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Enregistrement W4415007756 · doi:10.54932/axet1370

Interopérabilité fédérale-provinciale des données et adoption de l’IA: Tirer parti de la dynamique fédérale-provinciale actuelle et du partenariat stratégique Canada-UE en matière d’IA

2025· report· fr· W4415007756 sur OpenAlexaboutno aff
Alain Dudoit

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languefr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEuropean Socioeconomic and Political Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsContext (archaeology)Public sector

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le Canada se trouve à un point critique où les enjeux économiques majeurs, les bouleversements géopolitiques et la difficile et nécessaire transformation des services publics exigent un nouveau mode de gestion et d’opération des relations fédérales-provinciales territoriales (FPT). Au cœur de cette transformation se trouve l’impératif d’établir l’interopérabilité des données du secteur public. Cette démarche permet non seulement une prestation de services plus efficace, mais aussi l’adoption de l’IA, et contribue à la productivité nationale, et la souveraineté numérique. Au centre de la gouvernance et des opérations du secteur public canadien se trouve le citoyen, qui est aussi le contribuable (particulier ou entreprise), le consommateur et l’utilisateur final des services fournis par les différents paliers de gouvernement : fédéral, provincial, territorial et municipal. Les citoyens ont droit à des services publics continus, efficaces, sûrs et fiables, quelle que soit la juridiction. Répondre à cette attente est une responsabilité partagée qu’aucun niveau de gouvernement ne peut assumer seul. La réponse nécessite une approche collaborative, à l’échelle de l’ensemble des gouvernements, fondée sur des outils modernes et des stratégies coordonnées. Malgré les efforts déployés, les relations intergouvernementales du Canada restent entravées par la fragmentation de systèmes le plus souvent obsolètes et un manque de cohésion des structures de gouvernance, qui, ensemble, empêchent l’utilisation évolutive et adaptable des données dans les différentes juridictions. Le gouvernement fédéral actuel, en réponse à ces défis structurels et à un contexte international de plus en plus instable, a défini un ensemble de priorités stratégiques qui dépendent intrinsèquement de systèmes de données intégrés de haute qualité : améliorer le commerce intérieur ; s’attaquer au problème du logement et de l’accessibilité financière ; protéger notre souveraineté ; moderniser la fonction publique et accélérer l’innovation fondée sur l’IA. Cette analyse souligne que les obstacles à l’interopérabilité sont principalement d’ordre politique et institutionnel plutôt que technique. S’inspirant de modèles internationaux tels que l’Acte pour une Europe interopérable de l’Union européenne et des enseignements tirés des cadres de politiques mis en place par le Royaume-Uni, le G7 ainsi que la Californie, le rapport propose une voie canadienne ancrée dans la gouvernance fédérée, les accords modulaires et les architectures de données fondées sur la confiance et le respect des droits de chacun. Le rapport recommande deux mesures urgentes : conclure un accord FPT sur l’interopérabilité des données et créer un conseil FPT permanent sur l’IA et l’interopérabilité. Ces initiatives ne sont pas de simples ajustements techniques : elles sont stratégiques et fondamentales pour tout projet de construction nationale. L’accord-cadre proposé en matière d’interopérabilité entre les gouvernements fédéral, provinciaux et territoriaux s’aligne directement sur les critères de désignation d’intérêt national énoncés dans la partie 2 du projet de loi C-5, la Loi sur la construction du Canada. Il renforce l’autonomie, la résilience et la sécurité du Canada en soutenant le partage d’infrastructures cyberrésilientes et la coordination des capacités d’intervention d’urgence. Il offre également des avantages économiques et institutionnels évidents en améliorant la prestation des services, en facilitant la mobilité de la main-d’œuvre et en favorisant des conditions propices à la croissance de la productivité grâce à l’IA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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