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IA-2026-0003
Prévision des débarquements par apprentissage automatique
Développement Gestion des pêches Gestion durable des pêches
Description de l'initiative
Estimer les volumes de débarquement par zone de pêche et par semaine à partir des données historiques, des conditions océanographiques et de l'effort de pêche déclaré.
Description du problème
Les gestionnaires de quotas travaillent avec des estimations produites manuellement en fin de mois, ce qui rend les ajustements de saison tardifs et parfois inutiles.
Résultat escompté si l'IA est retenue
Fournir une prévision hebdomadaire par zone avec une erreur moyenne inférieure à 15 %, permettant des ajustements de quota en cours de saison.
Risques
Dépendance à la qualité des déclarations d'effort ; acceptabilité auprès de l'industrie à valider.
Alignement stratégique
- Gestion durable des pêches canadiennes
- Amélioration des avis scientifiques pour les pêches
Contacts
- Contact principal
- Sarah Okafor
- Approbateur (DG)
- David Chen
- Expert en la matière
- Peter MacDonald
- Responsable technique
- Robert Singh
Cycle de vie
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Idéation
État de l'étape : Terminée
30 janvier 2026 9 mars 2026
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Évaluation
État de l'étape : Terminée
16 mars 2026 23 avril 2026
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Approuvée
État de l'étape : Terminée
30 avril 2026 7 juin 2026
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Développement
État de l'étape : En cours
14 juin 2026 24 juillet 2026
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Pilote
État de l'étape : À venir
29 juillet 2026 7 septembre 2026
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Production
État de l'étape : À venir
12 septembre 2026 22 octobre 2026
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Archivée
État de l'étape : À venir
27 octobre 2026 6 décembre 2026
Jalons
- Jeu de données historique consolidé 9 juin 2026
- Première version du modèle 27 septembre 2026
Journal des modifications
Historique public des événements structurants de cette initiative. Les échanges internes de l'équipe n'y figurent pas.
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Jalon
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Création
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Commentaire
Le secteur confirme la disponibilité des séries historiques depuis 2011.