Bac à sable d'innovation multisectoriel

Constat clé : En impliquant explicitement les industries du secteur privé dans les bacs à sable d'innovation en matière de défense, le MDN devient à la fois un bénéficiaire et un moteur de l'innovation d'entreprise au Canada — en réduisant les risques liés aux nouvelles technologies à petite échelle avant des investissements majeurs, et en ouvrant des voies pour commercialiser les solutions qu'il a contribué à développer.

L'innovation s'épanouit souvent dans des environnements de bac à sable — des cadres contrôlés où de nouvelles idées peuvent être testées en toute sécurité et de manière itérative. Le ministre de la Défense nationale (MDN) l'a reconnu par le biais de son programme IDEeS (Innovation pour la Défense, l'Excellence et la Sécurité), qui héberge déjà des bacs à sable et des concours pour des défis spécifiques (par exemple, les systèmes antidrones). Ce plan stratégique propose d'étendre le concept de bac à sable à des innovations opérationnelles et de processus plus larges, et de concevoir explicitement certains projets de bac à sable pour une applicabilité à double usage dans des secteurs civils tels que la finance, l'assurance, la fabrication, les soins de santé, la gestion des données, et au-delà. Ce faisant, le MDN peut accélérer sa propre transformation numérique tout en stimulant l'innovation qui profite à l'économie canadienne et à d'autres organismes publics.

Établir un terrain d'essai pour l'IA et l'automatisation

Faisant écho à une recommandation de la stratégie américaine en matière d'IA pour la défense, le MDN mettra en place un "terrain d'essai pour l'IA et les systèmes autonomes" virtuel. Il s'agirait d'un environnement de bac à sable (à la fois une plateforme technique et un cadre de gouvernance) où les développeurs, les unités du MDN et les partenaires industriels pourraient expérimenter des solutions basées sur l'IA avec des données et des flux de travail réels du MDN, sans impacter les opérations en direct. Par exemple, le MDN pourrait fournir un ensemble de données assainies de dossiers de maintenance ou de transactions d'approvisionnement à des startups et leur permettre de déployer des modèles d'IA dans le bac à sable pour optimiser ces processus. Les cas d'utilisation pourraient inclure un agent d'IA qui planifie les réparations de véhicules pour une flotte, ou un modèle d'apprentissage automatique qui prédit les goulots d'étranglement de la chaîne d'approvisionnement. Le bac à sable disposerait de ressources de calcul en nuage, de systèmes du MDN simulés et de cas de test définis par des experts du MDN.

Il est important de noter que des entreprises du secteur privé (d'une banque souhaitant tester une IA pour la détection de fraudes à un fabricant ajustant une IA de production) pourraient être invitées à utiliser l'infrastructure du bac à sable et même les leçons apprises. En favorisant la pollinisation croisée des cas d'utilisation (par exemple, une IA qui fonctionne pour la logistique du MDN pourrait être transposée à la logistique commerciale), le bac à sable stimule l'efficacité tant pour le MDN que pour l'industrie. Il permet également au MDN de échouer rapidement et à moindre coût — en essayant d'abord des idées audacieuses de manière isolée. Des prix ou des financements (via IDEeS ou des programmes similaires) peuvent inciter à la participation, le MDN agissant à la fois comme bénéficiaire et incubateur de nouvelles technologies. Cet environnement sera conçu avec une sécurité appropriée (séparation des informations classifiées) et une surveillance éthique pour l'IA.

Projets pilotes intersectoriels dans des domaines clés

Nous recommandons de lancer une série de bacs à sable/projets pilotes d'innovation thématiques au cours des trois prochaines années, chacun se concentrant sur un domaine prioritaire pour le MDN et présentant une grande pertinence pour d'autres secteurs. Voici quelques exemples possibles :

• Bac à sable de maintenance prédictive. Rassembler les unités de maintenance du MDN, les entreprises d'IA et, par exemple, une compagnie ferroviaire ou aérienne pour piloter conjointement des outils de maintenance prédictive. Chaque participant peut appliquer l'outil à son équipement (par exemple, les moteurs de CF-18, les moteurs d'avion d'Air Canada, les locomotives de VIA Rail) dans un environnement de bac à sable, partager des données (dans la mesure du possible) et discuter des meilleures pratiques. Toutes les parties bénéficient d'algorithmes et de techniques améliorés.

• Bac à sable d'efficacité opérationnelle (flux de travail). Collaborer avec une grande banque ou une compagnie d'assurance sur l'automatisation des processus documentaires à grand volume. Par exemple, le processus de paie ou de réclamations du MDN pourrait être analogue à un processus de réclamations d'assurance ; un projet de bac à sable pourrait développer un processeur de documents IA qui gère les formulaires pour les deux, apprenant des deux contextes. Cela brise les silos entre la résolution de problèmes des secteurs public et privé.

• Bac à sable d'infrastructure intelligente. S'associer à une ville ou à une entreprise technologique pour piloter des technologies de base intelligente (IoT pour l'énergie, la sécurité) qui s'appliquent également aux bâtiments intelligents dans les villes. Une base pourrait servir de mini banc d'essai de ville intelligente, évaluant des capteurs et des analyses qu'une municipalité ou un réseau hospitalier pourrait également utiliser pour réduire les coûts et améliorer la résilience.

• Bac à sable de formation et d'éducation numérique. Impliquer le milieu universitaire et les entreprises EdTech pour tester des formations basées sur l'IA pour les compétences militaires et civiles (par exemple, une plateforme de simulation pour la réponse aux catastrophes qui pourrait former à la fois les soldats et les premiers intervenants).

En impliquant explicitement les industries du secteur privé dans ces bacs à sable, le MDN s'assure que les solutions sont interopérables avec et éclairées par les meilleures pratiques civiles, et il ouvre des voies pour la commercialisation de solutions que le MDN a contribué à développer (réduisant potentiellement les coûts futurs pour le MDN à mesure que les solutions mûrissent et deviennent prêtes à l'emploi). Cela s'aligne également avec l'impulsion du gouvernement du Canada pour les écosystèmes d'innovation — le MDN peut être un pôle qui rassemble des entreprises, des universités et d'autres organismes pour aborder des problèmes complexes dans un environnement à faible risque.

Soutien politique et culturel à l'innovation

Pour que les bacs à sable prospèrent, le MDN doit favoriser une culture qui encourage l'expérimentation et tolère la possibilité d'échec dans des environnements contrôlés. La direction devrait approuver formellement ces initiatives, et les politiques seront ajustées au besoin — par exemple, en simplifiant l'approvisionnement en technologies expérimentales (peut-être en utilisant des contrats flexibles ou d'autres autorités de transaction afin que les projets de bac à sable ne soient pas ralentis) et en fournissant des cadres juridiques pour le partage de données avec des partenaires privés en vertu d'accords appropriés. Nous institutionnaliserons également la pratique consistant à prendre les résultats des bacs à sable et à les mettre à l'échelle : si un pilote démontre des avantages clairs dans le bac à sable, le déployer rapidement dans le monde réel (avec les évaluations nécessaires). L'objectif est que d'ici la troisième année, le MDN dispose d'un processus reproductible allant de « l'idée innovante testée dans le bac à sable » à « l'implémentation en production ». Ce processus réduit les risques liés à l'innovation : les nouvelles technologies peuvent être validées à petite échelle, prouvant leur valeur et résolvant les problèmes, avant que des investissements majeurs ne soient réalisés.

Résultats attendus

Les bacs à sable d'innovation sont une stratégie habilitante, leurs résultats sont donc mesurés en innovations réussies adoptées et en effets d'entraînement de ces innovations. À court terme (3 ans), nous nous attendons à ce qu'au moins 5 projets pilotes majeurs soient menés à travers les bacs à sable, dont une majorité produira des solutions déployables que le MDN intégrera. Celles-ci pourraient inclure, par exemple, un nouveau système de planification basé sur l'IA, un outil d'analyse de données inter-domaines, ou une solution de cybersécurité novatrice (puisque la cyberrésilience est aussi une forme de résilience opérationnelle). Chaque innovation réussie pourrait entraîner des économies de coûts continues ou des gains de performance ; cumulativement, elles contribuent aux objectifs globaux d'efficacité du plan.

De plus, en impliquant des industries externes, le MDN contribue à propager les meilleures pratiques entre les secteurs de la défense et civils. Les entreprises privées pourraient adopter une solution d'abord testée avec le MDN, améliorant ainsi leur productivité, tandis que le MDN pourrait apprendre des approches du secteur commercial pour résoudre des problèmes (par exemple, les analyses de risques avancées de l'industrie financière pourraient éclairer la logistique militaire). Essentiellement, le MDN devient à la fois un bénéficiaire et un moteur de l'innovation d'entreprise au Canada. Cela rehausse le profil du MDN en tant qu'organisation avant-gardiste et peut attirer des talents intéressés par des projets de pointe. Enfin, ces efforts positionnent le MDN pour mieux répondre aux défis futurs — avoir mis à l'essai des technologies émergentes (comme de nouveaux modèles d'IA ou des applications d'informatique quantique) signifie que le MDN peut les opérationnaliser plus rapidement que s'il s'en tenait uniquement à l'acquisition traditionnelle.

Évaluation des initiatives : Impact, évolutivité et faisabilité

Le tableau ci-dessous résume l'évaluation de chaque initiative majeure de ce plan en termes d'impact, d'évolutivité et de faisabilité, réaffirmant que nos actions recommandées sont à la fois ambitieuses et réalisables dans un contexte de secteur public canadien :

Initiative	Impact sur les coûts et l'efficacité (Quoi)	Évolutivité (Où/Quelle ampleur)	Faisabilité (Horizon de 3 ans)
Maintenance prédictive (entretien d'équipement piloté par l'IA)	Élevé : Réduit les coûts de maintenance jusqu'à ~25 %; prévient jusqu'à 70 % des pannes, améliorant la préparation. Prolonge la durée de vie des actifs, réduisant les besoins de remplacement de capital.	À l'échelle de l'entreprise pour les flottes de véhicules, les aéronefs, les navires, les services publics des bases. Évolutif à mesure que davantage d'actifs sont équipés de capteurs; commencer par des projets pilotes (par exemple, la Marine) et étendre à tous les services.	Faisable : Prouvé dans le projet pilote du MDN et dans l'industrie; nécessite un investissement initial dans les capteurs et une équipe d'analyse. Peut être échelonné (commencer par les systèmes critiques). ROI positif dans les 1 à 2 ans suivant le déploiement.
Approvisionnement numérique (approvisionnement électronique, analyses d'IA)	Élevé : Rationalise les achats — jusqu'à 30 % de réduction des coûts et 40 % d'augmentation de l'efficacité signalés. Réduit les frais administratifs et les prix unitaires grâce à des achats plus intelligents.	Applicable à toutes les catégories d'approvisionnement (sauf les systèmes d'armes majeurs). Peut être étendu à l'ensemble du MDN et même à l'approvisionnement gouvernemental plus large en cas de succès.	Faisable : Des solutions d'approvisionnement électronique commerciales existent; effort d'intégration modéré. S'aligne sur les normes numériques du Conseil du Trésor. Formation et gestion du changement requises, mais des projets similaires ont été réalisés dans d'autres ministères.
Optimisation immobilière (consolidation, rénovations énergétiques)	Moyen-Élevé : Réduit directement les coûts d'exploitation et d'entretien des installations (services publics, maintenance). Une réduction de 20 % de l'espace de bureau peut générer d'importantes économies de loyer et d'énergie. Une infrastructure plus verte réduit les coûts à long terme.	À l'échelle nationale pour le portefeuille immobilier du MDN. Échelonner en se concentrant d'abord sur les sites générant les coûts les plus importants (par exemple, grandes bases, bureaux du QG). La consolidation a un impact sur plusieurs régions.	Faisable : Le MDN a une feuille de route (DRPPS); nécessite une coordination intergroupes et un capital initial pour les rénovations. L'aliénation d'actifs peut être lente (approbations nécessaires), il faut donc commencer tôt. L'adhésion de haut niveau (sous-ministre, CEMD) est déjà en place.
Automatisation des flux de travail et agents d'IA (RPA, IA pour l'administration)	Élevé : Peut éliminer une grande partie de la charge de travail manuelle. De nombreux processus sont >50 % plus rapides, avec moins d'erreurs. Libère le personnel pour des tâches à plus forte valeur ajoutée, réduisant efficacement les coûts de main-d'œuvre.	Évolutif pour de nombreuses fonctions : finances, RH, logistique, service client. Une fois la plateforme en place, l'ajout de nouveaux bots/agents est relativement rapide. Impact à l'échelle du ministère.	Faisable : La technologie est mature (RPA) ou mûrit rapidement (agents d'IA). Commencer par la RPA simple en Année 1, incorporer l'IA avancée d'ici les Années 2-3 à mesure que les modèles s'améliorent. Nécessite une gouvernance informatique et des contrôles cybernétiques, mais gérable.
Suivi des actifs (RFID/IoT) (gestion des stocks)	Élevé : Améliore considérablement la visibilité et l'utilisation des actifs. Prévient les pertes/vols et évite les achats redondants — se traduisant par des économies de coûts. Jusqu'à 90 % de gain de temps observé pour les tâches d'inventaire.	Peut être déployé dans tous les dépôts d'approvisionnement, les entrepôts d'équipement, et même au niveau de l'unité pour l'équipement critique. S'appuie sur une technologie standard (RFID) facilement reproductible à grande échelle.	Faisable : La technologie RFID est disponible sur étagère. Un effort d'étiquetage initial est nécessaire, mais peut être réalisé par étapes. Plusieurs armées et industries l'ont fait, réduisant les risques de l'approche. L'intégration avec les systèmes d'inventaire existants est requise mais techniquement simple.
Bacs à sable d'innovation (projets pilotes technologiques intersectoriels)	Indirect/À long terme : Fournit un pipeline pour de futures solutions à fort impact (par exemple, de nouveaux outils d'IA pourraient générer des gains d'efficacité majeurs). À court terme, des coûts modestes pour des retombées potentiellement énormes à long terme.	Évolutif en portée (multiples thèmes de bacs à sable) et en participants (impliquant davantage d'industries, d'universités, de partenaires internationaux au fil du temps). Pourrait devenir un pôle d'innovation permanent pour le MDN.	Faisable : Le MDN gère déjà IDEaS avec des éléments de bac à sable; cela élargit la portée. Nécessite une équipe dédiée et un financement modeste. Bénéficie de l'engagement fort du secteur technologique canadien. Gérable dans le cadre des budgets de R&D existants.

Feuille de route de mise en œuvre (2025–2028)

La mise en œuvre de ce plan stratégique nécessitera une approche échelonnée sur trois ans, avec des jalons clairs pour assurer la responsabilisation et l'élan.

Domaine d'intervention	Année 1 (2025-2026) : Lancement et gains rapides	Année 2 (2026-2027) : Mise à l'échelle	Année 3 (2027-2028) : Intégration complète
Bacs à sable d'innovation	Concevoir le cadre des bacs à sable : identifier la gouvernance, les sources de financement et les thèmes initiaux. Lancer le bac à sable n° 1 (par exemple, un défi de bac à sable « IA pour la maintenance ») et le bac à sable n° 2 (défi « Bot administratif numérique ») avec des appels à l'industrie et au milieu universitaire.	Plusieurs projets de bacs à sable en cours : par exemple, le bac à sable d'IA pour la maintenance produit un outil prédictif prototype utilisé à titre d'essai par les techniciens du MDN; un projet de bac à sable d'approvisionnement livre un outil bêta d'analyse de contrats par IA. Évaluer et transférer les projets pilotes réussis vers des environnements réels (avec un approvisionnement accéléré si nécessaire). Au moins 3 nouvelles solutions issues des bacs à sable entièrement adoptées au sein du MDN. Organiser au moins un événement de bac à sable où les innovateurs testent la technologie sur un site du MDN (pourrait être lié à IDEeS). Accroître la collaboration intersectorielle — peut-être co-organiser un bac à sable avec un autre ministère (par exemple, conjointement avec Transports Canada sur un scénario de résilience logistique).	Institutionnaliser l'innovation : le MDN fait du programme de bacs à sable un effort continu et évolutif avec des cycles de défis annuels. Documenter et partager les résultats : publier des études de cas de succès des bacs à sable que d'autres industries ou ministères ont également adoptés, consolidant le rôle du MDN en tant que leader de l'innovation. Établir des partenariats/protocoles d'entente avec quelques entreprises privées pour se joindre aux efforts des bacs à sable (peut-être une banque pour l'automatisation des processus par IA, une entreprise technologique pour l'IA logistique). Assurer un financement continu pour le programme d'innovation au-delà de l'année 3, démontrant sa valeur en dollars économisés ou en capacités acquises.