses est nécessairement restreinte. Lorsque ChatGPT, Claude et Gemini appliquent des principes juridiques à des faits rapportés par un utilisateur, il semble légitime de se demander si l’entité qui offre ce service ne s’expose pas aux règles d’ordre public qui font de ces gestes des actes réservés aux avocats et auxquelles on ne pourrait déroger par simple clause de non-responsabilité. Dans Standing Buffalo Dakota First Nation v. Maurice Law, la Cour d’appel de la Saskatchewan rappelle d’ailleurs que l’interdiction de pratiquer le droit vise toute « personne » (y compris une personne morale) et envisage expressément que la médiation technologique ne change pas l’analyse des actes réservés45.  Au Québec, ce principe trouve son ancrage dans l’article 128 de la Loi sur le Barreau et le Code des professions : l’information juridique générale est permise, mais l’avis individualisé demeure un acte réservé. Si certaines dérives ont concerné des avocats, les justiciables non représentés apparaissent les plus exposés aux effets de l’IA. Faut-il miser d’abord sur l’éducation des utilisateurs ou restreindre certains cas d’usage? La tension entre l’accès à la justice et la protection du public est, ici, manifeste.  Conclusion  Bref, le jugement Specter Aviation confirme que l’intelligence artificielle a sa place au tribunal, à condition d’être rigoureusement encadrée, et qu’elle est utile lorsqu’elle est vérifiée, mais sanctionnable lorsqu’elle ne l’est pas. On constate que, si l’IA offre des possibilités sans précédent en matière d’accès à la justice, la conjuguer avec la protection du public demeure un enjeu de taille. Malgré ce signal clair, contenir la confiance excessive envers des outils conçus pour être engageants, complaisants et qui prétendent pouvoir répondre à tout restera un défi pour les années à venir.  Specter Aviation Limited c Laprade, 2025 QCCS 3521, en ligne : https://canlii.ca/t/kfp2c Id, par. [35], [53] Id, par. [43] Id, par. [60] Chicoine c Vessia, 2023 QCCA 582, https://canlii.ca/t/jx19q, par. [20]; Gagnon c Audi Canada inc, 2018 QCCS 3128, https://canlii.ca/t/ht3cb, par. [43]–[48]; Layla Jet Ltd. c Acass Canada Ltd, 2020 QCCS 667, https://canlii.ca/t/j5nt8, par. [19]–[26] Code de procédure civile, RLRQ, c C-25.01, art 339–341 Chicoine c Vessia, préc. note 5, par. [20]–[21]; Constellation Brands US Operations c Société de vin internationale ltée, 2019 QCCS 3610, https://canlii.ca/t/j251v, par. [47]–[52]; Webb Electronics Inc c RRF Industries Inc, 2023 QCCS 3716, https://canlii.ca/t/k0fq8, par. [39]–[48]. 9401-0428 Québec inc. c 9414-8442 Québec inc., 2025 QCCA 1030, https://canlii.ca/t/kdz4h, par. [82]–[87]; Biron c 150 Marchand Holdings inc, 2020 QCCA 1537, https://canlii.ca/t/jbnj2, par. [100]; Groupe manufacturier d’ascenseurs Global Tardif inc. c Société de transport de Montréal, 2023 QCCS 1403, https://canlii.ca/t/jx042, par. [26]. Groupe manufacturier d’ascenseurs Global Tardif inc. c Société de transport de Montréal, préc. note 8, par. [58]–[61] (100 000 $ à Global Tardif, 60 000 $ à Intact Assurance, 40 000 $ à Fujitec, tous à titre de frais de justice en application de l’art. 342 C.p.c.); voir aussi 20 000 $ pour une demande de modification au 6? jour de procès ayant forcé la reprise de l’instruction : Paradis c Dupras Ledoux inc., 2024 QCCS 3266, https://canlii.ca/t/k6q26, par. [154]–[171]; Webb Electronics Inc c RRF Industries Inc, préc. note 7 Layla Jet Ltd c Acass Canada Ltd, préc. note 5, par. [23]–[28] Électro-peintres du Québec inc. c 2744-3563 Québec inc., 2023 QCCS 1819, https://canlii.ca/t/jxfn0, par. [18]–[22], [35]–[38]; voir aussi Constant c Larouche, 2020 QCCS 2963, https://canlii.ca/t/j9rwt, par. [37]–[40] (retards répétés à tenir des engagements malgré une ordonnance, sanctionnés 5000 $). Constellation Brands US Operations c Société de vin internationale ltée,préc. note. 7, par. [39]–[43], [47]–[52]; voir aussi AE Services et technologies inc c Foraction inc (Ville de Sainte-Catherine), 2024 QCCS 242, https://canlii.ca/t/k2jvm (retards répétés à transmettre la documentation promise et non-respect d’un engagement devant le tribunal; compensation de 3000 $) Gagnon c SkiBromont.com, 2024 QCCS 3246, https://canlii.ca/t/k6mzz, par. [29]–[37], [41]. J.R.V. v N.L.V., 2025 BCSC 1137, https://canlii.ca/t/kcsnc, par. [51]–[55]. Hussein v Canada (IRCC), 2025 FC 1138, https://canlii.ca/t/kctz0, par. [15]–[17], appliquant Kuehne + Nagel Inc. v Harman Inc, 2021 FC 26, https://canlii.ca/t/jd4j6, par. [52]–[55] (rappel des principes de Young v Young et du test en deux étapes : 1) conduite ayant causé des frais; 2) décision discrétionnaire d’imposer les frais personnellement). AQ v BW, 2025 BCCRT 907, https://canlii.ca/t/kd08x, par. [15]–[16], [38]–[40]. Lloyd’s Register Canada Ltd v Choi, 2025 FC 1233, https://canlii.ca/t/kd4w2. Mata v Avianca, Inc., No 22-cv-1461 (PKC) (S.D.N.Y. 22 June 2023) (sanctions order), en ligne : Justia https://law.justia.com/cases/federal/district-courts/new-york/nysdce/1:2022cv01461/575368/54/ Tribunale di Latina (giud. Valentina Avarello), sentenza 23 septembre 2025, « Atto redatto con intelligenza artificiale a stampone, con scarsa qualità e mancanza di pertinenza: sì alla condanna ex art. 96 c.p.c. », La Nuova Procedura Civile (29 septembre 2025), en ligne : https://www.lanuovaproceduracivile.com/atto-redatto-con-intelligenza-artificiale-a-stampone-con-scarsa-qualita-e-mancanza-di-pertinenza-si-alla-condanna-ex-art-96-c-p-c-dice-tribunale-di-latina/ Australie, Federal Circuit and Family Court of Australia (Division 2), JNE24 v Minister for Immigration and Citizenship, [2025] FedCFamC2G 1314 (15 août 2025), Gerrard J, en ligne : AustLII https://www.austlii.edu.au/cgi-bin/viewdoc/au/cases/cth/FedCFamC2G/2025/1314.html United States, District Court for the Eastern District of Oklahoma, Mattox v. 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Rize Bikes Inc., 2024 QCCQ 609, en ligne : https://canlii.ca/t/k3lcd, n.1; Brett c. 9187-7654 Québec inc., 2023 QCCQ 8520, en ligne : https://canlii.ca/t/k1dpr, n. 1. Droit de la famille — 251297, 2025 QCCS 3187, en ligne : https://canlii.ca/t/kf96f, par. [138]–[141]. Breton c. Ministère de la Santé et des Services sociaux, 2025 QCCAI 280, en ligne : https://canlii.ca/t/kftlz, par. [24]–[26], [31] Mata v Avianca, Inc., préc. note 18. Hussein v Canada (IRCC), 2025 FC 1138, préc. note 15, par. [15]–[17]. JNE24 v Minister for Immigration and Citizenship, préc. note 20. Lozano González c. Roberge, préc. note 24, par. [17]. Pâtisseries Jessica inc. et Chen, 2024 QCTAT 1519, en ligne : https://canlii.ca/t/k4f96, par. [34]–[36]. Voir à ce sujet Emilio Ferrara, « Should ChatGPT be Biased? Challenges and Risks of Bias in Large Language Models » (2023), SSRN 4627814, en ligne : https://doi.org/10.2139/ssrn.4627814; Isabel O. Gallegos et al., « Bias and Fairness in Large Language Models: A Survey » (2024) 50:3 Computational Linguistics 1097, doi: 10.1162/coli_a_00524. Voir OpenAI, Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we’re doing about it, 29 avril 2025, en ligne : https://openai.com/research/sycophancy-in-gpt-4o; voir aussi Expanding on what we missed with sycophancy, 2 mai 2025. en ligne: https://openai.com/index/expanding-on-sycophancy/ Verreault c. Gagnon, 2023 QCCS 4922, en ligne : https://canlii.ca/t/k243v, par. [16], [28]. Standing Buffalo Dakota First Nation v Maurice Law Barristers and Solicitors (Ron S. Maurice Professional Corporation), 2024 SKCA 14, en ligne : https://canlii.ca/t/k2wn9, par. [37]–[40], [88]–[103]

Introduction À entendre « contrôles à l’exportation », on peut s’imaginer que cela ne concerne que les armements et autres technologies ultra-sensibles et pourtant… Il existe une panoplie de circonstances, même inattendues, pour lesquelles il est important de savoir que des mesures de contrôle à l’exportation existent. Cela d’autant plus si vous prenez part à de la recherche, ou encore à la conception et mise au point de solutions d’apparence anodines et qui ne sont pas nécessairement des objets tangibles. À l’heure actuelle, les connaissances technologiques se partagent non seulement par le biais de partenariats conventionnels entre les entreprises ou les universités, mais aussi via le partage de données ou l’accès à des bases de données qui alimentent de grands modèles de langage. L’intelligence artificielle est, en soi, un moyen de partager des connaissances. Alimenter de tels algorithmes avec des données sensibles, ou des données qui peuvent s’avérer sensibles lorsqu’elles sont combinées, présente un risque d’enfreindre le cadre juridique applicable. En voici quelques notions clés. Aperçu du cadre fédéral des contrôles à l’exportation La Loi sur les licences d’exportation et d’importation Au Canada, la Loi sur les licences d’exportation et d’importation du Canada (« LLEI ») établit le cadre principal régissant les contrôles à l’exportation de marchandises et de technologies. La LLEI confère au ministre des Affaires étrangères le pouvoir de délivrer, à tout résident du Canada qui en fait la demande, une licence autorisant l’exportation ou le transfert d’une large palette d’articles inscrits sur la Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlée (la « LMTEC ») ou destinés à un pays inscrit sur la Liste des pays visés. Autrement dit, la LLEI vise à encadrer, voire interdire, le commerce de biens et de technologies critiques en dehors des frontières canadiennes. La Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlée Pour apprécier la LMTEC de manière complète, il est nécessaire de se référer au Guide de la Liste des marchandises et technologies d’exportation contrôlées du Canada dans sa version publiée par le ministère avec ses modifications successives, dont les plus récentes modifications datent de mai 2025 (le « Guide »). En résumé, le Guide comprend des marchandises et technologies militaires, stratégiques et à double usage (civil et militaire) en vertu des engagements pris par le Canada dans le cadre de régimes multilatéraux, tel que l’Arrangement de Wassenaar pour le contrôle des armes conventionnelles et des biens et technologies sensibles à double usage, d’accords bilatéraux, ou encore de certains contrôles unilatéralement mis en place par le Canada dans sa politique de défense. Le Guide comprend également les produits forestiers, les produits agricoles et de nourriture, les vêtements et les véhicules. Les autres lois qui influencent l’exportation Cependant, il faudra également tenir compte des sanctions que le Canada impose en vertu de lois ayant une incidence sur l’exportation, telles que : la Loi sur les Nations Unies ; la Loi sur les mesures économiques spéciales ; la Loi sur la justice pour les victimes de dirigeants étrangers corrompus. Ces sanctions à l’encontre de pays visés, d’organisations ou de personnes, englobent plusieurs mesures, dont la restriction ou l’interdiction du commerce, de transactions financières ou d’autres activités économiques avec le Canada, ou encore le gel de biens se trouvant sur son territoire1. Finalement, pour qu’une personne (y compris une entreprise) puisse transférer des marchandises contrôlées à l’extérieur du Canada, elle doit s’inscrire au Programme des marchandises contrôlées (« PMC ») afin d’obtenir une licence d’exportation, sauf exemption. Quelques notions clés Le saviez-vous ? Certaines marchandises et technologies sont dites à « double usage » ou à « vocation double ». Cela signifie que l’une d’elles pourra faire l’objet de mesures de contrôle à l’exportation si, bien qu’initialement conçue à des fins civiles ou d’apparences inoffensives, elle peut avoir une application militaire ou servir à produire des articles militaires. Une « technologie » s’entend largement, en couvrant notamment des données techniques, de l’assistance technique et des renseignements nécessaires à la mise au point, à la production ou à l’utilisation d’un article figurant sur la LMTEC. De manière indirecte, il peut également s’agir de technologies visées par l’un des règlements pris en vertu des lois susmentionnées, qui assujettissent certains pays à des restrictions de transferts technologiques spécifiques. Également, un « transfert » comprend, relativement à une technologie, son aliénation (ex. vente) ou la communication de son contenu de quelque façon à partir d’un lieu situé au Canada vers une destination étrangère. Cette définition découle de modifications législatives à la LLEI, qui ont eu pour conséquence d’en étendre la portée à la simple communication de technologies intangibles par divers moyens, et donc d’élargir l’applicabilité des licences requises à cet effet2. En ce qui concerne les relations commerciales avec les États-Unis, les exportateurs canadiens pourront possiblement devoir composer avec des restrictions supplémentaires et d’épineux défis, notamment eu égard aux employés ou autres parties prenantesqui sont des ressortissants étrangers.En effet, les International Traffic in Arms Regulations (« ITAR ») et les Export Administration Regulations (« EAR ») sont deux corpus de règles importants en matière d’exportation des États-Unis3. Ceux-ci protègent des intérêts à la fois similaires et distincts. Tandis que les ITAR ont pour but de protéger des articles et services de défense (incluant des armes et des informations), les EAR régissent les articles à double usage4. Cela dit, les deux auront tendance à prévenir des exportations5 dans un sens large, c’est-à-dire jusqu’à un transfert d’informations à des personnes dites « étrangères », sauf sur permission des autorités. Par ricochet, il n’est pas impossible que les exportateurs canadiens se voient imposer l’obligation de se conformer à cette réglementation américaine qui cible l’origine nationale d’individus en plus des territoires, ce qui se distingue nettement du régime d’exportation du Canada axé sur l’interdiction d’échanger avec un pays ou avec toute personne qui s’y trouve.Sur ce plan, il est à noter que la Charte des droits et libertés de la personne du Québec considère l’origine nationale comme un motif susceptible de discrimination6. Une entreprise peut donc se trouver en position délicate entre, d’une part, ses obligations contractuelles issues d’un contrat avec une entreprise américaine et, d’autre part, les exigences de la Charte québécoise. L’intelligence artificielle : de nouveaux enjeux Le développement des grands modèles de langage en intelligence artificielle constitue un nouveau défi, et non le moindre, en matière de contrôle à l’exportation. Par exemple, si un grand modèle de langage est entraîné à l’aide de données visées par des restrictions, il n’est pas impossible qu’un État soumis aux sanctions susmentionnées ne tente d’utiliser le grand modèle de langage pour obtenir indirectement de l’information à laquelle il n’aurait pas eu accès directement. Ainsi, le fait de permettre l’entraînement d’un grand modèle de langage sur des plans, des devis techniques ou des descriptions textuelles de technologies visées par des restrictions de transfert (pouvant comprendre le transfert de connaissances) peut constituer un risque de non-conformité à la loi. Il en va de même pour l’accès à de telles données pour la génération augmentée de récupération, une technique largement utilisée pour élargir et optimiser les résultats de grands modèles de langage. Afin de limiter ce risque pendant les phases de recherche et développement, une entreprise qui entraîne un grand modèle de langage sur de telles données, ou qui permet l’accès à ces données pour la génération augmentée de récupération, devra prendre en compte les lieux où seront hébergées et traitées les données. De même, une fois la solution d’intelligence artificielle développée, il sera important d’en restreindre l’accès d’une manière cohérente avec la loi, tant du point de vue de la localisation des serveurs où sera installé le grand modèle de langage, que du point de vue des accès aux utilisateurs. Les sanctions Toute personne ou organisation qui contrevient à une disposition de la LLEI ou de ses règlements commet une infraction passible d’une amende et/ou d’une peine d’emprisonnement, selon les modalités applicables. De même, le défaut de s’inscrire au PMC peut constituer une infraction en vertu des lois fédérales pouvant entraîner des poursuites contre le ou les contrevenant(s) et d’importantes sanctions7.   Conclusion Les contrôles à l’exportation du Canada ne sont pas sans complexité, à la fois dans leurs structure et mise en œuvre. Dans le contexte d’évènements géopolitiques et commerciaux changeants, il sera préférable de périodiquement consulter les ressources mises à disposition par les autorités pertinentes, d’instaurer des politiques et mesures appropriées, ou encore de solliciter les conseils d’un professionnel à ce sujet. Gouvernement du Canada, « Types de sanctions » (date de modification : 2024-09-10) : Types de sanctions Martha L. Harrison & Tonya Hughes, “Understanding Exports: A Primer on Canada’s Export Control Regime” (2010) 8(2) Canadian International Lawyer, 97 Les ITAR et EAR étant inclus dans le Code of Federal Regulations (« CFR ») Austin D. Michel, “Hiring in the Export-Control Context: A Framework to Explain How Some Institutions of High Education Are Discriminating against Job Applicants” (2021) 106:4 Iowa L Review, 1993 À noter que les ITAR et EAR prévoient également des restrictions en matière de réexportation. Voir Maroine Bendaoud, « Quand la sécurité nationale américaine fait fléchir le principe de non-discrimination en droit canadien : le cas de l’International Traffic in Arms Regulations (ITAR) » (2013) Les cahiers de droit, 54 (2-3), 549 Gouvernement du Canada, « Lignes directrices sur l’inscription au Programme des marchandises contrôlées » (date de modification : 2025-04-11) : Lignes directrices sur l’inscription au Programme des marchandises contrôlées - Canada.ca

Les angles morts à vérifier lors de l’anonymisation des données L’anonymisation est devenue une étape essentielle pour valoriser des jeux de données à des fins d’innovation, notamment en intelligence artificielle. À défaut d’un processus d’anonymisation mené selon les règles de l’art, les entreprises peuvent s’exposer à des sanctions financières, à des recours judiciaires et à un risque réputationnel accru et, par le fait même, à des répercussions potentiellement majeures sur leurs activités. Processus d’anonymisation Ce qu’en dit la loi La Loi sur la protection des renseignements personnels dans le secteur privé (la « Loi sur le privé ») et laLoi sur l’accès aux documents des organismes publics et sur la protection des renseignements personnels (« Loi sur l’accès ») prévoient qu’un renseignement concernant une personne physique est anonymisé lorsqu’il ne permet plus, de façon irréversible, d’identifier directement ou indirectement cette personne. Puisqu’un renseignement anonymisé ne constitue plus alors un renseignement personnel, cette distinction revêt une importance capitale. Or, mis à part ces critères, les deux lois ne détaillent pas le processus d’anonymisation. Pour pallier cette lacune, le gouvernement a adopté le Règlement sur l’anonymisation des renseignements personnels (le « Règlement »), dont l’objet est de définir les critères du processus d’anonymisation et de fixer un cadre qui s’appuie sur des normes élevées de protection de la vie privée. Ce que les entreprises doivent savoir avant d’amorcer un processus d’anonymisation Suivant le Règlement, avant d’amorcer un processus d’anonymisation, l’entreprise ou l’organisme désirant anonymiser des renseignements doit définir les fins « sérieuses et légitimes » auxquelles ceux-ci sont destinés. Ces fins doivent demeurer conformes, selon le cas, à la Loi sur le privé ou à la Loi sur l’accès, et toute nouvelle finalité doit être soumise à la même exigence. Par ailleurs, le processus doit se dérouler sous la supervision d’une personne compétente en la matière, apte à sélectionner et à appliquer les techniques appropriées. Cette supervision vise à garantir non seulement la mise en œuvre adéquate des méthodes retenues, mais aussi à assurer la validation continue des choix technologiques et des mesures de sécurité. 4 étapes clés du processus d’anonymisation des renseignements   DépersonnalisationDans un premier temps, il est nécessaire d’entreprendre une dépersonnalisation. Cette opération consiste à retirer ou à remplacer tout renseignement personnel permettant l’identification directe (tels le nom, l’adresse ou le numéro de téléphone) par des pseudonymes. Il importe toutefois de bien prévoir les interactions entre les différents ensembles de données, afin de réduire au maximum les risques de retrouver des renseignements qui permettraient de reconnaître une personne. Analyse préliminaire des risques de réidentificationUne analyse préliminaire des risques de réidentification doit ensuite être menée. Cette deuxième étape repose notamment sur le critère d’individualisation (impossibilité d’isoler une personne), le critère de corrélation (impossibilité de faire le lien entre plusieurs ensembles de données relatifs à une même personne) et le critère d’inférence (impossibilité de déduire des renseignements personnels à partir d’autres informations disponibles). Les outils d’anonymisation les plus couramment utilisés sont l’agrégation, la suppression, la généralisation et la perturbation. Par ailleurs, des mesures de protection adéquates, comme un chiffrement de haut niveau et des contrôles d’accès restrictifs, doivent être prévues afin minimiser la probabilité de réidentification. Approfondissement de l’analyse préliminaire des risques de réidentificationUne fois les deux premières étapes franchies, une analyse approfondie des risques de réidentification doit être effectuée. Force est de reconnaître qu’aucun risque ne peut être nul. Toutefois, ce risque doit être maintenu aussi faible que possible, en prenant en considération la sensibilité des renseignements, la disponibilité d’autres données publiques et la complexité nécessaire pour tenter une réidentification. Afin de maintenir ce très faible niveau de risque, une évaluation périodique doit être effectuée en tenant compte des progrès technologiques susceptibles de faciliter la réidentification. Consignation d’une description des renseignements anonymisésEnfin, il est essentiel de consigner dans un registre une description des renseignements anonymisés, les fins pour lesquelles ils sont utilisés, les techniques employées et les mesures de sécurité prises, ainsi que les dates des analyses ou des mises à jour effectuées. Cette consignation renforce la transparence et sert à démontrer que l’entreprise ou l’organisme désirant anonymiser des renseignements s’acquitte de ses obligations légales.