Dossier

L’analyse de données pour une gestion efficace de la frontière, l’expérience canadienne

Par Charles Slowey, directeur général, Direction de la gestion mondiale de la frontière et de l’analytique des données, Agence des services frontaliers du Canada

Gérer efficacement la frontière requiert la capacité d’identifier les personnes et les marchandises qui la traversent, et de collecter et d’analyser une information pertinente sur ces flux, et ce, le plus en amont possible de leur itinéraire de voyage. Les activités menées par les organismes responsables de la gestion de la frontière qui se veulent modernes ont ainsi évolué et reposent aujourd’hui sur l’utilisation active de données soumises à l’avance.

Les agences douanières recueillent et détiennent d’importantes quantités de données sur les voyageurs et les marchandises. Afin que nous puissions véritablement profiter de cette grande quantité de données, il nous faut adopter une culture organisationnelle qui soit fondée sur de solides principes de gestion de l’information. En outre, en empruntant des méthodes progressives comme « l’analytique des données » pour recueillir et exploiter efficacement les données, nous pourrons renforcer notre capacité à protéger nos citoyens, améliorer les services frontaliers et générer des recettes pour le gouvernement. La transformation de nos « données brutes » en information permet de fonder notre prise de décisions sur des données probantes et vient soutenir les fonctions hautement prioritaires pour les organismes responsables de la gestion de la frontière, que sont notamment l’évaluation des risques, la gestion des ressources et l’élaboration de rapports sur la performance à l’attention du public.

Afin de tirer profit de l’information dont elle dispose, l’Agence des services frontaliers du Canada (ASFC) a élaboré une stratégie en matière d’analyse de données qui prévoit une structure de gouvernance centralisée et oriente les investissements dans trois domaines clés : la gouvernance des données, le renseignement opérationnel et l’analytique avancée. Ce cadre ainsi établi a été conçu pour permettre à l’Agence de tirer une plus grande valeur de ses données. La protection de la vie privée et la sécurité des données sont au cœur de la stratégie, ainsi que l’idée selon laquelle les données permettent la gestion efficace de la frontière.

Analytique des données

Le terme « analytique des données » fait référence à l’utilisation de la technologie de l’information pour exploiter des méthodes statistiques, des algorithmes et d’autres outils mathématiques afin d’améliorer la prise de décisions. Cela comprend l’analytique traditionnelle, souvent appelée « renseignement opérationnel » (ce qui s’est produit) et l’analytique prévisionnelle (ce qui se produira ou pourrait se produire).

Traditionnellement, nous acceptions une information provenant de différents circuits isolés, puis nous l’analysions de façon compartimentée, par secteur d’activités. Le monde d’aujourd’hui est de plus en plus interconnecté et il est apparu évident que nous devions relier tous ces lots de données et adopter une approche globale pour gérer notre information. De plus, le fait de connecter toutes les données en notre possession nous permettrait de mieux contribuer à la sécurité mondiale et de favoriser la libre circulation des personnes et des marchandises. L’ASFC connaît donc actuellement un changement de culture interne, l’objectif étant de considérer les données comme une ressource organisationnelle qui peut être utilisée dans l’ensemble des secteurs d’activités de l’Agence.

Vers un processus décisionnel fondé sur des données

Partant du constat que nous sommes un organisme « riche en données », doté de banques importantes d’information, la stratégie de l’Agence en matière d’analyse de données établit un cadre directeur visant à améliorer la valeur des données que nous possédons. Elle comporte trois piliers.

Le premier d’entre eux, la gouvernance des données, passe, entre autres, par l’établissement d’un Centre de gouvernance des données, par la mise sur pied d’une politique d’intendance des données et par le développement d’un modèle de données dont les jeux de données sont conformes aux Modèles de données de l’OMD. À ce jour, l’ASFC est parvenue à renforcer la cohérence de ses politiques et son orientation stratégique en matière de données en améliorant les communications entre ses directions générales. Nous avons concentré nos discussions sur l’intégrité et la gestion des données de même que sur les meilleurs moyens d’automatiser les outils de saisie manuelle des données. Bref, nous avons rassemblé les personnes les plus aptes à discuter de la marche à suivre pour utiliser nos données correctement.

Le second pilier, le renseignement opérationnel, implique la constitution d’un dépôt intégré de données qui comprend des données provenant de différentes sources, y compris des systèmes opérationnels, et des données sur les ressources humaines et financières. Rapidement, l’Agence a été en mesure de remplir les conditions techniques lui permettant d’obtenir une vue d’ensemble de toutes ses données opérationnelles, financières et de ressources humaines. Nous avons également développé un processus de visualisation pour nous permettre d’améliorer notre connaissance des données disponibles. À terme, nous espérons pouvoir fonder sur ces données la prise de décisions quant au déploiement de nos agents et de nos outils technologiques, de façon à répondre en temps réel à l’évolution de nos besoins opérationnels.

Le troisième pilier, l’analytique avancée, inclut un renforcement de notre capacité d’analyse opérationnelle de même que l’étude du potentiel de certains outils comme l’analytique prédictive ou les outils perfectionnés de visualisation. L’ASFC a, par ailleurs, lancé le projet de « Manifeste électronique », en coopération avec l’OMD, pour établir un modèle de données standard pour l’ensemble des administrations. Ceci nous a permis de mener des évaluations poussées des risques à partir d’informations sur les expéditions commerciales avant le passage aux douanes. Nous avons également fait usage de l’analytique prédictive et des « modèles » s’y rattachant pour dégager des tendances ou des anomalies au sein des lots de données existants. Nous avons notamment eu recours aux technologies d’analyse de données pour examiner des schémas de fraude commerciale et nos modèles de ciblage, ainsi que pour améliorer l’affectation des ressources.

Composants de base

Au Canada, le fait de placer l’analyse de données à l’avant‑plan du processus décisionnel a exigé un changement complet de mentalité : il s’agit désormais de considérer les données comme un actif organisationnel important pour gérer plus efficacement la frontière.

Il n’y a sans doute pas de marche à suivre unique qui conviendrait à tous les pays qui souhaitent tirer profit de l’information à leur disposition. Toutefois, nous sommes d’avis qu’il existe quelques composants de base pour assurer la conception et la mise en place réussies d’une stratégie d’analyse des données. Une fois ces composants en place, il est possible, pour une administration douanière, d’élaborer un plan adapté à ses besoins pour tirer profit des quantités impressionnantes de données que les organismes responsables de la gestion de la frontière que nous sommes recueillent. Il s’agit :

  • de désigner un maître d’œuvre ou « champion » qui comprenne l’importance des données dans le processus décisionnel et qui dispose de l’autorité nécessaire ;
  • d’établir une politique officielle de gouvernance des données pour s’assurer d’avoir des données pertinentes, exactes (et par conséquent fiables) et de les obtenir en temps opportun ;
  • de former des équipes qui comprennent la nature des données et la technologie s’y rattachant ;
  • de toujours respecter la vie privée et de protéger l’information confidentielle.

Le concept de « protection de la vie privée dès la conception » est essentiel dans l’élaboration de politiques qui visent à tirer profit de l’utilisation de l’analyse de données. Au Canada, tout au long du processus que nous suivons pour créer, à partir de rien, nos capacités en la matière, nous prenons toujours en considération les répercussions potentielles sur la vie privée et les exigences législatives connexes.

Résultats attendus

En intégrant l’analyse de données à nos activités régulières, nous nous attendons à des gains notables d’efficacité dans un certain nombre de secteurs. D’abord, nous nous attendons à être davantage en mesure de prédire le volume de trafic en temps réel, ce qui nous permettra de mieux déployer nos ressources humaines et technologiques. La détermination des cas de non‑conformité s’améliore, ce qui nous laisse espérer une augmentation des recettes issues des vérifications dans le secteur commercial. Nous perfectionnons également nos scénarios de risque afin d’améliorer nos activités de ciblage.

Enfin, en produisant des rapports plus complets et plus exacts sur la performance des programmes de l’Agence, nous sommes mieux à même de servir nos citoyens. On ne peut s’attendre à moderniser nos activités du jour au lendemain, mais nous pouvons certainement prendre les bonnes mesures dès aujourd’hui, de sorte que nous puissions être des partenaires efficaces dans l’économie mondiale de demain. L’ASFC considère ce changement de culture – soit une utilisation accrue de l’analyse de données fondée sur une solide politique de gestion de l’information – comme un élément fondamental de tous ses efforts de modernisation, et notamment une avancée vers un gouvernement plus ouvert.

 

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CBSA.Data_Analytics-Analytique_Donnees.ASFC@cbsa-asfc.gc.ca