Bridging the AI Gap in SMEs in Canada

Artificial intelligence (AI) rapidly reshapes how businesses operate, offering new pathways for productivity, innovation and resilience. Canada has been a recognized global leader in AI research, talent development but there are signs that it is failing to capitalize on these advantages. Canada’s AI ecosystem is supported by $4.4 billion in government investment since 2016 and $15.3 billion in venture capital since 2013. Canada ranks fourth in the world for generative AI companies per capita but eighth in the number of newly created companies and is last among G7 countries in the amount of publicly available computational resources. 

There are significant variations in the reported AI adoption rates among Canadian businesses, especially SMEs. Some studies show rapid adoption and others showing that adoption is lagging, with differences stemming from differences in how AI is defined, measured and interpreted.  The results of a 2024 Business Development Bank of Canada survey indicate that 66% of SMEs use some kind of AI tool for at least one business function. This study also shows geographical variation and variation based on business size. A 2025 Microsoft indicates that 71% of SMEs are using AI or generative AI and that digital native businesses are more likely to use AI. However, in a 2025 Statistics Canada survey, only 12.2% of businesses reported using AI to produce goods or deliver services. The range of numbers raises the question of how SMEs use AI and concerns that AI use by SMEs is underreported.

This report examines the gap between AI innovation and implementation. The solution to these challenges lies beyond individual training. SMEs need applied, accessible tools and strategies, ecosystem-wide support, and a focus on confidence-building alongside skill-building. While some businesses are already experimenting with AI informally, often without clear policy guidance, this unstructured adoption risks inefficiency, security gaps and missed opportunities.

This report presents a value chain framework that maps where AI can be most effectively applied across business operations. Through real-world tools and curated use cases, it illustrates how AI can improve workflows, reduce costs and unlock innovation, even in resource-constrained environments. The goal is not to prescribe one-size-fits-all solutions, but to show the range of scalable, sector-relevant applications available to SMEs today. To complement this approach, the report draws on a tiered competency framework to describe the spectrum of AI skills and competencies that SMEs need to develop, from foundational literacy to advanced expertise.
 

Bridging the AI skills gap is a shared responsibility. For Canada to capitalize on its AI leadership, it must ensure SMEs are not left behind. This report identifies four key priorities:

• Diagnose and address barriers by engaging SMEs directly, assessing readiness and using disaggregated data to design targeted interventions.
• Deliver tailored, practical tools and embedded learning supports that combine coaching, peer mentorship and inclusive modular training formats to foster reskilling and upskilling.
• Pilot and iterate solutions through demonstration projects and track real-world adoption outcomes to refine approaches.
• Build collaborative adoption networks that connect SMEs, training providers and policy makers through feedback loops and shared infrastructure.

With strategic investments, cross-sector collaboration and an unwavering focus on inclusive implementation, Canada can empower its SMEs to not only adopt AI, but to thrive in a rapidly transforming global economy.

L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement le fonctionnement des entreprises, ouvrant de nouvelles voies propices à la productivité, à l’innovation et à la résilience. Le Canada s’est imposé comme un chef de file mondial reconnu dans les domaines de la recherche et du perfectionnement des talents en IA, mais certains signes laissent croire que le pays ne parvient pas à tirer pleinement parti de ces avantages. L’écosystème canadien de l’IA est soutenu par 4,4 milliards de dollars d’investissements gouvernementaux depuis 2016 et 15,3 milliards de dollars de capital de risque depuis 2013. Le Canada se classe au quatrième rang mondial pour le nombre d’entreprises d’IA générative par habitant, au huitième rang pour le nombre de nouvelles entreprises créées et au dernier rang parmi les pays du G7 pour la quantité de ressources informatiques accessibles au public.

On observe d’importantes variations dans les taux d’adoption de l’intelligence artificielle (IA) parmi les entreprises canadiennes, particulièrement chez les petites et moyennes entreprises (PME). Certaines études indiquent une adoption rapide, tandis que d’autres révèlent un certain retard, des écarts attribués aux différences dans la manière de définir, de mesurer et d’interpréter l’IA. Selon un sondage réalisé en 2024 par la Banque de développement du Canada (BDC), 66 % des PME utilisent une forme d’outil d’IA pour au moins une fonction opérationnelle. Cette étude met également en évidence des différences selon la région et la taille de l’entreprise. Un autre sondage, mené en 2025 par Microsoft, indique que 71 % des PME utilisent l’IA ou l’IA générative, et que les entreprises nées du numérique sont plus susceptibles d’y recourir. Cependant, selon une enquête de Statistique Canada menée la même année, seulement 12,2 % des entreprises déclarent utiliser l’IA pour produire des biens ou offrir des services.

Ce rapport se penche sur l’écart entre l’innovation et la mise en œuvre de l’intelligence artificielle (IA). Pour relever ces défis, la formation individuelle ne suffit pas. Les petites et moyennes entreprises (PME) ont besoin de stratégies et d’outils appliqués et accessibles, d’un soutien à l’échelle de l’écosystème et d’un renforcement de la confiance en parallèle du développement des compétences. Si certaines entreprises s’essaient déjà à l’IA de manière informelle, souvent sans directives claires, cette adoption non structurée risque de manquer d’efficacité, de comporter des failles de sécurité et de faire passer des occasions importantes sous silence.

Le présent rapport propose un cadre fondé sur la chaîne de valeur pour identifier les domaines où l’intelligence artificielle (IA) peut être appliquée le plus efficacement dans les activités d’une entreprise. À l’aide d’outils concrets et de cas d’utilisation soigneusement sélectionnés, il montre comment l’IA peut améliorer les flux de travail, réduire les coûts et stimuler l’innovation, même dans des environnements où les ressources sont limitées. L’objectif n’est pas d’imposer des solutions universelles, mais de mettre en lumière la diversité d’applications évolutives et adaptées à chaque secteur, aujourd’hui à la portée des PME. En complément, le rapport s’appuie sur un cadre de compétences à plusieurs niveaux pour décrire l’éventail des aptitudes et des compétences en intelligence artificielle (IA) que les PME doivent acquérir, allant de la littératie élémentaire à l’expertise avancée.

Combler l’écart de compétences en intelligence artificielle (IA) est une responsabilité partagée. Pour tirer pleinement parti de son leadership en matière d’IA, le Canada doit veiller à ce que les petites et moyennes entreprises (PME) ne soient pas laissées pour compte. Le présent rapport met en évidence quatre axes prioritaires :

• Analyser et lever les obstacles en mobilisant directement les PME, en évaluant leur niveau de préparation et en élaborant des interventions ciblées fondées sur des données ventilées.
• Concevoir des outils pratiques et sur mesure, ainsi que des soutiens intégrés à l’apprentissage qui associent accompagnement, mentorat par les pairs et formations modulaires inclusives, afin de favoriser la reconversion et le perfectionnement des compétences.
• Mener des projets pilotes pour tester et itérer des solutions au moyen de projets de démonstration, en suivant de près les résultats d’adoption pour ajuster les approches.
• Créer des réseaux de collaboration pour l’adoption de l’IA, réunissant PME, organismes de formation et décideurs, afin de renforcer les boucles de rétroaction et le partage d’infrastructures.

Grâce à des investissements stratégiques, à une collaboration intersectorielle et à un engagement envers une mise en œuvre inclusive, le Canada peut donner à ses PME les moyens non seulement d’adopter l’IA, mais aussi de prospérer dans une économie mondiale en profonde mutation.