Le 7 mai 2026, l'Office québécois de la langue française (OQLF) a mis en ligne une version entièrement actualisée de son vocabulaire de l'intelligence artificielle, intitulée L'intelligence artificielle en évolution : les termes de l'IA. L'outil regroupe les équivalents français de plus de 200 concepts liés à l'IA, depuis les briques techniques (affinage, conversion en jetons, décodage spéculatif) jusqu'aux enjeux contemporains (alignement de l'IA, hallucination d'IA, infiltration de requête). Il succède à la première édition publiée en 2018, Une intelligence artificielle bien réelle : les termes de l'IA, devenue largement insuffisante face à la déferlante de l'IA générative, des grands modèles de langage et des agents autonomes.
Une mise à jour devenue indispensable
Huit ans en IA, c'est plusieurs générations technologiques. Le vocabulaire de 2018 ne couvrait ni les agents conversationnels grand public, ni les techniques de prompt engineering, ni les concepts de sécurité comme les attaques par injection d'instructions. Beaucoup d'organisations québécoises se contentaient depuis d'emprunts directs à l'anglais : fine-tuning, tokenization, prompt injection, AI alignment. Cette zone grise terminologique fragilisait la francisation des milieux de travail tout en compliquant la rédaction de directives, de politiques internes et de documents contractuels en français.
Le nouvel outil pose des choix normatifs explicites. Il distingue les termes recommandés, les variantes acceptées et les usages déconseillés. Ainsi, agent conversationnel est privilégié à chatbot, hallucination d'IA est retenu pour désigner les sorties erronées d'un modèle génératif, et infiltration de requête devient l'équivalent officiel de prompt injection. Pour les équipes qui rédigent des cadres de gouvernance, des politiques d'usage acceptable ou des analyses de risques au sens d'une AIRI, ce socle terminologique unifié change concrètement le quotidien : il n'est plus nécessaire d'arbitrer en interne entre cinq traductions concurrentes.
Une production collective qui ancre la légitimité
L'OQLF n'a pas travaillé seul. La nouvelle édition a été produite en collaboration avec Mila (l'Institut québécois d'intelligence artificielle), le ministère de la Cybersécurité et du Numérique, le Département d'informatique de l'Université de Sherbrooke, l'Institut intelligence et données de l'Université Laval ainsi que HEC Montréal. Cette coalition rare réunit l'expertise scientifique, l'autorité linguistique et l'organe responsable de la transformation numérique de l'État. Elle assure que les choix terminologiques tiennent autant à la rigueur informatique qu'à la cohérence du français normé.
Cet ancrage institutionnel a une valeur de gouvernance. Les organismes publics québécois assujettis aux directives sur l'utilisation responsable de l'IA, dont l'échéance de mise en œuvre est fixée à juin 2026, disposent désormais d'une référence officielle pour standardiser leurs documents internes et leurs communications publiques. Les entreprises soumises à la Charte de la langue française, en particulier celles qui doivent faire approuver leurs programmes de francisation, peuvent s'appuyer sur ce vocabulaire pour démontrer leurs efforts de mise en conformité dans un domaine technologique en mutation rapide.
Un levier de gouvernance, pas seulement de langue
Au-delà de la dimension linguistique, le vocabulaire de l'OQLF agit comme un instrument discret de gouvernance. La capacité d'une organisation à parler de l'IA dans sa langue de travail conditionne sa capacité à la maîtriser. Quand les concepts ne sont pas nommés clairement, la formation des employés se dégrade, les politiques internes deviennent floues, et les évaluations de risques s'appuient sur des termes flottants qui résistent à l'audit. L'expérience des dernières années a montré que des notions comme bias, drift ou prompt injection étaient utilisées sans définition partagée, y compris par des décideurs qui devaient signer des autorisations de mise en service.
Cette ambiguïté terminologique n'est pas neutre. Lorsqu'un dirigeant approuve un déploiement sans savoir précisément ce qu'est une injection de requête, il assume un risque qu'il ne comprend pas. Inversement, lorsqu'une politique interne mentionne l'alignement de l'IA sans renvoyer à une définition de référence, elle laisse une marge d'interprétation considérable aux équipes opérationnelles. Le vocabulaire de l'OQLF, en consolidant des définitions adossées à un consensus scientifique et institutionnel, donne aux conseils d'administration et aux comités de gouvernance un point d'appui pour exiger plus de précision dans les dossiers qu'on leur soumet.
Une portée qui dépasse les frontières du Québec
La démarche s'inscrit aussi dans un contexte international. La France a publié sa propre liste officielle de termes de l'IA au Journal officiel, et l'Union européenne, en parallèle de l'AI Act, encourage les États membres à harmoniser leur terminologie technique. Le travail québécois s'aligne largement avec ces démarches tout en conservant des particularités, notamment certaines préférences pour des néologismes propres au français nord-américain. Pour les filiales québécoises d'entreprises canadiennes ou multinationales, cette convergence francophone facilite la rédaction de politiques uniformes entre le siège européen et les opérations québécoises.
Pour les acteurs de la gouvernance de l'IA au Québec, organismes publics, entreprises soumises à la Loi 25, professionnels en cybersécurité, juristes et consultants en transformation numérique, l'arrivée du nouveau vocabulaire fournit un référentiel partagé et opposable. Il rejoint la liste, déjà longue, des outils que la province se donne pour ne pas subir l'IA mais l'encadrer dans sa propre langue, avec ses propres mots et ses propres normes.
Sources
- L'IA québécoise se donne un vocabulaire à jour, MonCarnet, 7 mai 2026
- Vocabulaire de l'intelligence artificielle, Office québécois de la langue française
- Parlez-vous IA ? L'OQLF actualise plus de 200 termes qui y sont liés, Les Affaires, mai 2026
- Vocabulaire de l'intelligence artificielle (PDF), OQLF, 2026
