Boussole pour les nouveaux arrivants : un outil pangouvernemental pour orienter les nouveaux Canadiens vers les prestations et les services auxquels ils sont admissibles

Ce projet viserait à élaborer une application qui permettrait aux nouveaux résidents permanents au Canada de comprendre facilement l’aide à laquelle ils ont droit.

À l’heure actuelle, les nouveaux résidents permanents ont du mal à s’y retrouver concernant les services de soutien disponibles, car l’information est dispersée entre divers ministères fédéraux et provinciaux et organismes d’établissement – chacun ayant ses propres formulaires, règles et terminologies.

Par conséquent, les nouveaux arrivants n’accèdent pas aux services de soutien auxquels ils ont droit, et les travailleurs de première ligne peuvent passer des heures à recenser tout ce à quoi une personne est admissible.

La boussole pour les nouveaux arrivants offrirait une meilleure solution en prenant le profil d’un nouvel arrivant – avec son consentement – et en lui renvoyant une carte personnalisée et en langage clair illustrant les prestations et services auxquels il est admissible dans l’ensemble du gouvernement et précisant la prochaine étape dans chacun des cas. Ceci donnerait également aux travailleurs sociaux et aux agents en établissement une vue d’ensemble unique et centralisée au lieu de consulter une douzaine d’onglets; dans tous les cas, le tout reposerait sur un ensemble tenu à jour de règles d’admissibilité lisibles par machine et adaptées à la situation de la personne.

Soumis par Jad Seaidoun au Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada

Système de détection précoce des risques d’inondation pour les infrastructures canadiennes

Les inondations constituent la catastrophe naturelle la plus courante et la plus coûteuse au Canada, causant des pertes annuelles moyennes de plus de 2 milliards de dollars, et le risque ne cesse de s’intensifier.

L’outil fédéral actuel de recherche des risques d’inondation permet à la population canadienne de vérifier si une adresse se trouve dans une zone sujette aux inondations, mais la carte ne fournit pas d’information en temps réel; il s’agit plutôt d’une carte statique des endroits où les inondations sont possibles et, mais ne précise pas lorsque le risque augmente.

Ce système de détection précoce des risques d’inondation créerait un modèle qui comblerait cette lacune. Il utilisera les données sur le débit des rivières HYDAT et les données climatiques quotidiennes d’Environnement et Changement climatique Canada pour signaler les risques d’inondation à court terme dans les différentes stations de surveillance partout au pays. Ce système permettrait également de détecter des tendances saisonnières réelles, comme le risque lié à la fonte des neiges au printemps, laquelle pourrait causer des inondations, créant ainsi un outil opérationnel utilisé par les équipes de gestion des infrastructures et des urgences – et pourrait constituer la pierre angulaire d’un système centralisé d’alerte aux catastrophes naturelles pour le Canada.

Soumis par Umair Butt au Logement, Infrastructures et Collectivités Canada

CanService AI : prévoir la demande de services grâce à l’IA

Les ministères offrant des services à l’échelle du gouvernement du Canada sont souvent aux prises avec des écarts entre la demande de services prévue dans les ministères et organismes du gouvernement du Canada et la demande réelle.

Cette disparité n’a pas qu’une incidence théorique : elle a d’importantes répercussions sur la prestation des services et crée de longs temps d’attente, des charges de travail inégales et une utilisation inefficace du personnel.

CanService AI résoudrait ce problème en utilisant l’IA agentique et l’analyse prédictive pour mieux prévoir la demande de services dans l’ensemble des ministères et des canaux de service (en personne, numérique, centres d’appels). En combinant les ensembles de données existants et en analysant les volumes antérieurs, la saisonnalité, les changements de politique et les facteurs externes, le modèle générerait des prévisions dynamiques de la demande en temps quasi réel.

Ces renseignements permettraient une gestion proactive de la charge de travail, l’optimisation de l’effectif, la réduction des goulots d’étranglement et l’amélioration des délais de service.

Cette initiative permet de créer une fonction publique proactive, intégrée et propulsée par l’IA, dotée d’une approche pangouvernementale évolutive pour anticiper la demande, améliorer les résultats et offrir de meilleurs services à la population canadienne.

Soumis par Lucia Goncalves au Emploi et Développement social Canada

Exploiter les notes existantes : utiliser l’IA pour repérer plus rapidement les risques liés à la salubrité des aliments

Chaque semaine, les inspecteurs de la salubrité des aliments consignent par écrit leurs observations dans des notes, des registres de problèmes et documents de suivi. Dans ces notes, on trouve des signes avant-coureurs de problèmes – le même problème qui se répète sans cesse à différents sites, une tendance concernant un produit particulier ou des défaillances mineures récurrentes.

Cependant, à l’heure actuelle, ces notes sont versées dans un dossier et rarement consultées d’un cas à l’autre, ce qui rend invisible pour un seul inspecteur une tendance évidente lorsque des centaines de rapports sont examinés conjointement.

Cet outil d’IA lirait toutes les notes d’inspection déjà recueillies et mettrait en évidence les tendances qui justifient un examen plus poussé, mais qui ne seraient autrement pas relevées : regroupées par site, région et type de produit.

L’outil ne prend pas de décisions. L’outil soulève des possibilités, et un inspecteur les vérifie. Mais il permettrait d’utiliser plus intelligemment le temps des inspecteurs et de réduire le temps s’écoulant entre la rédaction d’un avertissement et la prise de mesures, qui se calculerait en jours et non en semaines, diminuant ainsi le nombre de rappels coûteux.

Soumis par Dreck Niyonsenga au Agence canadienne d’inspection des aliments

Soutenir la conformité des emballages de dispositifs médicaux grâce à l’IA

Ce n’est pas une mince tâche de s’y retrouver dans la réglementation des instruments médicaux, l’examen réglementaire des emballages et des étiquettes constituant un goulot d’étranglement manuel et laborieux qui ralentit la mise en marché de produits médicaux utiles.

L’agent de vérification de la conformité des emballages est une vision innovante axée sur l’IA et un flux de travail textuel conçu comme un outil interne d’aide à la prise de décisions de type « copilote » à l’intention des fonctionnaires. En analysant simultanément l’ordre de présentation du texte, les rapports de contraste et l’équilibre entre les deux langues, l’agent signale des indicateurs de non-conformité potentiels en quelques secondes. Cela transforme l’expérience de l’utilisateur. Au lieu de suivre manuellement des listes de contrôle fastidieuses, les analystes sont équipés d’un outil de consultation automatisé qui leur permet de concentrer leur expertise sur l’examen de cas complexes et à haut risque.

Cet outil permettrait de réduire considérablement l’arriéré de cas soumis et les délais de traitement. Les contribuables et les entreprises profiteraient du lancement de produits dans des délais plus courts, tandis que les ministères pourraient optimiser l’affectation des ressources en mettant à profit le capital humain hautement qualifié pour des tâches autres que la validation répétitive de données. En maintenant le traitement des données étroitement défini, le projet témoigne d’un déploiement responsable, transparent et éthique de l’IA.

Soumis par Jovian Tsang au Les Instituts de recherche en santé du Canada

Le jumeau numérique canadien de l’océan

Un jumeau numérique canadien de l’océan serait une plateforme numérique partagée qui réunirait toutes les données, les sciences et les modèles océaniques du Canada dans un environnement numérique unique et accessible.

Le Canada génère déjà d’importantes données et sciences océaniques par l’entremise de Pêches et Océans Canada, y compris diverses modélisations climatiques, observations, analyses scientifiques et analyses socioéconomiques. Cependant, ces renseignements demeurent fragmentés d’un système à l’autre et ne sont pas facilement accessibles ni interopérables.

L’objectif est de créer une base permettant aux utilisateurs de créer et d’appliquer des outils pour la prise de décision, l’analyse et la mise à l’essai de scénarios.

Le jumeau numérique de l’océan servirait de plateforme de base, intégrant les ensembles de données existants avec des capacités de calcul et de modélisation partagées. Cette plateforme ne serait pas un outil à usage unique, mais un environnement propice à la prise de décisions, à l’analyse et à la mise à l’essai de scénarios, où des « couches » peuvent être construites pour soutenir différentes applications et comprendre l’incidence des décisions sur le milieu marin et les activités socioéconomiques.

Soumis par Nicole Uloth au Pêches et Océans Canada

Plateforme de formulaires intelligents et de réutilisation des données propulsée par l’IA

Pour accéder aux services gouvernementaux, les citoyens et les entreprises doivent remplir de nombreux formulaires d’une multitude de ministères différents à l’échelle du gouvernement du Canada. 

Cependant, comme les formulaires sont conçus de manière indépendante, ils demandent souvent à plusieurs reprises les mêmes renseignements – nom, adresse, revenu, antécédents professionnels – même si une grande partie de ces données se trouvent déjà dans des systèmes gouvernementaux.

Cela entraîne des demandes longues et complexes, des taux d’erreur plus élevés, des délais de traitement plus longs et un fardeau administratif inutile pour les citoyens et les fonctionnaires.

La solution proposée permettrait de résoudre ce problème en créant une plateforme alimentée par l’IA qui repère les champs redondants des formulaires et permet la réutilisation sécurisée des données gouvernementales existantes pour créer des « formulaires intelligents » simplifiés et préremplis.

L’intelligence artificielle serait utilisée pour faire correspondre et comparer des champs de formulaires entre les ministères, et permettrait de préremplir les formulaires en toute sécurité à l’aide des données gouvernementales existantes, avec le consentement du citoyen. Il s’agirait donc d’une plateforme évolutive qui pourrait être adoptée par plusieurs ministères avec une utilisation responsable, éthique et sécurisée de l’IA.

Soumis par Sakshi Gupta at Agence du revenu du Canada

Explorer les données gouvernementales grâce à l’IA

De nombreux sites Web gouvernementaux contiennent des renseignements utiles et des perspectives inexploitées, mais il est difficile d’y accéder ou de les trouver dans les sites Web gouvernementaux, ce qui crée un obstacle tant pour les fonctionnaires que pour le grand public.

Ce projet permettrait de créer un agent alimenté par l’IA qui aiderait les utilisateurs à trouver et à comprendre facilement les données publiques provenant de sources du gouvernement du Canada telles que Gouvernement ouvert et Statistique Canada.

Les utilisateurs pourraient poser des questions dans un langage naturel, et l’agent répondrait par des réponses claires fondées sur les informations récupérées en temps réel à partir d’ensembles de données, de rapports et de fichiers pertinents.

L’agent fournirait des réponses plus fiables que les outils d’IA généraux comme ChatGPT en fondant les réponses directement sur des données gouvernementales fiables, réduisant ainsi les hallucinations liées à l’IA. Il serait également en mesure de référer et de citer les ensembles de données ou les rapports exacts utilisés dans chaque réponse, ce qui augmenterait la transparence et la confiance, et rendrait les données publiques plus faciles à consulter, à comprendre et à utiliser.

Soumis par Muadh Taghdi au Agence du revenu du Canada