Table ronde sur l'IA de la SEFM

Notre vision consiste à exploiter le potentiel d'une IA responsable afin d'améliorer les services publics, d'optimiser la prise de décision et d'obtenir de meilleurs résultats pour les communautés de l'Ontario. La table ronde sur l'IA nous permet de :

• Organiser des discussions approfondies et ciblées et explorer un sujet spécifique avec tous les participants sur un pied d'égalité.
• Aborder les problèmes de manière collaborative plutôt que de se concentrer sur les individus, en favorisant un dialogue ouvert et la résolution des problèmes.
• Faciliter la diversité des contributions et briser les barrières hiérarchiques qui réduisent souvent au silence les voix les moins influentes lors des réunions.
• Promouvoir des discussions approfondies et fluides, le partage d'idées et la prise de décision fondée sur une variété de perspectives.

Renforcer la collaboration, le réseautage et l'esprit d'équipe en encourageant la participation et l'engagement égaux de tous les membres.

Stimuler l'innovation. Les idées issues de la table ronde peuvent inspirer de nouvelles idées et stratégies, aidant ainsi la SEFM à rester compétitif et innovant dans son utilisation de l'IA.

En unissant nos forces à celles de professionnels partageant les mêmes idées, nous créons des outils et des cadres qui guideront l'adoption de l'IA dans l'ensemble des institutions gouvernementales et publiques. 

L'expertise et les connaissances des membres de notre table ronde sont inestimables pour cette initiative. En rejoignant notre initiative, ils ont l'opportunité de :

Façonner l'avenir

Contribuer au développement d'applications IA innovantes afin d'améliorer les services publics et les résultats sociétaux.

Collaborer avec des leaders

Participer à des discussions constructives avec d'autres leaders d'opinion et experts issus de divers domaines.

Influencer les politiques

Contribuer à l'élaboration de modèles de gouvernance et de directives éthiques qui orienteront l'adoption de l'IA dans une direction responsable et durable.

Warren Ali
Directeur du développement industriel, Vector Institute

Warren est directeur du développement industriel au Vector Institute. Il est un professionnel chevronné qui possède une vaste expérience dans le domaine de l'innovation industrielle et du conseil en gestion. Warren a commencé sa carrière dans le secteur financier en tant qu'analyste principal au sein du portefeuille immobilier de Walmart - SmartCentres JV chez SmartCentres REIT. Warren est titulaire d'une maîtrise en administration des affaires (MBA) en finance et commerce international de la Schulich School of Business de l'université York, obtenue entre 1997 et 1999, et a suivi des cours au Canadian Securities Institute en 1998.

Chad Cogar
Vice-président de l'IA, Creative Destruction Lab

Chad dirige les initiatives en matière d'IA au Creative Destruction Lab, un programme mondial destiné aux entreprises scientifiques qui opère dans 11 sites répartis dans 6 pays. Il est le responsable technique du programme « Putting AI to Work » du CDL, qui aide les organisations à accroître leur productivité grâce à l'adoption de l'IA.

Fort de plus de dix ans d'expérience dans la stratégie et la mise en œuvre de produits d'IA, Chad est spécialisé dans la création de systèmes d'IA qui ont un impact commercial mesurable. Il a précédemment dirigé les équipes de machine learning chez Kindred (vendu à Ocado pour 260 millions de dollars), puis a mené une grande transformation vers l'IA.

Mark Daley
Directeur de l'IA, Université Western

Mark est directeur de l'IA à l'Université Western et professeur titulaire au département d'informatique, avec des nominations croisées dans cinq autres départements, l'Institut du cerveau et de l'esprit, l'Institut Rotman de philosophie et l'Institut Western des neurosciences. Il est également membre affilié du Vector Institute for Artificial Intelligence de Toronto.

Mark a précédemment occupé les fonctions de vice-président (recherche) au Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), de directeur de l'information numérique, de conseiller spécial du président et de vice-président associé (recherche) à l'Université Western. Mark est l'ancien président de Compute Ontario et siège à plusieurs autres conseils d'administration.

Nihar Dalmia
Associé, Omnia AI, Deloitte

M. Dalmia est associé chez Omnia AI, le cabinet d'intelligence artificielle (IA) de Deloitte. Il dirige les équipes Insights & Engagement et Automation, composées de scientifiques des données, d'ingénieurs en IA, de concepteurs, d'experts en visualisation des données et d'ingénieurs en automatisation. M. Dalmia est spécialisé dans la valorisation des solutions d'IA et de données, de la stratégie à la mise en œuvre. Il a collaboré avec des organisations en Asie, en Amérique du Nord et en Amérique du Sud afin de fournir des informations basées sur les données.

M. Nihar est passionné par la résolution de problèmes commerciaux complexes à l'aide de technologies exponentielles afin de générer un impact à la fois économique et social. Il est titulaire d'un master en administration des affaires de l'université d'Oxford et d'un master en sciences du Massachusetts Institute of Technology.

Jesslyn Dymond
Directrice, Éthique des données, TELUS

Mme Jesslyn Dymond est directrice de l'éthique des données chez TELUS, où elle dirige l'approche en matière d'innovation responsable fondée sur les données, en s'appuyant sur son expertise en matière de confidentialité et de gestion de l'information. 

Elle fait partie du bureau des données et de la confiance de TELUS, une équipe qui veille à ce que les pratiques de traitement des données soient responsables et respectueuses.

Jesslyn est titulaire d'un CIPP/C et d'une maîtrise en information de l'iSchool de l'université de Toronto. Elle est reconnue pour son leadership dans le domaine de l'activation des données et pour son engagement en faveur de solutions créatives visant à renforcer la confiance des clients dans les technologies émergentes.

Dawn Hall
Conseillère principale, Données et IA responsables, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada

Mme Dawn fait partie d'une équipe qui établit des politiques et fournit des conseils pour une utilisation responsable de l'IA et une utilisation éthique des données au sein du gouvernement fédéral. Cela comprend la gestion d'instruments politiques tels que la Directive sur la prise de décisions automatisée, l'Outil d'évaluation de l'impact algorithmique (AIA) et le Guide sur l'utilisation de l'IA générative. Mme Dawn possède également une expérience en matière de stratégie et de gouvernance des données, notamment dans le cadre de la stratégie relative aux données pour la fonction publique fédérale. Avant d'occuper son poste actuel, Dawn a travaillé dans le domaine de la communication scientifique dans des centres scientifiques et des musées, après avoir obtenu un doctorat et suivi une formation postdoctorale en biochimie végétale.

Simon Hodgett
Associé, Technologie, Osler

Simon se spécialise dans les contrats commerciaux et les conseils liés à la technologie. Il conseille des entreprises dont les activités reposent sur la technologie et des services complexes. Il conseille également des fournisseurs de technologie, qu'il s'agisse de grands éditeurs de logiciels établis ou de jeunes entreprises technologiques.

Il dirige une équipe qui fournit des modèles de services juridiques innovants aux clients technologiques à forte croissance du cabinet qui recherchent une grande variété de technologies et de modèles commerciaux de pointe, notamment dans les domaines de la FinTech, de l'intelligence artificielle, de l'analyse de données et de la santé en ligne. Simon a été conseiller principal dans le cadre de projets couvrant un large éventail de secteurs verticaux, notamment la technologie, la banque, les retraites, l'investissement, la santé, l'énergie, les télécommunications et la vente au détail. Il fournit également des conseils sur la vente de technologies aux gouvernements et aux grandes entreprises.

Sam Ip
Associé, Technologie, Osler

Sam est membre du groupe Technologie qui travaille régulièrement avec des entreprises ou des organisations spécialisées dans l'intelligence artificielle ou utilisant des technologies d'intelligence artificielle. Il aide notamment ses clients à comprendre l'évolution des normes et réglementations mondiales, à évaluer les risques et responsabilités potentiels associés à cette technologie émergente et à identifier les processus permettant d'intégrer des stratégies de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle dans les activités organisationnelles.

Fatima Khamitova
Directrice, entreprises en démarrage et expansion, Vector Institute

Fatima possède plus de 10 ans d'expérience dans le domaine de l'IA, acquise dans le cadre de ses activités de conseil, de marketing et de création de start-ups. Elle dirige actuellement les équipes Startups et Scaleups du Vector Institute, un centre de recherche mondial de premier plan dans le domaine de l'IA, situé à Toronto, au Canada. Elle a conseillé un large éventail de clients dans les secteurs de la vente au détail, du divertissement et des institutions financières sur des sujets tels que l'IA, la transformation numérique et l'analyse de données. Fatima est une penseuse stratégique qui transforme l'expérience client à l'aide d'outils basés sur l'IA. Elle a élaboré et mis en œuvre des feuilles de route pour ses clients, couvrant une gamme complète de services allant du marketing et des tactiques opérationnelles à la mise en œuvre de décisions financières judicieuses afin de préparer ses clients à la réussite. Fatima intervient également dans des universités et des écoles, lors d'événements clients et de tables rondes.

Nicole McNeill
Présidente, SEFM

En tant que présidente de SEFM, Nicole est chargée de diriger l'organisation qui continue à fournir des services précieux à la province de l'Ontario et de promouvoir le leadership mondial de SEFM dans le domaine de l'évaluation foncière.

Nicole possède 25 ans d'expérience dans les secteurs à but non lucratif et privé et se passionne pour la constitution d'équipes diversifiées, performantes et engagées. Nicole est actuellement présidente du conseil d'administration d'Elexicon Energy Corporation. Elle a précédemment présidé un comité consultatif sur les technologies de l'information et siégé au conseil d'administration du Canadian Urban Institute. Elle est également mentor dans le cadre du programme Top 200 Management de l'Université métropolitaine de Toronto (anciennement Université Ryerson) depuis sa création. Elle est mentor pour le lauréat du prix annuel du président pour l'excellence académique continue de la SEFM.

Sonia Sennik
Présidente-directrice générale, Creative Destruction Lab

Sonia est PDG de Creative Destruction Lab, un programme mondial destiné aux entreprises scientifiques qui opère dans 11 sites répartis dans 6 pays. Elle a également dirigé le CDL Rapid Screening Consortium pendant la pandémie de COVID-19. Après avoir passé dix ans chez Hatch à gérer de grands projets, elle a fondé le Sonia Sennik Resilience Fund à l'Université McMaster, la plus grande dotation multi-donateurs de son histoire. Nommée parmi les 40 Canadiens de moins de 40 ans les plus influents, elle siège au conseil d'administration de Futurpreneur Canada et a été entraîneuse de l'équipe senior féminine de rugby de l'Ontario.

Objectifs

Les objectifs de cette table ronde sont les suivants :

1. Conseiller à la SEFM sur la manière de mettre en œuvre l'intelligence artificielle (IA) afin d'innover dans les initiatives du secteur public tout en se protégeant raisonnablement contre les risques prévisibles.
2. Partager et échanger des informations et des pratiques exemplaires sur la manière dont les organismes du secteur public mettent actuellement en œuvre l'IA et devraient la mettre en œuvre, ainsi que sur les défis et les possibilités liés à sa mise en œuvre.
3. Partager et échanger des informations sur l'évolution des tendances internationales, des normes juridiques, politiques et techniques relatives à l'utilisation de l'IA dans les organismes du secteur public.
4. Rassembler les expériences de l'industrie et du secteur public en matière de mise en œuvre de l'IA.
5. Faire de la SEFM un chef de file dans l'utilisation de l'IA dans le secteur public.

Composition

La table ronde sera composée d'un maximum de 12 membres, principalement (i) des experts universitaires, (ii) des experts juridiques, (iii) des experts techniques, (iv) des entrepreneurs et des membres du monde des affaires, (v) des organisations à but non lucratif et (vi) des parties prenantes internes de la SEFM.

Résultats

Pendant au moins un an, la table ronde sur l'IA de la SEFM s'efforcera d'atteindre les résultats suivants :

1. Élaborer une feuille de route décrivant les objectifs de la SEFM pour son initiative en matière d'IA et un plan d'action pour atteindre ces objectifs.
2. Développer une série de cas d'utilisation potentiels pour permettre à la SEFM d'innover grâce à l'IA.
3. Élaborer un cadre, y compris un cadre de gestion des risques et de responsabilité spécifique aux cas d'utilisation proposés par la SEFM.
4. Formuler un ensemble de lignes directrices pour guider les organismes du secteur public dans l'adoption responsable et efficace de l'IA, adaptées aux besoins du secteur.

Indicateurs clés de réussite

Si la table ronde sur l'IA de la SEFM parvient à atteindre ses objectifs au cours de son mandat, les indicateurs de réussite suivants devraient commencer à apparaître, en tout ou en partie :

1. La SEFM aura acquis une meilleure compréhension de ce que signifie une utilisation responsable et innovante de l'IA pour un organisme du secteur public.
2. La SEFM sera prêt à utiliser l'IA en toute confiance pour stimuler l'innovation dans ses services.
3. La SEFM sera en mesure de démontrer aux régulateurs et au public sa capacité à utiliser l'IA de manière responsable.
4. La SEFM sera en mesure d'utiliser l'IA dans ses services avec la confiance des consommateurs et du public.
5. Les politiques, les documents de travail et autres documents élaborés par la table ronde serviront de modèles pour d'autres organisations du secteur public qui souhaitent utiliser l'IA.

Réunion 1

Participants : Mark Daley (virtuel), Jesslyn Dymond, Nihar Dalmia, Chad Cogar, Dawn Hall, Fatima Khamitova, Nicole McNeill, Sam Ip, Simon Hodgett

La Société d'évaluation foncière des municipalités (SEFM) fournit des évaluations foncières, des informations et des services aux contribuables, aux municipalités, aux gouvernements et aux entreprises de l'Ontario. La SEFM gère une base de données contenant des informations sur plus de cinq millions de propriétés en Ontario, d'une valeur totale de six billions de dollars. La taille de cette base de données équivaut à plus d'un tiers de celle de Netflix.

La SEFM est un organisme du secteur public qui fonctionne selon les principes du secteur privé. Alors que de nombreux organismes du secteur public sont généralement réticents à prendre des risques, la SEFM a été un chef de file dans l'adoption des nouvelles technologies. Elle a été l'une des premières organisations du secteur public à adopter pleinement les services basés sur le cloud via Amazon Web Services (AWS) en 2015. La SEFM cherche à apporter ce même leadership et cet esprit d'innovation à l'adoption de l'intelligence artificielle. Ce leadership s'est déjà manifesté à travers le développement de « The Pitch », qui a demandé aux employés de la SEFM de soumettre des idées sur la manière dont l'IA pourrait les aider à mieux accomplir leurs tâches quotidiennes. Plus de 100 propositions uniques ont été reçues. L'IA suscite naturellement une certaine nervosité dans le monde du travail, les employés se demandant si leur gagne-pain va disparaître. Cependant, la SEFM a sollicité et obtenu l'adhésion totale de l'organisation, ce qui lui a permis d'entamer cette aventure dans l'IA de manière ouverte et réfléchie.

Pour se lancer dans cette aventure, la SEFM a fait appel à Simon Hodgett et Sam Ip, du cabinet Osler, Hoskin & Harcourt LLP, pour leur expérience dans le domaine de l'IA. Ils ont observé un certain nombre de choses liées à l'émergence de l'IA :

1. Le Canada est régulièrement bien classé en matière de capacités d'éducation, de recherche et de développement dans le domaine de l'IA. Cependant, il est à la traîne en ce qui concerne la mise en œuvre et l'adoption de cette technologie. Des solutions pratiques et des cas d'utilisation sont nécessaires pour que l'IA passe à l'étape suivante de sa mise en œuvre au Canada.
2. Le secteur public est confronté à des défis dans la poursuite de l'adoption de l'IA. À l'inverse, le secteur public est un environnement aux ressources limitées où les avantages de l'IA seront probablement importants.

Dans la matinée du vendredi 17 janvier 2025, la SEFM a invité des leaders du secteur dans les bureaux d'Osler à Toronto pour la première des quatre tables rondes sur le thème de l'intelligence artificielle et de son adoption dans les approches de modélisation la SEFM pour l'adoption dans le secteur public. La table ronde visait à entamer un dialogue sur les succès, les défis et les prochaines étapes de ce parcours. Au cours de cette discussion, certains thèmes et sujets ont émergé, qui sont présentés ci-dessous en termes généraux.

Les sujets abordés lors de cette première session étaient les suivants :

• Automatisation des tâches routinières : L'IA générative a été adoptée par le gouvernement pour automatiser les tâches routinières sur le lieu de travail. Par exemple, le Canada étant un pays avec deux langues officielles, il y a toujours un besoin de services de traduction. L'IA a été déployée avec succès pour soutenir le travail des traducteurs et leur permettre d'accomplir leur travail plus efficacement. Toutefois, du point de vue du gouvernement fédéral, la Loi sur les langues officielles exige que les services gouvernementaux soient fournis dans les deux langues avec le même niveau de qualité. Si l'IA est utile pour accroître la productivité, il est toujours nécessaire de garder un humain dans la boucle pour s'assurer que le travail de l'IA répond aux normes de qualité imposées par la loi. En outre, l'IA a été déployée avec succès dans le domaine public sous la forme de chatbots qui permettent aux consommateurs d'obtenir les informations dont ils ont besoin sans avoir à parler à un humain.

Toutefois, des efforts supplémentaires restent à faire à cet égard pour garantir que les chatbots puissent traiter et résoudre des demandes complexes avec ou sans supervision humaine. 

Normes : L'IA responsable est un élément essentiel du processus d'adoption. Il est important de développer un « cadre d'IA responsable » qui puisse garantir que, à mesure que la technologie de l'IA se promouvra, l'équité, la confidentialité et le bien-être général des individus et de la société soient prioritaires.

• Bien que le Canada ait connu une certaine convergence avec les normes mondiales grâce à l'ISO, il reste encore du travail à accomplir pour mettre en œuvre ces normes. La mise en œuvre de normes peut garantir une transparence et une confiance appropriées de la main-d'œuvre d'une organisation tout au long du processus d'adoption de l'IA, et elle peut en outre garantir que les individus sont informés de la manière dont l'IA peut changer et influencer l'orientation de leur travail et de l'organisation dans son ensemble. Une approche ascendante de l'adoption de l'IA au sein de l'organisation, qui donne la priorité à l'expérimentation et à la discussion, garantira un succès plus important et plus durable. 
• Plan de gestion du changement : Le passage à l'IA nécessite une préparation appropriée au moyen d'un plan de gestion du changement. Les organisations qui ont utilisé de tels plans ont constaté que les changements organisationnels importants et complexes induits par l'IA sont mieux intégrés et que les individus au sein de l'organisation sont mieux préparés aux changements causés par l'IA, ce qui réduit les perturbations et les appréhensions. Les organisations qui n'avaient pas mis en place un tel plan ont constaté que les cas d'utilisation avaient moins d'impact et étaient plus compartimentés. 
• Approvisionnement : Afin d'améliorer l'approvisionnement en IA, il est essentiel de commencer par définir le résultat commercial souhaité avant de se lancer dans l'IA, plutôt que de se contenter d'adopter l'IA. En général, la stratégie en matière d'IA doit être liée à la stratégie commerciale.

Avec trois autres tables rondes prévues en 2025, la SEFM cherche à établir un guide complet pour l'adoption de l'IA dans le secteur public. La prochaine session s'appuiera sur les questions abordées lors des premières tables rondes.

Réunion 2

Participants : Jesslyn Dymond, Nihar Dalmia, Chad Cogar, Dawn Hall, Tony Gaffney, Warren Ali, Nicole McNeill, Sam Ip, Simon Hodgett

Absents : Mark Daley, Fatima Khamitova, Sonia Sennik, Humera Malik, Iliana Oris Valiente

Résumé des notes de réunion :

• Stratégie et adoption de l'IA : Tony Gaffney a discuté de l'importance d'adopter l'IA pour rester compétitif et de partager les « bonnes pratiques » au sein du secteur. Le plus grand risque est de manquer des opportunités. Les organisations devraient plutôt inculquer à leurs employés et à leurs clients des connaissances, une éducation, une sensibilisation et une confiance en matière d'IA.
  • Les bonnes pratiques comportent cinq éléments clés : des aspirations claires, ne pas considérer l'IA comme une chose à part, le besoin de talents pour traiter les données, l'efficacité dans l'utilisation de l'IA et la collaboration.
• Start-ups : La question a été posée de savoir comment une organisation telle que la SEFM peut aider à trouver des start-ups canadiennes à développer, dans lesquelles investir et à intégrer. Cette question sera éventuellement reprise lors de la prochaine table ronde.
• The Pitch : Nicole McNeill et Scott Milne ont expliqué le processus de collecte d'idées sur l'IA auprès des employés pour le programme « The Pitch » de la SEFM, qui a donné lieu à plus de 130 soumissions. Ils ont souligné l'importance d'impliquer les employés dans le parcours de l'IA afin d'atténuer les craintes de perte d'emploi et d'encourager l'innovation.
  • Atelier de réflexion sur la conception : Scott Milne a décrit l'atelier de réflexion sur la conception animé par Osler, qui a aidé les employés à affiner leurs idées sur l'IA. L'atelier a permis aux participants de se concentrer sur le problème et de collaborer à la recherche de solutions potentielles, favorisant ainsi une culture de l'innovation.
  • Cas d'utilisation de l'IA : Scott Milne a présenté les neuf principaux cas d'utilisation de l'IA sélectionnés par les employés, notamment une base de connaissances IA pour les évaluateurs, une solution IA pour les demandes d'interprétation juridique et la création automatisée de structures de bâtiments à partir de plans. Ces cas d'utilisation visent à améliorer l'efficacité et la productivité au sein de l'organisation.
  • Critères d'évaluation des projets d'IA : Scott Milne a présenté les critères d'évaluation des projets d'IA, notamment la valeur commerciale, l'impact, la faisabilité, l'évaluation des risques et les caractéristiques du processus. Ces critères visent à garantir que les projets sélectionnés correspondent aux objectifs stratégiques, offrent des avantages mesurables et disposent d'un responsable de projet et d'un parrain exécutif clairement identifiés.
• Stratégie fédérale en matière d'IA : Dawn Hall a brièvement présenté la stratégie en matière d'IA récemment publiée pour la fonction publique fédérale, qui vise à accélérer l'adoption de l'IA au sein du gouvernement. La stratégie met l'accent sur les capacités centrales en matière d'IA, le développement des talents et l'instauration de la confiance grâce à la transparence et à l'engagement.

Réunion 3

Participants : Nicole McNeill, Jesslyn Dymond, Sam Ip, Fatima Khamitova, Nihar Dalmia, Simon Hodgett, Jeffery Ma, Scott Milne, Tammy Wells-Garrett, Stratos Kaloutas, Julia Lipman et Dawn Hall (virtuellement).

NOTES DE RÉUNION :

• Initiatives du gouvernement fédéral en matière d'IA : Dawn Hall a fait une présentation sur les initiatives du gouvernement fédéral en matière d'IA, notamment le G7 GOV AI Grand Challenge - Rapid Solutions Labs.
  • Utilisation de l'IA au sein du gouvernement fédéral : L'IA est utilisée dans le secteur public fédéral depuis de nombreuses années. Cependant, il n'existe pas d'outil cohérent dans tous les ministères, et le secteur public fédéral constate des disparités entre les différents ministères. Le gouvernement fédéral constate une utilisation croissante de l'IA générative. Les utilisations de l'IA au sein du gouvernement sont en constante évolution et des discussions se poursuivent sur les outils qui seront largement disponibles.
    • Exemples d'utilisations de l'IA au sein du gouvernement fédéral :
      • Utilisations scientifiques : Pêches et Océans Canada utilise l'IA pour détecter les mammifères marins à l'aide d'images satellites ; l'Agence de la santé publique utilise l'IA pour la prévision et la détection des maladies ; l'Agence canadienne d'inspection des aliments utilise l'IA pour améliorer le contrôle de la qualité des cultures.
      • Conseil national de recherches : collaboration avec des experts autochtones pour développer une IA contribuant à la revitalisation des langues autochtones.
      • Prestation de services : par exemple, Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada utilise l'IA à de nombreuses fins, notamment pour aider à déterminer l'admissibilité ; Développement social Canada utilise l'IA pour faciliter la prestation de l'assurance-emploi.
      • GRC : La GRC utilise l'IA pour faciliter l'analyse des affaires liées à la traite des personnes et à l'exploitation des enfants. Cela profite également aux employés, car cela leur évite d'avoir à regarder de manière répétitive des images difficiles et préjudiciables.
      • Transports Canada : Utilisation de l'IA pour évaluer les risques liés aux marchandises entrantes.
      • Services publics et Approvisionnement Canada : Recherche d'une utilisation de l'IA pour faciliter le traitement des retards et des systèmes de paie.
      • Agriculture et Agroalimentaire Canada : Utilisation de l'IA générative (AgPal) qui extrait des informations de divers programmes agricoles afin d'aider le public à comprendre les subventions disponibles et les réglementations applicables.
      • Services partagés Canada : Développement d'un chatbot génératif basé sur l'IA. 
    • Principaux partenaires mis en avant dans l'écosystème de l'IA du gouvernement fédéral :
      • Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada : Établit les règles pour une utilisation responsable de l'IA au sein du gouvernement.
      • Services partagés Canada : Examine les achats informatiques pour le gouvernement du Canada.
      • Services de prestation de services : Cherche à mettre en œuvre l'IA pour améliorer la qualité du service à la clientèle.
      • Sécurité publique : Se concentre sur la sécurité et la confidentialité des données gouvernementales.
      • Statistique Canada : Détient des quantités importantes de données.
      • Innovation, Sciences et Développement économique Canada : Responsable de l'économie numérique et de la réglementation de l'IA dans le secteur privé.
  • Discussion sur les priorités du ministre Solomon – Ministre de l'IA et de l'Innovation numérique
    • Le ministre est soutenu par ISED, dont le mandat est axé sur le leadership économique. La vision du ministre repose sur quatre piliers :
      • (1) À l'échelle de l'IA : développer l'industrie canadienne de l'IA et soutenir les leaders canadiens en matière d'innovation à l'échelle.
      • (2) Adopter l'IA : encourager les entreprises à adopter l'IA pour stimuler la productivité et la croissance.
      • (3) Confiance : veiller à ce que les Canadiens puissent avoir confiance dans l'utilisation responsable de l'IA (y compris en matière de confidentialité).
      • (4) Souveraineté : Bâtir un Canada numérique plus sécuritaire (grâce à des centres de données souverains et à un nuage sécurisé). Il n'existe pas encore de définition précise de l'IA souveraine. Il s'agit d'un débat en constante évolution.
        
        La liste de sources d'IA est un outil d'approvisionnement destiné à aider le gouvernement fédéral à acheter des services d'IA auprès de fournisseurs préqualifiés. Cependant, un processus d'approvisionnement doit toujours être mis en place et son adoption par les ministères fédéraux a été limitée, car l'approvisionnement peut s'avérer plus complexe.
         
        • Elle compte actuellement 140 fournisseurs et fait l'objet d'examens trimestriels. Les fournisseurs sont sélectionnés sur la base de trois critères : (1) l'expérience ; (2) les qualifications de l'équipe ; (3) l'expérience dans l'utilisation d'un cadre éthique pour une IA responsable. Les fournisseurs peuvent être qualifiés à l'un des trois niveaux, différenciés en fonction de leur expérience et de la limite supérieure des travaux qu'ils peuvent effectuer (en dollars). 
  • ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Grand défi GovAI du G7 – Laboratoire de solutions rapides : lors du sommet des dirigeants du G7, le G7 a publié une déclaration sur l'IA pour la prospérité, qui comprenait un engagement relatif à l'adoption de l'IA dans le secteur public. Le gouvernement lance actuellement un défi du G7 avec des laboratoires de solutions rapides qui fonctionneront comme un hackathon. Une série de problématiques sera présentée afin de voir ce que les participants peuvent développer en deux semaines. Pour faciliter cela, un réseau G7 AI Network (GAIN) est également en cours de création.
    • Les problèmes et les critères d'évaluation sont actuellement en cours d'élaboration.
    • Les laboratoires de solutions rapides auront lieu en novembre 2025, les inscriptions se déroulant entre la mi-octobre et la fin octobre 2025. Il n'y a actuellement aucune promotion en cours – le projet a été annoncé en juin et devrait prendre plus d'ampleur à l'automne, car il est encore en cours de consolidation.
• Initiatives provinciales et fédérales en matière d'IA : Discussion sur la manière de s'aligner sur le leadership fédéral en matière d'IA ou de le soutenir, et sur la manière dont les provinces peuvent tirer parti des efforts et du leadership du gouvernement fédéral.
  • Il existe une fragmentation importante entre les provinces qui utilisent l'IA.
  • Le gouvernement fédéral est en contact régulier avec les provinces et discute avec elles de ce qu'elles font et de la manière dont elles envisagent de s'adapter.
  • L'Alberta, le Québec et la Colombie-Britannique soutiennent davantage l'IA que l'Ontario et mènent tous deux des travaux intéressants dans ce domaine.
• Mises à jour :
  • Jesslyn Dymond a partagé son expérience de participation à la conférence de Mila sur l'IA autochtone avec des start-ups, des chercheurs et des projets autochtones dans le domaine de l'IA. Mila propose également un programme intitulé « Indigenous Pathfinders in AI », qui consiste en une formation de six semaines destinée aux étudiants autochtones pour leur permettre d'apprendre le machine learning. Le programme a donné lieu à des présentations remarquables.
  • Fatima Khamitova a expliqué que Vector venait de conclure un grand projet pour des sponsors sur l'IA agentique. Le projet, auquel ont participé 32 équipes, s'est achevé aujourd'hui. De nombreux cas d'utilisation de l'IA ont été présentés. Elle a également souligné qu'un récent rapport de McKinsey sur l'IA agentique indiquait que 8 organisations sur 10 qui l'avaient adoptée n'avaient constaté aucun gain financier.
  • Jesslyn Dymond a indiqué que TELUS a publié un rapport sur l'IA responsable concernant l'opinion des Canadiens. L'étude a porté sur 5 000 Canadiens et a révélé que 1 % d'entre eux font confiance à l'IA sans supervision humaine.
  • Résumé des progrès réalisés en matière d'IA et de présentation à la SEFM :
    • Scott Milne a présenté les progrès réalisés en matière d'IA et de présentation à la SEFM.
    • Deux des trois présentations sélectionnées commencent à aboutir. L'une des solutions vise à regrouper les documents et les processus de formation avec un assistant de recherche/chatbot amélioré afin d'aider le personnel chargé de l'évaluation. L'autre solution prévoit de rationaliser le processus de demande d'interprétation de la législation (LIR). La troisième solution est un système automatisé d'IA permettant de lire les schémas architecturaux des structures de bâtiments à partir de plans. Cette solution est ambitieuse et la plus complexe, car il n'existe pas beaucoup de normes pour les plans de création de structures de bâtiments.
    • La table ronde a fourni des informations précieuses pour définir les critères de sélection qui ont bien fonctionné pour la SEFM.
    • Scott Milne a également discuté des cas d'utilisation de l'IA par la SEFM, notamment la détection des changements de propriété, la taxe sur les parkings commerciaux, etc.
  • Plan de communication sur l'IA : Julia Lipman a présenté un plan général visant à partager publiquement les travaux de la table ronde à partir de l'automne. Un exemple de brouillon du premier message sur les réseaux sociaux a été partagé. Des moyens d'amplifier le message ont été envisagés, notamment la proposition d'un lien vers un formulaire permettant de recueillir des informations auprès des personnes susceptibles d'être intéressées par une participation. D'autres moyens d'élargir la portée ont également été envisagés, notamment la diffusion en direct des réunions et le partage de documents.
    • La publication dans les deux langues officielles sera envisagée afin d'amplifier le message.
• Conclusion et prochaines étapes :
  • La conférence ALL IN aura lieu les 24 et 25 septembre.
  • La prochaine réunion est prévue le 14 novembre, ce qui coïncidera avec le G7 GovAI Challenge.