Intelligence artificielle (IA)

L'adoption rapide et le développement des technologies d'intelligence artificielle (IA) et d'automatisation robotisée des processus (ARP) offrent des possibilités importantes de transformer la manière dont le gouvernement du Canada (GC) fournit ses services. L'intégration de solutions d'IA et d'ARP permet d'automatiser les tâches routinières, d'améliorer la prise de décision et d'accroître l'efficacité des opérations administratives.

La Stratégie en matière d'IA pour la fonction publique fédérale présente une vision d'adoption responsable de l'IA par le GC selon quatre objectifs : offrir des services de calibre mondial à ses clients, protéger nos citoyens et nos intérêts, favoriser un milieu de travail plus innovant et efficace, et accélérer les découvertes scientifiques au bénéfice de tous.

Le GC souhaite tester des technologies d'IA et d'ARP pouvant être adaptées pour fournir des solutions gouvernementales, capables d'automatiser les flux de travail administratifs, de capturer des données, d'améliorer le traitement des données et de générer des recommandations pour la prise de décision.

Définitions :

Intelligence artificielle (IA) : 

Système basé sur une machine qui, pour des objectifs explicites ou implicites, déduit à partir des données reçues comment générer des résultats tels que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions pouvant influencer des environnements physiques ou virtuels. Les systèmes d'IA varient selon leur niveau d'autonomie et d'adaptabilité après leur déploiement.

Prise de décision automatisée : 

Toute technologie qui assiste ou remplace le jugement des décideurs humains. Ces systèmes s'appuient sur des domaines comme les statistiques, la linguistique et l'informatique, et utilisent des techniques telles que les systèmes à règles, la régression, l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux.

Explicabilité : 

L'explicabilité (également appelée « interprétabilité ») est le concept selon lequel un modèle d'IA et ses résultats peuvent être expliqués à l'opérateur, selon une approche méthodologique cohérente avec des principes raisonnés.

Technologie opérationnelle (TO) : 

Systèmes matériels et logiciels qui surveillent et contrôlent les dispositifs physiques, les processus et les événements au sein d'une organisation.

Automatisation robotisée des processus (ARP) : 

Processus permettant d'automatiser un ensemble d'instructions routinières. L'ARP permet d'exécuter des tâches simples à grande échelle et à grande vitesse, avec peu ou pas d'erreurs.

Transparence : 

Capacité à comprendre comment les systèmes d'IA fonctionnent et prennent des décisions, englobant des concepts tels que l'explicabilité, la gouvernance et la responsabilité de l'IA.

Résultats :

Les innovations doivent répondre à au moins un des résultats suivants pour satisfaire aux exigences de la grille d'évaluation SC4 :

• [1] Solutions ARP capables d'analyser et d'automatiser le traitement des données pour exécuter des tâches administratives, techniques ou de laboratoire répétitives;
  [2] Solutions d'IA capables de consommer des données (structurées ou non) et de prendre des décisions pour soutenir les cas d'utilisation suivants :
  • [2A] Gérer la circulation des véhicules autonomes et soutenir la navigation d'un ou plusieurs véhicules autonomes;
  • [2B] Optimiser les processus de ressources humaines pour effectuer le tri des candidatures et soutenir l'intégration des employés en générant des programmes de formation autodirigés;
  • [2C] Prédire, évaluer et modéliser l'exposition aux menaces biologiques pour soutenir la gestion des épidémies humaines, animales ou végétales;
  • [2D] Surveiller la santé des patients, modéliser les résultats et soutenir la prise de décision en matière de soins de santé; ou
  • [2E] Solutions de soutien stratégique aux entreprises pour répondre aux demandes d'un large éventail d'utilisateurs, capables de formuler des recommandations basées sur les interactions des utilisateurs et les données provenant de divers ensembles de données, afin de fournir des analyses robustes pour les programmes et services. Le modèle doit tirer parti des interactions passées pour optimiser les recommandations futures.
• [3] Solutions d'IA pour la maintenance prédictive ou la détection de pannes dans les infrastructures TO ou TI capables de :
  • [3A] Automatiser les processus de déploiement en utilisant l'IA pour soutenir la configuration des systèmes TI mobiles, prédire les configurations optimales et automatiser les tâches de configuration;
  • [3B] Améliorer l'infrastructure mobile grâce à des outils de traitement de données en temps réel et de prise de décision pilotés par l'IA, capables de s'adapter aux conditions changeantes;
  • [3C] Effectuer la surveillance, la maintenance et le dépannage à distance des systèmes TI et TO pour identifier les problèmes potentiels, automatiser les diagnostics, proposer des recommandations et mettre en œuvre des solutions; ou
  • [3D] Intégrer l'IA pour mettre en œuvre des mesures de sécurité et assurer la conformité aux règlements et normes pertinents, y compris dans des contextes mobiles et déployables.
• [4] Technologies capables de capturer des données riches pour convertir des images et des informations non textuelles, y compris audio et vidéo, en données utilisables par des outils d'automatisation des processus ou de prise de décision assistés par l'IA.

SIC n'acceptera pas les éléments suivants (hors de portée):

• Solutions ne disposant pas de mesures de sécurité pour protéger les données, restreindre l'accès et prévenir les intrusions externes.
• Solutions ne respectant pas ou ne pouvant pas respecter la Directive sur la prise de décision automatisée. Voir la section Exigences pour plus d'informations.

Le gouvernement du Canada (GC) souhaite mettre à l'essai des solutions de systèmes de technologie de l'information à l'échelle de l'organisation qui feront progresser les capacités de communication alliée, appuieront l'intégration des systèmes de ciblage interarmées, amélioreront la résilience de l'infrastructure de commandement et de contrôle des Forces armées canadiennes (FAC) et appuieront les FAC par l'adoption de technologies modernes.

Les progrès réalisés dans la prochaine génération de technologies de détection et de communication soulignent la nécessité de déployer des technologies capables de prendre en charge un éventail de fonctions visant à renforcer l'intelligence, à améliorer la surveillance et à effectuer des missions de reconnaissance.

Le GC souhaite mettre à l'essai des technologies innovantes dans quatre (4) domaines de la suite de technologies C4ISR :

• les technologies de détection et de surveillance;
• les technologies de fusion de données provenant de divers capteurs;
• les technologies de modélisation et d'exploitation des données;
• les technologies de communication.

Définitions :

C4ISR :

Commandement, contrôle, communications, informatique, renseignement, surveillance et reconnaissance. Les capacités C4ISR avancées permettent d'acquérir une connaissance de la situation, de l'adversaire et de l'environnement, et de raccourcir le délai entre la détection, la synthèse des informations, l'analyse et l'intervention.

Intelligence artificielle (IA) :

Sous-domaine de l'informatique qui porte sur le développement de programmes informatiques intelligents qui peuvent résoudre des problèmes, apprendre de ses expériences, comprendre des langages, interpréter des scènes visuelles et, en général, se comporter d'une façon qui serait considérée comme intelligente chez un humain.

Cibles obscures / non coopératives :

Cibles qui ne transmettent pas de signaux ou n'affichent pas de marques permettant une identification facile.

Informatique en périphérie / décentralisée :

L'informatique en périphérie déplace une partie des ressources de stockage et de calcul hors du centre de données central et les rapproche de la source des données elles-mêmes. Plutôt que de transmettre des données brutes à un centre de données central pour traitement et analyse, l'informatique en périphérie effectue l'analyse plus près de l'endroit où les données sont générées.

Apprentissage machine (AM) :

Désigne les technologies et les algorithmes qui permettent aux systèmes de reconnaître des modèles, de prendre des décisions et de s'améliorer grâce à l'expérience et aux données. L'AM est principalement utilisée pour traiter très rapidement de grandes quantités de données à l'aide d'algorithmes.

Ensemble de domaines :

Solutions capables d'opérer dans plusieurs domaines ou environnements, notamment dans l'espace, dans l'air, au sol, sous terre ou sous l'eau. Le terme « ensemble de domaines » indique que les solutions ne sont pas limitées à un seul type d'environnement ou d'application.

Réalité augmentée (RA) :

Technologies qui ajoutent des éléments numériques à des vues du monde réel.

Réalité virtuelle (RV) :

Un environnement généré par ordinateur qui simule une présence physique.

Système de capteurs EO/IR :

Les systèmes électro-optiques/infrarouges sont des systèmes d'imagerie qui comprennent des capteurs visibles et infrarouges.

Dispositifs hyperspectraux :

Les capteurs d'imagerie hyperspectral acquièrent des images dans des centaines de bandes spectrales étroites et contiguës ayant une largeur spectrale de quelques nanomètres, ce qui facilite la discrimination fine entre les différentes caractéristiques de la surface de la Terre.

Fusion et analyse multicapteurs :

Solutions capables de combiner des informations provenant de plusieurs sources afin de former une image ou un ensemble de données unifié pour analyse.

Résultats :

Les innovations doivent répondre à au moins UN résultat pour satisfaire aux exigences des critères SC4 de la grille d'évaluation de l'appel de propositions. Dans votre proposition, indiquez le ou les résultat(s) sélectionné(s).

• [1] Technologies avancées de détection et de surveillance :
  • [1A] Technologies innovantes de capteurs d'imagerie hyperspectrale capables de capturer des données spectrales à différentes longueurs d'onde du spectre électromagnétique;
  • [1B] Systèmes innovants de capteurs visibles et proche infrarouge pour des applications d'imagerie en basse lumière, telles que la détection et l'identification de cibles de nuit et dans des conditions de très faible éclairage;
  • [1C] Solutions innovantes pour détecter et géolocaliser les cibles non coopératives;
  • [1D] Systèmes de capteurs EO/IR innovants capables de fournir une gamme dynamique élevée d'imagerie pour les cibles lumineuses et sombres dans différents environnements;
  • [1E] Technologies innovantes pour mesurer les distances et la profondeur qui exploitent les systèmes de capteurs EO/IR ou les caméras neuromorphiques; ou
  • [1F] Technologies innovantes de surveillance de l'espace utilisant des charges utiles d'imagerie hyperspectral de faible taille, poids et puissance (SWaP) à bord de satellites pour permettre la surveillance et la reconnaissance de l'espace.
• [2] Technologies de fusion et d'analyse multicapteurs avec capacités de formation :
  • [2A] Solutions innovantes capables d'intégrer et de visualiser des données (par exemple, optiques, radar, infrarouges) provenant de divers capteurs dans un cadre unifié afin d'améliorer la précision et de permettre l'analyse, conformément à la trousse d'assaut tactique (TAK);
  • [2B] Technologies innovantes de fusion de données adaptatives par IA ou interface humaine, capables d'ajuster le processus de fusion en fonction de l'évolution de la qualité et du type de données de capteurs entrantes, afin de procéder à une adaptation en temps réel; ou
  • [2C] Outils d'analyse géospatiale innovants qui intègrent et interprètent les données provenant de divers capteurs afin d'améliorer la reconnaissance et la classification des objets et de faciliter l'analyse situationnelle en temps réel.
• [3] Technologies avancées d'exploitation et de modélisation des données :
  • [3A] Solutions informatiques innovantes, décentralisées ou périphériques, qui traitent les données au plus près de la source afin de réduire le temps de latence et d'améliorer la rapidité de l'analyse en temps réel;
  • [3B] Solutions innovantes permettant d'analyser les données et d'établir une hiérarchie d'importance, sur la base de paramètres de mission établis, afin de déterminer la priorité du partage d'informations dans des environnements austères ou à faible bande passante, où un transfert complet d'informations peut s'avérer impossible;
  • [3C] Solutions innovantes permettant d'améliorer l'exploitation des données acquises par les systèmes de capteurs afin d'accélérer la détection, le suivi et la reconnaissance des objets.
  • [3D] Solutions innovantes permettant d'exploiter les données d'images hyperspectrales pour générer des analyses en temps quasi réel afin de soutenir les applications opérationnelles à domaines multiples;
  • [3E] Techniques de modélisation innovantes et nouvelles pour caractériser et modéliser les données acquises par les systèmes de capteurs; ou
  • [3F] Systèmes innovants et nouveaux qui utilisent la réalité augmentée ou la réalité virtuelle pour superposer des données multicapteurs sur des environnements physiques.
• [4] Technologies de communication avancées :
  • [4A] Nouvelles communications à grande vitesse et à faible latence qui facilitent l'échange de données en temps réel entre les centres de contrôle et les unités de terrain dans des environnements à multiples domaines;
  • [4B] Solutions pour établir des réseaux de communication résilients utilisés pour relayer l'information, améliorer la connectivité et soutenir la fiabilité opérationnelle dans des environnements austères avec une couverture faible ou intermittente; ou
  • [4C] Technologies de communication optique basées sur la lumière ou le laser.

SIC n'acceptera pas :

• Les solutions proposées dans le sous-titre « [2] Technologies de fusion et d'analyse multicapteurs » qui n'ont pas de composantes de formation associées. Une formation est nécessaire pour faciliter une mise en œuvre rapide et fiable dans l'ensemble du GC. Les solutions doivent être intuitives et utilisables avec une formation minimale (<10 heures).
• Les solutions qui ne suivent pas la nomenclature de la TAK. La TAK est un logiciel géospatial largement utilisé au sein du GC. Le respect des normes de la TAK est nécessaire pour garantir l'utilisabilité et l'interopérabilité.
• Solutions proposées dans le sous-titre « [3] Technologies avancées d'exploitation et de modélisation des données » qui ne cartographient pas les entrées individuelles des capteurs lors de la fusion des données. La cartographie individuelle des capteurs est nécessaire pour s'assurer que les données sont prises en compte de manière appropriée et pondérées avec précision.
• Les solutions proposées dans le sous-titre « [4] Technologies de communication avancées » qui n'ont pas de garanties pour restreindre l'accès, sécuriser les communications et prévenir les intrusions.