Annexe C – Technologies avancées axées sur les données

Il existe un certain nombre de technologies de pointe qui transforment rapidement l’industrie et le gouvernement et qui ont le potentiel de fournir une valeur au Ministère de la Défense nationale (MDN) et aux Forces armées canadiennes (FAC). Ces technologies sont souvent très tributaires de l’accès à des données volumineuses de grande qualité pour fonctionner à un maximum d’efficacité. Dans de nombreux cas, le MDN et les FAC explorent déjà ce potentiel, comme dans les véhicules autonomes (p. ex. les drones). Toutefois, afin d’exploiter véritablement le potentiel de ces technologies, le MDN et les FAC doivent fournir des données de haute qualité et bien définies en tant qu’intrants :

• Intelligence artificielle (IA) : On entend par IA un système, ou un composant d’un système, qui imite des aspects de la cognition humaine tels que la perception, le raisonnement, la planification et l’apprentissage, de manière à réaliser des actions, que ce soit numériquement ou grâce à l’activation de systèmes physiques. Un sous-ensemble de l’IA, l’apprentissage automatique, utilise des programmes qui peuvent apprendre et agir de manière autonome. Pour concrétiser les avantages de l’intelligence artificielle, il faut compter sur des ensembles de données importants qui sont en grande partie justes. Les données peuvent être structurées ou non structurées, selon le besoin particulier;
• Véhicules autonomes : Parfois connus sous le nom de drones, les véhicules autonomes peuvent comprendre tous les véhicules allant des voitures aux petits quadricoptères et qui fonctionnent dans l’air, dans l’eau, sur terre et sous terre, soit de façon semi-autonome (à l’aide de télécommandes), soit de façon autonome (à l’aide d’ordinateurs embarqués). Le MDN et les FAC utilisent déjà des drones aériens ou aquatiques en tant que cibles dans l’instruction, et en tant que plateformes de surveillance. Pour concrétiser les avantages des véhicules autonomes, les données géospatiales non structurées et les métadonnées doivent être de haute qualité et facilement accessibles;
• Réalité augmentée (RA) : Dans la réalité augmentée, le monde réel se mêle au monde virtuel à l’aide de superposition audio ou visuelle de données contextuelles. En effet, un utilisateur qui porte des lunettes intelligentes utilisant la RA peut voir le monde réel avec une superposition de données supplémentaires pour l’aider à prendre des décisions en temps réel. Au sein du MDN et des FAC, la RA pourrait être utilisée dans les entrepôts pour aider à choisir des articles pertinents ou en déploiement pour fournir des directives aux personnels. Pour concrétiser les avantages de la réalité augmentée, les métadonnées (p. ex. les données géospatiales) et les données maîtres doivent être de haute qualité, facilement accessibles et disponibles;
• Réalité virtuelle/simulation : Dans le contexte de la réalité virtuelle et des simulations, l’équipement spécialisé permet aux utilisateurs d’interagir avec des images ou des environnements tridimensionnels. Le MDN et les FAC utilisent déjà la simulation pour former des pilotes, mais il existe un potentiel supplémentaire pour former le personnel du MDN et des FAC dans une variété de manoeuvres et de techniques, comme la réparation du matériel et la détonation explosive à l’aide de la réalité virtuelle. Pour concrétiser les avantages de la réalité virtuelle et de la simulation, les métadonnées (p. ex. les données géospatiales) et les données maîtres doivent être de haute qualité et facilement accessibles et disponibles;
• Robotique : Les robots sont des machines dotées d’une détection et d’un contrôle améliorés qui sont utilisées pour automatiser ou augmenter les activités. Autrefois utilisés principalement dans le secteur manufacturier, les robots servent de plus en plus pour d’autres applications. Le MDN et les FAC utilisent déjà des robots pour la détonation d’explosifs, mais on pourrait également les utiliser dans les entrepôts pour le rangement et la cueillette de marchandises. Pour concrétiser les avantages de la réalité robotique, les données maîtres, les données transactionnelles et les données géospatiales doivent être de haute qualité et facilement accessibles et disponibles;
• Fabrication additive : Parfois connue sous le nom d’impression 3D, la fabrication additive crée des objets tridimensionnels en « imprimant » des couches successives de matériaux. La stratification est basée sur des modèles numériques détaillés, et peut maintenant utiliser une variété de matériaux, y compris le plastique, le métal et même le verre. Le MDN et les FAC étudient la possibilité d’utiliser la fabrication additive pour créer utilisation d’additifs de fabrication pour créer des pièces de rechange de matériel juste à temps et à la demande. Pour concrétiser les avantages de la fabrication additive, il faut posséder des représentations numériques détaillées de la sortie souhaitée à l’aide d’images de données non structurées;
• Biométrie : Les données biométriques utilisent les caractéristiques physiques (comme les empreintes digitales, les empreintes rétiniennes, les empreintes vocales) pour identifier et authentifier les personnes de façon unique. Les FAC utilisent déjà des données biométriques pour identifier les militaires, et le MDN et les FAC utilisent des données biométriques, comme la reconnaissance faciale dans le renseignement. Pour concrétiser les avantages de la biométrie, il est nécessaire de disposer de vastes dépôts de données non structurées (p. ex. des empreintes digitales, des empreintes vocales, des images de visages) facilement accessibles et disponibles;
• Données de missions de renseignement : Les futures plateformes militaires auront d’énormes exigences en matière de données pour permettre l’utilisation maximale de la capacité des systèmes d’armes offensives et défensives de la plateforme. La géographie, l’ordre de bataille, le conflit électronique, les caractéristiques techniques et le renseignement de signature sont tous nécessaires pour que ces plateformes puissent naviguer, détecter, identifier, esquiver et attaquer l’ennemi. Les FAC et le MDN étudient la façon de recueillir, de stocker et de partager les ensembles de données complexes connexes en ce qui concerne les systèmes de menace étrangers potentiels, mais également nos propres données et celles des amis ou des non-combattants afin d’optimiser le rendement de nos futurs systèmes. Cet effort en matière de données de missions de renseignement a des répercussions sur tous les environnements et nécessitera non seulement une structure de gouvernance des données, mais également une nouvelle capacité par laquelle nous reprogrammerons les plateformes militaires canadiennes avec des données essentielles sur le plan opérationnel;
• Internet des objets (IdO) : L’IdO est un réseau de dispositifs connectés tels que des capteurs, des véhicules et des appareils qui ont la capacité de recueillir, d’échanger et d’agir sur les données. En particulier, les capteurs fournissent des possibilités de collecte de données supplémentaires dans des endroits où il est difficile de placer des dispositifs de plus grande taille, comme à l’intérieur des moteurs. Le MDN et les FAC explorent déjà l’utilisation accrue de capteurs et de dispositifs connectés pour la maintenance préventive du matériel;
• Chaîne de blocs : Une chaîne de blocs est un registre distribué qui tient un enregistrement de toutes les transactions à l’aide de valeurs de hachage afin d’authentifier et de valider les transactions de façon fiable et anonyme. La chaîne de blocs résultante est considérée comme une version unique de la vérité. Il est possible que le MDN et les FAC utilisent des approches de chaîne de blocs pour gérer sa chaîne d’approvisionnement ou certifier la navigabilité de ses aéronefs.