Initiative #245
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Solution de reconnaissance d’objets, de classification, d’étiquetage, d’organisation et de compréhension des modèles (OCTOPUS) Traduit de l'anglais
Inscrite au registre Développement Langue d'origine : anglais
Modèle opérationnel stratégique de l'IA (AI-SOM) Phase A — Stratégie de l'IA · À venir
- Non commencé : Dossier de concept (Concept Case)
- Non commencé : Énoncé de sensibilité (SoS)
- Non commencé : Feuille de route axée sur les résultats
- Non commencé : Architecture de haut niveau
- Non commencé : Évaluation AIPRP
- Non commencé : Évaluations de cybersécurité (SoS, SA&A, SIP, audits)
- Non commencé : DERAI — Évaluation du pilote
- Non commencé : Risques — coûts, personnes, technologie
- Non commencé : DERAI — Pilote : traitement des risques
- Non commencé : DERAI — Évaluation de production
- Non commencé : Évaluation de production de l'IA (AIR — finale, approuvée)
- Non commencé : Évaluation de l'état de préparation à la production
- Non commencé : DERAI — Plan et configuration de surveillance
- Non commencé : Documentation du soutien opérationnel et de la propriété
- Non commencé : Dossiers d'approbation (p. ex. décision du CAB du CDOS), s'il y a lieu
Présentation de l'initiative
Description de l'initiative Non traduit · origine : anglais
This initiative leverages AI technologies to build an Object, Classification, Tagging, Organization, and Pattern Understanding Solution (OCTOPUS) to enhance the analysis of video, image, and audio data, improve monitoring capabilities and support decision-making processes at DFO. The MVP will initially focus on video processing capabilities, with planned expansion to image and audio analysis in FY 2026–27. In addition, the initiative will deliver integrated data annotation and model training tools to support continuous improvement and reuse of AI models.
Description du problème Non traduit · origine : anglais
Scientists and Conservation & Protection teams rely increasingly on large volumes of video, image, and audio data (e.g., vessel cameras, remote sensors, aerial imagery, underwater monitoring). Today, the analysis of this data is largely manual, fragmented, or vendor-dependent, creating significant operational challenges. This initiative creates an opportunity to transform how video, image, and audio data are used by introducing AI-assisted analysis that is faster and scalable when compared to manual reviews.
Famille d'IA
- Capacité d'IA
- Détection d'anomalies et surveillance environnementale
Justification de la catégorie Non traduit · origine : anglais
This project relates to the foundational pieces of taking videos (and later photos) to identify species.
Cycle de vie
-
Idéation
État de l'étape : Terminée
28 janvier 2026
-
Évaluation
État de l'étape : Terminée
-
Approuvée
État de l'étape : Terminée
-
Développement
État de l'étape : En cours
-
Pilote
État de l'étape : À venir
-
Production
État de l'étape : À venir
-
Archivée
État de l'étape : À venir
Calendrier de cette initiative
- Réalisé
- En cours
- Prévu
- Non applicable
- Aujourd'hui
- Idéation
Un besoin semblable ?
Personne ne s'est encore manifesté. Si votre équipe vit le même problème, dites-le : cela aide à rapprocher les initiatives et à partager une solution.
Contacts
- Demandeur
- Ibrahim, Omar
- Expert en la matière
- Ibrahim, Omar
- Approbateur (DG)
- Ruel, Jean-Francois
Données et outils
- Secteur
- Dirigeant principal du numérique
- Région
- Région de la capitale nationale
- Cette initiative pourrait-elle être partagée avec le Secrétariat du Conseil du Trésor ?
- Oui
- Soumise le
- 28 janvier 2026