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@ai-cfia

AI @ Canadian Food Inspection Agency (CFIA)

UNCLASSIFIED open data and open source projects from the CFIA's AI Lab | Projets non classifiés de données et de code source ouverts du labo d'IA de l'ACIA

Canadian Food Inspection Agency Artificial Intelligence Laboratory

Products under development

  • Finesse: intelligent internal search
  • Nachet: computer vision applied to digital images from microscope
  • FertiScan: aims to streamline the process of capturing and organizing fertilizer label information utilizing AI

Commitment to Responsible AI Use

At the Canadian Food Inspection Agency Artificial Intelligence Lab, we are committed to the responsible use of artificial intelligence (AI) in our projects and initiatives. Our work is guided by the principle that AI technologies hold great potential for enhancing how the Government of Canada serves Canadians, ensuring that their deployment in government programs and services adheres to the highest standards of ethics, values, and legal compliance. We align our practices with the Government of Canada's Responsible Use of Artificial Intelligence (AI) guidelines, fostering an environment where AI solutions are developed and implemented in a manner that is transparent, accountable, and beneficial for all Canadians.

CFIA's AI Strategic Roadmap

AI Vision

Commit to responsible AI enablement to empower employees to advance scientific, operational and regulatory excellence in service to Canadians.

Strategic Guiding Principles

  1. Align with Organization Initiatives and Mandates
  2. Leverage existing structures and capabilities
  3. Augment business processes and decision-making capabilities
  4. Enhance and develop new product offering
  5. AI where appropriate and use responsibly

Responsible AI Principles

  • Validity & Reliability
  • Accountability
  • Fairness & Bias Detection
  • Safety & Security
  • Privacy
  • Explainability & Transparency

Laboratoire d'intelligence artificielle de l'Agence canadienne d'inspection des aliments

Produits en développement

  • Finesse : recherche interne intelligente
  • Nachet : vision par ordinateur appliquée aux images numériques issues d'un microscope
  • FertiScan : vise à simplifier le processus de saisie et d'organisation des informations sur les étiquettes d'engrais en utilisant l'IA

Engagement envers l'utilisation responsable de l'IA

Au Laboratoire d'intelligence artificielle de l'Agence Canadienne d'Inspection des Aliments, nous nous engageons à utiliser l'intelligence artificielle (IA) de manière responsable dans nos projets et initiatives. Nos travaux sont guidés par le principe selon lequel les technologies IA offrent un grand potentiel pour améliorer la manière dont le gouvernement du Canada sert les Canadiens et les Canadiennes, en garantissant que leur déploiement dans les programmes et services gouvernementaux respecte les normes les plus élevées d'éthique, de valeurs et de conformité légale. Nous alignons nos pratiques sur les lignes directrices du gouvernement du Canada sur l'utilisation responsable de l'intelligence artificielle (IA), favorisant un environnement où les solutions d'IA sont développées et mises en œuvre de manière transparente, responsable et bénéfique pour tous les Canadiens et les Canadiennes.

Feuille de route stratégique concernant l'IA à l'ACIA

Vision de l'IA

S'engager à permettre une utilisation responsable de l'IA afin de donner aux employé.e.s les moyens de faire progresser l'excellence scientifique, opérationnelle et réglementaire au service des Canadiens.

Principes directeurs stratégiques

  1. Aligner avec les initiatives et mandats de l'organisation
  2. Tirer parti des structures et capacités existantes
  3. Augmenter les processus métier et les capacités de prise de décision
  4. Améliorer et développer de nouvelles offres de produits
  5. Utiliser l'IA là où c'est approprié et de manière responsable

Principes de l'IA responsable

  • Validité et fiabilité
  • Responsabilité
  • Équité et détection des biais
  • Sécurité et sûreté
  • Confidentialité
  • Explicabilité et transparence

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  1. dev-rel-docs dev-rel-docs Public

    Developer Relations Documentation

    2

Repositories

Showing 10 of 58 repositories
  • fertiscan-backend Public

    Backend for FertiScan: FastAPI server for image uploads, OCR, and LLM-based form generation | Backend de FertiScan : serveur FastAPI pour téléversements d'images, OCR et génération de formulaires via LLM

    ai-cfia/fertiscan-backend’s past year of commit activity
    Python 3 MIT 1 8 (1 issue needs help) 9 Updated Feb 22, 2025
  • howard-on-prem Public

    The Howard project, named after "The Godfather of Clouds" Luke Howard, manages on-premises Kubernetes-based infrastructure for CFIA's AI Lab | Le projet Howard, nommé en hommage à Luke Howard, le "Parrain des nuages", gère l'infrastructure sur site basée sur Kubernetes pour le laboratoire d'IA de l'ACIA.

    ai-cfia/howard-on-prem’s past year of commit activity
    0 MIT 0 14 1 Updated Feb 21, 2025
  • howard Public

    The Howard project, named after "The Godfather of Clouds" Luke Howard, manages Kubernetes-based cloud infrastructure for CFIA's AI Lab | Le projet Howard, nommé en hommage à Luke Howard, le "Parrain des nuages", gère l'infrastructure cloud basée sur Kubernetes pour le laboratoire d'IA de l'ACIA.

    ai-cfia/howard’s past year of commit activity
    HCL 2 MIT 0 53 14 Updated Feb 21, 2025
  • nachet-model-ccds Public

    Nachet Model Code Docs in Cookiecutter Data Science Format

    ai-cfia/nachet-model-ccds’s past year of commit activity
    Jupyter Notebook 0 MIT 0 1 10 Updated Feb 21, 2025
  • fertiscan-pipeline Public

    A Python package for GPT-related functionalities in FertiScan | Un package Python pour les fonctionnalités liées à GPT dans FertiScan

    ai-cfia/fertiscan-pipeline’s past year of commit activity
    Python 1 MIT 1 13 4 Updated Feb 21, 2025
  • fertiscan-frontend Public

    Frontend for Fertiscan, enabling AI-powered fertilizer label analysis | Frontend de Fertiscan, pour l'analyse d'étiquettes d'engrais avec IA

    ai-cfia/fertiscan-frontend’s past year of commit activity
    TypeScript 2 MIT 1 28 8 Updated Feb 21, 2025
  • ailab-datastore Public

    This is a repo representing the data layer of multiple ailab projects

    ai-cfia/ailab-datastore’s past year of commit activity
    Python 3 MIT 0 32 (4 issues need help) 11 Updated Feb 19, 2025
  • finesse-frontend Public

    Frontend for finesse, a semantic search product | Frontend pour Finesse, un produit de recherche sémantique

    ai-cfia/finesse-frontend’s past year of commit activity
    TypeScript 1 MIT 4 25 (4 issues need help) 16 Updated Feb 19, 2025
  • nachet-backend Public

    Flask backend for Nachet handling Azure endpoint and storage API requests - Backend Flask de Nachet pour les requêtes de point de terminaison et API de stockage Azure.

    ai-cfia/nachet-backend’s past year of commit activity
    Python 1 MIT 4 16 (2 issues need help) 13 Updated Feb 15, 2025
  • finesse-backend Public

    Backend for the Finesse semantic search system, handling data processing, search algorithm choice, and integration with the frontend.

    ai-cfia/finesse-backend’s past year of commit activity
    Python 1 MIT 1 10 (1 issue needs help) 10 Updated Feb 13, 2025

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