L’IA dans le commerce canadien : un guide pratique à l’intention des responsables d’entreprise

Résumé : L’intelligence artificielle fait déjà partie intégrante des processus d’affaires utilisés par les entreprises canadiennes pour le traitement des paiements, la détection de la fraude et la prestation de services à leur clientèle. Ce guide explique ce qu’est l’IA, les domaines du commerce dans lesquels elle apporte actuellement une valeur ajoutée et ce que les responsables d’entreprise doivent prendre en compte à mesure que les systèmes basés sur l’IA gagnent en autonomie. Cet ouvrage s’adresse aux propriétaire, exploitantes et exploitants d’entreprise du Canada qui souhaitent aborder l’IA d’un point de vue pratique, et non théorique.

Ce que l’IA représente pour les entreprises canadiennes à l’heure actuelle

L’IA n’est pas un concept futuriste pour le commerce canadien. Elle fait déjà partie intégrante de la manière dont la clientèle trouve des produits, dont les transactions sont contrôlées pour détecter les fraudes et dont les entreprises gèrent plus efficacement leurs activités quotidiennes.

Pourtant, il règne encore une certaine confusion, tout à fait compréhensible, quant à ce qu’est réellement l’IA, ce qu’elle n’est pas et comment elle s’applique à la gestion d’une entreprise. Ce guide a pour objectif de faire le tri parmi tous les renseignements disponibles et d’expliquer dans quels domaines l’IA apporte aujourd’hui une réelle valeur ajoutée, ce vers quoi elle se dirige et ce que cela implique pour les entreprises canadiennes oeuvrant dans un environnement commercial réglementé et fiable.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

Dans les faits, l’intelligence artificielle désigne des logiciels capables de reconnaître des tendances, de faire des prévisions et d’agir à partir de données, souvent plus rapidement et à plus grande échelle que ne le peuvent les êtres humains.

L’IA n’est pas une technologie unique. Il s’agit d’un terme générique qui recouvre plusieurs approches :

• Automatisation basée sur des règles qui suit des instructions prédéfinies pour effectuer des tâches courantes
• Apprentissage automatique permettant de détecter des tendances dans les données historiques tout en apprenant et en améliorant progressivement l’analyse et les résultats
• Modèles statistiques utilisés dans la détection des fraudes et l’évaluation des risques
• IA générative pour créer de nouveaux contenus tels que du texte, du code ou des images
• Systèmes basés sur des agents permettant d’effectuer des tâches sur plusieurs plateformes pour le compte d’une utilisatrice ou d’un utilisateur

Bon nombre de ces fonctionnalités renforcent progressivement le commerce canadien depuis des années. La détection des fraudes, l’autorisation des transactions, la surveillance des anomalies et la sécurité des réseaux s’appuient toutes sur l’intelligence artificielle et l’analytique avancée, même lorsqu’elles ne sont pas désignées comme telles.

Domaines dans lesquels l’IA apporte déjà une valeur ajoutée au commerce canadien

Pour la plupart des entreprises, l’utilisation de l’IA qui a le plus d’effet aujourd’hui n’est pas l’expérimentation. Il s’agit de l’optimisation : rendre les activités existantes plus rapides, plus sûres et plus efficaces.

Tout au long du cycle de vie du commerce, l’IA aide les entreprises canadiennes à :

• Réduire la fraude et les risques financiers en signalant les transactions suspectes en temps réel
• Améliorer les taux d’acceptation des paiements en distinguant plus efficacement les achats légitimes des faux refus
• Renforcer le service à la clientèle grâce à un acheminement plus intelligent, à des outils en libre-service et à des réponses assistées par l’IA
• Améliorer la précision des prévisions grâce à l’analyse prédictive pour la tarification, la gestion des stocks et la planification de la demande
• Personnaliser l’expérience client en fonction du comportement d’achat et des préférences

Ces applications fonctionnent en arrière-plan. Elles permettent d’améliorer les résultats, notamment par l’augmentation des taux d’approbation, la réduction des pertes et l’accélération du service, sans pour autant modifier la manière dont la clientèle interagit avec l’entreprise. Cette distinction est importante. Les déploiements d’IA les plus réussis aujourd’hui sont de nature évolutive, et non perturbatrice.

À Moneris, il ne s’agit pas d’avantages théoriques. Depuis des années, l’apprentissage automatique et les modèles statistiques sont au coeur de nos systèmes de détection des fraudes et de surveillance des transactions, permettant de signaler les activités suspectes et de repérer les indicateurs de criminalité financière en temps réel. L’IA joue également un rôle de plus en plus important dans la manière dont nous prenons les décisions relatives à l’intégration des commerçants et optimisons les taux d’autorisation sur l’ensemble du réseau. Il s’agit de domaines dans lesquels la rapidité et la précision influent directement sur les entreprises que nous accompagnons, et où l’IA apporte des améliorations tangibles sans alourdir la tâche des propriétaires de commerce.

Ce que les entreprises canadiennes doivent savoir sur l’IA générative

L’IA générative, une technologie qui permet de créer des textes, de résumer des documents ou d’écrire du code, a suscité un vif intérêt au cours des deux dernières années.

Pour les entreprises, son intérêt concret réside actuellement dans les éléments suivants :

• Aider les équipes du service à la clientèle et le personnel interne à réagir plus rapidement
• Synthétiser de grandes quantités de renseignements pour accélérer la prise de décision
• Améliorer la création de contenu et la transmission des connaissances entre les équipes

Il vaut mieux considérer l’IA générative comme un assistant plutôt que comme un substitut. Elle permet aux gens de travailler plus rapidement et plus efficacement, mais nécessite tout de même une supervision humaine, en particulier dans les secteurs réglementés et exigeant un haut niveau de confiance, comme les paiements et les services financiers. Comme avec tout outil à base d’IA, les entreprises doivent tenir compte de la confidentialité, de la précision et de la gouvernance des données avant d’adopter l’IA générative.

Moneris met tout cela en pratique. Pour ce qui est du contact direct avec la clientèle, nous avons transformé Monique, notre robot conversationnel de service à la clientèle, d’un outil basé sur des règles à une assistante alimentée par l’IA générative. Depuis sa relance en septembre 2025, Monique a pris en charge plus de 50 000 interactions avec la clientèle, en anglais et en français, affichant d’excellents taux de résolution (près du double de son rendement d’avant la relance). Il s’agissait de notre première initiative à base d’IA en contact direct avec la clientèle et d’un exemple concret illustrant la manière dont l’IA générative peut améliorer la qualité du service tout en permettant aux équipes de première ligne de se consacrer aux demandes plus complexes de la clientèle.

À l’interne, nous avons déployé Microsoft Copilot à l’échelle de l’entreprise afin que chaque membre de l’équipe puisse utiliser l’IA pour simplifier ses tâches quotidiennes, qu’il s’agisse de résumer des documents ou de créer des agents d’IA personnalisés. Nos équipes des technologies utilisent également GitHub Copilot pour accélérer le développement, les tests et la création de la documentation des logiciels. Ces outils sont soumis à nos normes de sécurité de l’entreprise et de gouvernance de l’IA, ce qui renforce le principe selon lequel l’IA générative fonctionne mieux lorsqu’elle s’appuie sur des lignes directrices claires.

De l’assistance à l’action : qu’est-ce que le commerce agentique?

L’IA commence sa transition d’un simple outil d’aide à la prise de décision vers la mise en oeuvre d’actions pour le compte des utilisatrices et utilisateurs. C’est là qu’intervient le concept de commerce agentique.

En termes simples, le commerce agentique désigne l’autorisation donnée à un agent logiciel basé sur l’IA d’agir au nom d’une entreprise, d’une consommatrice ou d’un consommateur, dans le respect de règles définies, afin d’effectuer des tâches telles que passer des commandes, rapprocher des transactions ou gérer des transactions périodiques. Il est possible de considérer ceci comme un nouveau canal de découverte et de vente, grâce auquel la clientèle pourrait commencer à trouver des entreprises et à acheter auprès d’elles sur des plateformes basées sur l’IA plutôt qu’au moyen de sites Web ou d’applications traditionnels.

Ce changement n’en est qu’à ses débuts. Mais il prend de l’ampleur. Selon des études sectorielles, la valeur des transactions du commerce agentique pourrait connaître une croissance significative au cours des cinq prochaines années, à mesure que les infrastructures se développent et que les habitudes de consommation évoluent. Les principaux réseaux de paiement et les grandes entreprises technologiques sont déjà en train de mettre en place les systèmes nécessaires à cette fin.

Pour les entreprises canadiennes, cela ne signifie pas qu’il faille s’engager précipitamment dans la nouveauté. Cela signifie qu’il faudra avoir achevé sa préparation lorsque la clientèle commencera à adopter de nouvelles habitudes d’achat. Les entreprises qui en tireront le plus grand bénéfice sont celles qui s’appuient sur une infrastructure sécuritaire et fiable, capable de s’adapter sans les enfermer dans une plateforme unique ni les obliger à refondre leurs systèmes.

Moneris s’est déjà engagée dans cette transition. Nous développons actuellement la prise en charge du protocole MCP (Model Context Protocol), qui créera une interface normalisée permettant aux agents IA d’interagir avec nos API de commerce tout en préservant les contrôles de sécurité existants. Nous suivons et soutenons également les nouveaux protocoles des secteurs, notamment le Trusted Agent Protocol (TAP) de Visa, Mastercard Agent Pay et Konek d’Interac. Notre objectif est simple : lorsque les agents d’IA commenceront à initier des transactions pour le compte des consommatrices et consommateurs, les propriétaires de commerce du Canada utilisant Moneris pourront y participer de manière sécuritaire sans avoir à refondre leurs systèmes.

Du point de vue des entreprises canadiennes, le commerce agentique soulève d’importantes questions concernant l’autorisation, la responsabilité, la réversibilité et la confiance. Ce sont là des domaines qui nécessitent une planification minutieuse, et non une adoption dans la précipitation.

Pourquoi le contexte canadien est déterminant pour l’adoption de l’IA

L’adoption de l’IA ne se fait pas de la même manière partout. L’environnement commercial du Canada est façonné par :

• Des normes strictes en matière de protection des consommatrices et consommateurs, qui imposent des exigences élevées aux entreprises quant au traitement des données de la clientèle.
• Un niveau élevé de confiance dans les systèmes de paiement et les systèmes financiers que les entreprises doivent veiller à maintenir.
• Des cadres réglementaires clairs en matière de protection de la vie privée, de consentement et de traitement des données.

Cela signifie que les entreprises canadiennes doivent aborder l’IA en mettant l’accent sur la fiabilité, la transparence et la gouvernance, et pas seulement sur la rapidité. Les systèmes d’IA qui ont une incidence sur le commerce doivent être compréhensibles, vérifiables et sécuritaires. Ils doivent prendre en charge la gestion des erreurs et la récupération. Ils doivent également se conformer aux obligations canadiennes en matière de protection de la vie privée et de responsabilité.

Dans la pratique, il s’agit de mettre l’accent sur les infrastructures et les contrôles, et pas seulement sur l’expérimentation.

Moneris a fondé son adoption de l’IA sur ce principe. Notre politique de l’entreprise en matière d’IA, en vigueur depuis novembre 2024, repose sur six principes fondamentaux : la responsabilité, la transparence, l’équité, la robustesse, la supervision humaine et la conformité fondée sur les risques. Nous avons créé le poste de chef du risque du modèle afin de superviser les systèmes d’IA et avons intégré des pratiques en matière d’IA responsable dans notre cadre global de gestion du risque d’entreprise. Chaque modèle d’IA déployé à Moneris fait l’objet d’une évaluation des risques avant et après son déploiement. Comme l’IA évolue plus rapidement que la législation dans de nombreux domaines, nous estimons que la gouvernance ne peut pas attendre la mise en place d’une réglementation. Elle doit faire partie intégrante du mode de fonctionnement d’une entreprise dès le départ.

Comment les responsables d’entreprise du Canada devraient envisager l’IA aujourd’hui

En ce qui concerne les propriétaires, les exploitantes et les exploitants d’entreprise, plutôt que de vous demander à quelle vitesse vous pouvez adopter l’IA, réfléchissez aux points suivants :

• Dans quels domaines l’IA permet-elle aujourd’hui d’améliorer les résultats pour notre clientèle et nos activités?
• Quelles décisions ou actions devraient toujours rester sous contrôle humain?
• Quels mécanismes de contrôle faut-il mettre en place pour le déploiement de l’IA de manière responsable au fil de notre croissance?
• Comment rester flexibles face à l’évolution des technologies?

Le choix de l’IA n’est pas une décision ponctuelle ni un investissement unique. Il s’agit d’un ensemble de fonctionnalités qui doivent correspondre à vos objectifs commerciaux, aux attentes de votre clientèle et à votre tolérance au risque. Cela peut sembler insurmontable, alors concentrez-vous sur ce qui servira les intérêts de votre entreprise.

À Moneris, c’est la seule question qui nous préoccupe en matière d’IA : « Comment pouvons-nous nous améliorer pour mieux aider notre clientèle? » Parallèlement aux nombreuses initiatives que nous avons mises en place pour améliorer nos activités et l’expérience client, nous avons également fourni à l’ensemble de nos équipes les outils nécessaires pour créer de nouveaux agents et optimiser les processus. Nous considérons l’IA comme un catalyseur de croissance, et cette dernière ne peut se concrétiser que si l’ensemble de l’entreprise est en mesure de l’exploiter.

Et maintenant?

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans le commerce continuera d’évoluer, de l’optimisation à l’assistance, pour aboutir à des systèmes de plus en plus autonomes. Chaque pas en avant est synonyme de possibilités, mais aussi de responsabilités.

Pour le commerce canadien, le succès ne se mesurera pas à qui adoptera le premier les technologies d’IA les plus avancées. Il sera déterminé par qui saura intégrer l’IA de manière à préserver la confiance, à offrir des expériences cohérentes et à satisfaire aux exigences réglementaires et opérationnelles.

Au cours de nos prochaines discussions, nous examinerons comment ces principes s’appliquent aux nouveaux modèles tels que le commerce agentique, ainsi que leur incidence sur l’expérience client et la croissance des entreprises au Canada.

Profil de l’auteur

Bruce Nanton

Chef des systèmes d’information

Bruce Nanton est chef des systèmes d’information de Moneris, l’un des plus importants fournisseurs de technologies commerciales au Canada. Il supervise la stratégie des TI, le développement d’applications, l’infrastructure technologique, la sécurité de l’information et la gestion des projets d’entreprise. Il est également responsable de la création de plateformes fiables, évolutives, sécuritaires et hautement performantes. Fort de plus de 25 ans d’expérience dans le secteur des paiements, Bruce Nanton a occupé des postes de direction dans les domaines des ventes, de l’exploitation et de la mise en œuvre des TI.