Vidéo - Ajout de champs et modification des attributs de l'entité à l'aide de la Calculatrice de champ

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020008

Date de diffusion : le 19 février 2020

QGIS Démo 8

Ajout de champs et modification des attributs de l'entité à l'aide de la Calculatrice de champ - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Ajout de champs et modification des attributs de l'entité à l'aide de la Calculatrice de champ » apparaissent à l'écran.)

Dans la démonstration d'aujourd'hui, nous utiliserons la Calculatrice de champ pour modifier des champs et des attributs, y compris ceux qui stockent des renseignements géométriques, numériques et textuels. La Calculatrice de champ est utilisée pour ajouter et mettre à jour des champs ou pour modifier les caractéristiques des attributs sélectionnées. À l'instar de l'outil Sélectionner à l'aide d'une expression, présenté dans la démonstration précédente, elle utilise la syntaxe d'expression. Aujourd'hui, nous allons utiliser les deux outils ensemble pour sélectionner et mettre à jour de vastes sélections d'entités.

Alors, commençons par ajouter quelques mesures spatiales à nos ensembles de données.

Nous pouvons les sélectionner dans le panneau Couches et cliquer sur l'icône Calculatrice de champ dans la barre d'outils Attribut. Puisque nous ajoutons un nouveau champ, tout comme lorsque nous avons ajouté les champs à notre couche ZI, nous devons indiquer un nom de champ, le type de champ et le nombre de caractères qu'il stocke. Les mêmes menus déroulants que ceux de l'outil Sélectionner à l'aide d'une expression se trouvent aussi dans la Calculatrice de champ, que nous pouvons utiliser pour créer nos expressions. Dans le menu déroulant Géométrie, nous pouvons voir la syntaxe d'expression générale, qui a tendance à être le signe de dollar suivi du paramètre. Donc, si nous voulions ajouter de l'information sur les coordonnées géographiques à un ensemble de données de points, nous pourrions utiliser $x ou $y ou, pour notre polygone, $perimeter et $area. L'Aperçu montre le produit calculé en unités cartographiques. Le fait que le système de projection utilise des unités en mètres facilite le calcul des mesures applicables à ces couches.

Pour modifier les unités, vous n'avez qu'à appliquer le facteur de conversion approprié. Dans ce cas, nous allons diviser par 10 000 pour des hectares. Nous allons copier l'Expression. Nous allons répéter maintenant avec notre zone ZI.shp — nous pouvons aussi choisir de Mettre à jour un champ existant — en sélectionnant le champ à partir du menu déroulant — ce qui veut dire que nous pouvons finalement remplir le champ « SuHA » que nous avons ajouté lorsque nous avons d'abord créé la couche ZI — en collant l'expression et en cliquant sur OK.

Il est important de noter que ces mesures ne sont pas automatiquement mises à jour si la géométrie d'une couche est modifiée. Alors, si nous divisions un polygone ou le découpions, nous serions obligés de mettre à jour ces champs en utilisant la Calculatrice de champ et en utilisant encore une fois l'expression appropriée. Nous pouvons alors Sauvegarder les modifications et désactiver Basculer vers l'édition.

Voyons maintenant comment mettre à jour de vastes sélections d'entités en utilisant la couche segment_routier_1. Nous allons d'abord changer la projection en utilisant l'outil Reprojeter la couche. Comme c'est le cas avec la case Sauvegarder la couche du vecteur sous, il est utilisé pour transformer une couche en une nouvelle projection, et peut être appliqué comme traitement en lots pour de multiples couches. Alors nous allons changer les SRC en UTM Zone 14N et utiliser un fichier temporaire pour le produit.

Ensuite, en utilisant notre outil Sélection interactive, avec notre couche ZI mise en évidence, nous allons sélectionner les entités fusionnées Division de recensement, que nous allons utiliser pour découper les segments de route reprojetés. Alors à l'intérieur de l'outil Couper, les Divisions de recensement sont sélectionnées comme l'Intrant et la couche Superposition est la ZI. La couche Superposition est restreinte aux polygones vectoriels. Nous allons cocher Entité(s) sélectionnée(s) uniquement, de sorte que seuls les segments de route qui se superposent à la caractéristique ZI sélectionnée soient retenus. On peut l'utiliser pour normaliser la portée de l'analyse pour de multiples couches et, dans ce cas, réduire le temps de traitement en modifiant les attributs de nos routes. J'ai sauvegardé le fichier dans notre répertoire DémoIntro, et je l'ai appelé CPRoutier pour Clippé Projeté Routier.

Maintenant, nous allons utiliser Sélectionner à l'aide d'une expression et Calculatrice de champ pour isoler et mettre à jour les attributs pour de vastes sélections d'entités dans la couche Segments routiers. Les classes de routes peuvent été interprétées en utilisant le Catalogue CanVEC et le champ Classe de route montré dans les données téléchargées à partir de la Plateforme géospatiale fédérale.

Nous allons taper trois expressions ensemble et le reste des expressions se trouvent dans la description de la vidéo. La première que nous allons taper est celle des classes de route supérieures à 309 ET inférieures à 312 — pour une sélection à l'intérieur d'un intervalle de valeurs — correspondant aux caractéristiques d'autoroute. En cliquant sur Sélection — nous obtenons 10 000 caractéristiques.

"road_class" > 309 AND "road_class" < 312

Puisqu'il s'agit de la première sélection, nous devons créer un Nouveau champ, en précisant qu'il s'agit d'un type de champ Textuel d'une longueur de 50. Comme nous l'avons vu, lorsqu'il y a des caractéristiques sélectionnées par défaut, la case Mettre à jour seulement les caractéristiques sélectionnées est cochée. Pour mettre à jour toutes les caractéristiques, nous pourrions simplement décocher la case.

Nous souvenant de nos règles de syntaxe vues dans la démonstration Sélection par attributs, nous devons appliquer des guillemets simples autour des attributs de format texte.

De retour dans l'outil Sélection par expression, ajoutons une autre classe, en changeant les valeurs pour les remplacer par Supérieures à 311 et inférieures à 315 dans l'outil Sélection par expression. 25 000 caractéristiques ont été sélectionnées. Puisque nous avons déjà créé notre champ, nous utiliserons le menu déroulant Mettre à jour existant et défilerons jusqu'au bas de la liste pour sélectionner notre champ Classe. Notre sélection actuelle correspond aux classes de routes locales.

Créons maintenant une dernière sélection — changer pour Classe de route = 309, qui correspond aux routes collectrices. Encore une fois dans la Calculatrice de champ, sélectionnez le champ à mettre à jour et tapez l'attribut correspondant. Les expressions restantes sont fournies dans la description vidéo — qui peut être utilisée pour remplir le reste du champ.

Nous allons maintenant utiliser les champs dans notre couche pour mettre à jour le champ Limite de vitesse qui est actuellement vide. Le premier est simple, taper "est_trans_c" = 11 — ce qui veut dire : Autoroute Trans Canadienne est VRAI. Dans la Calculatrice, cliquez sur Mettre à jour et trouvez le champ Rest_Vitesse. La limite pour la TransCanadienne au Manitoba est de 110 kilomètres à l'heure. Les chiffres peuvent être tapés tels quels.

Les quelques expressions suivantes sont légèrement plus complexes, car nous utilisons une variété de champs pour donner une approximation des restrictions de vitesse. Nous pouvons utiliser le champ Official S, qui comprend le nom complet et le type de route, et ajouter LIKE en tant que caractère de remplacement pour isoler les autoroutes de type Highway, Freeway et Expressway. Mais nous voulons éviter de sélectionner d'autres routes qui comportent le segment WAY, comme Stoneway ou Wallford Way. Alors nous allons aussi préciser of_street_6 qui est le type de route, et utiliser l'opérateur LIKE afin d'éviter de répéter le champ pour chaque attribut. Nous allons passer à travers les entrées uniques et ajouter Highway, virgule Freeway. Si nous avions laissé les Segments de route non découpés, nous ajouterions aussi Expressway. Et finalement, pour éviter d'écraser les Limites de vitesse que nous avons déjà tapées avec les expressions précédentes, nous allons ajouter AND « rest_vitesse » IS NULL à toutes les expressions subséquentes. Dans la Calculatrice de champ, nous allons ajouter la limite de vitesse correspondante, en indiquant par défaut 100 kilomètres à l'heure.

En enlevant les composantes d'expression, sauf pour Rest Vitesse IS NULL, nous pouvons utiliser le champ official_2 qui fournit une indication générale des paramètres de route. Encore une fois, nous allons utiliser l'opérateur LIKE et ajouter Municipalité rurale, Non organisée, Municipalité de district et Réserve indienne. Puis, nous allons utiliser le champ classe_route, en précisant supérieur à 307 et inférieur à 310, pour isoler les routes non urbaines qui sont des routes collectrices ou artérielles et ayant une limite de vitesse moyenne de 80.

( "official_2" IN ( 'Rural Municipality' ,  'Unorganized / Non organisé', 'District (Municipality) / District (Municipalite)', 'Indian Reserve / Réserve indienne')) AND ("road_class" > 307 AND  "road_class" < 310) AND  "speed_rest" IS NULL

À l'instar de notre champ Classe, les expressions restantes et les limites de vitesse connexes à mettre à jour dans la Calculatrice de champ se trouvent dans la description vidéo, avec une explication des expressions.

La dernière chose que j'aimerais montrer est comment ajouter deux champs. Le premier est la longueur des segments de route en kilomètres. Je recommande de remplir ces deux champs au complet avant d'appliquer ces calculs pour éviter de répéter ces procédures plus tard, car nous mettons à jour seulement nos caractéristiques sélectionnées pour l'instant. Alors en appliquant les compétences montrées plus tôt dans la vidéo, la syntaxe est $longueur, et divisée par 1 000 pour les unités en kilomètres.

Maintenant, nous allons ajouter un champ qui s'appelle TempsMin; nous utiliserons les champs Longueur et Limite de vitesse pour le calculer. La vitesse est équivalente à la distance par rapport au temps, alors le temps est équivalent à la distance par rapport à la vitesse, en divisant notre champ Longueur KM par Rest_Vitesse. Laissé tel quelle, l'intrant est en heures, alors nous pouvons multiplier par 60 pour calculer le temps requis pour traverser chaque segment de route en minutes. Maintenant, assurez-vous de sauvegarder les modifications et désactiver l'Éditeur.

Félicitations! Vous devriez maintenant être à l'aise d'utiliser la Calculatrice de champ pour ajouter et mettre à jour des champs et modifier des attributs pour de grandes sélections d‘entités dans les ensembles de données vectoriels. Vous devriez aussi être à l'aise d'appliquer des expressions pour effectuer ces procédures par exemple, pour appliquer les opérateurs et les expressions appropriés pour différents attributs, et utiliser plusieurs champs pour isoler des caractéristiques par critère d'intérêt. Nous continuerons d'élargir ces compétences en syntaxe tout au long des tutoriels. En outre, vous devriez vous sentir à l'aise d'ajouter des attributs géométriques, numériques et textuels et de dériver de nouveaux renseignements en utilisant la Calculatrice. Appliquez ces compétences aux ensembles de données qui vous intéressent.

Dans la prochaine démonstration, nous discuterons des procédures à suivre pour visualiser des données vectorielles qui portent précisément sur les onglets Symbologie et Étiquettes dans la Propriétés des couches pour visualiser différents champs. Nous utiliserons la couche CPRoutier de ce tutoriel pour démontrer les types de visualisation fondés sur des règles.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette video, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Sélection des entités par attribut dans QGIS

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020007

Date de diffusion : le 18 février 2020

QGIS Démo 7

Sélection des entités par attribut dans QGIS - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Sélection des entités par attribut dans QGIS » apparaissent à l'écran.)

Aujourd'hui, nous allons présenter les outils de sélection fondés sur les attributs, qui sont utilisés pour sélectionner les entités avec des entrées communes telles que les classes, les attributs et les étendues de valeur au sein d'un champ spécifique. Ces outils aident à sélectionner et à créer des sous-ensembles des données selon des critères précis, tandis que les outils de sélection interactive, explorés plus tôt, aident à sélectionner en fonction des zones d'intérêt. Plus précisément, nous allons couvrir : Les outils Sélection par valeur et Sélectionner à l'aide d'une expression, couvrant la syntaxe générale des expressions pour ces derniers. Et 2, comment exporter notre sélection vers une nouvelle couche, démontrant comment créer des sous-ensembles de données à partir d'attributs particuliers.

Les outils de sélection d'attributs se trouvent à côté des outils interactifs sur la barre d'outils Attribut et sont utilisés par défaut avec couche sélectionnée dans le panneau Couches.

Commençons par l'outil Sélectionner des entités par valeur, en utilisant la couche. Cet outil est le plus facile des deux à utiliser, parce qu'il n'exige pas l'utilisation d'expressions et il est adapté à la création de sélections simples.

Les champs sont énumérés à gauche, les attributs sont précisés au centre et les opérateurs applicables à la sélection sont choisis parmi les menus déroulants à droite.

Nous allons commencer par une simple sélection, visant à isoler des silos à grains en Colombie-Britannique. Il y a 13 entités affichées.

Au besoin, nous pourrions ajouter d'autres critères, par exemple, préciser que seuls les silos avec des chemins de fer exploités par le CN, qui sont des silos de transit, ou ayant une capacité de plus de 50 000 tonnes métriques. Maintenant, seulement cinq entités sont sélectionnées.

Si nous voulons utiliser un champ plus d'une fois, comme en sélectionnant des entités à l'intérieur ou à l'extérieur d'une gamme de valeurs, nous devons d'abord éliminer certains critères. Changeons ensuite la valeur et l'opérateur, et élargir les options de sélection en cliquant le menu déroulant – dans ce cas en cliquant sur Ajouter à la sélection. Ces options de sélection additionnelles facilitent l'isolation des entités qui correspondent à vos critères particuliers.

Cependant, l'outil Sélectionner à l'aide d'une expression offre une plus grande souplesse pour utiliser des critères multiples. Explorons l'outil en utilisant la couche Subdivision de recensement. Les expressions sont rédigées en utilisant une syntaxe semblable à la syntaxe SQL et sont utilisées dans de multiples outils. Ne vous inquiétez pas si vous n'avez pas d'expérience, nous allons couvrir les principales règles à l'aide de quelques exemples.

Donc, les expressions sont écrites à gauche, tandis que les colonnes du centre aident à construire les requêtes. Si vous cliquez une fonction spécifique, la syntaxe, les arguments et un exemple d'expression sont fournis à droite.

En agrandissant le menu déroulant des Champs et Valeurs, nous pouvons sélectionner un champ de notre ensemble de données, et cliquer sur Tous uniques pour afficher tous les attributs distincts contenus dans ce champ. Pour les ajouter à l'expression, nous pouvons faire un double clic avec le bouton gauche. Donc, les champs sont inclus entre guillemets doubles et les attributs du texte sont inclus entre guillemets simples dans les expressions. En défilant vers le bas jusqu'au menu déroulant des opérateurs, nous pouvons sélectionner l'opérateur –LIKE pour les entrées de format texte. À mesure que vous vous sentez plus à l'aise, vous pouvez écrire des expressions en utilisant le clavier.

Explorons maintenant quelques expressions supplémentaires en utilisant la couche Divisions de recensement.

Donc, nous pourrions utiliser un caractère de remplacement pour isoler les entités avec un certain chevauchement dans leurs attributs. Le signe % est un caractère de remplacement qui peut signifier n'importe quel caractère, peu importe sa longueur. Dans ce cas-ci, affichons toutes les provinces et tous les territoires commençant par la lettre N.

Si nous voulions définir les critères qui ne nous intéressent pas, ce qui est parfois plus facile que de préciser tous les critères qui nous intéressent – nous pourrions ajouter NOT, qui active nos entités choisies. Dans ce cas, nous aurions pu également utiliser Inverser la sélection des entités pour agrandir l'icône dans la barre d'outils.

L'équivalent de ces opérateurs pour les attributs numériques serait le signe = et !=.

Explorons ensuite les expressions numériques en utilisant le champ Identifiant unique des divisions de recensement, comme en sélectionnant des entités à l'intérieur ou à l'extérieur de plages spécifiées.

Donc, les chiffres peuvent être ajoutés tels quels. Le Nom du champ est répété pour chaque composante de l'expression même lorsqu'il s'agit du même champ. Ici, nous avons sélectionné toutes les divisions de l'Ontario et du Québec.

Maintenant, remplaçons les opérateurs pour isoler les caractéristiques en dehors d'une catégorie spécifiée, similairement à la sélection créée avec les silos à grain au début de la démonstration.

Aucune entité n'est sélectionnée, parce que l'identificateur unique ne peut être en même temps inférieur à 2 000 et supérieur à 4 000. Au lieu de cela, nous aurions besoin d'utiliser l'opérateur OR, qui est utilisé pour sélectionner en dehors des catégories de valeurs ou ajouter des critères supplémentaires qui ne sont pas fondamentalement inclusifs. Pensez de façon critique à l'opérateur à appliquer et son influence sur la sélection des entités.

Nous pouvons utiliser des crochets pour compartimenter les différentes composantes d'une expression, comme en combinant les opérateurs AND et OR lors de la création d'expressions plus avancées. Nous allons passer de 4 000 à 5 000 et ajouter un autre composant précisant AND moins de 6 000. Ici, nous avons affiché des divisions sur les côtes de l'Atlantique et du Pacifique.

Enfin, nous pouvons aussi inclure différents champs dans la même expression. Ici, nous allons inclure toutes les Divisions de recensement dont le nom commence par le mot Division.

Comme vous pouvez le voir, l'outil Sélectionner à l'aide d'une expression offre davantage de souplesse et de capacités dans la création de sélections d'entités avancées. Cet outil permet d'utiliser plusieurs fois un ou plusieurs champs et leurs attributs qui peuvent être incorporés en créant la sélection.

Maintenant, j'aimerais discuter de l'exportation de notre sélection dans nos Subdivisions de recensement vers une nouvelle couche – ainsi appelé création de sous-ensembles. Pour exporter nos entités sélectionnées, cliquez avec le bouton droit sur Exporter et Sauvegarder les entités sélectionnées sous. Cela coche la case N'enregistrer que les entités sélectionnées dans la fenêtre Enregistrer la couche vectorielle sous. La création de sous-ensembles aide à enlever les entités périphériques – diminuant l'espace de stockage et la longueur de traitement. La case Enregistrer la couche sous peut également être utilisée pour enregistrer des couches temporaires de façon permanente ou changer le système de référence cartographique SRC d'un vecteur.

Ici, nous allons modifier le SRC pour la zone UTM 14 N, le même système utilisé pour créer notre polygone de ZI dans la démonstration précédente.

Nous allons également fournir le nom du fichier de sortie et le répertoire. L'utilisation d'une nomenclature distinctive pour les fichiers peut aider à organiser et à trouver rapidement les fichiers. Utilisez une nomenclature qui est le plus intuitive pour vous. Ma préférée est d'appliquer des préfixes pour distinguer les processus appliqués aux ensembles de données, car ils sont énumérés en ordre alphabétique dans le panneau Navigateur projeté ou accroché Ici, je vais appeler la couche de sous-ensemble PMBSdR.shp pour les subdivisions de recensement projetées du Manitoba.

Cliquez sur OK. Cela enregistrera notre sous-ensemble de données pour utilisation future et chargera automatiquement la couche exportée dans le panneau Couches.

Félicitations! Vous avez appris les compétences nécessaires pour sélectionner les entités par attributs et les avez exportées vers une nouvelle couche. Vous devriez utiliser les menus déroulants avec davantage de confiance pour aider à construire des expressions et appliquer la syntaxe à différents types de champs. Nous améliorerons ces compétences lors de la prochaine démonstration, en utilisant des expressions dans la calculatrice de champs pour ajouter et mettre à jour des champs. Conjointement à l'outil Sélectionner à l'aide d'une expression, nous mettrons à jour les attributs pour de grandes sélections d'entités.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette video, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

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Canada 4.0 : La révolution numérique et ses répercussions sur notre société et notre économie

Numéro de catalogue : 11-629-x

Numéro d'exemplaire : 2019003

Date de diffusion : le 10 février 2020

Canada 4.0 : La révolution numérique et ses répercussions sur notre société et notre économie - Transcription

André Loranger : Bon après-midi et bienvenue à la première série de conférences numériques jamais tenue par Statistique Canada. Je m'appelle André Loranger et je suis le statisticien en chef adjoint du Secteur des études analytiques, de la méthodologie et de l'infrastructure statistique à Statistique Canada. C'est un honneur pour Statistique Canada et ses partenaires d'ISDE de tenir cet événement. Il s'agit de la première d'une série de conférences numériques que nous avons organisée dans le but de trouver des façons de mieux mesurer notre économie numérique tout en fournissant aux Canadiens des statistiques fiables et accessibles. Les entreprises, les gouvernements et les citoyens ont plus que jamais besoin de données fiables et actuelles. La numérisation étant au premier plan de notre programme, il est important d'en apprendre davantage sur son incidence sur notre société et notre économie tout en répondant aux attentes des Canadiens. Les partenariats sont un élément clé de l'avenir de ce processus, et j'aimerais profiter de l'occasion pour remercier Innovation, Sciences et Développement économique Canada d'avoir organisé conjointement cette série d'événements numériques dans le cadre de l'initiative Canada 4.0. Ensemble, nous pouvons aider les Canadiens à trouver les renseignements dont ils ont besoin et, nous l'espérons, à tirer profit des possibilités économiques et sociales qu'offre la révolution numérique. Aujourd'hui, nous avons la chance d'avoir parmi nous le statisticien en chef du Canada, Anil Arora, qui animera la discussion cet après-midi. M. Arora compte plus de 20 ans d'expérience à Statistique Canada et a dirigé d'importantes initiatives de transformation comportant des partenariats entre les trois ordres de gouvernement. En 2016, il a été nommé statisticien en chef du Canada. M. Arora est au courant du pouvoir de transformation des données et s'efforce de fournir aux Canadiens des renseignements fiables et de grande qualité. Bienvenue parmi nous Anil Arora. Accueillons Anil Arora.

Anil Arora : Merci beaucoup André. Bienvenue à tous. L'« ubérisation », encore un autre mot. L'informatique en nuage, l'intelligence artificielle, les véhicules autonomes… la numérisation a une incidence profonde sur la société et l'économie canadiennes. Dans cet ordre d'idées, même si nos données sont le moteur de la société et de l'économie, et que bientôt, ce seront elles qui conduiront nos voitures, il en existe très peu pour informer les Canadiens sur la façon dont tous les aspects du numérique ont des répercussions sur leurs dépenses, leurs revenus, les prix qu'ils paient, leur sécurité, leur santé et leur bien-être global. Des besoins importants en données et des lacunes dans ce domaine sont en train d'émerger. Les organismes nationaux de statistique comme le nôtre, Statistique Canada, sont poussés à aller au-delà de leur zone de confort et de leur rôle traditionnel pour mieux mesurer les enjeux sociaux et économiques et les relations qui existent entre eux, afin de mieux définir, décrire et quantifier ces changements transformationnels. Dans le cadre de l'initiative Canada 4.0, Statistique Canada aide les Canadiens à mieux se positionner, grâce aux données et aux connaissances, pour comprendre l'incidence de la numérisation. L'initiative, qui est menée en partenariat avec Innovation, Sciences et Développement économique Canada, vise à recueillir les points de vue des Canadiens, de nos entreprises, des gouvernements et des experts internationaux sur leurs besoins en données émergents en cette ère de numérisation accrue. Étant donné que nous mesurons la numérisation, il semble tout à fait approprié que nous prenions l'initiative d'une série de discussions entre experts sur ce sujet, lesquelles seront présentées sous forme numérique et auront lieu au cours des six prochains mois. Chaque discussion en groupe permettra d'explorer un sujet numérique différent, comme la cybersécurité, l'emploi à la demande et la valeur des données elles-mêmes. Les discussions en groupe seront diffusées en direct, enregistrées et affichées sur le site Web de Statistique Canada. Chacune durera environ une heure. La première séance, qui se tient aujourd'hui, servira notamment à comparer les déplacements typiques effectués pour se rendre au travail le matin il y a 10 ans et ceux d'aujourd'hui. Il y a 10 ans, vous avez probablement pris l'autobus et payé à l'aide de billets en papier et vous avez probablement sorti un journal de votre porte-documents pour prendre connaissance des dernières nouvelles. Vous vous êtes peut-être arrêté pour prendre un café, que vous avez payé en argent, puis vous auriez appelé rapidement votre fille pour lui rappeler d'imprimer son dernier compte rendu de lecture, afin de pouvoir le remettre à temps. Aujourd'hui, c'est-à-dire 10 ans plus tard, ce qui n'est pas très long, vous prenez l'autobus au moyen de votre laissez-passer électronique qui débite votre compte immédiatement et permet en fait de suivre vos habitudes de déplacement. Vous lisez plusieurs journaux au moyen d'une application pendant votre trajet en autobus, de même que les fils de vos médias sociaux préférés, chacun de vos clics étant évidemment enregistré. Vous achetez un café en plaçant votre carte de débit ou votre iPhone sur un lecteur, ce qui envoie des signaux numériques à une myriade d'acteurs. Vous envoyez un message texte à vos enfants. Vous ne les appelez plus, vous les textez maintenant pour leur rappeler de soumettre leur rapport de lecture par l'entremise du tableau électronique de l'école, à temps pour l'échéance d'aujourd'hui et, évidemment, vous leur transférez de l'argent par voie électronique pour qu'ils puissent payer leur prochain camp de hockey. Le monde dans lequel nous vivons évolue rapidement et, avec lui, la façon dont nous effectuons des mesures et ce que nous mesurons. Voilà en quoi consiste l'initiative Canada 4.0. Il s'agit d'élaborer une feuille de route de l'information pour aider les Canadiens à obtenir celle dont ils ont besoin pour mieux comprendre ce monde en évolution rapide. À bien des égards, la discussion d'aujourd'hui jette également les bases de nos discussions futures. Cette séance portera sur les grands changements que nous vivons sur les plans social et économique. Nos distingués panélistes discuteront aujourd'hui des principales transformations qu'ils observent et ils nous feront part de leurs points de vue sur ce qui se profile à l'horizon numérique. Cette séance sera suivie de séances mensuelles, au cours desquelles nous examinerons plus en détail des questions clés comme la cybersécurité et l'emploi à la demande. Commençons par présenter nos panélistes.

Nous accueillons d'abord M. Eric Santor. M. Santor a été nommé conseiller auprès du gouverneur de la Banque du Canada en matière de numérisation, au mois de mars de cette année 2019. Dans ce nouveau rôle, il dirige les travaux de la Banque relatifs au virage numérique, y compris les recherches quant à l'incidence de la numérisation sur l'économie et le système financier. M. Santor chapeaute l'initiative visant à intégrer aux activités de la Banque des technologies comme l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, ainsi que les mégadonnées. Cela nécessite de tirer parti de programmes comme les Partenariats en innovation et technologie, ou PIVOT, ainsi que de la relation de la Banque avec Creative Lab, désolé, Creative Destruction Lab. M. Santor a intégré la Banque en 2001 comme économiste au sein de l'ancien département des Études monétaires et financières. Il est passé au département des Analyses de l'économie internationale en 2003, où il a assumé des responsabilités de plus en plus importantes jusqu'à sa nomination au poste de directeur général en 2013. Avant d'être nommé conseiller du gouverneur en matière de numérisation, il était directeur général du département des Analyses de l'économie canadienne de la Banque.

Notre panéliste suivante est Sarah Lubik. Sarah Lubik est directrice générale du Chang Institute for Entrepreneurship à l'Université Simon Fraser, responsable de l'harmonisation, du soutien et de la promotion de l'entrepreneuriat, de l'éducation et de l'incubation en début de croissance. Elle est également experte-conseil certifiée en affaires et joue le rôle de mentor à l'incubateur Venture Connection de l'Université Simon Fraser. En 2016, Dre Lubik a été désignée comme l'une des 10 chefs de file canadiens de l'innovation participant au programme d'innovation inclusif du gouvernement du Canada. Avant de se joindre à la Beedie School of Business, Dre Lubik a travaillé au Centre for Strategy and Performance de l'Institute for Manufacturing de l'Université de Cambridge. Elle a également été accompagnatrice d'entreprises, se spécialisant dans l'analyse du marché, ainsi qu'administratrice et coordinatrice de plusieurs projets internationaux européens à l'appui d'entreprises en démarrage, grâce à l'incubation et à des conseils financiers et stratégiques. Elle joue également un rôle actif comme entrepreneure à titre de cofondatrice et directrice du marketing de Lungfish Dive Systems. Dre Lubik est titulaire d'un baccalauréat spécialisé en administration des affaires de l'Université Simon Fraser, avec concentration en commerce international et en marketing, ainsi que d'une maîtrise et d'un doctorat de l'Université de Cambridge, où elle a également été boursière Nanoforum. En 2014, Dre Lubik a été nommée l'une des 40 meilleurs entrepreneurs de moins de 40 ans par Business in Vancouver. En 2016, elle a reçu le prix d'excellence en enseignement de TD Canada Trust.

Nous accueillons ensuite Erich Strassner. Erich Strassner est directeur associé des comptes économiques nationaux au Bureau de l'analyse économique aux États-Unis. M. Strassner supervise le calcul des statistiques économiques officielles qui permettent de suivre le rendement de l'économie américaine. Cela comprend notamment la mesure économique phare du Bureau de l'analyse économique, le produit intérieur brut, ainsi que ses principales composantes, comme les dépenses de consommation et les investissements des entreprises. M. Strassner a dirigé plusieurs nouveaux projets de données innovateurs; il a présidé à la création de statistiques mesurant l'évolution rapide de l'économie de la culture, ainsi que les effets des activités récréatives de plein air sur la performance économique du pays. En outre, M. Strassner dirige les efforts visant à explorer des mesures économiques allant au-delà du PIB pour mieux évaluer le bien-être des Américains. Il a reçu un certain nombre de prix pour son leadership et sa gestion, y compris des médailles d'or et d'argent du Département du commerce des États-Unis, les plus hautes distinctions accordées par ce département, et le prix Arthur S. Fleming pour service public exceptionnel. M. Strassner est titulaire d'une maîtrise en administration des affaires de la McDonough School of Business de Georgetown University et d'une maîtrise en économie de George Washington University.

Nous accueillons ensuite Daniel Ker, de l'OCDE. Il est coauteur de Measuring the Digital Transformation: A Roadmap for the Future, que l'OCDE a fait paraître avec une trousse d'outils d'accompagnement en ligne lors de son sommet sur la transformation numérique, Going Digital, en mars 2019. Les deux permettent une évaluation holistique de la transformation numérique dans les pays de l'OCDE et des BRICs, ainsi que la détermination des domaines de développement ultérieur à venir, grâce à une feuille de route servant à procéder aux mesures. Auparavant, Daniel a dirigé l'équipe responsable des statistiques et du cadre d'enquête sur la R-D à l'OCDE. Il a aussi été responsable du travail de capitalisation de la R-D dans les comptes nationaux du Royaume-Uni. Avant cela, Daniel a été codirecteur adjoint de la statistique du secteur public au Bureau de la statistique nationale du Royaume-Uni. Les points de vue des panélistes leur sont propres et ne reflètent pas nécessairement ceux des organisations qu'ils représentent ici aujourd'hui. Je vous invite donc à vous joindre à moi pour leur souhaiter la bienvenue.

Applaudissements. Monsieur Santor, commençons par vous.

Eric Santor : D'accord.

Anil Arora : La numérisation est omniprésente et touche presque tous les aspects de la société et de notre économie aujourd'hui. Selon vous, quelles sont ses répercussions les plus importantes sur la société et l'économie?

Eric Santor : Je vous remercie, Anil, de me donner l'occasion d'être ici. C'est vraiment fantastique de discuter de ces questions. La numérisation est partout et, comme l'a si bien dit quelqu'un, dans l'expression économie numérique, il y a le terme économie. Cela a donc une incidence sur tous les aspects de la façon dont nous percevons l'économie et sur ce qui se passe dans tous les secteurs d'activité. Lorsque l'on regarde cela de plus près, on constate que, du point de vue des ménages, ce que nous consommons et la façon dont nous le faisons évoluent rapidement. Il y a des services numériques qui n'existaient tout simplement pas il y a 10 ans. Nous pouvons acheter presque tout en ligne, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, partout dans le monde et, si votre ménage est en quelque sorte comme le mien, vous recevez des colis quelques fois par semaine ou plus pour des choses que vous avez achetées en ligne. Il y a aussi beaucoup de biens que nous achetons maintenant qui comportent des services intégrés. Il suffit de penser à la voiture, à votre voiture, et à tous les logiciels qu'elle comporte par rapport à il y a 10 ans. De façon plus poussée, cela a aussi des répercussions sur les opérations d'affaires et, parmi les grandes idées qui ont été lancées récemment, il y a celle selon laquelle l'un des éléments moteurs sur le plan technologique du changement dans l'économie, de la transformation numérique, est l'utilisation de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et des mégadonnées. Ajay Agrawal, de l'Université de Toronto, et ses coauteurs, Joshua Gans et Avi Goldfarb, résument cela très précisément, en disant que ces technologies réduisent essentiellement le coût des prédictions. Cela signifie que vous pouvez prendre n'importe quelle décision et l'améliorer grâce à l'AI, à l'IA, à l'AM et aux mégadonnées. Vous pouvez aussi prendre des décisions sur des sujets et en faire des problèmes de prédiction, alors qu'ils n'en étaient pas au départ. Cela signifie que les entreprises peuvent maintenant mieux réfléchir et prendre de meilleures décisions au sujet de ce qu'elles vont produire pour les consommateurs, de la façon dont elles vont produire ces choses et des prix qu'elles vont demander aux clients, de façon beaucoup plus efficace et efficiente qu'auparavant. Cela change donc radicalement leur modèle opérationnel, entraîne des perturbations dans les industries, permettant à des entreprises concurrentes d'entrer dans des industries où elles n'étaient pas encore présentes, et nous voyons donc cela se transposer dans l'économie. Ce qui est vraiment bien, c'est que récemment, Statistique Canada a mesuré le secteur numérique et a découvert à quel point il était vaste, ce qui est, selon moi, très impressionnant. Il surpassait celui de l'extraction minière, l'extraction de pétrole et de gaz et l'exploitation en carrière combinées. Nous avons donc réellement affaire à quelque chose d'imposant. Le dernier grand impact est bien sûr sur le marché du travail, mais nous y reviendrons plus tard. Au fond, la numérisation a des incidences sur la façon dont nous travaillons, le lieu où nous travaillons et, surtout, les compétences dont nous aurons besoin et les compétences dont nos enfants auront besoin pour fonctionner dans une économie numérique. Il va sans dire que cela revêt une grande importance pour la Banque du Canada, parce que, comme vous le savez, nous devons déterminer ce qui se passe du côté de la demande, quelle est l'offre au sein de l'économie, quel est le potentiel de production et qu'est-ce que cela signifie pour l'inflation, ce qui a évidemment de grandes répercussions sur la conduite de la politique monétaire dans les années à venir. Merci.

Anil Arora : Merci beaucoup Eric. Madame Lubik, vous avez une perspective unique en tant qu'universitaire et qu'entrepreneure. Selon vous, quels sont les changements les plus importants découlant de la numérisation?

Sarah Lubik : Il s'agit d'une question comportant de multiples facettes au sujet de laquelle ma réflexion ne cesse d'évoluer. Pour le moment, je dirais qu'il faudra tenir compte des craintes et de l'incertitude qu'expriment les Canadiens concernant l'avenir numérique, du nombre de personnes qui craignent d'être remplacées ou de passer à une économie d'emploi à la demande ou à ce genre de rôles, ainsi que du manque de confiance à l'égard des médias et de l'utilisation de nos données. Il existe aussi un défi au Canada concernant l'adoption des innovations; un examen des rapports produits par Deloitte montre donc de plus en plus la nécessité d'en adopter de nouvelles pour rester à l'affut, les entreprises moyennes au Canada ne semblant pas capables de le faire ou ne souhaitant pas le faire ou ne sachant pas quel soutien est offert à cet égard. Enfin, pour revenir à ce qu'a dit M. Santor, les compétences numériques vont beaucoup plus loin que le codage; elles ont beaucoup à voir avec la littératie numérique et avec le fait d'être à l'aise avec les changements que la technologie va entraîner dans notre monde.

Anil Arora : Merci beaucoup, passons à M. Strassner. Bon nombre des innovations numériques avec lesquelles nous interagissons quotidiennement proviennent en fait des États-Unis, juste au sud de la frontière. À votre avis, quelles sont les répercussions les plus importantes de toutes ces innovations numériques?

Erich Strassner : Permettez-moi tout d'abord de vous remercier de m'avoir invité à participer à cette discussion en groupe pour discuter de ces questions importantes. Donc, quand je réfléchis à votre question, Anil, ce que je pense vraiment, d'abord et avant tout, c'est que la numérisation fait du monde un endroit plus petit en reliant les entreprises et les ménages du monde entier à une échelle qui, franchement, était à peine imaginable même récemment. Cela peut sembler un cliché, mais le lancement du iPhone a été très important parce qu'il a permis à de nombreuses personnes d'avoir un ordinateur à portée de la main, leur donnant un accès au bout des doigts aux médias traditionnels, aux médias sociaux, aux applications de productivité et, évidemment, à un appareil photo. Dans votre présentation, Anil, vous avez parlé des nombreuses façons dont nous effectuons des transactions aujourd'hui, et ce qui importe peut-être encore davantage lorsqu'il est question du iPhone, c'est qu'il a permis aux nouvelles entreprises d'émerger et d'entraîner des perturbations dans les industries traditionnelles, facilitant réellement la création de ce que l'on appelle l'économie du partage ou l'économie à la demande. Lorsque nous réfléchissons à cette question dans la perspective de la mesure, comme économistes et statisticiens qui s'occupent des comptes nationaux, qui élaborent les comptes du PIB, cette perturbation numérique remet réellement en question nos méthodes de mesure traditionnelles. Elle pose un défi pour nos ensembles de données, qui ne parviennent généralement pas à intégrer ces changements. Cela pose réellement un défi du point de vue du calcul de la demande intérieure, des transactions frontalières, qui étaient plus facilement mesurables à partir de mouvements observables de biens et de prestation des services, au sujet de laquelle des données pouvaient être recueillies plus facilement dans des enquêtes ou par des méthodes administratives. Je pense à l'émergence de produits gratuits, par exemple, découlant souvent de transactions non observées. Ces produits gratuits, qui sont souvent soutenus par la publicité, le marketing ou des arrangements en matière de données, sont difficiles à traiter au moyen de nos sources traditionnelles, ce qui pose de graves défis au sein de la communauté chargée d'assurer la mesure.

Anil Arora : Merci beaucoup Erich. Passons à Daniel. M. Ker, selon vous, qui avez beaucoup réfléchi à ce sujet et l'avez examiné dans le contexte de l'OCDE, quelles sont les répercussions les plus importantes de la numérisation?

Daniel Ker : Oui, bonjour et permettez-moi de commencer en disant que c'est un plaisir d'être présent avec vous ce soir, ici en tout cas, pour discuter de la transformation numérique. Il y a évidemment beaucoup d'impacts de la transformation numérique avec lesquels nous sommes tous très familiers, franchement, dans nos vies personnelle et professionnelle. Et pour ceux qui ne connaissent pas bien ce sujet, peut-être que notre publication, si je peux me permettre, pourrait vous être utile. Toutefois, j'aimerais, comme plusieurs des autres intervenants, mettre davantage l'accent sur le monde du travail. Lorsque nous examinons ce qui a contribué aux hausses de l'emploi observées dans la plupart des pays de l'OCDE au cours des 10 dernières années, il est intéressant de constater que ce sont les secteurs les plus dépendants des technologies numériques qui ont eu tendance à contribuer particulièrement fortement, environ 4 nouveaux emplois sur 10 créés l'ayant été dans ces secteurs. Je devrais peut-être mentionner que, dans le cas du Canada, c'est plutôt un sur quatre. Cette forte contribution provient de nombreuses sources, mais elle semble au moins découler des impacts (inaudible), et nous voyons que les secteurs les plus dépendants des technologies numériques sont plus dynamiques et ont une croissance plus rapide. Nous voyons aussi l'émergence de certains nouveaux types de modalités, de sorte que les plateformes en ligne ouvrent réellement des marchés et en créent de nouveaux. Cela peut être un important catalyseur pour les entreprises, en particulier les petites entreprises. J'aimerais toutefois revenir brièvement à ces emplois, qui ne sont pas nécessairement comme ceux qui ont précédé, au (inaudible), et je suis certain que nous en parlerons davantage plus tard, mais nous voyons un certain nombre de personnes dont le travail est précaire, par exemple, comme conducteur pour Uber, ou comme livreur pour Deliveroo, et le débat concernant le fait qu'il s'agit d'une bonne ou d'une mauvaise chose aura sans aucun doute lieu plus tard. Mais en fait, nous voyons que les emplois dans l'ensemble de l'économie deviennent de plus exigeants au chapitre des TIC. Cette exigence au chapitre des tâches va de l'utilisation des courriels à la programmation et au maintien des systèmes de TIC. En fait, lorsque nous nous penchons sur cette question, nous constatons que pour chaque personne qui occupe un poste de spécialiste des TIC, c'est-à-dire une profession fortement axée sur les TIC, il y a trois autres travailleurs qui occupent des postes qui sont exigeants au chapitre des TIC. Ce ne sont pas des postes de spécialistes, mais ils font néanmoins appel dans une très grande mesure aux TIC. Tous ces changements ont des répercussions réelles sur le monde du travail, sur le milieu de travail, en mettant l'accent sur les compétences et la formation. Je crois qu'Eric a mentionné que nous parlerions davantage de cela plus tard, mais une chose que nous voyons de ce côté-ci de l'Atlantique, c'est que 10 % des travailleurs des 28 pays de l'Union européenne croient avoir besoin de plus de formation en TIC pour pouvoir suivre les progrès de leurs emplois. Mais ce qui est intéressant, c'est qu'en même temps, plus de 20 % des travailleurs ont l'impression que leurs compétences en TIC sont sous-utilisées. Ce sont donc des aspects de répartition ou d'efficacité que nous devons essayer de comprendre. Une dernière chose que j'aimerais souligner rapidement, c'est que les gens ont l'impression que les technologies numériques entraînent vraiment, en quelque sorte, des répercussions matérielles sur le terrain dans leur milieu de travail. Au bout du compte, on constate que les gens sont généralement d'avis que l'indépendance au chapitre de l'organisation des tâches et du recours à la collaboration s'est accrue. Toutefois, l'utilisation de la technologie pour suivre le rendement, qui sert davantage à augmenter le nombre d'heures de travail régulières, n'est peut-être pas une très bonne chose. Parallèlement, il convient de souligner que la technologie permet aux gens de choisir leur lieu de travail, environ 4 personnes sur 10, soit le tiers des personnes, travaillant à partir de chez elles une fois par semaine en Europe. Je devrais peut-être conclure en disant que c'est sur le monde du travail que le plus grand nombre de répercussions se font sentir, de même que sur nos téléphones. Toutefois, nous continuons d'avoir besoin de statistiques et d'analyses plus détaillées pour comprendre dans une certaine mesure ce que cela signifie de façon nuancée au chapitre des liens entre le bien-être et la productivité.

Anil Arora : Merci beaucoup. Donc, comme vous pouvez le voir, ce que nous entendons, c'est que les changements sont réels et profonds. Et ce dont nous parlons, ce sont des données, de la technologie et des idées qui convergent pour vraiment changer la façon dont nous travaillons, la façon dont nous interagissons, les différents mécanismes, et ces éléments ont un effet très perturbateur, du point de vue de la destruction créative dans un certain sens. En outre, bien que d'une part, nous assistons à une explosion, d'autre part, nous vivons aussi dans ce paradoxe où il n'y a pas suffisamment de données ou d'information sur la façon dont ces changements s'articulent, ce qui alimente une demande plus grande de statistiques et accentue le rôle des organismes nationaux de statistique. Alors permettez-moi d'aller un peu plus loin, et peut-être que je pourrais commencer par vous, Sarah, pour savoir comment l'horizon se profile. Je veux dire, où devrions-nous nous situer? Évidemment, nous devons traiter des enjeux de l'heure et nous devons intégrer de meilleures informations et données dans ce que nous produisons aujourd'hui, mais si nous voulons être à l'avant-garde comme statisticiens et être capable de mesurer ces phénomènes, vers quoi devrions-nous nous diriger à l'avenir, selon vous?

Sarah Lubik : C'est une question importante, et je pense que l'une des choses les plus importantes pour l'avenir, parce que nous avons déjà parlé des compétences, c'est de nous rendre compte que nous sommes à la recherche de compétences très précises. Nous sommes à l'affût des lacunes en matière de compétences en STIM, mais nous ne nous occupons pas des changements d'attitude, nous n'examinons pas les changements d'état d'esprit, des choses qu'il est possible de suivre, ni les changements dans la façon dont les gens se sentent à l'égard de l'avenir. Nous avons donc une excellente occasion d'aller au-delà des mesures plus faciles ou plus évidentes. Par exemple, nous entendons beaucoup parler du fait que le codage devrait être la troisième langue au Canada, et que de nombreux emplois vont nécessiter ce type de compétence, ce qui représente à la fois une idée attirante et un manque de perspective, étant donné qu'une grande part des compétences numériques conviennent pour le moment, mais que de nombreuses autres seront automatisées au fil du temps. Nous devons donc faire la distinction entre le fait d'être à l'aise avec les compétences numériques et le fait de penser que certaines ne deviendront pas périmées. En effet, si l'on examine les types de compétences qui feront partie des compétences et des attitudes importantes pour l'avenir, nous continuons de penser à des choses comme la compassion, la réflexion non linéaire, la résolution de problèmes interdisciplinaires, et il sera donc important d'envisager le genre de programmes qui portent sur ces compétences et de déterminer quelle attitude nous avons à cet égard. En effet, nous devons nous rendre compte que pour progresser dans le monde numérique, il ne suffit pas d'être un chef de file dans la technologie, mais il faut aussi être un chef de file dans la façon dont nous l'utilisons. Dans le cadre d'un événement récent tenu à l'Université Simon Fraser sur le déploiement à l'échelle d'entreprises dont le chiffre d'affaires se situe à une centaine de million de dollars au Canada avec les responsables, on n'a pas beaucoup parlé du besoin d'un plus grand nombre d'employés détenant des compétences techniques, ce qui est évidemment le cas, mais il a été également question de la nécessité de disposer de personnes qui savent comment régler des problèmes mondiaux et qui comprennent les clients et les utilisateurs mieux que quiconque d'autre. Il faut donc veiller à ne pas nous intéresser uniquement aux compétences numériques et à tous les chiffres connexes, mais aussi à tous les éléments complémentaires qui nous permettront d'être concurrentiels et de résoudre les problèmes à l'avenir.

Anil Arora : Quels conseils donneriez-vous aux organismes nationaux de statistique, afin qu'ils puissent mesurer non seulement, comme vous l'avez dit, les compétences concrètes, mais aussi certains des attributs plus subtils? Quel type de recherches menez-vous et quel genre de modèles avez-vous examinés qui pourraient nous aider comme organisme national de statistique à mieux comprendre ces besoins et des lacunes qui se présenteront à l'avenir?

Sarah Lubik : Donc, en réfléchissant aux choses comme les compétences en affaires, qui vont de pair avec ces compétences technologiques, nous avons tenté de déterminer combien d'emplois nécessitent des compétences technologiques, n'est-ce pas? Il faut aussi savoir combien de postes comparables doivent être comblés, par exemple, en marketing et en ventes. Parce que c'est un peu ce que l'on entend quand on parle aux gens de la Silicon Valley. Ils disent qu'il est beaucoup plus facile de trouver des gens qui ont ces compétences là-bas qu'ici au Canada. Lorsqu'il est plutôt question d'éducation, d'attitude, d'innovation et du monde numérique, il y a un certain nombre d'études qui portent sur des aspects comme l'état d'esprit et la mesure dans laquelle les gens se sentent prêts pour l'avenir.

Anil Arora : Merci beaucoup. Permettez-moi de m'adresser à Erich Strassner. Nous avons deux Eric, ce qui m'oblige en quelque sorte à utiliser leurs noms de famille. Comment le Bureau de l'analyse économique aux États-Unis se positionne-t-il pour devancer cette courbe? Quels sont les genres de choses que vous devez tenter pour essayer de combler certaines de ces lacunes dans les données? Quelle est selon vous la meilleure façon d'aborder cette numérisation que vous constatez aux États-Unis?

Erich Strassner : Au Bureau de l'analyse économique et dans l'ensemble du système statistique américain, nous cherchons des sources de données non traditionnelles plus que jamais auparavant. Nous tentons d'établir de nouveaux partenariats publics-privés pour des choses comme les données des transactions par carte de crédit du secteur privé, de nouvelles utilisations d'autres ensembles de données administratives, ainsi que d'autres ensembles de mégadonnées, afin de déterminer s'il est possible ou non d'amalgamer les ensembles de données non traditionnels et les données de sources traditionnelles qui sont à la disposition des organismes statistiques, en vue de pouvoir relever certains de ces défis réels qui se posent quant à la mesure, en raison de la numérisation. Nous envisageons également d'utiliser nos ensembles de données actuels, comme ceux de nos enquêtes auprès d'entreprises multinationales, pour déterminer si nous pouvons mieux tirer parti de ces données pour comprendre la taille et la portée de ces entreprises multinationales. Beaucoup de ces multinationales fonctionnent dans cet espace numérique, et nous cherchons à comprendre quel rôle elles jouent dans l'économie américaine, et aussi à mieux comprendre les flux de propriété intellectuelle mondiaux qui en résultent. Au sein du Bureau de l'analyse économique et d'autres organismes de statistique aux États-Unis, nous avons aussi commencé à utiliser beaucoup plus de techniques liées à la science des données, comme l'apprentissage automatique, pour éclairer des choses comme l'évaluation des premières estimations des principales composantes du PIB. Tout cela vise à nous assurer que nous suivons le rythme de cette économie en constante évolution et que nous gardons ces statistiques à jour. L'un de nos principaux projets globaux a été d'établir un cadre multidimensionnel pour l'économie numérique, sous forme de compte satellite. Il sert effectivement à répondre au besoin des utilisateurs d'obtenir plus de données détaillées sur l'économie numérique. Il faut mettre l'accent sur celle-ci, afin de comprendre sa taille globale, ses tendances au fil du temps, ses impacts sur la production, la consommation, le marché du travail. La beauté, bien sûr, d'un compte satellite, ou d'un compte économique qui n'est pas un compte de base, c'est qu'il nous permet de publier rapidement des estimations, de réagir rapidement aux intérêts des utilisateurs, qu'il s'agisse ou non, en partant, d'estimations expérimentales ou de prototypes. En outre, avec un cadre de compte satellite, nous disposons d'un laboratoire pour pousser l'expérimentation, afin de pouvoir examiner des enjeux épineux, comme l'ajustement de qualité des prix des biens et services de technologie de pointe, les profils de dépréciation de ces biens et services, le monde de ce que l'on appelle les biens et services gratuits, qui sont appuyés par le marketing ou la publicité ainsi que les données, et les réflexions concernant d'autres façons de mesurer les comptes. En outre, en partenariat avec Statistique Canada, nous réfléchissons au rôle des données, des données numériques, et au fait qu'en 2019, il diffère profondément de ce qu'il était il y a 10 ans par exemple. Nous devons donc déterminer si le temps est venu ou non d'envisager nos cadres de mesure et de revoir le rôle des données globalement.

Anil Arora : Je pourrais peut-être aller plus loin concernant certaines de vos réflexions. Premièrement, vous avez parlé d'examiner et d'approfondir les différentes sources de données administratives et même les données détenues par le secteur privé. Bien évidemment, l'acceptabilité sociale de l'utilisation de données de nature délicate est nécessaire. Comment allez-vous avoir cette conversation avec les Américains au sujet de l'utilisation de ces données? Je veux dire que nous, en tant que bureau national de la statistique, avons travaillé fort pour établir la confiance, mais que faites-vous pour continuer à bâtir cette confiance et, deuxièmement, comment procédez-vous lorsque vous parlez de types expérimentaux ou de prototypes d'estimations? Comment vous assurez-vous que les gens comprennent, si vous voulez, les forces et les limites de certains de ces nouveaux types d'analyses que nous publions?

Erich Strassner : Oui, merci pour ces questions. Ce sont des questions importantes que nous devons examiner au fur et à mesure de notre travail, et je pense qu'une façon de répondre aux deux questions est d'assurer la transparence de nos activités. Je crois qu'il s'agit de la meilleure façon d'aller de l'avant avec ce cadre, d'être transparents dans nos collaborations avec nos fournisseurs de données, de déterminer les sources des données que nous pouvons utiliser dans nos comptes, de tenir vraiment compte de la protection de la vie privée. Dans le cadre de tous les travaux que nous effectuons au Bureau de l'analyse économique, nous protégeons la confidentialité des données. Nous ne divulguons pas de microdonnées; nous ne divulguons pas de caractéristiques concernant des particuliers ou des entreprises. Il existe des lois très sévères aux États-Unis qui appuient ces efforts, nous essayons donc d'être les plus transparents que possible quant à la façon dont nous utilisons ces ensembles de données de rechange, ces ensembles de données non traditionnels. Et cela vaut aussi pour la transparence concernant la nature de ces expériences. Nous tentons d'être très clairs lorsque nous produisons de nouvelles estimations ou des estimations de rechange, et nous tentons de le faire de façon à ce que cela puisse être reproduit, à ce que cela soit clair et facilement explicable. Nous déployons beaucoup d'efforts pour tenter de communiquer ce que nous faisons grâce à divers canaux et nous réagissons lorsqu'il est nécessaire de nous améliorer.

Anil Arora : Merci beaucoup. Daniel, peut-être puis-je me tourner vers vous, l'OCDE étant bien connue pour ses projections et veillant toujours à ce que son radar fonctionne correctement. Qu'entrevoyez-vous à l'horizon, d'après votre travail avec les pays de l'OCDE et certaines des recherches approfondies que vous avez menées?

Daniel Ker : Il me fait plaisir de dire que nous sommes en voie d'élaborer une nouvelle boule de cristal sous forme d'une technologie (inaudible), laquelle nous sommes en voie d'établir et qui vise à repérer et suivre les grandes tendances qui émergent sur le plan technologique spécifiquement, mais sur le plan numérique plus généralement. À l'heure actuelle, au cours de cette période de deux ans, nous mettons beaucoup l'accent sur l'IA et la chaîne de blocs. Du côté de l'intelligence artificielle, c'est-à-dire le secteur qui relève de ma direction, la direction des sciences, de la technologie et de l'innovation, l'accent est mis en grande partie sur la recherche d'une perception commune à l'échelle internationale de ce qu'est l'IA, en quelque sorte, sous forme de définition, mais aussi en ce qui a trait aux répercussions pratiques et éthiques et aux recommandations de politiques concernant son utilisation. Toutefois, nous tentons également de définir comment nous suivons et contrôlons à la fois son développement et son offre, ainsi que son adoption et sa diffusion, principalement dans les entreprises, mais aussi auprès des particuliers, qui sont souvent les utilisateurs finaux de certaines formes de technologie d'intelligence artificielle, par exemple, l'assistant vocal qui se trouve dans votre ménage. L'idée, c'est que le forum sur la prospective technologique continuera de prendre de l'expansion et de porter sur d'autres technologies, au fur et à mesure qu'elles émergent. Pour l'avenir, j'espère vraiment que nous allons envisager de nouvelles formes de fabrication, en particulier l'impression 3D et les technologies de ce genre, parce que ce genre de technologie a vraiment le pouvoir, le potentiel, de modifier à la fois le mode et le lieu de production. Par exemple, à l'heure actuelle, si j'ai besoin d'un crochet à vêtements pour ma maison, je vais à la quincaillerie et j'en achète un ou je vais sur Amazon ou un autre détaillant en ligne, je choisis un produit, j'attends quelques jours, et il arrive. À l'avenir, je pourrais être en mesure d'aller en ligne, de trouver un élément de PI qui me fournit une maquette de crochet à vêtements que j'aime vraiment, beaucoup plus que quoi que ce soit d'autre que je pourrais acheter, et je pourrais l'imprimer directement chez moi ou le faire imprimer dans un poste d'impression local. Cela va donc vraiment changer les méthodes de production et brouiller davantage les limites entre les entreprises et les ménages dans nos cadres statistiques. Cela aura pour effet de créer de nouveaux défis ou d'accentuer certains de ceux auxquels nous faisons déjà face. Il y a aussi d'autres choses qui existent depuis un certain temps déjà, mais que nous devons encore tenter de mesurer et de comprendre, comme les plateformes en ligne et les services en nuage, et nous avons eu le grand plaisir, avec le soutien du gouvernement du Canada, de tenir un atelier l'an dernier qui nous a permis de déterminer comment envisager ces phénomènes et de définir ce que nous voulons savoir à leur sujet, notamment. Tout d'abord, tout le monde s'entend pour dire que ce sont des questions importantes que nous devons examiner et comprendre, mais aussi que certaines des bases nécessaires pour les statistiques ne sont pas vraiment là, ou ne correspondent pas à ce que nous souhaiterions. Par exemple, l'OCDE a récemment élaboré une définition des plateformes en ligne, mais nous devons mettre au point des taxonomies et des classifications qui nous permettront d'envisager le regroupement de différents types de plateformes, selon des caractéristiques pertinentes, afin de produire des statistiques qui nous aideront à comprendre ce qui se passe sur ces plateformes et les répercussions de ces dernières sur les secteurs commerciaux et nos économies.

Anil Arora : Merci pour vos réflexions, Daniel. J'ai quelques questions de suivi. Tout d'abord, vous parlez de différents types de modèles et de la façon dont l'intelligence artificielle continue de prendre forme et d'accélérer, dans une certaine mesure, quelques-uns des changements que nous voyons. Comment les organismes de statistique peuvent-ils ou devraient-ils être mieux intégrés au chapitre des stratégies et des flux de données, et dans quelle mesure? Deuxièmement, quel est selon vous l'avenir du genre d'appareils que vous avez mentionné auxquels il est possible de parler et qui prennent de plus en plus de place dans nos foyers? Je sais que chez moi, cela fait maintenant partie intégrante de notre quotidien. Quel effet cela a-t-il en termes de fonction d'attraction, ou d'augmentation de la demande de données et d'information et, encore une fois, quels rôles d'attraction et d'impulsion les organismes nationaux de statistique peuvent-ils jouer selon vous? J'aimerais connaître votre point de vue à ce sujet.

Daniel Ker : D'accord, parlons donc des assistants vocaux en premier. Si j'ai bien compris votre question, vous vous demandez quel effet ils ont sur les flux de données et l'information qui en découle.

Anil Arora : Essentiellement, cela crée cette demande d'information instantanée provenant d'une source crédible. Vous savez, il ne s'agit plus seulement de la capacité des bureaux de statistique d'élaborer des tableaux, des diagrammes circulaires. Nous allons nous retrouver dans un monde où il y a un nombre croissant de producteurs de données et de demandes de données instantanées, ce à quoi la prochaine génération, si je vous comprends bien, est habituée. Cela a donc un effet sur le rôle traditionnel des organismes nationaux de statistique.

Daniel Ker : Dans une certaine mesure, cela s'inscrit dans la même visée de ce que nous avons vu avec l'essor des nouvelles 24 heures sur 24. Les gens veulent avoir accès à tout, de plus en plus rapidement et constamment. Pour les organismes de statistique, bien sûr, cela crée le problème de trouver des façons de produire l'information afin de répondre à cette demande le plus rapidement possible. Un point intéressant avec les technologies d'assistants à domicile, les technologies d'assistants intelligents, c'est que, comme vous avez mentionné, les gens veulent de l'information provenant d'une source fiable et que c'est une façon pour eux de l'obtenir. Évidemment, grâce à ces types d'assistants, vous n'obtenez pas nécessairement la réponse d'une source fiable. Vous obtenez la réponse de la source que Google ou Amazon a jugé la plus pertinente, compte tenu de votre question. Et la façon dont ils décident cela peut être liée à l'argent qu'ils ont reçu. La question se pose peut-être de savoir si les organismes de statistique trouveront une façon de jouer le jeu et verseront l'argent nécessaire pour que leurs réponses à certaines questions soient les premières, ou accepteront que les réponses à certaines questions qui sont posées ne proviennent pas de nos tableaux, qui sont peut-être extraordinaires et robustes, mais pas suffisamment accessibles ou lisibles par machine, mais soient fournies dans ces canaux. D'autres acteurs pourraient combler cet espace.

Anil Arora : Merci. Je me tourne vers vous, Eric, Eric Santor. Vous êtes conseiller auprès du gouverneur, Stephen Poloz, mais quel genre de conseils exactement lui donnez-vous en ce qui a trait aux perturbations numériques émergentes, en fait, quels conseils lui donnez-vous relativement à l'évolution du rôle de la Banque proprement dit?

Eric Santor : En ce qui a trait au rôle de la Banque, pour nous, il s'agit de mener des politiques monétaires, des politiques qui sont à l'avantage de tous les Canadiens sur le plan économique, et nous devons comprendre ce qui se passe, tant du point de vue de, comme je l'ai mentionné auparavant, (inaudible) l'économie réelle, mais aussi comprendre les changements qui se produisent dans le système financier. Nous voyons que l'utilisation de l'IA, de l'apprentissage automatique et des mégadonnées a plusieurs répercussions sur le système financier et que ces dernières évoluent rapidement. Donc, si je pense aux trois principaux, spontanément je dirais les entreprises de technologie financière, qui innovent, qui tentent d'accaparer des parties de la chaîne de valeur d'un produit ou d'un service financier particulier, ce qui aura des répercussions sur l'évolution du système financier. Il y a des conseillers robots, il y a des portefeuilles sélectionnés au moyen de l'IA, il y a tout cela qui se passe, et les échanges d'algorithmes existent depuis un certain temps, ce qui va affecter les marchés financiers. Dans le domaine des assurances, qui se prête bien à l'apprentissage automatique et aux mégadonnées, si l'on pense au coût des prédictions qui diminue, les gens (inaudible) font en sorte que les technologies élargissent la zone d'assurabilité, parce qu'ils pourront cibler davantage les produits et calculer plus précisément les risques, ainsi que fournir ces services concernant une gamme de plus en plus vaste d'éléments qui peuvent être assurés. Cela va donc favoriser le développement des marchés financiers dans une certaine mesure. Et en dernier lieu, bien sûr, il y a les paiements. Il y a eu une explosion des prêts entre pairs, des paiements entre pairs, et aujourd'hui, ce matin, il y a eu une annonce d'un acteur important au sujet de sa propre monnaie, de la cryptomonnaie et des cryptoactifs. Nous devons comprendre tout ce qui se passe, afin de nous assurer que nous sommes en mesure de mener notre politique efficacement dans ce domaine.

Anil Arora : Et comment vous acquittez-vous de ce rôle jusqu'à maintenant?

Eric Santor : Je suis inondé d'informations pour le moment, et ce que nous faisons, c'est tenter de miser d'abord et avant tout sur la numérisation, et ce, dans chaque aspect de nos activités, avec l'idée simple d'intégrer ces nouvelles technologies : l'apprentissage automatique, les mégadonnées, l'IA, afin de mieux informer nos analystes pour qu'ils prennent des décisions éclairées. Il faut à la fois réfléchir aux données qui arrivent, pour les comprendre, mais aussi à un niveau très fondamental, utiliser ces outils, afin, nous l'espérons, de mieux comprendre comment l'économie fonctionne dans ce nouveau monde numérique.

Anil Arora : Comment pouvons-nous vous aider, en tant qu'organisme statistique, à fournir ce type de conseils?

Eric Santor : Donc, la meilleure chose que vous puissiez faire, c'est de nous fournir les données que nous utilisons pour faire nos analyses, les intrants, la matière première. Et vous savez, en ce sens, vous avez été très transparents pour ce qui est de déterminer où vous pensez qu'il y a de grandes lacunes à l'heure actuelle. Certaines de ces lacunes se transforment en investissements, des investissements qui avaient l'habitude d'être faits dans les usines et de l'équipement et qui se font maintenant au chapitre des TI et des immobilisations corporelles, dans les données, dans le logiciel comme service. Il s'agit aussi de la façon dont nous les intégrons dans les comptes nationaux pour avoir une meilleure idée des décisions d'investissement de la part des entreprises. Il y a le commerce des services numériques, si vous pensez à tous les services qui sont offerts sous forme numérique à l'heure actuelle, souvent dans l'espace des microtransactions, que nous devons mieux mesurer. Il est plus facile de mesurer des choses concrètes et plus difficile de mesurer les services numériques. Il y a aussi les prix, évidemment, un grand nombre d'entre eux étant fixés en ligne maintenant, et nous devons nous assurer d'en rendre compte de façon appropriée. Il s'agit d'une autre lacune que vous avez déterminée. Et le dernier élément est, bien sûr, la production des ménages pour les ménages. Vous savez, lorsque les comptes nationaux ont été établis, on n'avait pas vraiment prévu dans quelle mesure les ménages pourraient créer des liens directs avec d'autres ménages, non seulement à l'intérieur du Canada, mais aussi au-delà des frontières, pour la production de biens et de services destinés à être échangés entre eux. Évidemment, en regroupant tout cela, nous devons comprendre comment le marché du travail va évoluer et très bien le mesurer, parce que les gens vont être perturbés par cela et vont en profiter. Cela fait en sorte que nous avons donc besoin d'une meilleure mesure, de la meilleure mesure, de la façon dont cela évolue, afin de veiller à ce que, en tant que société, nous fournissions aux gens le soutien approprié, dont un filet de sécurité sociale, des formations et d'autres formes d'appui pour faciliter leur transition à cette époque très intéressante que nous vivons.

Anil Arora : Merci beaucoup. Je crois que nous sommes conscients de ces exigences et que cela mène à beaucoup d'efforts de modernisation, non seulement à Statistique Canada, mais aussi dans de nombreux autres organismes internationaux. Il y a selon moi une occasion à saisir ici. Je suis en présence de quatre grands penseurs, non seulement dans le domaine économique, mais aussi dans celui de l'entrepreneuriat et dans le domaine universitaire, et nous devons profiter de… On a beaucoup parlé de l'économie numérique et peut-être pas autant de la société numérique et des répercussions sociales de choses comme le temps passé devant un écran et notre dépendance à l'ordinateur qui, comme nous l'avons mentionné plus tôt, fait maintenant presque partie intégrante de nous. Selon vous, quels sont certains de ces grands changements?

Eric Santor : Selon mon expérience personnelle, et je suis assez converti au numérique moi-même, nous ne nous rendons pas pleinement compte à quel point nos enfants ont adopté le numérique et continueront de le faire. J'utilise souvent cette anecdote de mon fils de 12 ans qui ne m'a appelé que deux fois au bureau. Les deux fois, c'était pour me dire qu'Internet ne fonctionnait pas parce qu'il y avait une panne de courant. On voit là l'importance que cela revêt pour la génération qui nous suit. Ils veulent être connectés, et nous devons l'être aussi, pour le meilleur et pour le pire, et nous devons donc comprendre comment ils vont fonctionner dans ce monde. Ce que cela signifie pour le marché du travail, et c'est là-dessus que nous mettons beaucoup l'accent en ce moment, est lié à la façon dont l'économie à la demande va évoluer dans cet espace. Il convient de mettre cela en contexte, je veux dire l'économie à la demande, dont nous n'avons pas une bonne mesure et, de façon plus précise, nous menons un sondage à la Banque concernant les attentes des consommateurs et nous avons publié plus tôt cette année un document à ce sujet intitulé How Big is the Gig? (De quelle taille l'emploi à la demande est-il?), afin de tenter de mesurer cela. Nous avons constaté, comme vous le savez, qu'il y a une proportion importante de personnes qui travaillent à la demande, à temps partiel, et qui préféreraient des emplois à temps plein. La question est donc de savoir dans quelle mesure la numérisation affecte cette répartition, cette partie du marché du travail. Ce qu'il faut garder en contexte, cependant, et je pense que Daniel l'a mentionné tout à l'heure, c'est que, d'une part, des gens sont perturbés et nous devons les appuyer, et d'autre part, qu'il y a beaucoup de croissance de l'emploi dans le secteur numérique. D'après vos propres estimations du secteur numérique, la croissance de l'emploi dans ce secteur au Canada depuis 2010 a été de 40 %, ou presque 40 %. Le reste de l'économie connaît une croissance de l'emploi de 8 % ou 9 %; il est donc important de se rappeler que les personnes qui occupent ces emplois-là achètent ce qui est produit dans le reste de l'économie et que nous achetons, comme des maisons et des voitures, et qu'ils vont au restaurant et achètent des services. Nous devons donc garder à l'esprit que lorsqu'il y a eu de telles grandes transformations, au cours de l'histoire, vous savez, nous sommes à 4,0, ce qui veut dire qu'il y a eu 1,0, 2,0 et 3,0, cela s'est soldé dans l'ensemble par un avantage net. Il y a eu une augmentation nette de l'emploi du fait que les utilisateurs de la nouvelle technologie créent de la demande dans le reste de l'économie. Nous devons simplement nous assurer que les personnes qui sont perturbées reçoivent un soutien approprié dans ce processus. Je pense donc que nous sommes à l'ère numérique et que nous devons nous assurer du mieux que nous le pouvons que les gens sont prêts à vivre et à travailler dans cette ère.

Anil Arora : Je vous remercie. Je vais peut-être m'adresser à vous, Daniel. Ma question pour vous va dans le sens de ce qu'Eric vient de dire, c'est-à-dire que, d'une part, il faut alimenter et faire progresser ces possibilités de nouveaux emplois et de nouveaux modèles d'entreprises et sociétaux, mais que, par ailleurs, il est réellement nécessaire de préserver et de protéger ceux qui vont être perturbés. Quel genre de recherches l'OCDE fait-elle? Quel genre de projets menez-vous sur certaines de ces grandes questions et tendances sociétales?

Daniel Ker : Il s'agit d'un domaine où nous devons encore dans une large mesure tenter de déterminer où se situe l'équilibre. Parmi les exemples des travaux menés dans ce domaine figure le (inaudible) à l'OCDE. On a produit une publication intitulée How's Life in the Digital Age? (Comment va la vie à l'ère du numérique?), qui a permis de recueillir toutes les mesures ou tous les indicateurs possibles liés aux retombées de la transformation numérique sur le bien-être des gens. Nous ne savons pas clairement vers quoi nous nous dirigeons, et un grand nombre d'effets pourraient être positifs, par exemple, les réseaux sociaux permettent aux personnes d'être davantage reliées les unes avec les autres, de garder le contact avec les autres, mais il y a de nombreux aspects qui pourraient être mauvais, comme l'inclusion technologique, l'intrusion, l'incursion du travail à la maison, comme je l'ai mentionné plus tôt, ce qui fait que les personnes sont toujours connectées et que cela a pour effet de les déprimer et rendre malheureuses. L'une des vraies choses, l'un des messages qui ressort de cela pour nous, les statisticiens, c'est qu'il est vraiment nécessaire d'essayer d'élaborer des indicateurs plus détaillés, plus nuancés et, encore une fois, plus détaillés. Pour y arriver, il faudrait peut-être inclure des questions sur le bien-être dans les enquêtes sur les TIC, afin de pouvoir commencer à examiner, au moyen du même outil, les liens entre le recours à différents types de technologie et certaines mesures de haut niveau du bien-être. Un autre domaine qui mérite d'être souligné est celui de la confiance. Ce que je veux dire, c'est qu'il est très clair que les technologies numériques, mais surtout les réseaux sociaux et le commerce électronique, font en sorte qu'il est très difficile pour les gens de savoir à qui, à quelles organisations ou à quels renseignements, ils peuvent faire confiance en ligne. L'OCDE travaille donc avec les organismes nationaux de statistique et d'autres organisations pour essayer de trouver des façons d'élaborer des mesures à cet égard, et nous en avons quelques-unes. Il y a tout un chapitre sur la confiance dans la publication que j'ai mentionnée, mais si vous regardez, vous verrez que les indicateurs sont plutôt à la périphérie, et nous n'avons toujours pas réussi à trouver la formule magique pour procéder à ces mesures. Cela vient du fait que la confiance est vraiment difficile à définir, et encore plus difficile à mesurer, parce qu'elle est contextuelle et qu'elle est interprétée différemment par les gens, ce qui fait qu'on y accorde encore beaucoup d'importance. Il y a un dernier impact plus global que je veux soulever, parce que je pense qu'en fait, on l'oublie très souvent et on le comprend mal. Il s'agit de l'impact de la technologie numérique sur l'environnement. Nous disposons de la preuve anecdotique que le minage de bitcoin utilise plus d'énergie que certains pays, mais lorsque le temps est venu de trouver des indicateurs pour notre publication, le mieux que nous avons pu faire, c'était d'utiliser certaines estimations sur les déchets électroniques générés, afin d'obtenir un point de vue sur les répercussions environnementales de la technologie numérique. Soit dit en passant, il a été démontré qu'en 2016, le Canada a produit 20 kilogrammes de déchets électroniques par habitant. Cela me semble beaucoup. Toutefois, je dois dire que la Norvège, qui n'est pas parmi les pires, a produit 30 kilogrammes par habitant en 2016. Il y a beaucoup de questions sur la façon dont nous abordons cela, et ce n'est qu'un infime élément des impacts environnementaux de la transformation numérique, de notre utilisation de la technologie numérique et de notre appétit insatiable pour ces appareils presque jetables que nous transportons sur nous aujourd'hui. Nous devons donc vraiment comprendre l'ensemble de l'impact de cette technologie sur l'environnement qui nous entoure.

Anil Arora : Merci beaucoup, Daniel. Ce que vous dites essentiellement, c'est que rien n'est gratuit. Eric, si vous me permettez de m'adresser à vous, Eric Santor, il nous reste environ cinq minutes dans cette séance. Que faites-vous pour rendre visibles certains des éléments invisibles, surtout dans les domaines du marché du travail et de l'emploi? Eric Santor, oui.

Eric Santor : Pour ce qui est de ce que nous faisons à la Banque, nous avons donc notre propre enquête, nous avons l'enquête auprès des consommateurs, l'enquête auprès des consommateurs sur les attentes des Canadiens. Nous utilisons cette enquête pour poser des questions sur la façon dont les gens travaillent, le genre d'emplois qu'ils occupent, la proportion de travail à temps partiel, leurs préférences pour un emploi à temps plein, le lien avec l'activité à la demande strictement définie dans un espace numérique. Nous utilisons cette enquête, ou nous tentons de le faire, pour avoir une mesure de cela, et nous avons publié une partie de cette recherche en ligne. Nous travaillons avec Statistique Canada pour essayer d'améliorer nos mesures et notre compréhension de ce qui se passe sur le marché du travail à l'aide de microdonnées, mais aussi, comme vous le savez, pour fournir des conseils et du soutien, afin d'obtenir de meilleures mesures de l'activité sur le marché du travail. De façon plus générale, nous tentons aussi de tirer parti des mégadonnées et de l'analyse (inaudible), et nous examinons d'autres indicateurs de l'activité et du comportement économiques des gens, au moyen des mégadonnées et, à cette fin, nous adoptons de nouvelles technologies à la Banque dans les domaines de l'apprentissage automatique, des mégadonnées et de l'IA. Il est utile d'élaborer une infrastructure à cet égard pour pouvoir utiliser cela judicieusement.

Anil Arora : Merci beaucoup. Sarah, je pourrais peut-être m'adresser à vous. Nous avons tous parlé de ce concept de confiance et nous voyons que la demande augmente en ce qui a trait à une meilleure utilisation des données par les organismes nationaux de statistique, et même des traces numériques, et parallèlement, nous faisons face à des défis réels concernant l'acceptabilité du public à l'égard de la protection des renseignements personnels. Quels seraient vos conseils pour les organismes nationaux de statistique en vue d'atteindre cet équilibre?

Sarah Lubik : Vous savez, de ce point de vue, je crois que l'un des aspects pour lesquels il existe de grandes possibilités est celui qui consiste à aligner nos possibilités actuelles et les cadres politiques ou analytiques que nous devons établir pour veiller à ce que chacun comprenne quelles sont les données importantes, quelles sont celles qui ne le sont pas, en sachant bien ce que nous faisons. Il arrive souvent que nous soyons très excités à l'idée de créer autant de données, mais en même temps il y a beaucoup de données qui ne sont tout simplement pas très utiles, alors nous n'avons pas à nous préoccuper autant de cette question. Donc, lorsqu'il est question d'établir la confiance, je crois aussi qu'il est important de se rendre compte que la population canadienne n'est pas un bloc monolithique. Lorsqu'il est question de confiance, dans le cas des entreprises en génomique, par exemple, cela a peut-être davantage à voir avec les politiques et la garantie que les clients se sentent en sécurité et que les données sont utilisées de façon éthique et n'entraîneront pas de problèmes à l'avenir. Nous avons l'exemple au Canada d'une entreprise qui faisait des tests en génomique et qui s'est rendu compte qu'elle devait s'assurer qu'une politique était en place pour interdire l'utilisation de ces données par quiconque qui tenterait de limiter l'accès des clients de cette entreprise aux services d'assurance. Il faut donc s'assurer que les répercussions politiques de ce que nous créons permettent à nos entrepreneurs de réussir. Il faut aussi se rendre compte qu'il y a d'autres populations, par exemple les étudiants, que nous devons connaître davantage en tant qu'une génération. Par exemple, la génération des milléniaux aimait vraiment beaucoup les médias sociaux au départ et n'avait pas de problème à mettre ses données en ligne, croyant que c'était ce que tout le monde faisait. Toutefois, nous voyons maintenant, à tout le moins dans le cadre d'une étude effectuée par la Chambre de commerce de Vancouver, que les étudiants du secondaire n'aiment plus autant les médias sociaux et qu'ils se préoccupent vraiment beaucoup de l'isolement social, ainsi que de l'interaction entre leurs données et leur utilisation du numérique avec la santé mentale. Je pense donc qu'il faut considérer la population canadienne comme étant constituée d'un certain nombre de groupes d'intervenants différents.

Anil Arora : Merci beaucoup. Dans les quelques minutes qu'il nous reste, je vais demander à chacun d'entre vous quel serait votre conseil, dans ce monde de plus en plus numérique, à Statistique Canada et, bien sûr, à d'autres organismes nationaux de statistique qui participent virtuellement aujourd'hui. Comme je l'ai dit, je vais demander à chacun d'entre vous de nous donner un dernier conseil. Je vais peut-être commencer par vous, Daniel.

Daniel Ker : Merci, oui, je ne manque jamais une occasion de faire la promotion de la publication que nous avons lancée en mars. Je vous encouragerais à jeter un coup d'œil à la feuille de route des mesures qui s'y trouve. Elle comprend neuf mesures, dont quatre sont d'ordre général, et dont cinq sont plus précises au sujet de certaines technologies ou de certains phénomènes que nous voyons. Faute de temps pour élaborer sur ces enjeux, je veux simplement dire que je pense que le Canada, et Statistique Canada en particulier, devraient continuer de faire preuve de leadership dans ce domaine, tout comme Erich Strassner au Bureau de l'analyse économique et d'autres. Vous savez, l'une des mesures qui se trouvent dans cette publication-là consiste à rendre l'économie numérique visible dans les statistiques économiques. Nous avons besoin de chefs de file comme vous pour faire progresser les efforts en matière de développement de comptes satellites du numérique, par exemple. Il faut aussi nous aider à élaborer et à promouvoir le cadre de l'OCDE pour les tableaux de l'offre et de l'utilisation numériques, ce qui, nous l'espérons, servira concrètement à rallier la communauté internationale. J'aimerais aussi souligner qu'il y a également une mesure portant sur la nécessité d'améliorer la mesure des données et des flux de données, et il a été plusieurs fois fait mention aujourd'hui de l'importance des données. Il y a un certain temps, on disait que les données étaient le nouveau pétrole, mais apparemment, ce n'est plus la même chose. Nous savons toutefois qu'elles sont importantes et nous voulons déterminer une façon d'élaborer une théorie à leur sujet et au sujet du rôle qu'elles jouent, et trouver une façon d'en bien tenir compte dans nos analyses. La semaine dernière, Statistique Canada a publié une ébauche très intéressante d'une approche de mesure de la valeur des données dans le cadre des comptes nationaux, et je crois que ce genre de leadership est très important.

Anil Arora : Merci beaucoup, Daniel. Nous avons hâte de poursuivre notre partenariat avec vous. Je vais maintenant me tourner vers Erich Strassner pour obtenir un autre conseil. Nous travaillons en partenariat dans le cadre d'un grand nombre d'initiatives et nous pouvons profiter de votre expérience.

Erich Strassner : Oui, donc, la numérisation se compte maintenant parmi des éléments comme la mondialisation et les impacts économiques en tant que catalyseur, en vue de chercher à améliorer les nouvelles mesures de l'économie, pour qu'elles tiennent compte d'enjeux comme le bien-être économique et la durabilité économique. Donc, de notre point de vue, deux des principaux sujets qui s'imposent sont le développement de ce compte satellite de l'économie numérique dont nous avons parlé aujourd'hui et l'expérimentation de nouvelles mesures, de nouvelles méthodes, qui nous permettront de comprendre les changements découlant de l'économie numérique. Mais nous ne devons pas nous arrêter là, aux répercussions de haut niveau, par exemple sur le PIB ou le revenu des particuliers, et nous devons comprendre les répartitions du revenu, de la richesse, de la consommation, pour nous permettre de déterminer ce qu'il faut pour aller au-delà du PIB. Il faut en savoir davantage sur ces répercussions sur le bien-être économique et la durabilité économique, et c'est pourquoi ces éléments sont à l'avant-plan des systèmes du Bureau de l'analyse économique et des systèmes américains, et nous pensons que cela devrait être le cas dans la plupart des pays.

Anil Arora : Merci beaucoup, Erich. Beaucoup de gens ne savent peut-être pas que nous avons un partenariat approfondi et de longue date avec le Bureau de l'analyse économique. Nous continuons à collaborer sur de nombreux projets, et je vous remercie Erich d'être parmi nous aujourd'hui. Je vais maintenant donner la parole à Sarah, pour un conseil, une leçon à retenir.

Sarah Lubik : Je pense que je vais poursuivre dans la même veine qu'Erich, en ce sens que je pense qu'il est important d'adopter une perspective large lorsqu'il s'agit des données que vous recueillez sur les compétences et les attitudes de l'avenir. C'est donc dire que l'on continuera de mettre l'accent sur les STIM, mais que l'on changera d'orientation et que l'on se préoccupera plutôt des STIAM, de l'état d'esprit, des attitudes à l'égard de l'avenir, ce qui sera très important pour que nous disposions des données nécessaires pour prendre des décisions en matière d'éducation, de compétences et de politiques.

Anil Arora : Excellent, merci encore pour ce partenariat élargi. Il a beaucoup été question des traces numériques et des STIAM aujourd'hui, ce qui est très bien. Merci beaucoup Sarah, de vous être jointe à nous aujourd'hui. Le dernier, mais non le moindre, Eric, ici, à nos bureaux de Statistique Canada.

Eric Santor : Donc, un conseil, d'après notre propre expérience et lorsqu'il est question de la façon dont nous pouvons tirer profit des technologies, il faudrait examiner tous les processus que nous avons et nous demander comment nous pouvons utiliser l'IA, l'apprentissage automatique, les mégadonnées pour prendre de meilleures décisions. Mais en faisant cela, en les améliorant, il faut tenir compte du fait que le coût des prédictions est plus faible. La façon dont vous pouvez prendre de meilleures décisions, cela fait en sorte de réduire le coût des prédictions, ce qui fait augmenter la valeur relative de notre jugement. Nous devons donc nous assurer de faire preuve de jugement lorsque cela est nécessaire et veiller à ce que les dirigeants, les gestionnaires, sachent comment s'en servir, et je vois bien le jour où vous demanderez à un gestionnaire ce qu'il fait et qu'il vous répondra qu'il gère une équipe de 15 personnes, de 4 algorithmes et de 500 téraoctets de données. Il faut donc réfléchir à la façon dont nous agirons comme chef de file à cet égard, à comment nous allons gérer tout cela et le faire efficacement, afin de réellement profiter de cette technologie, ainsi qu'à la façon dont nous travaillons au service des Canadiens.

Anil Arora : Merci beaucoup Eric. Malheureusement, le temps file. Je sais que nous avons eu quelques questions de la part de gens. Je sais que littéralement plus d'un millier de personnes se sont jointes à nous aujourd'hui, et je sais qu'il y a eu quelques questions qui nous ont été posées. J'espère que nous avons pu répondre à certaines d'entre elles par le biais du dialogue et de la discussion que nous avons eus qui, j'ajouterais, ont été très enrichissants. Si je peux vous inviter tous à vous joindre à nous la semaine prochaine. Nous aurons une autre séance, le 25 juin, sur la cybersécurité. Ainsi, tous les participants inscrits recevront plus d'information sur la séance de la semaine prochaine et les séances à venir que nous continuerons d'organiser pour élargir et approfondir cette discussion. Je remercie donc tous nos panélistes, les personnes qui se sont jointes à nous physiquement, ainsi que virtuellement. J'espère que cela vous donne une meilleure idée du rôle que jouent Statistique Canada et d'autres organismes nationaux de statistique pour mieux comprendre les diverses répercussions du nouveau monde numérique ambitieux. Un grand merci à tous.

Vidéo - Explorer la Table d'attributs et la Boîte des propriétés de la couche des données vectorielles

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020005

Date de diffusion : le 17 février 2020

QGIS Démo 5

Explorer la Table d'attributs et la Boîte des propriétés de la couche des données vectorielles - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Démo 5 - Explorer la Table d'attributs et la Boîte des propriétés de la couche des données vectorielles » apparaissent à l'écran.)

Maintenant que vous avez appris à interagir avec les ensembles de données dans le Canevas de carte, nous allons examiner d'autres renseignements et paramètres qui se trouvent dans la Table d'attributs et la Boîte des propriétés de la couche. La Table d'attributs contient d'autres variables qui servent à analyser et à visualiser les données vectorielles. La Boîte des propriétés contient des onglets qui résument des renseignements et offrent des fonctions supplémentaires. Nous allons résumer rapidement certains des onglets clés, leur contenu et leur utilisation. Ils seront examinés plus en détail dans des démonstrations ultérieures.

Pour ouvrir la Table d'attributs d'une couche, surlignez la dans le panneau Couches, puis cliquez sur l'icône Table d'attributs. Vous pouvez aussi cliquer avec le bouton droit de la souris et sélectionnez Ouvrir la table d'attributs.

Chaque colonne de la Table d'attributs présente des variables différentes, appelées champs. Chaque rangée concerne une entité ou une géométrie particulière dans le canevas.

Vous pouvez sélectionner des entités en utilisant les onglets figurant à gauche de l'écran. Vous pouvez cliquer avec le bouton droit de la souris sur une entité pour faire un zoom avant sur cette entité, et, au besoin, la faire clignoter. Dans ce cas ci, l'entité était cachée par la couche Subdivisions de recensement.

Les touches Majuscule et Contrôle peuvent être utilisées pour sélectionner plusieurs entités. La touche Majuscule sert à sélectionner des entités à l'intérieur d'un certain champ et la touche Contrôle sert à ajouter des entités particulières. En utilisant les deux touches en même temps, vous pouvez sélectionner des entités à l'intérieur de champs particuliers et d'un champ à l'autre. Ensuite, vous pouvez faire un zoom avant sur la sélection. Lorsque des entités sont sélectionnées dans la Table d'attributs, elles sont également surlignées dans le canevas, et vice versa – elles sont mises en évidence en jaune dans le canevas et en bleu dans la Table d'attributs.

Pour trier les entités dans un champ particulier, par ordre croissant ou décroissant, vous pouvez cliquer sur le nom du champ une ou deux fois, selon le résultat voulu. Vous pouvez sélectionner des entités en fonction d'un critère particulier, ou sélectionner toutes les entités à l'intérieur d'une certaine province. Vous pouvez également faire un zoom avant sur les entités sélectionnées et inverser la sélection, pour alterner entre les entités sélectionnées.

Pour déplacer les entités sélectionnées au haut du tableau, cliquez sur l'icône Déplacer la sélection au sommet. Toute entité sélectionnée sera alors déplacée au haut du tableau.

Vous pouvez copier les entités sélectionnées et les coller dans un tableur en vue d'une analyse plus approfondie.

Vous pouvez appliquer un filtre de champ, en agrandissant la fonction Montrer toutes les entités, et en sélectionnant le champ à filtrer et les attributs particuliers en fonction desquels il est possible de filtrer le tableau. Alors, les seules rangées restantes seront celles correspondant aux critères de filtrage; dans ce cas ci, les rangées pour lesquelles le nom de la province est le Manitoba.

Vous pouvez également créer une représentation dynamique des attributs en utilisant la fonction Ne montrer que les entités visibles sur la carte, qui permet d'afficher uniquement les entités correspondant à l'échelle et à l'emplacement du canevas.

Pour utiliser d'autres outils, vous pouvez activer la fonction Basculer vers l'édition. Vous pourrez ainsi ajouter et supprimer des entités et des champs spécifiques. Les attributs peuvent être édités individuellement en cliquant sur la cellule à éditer. Pour l'édition de plusieurs attributs, la Barre de sélection peut être utilisée en spécifiant un champs depuis la liste déroulante. On spécifie ensuite le nouvel attribut dans la barre de textes adjacente et on applique la mise à jour en cliquant Mettre à jour la sélection. Pour conserver les modifications, vous pourriez cliquer sur Sauvegarder, mais pour maintenir l'uniformité dans Table d'attributs, vous allez annuler la modification ainsi que la sélection.

Pour ouvrir la Boîte des propriétés de la couche, cliquez avec le bouton droit de la souris, puis sélectionnez Propriétés, ou double-cliquez une couche avec le bouton gauche de la souris.

La Boîte des propriétés contient divers onglets qui résument les renseignements spécifique à la couche et offrent des fonctions supplémentaires.

L'onglet Information présente l'aperçu du jeu de données et résume les caractéristiques spatiales et les renseignements sur les attributs.

Dans l'onglet Source, vous pouvez renommer une couche, comme vous l'avez fait pour la couche Subdivision de recensement. Vous pouvez utiliser le Constructeur de requête pour filtrer les entités, mais veuillez noter que cette fonction sert à filtrer les géométries de la couche et non les entrées de la Table d'attributs, contrairement au Filtre des champs utilisé précédemment.

Les quatre onglets suivants servent à la visualisation de données. Nous allons examiner les onglets Symbologie et Étiquettes dans une démonstration à venir. Vous pouvez appliquer divers styles de symbologie aux champs d'un ensemble de données, ainsi que divers styles d'étiquettes, pour superposer des étiquettes sur les entités dans le canevas. Vous pouvez également créer des diagrammes, en utilisant les renseignements se trouvant dans la Table d'attributs, et créer des visualisations 3D, lorsque cette fonction est activée.

L'onglet Champs source présente des renseignements sur les noms des champs et leurs types, ainsi que sur d'autres paramètres se trouvant dans la Table d'attributs. Si l'éditeur est activé, vous pouvez ajouter, supprimer ou modifier le nom des champs.

L'onglet Jointures vous permet de joindre des ensembles de données entre eux, qu'il s'agisse de tableaux ou de vecteurs, à l'aide d'un champ ayant des entrées communes. Cet onglet permet de faire exclusivement des jointures un à un. Vous pourriez l'utiliser, par exemple, pour joindre la couche Subdivisions de recensement à l'aide de l'identificateur unique Division de recensement.

Le dernier onglet à examiner est l'onglet Rendu. Vous pouvez l'utiliser pour permettre un affichage en fonction de l'échelle. Vous pouvez établir l'échelle maximale à laquelle un ensemble de données est rendu à partir des menus déroulants, ou établir l'échelle actuelle en cliquant sur l'icône. Cette fonction est utile pour les ensembles de données de grande taille ou très détaillés qui prennent beaucoup de temps à rendre. Si un zoom arrière est effectué au delà de l'échelle indiquée, le rendu est interrompu.

Félicitations! Aujourd'hui, vous avez appris à utiliser les fonctions clés qui vous permettent d'explorer, de sélectionner et de filtrer des entités dans la Table d'attributs et d'effectuer des modifications simples. Aussi, vous en savez davantage sur le contenu et l'utilisation de certains onglets de la Boîte des propriétés de la couche. Lors des prochaines démonstrations, nous allons étudier les procédures relatives à la création d'ensembles de données vectoriels, ce qui comprend la délimitation des entités et la saisie de leurs attributs.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette video, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Interagir avec les données dans le Canevas de carte

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020004

Date de diffusion : le 17 février 2020

QGIS Démo 4

Interagir avec les données dans le Canevas de carte - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Démo 4 - Interagir avec les données dans le Canevas de carte » apparaissent à l'écran.)

Maintenant que vous avez appris à télécharger et à organiser des ensembles de données dans QGIS, vous allez utiliser certains outils qui vous permettront d'interagir avec ces ensembles de données dans le Canevas de carte. Plus particulièrement, les outils qui se trouvent dans les barres d'outils Navigation de carte et Attributs. Vous apprendrez à modifier et à sauvegarder l'étendue, ainsi qu'à identifier et à sélectionner des entités à partir des couches dans le Canevas de carte.

Reprenons là où nous nous étions arrêtés…

La barre d'outils Navigation de carte contient des outils pour modifier l'échelle du Canevas de carte.

Par défaut, l'outil Déplacer est activé. Cliquez sur le Canevas avec le bouton gauche de la souris et glissez-le dans la direction voulue.

Les outils Zoom fonctionnent de façon similaire : cliquez avec le bouton gauche de la souris et glissez le curseur de la souris sur le secteur sur lequel vous voulez faire un zoom. La taille de la boîte détermine dans quelle mesure l'échelle de la carte est modifiée. Le fait de dessiner une grande boîte produit des changements négligeables, alors que dessiner une boîte plus petite produit des changements importants. Il est aussi possible d'utiliser la roulette de votre souris en la faisant défiler vers l'arrière, pour faire un zoom arrière, et vers l'avant, pour faire un zoom avant.

Si vous voulez voir l'étendue complète de toutes les couches activées, vous pouvez utiliser l'outil Zoom sur l'emprise totale.

L'outil Zoom sur la couche est utile lorsque l'étendue des ensembles de données téléchargés diffère : le zoom est effectué sur la couche sélectionnée dans le panneau Couches. Si l'outil est utilisé pour la couche des segments routiers, le zoom se fait sur le Manitoba, la région pour laquelle l'ensemble de données a été téléchargé.

Les outils Zoom précédent et Zoom suivant permettent d'annuler ou de refaire les changements dans le Canevas, ce qui vous permet de défiler entre les zooms précédents.

Si vous pensez vous concentrer plus particulièrement sur un secteur pour l'analyser ou le visualiser, vous pouvez ajouter un Signet spatial. Maintenant, lorsque vous fermerez le Panneau et zoomerez sur un autre secteur, vous pourrez rouvrir le Panneau, sélectionner le signet et cliquer sur l'icône de zoom pour retourner à l'étendue sauvegardée.

Avant de passer à la barre d'outils Attributs, apprenons comment regrouper des couches. Utilisez les touches Majuscule et Contrôle pour sélectionner des couches dans le Panneau, puis cliquez avec le bouton droit de la souris et choisissez l'option Grouper la sélection. Cette fonction a de nombreuses applications, comme regrouper des couches selon des thèmes connexes, préparer des groupes cartographiques ou organiser des ensembles de données, par exemple en désactivant plusieurs couches à la fois. Au sein du groupe, les couches peuvent être désactivées et activées comme d'habitude. Vous pouvez aussi cliquer sur les couches avec le bouton droit de la souris et les retirer, ou les glisser et les déplacer.

Parlons maintenant de la barre d'outils Attributs. Comme son nom l'indique, elle contient des outils pour sélectionner, modifier et examiner les attributs des couches actives dans le panneau Couches. Aujourd'hui, vous allez utiliser les outils Sélection interactive et Identifier.

Ces deux outils opèrent par défaut pour la couche sélectionnée dans le panneau Couches.

Les outils de Sélection interactive vous aident à sélectionner rapidement des entités selon un emplacement d'intérêt.

Vous pouvez cliquer séparément sur chaque entité, ou en sélectionner plusieurs en cliquant et en glissant sur le Canevas de carte. En utilisant la touche Contrôle, vous pouvez ajouter ou supprimer des entités individuelles, et supprimer une sélection d'entités. Pour ajouter plusieurs entités, tenez enfoncée la touche Majuscule. Pour annuler la sélection, cliquez sur l'icône Désélectionner les entités.

D'autres méthodes de sélection peuvent être utilisées à partir de la liste déroulante.

Vous pouvez utiliser la méthode Avec un polygone pour sélectionner des entités de forme irrégulière. Pour créer le polygone, cliquez avec le bouton gauche de la souris pour ajouter des points – et avec le bouton droit pour compléter le polygone.

Vous pouvez aussi utiliser la méthode Sélection d'entités selon un rayon pour sélectionner des entités. En utilisant le bouton gauche de la souris, cliquez sur le point d'intérêt, puis cliquez de nouveau lorsque vous êtes satisfait du rayon. Vous pouvez également préciser le rayon dans le coin supérieur droit.

L'outil Identifier fonctionne de façon similaire. Vous pouvez cliquer sur des entités individuelles. Le panneau Identifier fournit des renseignements sur la géométrie et les attributs des entités identifiées. Vous pouvez aussi glisser le curseur de votre souris sur la carte pour identifier plusieurs entités. En utilisant les icônes Étendre tout et Réduire tout, vous pouvez examiner rapidement les attributs des entités identifiées. En réactivant la couche Subdivisions de recensement, vous pouvez cliquer avec le bouton droit de la souris et sélectionner Identifier tout. Ici, deux entités de subdivision de recensement et deux entités de division de recensement ont été identifiées.

L'outil Identifier offre les mêmes options que l'outil Sélection interactive sur la liste déroulante située en haut et au centre du Panneau. De plus, vous pouvez changer le Mode pour modifier les entités des couches qui sont identifiées par l'outil. Le fait de passer de « Couche actuelle » à « De haut en bas » appliquera l'outil à toutes les couches actives. Donc, en réactivant les couches regroupées et en créant une petite sélection dans le Nord de l'Ontario, plusieurs entités ont été identifiées au sein des couches hydrologiques et, des entités ont pu être identifiées dans quatre couches distinctes.

Pour effacer les Entités identifiées, cliquez sur l'icône Effacer les résultats dans le panneau Identifier.

Voici qui résume les fonctions de certains outils qui vous permettent de modifier l'étendue et l'échelle du Canevas de carte, ainsi que d'interagir avec des ensembles de données vectorielles dans le Canevas de carte. Lors de la prochaine démonstration, nous nous pencherons sur les renseignements supplémentaires qui se trouvent dans la table d'attributs et la boîte Propriétés des couches des ensembles de données vectorielles.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Télécharger et organiser des données spatiales dans QGIS

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020003

Date de diffusion : le 17 février 2020

QGIS Démo 3

Télécharger et organiser des données spatiales dans QGIS

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Démo 3 - Télécharger et organiser des données spatiales dans QGIS » apparaissent à l'écran.)

Bonjour tout le monde! Maintenant que nous avons téléchargé QGIS et les données spatiales, nous allons apprendre aujourd'hui à télécharger et à organiser des ensembles de données dans QGIS, ainsi qu'à sauvegarder le projet pour utilisation ultérieure. Pour la démonstration, nous allons utiliser plusieurs ensembles de données que nous avons téléchargés dans la dernière vidéo, couvrant les principaux types de géométrie vectorielles : points, lignes et polygones.

Si ce n'est pas déjà fait, ouvrez QGIS Desktop à partir d'un raccourci du bureau ou de la barre de démarrage.

Nous allons épingler QGIS à la barre de tâches étant donné que nous l'utiliserons fréquemment lors des prochaines vidéos de formation.

Lorsque vous ouvrez QGIS pour la première fois, il ressemble à cela.

Pour intégrer des données spatiales dans QGIS, celles-ci sont ajoutées du panneau Explorateur au panneau Couches, puis visibles dans le Canevas de carte.

Les données sont stockées dans le panneau Explorateur. La première étape consiste à trouver le répertoire où nous avons extrait les données spatiales que nous avons téléchargées dans la vidéo précédente. Je vais donc agrandir les dossiers Accueil, Documents puis DonnéesSpatiales où j'ai stocké les données.

Comme c'est la première fois que nous repérons ce dossier, nous allons cliquer avec le bouton droit et l'ajouter comme favori. Ceci l'ajoute à notre menu déroulant Marque-pages en haut du panneau Explorateur et nous aidera à télécharger les ensembles de données plus rapidement et plus facilement à l'avenir.

Pour voir les couches disponibles, nous allons tout simplement continuer à agrandir les sous-répertoires. Dans le dossier Intro Demo, j'ai entreposé quatre fichiers géographiques et deux bases de données géospatiales.

Le téléchargement des données dans QGIS est assez simple, vous n'avez qu'à double-cliquer avec le bouton gauche sur une couche du panneau Explorateur, ou glisser-déplacer la couche du panneau Explorateur au panneau Couches.

Ces mêmes procédures peuvent être appliquées aux fichiers des bases de données géospatiales, il suffit d'élargir le dossier pour voir les couches disponibles à l'intérieur. Donc, pour « Silos à grain » il n'y a qu'une seule couche, alors nous allons simplement cliquer deux fois avec le bouton gauche, alors que pour « Caractéristiques du transport », il y en a plusieurs, mais nous allons utiliser la couche « Segments routiers » pour la présente démonstration et regrouper le dossier.

Enfin, nous allons ajouter nos deux fichiers de limites du recensement, montrant les divisions de recensement et les subdivisions de recensement.

Ne vous inquiétez pas si les couleurs de vos fichiers diffèrent de celles montrées dans cette vidéo. QGIS attribue une couleur au hasard aux ensembles de données vectorielles importées, en l'absence d'un fichier de symbologie.

Dans le panneau Couches, les couches individuelles peuvent être activées ou désactivées. Elles peuvent également être renommées pour nous aider à interpréter les fichiers plus facilement, alors je vais simplement renommer le fichier « Subdivisions de recensement ».

Nous avons téléchargé six ensembles de données dans le panneau Couches, mais une seule couche est visible dans le Canevas de carte. C'est parce que l'ordre des couches dans le panneau Couches influence l'ordre dans lequel elles sont présentées dans le Canevas de carte.

Vous voulez, en général, que les points soient placés au-dessus des lignes, qui sont elles-mêmes placées au-dessus des polygones. Pour les vecteurs du même type de géométrie, il est important de réfléchir à leur position dans le paysage les uns par rapport aux autres – est-ce que les rivières coulent par-dessus les routes, ou est-ce que les routes ont tendance à être construites par-dessus les rivières? Eh bien, les routes sont souvent construites par-dessus les rivières, donc nous allons simplement changer leur ordre. Par le même fait, le polygone « Lacs et rivières », en tant que fonctionnalité de couverture terrestre, a tendance à être placé au-dessus des fichiers des limites administratives, qui eux-mêmes sont organisés des plus petites limites jusqu'aux plus grandes.

Si nous faisons un zoom avant, nous pouvons voir que toutes nos couches sont maintenant visibles sur le Canevas de carte.

La dernière procédure dont j'aimerais discuter aujourd'hui consiste à sauvegarder le projet comme un fichier de projet QGIS, pour que nous puissions l'ouvrir et le réutiliser plus tard. L'ordre des couches, les noms ou les groupes de tous les dossiers permanents du panneau Couches, ainsi que les propriétés de visualisation et toute jointure entre les couches seront conservées lorsqu'elles seront ouvertes de nouveau sur votre ordinateur. Ces propriétés ne seront pas nécessairement sauvegardées lorsque vous transmettrez le projet ou des couches individuelles à d'autres collègues. Nous discuterons de ces procédures dans de prochaines vidéos, mais pour sauvegarder le projet, naviguez jusqu'à la barre d'outils Projet et cliquez sur l'icône Sauvegarder.

En général, il est recommandé de sauvegarder le projet au même emplacement que les ensembles de données spatiales, et de lui donner un nom de fichier simple, comme « Ajouter et organiser les données spatiales ».

Voilà qui conclut le téléchargement des ensembles de données dans QGIS du panneau Explorateur au panneau Couches, ainsi que les procédures pour les organiser dans le panneau Couches pour leur visualisation dans le Canevas de carte. De plus, nous avons appris comment sauvegarder notre projet et ces propriétés articulières. La prochaine démonstration portera sur certains outils des barres d'outils Navigateur de carte et Attributs, qui vous permettront d'interagir avec les ensembles de données sur le Canevas de la carte.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Télécharger des ensembles de données spatiales de Cartes Ouvertes

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020002

Date de diffusion : le 17 février 2020

QGIS Démo 2b

Télécharger des ensembles de données spatiales de Cartes Ouvertes - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Démo 2b - Télécharger des ensembles de données spatiales de Cartes Ouvertes » apparaissent à l'écran.)

Maintenant que nous avons une meilleure compréhension des données spatiales, allons sur Cartes ouvertes et téléchargeons quelques ensembles de données que nous allons utiliser dans QGIS. Plus précisément, nous allons télécharger trois ensembles de données à partir du tableau 1. Puis en utilisant les compétences de la vidéo, vous pourrez isoler et télécharger les fichiers restants.

La Cartes ouvertes est l'archive fédérale intégrée pour les données spatiales, ce qui en fait un guichet unique pour le téléchargement d'ensembles de données thématiques. Il est important de noter que les données ne sont pas nécessairement tous des ensembles de données géospatiales. Cependant, la plupart ont des caractéristiques qui permettent leur intégration et leur utilisation dans les Systèmes d'information géographique.

Pour commencer la recherche d'ensembles de données, défilez vers le bas de la page principale, et cliquez sur le lien « Cartes ouvertes ».

Cela nous amène à une page avec une barre de recherche où nous pouvons rechercher des ensembles de données spécifiques. Le premier ensemble que nous allons chercher est sous le thème Entités transport, publié par Ressources naturelles Canada dans le cadre du catalogue CanVec.

Donc, les résultats de la recherche apparaissent ainsi. Chaque ensemble de données comprend un titre hyperlien menant à la page principale de l'ensemble de données, une description de son contenu, l'organisation associée à sa diffusion et les formats de fichier des différentes composantes de l'ensemble de données.

À l'heure actuelle, les ensembles de données doivent être téléchargés individuellement.

À droite, vous trouverez les filtres de recherche pour aider à raffiner les résultats. Donc, nous allons faire défiler vers le bas jusqu'au filtre « Format ». Nous allons en appliquer deux pour trouver notre ensemble de données. Nous allons cocher la case FGDB/GDB puisque nous sommes à la recherche d'une base de données géospatiales. Ensuite, nous allons cocher Ressources naturelles Canada dans le filtre « Organisation ».

La donnée recherchée est maintenant à la tête de nos résultats. Donc, nous pouvons cliquer sur le titre hyperlien pour arriver à la page principale de l'ensemble de données. La colonne « Type de ressource » indique les différentes composantes de l'ensemble de données, comme service Web, guides et le jeu de données, dans ce cas-ci fourni en format « Shapefile » ou géodatabase FGDB/GDB. Les formats de fichier des ensembles de données spatiales et les renseignements connexes varient selon les entrées.

Afin de télécharger l'ensemble de données, nous allons cliquer sur l'onglet « Accès » à côté de FGDB/GDB. Cela ouvre la page d'index, qui énumère tous les ensembles de données disponibles. Chaque élément commence par « canvec_ », suivi de deux abréviations, la première pour l'échelle et l'autre pour l'emplacement géographique, puis se termine par « Transport_fgdb.zip ». Les ensembles de données nationaux varient de 1 - 1 million à 1 - 15 millions, tandis que les bases de données provinciales varient de 1 - 50 000 à 1 - 250 000.

En général, utilisez l'ensemble de données qui correspond à l'échelle escomptée de votre analyse et de votre visualisation. Donc, utiliser les données avec la résolution la plus fine pour un examen national des Entités transports ou utiliser l'ensemble de données plus général pour une analyse locale serait tous deux inapproprié.

Nous allons télécharger le dossier avec une échelle de 1 - 50 000 pour le Manitoba.

Maintenant, j'aimerais vous montrer rapidement le guide de classification. Les guides de classification contiennent des renseignements pour aider à interpréter et à utiliser un ensemble de données. Donc, dans la liste déroulante « Catalogues » nous allons sélectionner « Entités Transports ». L'échelle sélectionnée par défaut est de 1 - 50 000, alors nous pouvons simplement faire défiler vers le bas jusqu'à une couche qui nous intéresse. Et ensuite, nous pouvons faire défiler vers le bas dans le tableau jusqu'à une colonne sur laquelle nous aimerions obtenir davantage de renseignements, et élargir celle-ci. Donc, en agrandissant la liste déroulante associée à « Classification routière », nous trouvons les identificateurs numériques dans le tableau « Attributs », la classification correspondante et une description détaillée de chaque classification. Nous allons utiliser ce guide lors d'une prochaine démonstration pour aider à classer nos segments routiers.

Maintenant, en revenant à la page principale, la première chose que nous allons faire, c'est d'enlever les filtres que nous avons appliqués précédemment afin qu'ils n'affectent pas les résultats de notre prochaine requête.

Le prochain ensemble de données que nous allons rechercher est l'inventaire annuel des cultures, une matrice thématique publiée par Agriculture et Agroalimentaire Canada. C'est une excellente ressource pour les évaluations locales des variations des cultures au Canada, tant sur le plan spatial qu'au plan historique.

Le résultat des recherches énumère les ensembles de données de l'IAC par année individuelle. Dans le résultat, vous remarquerez une entrée sans année indiquée, sur laquelle nous allons cliquer.

Nous allons d'abord télécharger le guide Classifications des cultures, ce qui nous aidera à interpréter les différentes classes de cultures associées aux valeurs numériques.

Si nous voulions obtenir davantage de renseignements sur les sources et la méthodologie utilisées pour créer l'ensemble de données, nous pourrions accéder au fichier de métadonnées. Ce dernier fournit des renseignements supplémentaires sur les différents capteurs et processus utilisés pour l'ensemble de données, ainsi que la résolution spatiale des données et les évaluations sur l'exactitude.

Nous allons ensuite cliquer sur l'onglet « Accès » à côté de GeoTIF pour nous amener à la page de l'index de données.

Comme nous pouvons le voir, la totalité de la série chronologique est compilée et intégrée sur cette page. Cela permet un téléchargement plus rapide qu'en cliquant individuellement sur les liens dans les résultats de recherche initiaux. Nous sélectionnerons la carte de 2017, plus précisément pour le Manitoba.

Le dernier ensemble de données que nous allons examiner est le fichier Couverture du sol circa 2000. Donc, faites une recherche sur le terme « Couverture du sol ». Encore une fois, nous irons au filtre « Format » et l'agrandirons. Dans les options élargies nous allons cocher « SHP » pour Shapefile.

C'est notre premier résultat, donc nous allons cliquer sur le titre hyperlien. Nous allons défiler vers le bas et sélectionner le format Shapefile pour téléchargement.

Encore une fois, il s'agit d'un sous-ensemble de données, mais celui-ci est moins intuitif que le sous-ensemble provincial que nous venons de télécharger. Toutefois, il est dans le Système national de référence cartographique, un système commun de référence pour les données spatiales du gouvernement fédéral. Donc, effectuez simplement une recherche sur l'Index des cartes du Système national de référence cartographique dans un nouvel onglet, et cliquez sur le lien « Ouvert.Canada ». Il y a toute une gamme de formats que nous pourrions utiliser pour trouver les fichiers qui nous intéressent. Mais pour l'instant, utilisons le format .pdf,

et ouvrons le fichier sur les Prairies. Voici à quoi ressemble le système, avec les zones divisées en grands nombres et en sous-ensembles par des lettres spécifiques. Donc, si nous voulions trouver la couverture du sol autour de Winnipeg, nous pourrions télécharger 62 G, H, I et J. Ce système de référence est également utilisé pour les ensembles de données numériques d'élévation dans le tableau 1.

Retournons à la page d'index des données, puis faisons défiler vers le bas jusqu'à 62 et téléchargeons G, H, I et J.

Maintenant, je vais couvrir rapidement les procédures pour le téléchargement des fichiers sur les limites du recensement, accessibles à partir de Statistique Canada. Ouvrez un nouvel onglet et recherchez « Fichiers des limites Statistique Canada ». Puis, cliquez sur la page « Fichiers des limites » dans les résultats. Il y a deux types de fichiers des limites: cartographique et numérique. Les fichiers cartographiques comprennent des îles, les rivages et d'autres composantes terrestres tandis que les fichiers numériques des limites n'ont qu'une seule forme pour chaque limite correspondante. Les fichiers cartographiques conviennent mieux à la visualisation et à la cartographie, tandis que les fichiers numériques conviennent mieux à des fins d'analyse et de traitement.

Donc, en cliquant sur le lien « 2016 », nous pouvons préciser les niveaux et les styles des fichiers des limites que nous aimerions télécharger. Téléchargeons les fichiers numériques des limites des divisions de recensement, en cliquant sur « Continuer » au bas de la page et ensuite sur le lien de l'ensemble de données sur la page suivante. Répétez ces procédures pour télécharger les fichiers des limites restantes dans le tableau 1, ainsi que les ensembles de données « Lacs et rivières (polygones) » et « Rivières intérieures (traits) ».

Pendant que nous sommes là, nous allons également télécharger les ensembles de données tabulaires énumérés au Tableau 1.

Allons d'abord télécharger les tableaux de faits saillants sur la population. Donc, cliquez sur l'onglet « Données », et cherchez « Faits saillants » dans la barre de recherche. Le premier résultat présente les faits saillants compilés en tableaux pour le Recensement de 2016. À la deuxième page, vous trouverez les faits saillants sur les Chiffres de population et des logements. Nous allons ensuite cliquer sur le lien CSV / TAB à la droite de la page pour télécharger les niveaux géographiques complets et cliquer sur le bouton .CSV à côté de Divisions de recensement pour télécharger T701FR.csv, celui à côté de Subdivisions pour T301FR.csv et Secteurs de recensement T1601FR.csv.

Nous allons ensuite télécharger le tableau des Fermes classées selon le capital agricole. Cliquez sur l'onglet « Données ». Comme pour Cartes ouvertes, nous pouvons ajouter des filtres, alors ajoutons un filtre Agriculture et cherchons « Capital agricole ». Une fois trouvé, cliquez sur le lien pour nous amener à la page des données. Par défaut, seul le Canada est déclaré, alors nous allons cliquer sur l'onglet Ajouter ou enlever des données pour choisir les variables, les niveaux de géographie et les périodes de référence que nous voulons télécharger.

Agrandissons alors les niveaux de géographie pour montrer comment sélectionner différents niveaux de limites. Pour télécharger un niveau géographique complet, nous pouvons utiliser les cases en haut – en cliquant sur la case la plus à droite pour télécharger au niveau de la subdivision – ou nous pourrions choisir les régions géographiques précises qui nous intéressent dans le menu déroulant. Dans notre cas, nous allons sélectionner le niveau des régions agricoles de recensement et désactiver l'option pour le Canada.

Cliquons maintenant sur la liste des variables; toutes les variables sont cochées par défaut, ce qui n'est pas toujours le cas. Donc, il est préférable de vérifier et de choisir les variables que vous désirez. À l'intérieur de la Période de référence, si l'ensemble de données a été recueilli au fil de plusieurs recensements, vous pouvez préciser la gamme de dates que vous voudriez inclure dans le tableau.

Enfin, nous pouvons utiliser l'option Personnaliser la mise en page pour déterminer le format de notre tableau. Par exemple, quelles variables sont présentes en rangées ou en colonnes. Cela dépend de l'usage prévu, mais pour nos besoins, nous allons changer la colonne Géographie pour en faire une rangée.

Maintenant que nous avons formaté les données, nous pouvons cliquer sur « Appliquer », et une fois que le formatage a été appliqué, nous pouvons sélectionner « Options de téléchargement ». Dans les options, nous choisirons « Télécharger les données telles qu'affichées » pour conserver les spécifications de formatage que nous venons d'appliquer.

La dernière étape après le téléchargement des ensembles de données consiste à les extraire des fichiers .zip dans Téléchargements. La meilleure pratique consiste à stocker les données géospatiales dans un répertoire commun sur votre ordinateur. Donc, nous allons agrandir les Documents et créer un nouveau dossier appelé DonnéesSpatiales. Dans ce répertoire, les fichiers peuvent être organisés par projet ou par thème afin d'isoler rapidement les dossiers qui nous intéressent. Avant de cliquer sur « Extraire », nous allons copier le répertoire afin de pouvoir le coller quand nous répéterons la procédure avec d'autres ensembles de données téléchargés. Une fois que l'ensemble de données est extrait, les dossiers compressés peuvent être supprimés. Répétez avec les fichiers restants.

Félicitations! Grâce à la démonstration d'aujourd'hui, vous avez appris des compétences fondamentales pour naviguer dans Cartes ouvertes, télécharger et tirer pleinement parti de la diversité des données spatiales qu'elle contient. Plusieurs de ces compétences peuvent être appliquées pour accéder aux ensembles de données provenant d'autres archives géospatiales, comme celles gérées par les administrations municipales et les gouvernements provinciaux. Nous avons également couvert le processus d'extraction et de stockage des ensembles de données dans un répertoire commun sur votre ordinateur, avec des sous-répertoires pour aider à organiser les différents ensembles de données. Appliquez ces compétences pour isoler les données pertinentes et les formats de fichier pour vos propres activités.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Création de données vectorielles

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020006

Date de diffusion : le 18 février 2020

QGIS Démo 6

Création de données vectorielles - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Démo 6 - Création de données vectorielles » apparaissent à l'écran.)

Aujourd'hui, nous allons nous concentrer sur la création de nos propres données vectorielles. Cela a de nombreuses applications, telles que la numérisation des données recueillies sur le terrain, la création de découpages géographiques personnalisés ou la délimitation des entités et des attributs pertinents quand un ensemble de données n'existe pas encore. Ces procédures vous donnent le contrôle sur la portée et le contenu des entités, tout en permettant l'intégration de renseignements et de géométries provenant d'autres couches. Nous examinerons ces procédures en créant un vecteur polygone, en délimitant trois entités et en fournissant certains attributs simples.

La première étape consiste à charger les divisions de recensement dans le panneau Couches.

Ensuite, nous allons activer trois autres barres d'outils. Pour ce faire, cliquez avec le bouton droit dans un espace vide de la barre d'outils ou sur le titre d'un panneau et sélectionnez-les dans la liste déroulante. Plus précisément, nous allons activer les barres d'outils Numérisation avancée, Numérisation des formes et Accrochage. Nous pouvons les repositionner et les détacher de l'interface comme bon nous semble.

Pour créer un nouvel ensemble de données vectorielles, élargissez le menu déroulant Couche sur la barre de menu, allez à Créer une couche et ensuite à Nouvelle couche Shapefile. Cela ouvre la boîte où nous pouvons commencer à paramétrer notre nouvel ensemble de données.

Premièrement, nous allons définir le répertoire de sortie et le nom de fichier. Nous allons stocker le fichier dans le dossier Intro de démonstration avec nos fichiers des limites et appeler la couche ZI, abréviation pour zone d'intérêt. Cliquez sur Enregistrer/OK.

Ensuite, agrandissez le menu déroulant Type de géométrie et sélectionnez la géométrie désirée, dans ce cas-ci le polygone.

Nous allons aussi changer la projection et en sélectionner une autre que celle utilisée par défaut, WGS84, et sélectionner plutôt un système projeté, plus précisément la zone UTM 14N, alors nous allons cliquer sur cette icône pour ouvrir le Sélectionneur de systèmes. Nous pouvons chercher des systèmes en utilisant leur nom. Les résultats sont divisés entre les ASRR géographiques et les ASRR projetées, et quand l'un des deux est sélectionné, l'étendue de sa couverture est affichée dans le coin inférieur droit. Maintenant, entrons dans la zone UTM 14, et défilons vers le bas. Étant donné que nous sommes dans l'hémisphère N., nous voulons 14N. Nous pourrions aussi utiliser le code EPSG pour isoler le système, dans ce cas en saisissant 32614.

Maintenant que les propriétés spatiales de notre ensemble de données sont définies, nous pouvons également ajouter les champs au tableau des attributs.

Premièrement, nous allons ajouter un champ Commentaires, faisant de « texte » le type de champ et utilisant une longueur de 100. La Longueur indique qu'un maximum de 100 caractères peuvent être stockés dans le champ pour chaque entité.

Nous allons ajouter un deuxième champ, SuHA, pour superficie en hectares, changeant le type à Nombre décimal. Nous allons utiliser une longueur de 12 et une Précision de 2. Dans ce cas-ci, la longueur désigne le nombre de caractères avant une décimale tandis que la précision désigne le nombre après.

D'autres champs supplémentaires peuvent être ajoutés par la suite en utilisant la Calculatrice de champ.

Maintenant que notre ensemble de données est paramétré – cliquez sur OK.

Le fichier figure maintenant dans la liste du panneau Couches, mais n'est pas visible dans le Canevas de carte, parce que nous n'avons pas encore défini d'entités. Nous allons ensuite activer l'édition, qui doit être activée pour pouvoir modifier la géométrie, les attributs ou les entités dans des ensembles de données téléchargés ou créés.

Nous allons définir notre première entité en utilisant l'outil Ajouter une entité polygonale. Il s'agit de l'outil le plus commun pour ajouter des entités de n'importe quel type de géométrie – régulières ou irrégulières. Nous allons activer le panneau Numérisation avancée, qui accrochera par défaut les segments de notre polygone à un angle de 90 degrés.

Nous allons également activer Accrochage, qui accrochera notre curseur à des ensembles de données vectorielles. Nous pouvons sélectionner les couches à utiliser, les composantes utilisées pour accrocher, et la distance à laquelle cela devrait se produire. Cela est utile lorsqu'il y a des points précis avec lesquels vous aimeriez harmoniser vos entités.

Nous allons délimiter un rectangle autour de la division de recensement de Winnipeg.

Cliquez avec le bouton gauche de la souris pour ajouter des sommets à notre polygone, puis cliquez avec le bouton droit pour achever l'entité.

Cela ouvre la boîte des Attributs de l'entité, qui nous permet de remplir les attributs de notre entité pendant que nous définissons les limites. Pour les commentaires, saisissez « Ajouter une entité polygonale » et cliquez sur OK. Maintenant, l'entité devrait apparaître avec la couleur indiquée dans le panneau Couches.

Désactivez Accrochage et le panneau Numérisation avancée.

Ajoutons maintenant une deuxième entité en utilisant la barre d'outils Numérisation des formes, qui aide à créer rapidement des polygones de forme régulière. Plus précisément, nous allons utiliser l'outil Ajouter un rectangle à partir du centre et un point.

Cliquez à l'endroit où vous voulez placer le centre de l'entité, puis agrandissez vers l'extérieur et cliquez avec le bouton droit pour terminer le polygone.

Vous pouvez découvrir d'autres outils d'édition sur la barre d'outils Numérisation avancée par vous-mêmes.

Pour notre dernière entité, j'aimerais montrer comment coller les géométries d'une entité provenant d'une autre couche.

Donc, après avoir temporairement désactivé notre couche ZI, nous allons utiliser l'outil Sélection interactive pour sélectionner les Divisions de recensement dans les environs de Winnipeg. Avec les entités sélectionnées, cliquez sur l'icône Copier sur la barre d'outils Numériser.

Ensuite, activez la couche ZI et sélectionnez-la – puis cliquez sur l'icône Coller. Huit entités ont donc été collées avec succès. Nous pourrions les garder comme des entités distinctes, mais dans ce cas j'aimerais utiliser l'outil Fusionner les entités pour les combiner afin de former une seule entité. Cela ouvre la boîte Fusionner les attributs des entités. Les attributs de nos entités collées sont NULL parce que les champs dans notre polygone ZI diffèrent de ceux qui se trouvent dans le fichier des limites du recensement, alors nous allons cliquer sur Ignorer tous les champs. Nos entités collées sont maintenant combinées en une seule entité.

Étant donné que l'éditeur est encore activé, ouvrons le tableau Attributs et ajouter fusionnées 2 et 3 et 9 à 14 dans les environs de Winnipeg dans le champ Commentaires.

Avec nos entités délimitées et nos attributs remplis, nous pouvons enregistrer les modifications et désactiver l'Éditeur.

Bien joué! Nous avons réussi à créer notre propre ensemble de données, avons délimité certaines géométries personnalisées et avons rempli leurs attributs. Plus précisément, nous avons appris comment :

  • paramétrer nos couches vectorielles;
  • délimiter des entités en utilisant les barres d'outils disponibles;
  • coller et fusionner des géométries provenant d'autres couches.

Ces procédures peuvent être utilisées pour délimiter des ensembles de données sous forme de lignes et de points, ainsi que pour modifier la géométrie des données vectorielles téléchargées. Dans la prochaine démonstration, nous allons explorer les outils de sélection basés sur les attributs afin d'isoler les entités en fonction de critères particuliers.

(Les mots « Si vous avez des commentaires ou des questions au sujet de cette video, des outils de SIG ou d'autres produits ou services de Statistiques Canada, veuillez communiquer avec nous : statcan.sisagrequestssrsrequetesag.statcan@canada.ca » apparaissent à l'écran.)

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Catégories, sous types et propriétés des données spatiales

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2020001

Date de diffusion : le 17 février 2020

QGIS Démo 2a

Catégories, sous types et propriétés des données spatiales - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Démo 2a - Catégories, sous types et propriétés des données spatiales » apparaissent à l'écran.)

Bonjour, tout le monde. Nous avons installé QGIS, mais nous n'avons pas de données à utiliser.

Dans le cadre du tutoriel d'aujourd'hui, nous allons aborder les deux points suivants. En premier lieu, nous allons étudier certaines définitions plus en détail, en examinant les propriétés, les principales catégories et les sous-types des données spatiales. Ensuite, nous allons passer en revue les procédures pour télécharger des ensembles de données en ligne à partir de la plateforme Cartes ouvertes, le répertoire fédéral de données géospatiales.

Cette première vidéo vous permettra d'acquérir une compréhension des différents types de données spatiales, de leurs caractéristiques et de leurs applications dans le SIG. Cela vous permettra d'avoir les connaissances et les compétences nécessaires pour naviguer dans la plateforme et dans d'autres archives de données spatiales en ligne. Vous serez ainsi en mesure de télécharger des ensembles de données pertinents pour votre domaine d'expertise.

Dans la vidéo précédente, nous avons défini les données spatiales comme des données référencées à des emplacements géographiques précis au moyen de coordonnées. Aujourd'hui, nous allons examiner les trois propriétés énumérées qui rendent les ensembles de données spatiaux, et les principaux vecteurs, catégories et matrices, ainsi que leurs caractéristiques, leurs sous-types et les formats de fichiers les plus communs.

La figure qui se trouve du côté droit illustre bien certains des sous-types et des propriétés de ces deux catégories de données spatiales. Elle démontre d'autant plus leur utilisation avec des exemples complexes et réels.

Le premier élément qui rend un ensemble de données spatial est la projection cartographique, laquelle définit la façon dont la surface tridimensionnelle de la Terre est transformée en une représentation bidimensionnelle. Toutes les projections déforment les traits d'une façon ou d'une autre. Diverses projections sont créées pour préserver certaines caractéristiques particulières, comme la distance, la direction, l'angle, la superficie ou la forme. Les projections peuvent être considérées comme le résultat de la projection de traits par une source lumineuse sur une forme tridimensionnelle, qui est ensuite déployée pour être visualisée en deux dimensions.

La figure illustre les trois principales familles de projections, qui sont les suivantes : les projections cylindriques, les projections coniques, et les projections planaires.

Le référentiel géodésique est une série de points de référence clés qui définissent la position de traits particuliers, le Système géodésique mondial 1984 (WGS84) donnant une approximation du niveau moyen de la mer. Ces points de référence servent de points connus pour élaborer le système de référence cartographique (SRC) et relier les traits à la surface projetée. Il existe des SRC horizontaux et verticaux, qui servent à définir la forme et la position des traits dans un espace bidimensionnel ou tridimensionnel. Nous allons nous concentrer sur les SRC horizontaux.

Ils ont été conçus pour diverses échelles et divers emplacements, du niveau local au niveau mondial. Il y a souvent un compromis entre la superficie qu'ils couvrent et la précision de leur concordance avec la région particulière visée, tel qu'il est illustré dans la figure. Le WGS84 ou le Système géodésique mondial assure la meilleure concordance avec la planète entière dans son ensemble, alors que le système de référence nord-américain (NAD)assure une meilleure concordance avec la région particulière qu'il couvre. Par ailleurs, les référentiels peuvent devenir obsolètes. Par exemple, le NAD27 a été remplacé par le NAD83.

Les systèmes de référence cartographique sont composés de méridiens et de parallèles, ou de lignes verticales et horizontales, qui forment un réseau quadrillé et qui permettent de localiser des traits à définir n'importe où sur la surface projetée, à l'aide de coordonnées XY. Il existe deux types de systèmes de coordonnées : géographiques et projetés.

Les systèmes de coordonnées géographiques couvrent généralement une grande superficie. Les coordonnées sont exprimées en unités angulaires, comme des degrés décimaux ou des degrés-minutes-secondes.

Les systèmes de coordonnées projetés sont générés à l'aide d'un SIG et couvrent généralement une moins grande superficie. Cependant, ils sont conçus pour la représentation planaire de traits. Par conséquent, les systèmes projetés sont utilisés pour l'analyse spatiale, comme la superposition de couches ou l'ajout de mesures spatiales à un ensemble de données. Les coordonnées sont souvent exprimées en unités linéaires, comme les mètres.

La figure montre que l'aspect des traits peut changer considérablement en fonction de la projection, du référentiel et du SRC appliqués. Lorsque vous utilisez plusieurs couches dans le SIG, une bonne pratique consiste à vous assurer que les propriétés sont uniformes. Cela est particulièrement important dans le cas des analyses utilisant des plusieurs couches, où des propriétés différentes qui peuvent entraîner des mesures ou des superpositions erronées, ou la défaillance d'outils de traitement.

La première catégorie de données spatiales que nous allons examiner est celle des données vectorielles. Cette catégorie est probablement plus accessible aux nouveaux utilisateurs des SIG. Le Manuel de l'utilisateur de QGIS définit les données vectorielles comme des « données de tableau avec géométrie ».

Les données vectorielles sont utilisées pour décrire des traits discrets à l'aide de trois grands types de géométrie : des points, des lignes et des polygones. Cela est illustré dans la figure ci-dessous, présentant des gares et des élévateurs à grains, des routes et des rivières, et des limites de couverture terrestre. Le tableau des attributs sert à entreposer d'autres variables (numériques ou textuelles), qui peuvent être utilisées pour l'analyse et la visualisation. Des formats de fichiers courants pour les données vectorielles sont les fichiers de forme et les fichiers de base de données géospatiales. Ces derniers peuvent comprendre des couches multiples de tout type de géométrie et, dans certains cas, doivent être exportés vers une nouvelle couche pour leur édition et analyse. Le format GeoPackage, qui est le format par défaut dans QGIS, combine des éléments de ces formats de fichiers.

Inversement, les données matricielles décrivent souvent des données continues. Il existe trois grands types : monobande, composites (ou multibande) et thématiques. Les données monobande montrent les variations d'une variable unique, comme l'altitude, ou la fonction Ombrage et Exposition , illustrée à gauche. Les matrices composites font référence à des données de télédétection, comme l'imagerie satellitaire, tel que l'illustre l'image du satellite Landsat 8, et peuvent combiner diverses bandes aux fins d'analyse et de visualisation. Les matrices thématiques sont souvent utilisées pour diffuser des classifications de la couverture terrestre issues de l'imagerie composite, comme l'Inventaire annuel des cultures, illustré à droite.

Contrairement à la visualisation des données vectorielles, celle des données matricielles est dépendante de l'échelle et varie en fonction de la taille des cellules ou des pixels, laquelle est liée à la résolution spatiale. Les données matricielles sont strictement numériques, et à chaque cellule est assigné un nombre correspondant à la variation d'une variable ou d'un attribut précis.

Les formats de matrices sont généralement des fichiers image. Les formats les plus courants sont GeoTIF (.tif) et JPEG2000 (.jp2). Les ensembles de données matricielles illustrent les données à granularité plus fine disponibles au public, des résolutions de 15 à 30 mètres étant courantes. Nous allons utiliser une combinaison d'ensembles de données vectorielles et matricielles tout au long du matériel de formation qui suivra.

Voilà qui conclut la première partie de cette vidéo. Nous avons élargi notre compréhension des propriétés qui rendent un ensemble de données spatial, et des principaux sous-catégories et caractéristiques des données spatiales. Restez à l'affût pour la deuxième moitié de ce tutoriel, où nous présenterons les procédures pour naviguer et accéder aux ensembles de données spatiales disponibles dans Cartes ouvertes.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)

Vidéo - Qu'est ce que les SIGs et pourquoi utiliser QGIS?

Numéro de catalogue : 89200005

Numéro d'exemplaire : 2019001

Date de diffusion : le 17 février 2020

QGIS Démo 1

Qu'est ce que les SIGs et pourquoi utiliser QGIS? - Transcription vidéo

(Le symbole de Statistique Canada, le mot-symbole « Canada » et le titre : « Démo 1 - Qu'est ce que les SIGs et pourquoi utiliser QGIS? » apparaissent à l'écran.)

Bonjour, tout le monde. Je m'appelle Alexandre Cyr et je travaille comme analyste en télédétection à Statistique Canada. Aujourd'hui, dans le cadre de la première vidéo de la série, je vais présenter ce que sont les systèmes d'information géographique (SIG), et parler de leur pertinence et de leur intégration éventuelle à vos domaines de travail et d'expertise.

Je vais aborder les deux points suivants : Le premier consiste à définir des termes et à démontrer l'application des SIG à l'aide de données spatiales. Le deuxième consiste à mettre en contexte les raisons pour lesquelles nous utilisons QGIS, un SIG ouvert, pour les tutoriels.

Ce matériel de formation est destiné aux nouveaux utilisateurs de SIG sans formation officielle dans ce domaine. Nous allons commencer par les compétences et les concepts fondamentaux, puis aborder des sujets et des applications de plus en plus avancés tout au long de la formation. Ensuite, vous pourrez appliquer ces compétences et ces procédures aux ensembles de données qui sont thématiquement pertinents pour vous. Nous allons vous montrer comment vous pouvez en faire beaucoup avec un SIG en suivant quelques étapes relativement faciles, et comment vous pouvez intégrer des ensembles de données de Statistique Canada et d'autres ensembles de données publics pour exécuter des tâches ou surmonter des défis auxquels vous faites face dans votre environnement de travail.

Les systèmes d'information géographique ou SIG sont des programmes qui permettent d'entreposer, de traiter, de combiner et de visualiser des données spatiales, à savoir tout ensemble de données comprenant des renseignements sur des coordonnées utilisés pour les positionner et les visualiser dans les SIGs.

Donc, si vous avez déjà utilisé un outil de cartographie ou un système GPS pour trouver le trajet le plus rapide entre deux endroits, ou examiné des cartes météorologiques d'une tempête, comme celles illustrées dans les figures ci dessous, vous avez déjà utilisé un SIG et des données géospatiales.

Pourquoi utiliser un SIG? Les programmes de SIG sont des outils puissants pour le couplage, l'analyse et la visualisation de données, qui permettent de superposer, d'intégrer et de cartographier des données spatiales dans un format interactif et multiscalaire. De ce fait, le SIG est l'outil par excellence pour diffuser des données et la norme de l'industrie pour la prise de décisions, servant à éclairer des sujets disparates allant du ciblage de programmes de développement social et économique à l'amélioration des pratiques environnementales et de la gestion de l'utilisation des terres, en passant par l'optimisation de la commercialisation, des opérations et de la prestation de services.

Les SIG peuvent servir à plusieurs fins, qui vont de la simple analyse et de la simple cartographie à des fonctions très avancées, à la rédaction de scripts et à la modélisation.

Nous estimons que la plupart des utilisations pertinentes pour les nouveaux utilisateurs de SIG peuvent être réalisées en quelques étapes faciles, qui nécessitent peu d'effort pour tirer le maximum des données.

En général, les SIG permettent de faire ce qui suit : Visualiser de l'information multidisciplinaire dans un format intuitif et accessible, qui peut servir à appuyer ou à améliorer des documents, ou servir de produit autonome. Tout comme une image vaut mille mots, une carte interactive vaut mille tableaux de données. Générer de nouveaux renseignements par la superposition et la combinaison de plusieurs variables et ensembles de données. Tirer profit des ensembles de données à fréquence et à résolution plus fines. La figure montre deux représentations visuelles que j'ai produites dans le SIG. Du côté gauche se trouve une carte de points chauds sur la fréquence des collisions routières à Ottawa en 2017 et, du côté droit, une série chronologique des températures mensuelles moyennes pour l'ensemble du Manitoba en 2016. Les deux exemples illustrent la puissance de la visualisation de données spatiales pour transmettre des renseignements et ont été produits à l'aide de quelques étapes simples.

Pourquoi utiliser QGIS? Dans le passé, l'utilisation des SIG ouverts était limitée aux utilisateurs ayant suivi une formation technique. Cependant, les progrès technologiques ont accru l'intégration des SIG dans nos vies quotidiennes, et les ont rendus plus accessibles et plus conviviaux pour les nouveaux utilisateurs.

Ce fait est illustré parfaitement par QGIS. Comme il s'agit d'un programme ouvert, son téléchargement en ligne est gratuit, et le code sous jacent est également fourni. QGIS est avantageux pour les raisons suivantes : Il privilégie son interface utilisateur graphique, ce qui en fait un programme convivial et intuitif. Il intègre sa propre trousse d'outils et celles des autres SIG ouverts établis, comme l'Analyse spatiale et Applications géomatiques (ASAG) et GRASS GIS, et les modules d'extension créés par les utilisateurs, ce qui donne lieu à des fonctionnalités diversifiées. Sa taille d'installation et ses exigences informatiques sont moins élevées que celles des autres programmes de SIG. En dernier lieu, sa base d'utilisateurs importante permet des mises à jour, des modules d'extension et des correctifs rapides, lesquels peuvent être consultés, parallèlement avec la documentation en ligne, pour exécuter ou paramétrer diverses fonctions.

Dans ses plus récentes versions, QGIS a été considérablement élargi et amélioré.

Nous allons maintenant télécharger QGIS. Utilisez le lien QGIS fourni dans la description de la vidéo ou effectuez une recherche en ligne comme je le fais actuellement. Lien QGIS

Il existe deux principales options pour le téléchargement dans Windows : le programme OSGEO4W et les logiciels d'installation autonomes.

La première option convient le mieux aux utilisateurs avancés, car ce programme automatise les mises à jour et permet d'éviter le dédoublement des trousses utilisées par plusieurs programmes de SIG.

Nous allons télécharger le logiciel d'installation autonome, dont il existe deux versions :

Au moment de l'enregistrement, il était disponible la version 3.6, la version riche en fonctions la plus récente, et la version 3.4, la version stable à long terme.

Afin de pouvoir activer les fonctions les plus à jour et adopter la nouvelle génération de QGIS, nous allons télécharger la version à long terme la plus récente, à savoir la version 3.4, qui a été lancée en février 2019.

Les utilisateurs qui ont un autre système d'exploitation peuvent télécharger les logiciels d'installation autonomes en ouvrant les menus déroulants ci dessous.

Une fois le téléchargement terminé, utilisez les paramètres d'installation par défaut.

Après l'installation, ouvrez l'application QGIS Desktop à partir de la barre de démarrage ou du raccourci. Dans la boîte éclair, sélectionnez Nouveau Départ, plutôt que d'importer les paramètres de QGIS 2.

Au besoin, vous pouvez utiliser ces mêmes procédures de téléchargement pour mettre à jour le programme.

Restez à l'affût pour la prochaine série de vidéos, dans le cadre de laquelle nous téléchargerons des données spatiales et nous commencerons à passer en revue quelques procédures différentes, afin que vous puissiez commencer à analyser et à visualiser des données dans le logiciel, et à créer des produits pertinents pour vous. Au cours de la prochaine démonstration, nous allons présenter les catégories et les formats de fichiers courants pour les ensembles de données spatiales, et les procédures pour naviguer dans ces ensembles de données et les télécharger à partir de Cartes ouvertes, le répertoire fédéral pour l'entreposage et la diffusion de données spatiales en ligne.

(Le mot-symbole « Canada » s'affiche.)