Registre des initiatives en IA
Toutes les initiatives inscrites au registre sont consultables ici, sans compte. Chaque fiche montre son avancement, ses jalons et l'historique de ses décisions. Les demandes encore en cours de triage n'y figurent pas : elles rejoignent le registre une fois examinées.
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82 initiative(s)
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AI model for Video reviewAn AI model that reviews video monitoring footage for a fishery or given vessel and machine learns potential events of non compliance
Idea Secteur des programmes Perception et compréhension
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Recherche et développement d’outils de vision automatisée pour l’étude des refuges marins des coraux et des éponges du golfe du Saint-Laurent.Projet de contribution avec le Centre de développement et de recherche en intelligence numérique (CDRIN). L’objectif est de concevoir et développer un outil d’intelligence artificielle permettant de détecter et suivre les organismes benthiques filmés dans refuges marins des coraux et des éponges du Golfe du Saint-Laurent.
Idea Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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76
Chumputer Vision - salmon scale age predictive AI (See B8)Deep Machine Learning and Convolutional Neural Network application for the predictive application of age assignment of Chum salmon by way of scale images. Chum salmon has been selected as the gateway species due to its relatively easy scale pattern interpretation, this will foster the pathway forward for Chinook, Coho Sockeye and Herring as future targets for AI age interpretation. Deep Machine Learning and Convolutional Neural Network within a Python predictive algorithm
Idea Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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72
Extracting impacts data from regulatory documentsUse OCR pdf readers, topic detection and language models to detect specific data elements inside written text documents, for extraction and analysis in a cumulative impacts context. Large lanugage models and topic clustering tools
Idea Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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62
Deep sea habitat, organism and object detection and identification.Proposing a capstone project to Computer Science students from Camosun College to develop a pipeline for identifying objects and loading the results into Biigle for human review. TBD.
Idea Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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192
Harbour AssessmentsAutomatically and continuously assess harbour conditions via drone and satellite imagery Solution being developed for Small Craft harbours to assess harbour conditions (presence of ice, usage, vessel and vehicle traffic, change detection) based on drone footage and satellite imagery.
On hold En pause Affaires autochtones, aquaculture et gouvernance Perception et compréhension
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Irish Moss ResearchAutomatically and non-invasively detect and assess health of Irish Moss Solution being developed for Science to review hundreds of hours of video for Irish Moss presence and health.
On hold En pause Affaires autochtones, aquaculture et gouvernance Perception et compréhension
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Site AssessmentsAutomatically assess presence of eel grass from drone video Solution being developped to assist Fish and Fish Habitat Protection Program in reviewing hundreds of hours of drone footage to detect presence of Eel Grass.
On hold En pause Affaires autochtones, aquaculture et gouvernance Perception et compréhension
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AI-assisted Solution to Detect Ghost Gear from Side Scan Sonar ImagesThe goal of the project is use AI to automate data analysis in detecting Ghost Gear. Client: Ghost Gear Program
On hold En pause Politiques stratégiques Perception et compréhension
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Machine-learning-assisted Benthic Marine Life Annotation ToolThe goal of the project is to improve the efficiency of the image annotation process to reduce manual efforts of the benthic science team and reduce time-to-insight from underwater surveys. Further development is prevented by DFO's IT infrastructure. There are ongoing discussions with CDOS to resolved this but the project is on hold in the meantime. Client: Quebec Region/Pacific Region - Oceans and Ecosystem Sciences Division
On hold En pause Politiques stratégiques Perception et compréhension
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SILScannerDeploy on DFO's PBMM Cloud a proof of concept application that uses optical character recognition (OCR) to digitize and validate Stream Inspection Logs (SILs). The PoC was originally developed on SSC's cloud infrastructure. It is now being deployed in DFO PB cloud infrastructure. BLADES initiative and IT security teams are involved.
Pilot Dirigeant principal du numérique Perception et compréhension
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Remote Observation of Watercraft on RoadsThe Aquatic Invasive Species Program is proposing to launch a pilot initiative aimed at addressing a critical knowledge gap in our understanding the spread of aquatic invasive species. Invasive species can attach to boats, trailers, and related equipment—a process commonly referred to as the "stowaway pathway"—which enables their unintentional spread across ecosystems when watercraft are transported between water bodies. The AIS Program is seeking to understand watercraft movement into Canada via international land border crossings. Currently, the extent of this "stowaway" pathway remains largely unquantified. To address this, the pilot will deploy remote camera systems at select border entry points to capture imagery of incoming vehicles. Leveraging machine learning, the system will automatically identify and flag images containing watercraft. This data-driven approach will provide actionable insights to inform strategic decisions on the timing and placement of watercraft inspection and decontamination resources. This initiative may represent a significant step toward enhancing our ability to proactively manage aquatic invasive species risks at key entry points.
Pilot Perception et compréhension
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223
Automated assessment of satellite imageryAI routines are being developed and tested to assess large volume of satellite imagery and data to: i) Automatically Identify marine hazards and ii) Change detection – i.e. shorelines or riverbank changes.
Pilot Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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Development of an underwater videography and AI system for studying fish passage effectivenessDesigned to train existing DFO tools with information on fish passage effectiveness and develop an SOP for training videography-based AI models in support of fish passage projects.
Pilot Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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L’observation des bélugas de l’estuaire du Saint-LaurentEntente de contribution avec le Groupe de recherche et d'éducation sur les mammifères marins (GREMM) pour le développement d'un module de mesures morphométriques assistées par l’intelligence artificielle pour les bélugas de l'estuaire du Saint-Laurent L’entente s’est terminée le 31 mars 2024 mais le module est en cours d’utilisation. Considérant la contrainte de temps imposée par les mesures manuelles des images prises par drones de bélugas, l’équipe de recherche du GREMM a développé une méthode exploitant l’IA pour mesurer plus rapidement et plus efficacement les bélugas.
Pilot Planification et conservation marines Perception et compréhension
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Suite du projet de recherche de recherche et développement d’outils de vision automatisée pour l’étude des refuges marins des coraux et des éponges du golfe du Saint-Laurent.Une entente de contribution pour l’année 2025-2026 (Programme de gestion des océans) visant à l’amélioration de l’outil développé par le Centre de développement et de recherche en intelligence numérique (CDRIN) en 2024-2025. Le projet a comme objectif global de concevoir et développer un outil d’intelligence artificielle permettant de détecter et suivre les organismes benthiques filmés dans les refuges marins des coraux et des éponges du Golfe du Saint-Laurent.
Pilot Planification et conservation marines Perception et compréhension
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Recherche et développement d’outils de vision automatisée pour l’étude des refuges marins des coraux et des éponges du golfe du Saint-Laurent.Une entente de contribution a pour l’année 2024-2025 a été signée avec le Centre de développement et de recherche en intelligence numérique (CDRIN) pour concevoir et développer un outil d’intelligence artificielle permettant de détecter et suivre les organismes benthiques filmés dans refuges marins des coraux et des éponges du Golfe du Saint-Laurent. L’entente s’est terminée le 31 mars 2025.
Pilot Planification et conservation marines Perception et compréhension
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Numérisation de documents manuscritsEn collaboration avec l’équipe nationale de l’Intendant principal des données (PSSI), visant principalement la pêche au saumon. L’objectif est de numériser des documents avec des données manuscrites et de les faire analyser par un modèle d’intelligence artificielle qui va décoder l’écriture pour la transformer en données numériques et les insérer dans une base de données. Le but est de remplacer la saisie manuelle de ces données.
Pilot Statistiques, politiques et permis Perception et compréhension
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Surveillance électronique en merIl s’agit de capture d’images vidéo sur les navires de pêche pour ensuite les faire analyser par des ressources humaines et un modèle d’intelligence artificielle doté de capacité d’identification d’événements, d’espèces, etc. Projet fait en collaboration avec l’équipe nationale de l’Intendant principal des données.
Pilot Statistiques, politiques et permis Perception et compréhension
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Satellite image analysis for mapping eelgrass habitat in the southern Gulf of St. Lawrence.This project supports Gulf Region needs for spatial data representing eelgrass habitat through a service level agreement with Marine Planning and Conservation. Machine learning algorithms have been applied for classification of satellite imagery. MPC and Science have been collaborating for several years, annually purchasing satellite imagery, with classification conducted by both groups.
Pilot Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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Use of machine-learning (ML) algorithms and high-performance computing (HPC) for the optimization of satellite image analysis for mapping coastal habitatsThis project aims to improve satellite image analysis of marine habitats leveraging NRC HPC and ML assets to apply cutting-edge ML techniques to the challenges of remote sensing data analysis. Relates to ongoing project (below) through MPC service-level agreement.
Pilot Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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Optimization of Machine Learning modelling strategy for coastal zooplankton taxonomic identification from flow microscopy imaging.As part of Aquaculture Monitoring Program we are using Ecotaxa's ML algorithm to identify zooplankton. The project aims at identifying the best strategy in building model training sets for each region monitored. This strategy will be the basis for future AMP zooplankton identification work.
Pilot Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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DFO Bot, deep learning application to analyse otolith images available in DFO DotsDevelopment of a neural network trained using otolith images, expert-derived age estimates, otolith annotations and annuli to obtain age estimates from otoliths.
Pilot Sciences des écosystèmes et des océans Perception et compréhension
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Lobster Stock AssessmentAutomatically assess lobster count and habitat from hours of video efficiently Solution being developed for Science to review hundreds of hours of video for lobster count and state of habitat.
Pilot Affaires autochtones, aquaculture et gouvernance Perception et compréhension
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Coastal SurveillanceAutomatically process thousands of drone images as part of continuous surveillance Solution being developed in region to assist C&P in batch processing of drone surveillance images.
Pilot Affaires autochtones, aquaculture et gouvernance Perception et compréhension