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<p style="text-align:left; padding: 10px; background-color: #fff; padding: 10px; margin-top: -10px; width:1130px"><strong>[https://wiki.gccollab.ca/Discover_more_about_data English]</strong></strong></p>

<p style="text-align:right; background-color: #fff; padding: 10px; margin-top: -10px; width:1130px"><strong>[https://wiki.gccollab.ca/Discover_more_about_data English]</strong></strong></p>

[[Image:DCCD-2022-FR.png |100%|Conférence sur les données 2022: Valoriser les données et leur interprétation pour servir la population canadienne, 23 + 24 février 2022]]

[[Image:DCCD-2022-FR.png |100%|Conférence sur les données 2022: Valoriser les données et leur interprétation pour servir la population canadienne, 23 + 24 février 2022]]

<p style="background-color: #f18f34; padding: 5px; margin-top: -10px; width:1130px""><small>

<p style="background-color: #f18f34; padding: 5px; margin-top: -10px; width:1130px""><small>

<strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/events/data-conference2022/index-fra.aspx Inscrivez-vous ]</strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://vexpodev.z9.web.core.windows.net/fr/#/2203/accueil Exposition virtuelle]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Ordre_du_jour Ordre du jour]</strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

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<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Conférenciers Conférenciers]</strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;

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<!--<strong>Visitez l'Expo</strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-->

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<!--<strong>Rencontrez les participants à la conférence</strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-->

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_du_GC_2023/D%C3%A9couvrez-en_plus_sur_les_donn%C3%A9es Découvrez-en plus sur les données 2023]</strong>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;

<!--<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Objectifs_de_réseautage Téléchargez vos objectifs de réseautage]</strong>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;-->

<strong>[https://wiki.gccollab.ca/Conférence_sur_les_données_2022_-_Annonces Annonces]</strong>

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<p style="color: DarkBlue; font-size:large;"><strong>Présenté par Statistique Canada et l'École de la fonction publique du Canada avec le soutien de la Communauté des données du GC.</strong></p>

<p style="color: DarkBlue; font-size:large;"><strong>Présenté par Statistique Canada et l'École de la fonction publique du Canada avec le soutien de la Communauté des données du GC.</strong></p>

<h1>Découvrez plus sur les données</h1>

<h1>Découvrez plus sur les données</h1>

<p><strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/catalogue/courses-fra.aspx?code=I511 Le rôle des données dans un gouvernement numérique]</strong> (Classe virtuelle)</p>

<p><strong>[https://www.csps-efpc.gc.ca/catalogue/courses-fra.aspx?code=I511 Le rôle des données dans un gouvernement numérique]</strong> (Classe virtuelle)</p>

<p class="recco">Recommandé par l'École de la fonction publique du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par l'École de la fonction publique du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/afc/litteratie-donnees Initiative de formation sur la littératie des données de Statistique Canada]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/afc/litteratie-donnees Initiative de formation sur la littératie des données de Statistique Canada]</h3>

<h2>Articles</h2>

<h2>Articles</h2>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://derekalton.medium.com/building-a-framework-to-grow-ecosystems-a-rough-rough-draft-7b93ad73ed08 Construire un cadre pour faire croître les écosystèmes... une ébauche sommaire]</h3>

 

<p class="author">Derek Alton</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://arxiv.org/abs/1811.10154 Arrêtez d'expliquer les modèles d'apprentissage automatique de la boîte noire pour les décisions à fort enjeu et utilisez plutôt des modèles interprétables]</h3>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Building a framework to grow ecosystems… a rough rough draft</strong>) Tout écosystème commence par un socle de base. Ce sont les rivières et les ruisseaux, les montagnes et la terre, le soleil, la pluie et le climat général. C'est à partir de cette base qu'un écosystème se développe. Cette base doit présenter un certain niveau de durabilité pour que la vie s'installe. De même, un écosystème social a besoin d'une infrastructure de base stable et sûre pour se développer. Il peut s'agir d'une infrastructure physique telle que des routes et des bâtiments alimentés en électricité et en énergie hydraulique, mais comme nous vivons à l'ère du numérique, il s'agit de plus en plus d'une infrastructure numérique : des éléments tels que la connexion à large bande et le World Wide Web (et tous les protocoles qui le sous-tendent). Il est important de comprendre quelles sont les infrastructures nécessaires à la prospérité de votre écosystème et de veiller à ce qu'elles soient durablement disponibles.</p>

<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Cynthia_Rudin Cynthia Rudin]</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead</strong>) Des modèles d'apprentissage automatique en boîte noire sont actuellement utilisés pour des prises de décision à fort enjeu dans toute la société, causant des problèmes dans les soins de santé, la justice pénale et d'autres domaines. Certaines personnes espèrent que la création de méthodes permettant d'expliquer ces modèles boîte noire atténuera certains des problèmes, mais essayer d'expliquer les modèles boîte noire, plutôt que de créer des modèles interprétables en premier lieu, risque de perpétuer les mauvaises pratiques et peut potentiellement causer un grand tort à la société. La voie à suivre consiste à concevoir des modèles qui sont intrinsèquement interprétables. Cette perspective clarifie le gouffre entre l'explication des boîtes noires et l'utilisation de modèles intrinsèquement interprétables, souligne plusieurs raisons clés pour lesquelles les boîtes noires explicables devraient être évitées dans les décisions à fort enjeu, identifie les défis de l'apprentissage automatique interprétable et fournit plusieurs exemples d'applications où les modèles interprétables pourraient potentiellement remplacer les modèles de boîtes noires dans la justice pénale, les soins de santé et la vision par ordinateur.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://medium.com/opendatacharter/spotlight-a-plea-from-the-odcs-iwg-data-standardisation-matters-4d26329a18bb Un plaidoyer du Groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes : la normalisation des données est importante]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=COM:2017:134:FIN Cadre d’interopérabilité européen– Stratégie de mise en oeuvre]</h3>

<p class="author">Darine Benkalha</p>

<p class="author">Commission européenne</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>A plea from the ODC’s IWG: Data standardisation matters</strong>) Un récapitulatif de la réunion du groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes qui s'est tenue en septembre 2021.</p>

<p>Le cadre d'interopérabilité européen (CIR) fait partie de la communication (COM(2017)134) de la Commission européenne adoptée le 23 mars 2017. Ce cadre donne des orientations spécifiques sur la manière de mettre en place des services publics numériques interopérables.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/visualisations-donnees Créer des visualisations de données convaincantes]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/visualisations-donnees Créer des visualisations de données convaincantes]</h3>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/ressources Ressources en science des données]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://derekalton.medium.com/building-a-framework-to-grow-ecosystems-a-rough-rough-draft-7b93ad73ed08 Construire un cadre pour faire croître les écosystèmes... une ébauche sommaire]</h3>

<p class="author">Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale</p>

<p class="author">Derek Alton</p>

<p>Pour les passionnés de science des données : Trouvez des ressources, des formations, des outils et des communautés.</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Building a framework to grow ecosystems… a rough rough draft</strong>) Tout écosystème commence par un socle de base. Ce sont les rivières et les ruisseaux, les montagnes et la terre, le soleil, la pluie et le climat général. C'est à partir de cette base qu'un écosystème se développe. Cette base doit présenter un certain niveau de durabilité pour que la vie s'installe. De même, un écosystème social a besoin d'une infrastructure de base stable et sûre pour se développer. Il peut s'agir d'une infrastructure physique telle que des routes et des bâtiments alimentés en électricité et en énergie hydraulique, mais comme nous vivons à l'ère du numérique, il s'agit de plus en plus d'une infrastructure numérique : des éléments tels que la connexion à large bande et le World Wide Web (et tous les protocoles qui le sous-tendent). Il est important de comprendre quelles sont les infrastructures nécessaires à la prospérité de votre écosystème et de veiller à ce qu'elles soient durablement disponibles.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

 

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.ineteconomics.org/perspectives/blog/hijacked-and-paying-the-price-why-ransomware-gangs-should-be-designated-as-terrorists Détournement et paiement du prix - Pourquoi les gangs de rançongiciels devraient être considérés comme des terroristes]</h3>

<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Melissa_Hathaway Melissa Hathaway]</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Hijacked and Paying the Price - Why Ransomware Gangs Should be Designated as Terrorists</strong>) Les gangs de ransomware ont causé d'importants dégâts. Il est temps que le gouvernement les prenne plus au sérieux.</p>

<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC</p>

 

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.tbs-sct.gc.ca/pol/doc-fra.aspx?id=32592 Directive sur la prise de décisions automatisée]</h3>

<p>Le gouvernement du Canada cherche de plus en plus à utiliser l’intelligence artificielle pour prendre ou aider à prendre des décisions administratives afin d’améliorer la prestation des services. Le gouvernement s’est engagé à le faire d’une manière compatible avec les principes fondamentaux du droit administratif, comme la transparence, la responsabilisation, la légalité et l’équité procédurale. Sachant que cette technologie évolue rapidement, la présente Directive continuera d’évoluer afin de veiller à ce qu’elle soit pertinente.</p>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/eng/data-science/network/automated-systems Responsible use of automated decision systems in the federal government]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.turing.ac.uk/news/can-data-trusts-be-backbone-our-future-ai-ecosystem Les fiducies de données peuvent-elles constituer l'épine dorsale de notre futur écosystème d'IA ?]</h3>

<p class="author">Benoit Deshaies, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, et Dawn Hall, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada</p>

<p class="author">Dr Aida Mehonic, sur The Alan Turing Institute</p>

<p>Les scientifiques des données jouent un rôle important dans l'évaluation de la qualité des données et la mise au point de modèles pour appuyer les systèmes décisionnels automatisés. Une compréhension du moment où la Directive s'applique et de la manière de satisfaire à ses exigences peut appuyer l'utilisation éthique et responsable de ces systèmes. En particulier, l'exigence en matière d'explication et l'orientation (Ligne directrice sur les services et le numérique, section 4.5.3 ) du Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada (SCT) sur la sélection des modèles sont d'une grande importance pour les scientifiques des données.</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Can data trusts be the backbone of our future AI ecosystem?</strong>) Ici, à l'Alan Turing Institute, nous nous intéressons à la façon dont les fiducies de données pourraient contribuer à façonner le futur écosystème de l'intelligence artificielle (IA). À l'heure actuelle, de nombreuses initiatives bien intentionnées visant à créer des algorithmes d'apprentissage automatique échouent en raison du manque d'ensembles de données d'entraînement, et cela est vrai tant dans le secteur privé que dans le secteur public. Un trust de données pourrait permettre un partage sûr et sécurisé des données qui permettrait au Royaume-Uni de développer et de déployer des systèmes d'IA au profit de la société et de l'économie.</p>  

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par [https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Chantal_Bernier Chantal Bernier], une conférencière de la Conférence sur les données 2022</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=COM:2017:134:FIN Cadre d’interopérabilité européen– Stratégie de mise en oeuvre]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.stateofopendata.od4d.net/ L'état des données ouvertes]</h3>

<p class="author">Commission européenne</p>

<p class="author">Tim Davies, Stephen B Walker, et Mor Rubinstein, sur Open Data for Development</p>

<p>Le cadre d'interopérabilité européen (CIR) fait partie de la communication (COM(2017)134) de la Commission européenne adoptée le 23 mars 2017. Ce cadre donne des orientations spécifiques sur la manière de mettre en place des services publics numériques interopérables.</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>State of Open Data</strong>) Cela fait dix ans que les données ouvertes ont fait leur apparition sur la scène mondiale. Au cours de la dernière décennie, des milliers de programmes et de projets dans le monde entier ont travaillé à l'ouverture des données et les ont utilisées pour relever une myriade de défis sociaux et économiques. Pendant ce temps, les questions liées aux droits et à la confidentialité des données sont passées au centre du discours public et politique. Alors que le mouvement de l'ouverture des données entre dans une nouvelle phase de son évolution, se déplaçant pour cibler des problèmes du monde réel et intégrer la pensée de l'ouverture des données dans d'autres communautés de pratique existantes ou émergentes, de grandes questions demeurent.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.mccarthy.ca/fr/references/blogues/techlex/le-projet-de-loi-95-de-la-volonte-de-letat-quebecois-de-permettre-un-acces-et-une-utilisation-optimale-de-ses-donnees Le projet de loi 95 : De la volonté de l’État québécois de permettre un accès et une utilisation optimale de ses données]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.mccarthy.ca/fr/references/blogues/techlex/le-projet-de-loi-95-de-la-volonte-de-letat-quebecois-de-permettre-un-acces-et-une-utilisation-optimale-de-ses-donnees Le projet de loi 95 : De la volonté de l’État québécois de permettre un accès et une utilisation optimale de ses données]</h3>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.stateofopendata.od4d.net/ L'état des données ouvertes]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.cigionline.org/publications/patching-our-digital-future-unsustainable-and-dangerous/ Le rafistolage de notre avenir numérique est insoutenable et dangereux]</h3>

<p class="author">Tim Davies, Stephen B Walker, et Mor Rubinstein, sur Open Data for Development</p>

<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Melissa_Hathaway Melissa Hathaway]</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>State of Open Data</strong>) Cela fait dix ans que les données ouvertes ont fait leur apparition sur la scène mondiale. Au cours de la dernière décennie, des milliers de programmes et de projets dans le monde entier ont travaillé à l'ouverture des données et les ont utilisées pour relever une myriade de défis sociaux et économiques. Pendant ce temps, les questions liées aux droits et à la confidentialité des données sont passées au centre du discours public et politique. Alors que le mouvement de l'ouverture des données entre dans une nouvelle phase de son évolution, se déplaçant pour cibler des problèmes du monde réel et intégrer la pensée de l'ouverture des données dans d'autres communautés de pratique existantes ou émergentes, de grandes questions demeurent.</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Patching Our Digital Future Is Unsustainable and Dangerous</strong>) Ces dernières années, le monde a été témoin d'un nombre alarmant de cyberincidents très médiatisés, de pratiques préjudiciables dans le domaine des technologies de l'information et des communications (TIC) et d'actes répréhensibles à l'échelle internationale dus à une mauvaise utilisation des TIC. Au cours des 30 dernières années, une vulnérabilité unique et stratégique a été apportée à la société, en permettant à des produits commerciaux prêts à l'emploi, mal codés ou mal conçus, d'imprégner et d'alimenter chaque aspect de notre société connectée. Ces produits et services, qui présentent des faiblesses exploitables, sont devenus le ventre mou des systèmes gouvernementaux, des infrastructures et services essentiels, ainsi que des activités des entreprises et des ménages. La cyber-insécurité mondiale qui en résulte représente un risque croissant pour la santé, la sécurité et la prospérité publiques. Il est essentiel de devenir beaucoup plus stratégique dans la façon dont les nouvelles technologies numériques sont conçues et déployées, et de tenir les fabricants de ces technologies responsables de la sécurité numérique et de la sûreté de leurs produits. L'industrie technologique a rapidement mis sur le marché des produits vulnérables - maintenant, il est crucial de travailler ensemble pour réduire les risques créés et guérir notre environnement numérique aussi vite que la société le peut. Cet article a d'abord été publié dans le cadre de la récente série d'essais du CIGI, Governing Cyber Space during a Crisis in Trust.</p>

<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC</p>

 

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/ressources Ressources en science des données]</h3>

<p class="author">Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale</p>

<p>Pour les passionnés de science des données : Trouvez des ressources, des formations, des outils et des communautés.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

 

<h3 style="text-decoration:none;">[https://medium.com/opendatacharter/spotlight-a-plea-from-the-odcs-iwg-data-standardisation-matters-4d26329a18bb Un plaidoyer du Groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes : la normalisation des données est importante]</h3>

<p>(En anglais - titre original : <strong>A plea from the ODC’s IWG: Data standardisation matters</strong>) Un récapitulatif de la réunion du groupe de travail sur la mise en œuvre de la Charte des données ouvertes qui s'est tenue en septembre 2021.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://arxiv.org/abs/1811.10154 Arrêtez d'expliquer les modèles d'apprentissage automatique de la boîte noire pour les décisions à fort enjeu et utilisez plutôt des modèles interprétables]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/systemes-automatises Utilisation responsable des systèmes décisionnels automatisés du gouvernement fédéral]</h3>

<p class="author">Cynthia Rudin</p>

<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Conf%C3%A9rence_sur_les_donn%C3%A9es_2022_-_Conf%C3%A9renciers#Benoit_Deshaies Benoit Deshaies], Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, et Dawn Hall, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead</strong>) Des modèles d'apprentissage automatique en boîte noire sont actuellement utilisés pour des prises de décision à fort enjeu dans toute la société, causant des problèmes dans les soins de santé, la justice pénale et d'autres domaines. Certaines personnes espèrent que la création de méthodes permettant d'expliquer ces modèles boîte noire atténuera certains des problèmes, mais essayer d'expliquer les modèles boîte noire, plutôt que de créer des modèles interprétables en premier lieu, risque de perpétuer les mauvaises pratiques et peut potentiellement causer un grand tort à la société. La voie à suivre consiste à concevoir des modèles qui sont intrinsèquement interprétables. Cette perspective clarifie le gouffre entre l'explication des boîtes noires et l'utilisation de modèles intrinsèquement interprétables, souligne plusieurs raisons clés pour lesquelles les boîtes noires explicables devraient être évitées dans les décisions à fort enjeu, identifie les défis de l'apprentissage automatique interprétable et fournit plusieurs exemples d'applications où les modèles interprétables pourraient potentiellement remplacer les modèles de boîtes noires dans la justice pénale, les soins de santé et la vision par ordinateur.</p>

<p>Les scientifiques des données jouent un rôle important dans l'évaluation de la qualité des données et la mise au point de modèles pour appuyer les systèmes décisionnels automatisés. Une compréhension du moment où la Directive s'applique et de la manière de satisfaire à ses exigences peut appuyer l'utilisation éthique et responsable de ces systèmes. En particulier, l'exigence en matière d'explication et l'orientation (Ligne directrice sur les services et le numérique, section 4.5.3 ) du Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada (SCT) sur la sélection des modèles sont d'une grande importance pour les scientifiques des données.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h2>Sites web</h2>

<h2>Sites web</h2>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://data2x.org/ Data2x]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://data2x.org/ Data2x]</h3>

<p>(En anglais) Des données importantes sur les femmes et les filles sont incomplètes ou manquantes. Grâce à des partenariats avec des agences des Nations unies, des gouvernements, la société civile, des universitaires et le secteur privé, Data2X œuvre pour le changement.</p>

<p>(En anglais) Des données importantes sur les femmes et les filles sont incomplètes ou manquantes. Grâce à des partenariats avec des agences des Nations unies, des gouvernements, la société civile, des universitaires et le secteur privé, Data2X œuvre pour le changement.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://open.canada.ca/fr Gouvernement ouvert du Canada]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.thedatalodge.com/ The Data Lodge]</h3>

<p>Le gouvernement ouvert vise à rendre le gouvernement plus accessible à tous. Participez à des conversations, trouvez des données et des dossiers numériques, et apprenez-en davantage sur le gouvernement ouvert.</p>

<p>(En anglais) Les données et l'analytique sont le pivot de la transformation numérique, mais la culture est la partie la plus difficile. La maîtrise des données est le chaînon manquant, et la clé pour déchiffrer le code culturel. Nous pensons que le fondement de la formation d'une main-d'œuvre compétente en matière de données (des cadres supérieurs aux professionnels des données et de l'analyse, en passant par vos collaborateurs de première ligne) est la promotion d'un langage commun autour de l'utilisation des données, ou Information as a Second Language® (ISL).  Et pour briser le code culturel, il faut commencer par rendre ce langage personnel.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://informationisbeautiful.net/ L'information est belle]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.datatothepeople.org/ Data To The People]</h3>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Information is Beautiful</strong>) Données, informations, connaissances : nous les distillons dans des graphiques et des diagrammes beaux et utiles. Information is Beautiful a pour vocation de vous aider à prendre des décisions plus claires et mieux informées sur le monde. Toutes nos visualisations sont basées sur des faits et des données : constamment mises à jour, révisées et révisées.</p>

<p>(En anglais) Data To The People sont des experts mondiaux reconnus et des leaders de l'industrie dans le développement et l'entretien de la culture des données. Nous fournissons aux dirigeants et aux organisations les outils nécessaires pour évaluer les compétences individuelles et organisationnelles en matière de données, et nous concevons des programmes sur mesure pour améliorer les compétences de leur personnel dans ce domaine.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

 

<p>(En anglais - titre original : <strong>International Open Data Charter</strong>) La Charte des données ouvertes est une collaboration entre plus de 150 gouvernements et organisations qui travaillent à l'ouverture des données sur la base d'un ensemble de principes communs. Nous promouvons des politiques et des pratiques qui permettent aux gouvernements et aux OSC de collecter, partager et utiliser des données bien gérées, afin de répondre de manière efficace et responsable aux domaines d'intérêt suivants : la lutte contre la corruption, l'action climatique et l'équité salariale.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-digital-economy-papers_20716826 Documents de travail de l'OCDE sur l'économie numérique]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/oecd-digital-economy-papers_20716826 Documents de travail de l'OCDE sur l'économie numérique]</h3>

<p>(En anglais - titre original : <strong>OECD Open Government data</strong>) Les Données gouvernementales ouvertes (DGO) est une philosophie - et de plus en plus un ensemble de politiques - qui favorise la transparence, la responsabilité et la création de valeur en mettant les données gouvernementales à la disposition de tous. Les organismes publics produisent et commandent d'énormes quantités de données et d'informations. En mettant leurs jeux de données à disposition, les institutions publiques deviennent plus transparentes et plus responsables vis-à-vis des citoyens. En encourageant l'utilisation, la réutilisation et la distribution gratuite des ensembles de données, les gouvernements favorisent la création d'entreprises et de services innovants axés sur les citoyens.</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>OECD Open Government data</strong>) Les Données gouvernementales ouvertes (DGO) est une philosophie - et de plus en plus un ensemble de politiques - qui favorise la transparence, la responsabilité et la création de valeur en mettant les données gouvernementales à la disposition de tous. Les organismes publics produisent et commandent d'énormes quantités de données et d'informations. En mettant leurs jeux de données à disposition, les institutions publiques deviennent plus transparentes et plus responsables vis-à-vis des citoyens. En encourageant l'utilisation, la réutilisation et la distribution gratuite des ensembles de données, les gouvernements favorisent la création d'entreprises et de services innovants axés sur les citoyens.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://theodi.org/ Institut des données ouvertes]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://theodi.org/ Institut des données ouvertes]</h3>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Open Data Institute</strong>) L'Institut des données ouvertes est un organisme à but non lucratif dont la mission est de travailler avec les entreprises et les gouvernements pour construire un écosystème de données ouvert et digne de confiance. Nous travaillons avec un éventail d'organisations, de gouvernements, d'organismes publics et de la société civile pour créer un monde où les données fonctionnent pour tout le monde.</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Open Data Institute</strong>) L'Institut des données ouvertes est un organisme à but non lucratif dont la mission est de travailler avec les entreprises et les gouvernements pour construire un écosystème de données ouvert et digne de confiance. Nous travaillons avec un éventail d'organisations, de gouvernements, d'organismes publics et de la société civile pour créer un monde où les données fonctionnent pour tout le monde.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.opengovpartnership.org/fr/ Partenariat pour un gouvernement ouvert]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.opengovpartnership.org/fr/ Partenariat pour un gouvernement ouvert]</h3>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par le Bureau du DPI du Canada, Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.data.gov/ Données ouvertes du gouvernement américain]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www12.statcan.gc.ca/census-recensement/index-fra.cfm?DGUID=2021A000011124 Recensement de la population]</h3>

<p>(En anglais - titre original : <strong>US Government Open Data</strong>) Trouvez des données, des outils et des ressources pour mener des recherches, développer des applications web et mobiles, concevoir des visualisations de données, etc.</p>

<p>Un portrait statistique détaillé du Canada et de ses habitants selon leurs caractéristiques démographiques, sociales et économiques.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

 

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale]</h3>

<p>À la recherche d'un espace dynamique pour collaborer et en apprendre davantage sur la science des données? Joignez-vous au nouveau Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale (propulsé par l'intendance de StatCan). Notre vision est de créer une communauté dynamique de passionnés de la science des données et d'offrir un espace de communication permettant aux membres de collaborer et d'en apprendre davantage sur la science des données.</p>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

 

<p>Trajets en bus est un produit de l’Académie du numérique de l’École de la fonction publique du Canada et constitue une ressource pour mieux comprendre tout ce qui est numérique et gouvernemental.</p>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://donnees.banquemondiale.org/ Les données ouvertes de la Banque mondiale]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">Statistiques</h3>

<p>Un accès gratuit et libre à des statistiques sur le développement dans le monde.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<li><strong>[https://www144.statcan.gc.ca/tdih-cdit/index-fra.htm?HPA=1 Carrefour de données et d'information sur les transports]</strong></li>

<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/themes-debut/pauvrete Carrefour des dimensions de la pauvreté]</strong></li>

<li><strong>[https://information-energie.canada.ca/fr Centre canadien d'information sur l'énergie]</strong></li>

<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/economie_et_societe_numeriques Statistiques sur l'économie et la société numériques]</strong></li>

<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/themes-debut/genre_diversite_et_inclusion Statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion]</strong></li>

<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/logement Statistiques sur le logement]</strong></li>

<li><strong>[https://www.statcan.gc.ca/fr/sujets-debut/travail_ Statistiques sur le travail]</strong></li>

</ul>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<!-- *** TOOLS *** -->

<!-- *** TOOLS *** -->

<h2>Outils</h2>

<h2>Outils</h2>

[[Image:Data-interoperatiblity_guide-UN.png|150px|Data Interoperability Guide]]

[[Image:Data-interoperatiblity_guide-UN.png|150px|Data Interoperability Guide]]

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<!-- *** PEOPLE *** -->

<h3 style="text-decoration:none;">[https://www150.statcan.gc.ca/n1/pub/71-607-x/71-607-x2020010-fra.htm?HPA=1 L’Explorateur géospatial des statistiques canadiennes ]</h3>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://wiki.gccollab.ca/File:TheDataLodge_Where_to_go_to_learn_more.pdf Où dois-je aller pour en savoir plus, de « The Data Lodge »] <small>(PDF)</small></h3>

<h3 style="text-decoration:none;">This</h3>

<p class="author">[https://wiki.gccollab.ca/Data_Conference_2022_Speakers#Valerie_A_Logan Valerie Logan]</p>

<p>Description</p>

<p>(En anglais) Ressources et webinaires clés sur la maîtrise des données.</p>  

<h3 style="text-decoration:none;">That</h3>

<p class="recco">Recommandé par la Communauté des données du GC.</p>

<p>Description</p>-->

<!-- *** NEWSLETTERS + BLOGS *** -->

<!-- *** NEWSLETTERS + BLOGS *** -->

<h3 style="text-decoration:none;">[https://mailchi.mp/e0872fde637e/gc-data-community-mailing-list-sign-up-inscription-la-liste-de-diffusion-de-la-communaut-des-donnes-du-gc Bulletin mensuel de la Communauté des données du GC]</h3>

<h3 style="text-decoration:none;">[https://mailchi.mp/e0872fde637e/gc-data-community-mailing-list-sign-up-inscription-la-liste-de-diffusion-de-la-communaut-des-donnes-du-gc Bulletin mensuel de la Communauté des données du GC]</h3>

<p>Inscrivez-vous pour vous tenir au courant des événements, des communiqués, des emplois et plus encore liés aux données au sein du gouvernement du Canada.</p>

<p>Inscrivez-vous pour vous tenir au courant des événements, des communiqués, des emplois et plus encore liés aux données au sein du gouvernement du Canada.</p>

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<h3 style="text-decoration:none;">[https://www.statcan.gc.ca/fr/science-donnees/reseau/infolettre Bulletin d'information du Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale]</h3>

<p class="recco">Recommandé par Statistique Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

[[Image:The-AI-ethics-brief-newsletter.PNG|150px|The AI Ethics Brief]]

[[Image:The-AI-ethics-brief-newsletter.PNG|150px|The AI Ethics Brief]]

<p>(En anglais - titre original : <strong>Systems immunology: an introduction to modeling methods for scientists</strong>) Ce livre offre une vue d'ensemble complète de l'immunologie computationnelle, depuis les concepts de base jusqu'à la modélisation mathématique au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Il présente les modèles mécanistes modernes et leur utilisation pour faire des prédictions, concevoir des expériences et élucider les processus biochimiques sous-jacents. Il commence par une introduction à l'analyse des données, aux approximations et aux hypothèses utilisées dans la construction des modèles. Les chapitres principaux traitent des modèles et des méthodes d'étude des réponses immunitaires, les concepts fondamentaux étant clairement définis. Les lecteurs issus de l'immunologie, de la biologie quantitative et de la physique appliquée bénéficieront des éléments suivants : Les principes fondamentaux de l'immunologie computationnelle et les méthodes quantitatives modernes pour étudier la réponse immunitaire au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Un aperçu des concepts de base de la modélisation et de l'analyse des données. Couverture de sujets pour lesquels la modélisation mécaniste a contribué de manière substantielle à la compréhension actuelle. Discussion sur la diversité génétique du système immunitaire, la signalisation cellulaire dans le système immunitaire, la réponse immunitaire à l'échelle de la population cellulaire et l'écologie des interactions hôte-pathogène.</p>

<p>(En anglais - titre original : <strong>Systems immunology: an introduction to modeling methods for scientists</strong>) Ce livre offre une vue d'ensemble complète de l'immunologie computationnelle, depuis les concepts de base jusqu'à la modélisation mathématique au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Il présente les modèles mécanistes modernes et leur utilisation pour faire des prédictions, concevoir des expériences et élucider les processus biochimiques sous-jacents. Il commence par une introduction à l'analyse des données, aux approximations et aux hypothèses utilisées dans la construction des modèles. Les chapitres principaux traitent des modèles et des méthodes d'étude des réponses immunitaires, les concepts fondamentaux étant clairement définis. Les lecteurs issus de l'immunologie, de la biologie quantitative et de la physique appliquée bénéficieront des éléments suivants : Les principes fondamentaux de l'immunologie computationnelle et les méthodes quantitatives modernes pour étudier la réponse immunitaire au niveau de la molécule unique, de la cellule, de l'organisme et de la population. Un aperçu des concepts de base de la modélisation et de l'analyse des données. Couverture de sujets pour lesquels la modélisation mécaniste a contribué de manière substantielle à la compréhension actuelle. Discussion sur la diversité génétique du système immunitaire, la signalisation cellulaire dans le système immunitaire, la réponse immunitaire à l'échelle de la population cellulaire et l'écologie des interactions hôte-pathogène.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

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<p>(En français) Le data mining est un concept jeune qui apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données). Le terme de « text and data mining » est apparu pour la première fois dans le domaine du marketing au début des années 1990. Ce concept, tel qu’appliqué aux services marketing, est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship » (Michael Berry et Gordon Linoff, créateurs du data mining dans le m).</p>

<p>(En français) Le data mining est un concept jeune qui apparaît en 1989 sous un premier nom de KDD (Knowledge Discovery in Databases, en français ECD pour Extraction de Connaissances à partir des Données). Le terme de « text and data mining » est apparu pour la première fois dans le domaine du marketing au début des années 1990. Ce concept, tel qu’appliqué aux services marketing, est étroitement lié au concept du « one-to-one relationship » (Michael Berry et Gordon Linoff, créateurs du data mining dans le m).</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

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<p>(En français) L’analyse des données textuelles (ADT) permet d’explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers : œuvres littéraires, transcriptions d’entretien, discours politiques, dossiers de presse, documents d’archives, enquêtes en ligne avec questions ouvertes, fichiers de réclamations, sondages de satisfaction. Le présent ouvrage procède à une présentation rigoureuse des méthodes de l’ADT, qui combinent statistique exploratoire, visualisations, procédures de validation quantitative et approche qualitative.</p>

<p>(En français) L’analyse des données textuelles (ADT) permet d’explorer et de visualiser les recueils de textes les plus divers : œuvres littéraires, transcriptions d’entretien, discours politiques, dossiers de presse, documents d’archives, enquêtes en ligne avec questions ouvertes, fichiers de réclamations, sondages de satisfaction. Le présent ouvrage procède à une présentation rigoureuse des méthodes de l’ADT, qui combinent statistique exploratoire, visualisations, procédures de validation quantitative et approche qualitative.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

<p class="recco">Recommandé par Agriculture et Agroalimentaire Canada, un partenaire de la Communauté des données du GC.</p>

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