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Première partie

Canada

Les autorités en valeurs mobilières du Canada ont publié les indications les plus détaillées des deux pays, et elles s'adressent directement aux courtiers et aux conseillers inscrits.

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Avis 11-348 du personnel des ACVM
Les principales indications canadiennes sur les systèmes d'IA dans les marchés des capitaux

En décembre 2024, les ACVM ont publié l'Avis et consultation 11-348 du personnel, Applicabilité de la législation canadienne en valeurs mobilières et utilisation de systèmes d'intelligence artificielle dans les marchés des capitaux.[1] Il s'agit d'indications du personnel sur l'application du droit existant, et non d'une nouvelle règle. Son point de départ :

« La législation en valeurs mobilières est généralement neutre sur le plan technologique et s'applique quelle que soit la technologie utilisée pour exercer une activité donnée. »[1]

Il ajoute une nuance importante : « Selon la technologie, des mesures différentes peuvent être nécessaires pour satisfaire aux mêmes exigences de la législation en valeurs mobilières. »[1] Autrement dit, l'obligation reste la même, mais les contrôles nécessaires pour la respecter changent avec l'outil.

Ce que l'avis attend
ThèmeCe que le personnel des ACVM a dit
Gouvernance« Les pratiques de gouvernance et de gestion des risques devraient être primordiales » pour les participants au marché réglementés qui déploient des systèmes d'IA.
Adéquation à l'usageLes politiques devraient couvrir la planification, la conception, la vérification et la validation, « y compris s'assurer que le système d'IA est adapté à son usage et que des tests rigoureux ont été effectués avant le déploiement ».
Humain dans la boucleLes politiques peuvent prévoir « la présence d'un “humain dans la boucle”, où des personnes peuvent surveiller efficacement les intrants et/ou les extrants d'un système d'IA ».
Tests continusLe personnel « souligne l'importance de tester régulièrement le système d'IA et les résultats de son utilisation avant et après son adoption ».
ExplicabilitéLes firmes devraient mettre en balance les capacités avancées et l'explicabilité ; le personnel privilégie « le plus haut degré d'explicabilité qui soit réalisable » pour le type de système.
Tenue des dossiersLes systèmes d'IA « devraient offrir un degré d'explicabilité approprié afin que les firmes inscrites puissent satisfaire aux exigences applicables de tenue des dossiers ».
Écoblanchiment de l'IADes affirmations inexactes, trompeuses ou embellies sur l'utilisation de l'IA « peuvent induire le public en erreur ou constituer une information fausse ou trompeuse ».
Trois niveaux d'utilisation

Pour les courtiers et les conseillers, l'avis distingue selon la part de la prise de décision confiée au système :

Aide à la décision
Utiliser l'IA pour la recherche et l'analyse n'est « pas problématique en soi » si la firme vérifie la qualité de l'information et traite l'extrant comme « rien de plus qu'un intrant » à ses propres décisions.
Automatisation limitée
L'IA peut prendre des décisions qui s'exécutent automatiquement, sous supervision humaine mais sans intervention humaine directe, « pourvu que ces décisions s'inscrivent dans des contraintes étroitement prescrites ».
Remplacer la personne inscrite
Le personnel ne croit pas qu'un système d'IA puisse actuellement se substituer à un représentant-conseil comme décideur pour les placements des clients tout en satisfaisant constamment aux exigences réglementaires.
Information
Le personnel considère que la divulgation de l'utilisation de l'IA offre une plus grande transparence aux investisseurs, et met en garde contre les affirmations vagues et chargées de jargon faites pour attirer les investisseurs.

Pour la recherche et la diligence raisonnable sur les produits, la catégorie de l'aide à la décision est celle qui compte le plus. Un système d'IA peut lire, extraire et résumer, mais la firme doit vérifier ce qu'il produit et faire sa propre évaluation.

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Systèmes automatisés et connaissance du produit
Ce que l'examen de décembre 2025 sur la connaissance du produit a dit des algorithmes et de l'automatisation

Un an après l'Avis 11-348, les ACVM et l'OCRI ont publié l'Avis 31-368 du personnel, les résultats de leur examen des pratiques de connaissance du produit et pratiques connexes de 105 firmes.[2] Il ne traite pas de l'IA comme sujet distinct, mais il aborde les systèmes automatisés à deux endroits qui s'appliquent directement aux outils d'IA utilisés dans l'examen des produits :

  • Surveillance des modèles algorithmiques. Lorsque les firmes s'appuient sur des modèles algorithmiques, le personnel a souligné la nécessité de preuves d'une surveillance continue. Mettre en place le modèle ne suffit pas ; la firme doit montrer qu'elle continue de le surveiller.[2]
  • Des politiques qui décrivent l'automatisation. Le personnel attend des politiques et procédures des firmes qu'elles décrivent les systèmes automatisés en détail, de sorte que le processus de la firme puisse être compris et testé.[2]

Le même examen a conclu que « la surveillance annuelle seule n'a pas été jugée suffisante » pour les produits sur la tablette.[2] C'est l'une des raisons pour lesquelles les firmes se tournent vers la surveillance automatisée. Cela signifie aussi que l'automatisation elle-même devient une partie de ce que la firme doit superviser et démontrer.

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OCRI et BSIF
Les priorités d'inspection de l'organisme d'autoréglementation, et les règles de risque de modèle pour les firmes détenues par des banques

OCRI. Le Rapport sur la conformité 2026 de l'OCRI désigne l'IA comme un domaine prioritaire pour les courtiers. Il attend des firmes qu'elles comprennent et documentent où elles utilisent l'IA dans l'ensemble de leurs activités, qu'elles aient des politiques et des contrôles pour les risques qu'elle crée, et qu'elles évaluent si une nouvelle utilisation de l'IA ou de l'automatisation constitue un changement important dans les activités exigeant un préavis à l'OCRI. Les équipes de conformité de l'OCRI examineront les contrôles opérationnels pour confirmer que les outils d'IA fonctionnent comme prévu.[3]

BSIF. De nombreux courtiers et conseillers canadiens font partie d'une banque ou d'un assureur. Pour ces groupes, la ligne directrice E-23 du BSIF sur la gestion du risque de modèle, publiée en septembre 2025 et en vigueur le 1er mai 2027, s'applique aux institutions financières fédérales.[4] Elle définit le modèle de façon à inclure les méthodes d'IA et d'apprentissage automatique, couvre les modèles et les données provenant de fournisseurs tiers, et exige un inventaire complet et à jour des modèles dont le risque n'est pas négligeable.[4] Un outil d'IA utilisé pour filtrer ou surveiller des produits dans une firme détenue par une banque relèvera vraisemblablement du cadre de risque de modèle du groupe.

Deuxième partie

États-Unis

Les régulateurs américains ont adopté la même ligne de neutralité technologique, exprimée surtout par les indications de la FINRA, les priorités d'inspection de la SEC et les mesures d'application.

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FINRA
Le Regulatory Notice 24-09 et le rapport de surveillance 2026

En juin 2024, la FINRA a publié le Regulatory Notice 24-09, rappelant à ses firmes membres leurs obligations lorsqu'elles utilisent l'IA générative.[5]

« Les règles de la FINRA - qui se veulent neutres sur le plan technologique - et la législation en valeurs mobilières plus généralement continuent de s'appliquer lorsque les firmes membres utilisent l'IA générative ou des technologies similaires. »[5]

Deux points de l'avis comptent pour la diligence raisonnable des produits :

  • Les outils de fournisseurs sont visés. Les règles de la FINRA s'appliquent que les firmes bâtissent elles-mêmes leurs outils d'IA « ou qu'elles tirent parti de la technologie d'un tiers, y compris par des fonctionnalités intégrées à des produits tiers existants ».[5]
  • Évaluer avant de déployer. Les firmes devraient évaluer les outils d'IA avant de les déployer et s'assurer de pouvoir continuer à respecter les règles existantes. Lorsque l'IA est utilisée dans les systèmes de supervision, les politiques devraient traiter de « la gouvernance technologique, y compris la gestion du risque de modèle, la confidentialité et l'intégrité des données, la fiabilité et l'exactitude du modèle d'IA ».[5]

Le 2026 Annual Regulatory Oversight Report de la FINRA, publié en décembre 2025, revient sur le sujet.[6] Il observe que l'utilisation la plus courante de l'IA générative chez les firmes membres est la synthèse et l'extraction d'information, ce qui est exactement le travail que fait l'IA en lisant des documents d'offre et des dépôts réglementaires. Parmi les pratiques qu'il décrit figurent l'examen et l'approbation formels des cas d'utilisation de l'IA, un cadre de supervision, de gouvernance ou de gestion du risque de modèle, des « tests rigoureux » des capacités et des limites, et « une surveillance continue des requêtes, des réponses et des extrants », y compris « la validation et l'examen par un humain dans la boucle ».[6]

Le rapport signale aussi un risque plus récent : les agents d'IA qui agissent de façon autonome, sans qu'une personne valide chaque étape. La FINRA souligne le risque que des agents agissent au-delà de leur portée prévue, et la difficulté d'auditer ce qu'ils ont fait.[6]

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La SEC
Priorités d'inspection, mesures d'application et une règle retirée
DateMesureCe que cela signifie
Mars 2024Règlement d'accusations contre deux conseillers en placement, Delphia et Global Predictions, pour des déclarations fausses et trompeuses sur leur utilisation de l'IA ; pénalités combinées de 400 000 $[8]Les affirmations sur les capacités de l'IA sont soumises à la même norme que toute autre déclaration
Juin 2025Retrait de la proposition de 2023 sur les conflits d'intérêts liés à l'analyse prédictive des données, avec d'autres propositions en instance[9]Aucune règle propre à l'IA n'est en instance ; les obligations existantes s'appliquent
Exercice 2026Les priorités d'inspection classent l'IA parmi les technologies financières émergentes[7]L'utilisation de l'IA est examinée dès maintenant lors des inspections

La Division of Examinations de la SEC indique qu'elle vérifiera l'exactitude des déclarations des personnes inscrites sur leurs capacités en IA, et évaluera si les firmes « ont mis en œuvre des politiques et procédures adéquates pour surveiller et/ou superviser leur utilisation des technologies d'IA ».[7] Le retrait de la proposition de 2023 a écarté une éventuelle règle propre à l'IA, mais il n'a pas écarté la vigilance. Le résultat pratique est le même qu'au Canada : des obligations existantes, appliquées à de nouveaux outils, testées lors des inspections.

Troisième partie

Ce que cela signifie pour la connaissance du produit

Lues ensemble, les indications des deux pays sont cohérentes. Pour les firmes qui utilisent l'IA pour rechercher et surveiller des produits, elles se résument à une courte liste d'attentes.

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Les fils conducteurs
Là où les régulateurs canadiens et américains s'accordent
ThèmeCanadaÉtats-Unis
Les règles existantes s'appliquentLa législation en valeurs mobilières est neutre sur le plan technologique (ACVM 11-348)Les règles de la FINRA sont neutres sur le plan technologique et continuent de s'appliquer (RN 24-09)
GouvernanceGouvernance et gestion des risques « primordiales » ; documenter l'utilisation de l'IA (ACVM, OCRI) ; gestion du risque de modèle pour les groupes bancaires (BSIF E-23)Examen et approbation formels des cas d'utilisation ; cadre de gouvernance ou de risque de modèle (FINRA)
TestsAdapté à l'usage ; testé avant et après l'adoption (ACVM)Évaluer avant de déployer ; tests rigoureux (FINRA)
Supervision humaineHumain dans la boucle ; l'extrant traité comme un intrant, non comme une décision (ACVM)Examen par un humain dans la boucle ; prudence à l'égard des agents autonomes (FINRA)
Surveillance continuePreuves d'une surveillance continue des modèles algorithmiques (31-368)Surveillance continue des extrants (FINRA) ; supervision de l'utilisation de l'IA examinée lors des inspections (SEC)
Explicabilité et dossiersExplicabilité suffisante pour satisfaire aux exigences de tenue des dossiers (ACVM)L'auditabilité, un risque désigné pour les agents d'IA (FINRA)
Outils de tiersModèles de fournisseurs visés par la gestion du risque de modèle (BSIF E-23)Les règles s'appliquent aux outils de tiers et aux outils intégrés (FINRA)
Affirmations exactesL'écoblanchiment de l'IA peut constituer une information fausse ou trompeuse (ACVM)Mesures d'application pour affirmations trompeuses sur l'IA ; déclarations examinées lors des inspections (SEC)

La seule ligne qu'aucun régulateur des deux pays n'a franchie est celle de la responsabilité. Aucun n'a laissé entendre que l'utilisation d'un outil d'IA change qui est responsable de comprendre un produit. La firme approuve le produit ; le conseiller comprend ce qu'il recommande ; l'IA aide les deux à le faire plus vite.

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L'IA dans le processus de connaissance du produit
Utilisations courantes, et le contrôle que chacune exige
UtilisationCe que fait l'IARisque principalContrôle
Extraction de documentsExtrait les frais, les modalités, les parties et les facteurs de risque des prospectus, notices d'offre et feuilles de modalitésValeurs erronées ou manquantes présentées avec assuranceChaque valeur extraite reliée à sa page source ; échantillon vérifié par une personne
SynthèseRédige des résumés de produits et des avis de changementTexte plausible qui omet ou déforme un risqueExamen et approbation par un humain avant diffusion ; le résumé cite ses sources
Détection des changementsCompare les nouveaux dépôts et les nouvelles données au dossier du produit et signale les différencesChangements manqués ; défaillances silencieuses lorsque les données sont indisponiblesTesté sur des changements connus ; les défaillances sont signalées, pas ignorées
Notation et filtrageClasse ou note les produits selon des critèresRésultats opaques que la firme ne peut expliquerMéthodologie documentée ; extrants explicables à un réviseur et à un inspecteur
Aide à la rechercheRépond aux questions des analystes ou des conseillers sur un produitRéponses non étayées ou inventéesRéponses ancrées dans les documents sources et reliées à ceux-ci ; traitées uniquement comme un intrant
Agents autonomesExécute des actions en plusieurs étapes, comme la mise à jour de dossiers ou de statutsAgit au-delà de sa portée ; difficile à auditerPermissions restreintes ; aucun changement de statut ou d'approbation sans une personne ; journal complet des actions

Les sources sont le contrôle qui traverse tous ces cas. Lorsque chaque extrant de l'IA peut être retracé jusqu'au document, à la page ou au point de donnée dont il provient, un réviseur peut le vérifier, un conseiller peut s'y fier et un inspecteur peut le suivre. Lorsque ce n'est pas possible, la firme se retrouve à défendre un texte qu'elle ne peut vérifier.

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Responsabilités et processus écrit
Ce que la firme et le conseiller doivent chacun faire
Ce que la firme doit faire
  • Inventorier l'utilisation de l'IA. Chaque outil d'IA du processus de connaissance du produit, y compris les fonctionnalités intégrées aux produits de fournisseurs.
  • Approuver avant l'utilisation. Évaluer l'adéquation à l'usage de chaque cas d'utilisation et le tester avant le déploiement.
  • Le décrire dans la politique. Ce que fait chaque outil, ses intrants, ses limites et qui le supervise, avec assez de détail pour pouvoir le tester.
  • Garder une personne responsable. L'extrant de l'IA est un intrant à l'évaluation de la firme, jamais l'approbation elle-même.
  • Exiger des sources. Les extrants utilisés dans les dossiers de produits doivent être reliés aux documents ou aux données dont ils proviennent.
  • Surveiller et retester. Vérifier les extrants selon un calendrier et après tout changement de modèle ou de fournisseur ; conserver les preuves.
  • Envisager la notification. Au Canada, évaluer si une nouvelle utilisation de l'IA constitue un changement important dans les activités exigeant un avis à l'OCRI.
  • Décrire l'IA avec exactitude. Ne faire aucune affirmation sur l'utilisation de l'IA, à l'interne ou à l'externe, que la firme ne peut étayer.
Ce que le conseiller doit faire
  • N'utiliser que des outils approuvés. Pas d'outils d'IA publics pour la recherche sur les produits dans des dossiers clients, sauf si la firme les a approuvés.
  • Traiter l'extrant comme un point de départ. Vérifier les résumés de l'IA à la source avant de s'y fier.
  • Conserver sa propre compréhension. Un résumé de l'IA ne remplace pas la connaissance propre du conseiller de la structure, des caractéristiques, des risques et des coûts d'un produit.
  • Signaler les erreurs. Signaler les extrants de l'IA erronés ou non étayés afin que la firme puisse corriger et retester.
  • Décrire l'IA avec exactitude. Ne pas exagérer auprès des clients ce que font les outils d'IA de la firme.
Exemple : processus écrit pour l'IA dans la diligence raisonnable et la surveillance des produits
Illustratif
1
Inventaire. La firme tient un inventaire de chaque système d'IA utilisé dans la diligence raisonnable et la surveillance des produits, y compris les fonctionnalités d'IA intégrées aux produits de tiers, en consignant sa finalité, ses intrants, ses extrants, son responsable et sa date d'approbation.
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Approbation. Aucun système d'IA n'est utilisé dans le processus de connaissance du produit avant que le comité des produits, avec la Conformité et la Technologie, ait approuvé le cas d'utilisation, confirmé que le système est adapté à son usage et examiné les résultats des tests préalables au déploiement.
3
Description. L'annexe de cette politique décrit chaque système approuvé en détail : ce qu'il fait, les données qu'il utilise, ses limites connues et l'examen humain appliqué à ses extrants.
4
Responsabilité humaine. Les extrants de l'IA sont des intrants à l'évaluation de la firme. Les approbations de produits, les changements de statut et les décisions d'examen sont pris et consignés par des personnes nommées. Les systèmes d'IA ne sont pas autorisés à changer le statut d'un produit.
5
Sources. Les extrants de l'IA inclus dans un dossier de produit ou diffusés aux conseillers doivent identifier les documents ou les données dont ils sont tirés. Les extrants sans source ne sont pas utilisés.
6
Surveillance et nouveaux tests. Les extrants de chaque système sont vérifiés par échantillonnage contre les documents sources chaque mois et retestés après tout changement de modèle, de fournisseur ou de source de données. Les résultats et les mesures correctives sont consignés.
7
Changement et notification. La Conformité évalue chaque nouvelle utilisation de l'IA, et chaque changement important à une utilisation existante, pour toute notification réglementaire requise.
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Déclarations. Les déclarations sur l'utilisation de l'IA par la firme, dans le marketing, les communications aux clients ou les dépôts réglementaires, sont examinées par la Conformité pour en vérifier l'exactitude avant utilisation.
Cinq questions pour tester l'IA dans un programme de connaissance du produit
  1. La firme connaît-elle chaque endroit où l'IA touche sa diligence raisonnable des produits, y compris à l'intérieur des outils de fournisseurs ?
  2. La firme pourrait-elle expliquer à un inspecteur comment chaque outil a produit un extrant donné ?
  3. Chaque résumé de produit généré par l'IA peut-il être retracé jusqu'à ses documents sources ?
  4. Existe-t-il des preuves que les extrants sont vérifiés de façon continue, et non seulement au lancement ?
  5. Chaque déclaration de la firme sur son utilisation de l'IA correspond-elle à ce que font réellement les outils ?
Note sur la portée : Cet article résume les publications réglementaires publiquement accessibles à sa date, en se concentrant sur l'utilisation de l'IA dans la diligence raisonnable et la surveillance des produits. Il ne couvre pas toutes les obligations liées à l'IA, comme le droit de la protection des renseignements personnels ou l'utilisation de l'IA dans les conseils aux clients. Il s'agit d'information générale, et non de conseils juridiques ou de conformité. Les responsabilités, les contrôles par cas d'utilisation et le processus écrit sont des illustrations, et non des exigences prescrites.
Références
  1. Autorités canadiennes en valeurs mobilières. Avis et consultation 11-348 du personnel des ACVM, Applicabilité de la législation canadienne en valeurs mobilières et utilisation de systèmes d'intelligence artificielle dans les marchés des capitaux, 5 décembre 2024. Document source (PDF)
  2. Avis conjoint du personnel des ACVM et de l'OCRI 31-368, Réformes axées sur le client : examen des pratiques des personnes inscrites en matière de connaissance du client, de connaissance du produit et d'évaluation de la convenance, et indications supplémentaires, 10 décembre 2025. Surveillance des modèles algorithmiques, p. 15-16 ; surveillance, p. 18 ; politiques décrivant les systèmes automatisés, p. 34. Document source (PDF)
  3. Organisme canadien de réglementation des investissements. Rapport sur la conformité 2026. Document source
  4. Bureau du surintendant des institutions financières. Ligne directrice E-23 - Gestion du risque de modèle (2027), publiée le 11 septembre 2025, en vigueur le 1er mai 2027. Document source
  5. FINRA. Regulatory Notice 24-09, FINRA Reminds Members of Regulatory Obligations When Using Generative Artificial Intelligence and Large Language Models, 27 juin 2024. Document source
  6. FINRA. 2026 Annual Regulatory Oversight Report, décembre 2025. IA générative, p. 24-28. Document source (PDF)
  7. U.S. Securities and Exchange Commission, Division of Examinations. Fiscal Year 2026 Examination Priorities. Document source (PDF)
  8. U.S. Securities and Exchange Commission. Communiqué de presse 2024-36, SEC Charges Two Investment Advisers with Making False and Misleading Statements About Their Use of Artificial Intelligence, 18 mars 2024. Document source
  9. U.S. Securities and Exchange Commission. Withdrawal of Proposed Regulatory Actions, Release No. 33-11377, juin 2025 (en vigueur le 17 juin 2025). Document source (PDF)