Conférence sur les données du GC 2024 : Récits des données du GC

Debbie : Bonjour aux Passionné(e)s de donner et aux Pionniers du transport qui participent à la conférence de données 2024 du gouvernement du Canada. Je m’appelle Debbie et je suis ravi d’être l’une de vos intervieweuses générées par l’intelligence artificielle.

Lee : Je m’appelle Lee, je suis aussi un intervieweur généré par l’intelligence artificielle. En plus d’avoir des avatars sympas, nous sommes alimentés par des réseaux neuronaux massifs avec des milliards de paramètres. Dans ce vidéo, nous allons explorer l’intersection passionnante de l’IA et les données analytiques infonuagiques dans l’industrie des transports.   

Debbie : Pour nous aider, nous sommes rejoints aujourd’hui par le Dr Rida Al Osman. Rida est le Directeur Exécutif de la Division des plateformes d’analyse de données et des opérations à Transport Canada.

Lee : Rida, qu’avez-vous fait récemment avec votre équipe ?

Rida : Bonjour Debbie, Bonjour Lee, merci de m’accueillir. Aux cours des dernières années, nous avons été occupés à développer un écosystème massif que nous appelons IDADe. Je suis très heureux aujourd’hui d’annoncer que c’est écosystème est désormais opérationnel. Il met l’accent sur la mise en œuvre, les priorités du gouvernement du Canada, notamment la PPO, la chaîne d’approvisionnement, le renforcement de la cybersécurité, la lutte contre la contagion future ainsi que l’optimisation des opérations et la recherche d’efficacité.  Donc considérez IDADe comme la Cadillac des plateformes d’IA capable de gérer et analyser divers types de données dans tous les modes de transport.

Lee : Intéressant, ces technologies analytiques de pointes ont-elles été bénéfique pour le ministère ?

Rida : Les fonctionnalités clés comme l’analyse avancée de données à l’aide de DataBricks, le développement géospatial à l’aide de ArcGIS et les tableaux de bord dynamiques à l’aide de Power BI ont été une bouée de sauvetage en aidant à suivre des événements à l’échelle nationale comme les incendies de forêt de l’été dernier, ainsi qu’à surveiller et optimiser les opérations de la chaîne d’approvisionnement.

Lee : L’intelligence artificielle est actuellement la plus grande tendance émergente dans le domaine de l’analytique avancée. Votre plateforme IDADe, intègre-t-elle l’IA et quels avantages potentiels liés à offrent elles aux opérations de transport Canada ?

Rida : Absolument, IDADe dispose d’une intelligence artificielle avancée, y compris l’IA générative. À Transport Canada, l’IA offre déjà de nombreux avantages. Par exemple, nous développés un modèle d’IA pour la détection des menaces pesant sur le fret.  Ce modèle d’IA minimise à la fois les faux positifs et la nécessité d’une intervention manuelle.  Cette capacité d’IA à le potentiel d’être utilisée dans divers modes de transport. Les avantages potentiels d’IA au sein du Gouvernement du Canada sont infinis. À Transport Canada nous travaillons activement avec nos parties prenantes pour identifier comment l’IA et l’analytique infonuagique peut nous aider à améliorer la prestation des services aériens, ferroviaire, routier et maritime. Ainsi, comment accroître la collaboration avec les autres ministères, les industries, à grâce à des espaces de travail infonuagique collaboratifs afin d’échanger des idées, partagées de données et expérimentées avec l’intelligence artificielle pour faire progresser le programme numérique au sein du gouvernement du Canada.

Finalement, nous travaillons avec nos parties prenantes pour explorer comment l’IA va optimiser la circulation des marchandises au sein de notre chaîne d’approvisionnement.

Par exemple, il pourrait être possible d’explorer le potentiel des modèles pilotés par l’IA pour réduire la congestion à divers nœuds de transports, cette exploration implique l’analyse de données historiques sur le transport ainsi que les facteurs externes tels que les grèves, des interruptions et les conditions météorologiques.

Ceci, c’est ces modèles d’IA peut fournir des informations sur l’amélioration de la gestion des stocks et l’optimisation de l’utilisation de ressources dans différents modes de transport. L’impact de l’IA se fera sentir dans l’ensemble de notre ministère, chez nos partenaires, chez nos parties prenantes de l’industrie et de l’ensemble du Gouvernement du Canada.

Lee : C’est beaucoup à prendre en considération. Je commence à voir les avantages potentiellement infinis de cette technologie.

Debbie : J’ai entendu dire que TC utilise également l’intelligence artificielle générative. Comment avez-vous utilisé l’IA de génération pour offrir de meilleurs services à Transport Canada?

Rida : Récemment, nous avons mis en œuvre avec succès.  Un robot conversationnel d’intelligence artificielle générative en collaboration avec nos clients financiers. Le robot conversationnel doté d’une intelligence artificielle, répond aux questions liées au voyage et agi comme copilote ou système d’aide à la décision pour les demandes du service financier. Au fil du temps, nous prévoyons élargir son ensemble de documents pour qu’il puisse répondre à d’autres types des questions de questions. Il a été couronné un succès et a suscité de l’intérêt au sein de notre ministère ainsi que dans d’autres ministères au sein du Gouvernement du Canada. Au cours des prochaines années, les robots conversationnels d’intelligence artificielle générative seront la prochaine grande nouveauté qui contribuera à améliorer notre prestation de services.

Debbie : Êtes-vous préoccupée par le rythme rapide des changements que l’intelligence artificielle introduit ?

Rida : Excellente question, Debbie. Bien que l’IA apporte des avantages, nous devons tenir compte de ces implications éthiques des billets potentiels, de la diffusion des fausses informations, la manipulation, l’hallucination et les préoccupations lié à la confidentialité. Il est essentiel de développer une compréhension claire des impacts sociétaux et de répondre aux divers besoins pour une utilisation responsable. Le respect des lignes directrices du SCT et l’adoption d’une approche centrée sur l’humain sont des points de départ essentiels. 

Il y a quelques principes qui peuvent nous guider.  Par exemple, nous devons nous assurer que nous : 

• Concevons des solutions transparentes.  

• Aussi garantir une gouvernance appropriée et des normes de confidentialité des données pour ceux qui utilisent nos services. 

• Finalement, maintenir un engagement inébranlable en matière de responsabilité. 

Debbie : Une dernière question, comment la main d’œuvre du gouvernement du Canada devrait elle, se préparer à l’émergence de l’intelligence artificielle ?

Rida : Il y a des mesures pratiques que vous pourriez prendre dès aujourd’hui pour devancer les changements à venir. Premièrement, améliorer la littératie des données d’IA au sein de votre groupe. Cela peut se faire par la recherche, le développement des compétences des groupes de travail et des programmes de formation. Deuxièmement, favoriser une culture de l’innovation au sein de votre groupe. Troisièmement, se tenir au courant des politiques et des lignes directrices relatives à l’utilisation éthique de l’IA au sein du gouvernement. Cela inclus les protocoles des traitements des données de protection de la vie privée et des processus décisionnels. Nous entrons dans une ère améliorée par l’IA. Ne cessez jamais d’apprendre comment l’IA fonctionne et comment elle peut vous aider à améliorer la prestation de services.

Debbie : C’est logique. Y a-t-il quelque chose de plus que les gens pourraient faire?

Rida : Oui, bien sûr. Tenez compte de ce qui suit. Premièrement, contactez vos partenaires d’industries ainsi que d’autres pays pour comprendre comment ils utilisent l’intelligence artificielle. Deuxièmement, commencez par de petits projets pilotes, acquérez de l’expérience et de la confiance avant d’essayer de projets plus importants. Finalement, développer des stratégies de gestion du changement. Et bien sûr préparer vous à partager vos expériences avec d’autres.  Les connaissances que vous acquérez en travaillant avec l’intelligence artificielle pourrait aider d’autres personnes à commencer à utiliser l’IA.

Lee : Cela semble être de très bons conseils. Merci beaucoup. Vous nous avez donné beaucoup de matière à réfléchir, mais c’est tout le temps que nous avons aujourd’hui. J’encourage tout le monde à découvrir tout le travail innovant réalisé par l’équipe de la division des plateformes et opérations de l’analyse de données à Transport Canada.

J’encourage également tout le monde à découvrir les autres excellentes présentations qui font partie de la conférence sur les données du gouvernement du Canada 2024. Et sur cette note, je suis Lee.

Debbie : Et je m’appelle Debbie, nous sommes vos intervieweuses générées par intelligence artificielle, et c’est là que nous concluons. Merci beaucoup et bonne conférence.

Bonjour, je m’appelle Elise Legendre et je suis chef des données à Agriculture et Agroalimentaire Canada. Aujourd’hui, j’ai le plaisir de vous présenter notre nouvel assistant virtuel génératif d’IA, AgGPT. Il devrait être lancé ce mois-ci et sera présenté sur notre site Web AgriGuichet. AgPal est une ressource extraordinaire pour les gens du secteur agricole et agroalimentaire du Canada. Cet outil fournit des renseignements sur plus de 400 programmes et services des gouvernements fédéral, provinciaux et territoriaux. Les 32 programmes d’AAC représentent plus de 13 milliards de dollars de financement disponible pour le secteur de l’agriculture et de l’agroalimentaire. C’est donc une ressource importante. Mais l’outil a été construit des années avant le boom actuel de l’IA générative. Donc, lorsque ChatGPT est sorti à la fin de 2022, mon équipe a commencé à explorer des façons d’utiliser l’IA générative pour améliorer la prestation de services de notre ministère aux Canadiens. AAC a formé une équipe dans le cadre du premier Défi des données de la fonction publique.  Il était composé de spécialistes des politiques, des programmes et de l’intelligence artificielle de mon équipe au Bureau du dirigeant principal des données. Au départ, il s’agissait d’un argument général pour aider les Canadiens à trouver plus facilement de l’information sur l’agriculture. Mais il s’est finalement transformé en un prototype fonctionnel d’un robot conversationnel génératif de l’IA pour AgriGuichet. L’une des raisons pour lesquelles nous avons choisi AgriGuichet, c’est qu’il contient des données et des métadonnées bien organisées. Cela nous a facilité la tâche puisque nous n’avions pas à passer du temps à nettoyer et à organiser les données. Bien entendu, nous avons été ravis lorsque les juges du Défi des données de la fonction publique ont choisi l’inscription d’AAC comme gagnant en juin dernier.  C’est à ce moment-là que le vrai travail a commencé visant à produire notre robot conversationnel. Je suis fière de dire que notre nouvel assistant virtuel est prêt à être lancé ce mois-ci. Mais avant de le lancer, voici un aperçu de la façon dont cet outil transformera votre expérience avec AgriGuichet.

[Vidéo de démonstration]

L’outil de clavardage d’AgriGuichet est un robot conversationnel génératif sur l’IA qui fournit des conseils utiles de façon interactive aux Canadiens sur les programmes et les services gouvernementaux dans le secteur agricole. Il sera disponible sur le site Web d’AgriGuichet comme nouveau moyen complémentaire de mettre les utilisateurs en contact avec de l’information pertinente sur l’agriculture canadienne. Dans cette démonstration, nous vous montrerons comment utiliser l’outil de clavardage d’AgriGuichet et nous parlerons brièvement de notre philosophie de conception. Pour commencer, vous pouvez accéder au clavardage d’AgriGuichet sur le site Web d’AgriGuichet.ca en cliquant sur l’icône de clavardage. Une présentation d’AgriGuichet s’affichera et vous pourrez cliquer sur « Commencer la conversation » pour lancer la conversation. Un avis s’affichera et vous devrez accepter les modalités avant de pouvoir poursuivre. Vous devrez ensuite choisir une région. Cette information aidera l’assistant virtuel à vous mettre en contact avec des ressources pertinentes sur le plan géographique. Pour cette démonstration, nous choisirons l’Alberta. Vous pouvez maintenant lui poser une question en tapant dans la boîte de clavardage. Puisque nous avons choisi l’Alberta, nous allons nous mettre dans la peau d’un éleveur de bovins et nous demanderons quels types de financement sont généralement disponibles, en langage clair. Voilà! L’outil de clavardage d’AgriGuichet nous a présenté plusieurs options en fonction de notre question, ainsi que des liens vers les programmes et les renseignements sur les centres de recherche locaux mentionnés. Nous pouvons cliquer sur les liens pour en savoir plus, ou poser la question directement dans le clavardage d’AgriGuichet pour en savoir plus.

Nous avons conçu le clavardage d’AgriGuichet en fonction de plusieurs principes fondamentaux de conception : Sécurité : Le clavardage d’AgriGuichet est conçu et hébergé dans un environnement sécurisé doté de contrôles de sécurité de niveau entreprise. Confidentialité : Le clavardage d’AgriGuichet met à profit des mesures de protection de pointe pour protéger l’information qu’il traite. Accessibilité : Le clavardage d’AgriGuichet est conforme aux WCAG, et les utilisateurs peuvent demander à l’assistant virtuel de modifier son format de réponse à des fins d’accessibilité personnelle. Par exemple, retourner l’information sous forme de puces ou modifier le niveau de langue utilisé. Soutien multilingue : Le clavardage d’AgriGuichet est disponible dans les deux langues officielles. Collaboration : Le clavardage d’AgriGuichet est conçu de façon modulaire. Notre objectif est de rendre le code source facilement accessible aux ministères qui aimeraient lancer leurs propres cas d’utilisation génératifs de l’IA.

Conclusion

Voilà donc un aperçu de l’avenir de la prestation des services avec notre assistant virtuel d’AgriGuichet. À notre connaissance, il s’agit du premier robot conversationnel génératif du gouvernement du Canada axé sur l’IA, et nous en sommes fiers. Nous avons été submergés par l’intérêt et le soutien des derniers mois, et nous vous remercions de vous être joints à nous dans le cadre de ce parcours.

Merci.

Découvrez Nachet, notre application Web développée à l’ACIA par le Laboratoire d’intelligence artificielle, en collaboration avec le Laboratoire de la science des semences de Saskatoon.

L’ACIA travaille avec diligence pour s’assurer que les espèces de mauvaises herbes envahissantes n’entrent pas au Canada ni qu’elles n’en sortent avec d’autres semences ou d’autres grains.

Nachet est une application Web combinant code ouvert, données publiques, intelligence artificielle et vision par ordinateur. Avec une interface intuitive et facile d’utilisation, Nachet offre aux analystes de laboratoire la possibilité d’identifier les espèces de semences en un seul clic. Ce système, qui a été conçu à partir  d’images de semences capturées par microscope, utilise la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle pour identifier avec une grande précision diverses espèces de semences. 

L’interface de Nachet est axée sur la simplicité et la facilité d’utilisation. Les analystes peuvent facilement saisir ou téléverser des images de semences afin de les identifier à la suite d’une formation minimale sur la façon d’utiliser l’application d’intelligence artificielle.

Une fois l’image téléchargée à des fins d’évaluation, l’intelligence artificielle de Nachet reconnaît rapidement chaque semence de façon indépendante. La semence apparaît dans un encadré où elle est décrite, un nom d’espèce ainsi qu’un coefficient de fiabilité lui sont attribués.

Par exemple, dans la présente démonstration, toutes les semences sont correctement désignées comme Ambrosia psilostachya, avec une précision supérieure à 90 p. 100.

Les résultats sont clairs et le système est convivial. Les analystes peuvent naviguer entre les espèces identifiées et examiner les images enregistrées.

Le dossier « General » est celui par défaut, mais la création de dossiers personnalisés vous permet de gérer, de classer et de stocker des images de la façon qui vous convient.

Une image, ou tout le contenu du fichier de la mémoire cache peuvent être enregistrés.

Notre objectif consiste à mettre Nachet à la disposition de l’ensemble des spécialistes des semences, qui peuvent également l’utiliser comme un outil supplémentaire dans leurs démarches visant à limiter ou à contenir la propagation des espèces de mauvaises herbes envahissantes. La portée de cette technologie pourrait s’étendre à d’autres domaines, notamment l’identification d’insectes nuisibles ou de semences pures. Nachet est une infrastructure polyvalente qui permet d’intégrer de façon harmonieuse le matériel numérique et les technologies de l’intelligence artificielle.

Nachet un exemple de la façon dont l’ACIA appliquera les technologies émergentes et les intégrera aux activités d’inspection traditionnelles afin d’être plus performante et efficace dans l’atteinte de résultats.

Je vous remercie d’avoir exploré les possibilités de Nachet avec nous. Pour en savoir plus, consultez le répertoire public GitHub du Laboratoire d’intelligence artificielle de l’ACIA.

Pendant des millénaires, le mode de vie, le savoir et l’être des Premières Nations étaient protégés. 

Nos langues, nos identités et notre souveraineté prospéraient; nous étions en sécurité; nous étions forts.

Mais avec la colonisation, notre souveraineté et le droit de décider de notre propre avenir ont été menacés…

Le contrôle et la propriété de nos « façons de savoir et d’être » ont commencé à s’effondrer, créant un vide entre ce que nous sommes aujourd’hui et ce que le Créateur voulait que nous soyons.

Pourtant, malgré ces difficultés, nous sommes un peuple fort et résilient qui a une fière histoire et un avenir encore meilleur.

En cette ère de réconciliation, une nouvelle histoire est en train d’être écrite.

Cette histoire nous fait reprendre ce qui nous appartient. Elle nous voit exercer nos droits

• à l’autodétermination et à
• l’autonomie gouvernementale.

Mais pour ce faire, nous devons aussi exercer nos droits sur notre information, sur nos connaissances… sur nos données!

Dans une économie numérique en évolution rapide, les données – sous forme d’information, de statistiques et de recherche – sont essentielles.

À ce jour, le Canada a recueilli et continue de recueillir nos données, en comparant notre qualité de vie ET en planifiant notre avenir sans notre participation ni notre consentement. Nous avons été forcés de nous insérer dans un moule que nous n’avons pas créé ni choisi.        

Nous sommes donc à court de données fiables et pertinentes qui témoignent de notre vision du monde.

Nos données doivent nous appartenir.

Elles viennent de nous. Elles nous relient. Elles définissent qui nous sommes et elles ont le pouvoir de nous guider dans la construction de notre avenir – à notre image. 

C’est notre atout, notre héritage.

Comme tous les gouvernements du monde, nos propres gouvernements doivent être habilités par des données fiables à faire leur travail, à prendre des décisions éclairées et à planifier pour l’avenir.

Pour cette raison, nos leaders ont défendu les droits relatifs à nos données…

Cependant, la reconnaissance de nos droits sur les données ne suffit pas… 

Nous devons renforcer nos capacités afin de préserver et d’exploiter nos données de manière efficace.

Et bien que nous ayons recueilli des données, il reste des lacunes importantes, ce qui laisse de nombreuses communautés de côté.

C’est pourquoi, à la demande des chefs réunis en assemblée, le Centre de gouvernance de l’information des Premières Nations et ses partenaires régionaux ont élaboré une stratégie – à partir de la base – dans le but de renforcer les capacités en matière de données dont nos collectivités et nos dirigeants ont besoin.

Cette stratégie, notre plan, vise à établir des centres régionaux de gouvernance de l’information (un dans chaque région), dirigés par les Premières Nations :

• Entièrement fonctionnels 
• Apolitiques
• Gérés par des experts 

Ces centres régionaux (ou centres régionaux) fourniront un ensemble de données partagées et de services statistiques à toutes les collectivités, à leurs gouvernements, aux organismes de défense des droits et aux organismes de prestation de services.

En tirant parti des économies d’échelle dans chaque région, les collectivités et leurs organisations auront accès à l’infrastructure numérique et à l’expertise professionnelle dont elles ont besoin pour gouverner leurs données, y accéder et les rapatrier, en tirant parti de leur pouvoir.

Alors, quelle est la prochaine étape?

La mise en œuvre se fera par la communauté et par la nation – par phases.

La phase 1 commence maintenant, avec le recrutement d’une équipe de champions des données attitrée dans chaque région qui mobilisera la direction et l’aidera à définir :

• Premièrement, comment ces centres régionaux seront-ils gouvernés?

et…

• Deuxièmement, quels services et capacités prioritaires en matière de données offriront-ils?

Pour établir une base solide, cette première phase doit être axée sur les plans avant que nous commencions à investir dans l’aspect physique.

Ce travail devrait prendre environ trois ans, chaque région progressant à son propre rythme.

Une fois cela terminé, nous passerons à la phase 2.

C’est à ce moment-là que nous donnerons vie à nos plans.

Jamais le moment n’a été aussi opportun, et l’occasion, à notre portée. 

Nos dirigeants sont des pionniers dans ce domaine depuis des années… Et le gouvernement canadien a réagi en fournissant un financement important pour la mise en œuvre de notre plan.

Grâce à cette stratégie, nous bâtirons nos propres institutions de gouvernance des données et de statistique, et elles seront dotées des capacités modernes dont nous avons besoin pour conserver et utiliser toutes nos données.

Ce sera notre héritage pour les sept prochaines générations…

[Texte à l’écran]

Qui est le CGIPN?

Le Centre de gouvernance de l’information des Premières Nations est un organisme indépendant, apolitique et technique sans but lucratif, spécialement mandaté par les Chefs en assemblée de l’Assemblée des Premières Nations (Résolution no 48, décembre 2009).

Vision :

La vision du CGIPN prévoit que chaque Première Nation bénéficiera de la souveraineté des données conformément à sa vision du monde distincte.

Mission :

Nous affirmons la souveraineté des données des Premières Nations et appuyons le développement de systèmes de gouvernance et de gestion de l’information au niveau communautaire par le biais de partenariats régionaux et nationaux. Nous préconisons un consentement libre, préalable et éclairé, respectons les relations de nation à nation et reconnaissons les coutumes distinctes des nations.

Après trois ans de travail acharné et de collaboration interministérielle, Affaires mondiales Canada est heureux d’annoncer la norme de référence de données sur les codes des noms officiels actuels et précédents des pays, territoires et zones géographiques reconnus par la fonction publique fédérale du Canada. Cette liste normalisée est disponible dans l’ensemble du gouvernement, ce qui simplifiera l’identification et l’utilisation des noms officiels.

Qu’est-ce qu’une norme de référence de données? En termes simples, les normes de données sont comme un langage commun sur lequel tout le monde s’accorde. Elles permettent de s’assurer que les informations sont organisées d’une manière que tout le monde peut comprendre, comme l’utilisation des mêmes règles de grammaire ou d’orthographe. En quoi cela est-il important? Pensez-y: un vocabulaire commun réduit les risques de confusion et d’erreur. Il permet une meilleure compréhension.

Ces normes sont le point d’appui de l’ordre dans notre monde numérique. Elles garantissent que les ordinateurs, les systèmes et les applications peuvent facilement partager et comprendre les informations.

C’est pourquoi le développement et l’application de ces normes ont été confirmés comme une priorité absolue de la Stratégie de données 2023-2026 pour la fonction publique fédérale.

Le processus de création de la norme de référence de données du GC a commencé en 2019. Notre équipe de gestion des données a collaboré avec le Bureau du protocole et les bureaux géographiques d’Affaires mondiales Canada, donnant le coup d’envoi à l’élaboration de cette liste de référence relative aux données. Simultanément, des consultations avec d’autres ministères ont été lancées.

En 2023, la Division des communications ministérielles d’AMC a été désignée comme intendant responsable des données commerciales. Pourquoi? C’est simple. Elle est responsable du guide de style du ministère, qui énumère les noms officiellement reconnus des pays. Assumer la responsabilité de la nouvelle liste de référence relative aux données était une progression naturelle.

La liste existante a également fait l’objet d’un examen approfondi au regard des normes internationales, ce qui a permis de l’affiner et de l’élargir. Tout au long de l’année 2023, des consultations ont été organisées avec divers ministères et agences afin de comprendre les besoins historiques en matière de dénomination. Par exemple, un ministère ou une agence qui traite les documents de voyage étrangers peut avoir besoin de savoir qu’un document délivré par un pays qui n’existe plus est valide s’il a été délivré entre certaines années, ou que des documents peuvent avoir été délivrés par un pouvoir administratif pour un pays qui était autrefois un territoire dépendant.

Le processus a été confronté à des défis tels que l’extraction de données à partir de documents historiques, la détermination de la lignée des pays, la confirmation des pouvoirs administratifs pour les territoires, le traitement des questions liées aux pays en conflit et la découverte d’anomalies dans les normes internationales. Des difficultés ont également été rencontrées au niveau du contenu, notamment pour parvenir à un consensus sur les territoires et les zones géographiques politiquement sensibles. Malgré ces difficultés, en travaillant ensemble pour atteindre notre objectif commun d’établir une liste, nous avons pu finaliser un ensemble d’informations à l’échelle de l’organisation pour tous les ministères et agences.

L’objectif de la norme de référence de données du GC sur les codes des noms officiels actuels et précédents des pays, territoires et zones géographiques est simple: permettre aux services gouvernementaux d’accéder facilement à des noms de pays exacts et à jour à partir d’une liste normalisée. Cela garantit un identifiant unique pour chaque enregistrement actif et historique. Nos outils, comme le portail de gestion et de gouvernance des données, rendent la création et la révision des noms de pays automatiques et efficaces.

Quelles sont les prochaines étapes? Nous continuerons à affiner les données historiques. Notre priorité immédiate était de fournir une liste de noms actuels et historiques récents. Les prochaines étapes consisteront à développer cette liste, en examinant les documents d’archives afin d’inclure davantage de noms historiques du 20e siècle.

En substance, l’attention que nous portons à la gouvernance et à la bonne gestion des données ouvre la voie à des normes communes, favorisant l’interopérabilité des données dans l’ensemble du gouvernement du Canada. Pour plus d’informations, veuillez contacter data-donnees-prr@international.gc.ca!

De nombreux ministères sont confrontés au défi de la transformation numérique et de l’automatisation des processus pour permettre une prise de décision basée sur les données, alors que leurs processus et outils manuels existants n’ont pas suffisamment évolués. À Innovation, Sciences et Développement économique Canada (ISDE), un exemple de cette situation était l’exigence du Conseil du Trésor pour les ministères de fournir une mise à jour du Répertoire des services, qui est une liste de leurs services externes et internes à l’entreprise et des normes de service qui les accompagnent.   

Avant 2023, la mise à jour du Répertoire des services était entièrement réalisée par le biais de courriers électroniques et de feuilles de calcul Excel. Le processus était inefficace, il y avait des problèmes avec la qualité des données et le contrôle des versions des documents, ce qui laissait une marge d’amélioration, y compris du côté de l’expérience utilisateur.    

Bien que le produit final réponde aux exigences du SCT en matière de rapports, il n’a pas atteint son potentiel sur le plan de la valeur ajoutée pour la planification et les rapports internes.   Au début de l’année 2023, nous avons adopté un état d’esprit agile et itératif et avons commencé à transformer le processus et à tirer parti de la technologie pour améliorer la qualité des données et l’expérience de l’utilisateur pour toutes les personnes concernées.   

Notre première étape dans la présentation d’un processus numérique plus simplifié a été de travailler avec nos collègues de la TI pour développer une application d’inventaire des services à l’aide de l’outil Power App.   

Comme pour toute prestation de services numériques, il est essentiel d’adopter une approche de conception centrée sur l’utilisateur. Nous avons donc veillé à collaborer avec nos partenaires de services dès le début et à plusieurs reprises afin de nous assurer que leurs exigences étaient satisfaites et de susciter l’adhésion des futurs utilisateurs. 

Grâce à l’application, les propriétaires de services peuvent désormais facilement ajouter ou modifier un service ainsi que les normes de service associées.    

• Par exemple, lorsque nous sélectionnons « Modifier un service », nous accédons à la page de révision du service, où le propriétaire du service peut rapidement passer en revue toutes les données associées et ne mettre à jour que ce qui est nécessaire. 
• Il est également nécessaire d’ajouter du contenu en anglais et en français, le cas échéant, comme la description du service.   

Tout en travaillant sur l’application Inventaire, nous avons également commencé à travailler sur une méthode de rapportage plus robuste. Notre objectif était de permettre un accès en libre-service à des données plus dynamiques pour les cadres supérieurs et le personnel chargé de la planification et de l’établissement des rapports.  

Nous avons commencé par collaborer avec notre équipe de planification d’entreprise et notre responsable du portefeuille d’applications pour aligner les programmes, les services et les applications d’ISDE. Ces liens entre les données étaient essentiels alors que nous avons travaillé en étroite collaboration avec une équipe de données d’ISDE pendant plusieurs mois pour développer la première itération fondamentale de notre nouveau tableau de bord Power BI sur la supervision des services. En mettant l’accent sur la liaison des sources de données, la normalisation des champs et la définition des exigences en matière d’information, le tableau de bord répond aux besoins des utilisateurs en matière de données et d’informations.  

Grâce au lien avec l’application Répertoire de Power App, les données relatives aux services reflètent les mises à jour apportées par les propriétaires de services à leurs services et à leurs normes de service. Nous avons également déterminé des points de données supplémentaires tels que ceux qui sont signalés comme « services critiques » et les services qui perçoivent des frais ou utilisent le numéro d’entreprise d’ARC.   

Nous avons déjà reçu beaucoup de rétroaction positive à tous les niveaux, y compris de la part des propriétaires de services.   

Nous prévoyons maintenant de développer une application Power App pour le « Portefeuille des applications » afin de transformer numériquement ce processus et nous aimerions également intégrer des ensembles de données supplémentaires dans le tableau de bord.

Les deux produits ont été réalisés en peu de temps et témoignent de la valeur d’une approche agile et itérative et de la collaboration pour trouver des solutions numériques afin d’améliorer les processus lorsque des gains d’efficacité et une meilleure expérience utilisateur sont nécessaires.

Bonjour et bienvenue à l’introduction du modèle de données des ressources humaines, où nous explorerons l’importance des données dans un monde de plus en plus intégré.

Imaginez le modèle de données comme un plan ou une feuille de route nous guidant à travers les complexités de l’information.

Sa valeur réside dans sa capacité à favoriser l’interopérabilité avec d’autres processus, à briser les silos de données isolés et à adopter une approche plus intégrée de la gestion des ressources humaines.

La sécurité et la protection des données sont primordiales dans un monde où les informations sur le personnel s’accumulent à un rythme exponentiel. Le modèle vous permet de savoir en toute confiance quelles sont les données qui sont importantes, qui sont sensibles et qui ont besoin d’être protégées.

Vos besoins en matière de données évoluent en même temps que votre organisation. La flexibilité et la capacité d’évoluer sont essentielles à l’intégration organisée des données. Le modèle évolue avec vous, en s’adaptant et en s’accommodant sans perdre sa structure.

Pensez à l’exploration des données comme à un voyage ; le modèle de données agit comme votre carte de navigation, vous guidant efficacement à travers l’univers des ressources humaines jusqu’à la destination souhaitée.

Lorsqu’il est mis en pratique, le modèle permet d’assurer une utilisation efficace des informations, tout comme le ferait la gestion d’un inventaire ou d’un catalogue.

Par-dessus tout, le modèle de données facilite la prise de décision efficace et automatisée, la réalisation de résultats positifs pour l’entreprise et la mise en application des pratiques de gestion des données matures.

L’état actuel de la gestion des données s’apparente à un bureau jonché d’innombrables pièces de Lego, ce qui nécessite des recherches fastidieuses ou une dépendance à l’égard d’autres personnes pour obtenir des informations.

En adoptant ensemble le modèle de données, nous visons à relier les informations et à obtenir des perspectives, ce qui nous permet d’agir rapidement et de façonner le changement de manière proactive.

Fondamentalement, le modèle peut optimiser la gestion de la qualité des données en vous aidant à doter votre organisation d’une meilleure compréhension du personnel.

Passons maintenant au modèle de données proprement dit.

Cette page simplifiée sur l’effectif de base illustre les éléments clés du modèle. Par exemple, une personne devient un employé qui est relié à un poste (et dans certains cas non), qui est catégorisé par un emploi qui s’inscrit dans une organisation.

La personne dispose de plusieurs points de données liées à son profil et qui augmentent quand elle passe au statut d’employé.

L’interaction entre ces éléments essentiels constituent la base des RH, qui permettent de comparer les données entre le travail et les personnes.

Cette diapositive se concentre surtout sur la manière de répondre à la question « qui est où, qui fait quoi et pour quelle raison ?

Pour accéder au modèle de données et au dictionnaire de données correspondant, visitez notre site GCÉchange pour une copie téléchargeable.

Nous vous recommandons de naviguer dans le fichier PDF du modèle pour une meilleure vue de tous les détails et connexions, y compris les neuf lignes d’affaires qui le soutiennent.

Rappelez-vous que l’utilisation d’un modèle de données n’est pas compliquée, mais ne pas en utiliser un, l’est.

Pour en savoir plus sur le modèle et comment l’appliquer, nous vous encourageons à nous contacter pour explorer vos enjeux et questions en matière de gestion des données RH. Pour planifier une session de collaboration, d’établissement des attentes et de mise en place de pratiques partagées en données RH, écrivez-nous à l’adresse courriel indiquée sur cette diapositive (pimart-oragip@tbs-sct.gc.ca).

Innovations en matière d’IA au MPO : Un regard plus approfondi sur la façon dont le MPO utilise l’IA pour moderniser la surveillance électronique des pêches.

Le Canada possède le plus long littoral du monde et un cinquième de l’eau douce de la planète. Le ministère des Pêches et des Océans du Canada se consacre à la gestion et à la protection de ces ressources inestimables.

La tâche est colossale. L’océan est vaste et une grande partie de ce qui se passe à sa surface ou sous sa surface reste un mystère. La seule façon d’y voir clair est de recueillir des données et d’utiliser des capteurs et des technologies satellitaires.

La quantité de données peut être écrasante. De nombreux processus d’analyse de ces données sont manuels et prennent du temps. C’est là que l’intelligence artificielle entre en jeu.

Le potentiel de l’IA pour le MPO est immense. Nous pouvons utiliser l’IA pour rationaliser la recherche scientifique, détecter les événements de capture et assurer le contrôle de la qualité des données océaniques. L’IA peut également nous aider à identifier les engins fantômes à partir d’images sous-marines.

Imaginez un atlas des pêches alimenté par l’IA qui prédit les prises par région de pêche, un chatbot qui répond rapidement aux questions sur les licences de pêche, les règles et les réglementations, ou des solutions de maintenance prédictive pour les navires. Ce ne sont là que quelques exemples de la façon dont l’IA peut être un outil puissant pour la préservation de nos eaux.

À titre d’exemple, nous testons actuellement un projet d’IA dans le secteur de la pêche dans l’océan Pacifique, en particulier pour ceux qui utilisent de grands filets pour attraper les poissons.

Ce projet vise à calculer avec précision le poids des prises et la répartition des différentes espèces de poissons. Cela permettra de réduire les erreurs qui peuvent se produire lorsque les humains s’occupent de ce processus.

Voyons comment cela fonctionne.

Les examinateurs de la surveillance électronique peuvent accéder à l’écran d’examen et sélectionner une vidéo de surveillance électronique à charger dans leur navigateur à partir de leur ordinateur.

Les examinateurs peuvent lire la vidéo pour trouver les sections où se déroule l’activité de pêche et sélectionner les images intéressantes pour l’estimation du poids et de la répartition des captures.

Lorsqu’une image est sélectionnée, l’examinateur a la possibilité de saisir le numéro de remorquage, les détails de la caméra et le nom du navire, puis de transmettre ces images à l’analyse de l’IA. L’objectif de l’analyse est de prédire le poids des captures et la distribution des espèces.

Chaque image peut être sélectionnée pour examiner l’estimation du poids des captures et la distribution des espèces fournies par le modèle d’IA. L’examinateur a alors la possibilité d’accepter ou de rejeter l’image en fonction du niveau de confiance de l’analyse de l’IA.

Cette solution est conforme à l’objectif du MPO d’améliorer la surveillance des pêches et de permettre un accès rapide aux informations sur les captures. En outre, elle permet d’obtenir des estimations précises du poids des captures pour chaque trait de chalut lors de chaque sortie, tout en conservant le même investissement en temps d’examen. L’efficacité et l’efficience de l’examen s’en trouvent ainsi accrues.

Cette solution permet également une analyse complète à différents niveaux : le navire individuel, la pêcherie spécifique et la région dans son ensemble. C’est particulièrement important pour garantir le respect des quotas de capture totale.

Ce projet n’est qu’un exemple de la manière dont nous utilisons l’IA pour rationaliser les opérations et promouvoir la gestion durable des ressources halieutiques.

Si nous sommes enthousiasmés par le potentiel de l’IA, nous nous engageons également à l’utiliser de manière responsable, éthique et transparente.

Nos travaux sont conformes à la directive du Secrétariat du Conseil du Trésor sur la prise de décision automatisée, garantissant que nos applications d’IA respectent les principes de protection de la vie privée, d’équité et de responsabilité.

Bonjour, je m’appelle Dominique Lalonde, et je suis la Directrice du Centre des données d’entreprises au sein du Secteur du dirigeant principal du numérique à Pêches et Océans Canada.

Comme dans plusieurs autres organisations, au MPO, nos données sont éparpillées et en silos. Il n’y a pas de moyen facile de les découvrir et d’y accéder quand on en a de besoin.  Par conséquent, les données peuvent être dupliquées et ne pas être utilisées efficacement à leur plein potentiel.

Grâce à notre programme du Centre des Données d’Entreprise (le CDE), nous innovons pour mieux communiquer, découvrir, partager et utiliser les données.  Notre objectif est de prendre les données de ces multiples sources et de les transformer en actifs numériques stratégiques pour le Ministère.

Découvrez comment cela profite à l’Initiative de la Stratégie pour le saumon du Pacifique.

La modernisation des données est un volet important de l’Initiative de la Stratégie du saumon du Pacifique, un projet fédéral de 686 millions de dollars visant à conserver et à protéger le saumon du Pacifique, ses habitats et ses écosystèmes en Colombie-Britannique et au Yukon.

Les stocks de saumon subissent un fort déclin en raison de divers facteurs de stress, notamment les changements climatiques, la dégradation de l’habitat, la pêche illégale ou non réglementée ou autres.  

La collecte de données est hautement spécialisée, axée sur les régions et se déroule en grande partie sur le terrain – ou plutôt dans les cours d’eau.

Pendant la saison de frai, un biologiste de la région peut effectuer un relevé en marchant dans un cours d’eau, en nageant en apnée ou en comptant les poissons qui traversent une barrière qui s’étend sur la largeur d’un cours d’eau ou d’une embarcation. Les mesures comprennent le nombre de poissons, par âge et par espèce, les niveaux d’eau, la température de l’eau et les conditions météorologiques. 

Ces données sont combinées à celles d’autres domaines pour évaluer l’état biologique du saumon et mieux répondre à la simple question « Comment se porte le saumon? ».

Les données peuvent être recueillies sur papier ou sous forme numérique.  Les mêmes données peuvent être recueillies, stockées et utilisées par divers groupes d’intérêt. Comme des copies sont parfois faites, il peut éventuellement être difficile de savoir si les données conviennent à l’objectif visé et de les agréger, ce qui finit par nuire à la confiance dans les données.

La modernisation des données sur le saumon du Pacifique vise à fournir des données fiables, des mécanismes de partage de données et de collaboration, ainsi que des outils analytiques modernes pour en déduire des observations, et pour répondre à des questions opérationnelles qui auront un impact sur les politiques, les programmes et les investissements.

Le MPO a récemment lancé le Centre des données d’entreprise (CDE) pour se connecter aux données et les rendre accessibles, partageables et utilisables dans l’ensemble du Ministère. C’est aussi le moyen de communiquer les données du MPO avec l’extérieur. Le CDE est un courtier qui met en relation ceux qui possèdent des données avec ceux qui en ont besoin, dans un environnement sécurisé et protégé.

Pour moderniser les données sur le saumon du Pacifique, nous travaillons à la création d’un portail de données en ligne qui présentera des données, des renseignements et produits de données clés à l’appui des activités de conservation et de restauration. 

Le portail de données présentera des tableaux de bord interactifs et des cartes thématiques, outils modernes de visualisation des données qui pourront être facilement utilisés par les spécialistes et le grand public.

Comment procéder? 

La première étape consistait à s’occuper du stockage. Nous avons mis en place les composantes techniques d’un lac de données.

Cette solution utilise l’infonuagique et une architecture en médaillon Databricks pour prendre en charge des ensembles de données brutes, normalisées et organisées.

L’étape 2 consistait à réunir des données provenant de sources multiples, incluant des données spatiales et des images sonars.

L’étape 3 consistera à normaliser, à incorporer et à fusionner les données pour centraliser les analyses et les rapports sur le saumon pour la région Pacifique du MPO.  

Quels ont été nos défis?

Tout d’abord, avec des dizaines de domaines de données répartis dans une centaine de sources de données, par où commencer?

Les membres de l’équipe ont une bonne compréhension de l’écosystème des données sur le saumon, y compris les personnes concernées, l’emplacement des données, leur structure et leur gestion. Voilà qui souligne l’importance de la gouvernance et de la gestion des données.  

Un autre défi consistait à traiter les données protégées, comme les données relatives aux permis de pêche commerciale. Nous avons envisagé l’utilisation de données masquées, d’un générateur de données aléatoires et d’autres outils, chacun présentant des avantages et des inconvénients. 

En fin de compte, nous avons conçu divers environnements de production pour répondre aux exigences en matière d’architecture et de sécurité. 

Un défi important et permanent consiste à créer une culture des données, à numériser la façon dont nous faisons les choses, et à changer la vision des données pour que notre objectif ne soit plus pour une activité précise, mais plutôt que les données soient traités comme un actif stratégique de l’entreprise et de la Couronne. 

La réussite est un partenariat tripartite entre l’entreprise, la gouvernance des données et la technologie.

En résumé, nous nous connectons aux données et nous permettons aux utilisateurs de découvrir, d’échanger et d’utiliser les données pour en déduire des observations qui contribueront à la conservation et à la protection du saumon.  

C’est avec enthousiasme que ces éléments de solution seront mis à profit dans le cadre de diverses initiatives au sein du MPO afin que les données soient traités comme un actif stratégique. Ceci n’est qu’un début!

Merci de votre attention!

Je me nomme Byron O’Byrne. Je suis le chef de l’équipe des données au sein de la Direction Générale de l’Indo-Pacifique à Affaires mondiales Canada. Dans cette vidéo, je vous présenterai un tableau de bord que nous avons créé pour mieux comprendre les voyages internationaux des membres du Conseil des ministres. En particulier, je vais mettre l’accent sur les obstacles que nous avons rencontrés durant sa conception et comment nous avons utilisé les données disponibles sur le site Gouvernement ouvert ainsi que ChatGPT pour surmonter ces défis.

Je commencerai par expliquer l’historique du projet. En novembre dernier, Affaires mondiales Canada a lancé la stratégie indo-pacifique du Canada. L’un des volets de cette stratégie consiste à renforcer l’engagement dans la région afin de démontrer son importance continue pour le Canada. Mais comment faire le suivi et rapporter sur cet engagement, surtout au niveau supérieur ? L’une des solutions est d’examiner les voyages effectués dans la région par les ministres et les hauts fonctionnaires. Pour nous aider à raconter cette histoire d’engagement en croissance, nous cherchions à répondre à des questions clés : Où les ministres et les hauts fonctionnaires se rendent-ils dans la région indo-pacifique ? Où se rendent-ils dans le monde ? Comment une région du monde se compare-t-elle à une autre en terme du nombre de voyages ? Comment les voyages dans la région indo-pacifique se comparent-ils à ceux effectués dans d’autres régions ? Et comment cela se présente-t-il au fil du temps ?

Nous avions pu localiser les données relatives à nos propres ministres, grâce à une « Microsoft List » gérée par notre unité de breffage, mais nous ne connaissions aucune donnée facilement accessible sur les déplacements des ministres à l’extérieur d’Affaires mondiales Canada. Il s’agissait d’une lacune majeure pour notre projet d’évaluer l’engagement du Canada.

Le défi lancé, nous avions considéré diverses options: demander aux autres ministères de nous communiquer les déplacements de leurs ministres dans la région, coordonner avec nos missions dans l’Indo-Pacifique pour obtenir probablement cette information, utiliser un logiciel pour faire des recherches dans les communiqués de presse du gouvernement. Par contre nous sommes vite rendu compte que tous ces options étaient soit peu pratiques, soit peu fiables. Heureusement, à travers ces démarches, nous avions aussi appris de l’existence d’un dépôt central d’informations accessible non seulement aux fonctionnaires, mais à tous les Canadiens : la divulgation proactive des frais de voyage tenue par le Secrétariat du Conseil du Trésor, où les ministres et hauts fonctionnaires sont tenus de divulguer les dépenses encourues par des voyages liés au travail, y compris les informations sur le lieu et la période que nous recherchions. Bien qu’il ne soit pas nécessairement complet ou toujours opportun, il constitue le répertoire public le plus complet sur les déplacements des ministres. 

L’information sur la géographique était la donnée la plus importante pour notre tableau de bord, et bien qu’elle figure dans les données de la Divulgation proactive, la façon dont elle capturée est variable, et certainement pas dans le format spécifique requis par le programme que nous avons utilisé (PowerBI). Plus précisément, nous avions besoin du code ISO à trois chiffres pour identifier le pays. Or, les données de localisation fournies étaient en formats différents : noms de pays, abréviations de pays, noms de villes, abréviations de villes, plusieurs pays, plusieurs villes et même des combinaisons dans un seul champ. Il n’était pas non plus possible d’analyser, de nettoyer et de coder manuellement près de 90 000 lignes de données. Ainsi, étant donné que nous travaillions avec des données publiques, nous avons fait appel à ChatGPT pour passer au peigne fin les lieux et générer le code à trois chiffres dont nous avions besoin pour déterminer les pays correspondant à chaque voyage, ainsi que leurs régions géographiques. 

Le résultat de ce travail est la page du tableau de bord que vous voyez ici. Sur la carte, chaque bulle représente les déplacements ministériels dans ce pays depuis 2018. À droite, nous avons un graphique montrant la répartition des voyages entre les régions, ainsi qu’un graphique montrant la répartition des voyages entre les régions pour chaque ministre.

En résumé, avec les données de Gouvernement ouvert, nous avons pu utiliser ChatGPT de manière responsable pour automatiser certaines parties de la création et de la mise à jour d’un tableau de bord destiné à explorer les voyages ministériels et de haut niveau dans la région indo-pacifique et le monde. Ce tableau de bord est encore en cours d’élaboration, mais il a déjà suscité plusieurs discussions sur l’établissement de rapports et comment l’affiné davantage. Nous pensons que c’est un excellent exemple de l’utilisation de nouvelles approches pour exploiter les données collectées à d’autres fins afin de mieux comprendre comment nous faisons avancer une priorité importante pour le Canada. Je vous encourage à réfléchir comment vous pourriez utiliser de telles données ouvertes pour vous aider à répondre à votre propre question. Merci de votre attention et bonne chance !

Jane: Bonjour ! Pensez-vous que votre équipe puisse créer quelque chose d’automatisé pour nous aider avec notre tableau de bord du portefeuille de partenaires ? Il est utilisé pour l’initiative des points focaux pour les partenaires.

John: Oui, bien sûr ! Parlez-moi de cette initiative

Jane: L’initiative des point focaux du DPF pour les partenaires a été créée pour gérer d’un point de vue holistique la relation de DPF à DPF avec les partenaires stratégiques qui mettent en œuvre plusieurs projets de développement international financés par Affaires mondiales Canada, afin d’accroître l’efficacité à la fois pour les organisations et pour le ministère.

Dans le cadre de cette initiative, un expert en gestion des subventions et des contributions est désigné comme point focal du partenaire DPF pour chaque organisation participante. Le point focal et le directeur financier de l’organisation se rencontrent ensuite régulièrement pour discuter et aborder les problèmes et défis systématiques liés aux questions financières de leurs projets. Cette ouverture et cette transparence accrues entre Affaires mondiales Canada et les partenaires permettent d’acquérir des connaissances sur les problèmes persistants ou récurrents, ce qui contribue à l’amélioration continue de l’élaboration des politiques financières, de la diligence raisonnable et de la surveillance.

John: De quelles informations le point focal a-t-il besoin ?

Jane: Le rôle d’un point focal exige une bonne compréhension du portefeuille global de l’organisation, des projets en cours et de ceux qui sont évalués, du mandat de l’organisation, des risques fiduciaires et financiers, des audits antérieurs, etc. Cependant, le système de gestion des subventions et des contributions du département ne permet pas de rassembler facilement ces informations, qui sont stockées dans différentes bases de données appartenant à de multiples équipes. Lorsque l’initiative a démarré il y a quelques années et jusqu’à l’automne 2023, un tableau de bord Excel a été créé et mis à jour manuellement pour compiler toutes ces données au niveau du portefeuille sur les partenaires participants et leurs projets opérationnels. Cette tâche prenait beaucoup de temps, ce qui rendait l’outil très peu pertinent la plupart du temps, car les données étaient rarement à jour.

Les points focaux utilisent également des documents individuels dans différents formats tels qu’Excel, Word et même One Note pour documenter leurs échanges avec les partenaires. Il est donc très difficile d’extraire des informations sommaires de l’initiative, telles que les problèmes les plus récurrents ou les gains d’efficacité réalisés.

John: Intéressant ! Laissez-moi voir ce que nous pouvons faire.

John: Bonjour ! J’ai de bonnes nouvelles pour vous ! Nous avons collaboré avec les différentes équipes et nous avons réussi à obtenir l’accès à leurs différentes bases de données. Nous avons ensuite utilisé Power B I pour construire un modèle de données complet. Ce modèle de données a servi de base à notre tableau de bord. Nous avons soigneusement conçu et développé un tableau de bord dynamique qui présente des informations clés dérivées de la fusion des données. Nous avons réussi à présenter les informations consolidées dans un format visuellement convaincant et facilement compréhensible.

Vous pouvez voir ici, sur la page d’accueil, la liste des partenaires qui font partie de l’initiative. Vous pouvez sélectionner un partenaire à partir de cette liste et cliquer sur Détails du partenaire. Vous accéderez alors à la vue du portefeuille du partenaire. Dans cette vue, vous trouverez des informations générales sur l’organisation en haut de la page. Vous pouvez utiliser les boutons au milieu de la page pour voir différents visuels liés aux derniers risques du partenaire ou aux enjeux clés et aux gains d’efficacité discutés avec le partenaire. Vous pouvez facilement accéder à un projet spécifique à partir de cette page, en sélectionnant un projet dans le tableau et en cliquant sur le buton détails du projet.

Dans la vue des détails du projet, vous pourrez voir des informations générales en haut de la page. La page s’ouvre par défaut sur la vue d’ensemble, mais si vous souhaitez obtenir plus d’informations sur la situation financière du projet, vous pouvez cliquer sur le bouton « avancement du projet ». Le bouton « FRET » permet également de consulter l’évaluation des risques du projet et les mesures de réponse aux risques mises en place.

Le deuxième onglet dans l’application power BI est un résumé de tous les enjeux clés et des gains d’efficacité abordés lors des réunions avec les partenaires. Comme vous n’aviez pas de méthode standardisée de prise de notes, nous avons créé un fichier Excel que les points focaux des partenaires peuvent utiliser. Le tableau Excel est clair et facile à utiliser, il se trouve sur votre page SharePoint. Nous y avons ajouté rétroactivement les notes antérieures que nous avons pu y trouver pour obtenir quelques données.

Jane: Merci beaucoup pour ce travail ! Je suis sûre qu’il nous sera utile !

Jane: Bonjour ! Après avoir testé le nouveau tableau de bord, nous avons observé de grandes améliorations. En particulier, nous pouvons désormais accéder facilement à des données précises et actualisées relatives aux partenaires, ce qui nous permet de gagner du temps. En outre, le tableau de bord nous permet désormais d’effectuer une analyse des principales questions soulevées par les partenaires et des mesures prises ou à prendre. Nous sommes désormais en mesure de partager ces informations avec nos collègues et la direction afin de favoriser un engagement plus cohérent avec les partenaires externes et d’apporter des améliorations à la gestion des subventions et des contributions.

John: Merci pour cette mise à jour ! Je suis heureux de l’apprendre !

Nous tenons tout d’abord à souligner que les terres sur lesquelles nous sommes rassemblés pour réaliser cette vidéo font partie du territoire traditionnel non cédé du peuple algonquin Anishnaabeg.

À la Direction générale des données, de la surveillance et de la prospective, nous avons pour mission de faire évoluer les systèmes sous-jacents de l’Agence de la santé publique du Canada, afin de mettre en place des actions de santé publique plus intelligentes, plus rapides, plus précises et plus rentables.  Aujourd’hui, je vais vous présenter deux initiatives qui sont à l’origine de ce changement à l’ASPC, les initiatives de modernisation des données et d’interopérabilité, également appelées IMDI.

Décortiquons et discutons ensemble des deux piliers coordonnés d’IMDI et de leur intersection, en commençant par la modernisation des données.

Étant donné l’hétérogénéité de la gestion des données au sein des systèmes de surveillance de l’Agence de la santé publique du Canada, une enquête comportant des questions ouvertes et fermées a été distribuée aux systèmes de surveillance afin d’obtenir une compréhension globale de la gestion actuelle des données. Cette enquête examine de manière exhaustive la gestion des données à tous les stades du cycle de vie des données – de la collecte à la diffusion – et établit les défis, les solutions et les domaines où des gains d’efficacité sont possibles.

Ces résultats permettront de formuler des recommandations fondées sur des données probantes afin d’améliorer la manière dont les données circulent dans les systèmes de surveillance et au sein de l’agence, tout en reconnaissant la diversité des données, des défis et des systèmes de surveillance.

Ensuite, les améliorations stratégiques viseront à moderniser la gestion des données en améliorant l’intégration et l’interopérabilité tout au long du cycle de vie des données. 

La nécessité d’une approche centrée sur les personnes, de ressources adéquates et de l’intégration de la gestion des données et de l’épidémiologie a été établie comme une considération essentielle lors des consultations préliminaires.

Les recommandations incluront des stratégies tournées vers l’avenir et des interventions fondées sur des données probantes afin d’améliorer les systèmes de surveillance sous-jacents, ce qui permettra à l’Agence de la santé publique du Canada de mener des actions de santé publique plus intelligentes, plus rapides, plus précises et plus rentables pour aller de l’avant.

La partie suivante de l’IMDI porte sur l’initiative d’interopérabilité.

L’interopérabilité est un facteur clé de la modernisation des données et désigne la capacité d’assurer un partage harmonieux des données et de l’information sur la santé entre les intervenants du secteur de la santé au moyen des politiques, de la gouvernance, du déroulement du travail et de l’harmonisation technique. Grâce à une interopérabilité accrue, les programmes deviennent plus résistants lors des interventions de santé publique et sont plus aptes à faire face à la rotation du personnel, aux fluctuations budgétaires et à l’évolution des besoins en matière de données. 

Grâce à la collaboration et à l’apprentissage partagé avec les partenaires et les parties prenantes, l’initiative d’interopérabilité de l’Agence de la santé publique du Canada vise à évaluer et à améliorer la connectivité, tant au niveau de l’agence qu’au niveau des systèmes de surveillance individuels.

L’interopérabilité se compose de quatre éléments : 

1. Gouvernance des données et politique des données
2. Normes relatives aux données
3. Technologie
4. Ressources et soutien en matière d’interopérabilité

L’interopérabilité est un parcours continu plutôt qu’une destination. Afin de mesurer l’état d’avancement des systèmes de surveillance en matière d’interopérabilité, des évaluations de maturité ont été élaborées. Ces évaluations servent à déterminer l’interopérabilité de chaque système de surveillance, ainsi que les structures en place au niveau de l’agence pour soutenir les systèmes. Chaque composante est évaluée sur une échelle de Likert en cinq points dans le cadre d’un modèle « bien, mieux, meilleur » visant à promouvoir une culture de croissance continue. De plus, un Conseil sur l’interopérabilité a été créé pour tirer parti de l’expertise des parties prenantes, aligner les priorités de l’agence et du programme, coordonner les travaux et amplifier les efforts visant à faire progresser l’interopérabilité.

Qu’est-ce que ça signifie?

Les résultats de l’évaluation de la maturité et les besoins des systèmes de surveillance sont utilisés pour élaborer des feuilles de route d’interopérabilité afin de guider les activités au niveau de l’agence et des systèmes.

Le Conseil sur l’interopérabilité coordonnera le développement d’outils et de normes dans le cadre d’une boîte à outils d’interopérabilité, utilisée pour soutenir les systèmes de surveillance individuels au fur et à mesure qu’ils évoluent vers des degrés d’interopérabilité de plus en plus élevés.

Les recommandations spécifiques incluront les enseignements tirés de la mise en œuvre du cadre d’interopérabilité et guideront les progrès au niveau de l’agence et du système de surveillance, dans le but de permettre à l’agence de la santé publique de mener des actions de santé publique plus intelligentes, plus rapides, plus précises et plus rentables.  En cette période de progrès, nous sommes ravis de diriger la mise en œuvre d’améliorations stratégiques pour la modernisation de la gestion des données et de l’interopérabilité à l’Agence de la santé publique du Canada. Ce projet et la collaboration globale permettront à l’Agence de mener des actions de santé publique plus intelligentes, plus rapides, plus précises et plus rentables.

(Trois documents financiers apparaissent à l’écran, suivis d’une minuterie affichant « 5 » secondes)

Étudiez ces trois documents financiers. En cinq secondes, pouvez-vous identifier le nom du

(Les mots « Nom du magasin, Numéro de téléphone et Prix total » apparaissent à l’écran)

magasin, son numéro de téléphone, et le prix total? Prêts? Allez-y!

(Le temps s’écoule jusqu’à 0)

C’est décourageant, non?

(Sept autres documents financiers remplissent l’écran)

Voudriez-vous essayer de le faire maintenant? Je ne pense pas.

(Différents mots, symboles et chiffres sont décodés à l’écran, révélant le nom de l’entreprise, l’adresse e-mail, le type de service et le montant total)

Quand il s’agit d’extraire des renseignements pertinents, vous n’avez sans doute pas envie de parcourir des piles de renseignements complexes et non structurés contenus dans des fichiers au format peu convivial.

(Une icône humaine apparaît à l’écran avec un symbole d’intelligence artificielle)

(La barre de chargement de l’IA atteint 100 % avant celle de l’humain)

Vous voulez vos données plus rapidement.

(Les chiffres « 999 $ » apparaissent du côté humain. Les chiffres « 17 $ » apparaissent du côté de l’IA)

Vous voulez limiter les dépenses.

(Le mot « Erreurs » apparaît des deux côtés, le côté humain compte jusqu’à 6 tandis que le côté IA reste à 0)

Vous voulez réduire le risque d’erreur humaine.

(Le symbole de l’IA pousse la section humaine hors du chemin. Quatre icônes représentant des données désagrégées et de la technologie émergent du symbole de l’IA)

La solution? Nous l’avons : les outils élaborés par les spécialistes de Statistique Canada permettent d’automatiser l’extraction de renseignements pour répondre à vos besoins.

(Le texte « L’extraction de renseignements » apparaît à l’écran)

(Divers PDF et images vierges volent à l’écran)

L’extraction de renseignements est le processus d’analyse de divers types de renseignements non structurés contenus dans des fichiers comme des PDF ou des images,

(Une loupe apparaît et révèle des informations cachées à l’intérieur de l’image)

puis d’extraction de l’information essentielle dans des fichiers de données au format éditable et structuré.

(Tous les PDF et images disparaissent de l’écran à l’exception d’un fichier PDF comportant des lignes et un graphique)

Nos spécialistes simplifient ce processus à l’aide d’une technologie de pointe.

(Deux icônes entrent dans le cadre, l’une représentant un homme avec un engrenage dans la tête et l’autre, un cerveau avec une puce)

(Les mots « Apprentissage automatique » et  « Apprentissage profond » apparaissent à l’écran)

Celle-ci utilise divers algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour extraire des renseignements

(L’icône PDF tourne et devient une image. Elle s’envole ensuite de l’écran, révélant une icône de femme)

non seulement à partir de tableaux et de documents-textes, mais aussi à partir d’images.

(Des symboles de barre de wifi émergent de Stella, suivis d’une photo de son passeport qui apparaît à côté d’elle)

Prenez Stella, par exemple. Elle téléverse une photo de son passeport dans l’application ArriveCAN.

(Le passeport se déplace, révélant l’icône de l’IA)

Grâce à la reconnaissance optique de caractères,

(Une barre bleue scanne le passeport et encadre les informations clés de Stella sur son passeport)

 ses renseignements sont saisis et désagrégés rapidement,

(Les informations pertinentes sont transférées vers un téléphone affichant l’application ArriveCan)

 puis associés à son profil. Elle gagne ainsi du temps et évite le risque d’erreur humaine.

(Tout disparaît de l’écran à l’exception du passeport de Stella)

(Deux autres passeports surgissent derrière celui de Stella et sont branchés sur un ordinateur. Trois téléphones affichant l’application ArriveCan sont branchés de l’autre côté de l’ordinateur)

Nous avons aussi recours au traitement par lots automatisé, qui peut aider à extraire des renseignements et des données de plusieurs documents PDF et images à la fois.

(Tout s’envole de l’écran. L’icône de l’IA revient suivie de quatre icônes qui tournent autour l’une de l’autre)

Nos solutions d’extraction de renseignements conviennent à de nombreux domaines, allant

(Les icônes se déplacent pour laisser place à une icône affichant un document financier qui se déplace au centre de l’écran. Quatre autres icônes financières émergent de l’originale)

des rapports financiers…

(Les icônes se déplacent pour laisser place à une icône affichant une trousse médicale qui se déplace au centre de l’écran. Quatre autres icônes médicales émergent de l’originale)

Aux systèmes de soins de santé.

(Les icônes se déplacent pour laisser place à une icône affichant une lettre ouverte qui se déplace au centre de l’écran. Quatre autres icônes RH émergent de l’originale)

Aux ressources humaines.

(Les icônes se déplacent pour laisser place à une icône affichant un instrument médical qui se déplace au centre de l’écran. Quatre autres icônes médicales émergent de l’originale)

Et même à la recherche scientifique et pharmaceutique!

(Les icônes se déplacent pour révéler une personne)

Espérons qu’elles vous conviendront aussi.

(Les mots « Pour plus d’informations sur nos solutions d’extraction de renseignements, veuillez écrire a : statcan.datascience-sciencedesdonnees.statcan@statcan.gc.ca)(L’emblème du Canada apparaît à l’écran)