Le taux d 'Adoption de Claude est élevé au加拿大。Dans un échantillon de conversations enregistrées sur Claude.ai en février 2026， 2.6% du trafic mondial se situait au Canada。 Si l 'on tient compte de la population, l' indice d 'utilisation de l' ia d 'Anthropic (Anthropic AI Usage Index, ou AUI) est de 4,4 au Canada, ce qui signifie que l' utilisation par habitant est plus de quatre fois supérieure à ce qui pourrait être attendu compte tenu de la population en âge de travailler. Parmi les dix premiers pays qui utilisent le plus Claude, le Canada affiche le deuxième AUI le plus élevé, juste derrière les États-Unis （图1 ）。
Ce résultat s 'explique en partie par le fait que le Canada est un pays à revenu élevé。Au sein des économies avancées (selon la définition du FMI), il existe un lien évident entre l' utilisation par habitant et le PIB par personne en âge de travailler. Mais le taux d 'Adoption au Canada dépasse ce qui pourrait être attendu en fonction du revenu （图2 ）。 En fait, le Canada semble plus en avance dans son adoption de l 'ia par rapport à d' autres pays comparables, ce qui s 'explique peut-être par sa main-d' œuvre hautement qualifiée et sa proximité avec les technologies de pointe américaines.
À l 'instar de l' adoption mondiale de Claude, qui se concentre de manière disproportionnée dans un petit nombre de pays, son utilisation au Canada est inégalement concentrée dans certaines provinces. L’Ontario compte pour 43.9% DES对话。Pour le reste, 50% de l 'utilisation au Canada est attribuable au Québec (20,8%), à la Colombie-Britannique (18,9%) et à l' Alberta (10,2%). Si l 'on tient compte de la population, le classement change: la Colombie-Britannique compte 1,4 fois plus d' utilisations de Claude que ce qui pourrait être attendu selon la population en âge de travailler, suivie par l 'Ontario (1,1 fois). Les autres provinces affichent des taux d' Adoption inférieurs à la moyenne nationale。En dernière position, Terre-Neuve-et-Labrador affiche un AUI de 0,2.
Qu 'est-ce qui explique ces différences géographiques du taux d' Adoption？ Ce point est exploré dans la figure 4. Contrairement à la relation observée à l 'échelle mondiale entre le revenu et l' utilisation, les différences de taux d 'utilisation par habitant entre les provinces ne sont généralement pas corrélées au revenu. Par contre, la composition du tissu industriel des économies régionales semble être un facteur déterminant de l 'intensité d' utilisation: les régions où les services professionnels, scientifiques et techniques occupent une part plus importante de l 'emploi affichent systématiquement une utilization par habitant plus élevée.
Il apparaît clairement que la composition de la main-d 'œuvre (plutôt que le revenu) constitue un facteur déterminant des tendances d' Adoption au Canada. Cette constatation concorde avec nos observations antérieures： https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report sur le taux d 'Adoption aux États-Unis。 Il semble que l 'adoption de l' ia dans les pays à revenu élevé dépende principalement de la concordance entre les capacités des modèles d 'ia et la structure de l' économie locale.
Au-delà des importantes variations régionales dans les taux d 'utilisation de Claude, les Canadiens ont tendance à l' utiliser pour des fins globalement similaires. Dans toutes les provinces, les utilisations personnelles (recherche d 'informations sur la santé, recherche de produits, recherche de recettes ou de conseils pour des travaux de bricolage à la maison) représentent entre 44% et 51% des conversations. Les utilisations professionnelles (où Claude sert par exemple à dépanner des logiciels, à rédiger des courriels et à développer des applications d 'entreprise) représentent environ 34% à 40% DES对话。Les utilisations restantes de Claude sont liées à des travaux scolaires （图5 ）。
Si les grandes tendances d 'utilisation sont similaires d' une province à l 'autre, nous constatons néanmoins que les types d' utilisation tendent à coïncider avec les caractéristiques de l 'économie locale. Par exemple, l 'utilisation de Claude à des fins de traduction et de révision est systématiquement plus élevée dans les régions du pays où la fonction publique est prépondérante dans le marché de l' emploi, ce qui témoigne peut-être de l 'engagement du Canada en faveur du bilinguisme officiel dans la fonction publique, qui génère une demande relativement forte de traduction anglais-français là où les emplois de fonctionnaire sont nombreux. En fait, le Nouveau-Brunswick, la Nouvelle-Écosse et le Québec affichent à la fois les taux les plus élevés d 'emploi dans la fonction publique et les plus grandes proportions de discussion visant l' aide à la traduction.
En fait, les utilisations pour la traduction de documents constituent la plus grande différence d 'utilisation au Canada par rapport aux pays englophones comparables qui utilisent beaucoup Claude, soit l' Australiaie, le Royaume-Uni et les États-Unis （图7 ）。 De manière plus générale, l 'utilisation de Claude au Canada est principalement axée sur l' éducation et l 'accès au marché du travail: les travaux scolaires (mathématiques et STIM), l' aide au codage et la rédaction de CV font partie des catégories d 'utilisation les plus surreprésentées par rapport aux可比。 Par contre, le Canada affiche des résultats infériurs aux tendances générales dans les domaines des communications professionnelles (courriels professionnels, contenu marketing, aide juridique) et des tâches personnelles du quotidien (cuisine, entretien ménager et conseils de santé).
Le Canada figure parmi les pays où l 'adoption de Claude est la plus forte au monde, tant en termes de volume global (2,6% du trafic mondial de Claude.ai) qu' après prise en compte de la taille de sa population. Cet engouement nous permet de mieux comprendre en quoi l 'utilisation de Claude reflète la structure de l' économie canadienne et le contexte économique général.
À l 'échelle nationale, c' est dans les provinces où la place des services professionnels, scientifiques et techniques dans le marché de l 'emploi est la plus importante que le taux d' Adoption est le plus élevé. Cette constatation appuie la thèse que ce sont surtout les capacityités des modèles d 'ia, lorsqu' es sont bien adaptées à la composition de l 'économie locale, qui déterminent les taux d' Adoption en général, contrairement aux tendances observées ailleurs dans le monde, où le taux d 'Adoption semble étroitement lié auvenu par habitant.
Certains types d 'utilisation sont également révélateurs de la structure de l' économie canadienne. Les utilisations d 'aide à la traduction sont plus fréquentes dans les provinces ayant plus d' emplois dans la fonction publique, ce qui correspond aux exigences relatives aux langues officielles qui s 'appliquent à une grande partie de la fonction publique canadienne; il en résulte que la traduction de documents est l' utilisation la plus caractéristique de Claude au Canada par rapport aux autres pays de la sphère英语。 D 'une manière plus générale, l' utilisation de Claude au Canada est davantage axée sur les études et l 'insertion sur le marché du travail, puisque les travaux scolaires, l' aide au codage et la rédaction de CV sont surreprésentés au Canada par rapport à l 'Australia, au Royaume-Uni et aux États-Unis.
Adoption of Claude is high in Canada. Based on a sample of Claude.ai conversations in February 2026, 2.6% of global traffic is in Canada. Adjusting for population, its Anthropic AI Usage Index (AUI) is 4.4, which implies that usage per capita is more than four times higher than would be expected based on its working age population. Among the top ten countries that lead in terms of overall Claude usage volume, Canada has the second highest AUI, just behind the United States (Figure 1).
In part, this reflects the fact that Canada is a high-income country. Among advanced economies, as defined by the IMF, there is a clear link between usage per capita and GDP per working-age capita. But Canada’s adoption exceeds what would be expected based on its income (Figure 2). In this sense, Canada appears further along on its AI adoption curve as compared to peer countries, perhaps reflecting its highly educated workforce and proximity to the US technology frontier.
Just as global adoption of Claude is disproportionately concentrated among a small number of countries, usage within Canada is unevenly distributed across provinces. Ontario accounts for 43.9% of conversations. Another 50% of usage within Canada comes from Quebec (20.8%), British Columbia (18.9%), and Alberta (10.2%). Adjusting for population, the ordering shifts: British Columbia has 1.4x more Claude usage than expected based on its working age population, followed by Ontario (1.1x). The remaining provinces have below-parity rates of adoption. The province of Newfoundland and Labrador has an AUI of 0.2.
What explains the pattern of regional adoption? We explore this question in Figure 4. In contrast to the global relationship between income and usage, we find that provincial usage per capita is mostly uncorrelated with income. Instead, we find that the industrial composition of regional economies is a key determinant of usage intensity: regions with larger professional, scientific, and technical service sectors—as measured by the share of employment—have systematically higher usage per capita.
Evidently, workforce composition—rather than income per se—is a key determinant of within-Canada patterns of adoption. This evidence is consistent with our earlier findings：https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report concerning adoption diffusion within the United States. It appears that AI adoption in high-income countries is primarily shaped by how well matched model capabilities are to the structure of the local economy.
Despite the large regional variation in rates of Claude usage, people across Canada tend to use Claude in broadly similar ways. In every province, personal use—looking up health information, researching products, getting help with recipes or home repairs— accounts for 44% to 51% of conversations. Work-related use, where Claude is used to troubleshoot software, draft work emails, and build business applications, accounts for around 34% to 40%. What remains is using Claude to assist with coursework-related tasks (Figure 5).
While broad usage patterns are consistent across provinces, we nevertheless find evidence that particular use cases tend to coincide with local economic characteristics. For example, we find that use of Claude for translation and editing requests is systematically higher in parts of the country with a larger share of public administration employment—perhaps reflecting Canada’s commitment to official bilingualism in the public sector, which generates demand for English–French translation wherever government employment is concentrated. Indeed, New Brunswick, Nova Scotia, and Quebec each have the highest rates of public administration employment and the largest share of conversations related to translation assistance
In fact, document translation usage is the most distinctive use case in Canada as a whole as compared to peer Anglosphere countries that likewise have high volume of Claude usage—Australia, UK, and the US (Figure 7). More generally, we find that Canadian usage tilts toward education and labor-market entry: academic coursework (mathematics and STEM), coding assistance, and resume drafting are among the most overrepresented categories relative to peer countries. The categories where Canada runs below lean toward professional communication — workplace email, marketing content, legal assistance — and everyday personal tasks to assist with cooking, home maintenance, and health questions.
Canada has among the highest rates of Claude adoption around the world, both in terms of overall volume (2.6% of global Claude.ai traffic) and after adjusting for the size of its population. Such intensity of adoption allows us to better understand how Claude usage reflects the structure of the Canadian economy and broader economic conditions.
Across the country, adoption is greatest in provinces with a higher share of professional, scientific and technical services workers. This is consistent with the view that model capabilities well-matched to the composition of the local economy primarily drive overall adoption rates. This stands in contrast to patterns of adoption globally, which appear more tightly linked to income per capita.
Particular use cases also reflect the structure of the Canadian economy. Translation is more common in provinces with more public administration employment, consistent with the official-languages requirements that apply across much of Canada's public sector—and document translation is the single most distinctive Canadian use of Claude relative to its Anglosphere peers. More broadly, Canadian usage tilts toward education and labor-market entry, with academic coursework, coding assistance, and resume drafting all overrepresented relative to Australia, the United Kingdom, and the United States.
Le taux d’adoption de Claude est élevé au Canada. Dans un échantillon de conversations enregistrées sur Claude.ai en février 2026, 2,6 % du trafic mondial se situait au Canada. Si l’on tient compte de la population, l’indice d’utilisation de l’IA d’Anthropic (Anthropic AI Usage Index, ou AUI) est de 4,4 au Canada, ce qui signifie que l’utilisation par habitant est plus de quatre fois supérieure à ce qui pourrait être attendu compte tenu de la population en âge de travailler. Parmi les dix premiers pays qui utilisent le plus Claude, le Canada affiche le deuxième AUI le plus élevé, juste derrière les États-Unis (figure 1).
Ce résultat s’explique en partie par le fait que le Canada est un pays à revenu élevé. Au sein des économies avancées (selon la définition du FMI), il existe un lien évident entre l’utilisation par habitant et le PIB par personne en âge de travailler. Mais le taux d’adoption au Canada dépasse ce qui pourrait être attendu en fonction du revenu (figure 2). En fait, le Canada semble plus en avance dans son adoption de l’IA par rapport à d’autres pays comparables, ce qui s’explique peut-être par sa main-d’œuvre hautement qualifiée et sa proximité avec les technologies de pointe américaines.
À l’instar de l’adoption mondiale de Claude, qui se concentre de manière disproportionnée dans un petit nombre de pays, son utilisation au Canada est inégalement concentrée dans certaines provinces. L’Ontario compte pour 43,9 % des conversations. Pour le reste, 50 % de l’utilisation au Canada est attribuable au Québec (20,8 %), à la Colombie-Britannique (18,9 %) et à l’Alberta (10,2 %). Si l’on tient compte de la population, le classement change : la Colombie-Britannique compte 1,4 fois plus d’utilisations de Claude que ce qui pourrait être attendu selon la population en âge de travailler, suivie par l’Ontario (1,1 fois). Les autres provinces affichent des taux d’adoption inférieurs à la moyenne nationale. En dernière position, Terre-Neuve-et-Labrador affiche un AUI de 0,2.
Qu’est-ce qui explique ces différences géographiques du taux d’adoption? Ce point est exploré dans la figure 4. Contrairement à la relation observée à l’échelle mondiale entre le revenu et l’utilisation, les différences de taux d’utilisation par habitant entre les provinces ne sont généralement pas corrélées au revenu. Par contre, la composition du tissu industriel des économies régionales semble être un facteur déterminant de l’intensité d’utilisation : les régions où les services professionnels, scientifiques et techniques occupent une part plus importante de l’emploi affichent systématiquement une utilisation par habitant plus élevée.
Il apparaît clairement que la composition de la main-d’œuvre (plutôt que le revenu) constitue un facteur déterminant des tendances d’adoption au Canada. Cette constatation concorde avec nos observations antérieures：https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report sur le taux d’adoption aux États-Unis. Il semble que l’adoption de l’IA dans les pays à revenu élevé dépende principalement de la concordance entre les capacités des modèles d’IA et la structure de l’économie locale.
Au-delà des importantes variations régionales dans les taux d’utilisation de Claude, les Canadiens ont tendance à l’utiliser pour des fins globalement similaires. Dans toutes les provinces, les utilisations personnelles (recherche d’informations sur la santé, recherche de produits, recherche de recettes ou de conseils pour des travaux de bricolage à la maison) représentent entre 44 % et 51 % des conversations. Les utilisations professionnelles (où Claude sert par exemple à dépanner des logiciels, à rédiger des courriels et à développer des applications d’entreprise) représentent environ 34 % à 40 % des conversations. Les utilisations restantes de Claude sont liées à des travaux scolaires (figure 5).
Si les grandes tendances d’utilisation sont similaires d’une province à l’autre, nous constatons néanmoins que les types d’utilisation tendent à coïncider avec les caractéristiques de l’économie locale. Par exemple, l’utilisation de Claude à des fins de traduction et de révision est systématiquement plus élevée dans les régions du pays où la fonction publique est prépondérante dans le marché de l’emploi, ce qui témoigne peut-être de l’engagement du Canada en faveur du bilinguisme officiel dans la fonction publique, qui génère une demande relativement forte de traduction anglais-français là où les emplois de fonctionnaire sont nombreux. En fait, le Nouveau-Brunswick, la Nouvelle-Écosse et le Québec affichent à la fois les taux les plus élevés d’emploi dans la fonction publique et les plus grandes proportions de discussions visant l’aide à la traduction.
En fait, les utilisations pour la traduction de documents constituent la plus grande différence d’utilisation au Canada par rapport aux pays anglophones comparables qui utilisent beaucoup Claude, soit l’Australie, le Royaume-Uni et les États-Unis (figure 7). De manière plus générale, l’utilisation de Claude au Canada est principalement axée sur l’éducation et l’accès au marché du travail : les travaux scolaires (mathématiques et STIM), l’aide au codage et la rédaction de CV font partie des catégories d’utilisation les plus surreprésentées par rapport aux pays comparables. Par contre, le Canada affiche des résultats inférieurs aux tendances générales dans les domaines des communications professionnelles (courriels professionnels, contenu marketing, aide juridique) et des tâches personnelles du quotidien (cuisine, entretien ménager et conseils de santé).
Le Canada figure parmi les pays où l’adoption de Claude est la plus forte au monde, tant en termes de volume global (2,6 % du trafic mondial de Claude.ai) qu’après prise en compte de la taille de sa population. Cet engouement nous permet de mieux comprendre en quoi l’utilisation de Claude reflète la structure de l’économie canadienne et le contexte économique général.
À l’échelle nationale, c’est dans les provinces où la place des services professionnels, scientifiques et techniques dans le marché de l’emploi est la plus importante que le taux d’adoption est le plus élevé. Cette constatation appuie la thèse que ce sont surtout les capacités des modèles d’IA, lorsqu’elles sont bien adaptées à la composition de l’économie locale, qui déterminent les taux d’adoption en général, contrairement aux tendances observées ailleurs dans le monde, où le taux d’adoption semble étroitement lié au revenu par habitant.
Certains types d’utilisation sont également révélateurs de la structure de l’économie canadienne. Les utilisations d’aide à la traduction sont plus fréquentes dans les provinces ayant plus d’emplois dans la fonction publique, ce qui correspond aux exigences relatives aux langues officielles qui s’appliquent à une grande partie de la fonction publique canadienne; il en résulte que la traduction de documents est l’utilisation la plus caractéristique de Claude au Canada par rapport aux autres pays de la sphère anglophone. D’une manière plus générale, l’utilisation de Claude au Canada est davantage axée sur les études et l’insertion sur le marché du travail, puisque les travaux scolaires, l’aide au codage et la rédaction de CV sont surreprésentés au Canada par rapport à l’Australie, au Royaume-Uni et aux États-Unis.
In project Fetch, we examined how humans can use models to get robots to perform complex tasks. Now, we investigate many models on a large variety of different robotics tasks in simulation, to see how good models are at controlling robots themselves.
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