Pêches et Océans Canada Stratégie d’intelligence artificielle

Sur cette page

• Introduction
• Contexte
  • Possibilités
  • Défis
• Stratégie d’IA
  • Vision et principes
• Gouvernance et leadership
  • Mesure : Intégrer l’adoption de l’IA dans la planification stratégique
  • Mesure : Établir une gouvernance de l’IA
  • Mesure : Renforcer l’intendance des données pour l’IA
• Transparence et responsabilisation
  • Mesure : Démontrer l’impact et la valeur de l’IA
  • Mesure : Mobiliser le public
  • Mesure : Renforcer la transparence en matière d’IA
• Culture et personnes
  • Mesure : Évaluer les talents et les besoins en IA
  • Mesure : Renforcer les connaissances et les capacités en IA
  • Mesure : Recruter et retenir les talents
  • Mesure : Promouvoir une culture d’innovation
• Adoption de l’IA et innovation
  • Mesures : Renforcer la qualité des données, sécuriser l’accès aux données et assurer une utilisation conforme des données
  • Mesure : Permettre l’adoption de l’IA
  • Mesure : Fournir un environnement informatique propice à l’IA
• Feuille de route et mise en œuvre
  • Résultats
• Références : Cadre de stratégies et de politiques du gouvernement du Canada
• Annexe
  • Modèle logique pour la stratégie d’IA
  • Extrants et descriptions
  • Résultats

Introduction

La Stratégie d’intelligence artificielle (IA) de Pêches et Océans Canada (MPO) est un plan tourné vers l’avenir visant à exploiter de manière responsable les technologies d’IA pour stimuler l’innovation, accroître l’efficacité opérationnelle et améliorer la prestation de services. Cette stratégie décrit la vision du MPO pour exploiter le potentiel de l’IA et relever les défis et les possibilités propres à son application par le Ministère. La Stratégie met l’accent sur quatre domaines prioritaires : Gouvernance et leadership, pour faire en sorte que l’IA appuie les responsabilités essentielles du Ministère et produise des résultats pour le public canadien; Transparence et responsabilisation, pour renforcer la confiance entre les fonctionnaires et le public; Culture et personnes, pour fournir aux employés la formation et les compétences nécessaires; et Adoption de l’IA et innovation, pour veiller à ce que l’utilisation de l’IA soit souple, sûre et rentable.

La Stratégie d’IA évoluera à mesure que la technologie et son application par le Ministère gagneront en maturité. La réussite de la Stratégie dépend de la contribution des employés de l’ensemble du Ministère. En favorisant une culture d’innovation, en investissant dans les talents et en tirant parti du potentiel de l’IA, le MPO est prêt à utiliser ces outils pour améliorer la gestion des pêches, protéger les écosystèmes aquatiques, améliorer la navigation maritime et renforcer les opérations et l’intervention maritimes, assurant ainsi une prestation efficace de services publics pour les Canadiens.

Contexte

Possibilités

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) représente une occasion transformatrice pour Pêches et Océans Canada (MPO) d’obtenir de meilleurs résultats pour les Canadiens. En intégrant les technologies d’IA à ses activités, le MPO peut améliorer considérablement la prestation des services et obtenir de meilleurs résultats dans l’exercice de ses responsabilités essentielles.

Responsabilité essentielle : Pêches

Gérer les pêches, l’aquaculture et les programmes de pêche autochtone du Canada ainsi que soutenir les ports de pêche commerciale tout en appliquant les lois pertinentes.

Amélioration de la gestion des pêches. L’IA peut améliorer considérablement la précision et l’efficacité des évaluations des stocks de poissons en analysant de grands ensembles de données pour cerner des tendances et prédire la dynamique des populations, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées sur les quotas et les pratiques de pêche durables.

Surveillance et application de la loi en temps réel. Les outils alimentés par l’IA peuvent surveiller les activités de pêche en temps réel, à l’aide de données satellitaires et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter la pêche illicite, non déclarée et non réglementée (INN), et renforcer la capacité d’appliquer la réglementation et de protéger les ressources marines.

Identification des espèces et réduction des prises accessoires. Les technologies d’IA, comme la vision par ordinateur, peuvent améliorer la surveillance électronique à bord des navires en automatisant l’identification des espèces de poisson et la détermination de la taille des poissons. De meilleurs résultats de surveillance peuvent réduire les prises accessoires et assurer la conformité avec la réglementation, ce qui mène à des pratiques de pêche plus durables et à une meilleure conservation de la biodiversité marine.

Responsabilité essentielle : Écosystèmes aquatiques

Conserver et protéger les océans et les autres écosystèmes aquatiques ainsi que les espèces aquatiques du Canada des répercussions humaines et des espèces envahissantes.

Analyse prédictive pour l’adaptation au climat. L’IA peut analyser les données environnementales pour prédire les changements dans les conditions océaniques, comme la température et l’acidité, ce qui aide le MPO à élaborer des stratégies d’adaptation aux changements climatiques afin d’assurer la résilience des écosystèmes marins et des communautés qui en dépendent.

Détection des espèces envahissantes. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent détecter et suivre les espèces envahissantes, ce qui permet d’intervenir en temps opportun pour protéger les écosystèmes indigènes.

Cartographie de l’habitat. L’IA peut traiter l’imagerie satellitaire pour cartographier et surveiller les changements dans les habitats aquatiques, en cernant les zones menacées par la pollution ou les changements climatiques.

Responsabilité essentielle : Navigation maritime

Fournir de l’information et des services pour faciliter la navigation dans les eaux canadiennes.

Optimisation des routes. L’IA peut optimiser les routes maritimes en fonction des conditions météorologiques, des conditions maritimes et du trafic, améliorant ainsi la sécurité et l’efficacité.

Systèmes d’évitement des collisions. Les systèmes alimentés par l’IA peuvent prédire et prévenir les collisions en analysant les mouvements des navires et les conditions environnementales.

Levés hydrographiques. L’IA peut améliorer la précision et l’efficacité des levés hydrographiques, en assurant des cartes de navigation à jour.

Responsabilité essentielle : Opérations maritimes et intervention

Offrir des services d’intervention en milieu marin et exploiter la flotte civile du Canada.

Opérations de recherche et de sauvetage. L’IA peut analyser des données provenant de plusieurs sources, telles que l’imagerie satellitaire, la situation météorologique et les cas historiques de recherche et de sauvetage, afin de prédire les emplacements les plus probables des personnes ou des navires disparus, d’accroître l’efficacité et la précision des efforts de recherche et d’améliorer considérablement les temps d’intervention.

Intervention en cas d’urgence environnementale. L’IA peut modéliser la propagation des polluants dans l’eau, en utilisant des données en temps réel et des analyses prédictives pour planifier des stratégies efficaces de confinement et de nettoyage, ce qui contribue à atténuer les dommages environnementaux et à assurer une intervention rapide en cas d’urgence.

Gestion de la flotte. L’IA peut optimiser les calendriers de déploiement et d’entretien des navires de la Garde côtière en analysant les données sur les diagnostics des moteurs, la consommation de carburant et les tendances d’usure. Les systèmes de maintenance prédictive alimentés par l’IA peuvent prévoir les pannes potentielles, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts de maintenance. De plus, l’optimisation des itinéraires basée sur l’IA améliore l’efficacité opérationnelle et réduit la consommation de carburant.

Défis

Pour exploiter pleinement les possibilités et le potentiel de l’IA, le Ministère devra s’attaquer à un éventail de défis et de lacunes. En s’attaquant systématiquement aux problèmes dans le cadre de cette stratégie, le Ministère peut s’assurer que l’adoption de l’IA est à la fois responsable et conforme aux objectifs organisationnels.

Intendance des données. L’accès à des données de qualité est crucial pour l’adoption de l’IA. Le Ministère a mis en œuvre une stratégie de données pour renforcer l’intendance des données, améliorer la disponibilité, le partage et la qualité des données. D’autres mesures seront nécessaires pour faire en sorte que les données soient prêtes pour les applications d’IA, notamment en ce qui concerne la confidentialité et la sécurité des données.

Connaissances et compétences en IA. Le développement de nouvelles compétences et aptitudes est essentiel à une utilisation sûre et responsable de l’IA. La formation en IA permettra aux employés d’utiliser efficacement les nouveaux outils d’IA pour les tâches professionnelles. Des programmes de recrutement et de perfectionnement des compétences sont nécessaires pour combler les lacunes critiques en matière d’expertise en IA.

Culture. Une culture d’innovation et d’apprentissage continu est essentielle à l’adoption réussie de l’IA. La création d’un environnement favorable qui encourage l’ouverture au changement et la collaboration aidera les employés à s’adapter à l’évolution des technologies. Des stratégies efficaces de gestion du changement seront essentielles pour soutenir l’adoption efficace des pratiques exemplaires en matière d’IA conformément aux directives du gouvernement du Canada et du Ministère.

Conformité éthique et réglementaire. L’utilisation des systèmes d’IA de manière éthique et en conformité avec les réglementations et les lois canadiennes et internationales renforce la confiance des employés et du public. Des mesures proactives sont nécessaires pour s’attaquer à des problèmes tels que les possibles biais, la transparence, la responsabilisation et le respect des lois sur la protection de la vie privée, afin d’assurer des résultats équitables.

Infrastructure et investissement. Le développement de l’IA nécessite des investissements dans une infrastructure de pointe, notamment en ce qui concerne la puissance de calcul et le stockage. La planification stratégique des investissements optimisera les investissements en IA, améliorera les capacités technologiques et stimulera l’innovation dans tous les domaines. Il faudra gérer l’équilibre entre les coûts liés au développement de l’IA et les avantages potentiels de l’adoption de l’IA.

Coordination. L’amélioration de la coordination des activités d’IA au sein du Ministère stimulera l’efficacité et l’innovation dans le développement de l’IA. En établissant des priorités dans les cas d’utilisation et en établissant une surveillance d’entreprise, le Ministère peut maximiser la valeur et l’évolutivité de l’IA, en assurant une utilisation optimale des ressources et des solutions efficaces.

Intégration et évolutivité. L’intégration des solutions d’IA dans les opérations implique une transition de la validation de principe à la mise en œuvre à grande échelle. Une approche globale du cycle de vie de l’IA permettra au Ministère de déployer et d’adapter efficacement les initiatives d’IA, en veillant à ce qu’elles offrent une valeur et un impact maximaux dans l’ensemble des opérations.

Stratégie d’IA

La Stratégie d’IA de Pêches et Océans Canada repose sur un modèle logique robuste, comportant des mesures concrètes et des résultats mesurables. Une feuille de route triennale (2025-2028) et des plans de mise en œuvre annuels décriront des échéanciers, des jalons et des extrants précis pour assurer la mise en œuvre efficace de la Stratégie d’IA.

La Stratégie répond aux besoins organisationnels dans quatre domaines prioritaires :

• Gouvernance et leadership. Veiller à ce que l’IA appuie les responsabilités essentielles du Ministère et produise des résultats pour les Canadiens;
• Transparence et responsabilisation. Renforcer la confiance du public dans l’utilisation de l’IA par le Ministère;
• Culture et personnes. Fournir aux employés la formation et les compétences nécessaires pour utiliser l’IA de manière responsable;
• Adoption de l’IA et innovation. S’assurer que l’utilisation de l’IA est souple, sûre et rentable.

La Stratégie d’IA du MPO s’appuie sur la Stratégie de données du Ministère. La Stratégie de données du MPO définit les mesures et les extrants nécessaires pour améliorer l’intendance ministérielle et l’utilisation des données en tant qu’actif stratégique. Les mesures portant sur la qualité, la découvrabilité, la disponibilité, l’interopérabilité, l’éthique, la sécurité et la protection des renseignements personnels des données sont mis de l’avant par la Stratégie de données afin de veiller à ce que les données soient adaptées aux applications d’IA.

Description longue :

Gouvernance et leadership

• Intégrer l’adoption de l’IA dans la planification stratégique
• Établir une gouvernance de l’IA
• Renforcer l’intendance des données pour l’IA*

Transparence et responsabilisation

• Démontrer l’impact et la valeur de l’IA
• Mobiliser le public
• Renforcer la transparence en matière d’IA

Culture et personnes

• Évaluer les talents et les besoins en IA
• Renforcer les connaissances et les capacités en IA
• Recruter et retenir les talents
• Promouvoir une culture d’innovation

Adoption de l’IA et innovation

• Renforcer la qualité des données, sécuriser l’accès aux données et assurer une utilisation conforme des données*
• Permettre l’adoption de l’IA
• Fournir un environnement informatique propice à l’IA

*Mesures tirées de la Stratégie de données du MPO

Vision et principes

La vision et les principes de la Stratégie d’IA du MPO fournissent une orientation claire et des valeurs fondamentales pour guider la prise de décisions lors de la mise en œuvre des mesures. La vision et les principes ont été étroitement alignés sur la Stratégie en matière d’IA pour la fonction publique fédérale du gouvernement du Canada.

Énoncé de vision

En adoptant l’IA de manière responsable, Pêches et Océans Canada respecte les engagements du gouvernement du Canada de fournir des services de calibre mondial, de protéger les intérêts publics et nationaux, de favoriser un milieu de travail plus innovant et plus efficace et d’accélérer les découvertes scientifiques au profit de tous.

Principes

Conception centrée sur l’être humain

Pour déterminer les domaines dans lesquels l’IA sera adoptée et la manière d’intégrer l’IA à ses activités, le Ministère met l’accent sur les besoins de la population canadienne et des fonctionnaires qui offrent des services à la population.

Collaboration

Le Ministère collabore à l’adoption de l’IA avec des partenaires autochtones et canadiens, d’autres administrations canadiennes et internationales ainsi que ses collègues de la fonction publique.

Préparation

Le Ministère dispose des données, de l’infrastructure, des outils, de la culture, des talents, des compétences et des politiques nécessaires à une adoption responsable, sûre, sécuritaire, axée sur la valeur et fructueuse.

Fiabilité

Le Ministère indique au public et aux employés à quel moment et de quelle manière l’IA est utilisée, ce qui aide à les convaincre que l’utilisation de l’IA respecte la vie privée et qu’elle est justifiée, responsable, équitable, sûre et sécuritaire.

Gouvernance et leadership

Le Ministère travaille dans un paysage de l’IA en évolution rapide, caractérisé par des progrès en matière d’apprentissage automatique, d’analyse de données et d’IA générative qui transforment le secteur public. Une gouvernance efficace et un leadership fort sont essentiels pour tirer parti de ces technologies afin de prendre de meilleures décisions, d’accroître l’efficacité et de protéger les infrastructures essentielles. À mesure que l’IA continue de progresser, une orientation claire est nécessaire pour assurer la confidentialité des données et gérer les préoccupations éthiques. L’IA générative introduit de nouvelles considérations, notamment la nécessité de se doter de politiques robustes pour prévenir les abus, l’importance de la transparence dans le contenu généré par l’IA et la possibilité de remodeler les rôles et les compétences de la main-d’œuvre. Un leadership ministériel et des règles et des processus clairs aideront l’organisation à surmonter les complexités et à maximiser les avantages de l’IA.

Description longue :

Mesures stratégiques

• Planification stratégique
• Gouvernance de l’IA
• Intendance des données

État actuel

1. Surveillance et orientation limitées pour l’adoption de l’IA
2. Contribution limitée de la haute direction aux priorités d’adoption de l’IA
3. L’adoption ponctuelle de l’IA répond à des besoins limités
4. Incohérence dans l’intendance et le catalogage des données ministérielles; difficulté de repérer et d’utiliser les données aux fins de l’IA
5. Adoption limitée de politiques et d’outils pour l’éthique des données et l’IA responsable pendant le développement et l’adoption de l’IA.

État cible

1. Prise de décisions globale sur le cycle de vie de l’IA, y compris le développement, le déploiement et la maintenance de l’IA
2. Le leadership de la haute direction fournit une orientation et une responsabilité pour l’adoption responsable de l’IA
3. Priorisation systématique de l’adoption de l’IA en fonction des objectifs stratégiques et des responsabilités essentielles du Ministère
4. Intendance des données à l’échelle du Ministère avec un accès facile à des données adaptées à l’adoption de l’IA
5. Intégration de l’éthique des données et de l’IA responsable dans la prise de décisions tout au long du cycle de vie de l’IA

Mesure : Intégrer l’adoption de l’IA dans la planification stratégique

Le Ministère intégrera l’adoption de l’IA à sa planification stratégique afin d’améliorer les responsabilités essentielles et les priorités. Des évaluations régulières de la maturité de l’IA permettront de cerner les capacités existantes en matière d’IA et les lacunes critiques à combler. Une feuille de route triennale séquencera les activités clés en fonction de leur importance et de leurs dépendances à l’égard de l’atteinte des résultats. Les plans de mise en œuvre annuels harmoniseront les ressources et les échéanciers pour atteindre les jalons et les produits livrables clés. Les stratégies d’IA fourniront l’approche structurée pour intégrer l’IA dans les opérations et la prise de décisions du Ministère.

Mesure : Établir une gouvernance de l’IA

La gouvernance et la surveillance garantiront que les initiatives en matière d’IA s’harmonisent avec les valeurs et les lois canadiennes. Un modèle opérationnel du cycle de vie de l’IA établira les règles d’adoption de l’IA, du repérage des problèmes à la surveillance et à l’amélioration continues. Un cadre de gouvernance de l’IA établira des politiques, des pratiques et des lignes directrices, en attribuant des responsabilités pour l’adoption responsable de l’IA. Le cadre d’éthique des données et d’IA responsable assurera une adoption éthique, transparente et responsable de l’IA. Enfin, un centre d’expertise pour l’IA responsable fournira des conseils et du soutien, documentera et évaluera les risques éthiques tout au long du cycle de vie de l’IA.

Mesure : Renforcer l’intendance des données pour l’IA

Dans le cadre de la Stratégie de données du MPO, le Ministère améliore la gouvernance et l’intendance des données pour s’assurer que les données ministérielles sont pertinentes et fiables pour les applications d’IA. Le Programme d’intendance des données et le Programme de qualité des données travailleront avec les détenteurs de données pour améliorer la disponibilité, la qualité et la gestion du cycle de vie des données et assurer la pertinence des données pour les applications d’IA. Le cadre de gouvernance des données améliorera les politiques, la surveillance et la prise de décisions afin que les données conviennent aux applications d’IA.

Transparence et responsabilisation

Pêches et Océans Canada explore l’IA pour améliorer l’efficacité et la prestation de services. Pour maintenir la confiance du public, le Ministère doit assurer la transparence et la responsabilisation de toute utilisation de l’IA, en expliquant clairement comment les décisions sont prises lors de l’application des outils d’IA. Le fait de communiquer aux employés et au public comment le Ministère adopte l’IA peut aider à atténuer les préoccupations et à assurer une utilisation responsable.

Description longue :

Mesures stratégiques

• Démontrer l’impact et la valeur de l’IA
• Mobiliser le public
• Renforcer la transparence en matière d’IA

État actuel

1. Responsabilités fragmentées ou informelles pour l’adoption de l’IA
2. Mobilisation et rapports réactifs sur l’utilisation de l’IA
3. Documentation incohérente des activités, des décisions et des changements des systèmes d’IA
4. Les facteurs influençant la prise de décisions et les prédictions des modèles d’IA peuvent ne pas être clairs
5. Adoption opportuniste de l’IA pour répondre à des cas d’utilisation cloisonnés
6. Les lacunes dans la prise en compte des considérations éthiques et autres augmentent le risque de prise de décisions biaisées ou injustes

État cible

1. Des responsabilités claires et officielles pour l’adoption de l’IA dans l’ensemble de l’organisation assurent la reddition de comptes
2. Une mobilisation transparente et proactive du public renforce la confiance et le soutien des initiatives en matière d’IA
3. Une surveillance et des rapports complets des activités, des décisions et des changements du système d’IA maintiennent la transparence
4. Des processus décisionnels compréhensibles et explicables des systèmes d’IA atténuent les risques de biais
5. L’adoption stratégique de l’IA répond aux objectifs organisationnels et aux responsabilités essentielles
6. Une gestion complète des risques permet de garantir que les systèmes d’IA sont équitables et justes

Mesure : Démontrer l’impact et la valeur de l’IA

Le Ministère prendra des mesures pour démontrer l’impact et la valeur de l’IA afin de renforcer la confiance du public à l’égard de l’adoption responsable de l’IA. Des objectifs clairs et des indicateurs de rendement clés (IRC) mesureront l’efficacité des initiatives d’IA. Des évaluations régulières de la valeur quantifieront les avantages tels que les économies de coûts, l’amélioration de la productivité et l’amélioration des capacités décisionnelles. Un système de suivi et de production de rapports robuste assurera la transparence et la responsabilité, en surveillant les mesures, telles que le nombre de solutions basées sur l’IA déployées, les taux de satisfaction des utilisateurs et l’intégration de l’IA dans les processus existants. Cette approche permettra d’affiner les stratégies d’IA et de démontrer une valeur tangible pour le public.

Mesure : Mobiliser le public

Le Ministère fera participer le public à son adoption de l’IA, en intégrant divers points de vue et en le sensibilisant aux avantages et aux défis de l’IA. Des activités de proximité seront organisées avec des partenaires clés, notamment les peuples autochtones, les communautés côtières, les gouvernements provinciaux et territoriaux, les secteurs de l’industrie maritime, les organisations non gouvernementales et le grand public. Des plans de mobilisation personnalisés garantiront des interactions et des commentaires significatifs, grâce à des mécanismes de mobilisation tels que des forums publics, des sondages, des ateliers et des plateformes en ligne. La transparence et la responsabilisation seront maintenues grâce à des rapports publics sur les activités de mobilisation et les résultats, à l’aide de mesures, telles que le nombre de participants, la représentation et la diversité, et l’incidence des commentaires des intervenants sur l’adoption de l’IA. Une réelle mobilisation du public favorisera la confiance, l’inclusion et une compréhension commune du rôle et des avantages de l’IA.

Mesure : Renforcer la transparence en matière d’IA

Le Ministère améliorera la transparence de l’adoption de l’IA en suivant et en partageant l’information sur l’utilisation de l’IA. Les évaluations de l’impact et des risques de l’IA permettront d’évaluer l’efficacité et les préjudices potentiels des systèmes d’IA. Les évaluations de l’explicabilité garantiront que les résultats et les processus de l’IA sont transparents et compréhensibles. Des dossiers de vérification exhaustifs de la prise de décisions en matière d’IA seront tenus, ce qui permettra de s’assurer que les systèmes d’IA fonctionnent comme prévu. Un registre d’IA détaillera les objectifs, les fonctionnalités et les mesures de performance de tous les systèmes et modèles. L’information détaillée contribuera à la création d’un registre public sur l’adoption de l’IA dans la fonction publique fédérale et à Pêches et Océans Canada.

Culture et personnes

L’adoption réussie de l’IA dépend des employés du Ministère. Leur expertise et leurs connaissances sont cruciales pour déterminer les possibilités d’adoption de l’IA, stimuler l’innovation et améliorer les systèmes d’IA. Le développement de nouvelles compétences est essentiel pour utiliser et gérer efficacement les technologies d’IA. L’ouverture au changement est essentielle pour s’adapter aux nouveaux flux de travail générés par l’IA. La mobilisation et la collaboration des employés sont essentielles pour intégrer l’IA en douceur et maximiser ses avantages. De nouveaux rôles et responsabilités émergeront pour soutenir le développement de l’IA, ce qui nécessitera le développement, le recrutement et la rétention des talents.

Description longue :

Mesures stratégiques

• Évaluer les talents et les besoins en IA
• Renforcer les compétences et les capacités en IA
• Recruter et retenir les talents
• Promouvoir une culture d’innovation

État actuel

1. Connaissance et compréhension inégales de l’IA chez les employés
2. L’organisation donne la priorité à une culture à faible risque et prudente
3. L’adoption de l’IA est laissée aux employés ou aux programmes individuels
4. Approches ponctuelles et différentes pour l’adoption responsable de l’IA
5. Concurrence au sein de l’organisation pour les talents en IA

État cible

1. Les employés utilisent et comprennent efficacement l’IA grâce à l’accès à des ressources complètes d’apprentissage et de formation
2. Une forte culture d’innovation et d’amélioration continue encourage l’expérimentation de l’IA
3. Des processus efficaces de gestion du changement sont en place pour soutenir l’adoption par les employés de nouveaux flux de travail et outils d’IA
4. Accent mis sur l’adoption responsable de l’IA avec des lignes directrices et les formations claires
5. Approche coordonnée pour attirer, développer et retenir les meilleurs talents en IA.

Mesure : Évaluer les talents et les besoins en IA

Le Ministère déterminera les compétences et les connaissances essentielles en matière d’IA pour divers rôles et responsabilités dans l’ensemble du Ministère, en établissant les capacités existantes pour adapter les plans de formation, de perfectionnement et de recrutement. Un cadre de compétences en IA, harmonisé avec le Cadre de compétences en matière de données du gouvernement du Canada, appuiera l’élaboration de modèles de travail et de normes de compétences en IA. Des évaluations régulières des connaissances en IA visant à vérifier les compétences et les acquis des employés en matière d’IA permettront de cerner les lacunes critiques et les besoins en formation. L’analyse comparative systématique éclairera les plans de ressources humaines afin de tirer parti et d’intégrer efficacement les technologies d’IA dans l’ensemble de l’organisation.

Mesure : Renforcer les connaissances et les capacités en IA

Le Ministère améliorera les connaissances et les compétences des employés en matière d’IA. Le développement des compétences en IA à l’interne est rentable, tire parti des connaissances organisationnelles et favorise l’apprentissage continu. Des cours et des parcours d’apprentissage élargis et organisés renforceront les connaissances, la formation et le perfectionnement en IA pour divers rôles et responsabilités. Des ateliers et des séminaires fourniront une expérience pratique et favoriseront un environnement d’apprentissage collaboratif. La formation en leadership permettra aux gestionnaires et aux cadres d’acquérir les compétences nécessaires pour favoriser l’adoption responsable de l’IA. En faisant le suivi des taux de participation, de l’achèvement des cours et de l’application des compétences en IA en milieu de travail, le Ministère veillera à l’amélioration continue.

Mesure : Recruter et retenir les talents

Le Ministère recrutera et retiendra de manière proactive les talents en IA afin de constituer une main-d’œuvre solide capable de stimuler l’innovation. Un programme de recrutement de talents en IA comprendra des activités de sensibilisation ciblées et des partenariats avec des établissements universitaires et des programmes d’enseignement coopératif. Offrir des possibilités professionnelles et un environnement de travail favorable, ainsi que des programmes de mentorat, un apprentissage continu et des voies de progression de carrière, aidera à retenir les talents existants en IA. Des mesures telles que les embauches, les taux de rétention et la diversité des talents seront suivies pour garantir des résultats mesurables.

Mesure : Promouvoir une culture d’innovation

Le Ministère favorisera une culture d’innovation pour encourager l’amélioration continue et l’adoption de l’IA. Des plans exhaustifs de gestion du changement permettront au Ministère d’adopter une approche axée sur l’IA, conformément à la Stratégie en matière d’IA pour la fonction publique fédérale. Les concours et les événements encourageront la pensée créative et l’exploration de l’utilisation de l’IA pour résoudre les défis opérationnels. La communauté de pratique ministérielle en matière d’IA offrira un forum de partage des connaissances, des pratiques exemplaires et des idées novatrices, et sera intégrée aux efforts visant à cerner les possibilités d’adoption responsable de l’IA. Un cadre d’idéation structurera la génération et le développement d’idées qui tirent parti des solutions d’IA. Les taux de participation, la génération d’idées et la mise en œuvre des solutions d’IA seront suivis pour assurer la réussite de cette mesure.

Adoption de l’IA et innovation

Pêches et Océans Canada s’engage dans l’adoption de l’IA et l’innovation pour améliorer les opérations et les services offerts au public canadien. En automatisant les tâches répétitives, l’IA peut accroître la productivité des employés et leur permettre de se concentrer sur des activités stratégiques. L’IA stimule également la prise de décisions grâce à une analyse rapide et précise des données, ce qui entraîne de meilleurs résultats pour les responsabilités essentielles. De plus, l’IA peut optimiser les processus existants, ce qui permet au Ministère de réaliser d’importantes économies de coûts tout en maintenant les niveaux de service et de s’acquitter de ses mandats.

Description longue :

Mesures stratégiques

• Renforcer la qualité des données
• Accès sécurisé aux données
• Utilisation conforme des données
• Permettre l’adoption de l’IA
• Fournir un environnement informatique propice à l’IA

État actuel

1. Stockage décentralisé des données, pratiques incohérentes d’intendance des données
2. Les programmes dirigent et financent de manière indépendante des projets d’IA
3. Informations limitées sur les initiatives en matière d’IA
4. Mesures élaborées séparément pour chaque initiative d’IA
5. Les projets d’IA en sont toujours à l’étape de la validation de principe
6. Le développement de l’IA se fait dans divers environnements avec différents niveaux de sécurité

État cible

1. Gestion centralisée des données avec des données de haute qualité, bien gouvernées et accessibles pour les systèmes d’IA
2. Les investissements et les ressources prioritaires permettent d’atteindre les objectifs stratégiques et les responsabilités essentielles
3. Un niveau élevé de collaboration interfonctionnelle contribue au succès des initiatives d’IA
4. Des cadres d’évaluation du rendement robustes améliorent l’évaluation des impacts et de l’efficacité de l’IA
5. Des stratégies et des modèles opérationnels clairs pour faire évoluer les projets au cours du cycle de vie de l’IA élargissent la mise en œuvre et l’impact
6. Des environnements robustes et sécurisés accélèrent les essais, le développement et l’adaptation des initiatives d’IA tout en assurant la sécurité des données

Mesures : Renforcer la qualité des données, sécuriser l’accès aux données et assurer une utilisation conforme des données

Le Ministère met en œuvre une Stratégie de données pour s’assurer que les données sont disponibles, normalisées, sécurisées et conformes aux exigences juridiques et éthiques, ce qui favorise l’adoption réussie et durable de l’IA. Des outils d’intendance des données, y compris des guides, des conseils et de la formation, sont en cours d’élaboration pour soutenir la gestion du cycle de vie des données, améliorer la disponibilité et la qualité des données et assurer l’application des règles de confidentialité et de sécurité des données. L’adoption et l’élargissement des normes de données amélioreront la cohérence, la qualité et l’intégration des données dans différents systèmes, améliorant ainsi la formation et les résultats en IA. L’utilisation éthique des évaluations des données permet de cerner, d’atténuer et de signaler les risques associés au partage et à l’utilisation des données pour l’IA. Le Centre de données d’entreprise fournit des outils de catalogage, de stockage et de gestion des données, afin que les données soient découvrables, disponibles et bien gérées pour l’adoption de l’IA. Des mesures visant à évaluer la qualité des données, leur disponibilité et leur conformité avec les exigences juridiques et éthiques au Canada aideront à évaluer l’état de préparation des données pour l’IA.

Mesure : Permettre l’adoption de l’IA

Le Ministère facilitera et accélérera l’adoption de l’IA responsable afin de réaliser des gains d’efficacité, d’améliorer les services et les opérations et de soutenir les engagements visant à Recentrer les dépenses gouvernementales. Des évaluations complètes des besoins permettront de déterminer les domaines où l’IA ajoute le plus de valeur. Les pipelines de cas d’utilisation et les cadres de priorisation permettront de déterminer, d’évaluer et de prioriser continuellement les possibilités d’adoption de l’IA. Un dépôt de modèles d’IA permettra de stocker et de gérer les modèles d’IA pour permettre leur découverte et leur réutilisation. La participation aux « projets phares » du gouvernement du Canada aidera à adapter les initiatives d’IA pour répondre aux besoins de l’ensemble de l’organisation. L’utilisation des initiatives d’IA d’autres ministères accélérera l’innovation en IA, réduira les chevauchements et maximisera l’impact grâce au partage de l’expertise, des ressources et de l’infrastructure. Les mesures de performance comprendront le nombre de cas d’utilisation de l’IA recensés, de modèles développés et déployés, et d’efforts de collaboration avec d’autres organisations.

Mesure : Fournir un environnement informatique propice à l’IA

Le Ministère fournira l’environnement de technologie de l’information (TI) nécessaire pour faciliter l’innovation et l’élaboration de modèles d’IA. Un « bac à sable » d’IA offrira un environnement de mise à l’essai sûr permettant aux employés d’expérimenter des outils d’IA sans affecter les systèmes informatiques ministériels. Les outils de développement d’IA pour l’annotation de données, l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel prendront en charge diverses applications d’IA. Des outils et des plateformes spécialisés, ainsi que de solides services de soutien à l’IA, simplifieront le déploiement et l’optimisation de l’IA. Les outils de développement par programmation schématisée permettront aux employés ayant des compétences techniques variées de développer des solutions d’IA. Les outils de gouvernance de l’IA assureront la conformité et l’utilisation éthique des technologies d’IA. Le suivi de l’utilisation et de l’efficacité des outils et des services d’IA garantira un environnement informatique favorable et évolutif pour une adoption responsable de l’IA.

Feuille de route et mise en œuvre

Le Ministère a élaboré une feuille de route triennale pour la Stratégie d’IA, qui séquence la mise en œuvre des extrants nécessaires pour accélérer l’adoption responsable de l’IA. Les résultats en matière de rendement sont déterminés, les résultats immédiats étant harmonisés avec les mesures et les extrants préliminaires ainsi qu’avec les résultats intermédiaires attendus au cours de l’exécution de la feuille de route. La feuille de route sera mise à jour annuellement, maintenant un horizon continu de trois ans pour la Stratégie d’IA, ce qui permettra une adaptation souple et réactive aux nouvelles priorités et aux nouvelles technologies.

Des plans de mise en œuvre annuels seront élaborés pour coordonner les mesures prévues dans la Stratégie d’IA. Les plans préciseront les ressources nécessaires, les échéanciers et les jalons détaillés, ainsi que les responsabilités à l’échelle du Ministère.

Des mesures exhaustives et des indicateurs de rendement clés permettront de produire des rapports continus sur les progrès réalisés par le Ministère dans la mise en œuvre de la Stratégie d’IA, ce qui renforcera les résultats pour accélérer l’adoption responsable de l’IA.

Résultats

Cette stratégie vise à atteindre un éventail de résultats qui améliorent les responsabilités essentielles du Ministère grâce à l’adoption responsable de l’IA. Les efforts en cours sont axés sur l’amélioration de la gouvernance des données, de la transparence, du développement des compétences et de l’innovation en IA, en améliorant la gestion du cycle de vie des données, en offrant une formation ciblée et en explorant la validation de principe pour relever les défis liés aux opérations et aux programmes.

Les résultats immédiats et intermédiaires de la mise en œuvre de la Stratégie d’IA définissent des progrès progressifs vers l’accélération de l’adoption responsable de l’IA. Ces résultats constituent des jalons cruciaux qui guident les progrès de la Stratégie et assurent une harmonisation continue avec les objectifs. Les résultats fournissent des points de référence mesurables pour suivre les progrès, déterminer les domaines à améliorer et maintenir la mise en œuvre de la Stratégie sur la bonne voie.

Ultimement, Pêches et Océans Canada vise à intégrer l’IA dans les opérations afin d’améliorer l’exécution des responsabilités essentielles. La mise en œuvre de la Stratégie mènera à une meilleure gestion des pêches et des ressources océaniques, à une navigation plus sûre, à des opérations et à des services maritimes efficaces et à une protection de l’environnement rigoureuse au profit des générations actuelles et futures.

Le modèle logique de la Stratégie d’IA fournit des renseignements détaillés sur les résultats attendus et les mesures de rendement, ce qui garantit que les progrès sont mesurables et efficaces.

Références : Cadre de stratégies et de politiques du gouvernement du Canada

La Stratégie d’IA du MPO décrit les mesures à prendre pour accélérer l’adoption responsable de l’IA au sein du Ministère. La mise en œuvre de la Stratégie est guidée par le cadre plus large de stratégies et de politiques du gouvernement du Canada. Le cadre énonce des normes pour des pratiques éthiques, transparentes et responsables en matière d’IA, tout en mettant l’accent sur la protection de la vie privée et de la sécurité, la protection des données personnelles et la défense contre les cybermenaces. En adhérant à ces directives et lignes directrices, le Ministère renforcera la confiance et la transparence dans ses initiatives d’IA menées au nom du gouvernement, en veillant à ce que l’IA soit utilisée de manière responsable au profit de la société canadienne tout en atténuant les risques potentiels.

Stratégies

Stratégie en matière d’intelligence artificielle pour la fonction publique fédérale 2025-2027

Établit une vision et une approche pangouvernementales pour l’adoption responsable de l’IA afin d’offrir des services de calibre mondial aux clients, de protéger les intérêts nationaux, d’accroître l’innovation et l’efficacité de la main-d’œuvre et d’accélérer les découvertes scientifiques au profit de tous.

Stratégie relative aux données de 2023-2026

Élaborer et mettre en œuvre des pratiques communes d’intendance des données, utiliser les fonds de données du gouvernement pour tirer des enseignements pour la prise de décisions, et renforcer les capacités spécialisées et le savoir-faire en matière de données au sein de la fonction publique grâce à l’accès à des outils et à de la formation. Étant donné que l’IA est tributaire de données de qualité, la mise en œuvre de la Stratégie relative aux données sera un facteur essentiel au succès de la Stratégie en matière d’IA.

Ambition numérique

Prévoit l’utilisation de l’IA dans le cadre de l’objectif de fournir des services modernes dans un état d’esprit numérique. Cette stratégie souligne la nécessité d’une IA responsable, d’équité et de transparence pour permettre au Canada de bénéficier de gains d’efficacité tout en contrant les préjudices potentiels de l’IA non gouvernée. Elle souligne également l’importance de la transparence et de la protection de la vie privée dans le traitement des données personnelles afin de maintenir la confiance des Canadiens.

Stratégie d’hébergement d’applications

Explique comment le gouvernement du Canada optimisera son utilisation de l’informatique en nuage pour maximiser la valeur opérationnelle, réduire la dette technique et continuer de faire évoluer sa culture axée sur le service.

Stratégie canadienne sur la capacité de calcul souveraine pour l’IA

Investit dans l’infrastructure informatique publique et commerciale pour soutenir l’écosystème canadien de l’IA ainsi que protéger les données et la propriété intellectuelle du Canada.

Stratégie intégrée de cybersécurité

Adopte une approche pangouvernementale fondée sur le risque pour veiller à ce que le gouvernement puisse lutter rapidement et efficacement contre les cybermenaces et éliminer les vulnérabilités. Cette stratégie vise à protéger les systèmes gouvernementaux ainsi que les renseignements des Canadiens et Canadiennes, et à accroître la résilience du gouvernement numérique afin d’assurer la prestation continue de services numériques sûrs et fiables et de favoriser le développement des compétences, des connaissances et de la culture nécessaires pour soutenir la cybersécurité.

Politiques

La stratégie d’intelligence artificielle doit également être considérée dans le contexte des lois et des politiques pertinentes :

• Politique sur les services et le numérique
• Directive sur la prise de décisions automatisée
• Code de valeurs et d’éthique du secteur public
• Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle générative
• Cadre de l’architecture intégrée du gouvernement du Canada
• Directive sur les talents numériques
• Directives sur les normes relatives au numérique
• Politique sur la sécurité du gouvernement
• Politique sur la protection de la vie privée
• Directive sur le gouvernement ouvert
• Loi canadienne sur l’accessibilité
• Plan d’action de la Loi sur la Déclaration des Nations Unies sur les droits des peuples autochtones de 2023 à 2028

Annexe

Modèle logique pour la stratégie d’IA

Priorités de la stratégie d’IA : Gouvernance et leadership

Mesures :

1. Intégrer l’adoption de l’IA dans la planification stratégique
2. Établir une gouvernance de l’IA
3. Renforcer l’intendance des données pour l’IA*

Résultats

• Immédiats :
  • La gouvernance de l’IA accélère l’adoption d’une IA responsable
  • Les évaluations de valeur aident à prioriser l’allocation des ressources aux initiatives d’IA à fort impact
• Intermédiaires :
  • Une meilleure maturité de l’IA renforce la capacité à exploiter l’IA dans les opérations
  • Une gouvernance intégrée de l’IA améliore les performances
  • Données disponibles selon les besoins pour permettre l’adoption de l’IA

Priorités de la stratégie d’IA : Transparence et responsabilisation

Mesures :

4. Démontrer l’impact et la valeur de l’IA
5. Mobiliser le public
6. Renforcer la transparence en matière d’IA

Résultats

• Immédiats :
  • Les mesures et les rapports fournissent des renseignements sur les répercussions de l’IA
  • Les évaluations des risques éclairent l’atténuation des préjudices potentiels du système d’IA
  • Le registre d’IA assure la transparence de l’utilisation de l’IA
• Intermédiaires :
  • La prise de décisions vérifiable en matière d’IA favorise la confiance et la transparence
  • La production de rapports publics sur les impacts de l’IA renforce la confiance du public

Priorités de la stratégie d’IA : Culture et personnes

Mesures :

7. Évaluer les talents et les besoins en IA
8. Renforcer les connaissances et les capacités en IA
9. Recruter et retenir les talents
10. Promouvoir une culture d’innovation

Résultats

• Immédiats :
  • L’intégration de l’IA dans les cadres de compétences clarifie les exigences des postes
  • Les définitions des compétences en IA éclairent les parcours d’apprentissage pour divers emplois et fonctions
  • Évaluations des capacités de base et des lacunes en matière de formation et de recrutement
• Intermédiaires :
  • Les compétences en IA des employés améliorent leurs performances
  • Un environnement de travail favorable aide à retenir les talents en IA
  • Une culture de l’innovation favorise la collaboration et l’amélioration continue

Priorités de la stratégie d’IA : Adoption de l’IA et innovation

Mesures :

11. Renforcer la qualité des données, sécuriser l’accès aux données et assurer une utilisation conforme des données*
12. Permettre l’adoption de l’IA
13. Fournir un environnement informatique propice à l’IA

Résultats

• Immédiats :
  • Une approche structurée de détermination des cas d’utilisation accélère les initiatives d’IA
  • Un environnement informatique sécurisé permet l’expérimentation de validations de principe et le développement souple
• Intermédiaires :
  • Les données sont adaptées aux initiatives d’IA
  • La gestion du cycle de vie de l’IA améliore ses performances
  • Les solutions d’IA évolutives renforcent les capacités organisationnelles.

Résultats finale :

Amélioration de la durabilité et de la résilience des écosystèmes marins et amélioration de la sécurité et de la sûreté maritimes grâce à une prise de décisions fondée sur des données et à des solutions d’IA novatrices, menant à une meilleure gestion des pêches et des ressources océaniques, à une navigation plus sûre, à des opérations de recherche et de sauvetage efficaces et à une protection de l’environnement rigoureuse au profit des générations actuelles et futures

* Mesures prévues dans la Stratégie de données du MPO

Extrants et descriptions

Domaine prioritaire : gouvernance et leadership

Intégrer l’adoption de l’IA dans la planification stratégique

• Évaluations de maturité. Évaluations des capacités et améliorations nécessaires pour développer, déployer et gérer efficacement les initiatives d’IA.
• Stratégies d’IA. Plans exhaustifs pour intégrer l’IA dans les opérations afin de mener à bien les responsabilités et les mandats essentiels.
• Feuille de route et plans de mise en œuvre. Classement des priorités et étapes détaillées pour mettre en œuvre les mesures de la Stratégie d’IA.

Établir une gouvernance de l’IA

• Cadre de gouvernance de l’IA. Lignes directrices, processus et normes pour assurer un développement et une utilisation responsables, transparents et redditionnels de l’IA.
• Cadre de gestion des risques et de conformité de l’IA. Lignes directrices, processus et normes pour déterminer, évaluer et gérer les risques afin que les systèmes d’IA fonctionnent de manière sécuritaire, équitable et dans les limites juridiques; fait partie du Cadre de gouvernance de l’IA.
• Cadre d’éthique des données et d’IA responsable. Principes, lignes directrices et normes pour que les données soient gérées de manière éthique et que les systèmes d’IA soient développés et utilisés de manière responsable; fait partie du Cadre de gouvernance de l’IA.

Renforcer l’intendance des données pour l’IA

• Mesures et extrants de la Stratégie de données

Domaine prioritaire : transparence et responsabilisation

Démontrer l’impact et la valeur de l’IA

• Mesures d’impact. Mesures pour évaluer les économies de coûts, le retour sur investissement, l’efficacité opérationnelle, la prestation de services et le rendement des résultats, la productivité des employés, etc.
• Évaluations de l’adoption de l’IA. Mesures pour évaluer la performance de l’adoption de l’IA, y compris le déploiement de l’IA, la collaboration, l’innovation, l’évolutivité, l’adoption par les utilisateurs et les investissements dans les données, l’infrastructure, les intendants et la formation.
• Évaluations des résultats. Mesures pour évaluer la valeur publique de l’adoption responsable de l’IA, y compris les résultats immédiats, intermédiaires et ultimes.

Mobiliser le public

• Mécanismes de mobilisation. Canaux de mobilisation pour l’interaction collaborative du public, y compris la mobilisation numérique, les consultations et forums publics existants, les comités consultatifs, etc.
• Plans de communication. Plans visant à mobiliser des populations et des groupes particuliers, y compris ceux qui présentent des risques ou des obstacles plus élevés résultant de l’adoption de l’IA, ou nécessitant une considération particulière, comme les peuples autochtones, pour répondre aux préoccupations et favoriser la confiance.
• Rapports publics. Intégrer les plans organisationnels d’IA, l’adoption, les risques et les répercussions dans les rapports publics, y compris le plan ministériel annuel et le rapport sur les résultats ministériels.

Renforcer la transparence en matière d’IA

• Dépôt des comptes rendus de décisions. Système centralisé de stockage et de gestion des comptes rendus de décisions des systèmes d’IA, y compris la justification, le contexte, les facteurs d’influence et les résultats des décisions prises, dans un souci de transparence et de traçabilité.
• Registre de l’IA. Bases de données internes et publiques d’algorithmes et de systèmes d’IA, y compris des renseignements sur les données utilisées, la logique des algorithmes, les évaluations des impacts et des risques, ainsi que les mesures de gouvernance et d’atténuation.

Domaine prioritaire : culture et personnes

Évaluer les talents et les besoins en IA

• Cadre de compétences en IA. Définitions communes et modèles de compétences et de connaissances professionnelles requises au sein de différents rôles pour comprendre et utiliser efficacement les technologies d’IA.
• Évaluations des connaissances en IA. Des outils tels que des sondages et des évaluations pour établir une base de compréhension et de maîtrise de l’IA, y compris la compréhension des risques et des possibles biais.

Renforcer les connaissances et les capacités en IA

• Cours et parcours d’apprentissage. Cours sur demande et plans de formation structurés pour acquérir des connaissances et des compétences en IA, alignés sur les exigences du poste et les besoins de perfectionnement.
• Ateliers et séminaires. Séances de formation interactives et partage de connaissances pour renforcer les capacités en IA.
• Formation en leadership. Formation en leadership pour favoriser une culture axée sur l’IA et acquérir des connaissances sur les technologies, les risques et les considérations éthiques et juridiques.

Recruter et retenir les talents

• Programme de recrutement de talents en IA. Programme d’embauche visant à éliminer les obstacles au recrutement et au maintien en poste, notamment par le biais d’échanges, de programmes d’enseignement coopératif, de salons de l’emploi en milieu universitaire et d’établissement de relations avec les programmes d’études supérieures.
• Maintien en poste des employés et perfectionnement professionnel. Possibilités d’améliorer la satisfaction au travail, y compris des affectations flexibles, des conférences, du développement de carrière, des initiatives de prix et de reconnaissance, des environnements de travail positifs et l’autonomisation au travail.

Domaine prioritaire : adoption de l’IA et innovation

Renforcer la qualité des données, sécuriser l’accès aux données et assurer une utilisation conforme des données

• Mesures et extrants de la Stratégie de données

Permettre l’adoption de l’IA

• Modèle opérationnel du cycle de vie de l’IA. Processus, technologies, rôles et conception organisationnelle pour développer, déployer et gérer efficacement les systèmes d’IA.
• Référentiel de modèles d’IA. Emplacement central avec des informations sur les actifs d’IA, permettant la collaboration, le partage et l’évolutivité des modèles d’IA et le suivi des performances, des améliorations et de la maintenance.
• Cadre d’idéation. Approche structurée pour aider à cerner les besoins opérationnels et les cas d’utilisation de l’IA.
• Pipeline de cas d’utilisation. Cas d’utilisation de l’IA pour le développement de solutions d’IA.
• Cadre de priorisation. Approche structurée pour hiérarchiser les cas d’utilisation, en fonction de la valeur commerciale, de la faisabilité, de l’alignement stratégique, des facteurs de risque, de la disponibilité des ressources, de l’évolutivité, etc.
• Centres d’expertise. Unités organisationnelles pour soutenir l’adoption de l’IA, y compris le recensement des besoins, les considérations et les évaluations relatives à l’IA responsable, ainsi que le soutien à l’expérimentation, au développement et au déploiement.
• Initiatives d’IA. Cas d’utilisation et initiatives pour améliorer les opérations organisationnelles et soutenir les responsabilités essentielles.

Fournir un environnement informatique propice à l’IA

• Plateformes et environnements. Fournir des environnements sécurisés pour le développement de l’IA, y compris un « bac à sable » pour l’expérimentation en toute sécurité, des plateformes de développement pour les essais et le développement, et des plateformes de production pour le déploiement et l’exécution de solutions d’IA.
• Outils de développement par programmation schématisée. Outils qui font appel à un minimum de codage et qui ne nécessitent pas de compétences approfondies en programmation, permettant ainsi à des utilisateurs sans grands bagages techniques de développer des modèles d’IA.
• Services de soutien à l’IA. Soutien, procédures et normes de service bien définis pour permettre l’adoption de l’IA, y compris pour l’informatique en nuage, la gestion des données, la cybersécurité, les réseaux et d’autres soutiens techniques.

Résultats

Résultats continus

Les activités en cours au sein du Ministère ont renforcé l’adoption responsable de l’IA.

Gouvernance et leadership

Le Ministère a établi un cadre de gouvernance des données qui permet de prendre des décisions sur les politiques, les normes et les lignes directrices en matière de données, renforçant ainsi l’intendance et la disponibilité des actifs de données. Dans le cadre du Programme d’intendance des données, les rôles et les responsabilités sont définis pour veiller à ce que davantage d’actifs de données soient visibles et disponibles pour l’entraînement et le développement de modèles d’IA. De plus, le cadre d’éthique des données et d’IA responsable fournit des outils et des conseils pour évaluer les risques éthiques des initiatives d’IA, assurant une adoption responsable et transparente de l’IA.

Transparence et responsabilisation

De grands volumes de données scientifiques ont été recensées, gérées, cataloguées et rendues disponibles sous forme de données ouvertes, ce qui améliore la transparence et l’accessibilité. Le Programme de qualité des données a intégré de nombreux actifs de données, documentant leur qualité et leurs problèmes afin d’évaluer si elles conviennent à une utilisation par l’IA. L’adoption de normes de données améliore la qualité et la cohérence des données, garantissant des pratiques de données fiables et transparentes qui soutiennent les initiatives d’IA.

Culture et personnes

Le Ministère tire parti des outils d’apprentissage pour donner accès à des cours et à des parcours d’apprentissage qui appuient la formation sur les données et les compétences en IA. Cette initiative vise à développer les compétences et les connaissances nécessaires à une utilisation efficace de l’IA et des données au sein de l’organisation, favorisant une culture d’apprentissage et de perfectionnement continus.

Adoption de l’IA et innovation

Le Centre de données d’entreprise fournit des espaces d’analyse et des outils approuvés pour soutenir l’expérimentation et le développement de modèles d’IA. Le Ministère a recensé plusieurs cas d’utilisation de l’IA pour répondre aux besoins liés aux opérations et aux programmes et élabore des validations de principe pour évaluer et démontrer la valeur de l’IA. Ces efforts favorisent l’innovation et l’application pratique de l’IA, ce qui favorise la mise en œuvre réussie des initiatives d’IA.

Résultats immédiats

La feuille de route de la Stratégie d’IA devrait donner des résultats immédiats dès la première année.

Gouvernance et leadership

L’établissement d’un cadre de gouvernance de l’IA assure un leadership et une prise de décisions éclairées afin que l’adoption de l’IA apporte de la valeur ajoutée et s’harmonise avec les objectifs stratégiques. Les outils d’évaluation de la valeur de l’IA et du retour sur investissement aident à prioriser les cas d’utilisation pour le développement, en veillant à ce que les ressources soient affectées efficacement aux projets à fort impact.

Transparence et responsabilisation

Des objectifs clairs et des indicateurs de rendement clés (IRC) évalueront l’efficacité des initiatives d’IA, fournissant des informations mesurables sur les économies de coûts, l’amélioration de la productivité et l’amélioration des capacités de prise de décisions. Les évaluations de l’impact et des risques de l’IA permettront d’évaluer en profondeur tous les systèmes et modèles d’IA afin de déterminer leur efficacité et leurs préjudices potentiels. Les évaluations de l’explicabilité rendent les processus décisionnels de l’IA transparents et compréhensibles pour toutes les parties prenantes. Un registre des modèles d’IA documente le développement de l’IA au sein du Ministère à diverses étapes du cycle de vie de l’IA, ce qui appuie la production de rapports détaillés sur l’exploration et l’adoption de l’IA.

Culture et personnes

L’utilisation des cadres de compétences existants en matière de données permet de déterminer les compétences en IA nécessaires à une adoption responsable de l’IA. Ces compétences soutiennent le développement de modèles d’emploi spécialisés en IA et de nouveaux parcours d’apprentissage pour divers rôles en IA. Les évaluations de la maturité de l’IA et les sondages sur le savoir-faire dans le domaine des données mesurent les capacités actuelles en IA et mettent en évidence les lacunes en matière de mesures ciblées, pour veiller à ce que les employés possèdent les compétences nécessaires pour tirer parti de l’IA efficacement.

Adoption de l’IA et innovation

Le pipeline de cas d’utilisation et l’arriéré de travail facilitent la détermination des possibilités et des défis pour l’adoption de l’IA, ce qui simplifie le processus d’intégration des solutions d’IA. L’établissement d’un environnement de type « bac à sable » permet une plus grande expérimentation et des essais de validation de principe, favorisant l’innovation et l’amélioration continue dans les initiatives d’IA. L’établissement d’un modèle opérationnel pour le cycle de vie de l’IA accélère l’adoption responsable de l’IA, facilitant ainsi le développement et le déploiement d’une validation de principe prometteuse.

Résultats intermédiaires

La mise en œuvre continue de la Stratégie d’IA et de la feuille de route connexe renforcera l’adoption responsable de l’IA et produira des résultats intermédiaires.

Gouvernance et leadership

Le renforcement de la maturité de l’IA améliore la capacité du Ministère à tirer parti de l’IA pour améliorer ses opérations. Une gouvernance bien établie de l’IA améliore le rendement, la prise de décisions et la responsabilisation. Les données ministérielles sont facilement accessibles dans des formats adéquats pour permettre l’adoption de l’IA.

Transparence et responsabilisation

Le Ministère accroît la reddition de comptes à l’égard de la prise de décisions en matière d’IA en conservant des dossiers d’audit accessibles, en favorisant la confiance et la transparence. Des rapports publics réguliers sur l’adoption de l’IA donnent un aperçu clair de l’impact et de l’efficacité de l’IA, ce qui renforce la confiance du public.

Culture et personnes

Des formations ciblées renforcent la capacité des employés à utiliser l’IA dans la prise de décisions, ce qui mène à des décisions plus éclairées. L’amélioration de la rétention des talents en IA résulte d’un environnement de travail favorable. La promotion d’une culture d’innovation favorise la collaboration et l’amélioration continue.

Adoption de l’IA et innovation

S’assurer que les données sont adaptées à l’utilisation améliore leur qualité et leur pertinence pour les projets d’IA. La capacité accrue d’intégration des données permet une innovation sans heurt dans le domaine de l’IA. Une surveillance renforcée garantit une performance efficace de l’IA. L’adoption de solutions d’IA évolutives améliore les capacités organisationnelles. L’utilisation sûre et responsable des données garantit la conformité et les normes éthiques.

Résultat final

Amélioration de la durabilité et de la résilience des écosystèmes marins et amélioration de la sécurité et de la sûreté maritimes grâce à une prise de décisions fondée sur des données et à des solutions d’IA novatrices, menant à une meilleure gestion des pêches et des ressources océaniques, à une navigation plus sûre, à des opérations de recherche et de sauvetage efficaces et à une protection de l’environnement rigoureuse au profit des générations actuelles et futures.