Découvrez comment nous utilisons l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) dans nos projets pour moderniser notre travail et améliorer notre productivité. Nous collaborons avec les secteurs des ressources naturelles du Canada pour trouver les moyens les plus efficaces d’intégrer des solutions numériques.
Projets
| Project | Collaborateurs | Objectif | État | Sector | Date |
|---|---|---|---|---|---|
| IA linguistique pour PDSO (PDSO-ChatGPT-Plus) | Bureau de l’expert scientifique en chef | Création d’un outil utilisant les LLM génératifs (GenAI), comme un agent conversationnel basé sur ChatGPT, entraîné à partir des métadonnées de la PDSO et d’autres contenus. | En cours depuis janvier 2024 | Énergie, mines, forêts, cartographie | 2026-03 |
| Agent conversationnel de stratégie financière | Secteur de la gestion et des services intégrés | Agent conversationnel doté de l’intelligence artificielle pour fournir des réponses ciblées à des questions de politique financière laborieuses et répétitives. | Complété en janvier 2026 | Énergie, mines, forêts, cartographie | 2026-01 |
| Modèles de diffusion en intelligence artificielle quantique | Secteur des sciences de la Terre et de l’observation terrestre – Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre | Améliorer les services et les produits de cartographie des inondations de RNCan pour la prévention des désastres. | Terminé en octobre 2025 | Cartographie | 2025-10 |
| Outil d’extraction de données Web et agent conversationnel (phase 2) | Carrefour de la croissance propre | Automatiser les recherches sur le Web pour obtenir des renseignements sur les programmes de technologies propres. | Phase 1 terminée en juillet 2025 | Énergie | 2025-07 |
| Base de données de référence sur la qualité de l’eau de RNCan | CanmetMINES – Division innovation mines vertes | Créer une base de données nationale complète sur la qualité de l’eau afin d’évaluer les tendances à long terme et de modéliser les changements futurs. | Terminé en mars 2025 | Mines | 2025-03 |
| Cartographie des risques d’inondation – Amélioration de la cartographie des inondations à l’aide d’images de la MCR | Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre | Intégrer l’apprentissage automatique dans l’architecture du SSFE et améliorer les performances. | Terminé en décembre 2024 | Cartographie | 2024-12 |
| Cartographie des risques d’inondation – Extraction des éléments hydrographiques | Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre | Extraire les éléments hydrographiques et analyser l’écoulement de l’eau. | Terminé en novembre 2024 | Cartographie | 2024-11 |
| Élaboration d’un modèle de simulation substitut | CanmetÉNERGIE Ottawa | Mettre en production une solution existante d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique développée par CanmetÉNERGIE et Statistique Canada. | Terminé en août 2024 | Énergie | 2024-08 |
| Cartographie des risques d’inondation – Classification de l’occupation et de l’utilisation du sol | Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre | Classification de l’occupation et de l’utilisation du sol à l’aide de l’apprentissage automatique et dérivation des coefficients de rugosité. | Terminé en décembre 2023 | Cartographie | 2023-12 |
| Détection des parasites du bois | Service canadien des forêts | Détection des parasites du bois dans les grumes destinées à l’exportation à l’aide de l’apprentissage automatique. | Terminé en novembre 2023 | Forêts | 2023-11 |
| Classification des insectes | Service canadien des forêts | Classification des insectes dans les troncs de chêne à l’aide de l’apprentissage automatique. | Terminé en septembre 2023 | Forêts | 2023-09 |
| Comportements des Canadiens en matière de consommation d’énergie | Office de l’efficacité énergétique | Analyser des ensembles de données pour générer des informations et des tableaux de bord. | Terminé en juin 2023 | Énergie | 2023-06 |
| Amélioration du modèle numérique d’altitude (MNA) | Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre | Amélioration des MNA pour obtenir des modèles à plus haute résolution. | Terminé en avril 2023 | Cartographie | 2023-04 |
| Cartographie des risques d’inondation | Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre | Affiner l’approche à l’aide des nouvelles données de la MCR. | Terminé en mars 2023 | Cartographie | 2023-03 |
| Consommation d’énergie des collectivités éloignées | CanmetÉNERGIE Ottawa | Prévoir la consommation d’énergie annuelle pour les collectivités éloignées. | Terminé en août 2022 | Énergie | 2022-08 |
| Détective Energy Star | Bureau de recherche et de développement énergétiques | Déterminer les cas d’utilisation abusive et d’appropriation illicite de la marque Energy Star. | Terminé en juillet 2022 | Énergie | 2022-07 |
| Atténuation des risques miniers | CanmetMINES | Repérer les bassins de décantation et de stockage à l’aide des techniques d’apprentissage automatique. | Terminé en juin 2022 | Mines | 2022-06 |
| Véhicule électrique (VE) – Préparation du réseau : phase 2 (prévision de la charge du réseau de VE) | CanmetÉNERGIE Ottawa | Fournir aux compagnies d’électricité des informations sur l’utilisation du réseau de VE. | Terminé en novembre 2020 | Énergie | 2020-11 |
| Automatisation des processus robotiques pour la gestion des documents financiers | Services liés aux finances et à l’approvisionnement | Automatiser les tâches linéaires et minimiser les erreurs. | Terminé en septembre 2020 | Énergie, mines, forêts, cartographie | 2020-09 |
| Apprentissage profond géospatial | Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre | Fournir un accès à la plateforme de l’intelligence artificielle du Centre canadien de cartographie et d’observation de la Terre (CCCOT) via le Web. | Terminé en septembre 2020 | Cartographie | 2020-09 |
| Optimisation du flux de production et l’exploitation de la base de données sur les cercles d’arbres du Service canadien des forêts | Service canadien des forêts | Améliorer la compréhension des variations de croissance des arbres. | Terminé en mars 2020 | Forêts | 2020-03 |
| Véhicules électriques (VE) – Préparation du réseau : phase 1 (analyse de la charge du réseau des VE) | CanmetÉNERGIE Ottawa | Analyser les modèles de charge du réseau des VE. | Terminé en mars 2020 | Énergie | 2020-03 |
| Modélisation prédictive des particules pour de l’hydrogène à zéro émission (H2) | CanmetÉNERGIE Ottawa | Développer des modèles prédictifs pour la conception de réacteurs à hydrogène. | Terminé en février 2020 | Énergie | 2020-02 |
Personne-ressource
Pour en savoir plus sur l’innovation numérique à RNCan ou pour collaborer, veuillez faire parvenir un courriel à l’adresse suivante : digital-numerique@nrcan-rncan.gc.ca