Pourquoi un LLM québécois ne suffit pas

Où vivent les données quand elles ne sont pas en train d'être traitées ? Disques durs physiques, dans un bâtiment précis, opéré par une organisation précise, sous les lois d'une juridiction précise. Pour LysIA, cette couche est OVHcloud Beauharnois. Aucune option. Aucune exception. Si demain OVHcloud décidait de migrer une partie de notre infrastructure ailleurs, ce serait une rupture de notre Pacte (engagement 3) — et nous serions obligés de publier un rapport d'incident sous 7 jours. Beaucoup de fournisseurs « hébergés au Canada » ne tiennent pas cette couche : leurs régions canadiennes sont opérées par des filiales américaines (Microsoft Azure Canada, AWS ca-central-1, Google Cloud montreal1). Ces filiales sont soumises au CLOUD Act. La résidence physique des données ne change rien à leur exposition juridique.

Quand vous parlez à un LLM, vous lui envoyez des données. Ces données sont traitées par des GPU situés quelque part. Pour l'entraînement (fine-tuning), c'est encore plus critique : vos données façonnent les poids du modèle. Pour LysIA, l'inférence et l'entraînement se font à RunPod Montréal. RunPod opère depuis le Texas. Mais nous utilisons leur région Montréal — physiquement à Montréal, opérée localement. Et nous documentons publiquement cette dépendance pour pouvoir migrer si nécessaire. Sans contrôle sur cette couche, votre « LLM québécois » devient un fichier de poids qui voyage vers les serveurs où il sera réellement exécuté. Vos données aussi.

LysIA utilise Qwen 3.5 comme modèle de base, open source. Nous le fine-tunons. Notre LoRA spécifique à chaque produit (GREF pour fonciq, Aube pour Cocon) est notre propriété — et celle du client quand nous le personnalisons pour lui. Pourquoi pas un modèle 100 % québécois ? Trois raisons.

1. Entraîner un modèle de fondation coûte de 10 à 100 M$ et exige des compétences ML rares. Aucun acteur québécois (Mila inclus) n'a mis en production un modèle de fondation polyvalent comparable à Qwen 3.5 ou Llama 3. Investir là maintenant est mal-priorisé.
2. Les modèles de fondation sont devenus une marchandise. Le moat n'est plus le modèle — c'est ce que vous mettez par-dessus : les données spécifiques, les parcours de travail, l'opération.
3. Un modèle ouvert nous donne la portabilité. Si Qwen disparaît demain, nous migrons vers Llama, Mistral, ou DeepSeek. Sans dépendance verrouillée. Un « LLM québécois » fermé serait pire qu'un modèle ouvert non-québécois.

Qui décide d'une mise à jour du modèle ? Qui supervise les actions de l'agent ? Qui signe les sorties ? Qui répond si quelque chose tourne mal ? C'est ici que se joue la conformité réelle. Pour LysIA, chaque agent a un superviseur humain nommé publiquement sur sa carte d'identité. Pour fonciq, c'est Patrick Beland. Pour Cocon, c'est Patrick Beland (à déléguer dès Phase 2). Pour Filigrane, c'est Patrick Beland. Quand quelque chose tourne mal, vous savez à qui écrire. Vous avez un nom, un courriel, et la responsabilité ne se dissout pas dans « le système ». La plupart des fournisseurs IA mondiaux n'offrent rien d'équivalent. ChatGPT, Copilot, Gemini — vous écrivez à qui en cas de problème ? Un formulaire de support. Une équipe anonyme. Un « LLM québécois » sans gouvernance opérationnelle nommée serait aussi opaque que les modèles américains.

Les valeurs ne créent pas d'obligations. Les contrats oui. Le Pacte LysIA est notre engagement contractuel public. Annexé à chaque contrat client. Conditions de rupture explicites. Publication d'incident sous 7 jours en cas de rupture. Remboursement prorata. Exportation des données et du modèle personnalisé sous 5 jours. Aucun autre fournisseur IA opérant au Canada ne signe ce type d'engagement à notre connaissance. Pas Microsoft. Pas Google. Pas Anthropic. Pas Cohere. Pas Mistral. Un « LLM québécois » sans engagement contractuel public serait moins responsable que LysIA aujourd'hui, qui utilise un LLM non-québécois mais signe un Pacte liant.

Quand vous fine-tunez un agent sur vos données, vous créez un actif : une couche d'adaptation (LoRA) qui encode votre savoir opérationnel spécifique. Cet actif a de la valeur. Pour LysIA, par contrat, cet actif vous appartient. Vous pouvez l'exporter en un clic, signé par notre superviseur, et l'archiver chez vous 5 ans après votre départ. Voir notre posture sur le verrouillage. La plupart des fournisseurs IA gardent le LoRA. Si vous quittez, vous repartez à zéro. C'est leur principal moat — le verrouillage. LysIA refuse ce moat. Notre moat est le confort de la fluence et la qualité de l'opération, pas le verrouillage. Un « LLM québécois » qui garde le LoRA des clients serait fonctionnellement aussi verrouillé que les fournisseurs étrangers.

La conformité n'est pas un drapeau planté à la couche modèle. C'est une discipline de six couches opérationnelles, dont chacune peut briser l'édifice. Un « LLM québécois » qui :

• Tourne sur des GPU américains (couche 2 cassée),
• Sans superviseur humain nommé (couche 4 cassée),
• Sans Pacte contractuel public (couche 5 cassée),
• Sans portabilité du LoRA (couche 6 cassée) n'est pas conforme au Québec. Il est juste fabriqué localement. Ce qui est sympathique, mais pas suffisant. À l'inverse, une plateforme :
• Utilisant un modèle de fondation ouvert (Qwen 3.5),
• Hébergée à Beauharnois (couche 1),
• Inférée à Montréal (couche 2),
• Avec gouvernance humaine nommée (couche 4),
• Avec Pacte contractuel public (couche 5),
• Avec portabilité totale du LoRA (couche 6), est conforme au Québec — même si le modèle de fondation est chinois ou américain à l'origine. C'est la stratégie LysIA. Elle est pragmatique. Elle est défendable. Elle est livrable aujourd'hui.

• Le Pacte LysIA (4 pages, vulgarisé).
• Notre architecture documentée (la liste des sous-traitants, mise à jour à chaque changement).
• Les 8 fiches d'identité de nos agents IA.
• Notre posture sur le verrouillage. Pour discuter en personne : 30 minutes avec moi à {siteHost}/contact. Patrick Beland · fondateur, LysIA · [email protected]