Analyse des données / Data Analytics

L’essentiel en bref

Le projet Analyse des données vise à créer une plateforme d’information pour l’ensemble de l’AFD, qui réunira diverses banques de données afin de permettre une vue d’ensemble globale de toutes les données. Ainsi, il sera possible d’agir avec prévoyance, ce qui facilitera le développement de l’AFD en une organisation fondée sur les données.

Situation actuelle et perspectives

Le projet Analyse des données est actuellement en phase de réalisation. Il porte principalement sur la création d’une plateforme d’analyse des données qui hébergera une banque centralisée de données provenant de nombreux systèmes sources, et sur la mise en œuvre de différents cas d’application tels que l’analyse intégrale des risques. Dès le début de 2020, une plateforme destinée aux rapports et aux informations, qui intégrera des systèmes existants comme Datawarehouse ou SAP Business Objects, sera mise en service. Les travaux liés aux systèmes Advanced Analytics débuteront au début du second semestre de 2020.

Ces systèmes à capacité d’apprentissage ne se limiteront pas à l’évaluation de séries de données statiques et historiques. Il ne s’agira pas seulement d’analyser les liens entre les données a posteriori, mais de reconnaître ces liens (sous forme de modèles) parmi un nombre important de données aux structures complexes. Des algorithmes automatiques permettront de générer des modèles fondés sur les données et d’établir des prévisions plus efficaces.

Selon la planification, le projet doit s’achever à la fin de 2021, date à laquelle les bases nécessaires au développement de l’analyse des données au sein de l’AFD devraient être établies.

But et objet

L’AFD doit devenir une organisation fondée sur les données: le projet Analyse des données établit les bases à la mise en œuvre de cette vision. La devise est la suivante: préparations et analyses automatiques plutôt que tâches manuelles. Les données seront ainsi traitées de façon plus efficace et avec moins d’erreurs. Des outils flexibles et un soutien de l’intelligence artificielle aideront à identifier les modèles pertinents. Des feedbacks réguliers permettront d’améliorer les règles et les modèles en permanence.

Les priorités porteront sur les cas d’application (business use cases) suivants: profils d’entreprises, analyses des risques et contrebande de marchandises. En ce qui concerne les profils d’entreprises, il s’agira de consolider les informations relatives aux entreprises issues de différents systèmes sources et de procéder à une notation des entreprises. L’analyse des risques consistera à regrouper les évaluations des risques décentralisées et indépendantes les unes des autres dans le but d’offrir une vue d’ensemble globale des personnes, des entreprises et des véhicules et de procéder ainsi à des décisions et des interventions plus ciblées. Dans le domaine de la contrebande de marchandises privées et commerciales, un regroupement des différentes sources de données existantes permettra d’améliorer les bases d’évaluation, en particulier dans les cas de contrebande.

Questions et réponses

https://www.ezv.admin.ch/content/ezv/fr/home/themen/projekte/dazit/aktueller-stand-der-arbeiten/data-analytics.html