Les initiatives en faveur de l’équité, la diversité, l’inclusion et l’accessibilité (EDIA)<fnref n="3" /> en milieu de travail visent essentiellement la mise en place de mesures collectives en vue d’éliminer les obstacles empêchant non seulement les groupes en quête d’équité, mais également l’ensemble du personnel, de participer pleinement à la vie des organisations (Beaudry et al., 2025). Ces initiatives ont, au cours des dernières années, fait l’objet de critiques aussi bien au Canada qu’ailleurs dans la foulée de décisions judiciaires rendues aux États-Unis et de changements de politiques intervenus dans ce pays<fnref n="4" />. Une récente étude de la Diversity Institute de l’Université de Toronto montre pourtant qu’une majorité des travailleuses et travailleurs canadiens, soit 54 %, continuent de voir positivement les initiatives EDIA en milieu de travail<fnref n="5" /> alors que 27 % indiquent qu’elles ne sont ni bonnes ni mauvaises, et que seulement 16 % les perçoivent négativement (Cukier et al, 2025). Il convient de rappeler par ailleurs que l’environnement juridique canadien n’a pas changé : les législations sur les droits de la personne, comme la *Charte canadienne des droits et libertés*<fnref n="6" />, la *Loi sur l’équité en matière d’emploi*<fnref n="7" />, la *Loi canadienne sur l’accessibilité*<fnref n="8" /> ou encore les lois sur l’équité salariale<fnref n="9" />, etc., continuent de constituer des socles juridiques solides favorables aux initiatives EDIA. Initiatives d’autant plus pertinentes aujourd’hui au regard du développement croissant et rapide des systèmes d’intelligence artificielle (SIA)<fnref n="10" />.

L’avènement de ces systèmes constitue sans nul doute un pas significatif pour l’humain dans son appropriation des technologies de l’information et de la communication (Sénéchal, 2025). Les SIA réaliseraient une nouvelle révolution industrielle avec une transformation significative de l’ensemble des composantes de nos sociétés (Blin-Franchomme, 2021). Même s’il n’y a pas un consensus international sur une définition unique de l’intelligence artificielle (IA), il est généralement admis que cette expression désigne les technologies traitant des informations et intégrant des modèles ainsi que des algorithmes pour générer des apprentissages et exécuter des tâches cognitives conduisant à la prise de décisions automatisées (UNESCO, 2022)<fnref n="11" />. Mais qu’entend-on par algorithme? La définition qu’en donne la littérature scientifique est pour le moins floue et imprécise : certaines recherches y voient toute « méthode de résolution de problèmes par une suite finie et non ambigüe d’opérations » (Dilhac et al., 2018, p. 18). Pour d’autres, il s’agirait de la description formelle d’un processus de traitement informatique (Zuiderveen Borgesius, 2018). Toujours est-il que les algorithmes sont aujourd’hui utilisés par un nombre de plus en plus croissant d’organisations (Jacob et Brousseau, 2025) et particulièrement dans le domaine du travail pour automatiser les tâches (Parent-Rocheleau et al., 2021).

Différents types d’algorithmes présentent des usages variés (Commission de l’éthique en science et en technologie, 2023). Les premiers, dits descriptifs, peuvent en effet être utilisés pour éclairer certaines facettes de l’organisation et notamment le taux de roulement du personnel. Les algorithmes prédictifs, quant à eux, sont utilisés pour diverses finalités, dont l’une consiste à estimer les besoins futurs en main-d’oeuvre. Finalement, les algorithmes prescriptifs donnent la possibilité d’optimiser les processus de travail, par exemple, l’attribution automatique d’horaires. Les personnes (ou groupes) qui font la promotion des systèmes d’intelligence artificielle vantent les avantages qu’ils pourraient offrir : il est par exemple estimé que leur utilisation augmenterait le Produit intérieur brut (PIB) mondial annuel (Briggs et Kodnani, 2023). Ils assureraient par ailleurs l’efficacité des processus, réduiraient les coûts en plus d’être exempts de biais inconscients en raison de leurs neutralité et objectivité (Bigman et al., 2023; Kullmann, 2018; Lacroux et Martin-Lacroux, 2021).

Or, si les avantages qu’apporte l’utilisation des systèmes d’intelligences artificielles sont indéniables, les défis et risques qu’ils soulèvent et posent sont nombreux : les modèles d’IA générative, tels que *Gemini*, *Copilot* et *ChatGPT* peuvent en effet générer des informations erronées, créant ainsi de la désinformation susceptible de porter atteinte à la cohésion sociale (Gaon et Reinfeld, 2024). Ces modèles pourraient, par ailleurs, amplifier les biais présents dans leurs données d’entraînement avec à la clé la discrimination à l’endroit des groupes marginalisés (Gaon et Reinfeld, 2024) et donc des atteintes portées aux principes d’EDIA. Les postulats suivant lesquels l’usage de la technologie serait neutre et aurait la même incidence sur chaque individu ont été, depuis longtemps, fermement réfutés par la doctrine (Castets-Renard et Sandoval, 2025). La littérature abonde dans le même sens quant aux effets délétères plus spécifiques du recours au SIA dans le domaine du travail et de l’emploi (Cachat-Rosset, 2024). C’est dans ce contexte que les débats liés à l’encadrement juridique des systèmes d’intelligence artificielle se font de plus en plus pressants. Alors qu’un vent de dérégulation souffle aux États-Unis<fnref n="12" /> au regard des mesures prises par la nouvelle administration américaine (Castets-Renard et Sandoval, 2025; Maxwell, 2024) et que le*Projet de loi C-27 édictant la Loi sur la protection de la vie privée des consommateurs, la Loi sur le Tribunal de la protection des renseignements personnels et des données et la Loi sur l’intelligence artificielle et les données et apportant des modifications corrélatives et connexes à d’autres lois*<fnref n="13" />, déposé en 2022 et censé encadrer les SIA au Canada est *mort au feuilleton*<fnref n="14" /> à la suite de la démission du gouvernement libéral et la prorogation du parlement, il sied de s’interroger sur le contenu d’une future législation fédérale traitant de l’intelligence artificielle au pays.

En prenant justement pour cadre d’analyse la juridiction fédérale, le présent article entend, premièrement, montrer que le dispositif juridique actuel du Canada est insuffisant à prendre en compte adéquatement l’EDIA dans un contexte algorithmique (1). Il est deuxièmement fait état de possibles apports des dispositions du *Règlement européen sur l’intelligence artificielle*(RIA) au contenu d’une nouvelle législation fédérale encadrant les SIA (2).

L’Europe étant l’une des premières juridictions au niveau international à soumettre à un cadre légal global l’IA (Ancel, 2024), il est tout à fait judicieux de se demander si le législateur canadien pourrait s’inspirer de certaines des dispositions de ces textes communautaires dans la construction de son propre droit sur l’intelligence artificielle. S’inspirer de législations étrangères pour construire son propre droit n’est pas une originalité en soi. Toute réforme législative digne de ce nom est généralement précédée d’une enquête de droit comparée (Heckendorn Urscheler, 2021). L’approche comparée à laquelle il est ici référé est une approche utilitariste fondée sur une réflexion prospective du droit. La méthodologie emprunte une démarche exégétique avec l’analyse des sources formelles de droit (Constitutions, lois et règlements), de la doctrine ainsi que de la jurisprudence traitant de l’égalité et de la protection des personnes au Canada et en Europe. Pour identifier la documentation pertinente aux fins de la présente étude, une requête large a été utilisée (« *discrimination algorithmique* » / « *algorithmic discrimination* ») dans des banques de données juridiques, telles que : *CAIJ*; *Dalloz*; *La Référence*; *Le Doctrinal*; *Lextenso*; *Westlaw*et *LexisNexis*.

<footnote n="3">Sur la signification de chaque mot de l’acronyme, voir : Diversity Institute. (2025). Guide on Applying Inclusion, Diversity, Equity and Accessibility Within Climate-Resilient Infrastructure. https://www.torontomu.ca/content/dam/diversity/standards/GuideApplying20IDEAWithinClimate-ResilientInfrastructure.pdf.</footnote>

<footnote n="4">The White House. *Executive Order 14151 of January 20, 2025. Ending Radical and Wasteful Government DEI Programs and Preferencing*. Vol. 90, No. 18. Wednesday, January 29, 2025. https://www.govinfo.gov/content/pkg/FR-2025-01-29/pdf/2025-01953.pdf. Voir également l’arrêt de revirement de jurisprudence *Students for Fair Admissions v. Harvard*, 600 U.S. 181 (2023) remettant en cause la discrimination positive aux États-Unis. https://www.supremecourt.gov/opinions/22pdf/20-1199_hgdj.pdf.</footnote>

<footnote n="5">Diversity Institute. (2025). Ignore the noise: majority of Canadians still support EDI. https://www.torontomu.ca/diversity/news-events/2025/10/ignore-the-noise-majority-of-canadians-still-support-edi/.</footnote>

<footnote n="6">*Charte canadienne des droits et libertés*, partie I de la *Loi constitutionnelle de 1982*, constituant l’annexe B de la *Loi de 1982 sur le Canada* (R-U), 1982, c 11.</footnote>

<footnote n="7">*Loi sur l’équité en matière d’emploi*, LC 1995, c 44.</footnote>

<footnote n="8">*Loi canadienne sur l’accessibilité*, LC 2019, c 10.</footnote>

<footnote n="9">*Loi sur l’équité salariale*, LC 2018, c 27, art 416 (fédérale); *Loi sur l’équité salariale*, RLRQ c E-12.001 (Québec*)*;*Loi sur l’équité salariale*, LRO 1990, c P.7 (Ontario).</footnote>

<footnote n="10">Par *système d*’*Intelligence artificielle*, on entend, au sein de l’Union européenne, « un système automatisé qui est conçu pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie et peut faire preuve d’une capacité d’adaptation après son déploiement, et qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit, à partir des entrées qu’il reçoit, la manière de générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions qui peuvent influencer les environnements physiques ou virtuels ». Voir l’article 3 du *Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle et modifiant les règlements (CE) no 300/2008, (UE) no 167/2013, (UE) no 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 et (UE) 2019/2144 et les directives 2014/90/UE, (UE) 2016/797 et (UE) 2020/1828,*J.O.U.E. 1689, 12 juillet 2024.</footnote>

<footnote n="11">La définition donnée par le Groupe d’experts européens de haut niveau sur l’intelligence artificielle semble plus complète : “Artificial intelligence (AI) refers to systems designed by humans that, given a complex goal, act in the physical or digital world by perceiving their environment, interpreting the collected structured or unstructured data, reasoning on the knowledge derived from this data and deciding the best action(s) to take (according to pre-defined parameters) to achieve the given goal. AI systems can also be designed to learn to adapt their behaviour by analysing how the environment is affected by their previous actions. As a scientific discipline, AI includes several approaches and techniques, such as machine learning (of which deep learning and reinforcement learning are specific examples), machine reasoning (which includes planning, scheduling, knowledge representation and reasoning, search, and optimization), and robotics (which includes control, perception, sensors and actuators, as well as the integration of all other techniques into cyber-physical systems).” (High-Level Expert Group in Artificial Intelligence, 2019).</footnote>

<footnote n="12">La nouvelle administration américaine a abrogé le décret de l’ancien président Biden qui « imposait aux développeurs de l’intelligence artificielle de soumettre leurs systèmes à des tests pour garantir leur sûreté et leur fiabilité ». Voir: The White House,*Executive Order 14179 of January 23, 2025. Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence.* Federal Register Vol. 90, No. 20, Friday, January 31, 2025. https://assets.aila.org/files/6c178f01-593e-4c85-abb4-3d0f99a7082a/25012463a.pdf?1738784462. Naviguant à contre-courant de cette dérégulation, la Californie a récemment adopté une législation sur l’intelligence artificielle. Voir : La Presse, La Silicon Valley désormais soumise à une loi californienne, 29 septembre 2025. Voir: *An act to add Chapter 25.1 (commencing with Section 22757.10) to Division 8 of the Business and Professions Code, to add Section 11546.8 to the Government Code, and to add Chapter 5.1 (commencing with Section 1107) to Part 3 of Division 2 of the Labor Code, relating to artificial intelligence (SB-53 Artificial intelligence models: large developers).*</footnote>

<footnote n="13">*Loi édictant la Loi sur la protection de la vie privée des consommateurs, la Loi sur le Tribunal de la protection des renseignements personnels et des données et la Loi sur l’intelligence artificielle et les données et apportant des modifications corrélatives et connexes à d’autres lois ou, de son titre abrégé, la Loi de 2022 sur la mise en oeuvre de la Charte du numérique*, projet de loi n° C-27 (dépôt en 2e lecture – 24 avril 2024), 1re sess., 44e légis. (Can.).</footnote>

<footnote n="14">À noter que le ministre canadien de l’intelligence artificielle a récemment fait part de son intention à rétablir partiellement l’ancien *Projet de loi C-27*. Voir : Karadeglija, A. (2021). L’UE souhaite réglementer l’IA alors que le Canada préfère une politique d’adoption, *Le Devoir*, 23 octobre 2025. Même s’il n’existe pas actuellement une législation fédérale sur les SIA, d’autres instruments juridiques nationaux et internationaux visent leur utilisation éthique et responsable au Canada. Entre autres instruments : la *Directive sur la prise de décision automatisée* du Secrétariat du conseil de trésor du Canada; les *Principes pour des technologies de l’intelligence artificielle (IA) générative responsables, dignes de confiance et respectueuses de la vie privée*du Commissariat à la protection de la vie privée du Canada; la *Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’IA*; la *Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle de l’UNESCO*. Certaines provinces canadiennes ont apporté des modifications à des lois existantes pour prendre en compte les SIA : au Québec par exemple, la *Loi modernisant des dispositions législatives en matière de protection des renseignements personnels* (la « Loi 25 ») impose de nouvelles règles visant la protection de la vie privée des citoyens. Ainsi, l’article 65.2 de la *Loi sur l’accès aux documents des organismes publics et sur la protection des renseignements personnels*, RLRQ c A-2.1 prévoit qu’: « [u]n organisme public qui utilise des renseignements personnels afin que soit rendue une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé de ceux-ci doit en informer la personne concernée au plus tard au moment où il l’informe de cette décision ». Dans la même veine, l’article 8 (4) de la *Loi de 2024 visant à oeuvrer pour les travailleurs*, quatre, LO 2024, c 3 de l’Ontario dispose que « [l]’employeur qui fait une annonce publique de poste et a recours à l’intelligence artificielle pour trier, évaluer ou sélectionner des candidats au poste, inclut dans l’annonce une déclaration divulguant le recours à l’intelligence artificielle ».</footnote>
# 2. Apports du *Règlement européen sur
				l’intelligence artificielle* (RIA) au contenu d’une nouvelle législation
				fédérale

Au regard de l’insuffisance du dispositif juridique actuel du Canada à cerner tous les contours de la discrimination algorithmique, il importe d’examiner les apports du *Règlement européen sur l’intelligence artificielle* (RIA) au contenu d’une nouvelle législation fédérale sur l’intelligence artificielle. Cet exercice est pertinent parce que les dispositions extraterritoriales de ce texte ont un impact sur les organisations du monde entier. En effet, le RIA s’applique non seulement aux entités qui fournissent et développent des SIA dans l’Union européenne, mais également à celles d’autres juridictions, dont les systèmes sont commercialisés ou destinés à être utilisés sur le continent (Gaon et Reinfeld, 2024). Sans prétendre ici à une étude détaillée du dispositif juridique européen, seront successivement examinés, les apports du RIA en matière de non-discrimination et d’évaluation des risques (A) ainsi qu’en matière d’exigence de transparence (B).

## *A. Apports du RIA en matière de non-discrimination
				et d’évaluation des risques*

L’ancien projet de loi canadien sur l’intelligence artificielle et les données (LIAD) exigeait des personnes promouvant les SIA de s’engager à des activités visant à réduire les risques liés à la conception ou au développement de ces systèmes. Plus précisément, les promoteurs de systèmes d’IA à fort impact avaient l’obligation d’identifier, d’évaluer et d’atténuer les risques de préjudice pour le public, et d’informer le ministre lorsqu’un système dont ils étaient responsables entraînait ou était susceptible d’entraîner un préjudice important (Scassa, 2023). La LIAD fournissait toutefois peu d’indications concernant les éléments requis pour une évaluation des risques (Brown, 2023) se contentant de renvoyer à son règlement d’application, qui ne verra pas le jour, pour ce qui est de cette évaluation proprement dite.

Le terme « discrimination » est absent du contenu du RIA. La discrimination algorithmique est traitée à travers la notion de « biais ». L’article 10 du texte impose aux fournisseurs des systèmes d’Intelligence Artificielle à haut risque d’utiliser des jeux de données d’entraînement, de validation et de test qui soient « pertinents, représentatifs, exempts d'erreurs et complets ». Cette exigence vise directement la cause principale des discriminations algorithmiques, qui surviennent lorsque ces données d’entraînement offrent une vision déformée de la réalité, par exemple en sous-représentant une partie de la population ou en contenant plus d’erreurs pour certains groupes (Pons et Risser, 2022).

De son côté, aux termes de son article 5, le Règlement européen fait état d’une cartographie de risques absolument prohibés. Il s’agit, entre autres d’un SIA : 1) qui a recours à des techniques subliminales ou à des techniques délibérément manipulatrices ou trompeuses; 2) qui exploite les éventuelles vulnérabilités dues à l’âge, au handicap ou à la situation sociale ou économique spécifique d’une personne physique ou d’un groupe de personnes donné; 3) qui évalue ou classifie les personnes physiques ou les groupes de personnes au cours d’une période donnée en fonction de leur comportement social ou de caractéristiques personnelles ou de personnalité connues; 4) qui mène des évaluations des risques des personnes physiques visant à évaluer ou à prédire le risque qu’une personne physique commette une infraction pénale, uniquement sur la base du profilage de cette personne ou de l’évaluation de ses traits de personnalité ou caractéristiques; 5) qui crée ou développe des bases de données de reconnaissance faciale par le moissonnage non ciblé d’images faciales provenant de l’internet ou de la vidéosurveillance; 6) qui catégorise individuellement les personnes physiques sur la base de leurs données biométriques afin d’arriver à des déductions ou des inférences concernant leur race, leurs opinions politiques, leur affiliation à une organisation syndicale, leurs convictions religieuses ou philosophiques, leur vie sexuelle ou leur orientation sexuelle.

Le Règlement européen distingue par ailleurs quatre niveaux de risques pour les SIA (figure 1) : le risque inacceptable qui fait référence aux SIA interdits, parce que susceptibles de causer des préjudices importants; le risque élevé où se trouvent les SIA qui ne sont pas prohibés, mais qui sont astreints à des exigences strictes en matière de gestion des risques; le risque limité où l’on retrouve les SIA soumis à des obligations de transparence; et finalement le risque minimal pour les SIA présentant un impact négligeable (Bougherara, 2024). Plusieurs autres obligations découlent du RIA et il serait, en l’espèce, vain de toutes les recenser. Celles ci-dessus énumérées permettent déjà de marquer une nette différence d’avec les obligations plus que minimales contenues dans la défunte LIAD.

<figure><img src="image_1.png" /><figcaption>Figure 1 — Catégories de risques et obligations du Règlement européen sur l’intelligence artificielle</figcaption></figure>

## *B. Apports du RIA en matière d’exigence de
				transparence*

L’adoption du RIA en 2024 a marqué une évolution importante dans le paysage réglementaire mondial de l’intelligence artificielle. Le texte vise à créer un cadre juridique complet des SIA, en abordant à la fois les opportunités et les risques liés à leur déploiement (Fitriyah et Abdulovna, 2024). Son objectif principal est d’améliorer le fonctionnement du marché intérieur en établissant des règles uniformes en matière de développement, de mise en marché et d’utilisation des systèmes d’IA au sein de l’Union Européenne. Plus précisément, il vise à promouvoir une IA centrée sur l’humain et fiable avec une garantie du respect des droits fondamentaux (Bolgouras et al., 2025).

Certaines des dispositions de l’ancien projet de loi fédérale sur l’intelligence artificielle et les données (LIAD) exigeaient des personnes promouvant les SIA qu’elles rendent accessibles au public, via un site web, les *systèmes à incidence élevée* en précisant : l’utilisation qui en est faite; le contenu que ces systèmes sont censés générer; les prédictions ou recommandations qu’ils sont censés faire ou les décisions qu’ils sont censés prendre ainsi que les mesures d’atténuation établies à leur égard. Bien que salutaires, ces dispositions, qui ne définissent pas clairement ce qu’on entend par *systèmes à incidence élevée,* mériteraient d’être renforcées au moment d’élaborer une nouvelle législation fédérale sur l’intelligence artificielle. Cette démarche parait insuffisante, car peu de personnes utilisant ces systèmes sont susceptibles de prendre connaissance des publications où des descriptions des systèmes sont rendus disponibles (Brown, 2023).

Le Règlement européen offre des solutions plus contraignantes et proactives : l’article 50 du texte prévoit des obligations de transparence pour les fournisseurs<fnref n="23" /> et les déployeurs<fnref n="24" /> de certains systèmes d’IA. Aussi, les agents conversationnels et autres *chatbots* ayant vocation à agir avec les humains doivent-ils être « conçus et développés de manière que les personnes physiques concernées soient informées qu’elles interagissent avec un système d’IA » (article 50, paragraphe 1). Aussi, est-il fait obligation au fournisseur de marquer « dans un format lisible par machine et identifiable comme ayant été générées ou manipulées par une IA » les systèmes générant « des contenus de synthèse de type audio, image, vidéo ou texte » (article 50, paragraphe 2). Une obligation de transparence pèse également sur « les déployeurs d’un système de reconnaissance des émotions<fnref n="25" /> ou d’un système de catégorisation biométrique [qui doit] informer les personnes physiques qui y sont exposées du fonctionnement du système » (article 50, paragraphe 3). Par ailleurs, les déployeurs utilisant les *deepfakes* (hypertrucage) sont tenus d’indiquer que leurs contenus sont générés ou manipulés par un SIA (Migliore, 2024). D’autres obligations dites d’« enregistrement » destinées à dissiper l’opacité des systèmes d’IA sont liées à la traçabilité de leurs activités (Merabet, 2025). Les fournisseurs doivent ainsi « permettre, techniquement, l’enregistrement automatique des événements (journaux) tout au long de la durée de vie du système » (article 12 du Règlement). L’article 18 impose une période de conservation de 10 ans après la mise sur le marché ou la mise en service du système d’IA. Les dispositions du Règlement européen traitant de la transparence algorithmique ici mis de l’avant paraissent étoffées et cohérentes et devraient aider le législateur canadien dans ses réflexions à établir un cadre juridique pour l’intelligence artificielle.

Le Règlement européen sur l’intelligence artificielle, bien qu’étant une initiative salutaire, présente plusieurs lacunes importantes : son approche se limiterait à la phase de conception pour corriger les biais, ignorant les dérives qui peuvent survenir une fois le système d’intelligence artificielle déployé. Par ailleurs, il impose une obligation de résultat (corriger les biais) sans fournir de directives claires sur les moyens d’y parvenir. Aussi, le Règlement n’instaure pas de recours direct et simple pour les individus souhaitant contester une décision, les obligeant à s’appuyer sur des cadres juridiques existants et complexes, comme le *Règlement Général sur la Protection des Données* (RGPD). Quoi qu’il en soit, le Règlement européen représente une avancée significative en matière d’encadrement juridique des SIA. Il reviendra au législateur canadien de tenir compte des critiques formulées au moment de construire son propre droit.

<footnote n="23">Le Règlement définit le « fournisseur » comme une personne physique ou morale, une autorité publique, une agence ou tout autre organisme qui développe ou fait développer un système d’IA ou un modèle d’IA à usage général et le met sur le marché ou met le système d’IA en service sous son propre nom ou sa propre marque, à titre onéreux ou gratuit.</footnote>

<footnote n="24">Selon le Règlement, le « déployeur » « est une personne physique ou morale, une autorité publique, une agence ou un autre organisme utilisant sous sa propre autorité un système d’IA sauf lorsque ce système est utilisé dans le cadre d’une activité personnelle à caractère non professionnel ».</footnote>

<footnote n="25">Selon le Règlement, la notion de « système de reconnaissance des émotions » visée devrait être définie comme un système d’IA servant à identifier les émotions ou les intentions de personnes physiques ou à faire des déductions quant à leurs émotions ou intentions, sur la base de leurs données biométriques. Cette notion renvoie à des émotions ou des intentions telles que le bonheur, la tristesse, la colère, la surprise, le dégoût, la gêne, l’excitation, la honte, le mépris, la satisfaction et l’amusement. Cette notion ne recouvre pas les états physiques, tels que la douleur ou la fatigue, qui comprennent, par exemple, des systèmes utilisés pour déceler l’état de fatigue des pilotes ou des conducteurs professionnels aux fins de la prévention des accidents. Elle ne recouvre pas non plus la simple détection d’expressions, de gestes ou de mouvements dont l’apparence est immédiate, à moins que ceux-ci ne soient utilisés pour identifier ou déduire des émotions. Ces expressions peuvent être des expressions faciales toutes simples telles qu’un froncement de sourcils ou un sourire, ou des gestes tels qu’un mouvement de mains, de bras ou de tête, ou encore des caractéristiques de la voix d’une personne, comme le fait de parler fort ou de chuchoter.</footnote>
# Conclusion

Les algorithmes interviennent aujourd’hui dans de nombreux secteurs d’activités, y compris pour la prise de décisions en matière de relation de travail et notamment lors de la dotation du personnel. Le principal défi est que les systèmes d’intelligence artificielle sont souvent des « boîtes noires » et que leur logique interne peut entraîner des discriminations. Pour contrer ce risque au Canada, il est possible de s’appuyer sur les lois existantes en matière de droits de la personne. Toutefois, l’effectivité de ces législations pourrait être limitée en raison d’interprétations judiciaires hétérogènes, rendant ainsi leur protection incertaine face à la discrimination algorithmique. Par ailleurs, les dispositions de l’ancien Projet de loi sur l’intelligence artificielle et les données (LIAD) ne semblaient pas assez contraignantes pour répondre adéquatement à ces enjeux. Or, il importe de réguler les systèmes d’intelligence artificielle afin de répondre adéquatement aux risques qui leur sont liés et garantir à l’ensemble de la population, un niveau élevé de protection des droits fondamentaux sans nuire à l’innovation (Loiseau, 2023). Pour y parvenir, le législateur canadien devra résister aux sirènes de la dérégulation actuellement en vogue et mettre l’humain au coeur de sa future législation, à l’instar de l’approche empruntée en Europe. Il faut espérer que l’adoption de la nouvelle loi fasse l’objet d’une large consultation pour répondre à l’une des critiques les plus significatives formulées à l’encontre du défunt projet de loi (Brandusescu et Sieber 2025; Scassa, 2023). D’autres éléments, en lien avec le contenu d’une future loi, pourraient également être pris en compte : il faudrait, par exemple, s’assurer de la cohérence avec les lois qui prennent déjà en compte la protection des renseignements personnels au pays (Scassa, 2023).

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*Loi canadienne sur les droits de la personne*, LRC 1985, c H-6

*Loi de 2024 visant à oeuvrer pour les travailleurs, quatre*, LO 2024, c 3

*Loi édictant la Loi sur la protection de la vie privée des consommateurs, la Loi sur le Tribunal de la protection des renseignements personnels et des données et la Loi sur l’intelligence artificielle et les données et apportant des modifications corrélatives et connexes à d’autres lois ou, de son titre abrégé, la Loi de 2022 sur la mise en oeuvre de la Charte du numérique*, projet de loi n° C-27 (dépôt en 2e lecture – 24 avril 2024), 1re sess., 44e légis. (Can.)

*Loi modernisant des dispositions législatives en matière de protection des renseignements personnels*, LQ 2021, c 25

*Loi sur l’accès aux documents des organismes publics et sur la protection des renseignements personnels*, RLRQ c A-2.1

*Loi sur le système correctionnel et la mise en liberté sous condition*, LC 1992, c 20

*Règlement (UE) 2024/1689 du Parlement européen et du Conseil du 13 juin 2024 établissant des règles harmonisées concernant l’intelligence artificielle et modifiant les règlements (CE) no 300/2008, (UE) no 167/2013, (UE) no 168/2013, (UE) 2018/858, (UE) 2018/1139 et (UE) 2019/2144 et les directives 2014/90/UE, (UE) 2016/797 et (UE) 2020/1828*, J.O.U.E. 1689, 12 juillet 2024

*Alliance de la fonction publique du Canada c. Canada (Ministère de la Défense nationale) (C.A.)*, [1996] 3 CF 789

*Andrews v. Law Society of British Columbia*, 1989 CanLII 2 (SCC), [1989] 1 SCR 143

*Banda c. Service correctionnel* *du Canada*, 2024 TCDP 89

*Christoforou c. John Grant Haulage Ltd*., 2020 TCDP 33

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*Dickson c. Vuntut Gwitchin First Nation*, 2024 CSC 10

*Dulce Crowchild c. Nation Tsuut’ina*, 2020 TCDP 6

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*State v Loomis*, 371 Wis. 2d 235

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