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Statistique Canada
Division de l'organisation et des finances de l'industrie

Le présent rapport est financé dans le cadre du Plan d'action sur les données désagrégées (PADD). Dans le cadre du PADD, annoncé dans le budget de 2021, Statistique Canada travaillera en collaboration avec les Canadiens pour faire en sorte qu'ils disposent de meilleures données pour prendre des décisions éclairées. Le PADD permettra de produire des renseignements statistiques détaillés pour mettre en évidence les expériences vécues par des groupes de population particuliers, tels que les femmes, les Autochtones, les groupes racisés et les personnes ayant une incapacité. Il mettra également en lumière les diverses populations et leurs intersections à différents niveaux géographiques partout au Canada.

Table des matières

• Résumé
• Contexte du projet
• Objectifs de la mobilisation
• Méthodes de mobilisation
• Connaissance générale des renseignements environnementaux, sociaux et de gouvernance
• Principales conclusions
• Autres conclusions
• Prochaines étapes du projet
• Annexe A

Résumé

Plusieurs phases de mobilisation ont été menées dans le cadre du projet sur les indicateurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) de Statistique Canada. Des activités de mobilisation ont été réalisées avec divers participants aux intérêts variés. Les activités de mobilisation les plus récentes ont permis de mieux comprendre les limites des cadres des indicateurs ESG actuels concernant les besoins des peuples autochtones. Les objectifs de cette mobilisation étaient de mieux comprendre les besoins et les lacunes statistiques en ce qui a trait aux indicateurs ESG et aux peuples autochtones, ainsi que la manière d'intégrer les perspectives autochtones dans les indicateurs ESG.

Les participants à la mobilisation ont unanimement reconnu que les renseignements et les données ESG sont utiles pour évaluer et comprendre les risques non financiers. Tout au long des discussions, plus de la moitié des participants ont souligné le manque de représentation et d'inclusion des intérêts et des valeurs autochtones. La majorité des participants ont constaté plusieurs lacunes statistiques qui ont une incidence sur leur travail concernant les indicateurs ESG et les peuples autochtones. Tous les participants ont accueilli favorablement ces constatations et ont indiqué qu'ils avaient besoin de données désagrégées pour représenter les intérêts ESG du Canada et les intérêts des peuples autochtones.

Conclusion 1

Les cadres environnementaux, sociaux et de gouvernance devraient être normalisés et inclure les valeurs et les intérêts des peuples autochtones.

Conclusion 2

Les données devraient représenter les effets directs, indirects et cumulatifs.

Conclusion 3

Les données devraient représenter l'interconnexion des questions environnementales, sociales et de gouvernance.

Conclusion 4

La mobilisation devrait avoir lieu assez tôt dans le processus, en plus d'être effectuée souvent et de manière continue tout au long du cycle de vie d'un projet. En outre, la mobilisation devrait englober le consentement et le renforcement des capacités.

Conclusion 5

Les utilisateurs de données devraient avoir accès à une gamme de produits de données répondant à leurs différents besoins.

Conclusion 6

L'élaboration d'indicateurs environnementaux, sociaux et de gouvernance relatifs aux peuples autochtones devrait être menée par ces derniers.

Conclusion 7

Les données devraient être présentées de manière à donner une image positive des peuples autochtones et à ne pas perpétuer les stéréotypes coloniaux.

Contexte du projet

L'environnement dans lequel les entreprises exercent leurs activités évolue en raison d'une sensibilisation accrue à la dégradation de l'environnement et à l'importance de la diversité et de l'inclusion, ce qui entraîne la modification des attentes à l'égard du comportement des entreprises. Aujourd'hui plus que jamais, lorsqu'ils prennent des décisions en matière d'investissement, les actionnaires regardent au-delà du rendement financier et s'intéressent à des domaines tels que la transition vers une économie à faibles émissions de carbone ou une main-d'œuvre plus diversifiée. C'est dans ce contexte que Statistique Canada a diffusé son tableau de bord expérimental environnemental, social et de gouvernance (ESG). Ce tableau de bord présente une série d'indicateurs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) servant à démontrer le rendement non financier de certaines industries.

Les indicateurs ESG renvoient à trois thèmes non financiers qui peuvent servir à éclairer les risques et le rendement à long terme d'un investissement. Le raisonnement est le suivant : les industries qui gèrent adéquatement leurs risques ESG seront moins vulnérables aux modifications apportées aux règlements ou aux attentes sociétales, et auront donc un meilleur rendement à long terme. Statistique Canada a tiré parti de sources de données existantes d'un nombre limité d'industries pour produire un tableau de bord expérimental. L'objectif de ce tableau de bord était de fournir un échantillon d'indicateurs ESG en vue de mesurer l'intérêt des utilisateurs pour les données et de définir l'orientation future du projet.

En 2021, Statistique Canada a lancé un projet pilote sur les indicateurs ESG afin de fournir des renseignements ESG fondés sur des données facilement disponibles. Les données ont été désagrégées dans la mesure du possible pour tenir compte de la population autochtone. Cependant, il existait encore des lacunes en ce qui concerne les indicateurs ESG et les peuples autochtones. Ces données sont nécessaires pour aider les décideurs à créer les politiques et les programmes appropriés et pour répondre aux besoins des communautés et organisations autochtones.

Pour mieux comprendre les besoins en matière d'indicateurs ESG, Statistique Canada a mené des consultations auprès d'organisations autochtones, de partenaires fédéraux, territoriaux et provinciaux, d'organisations du secteur privé, d'organismes régionaux et nationaux de réglementation de l'industrie, ainsi que d'experts et d'universitaires spécialisés dans la durabilité et les indicateurs ESG. Le présent rapport traite de la troisième phase de mobilisation, laquelle porte avant tout sur les indicateurs ESG et les peuples autochtones. Les résultats des mobilisations précédentes sont accessibles sur la page de la mobilisation consultative liée au programme sur les indicateurs ESG.

Objectifs de la mobilisation

Les objectifs de la mobilisation étaient de mieux comprendre les besoins en matière de données des détenteurs de droits et des intervenants en ce qui concerne les indicateurs ESG et les peuples autochtones, ainsi que le rôle que Statistique Canada pourrait jouer pour répondre à ces besoins. La mobilisation portait principalement sur la compréhension des lacunes statistiques et des besoins analytiques en ce qui concerne les indicateurs ESG et les peuples autochtones.

Méthodes de mobilisation

Sélection des participants

La majorité des organisations avec lesquelles on a communiqué à propos de la mobilisation ont été ciblées en fonction de leur intérêt pour les indicateurs ESG et de la manière dont ces derniers s'inscrivent dans le cadre de leur travail (p. ex. la finance durable et les indicateurs ESG, le développement des ressources, la réconciliation avec les peuples autochtones et la réconciliation économique). D'autres participants provenaient de phases antérieures de mobilisation dans le projet, et certains ont été recommandés par des partenaires actuels travaillant en collaboration avec Statistique Canada. Les contacts comprenaient divers intérêts, notamment les gouvernements fédéral, provinciaux et territoriaux, les organisations des secteurs de la finance, des ressources et de l'industrie travaillant avec des communautés autochtones, ainsi que les organisations autochtones nationales et régionales.

Certains participants ont eu des présentations préliminaires sur demande afin de se familiariser avec les indicateurs ESG et les objectifs du processus de mobilisation. D'autres participants sont passés directement aux activités officielles de mobilisation. Près de 100 participants ont assisté à 25 séances animées de deux heures en groupes de discussion.

Connaissance générale des renseignements environnementaux, sociaux et de gouvernance

Dans l'ensemble, les participants connaissaient les indicateurs ESG et utilisaient certains renseignements ESG à divers titres dans leur travail quotidien. Les données environnementales ont été fréquemment mentionnées et ont été considérées comme une source d'information pour la prise de décisions concernant les projets et les programmes. De nombreux participants estimaient que les renseignements sociaux et de gouvernance étaient importants et ont demandé davantage de renseignements et de données pour étayer les thèmes sociaux et de gouvernance liés aux indicateurs ESG.

La majorité des participants estimaient que les données ESG pouvaient être utilisées de diverses manières, notamment pour éclairer la prise de décisions. Plus de la moitié des participants ont répondu que les données ESG soutiennent la prise de décisions dans les programmes et politiques de développement social, financier et économique, l'élaboration de politiques et la nécessité d'investir ou de désinvestir en fournissant des renseignements sur les personnes touchées et celles qui en bénéficient. Les données intègrent également des notions et des efforts concrets de réconciliation. Plus de la moitié des participants s'attendent à une augmentation des projets environnementaux qui, selon eux, entraînera probablement un besoin accru de renseignements ESG pour permettre une prise de décisions appropriée qui réponde au mieux aux besoins et aux intérêts des différents détenteurs de droits ou communautés autochtones et des autres intervenants, tout en fournissant des méthodes pour mesurer et comprendre les risques ESG connexes.

Principales conclusions

Conclusion 1 : Les cadres environnementaux, sociaux et de gouvernance devraient être normalisés et inclure les valeurs et les intérêts des peuples autochtones.

Tous les participants attendaient la normalisation ou les lignes directrices en matière d'indicateurs ESG au Canada. Plus de la moitié des participants prennent en compte les cadres environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) existants dans leurs rapports, et certains participants déclarent utiliser des cadres ESG précis. Parmi les cadres ESG pris en compte, les objectifs de développement durable des Nations Unies ont été mentionnés le plus souvent. Certains participants ont mentionné l'utilisation des Normes internationales d'information financière, tandis que d'autres ont élaboré leurs propres critères de présentation de rapports.

Plus de la moitié des participants issus d'organisations autochtones ont déclaré connaître les divers cadres et indicateurs ESG, mais aucun n'a déclaré les utiliser, la plupart des participants ayant exprimé leur déception quant à l'exclusion des intérêts et des valeurs des peuples autochtones de ces cadres. Certains participants ont souligné qu'il existe des recherches menées par des organisations autochtones sur les indicateurs ESG et que le projet de tableau de bord ESG devrait s'inspirer de ces travaux. Certaines organisations autochtones et d'autres participants ont recommandé des documents, des rapports et des recherches à prendre en considération dans l'élaboration future du projet de tableau de bord ESG (voir la liste de ces ressources à l'annexe A).

Les organisations autochtones ont exprimé leurs préoccupations quant à la manière dont les cadres ESG internationaux s'alignent sur les paradigmes des connaissances scientifiques occidentales qui donnent la priorité à leurs méthodes et à leurs concepts par rapport aux connaissances autochtones. Ces cadres perpétuent les Autochtones en tant qu'intervenants dans les relations d'obligation des intervenants. Toutefois, ces organisations ont expliqué que le contexte juridique au Canada souligne que les peuples autochtones sont des détenteurs de droits dans tout partenariat de développement et qu'ils se trouvent donc dans des relations de détenteurs de droits.

Conclusion 2 : Les données devraient représenter les effets directs, indirects et cumulatifs.

Effets indirects

Certains participants issus d'organisations autochtones ont indiqué que les indicateurs ESG devraient aller au-delà de la mesure des effets directs et inclure des mesures des effets indirects, car les renseignements contenus dans n'importe quelle partie des indicateurs ESG ont un effet d'entraînement. Par exemple, lorsque les femmes autochtones ont accès à des possibilités équitables dans le domaine de l'éducation et à un salaire équitable dans le domaine de l'emploi, cela se répercute sur l'économie locale et la communauté, et les résultats sociaux et en matière de santé sont susceptibles de s'améliorer. Il est donc important de mesurer les effets indirects d'un projet (p. ex. les résultats en matière de santé) sur les personnes et les communautés, en plus des effets directs (p. ex. l'emploi).

Effets cumulatifs

Les effets d'un projet ne doivent pas être pris en compte séparément. Par exemple, les effets environnementaux cumulatifs des projets de ressources antérieurs et l'évolution des conditions climatiques au fil du temps ont un effet direct sur les ressources disponibles pour la subsistance de la communauté, les liens ou relations culturels et spirituels, les résultats en matière de santé et les possibilités futures de développement des ressources. Ces exemples soulignent la nécessité de comprendre non seulement l'effet direct d'un projet, mais aussi ses effets cumulatifs.

Avantages transitoires et durables

Une autre ligne directrice qui s'est dégagée concernant l'élaboration d'indicateurs ESG relatifs aux peuples autochtones est la prise en compte du caractère transitoire ou durable d'un avantage. Par exemple, un projet de développement qui apporte des emplois à une communauté peut constituer un avantage transitoire, car ces emplois peuvent disparaître lorsque le projet prend fin. Toutefois, si, dans le cadre de ce projet, une route était construite pour relier une communauté éloignée aux ressources ou aux nécessités, telles que les hôpitaux, les villes voisines ou les emplois, elle pourrait être considérée comme un avantage durable. Les avantages à court et à long terme doivent être pris en compte lors de l'élaboration des indicateurs ESG.

Conclusion 3 : Les données devraient représenter l'interconnexion des questions environnementales, sociales et de gouvernance.

Un large éventail de besoins en matière de données

Plus de la moitié des participants issus d'organisations autochtones ont répondu que tous les indicateurs ESG sont également importants et interconnectés. Certains ont ajouté qu'une prise de décisions éclairée nécessitait une compréhension de ces interconnexions et de leur incidence sur les peuples autochtones à court et à long terme. Un large éventail de données est donc nécessaire pour comprendre pleinement l'incidence d'un projet, compte tenu de l'interconnexion des questions.

Plus de la moitié des participants ont exprimé le besoin de disposer de davantage de données sociales et de gouvernance fondées sur les indicateurs ESG, telles que des données décrivant les possibilités offertes aux Autochtones, le niveau de formation et de développement des compétences disponibles et nécessaires aux communautés, ainsi que les possibilités de financement, d'investissement et de propriété offertes aux communautés.

Le plus souvent, les organisations autochtones ont indiqué qu'elles avaient besoin de données sur les sujets suivants :

• l'environnement et les effets cumulatifs sur l'eau, la terre et l'air;
• l'intendance autochtone;
• la population;
• l'emploi selon l'âge et le genre, y compris chez les Autochtones vivant hors réserve et dans les régions urbaines;
• l'approvisionnement autochtone et les entreprises autochtones;
• la représentation autochtone dans la prise de décisions (p. ex. la participation aux conseils d'administration ou aux postes de direction des projets);
• l'intégration des connaissances autochtones dans les solutions et les processus relatifs aux projets (p. ex. les évaluations environnementales ou l'usage traditionnel des terres, la cogestion et l'atténuation des risques);
• les petites et moyennes entreprises autochtones;
• les possibilités de renforcement des capacités pour les entreprises et les communautés autochtones;
• la consultation et la mobilisation;
• l'intégration des systèmes de valeurs autochtones, des pratiques de cogestion, de l'égalité de participation à la prise de décisions et des solutions communautaires.

Le plus souvent, les participants non autochtones ont indiqué que les données sur les risques liés aux changements climatiques, les émissions de gaz à effet de serre, l'emploi, l'éducation ou la formation, le revenu et la représentation au sein des conseils d'administration et des postes de direction étaient utiles pour leurs organisations.

Thèmes fréquemment évoqués

Tout au long de la mobilisation, des thèmes communs ont commencé à émerger grâce aux idées et aux questions. Ces thèmes ont été compilés dans la liste ci-dessous et ont été abordés avec les participants afin de déterminer s'ils pouvaient être utilisés comme thèmes généraux pour élaborer des indicateurs ESG selon une perspective autochtone.

Tous les participants ont convenu que des thèmes communs devaient être pris en compte lors de l'élaboration d'indicateurs ESG selon une perspective autochtone. Certains participants ont indiqué qu'il était préférable d'aborder les thèmes à partir d'espaces qualitatifs dirigés par des communautés autochtones. Certains participants ont recommandé une mobilisation plus poussée des communautés et entreprises autochtones pour élaborer des méthodes de mesure des risques connexes. Certains participants ont indiqué qu'il était difficile de mesurer les risques liés aux thèmes, car les données ne sont pas disponibles ou accessibles (p. ex. les accords entre les communautés et le secteur des ressources sont privés).

Liste des thèmes communs

1. Souveraineté autochtone sur les droits à la terre et à l'eau (traités historiques ou modernes ou accords sur les revendications territoriales)
2. Cadres politiques qui soutiennent la mise en œuvre ou l'adoption de la Déclaration des Nations Unies sur les droits des peuples autochtones et des recommandations de la Commission de vérité et réconciliation du Canada
3. Respect des connaissances des peuples autochtones et de leur relation avec la terre (p. ex. eau, terre, faune et flore) et de leurs pratiques spirituelles
4. Intégration des connaissances traditionnelles dans les solutions mises en œuvre par la communauté dans le cadre d'un projet et emploi de membres de la communauté possédant des compétences existantes (p. ex. connaissance de l'habitat [caribou, bison, orignal, poisson, oie, ours], stratégies d'atténuation, conservation et rapports)
5. Respect des pratiques traditionnelles et culturelles (p. ex. rassemblements, pow-wow, saisons de chasse, de piégeage et de pêche) lors de la mobilisation et de l'établissement de relations
6. Sensibilisation aux problèmes actuels et historiques de la communauté (p. ex. problèmes de santé [accès à des aliments nutritifs; diabète; COVID-19; suicide chez les adolescents; prévention de la toxicomanie; bien-être et santé mentale; trouble de stress post-traumatique et traumatisme intergénérationnel attribuable à la disparition et au meurtre de femmes et de filles autochtones, aux pensionnats, à la rafle des années 1960, etc.]) qui mènent à d'autres effets (p. ex. capacité limitée de la gouvernance et de la mobilisation communautaires ou inégalités socioéconomiques)
7. Reconnaissance et respect des enquêtes sur l'usage traditionnel des terres (p. ex. respect des cimetières et des camps traditionnels)
8. Considérations linguistiques (p. ex. recours à la traduction dans toutes les activités de mobilisation)
9. Plans de renforcement de la confiance et des relations propres à la communauté
10. Mobilisation significative dans le cadre de l'obligation de consulter ou de la consultation de la communauté (p. ex. mobilisation précoce et fréquente, communication des résultats et des prochaines étapes, et retour en permanence à la mobilisation)
11. Cadre de consentement libre, préalable et éclairé (CLPE)
12. Investissement dans des solutions communautaires proactives (p. ex. soutenir l'autodétermination des communautés qui recherchent des financements pour les terres traditionnelles et les centres de vacances, les écoles ou la formation, les cliniques, les pavillons de ressourcement et la santé mentale, les infrastructures de logement et d'eau, et les loisirs [Quel investissement sera utilisé? Où et comment?])
13. Partage des recettes et des bénéfices
14. Possibilités d'investissement et de propriété pour les Autochtones dans les projets

Conclusion 4 : La mobilisation devrait avoir lieu assez tôt dans le processus, en plus d'être effectuée souvent et de manière continue tout au long du cycle de vie d'un projet. En outre, la mobilisation devrait englober le consentement et le renforcement des capacités.

Mobilisation

Plus de la moitié des participants et toutes les organisations autochtones ont recommandé que la mobilisation des Autochtones soit précoce, fréquente et continue, avec des efforts évolutifs pour établir et maintenir des avantages communautaires à long terme et durables grâce à la compréhension mutuelle des parties concernées. Plus de la moitié des participants ont recommandé que la mobilisation soit collaborative, cohésive et significative. Plus de la moitié des participants ont convenu que des processus de suivi éthiques et transparents, des possibilités d'appropriation et de prise de décisions, et le respect des promesses sont essentiels pour développer des relations mutuellement bénéfiques avec les communautés autochtones.

Consentement et renforcement des capacités

Tous les participants ont recommandé que les questions relatives aux indicateurs ESG et aux peuples autochtones soient abordées sous l'angle de l'établissement de relations dans le cadre du CLPE, en fonction des intérêts, des objectifs et des priorités de chaque communauté. Toutes les organisations autochtones ont souligné que chaque communauté devrait définir et déterminer la définition du consentement, avec une mobilisation constante et réaffirmée tout au long du projet. Au-delà du consentement, la majorité des participants ont également recommandé que la participation des communautés autochtones soit planifiée et décrite pour chaque étape d'un projet : développement, construction, propriété, exploitation et maintenance.

Toutes les organisations autochtones ont souligné que le CLPE comprend un soutien, tel qu'un soutien financier aux besoins juridiques et administratifs de la communauté pour une prise de décisions éclairée et l'élaboration conjointe de documents juridiques, afin de faciliter le consentement. En outre, plus de la moitié des participants ont recommandé de soutenir le développement des capacités et l'établissement de rapports afin de mieux doter les partenaires, les communautés et les gouvernements autochtones des outils et des ressources nécessaires pour défendre leurs intérêts. La majorité des participants ont souligné les défis actuels en matière de capacité auxquels les communautés autochtones sont confrontées en raison du fardeau des enquêtes et de la mobilisation.

Conclusion 5 : Les utilisateurs de données devraient avoir accès à une gamme de produits de données répondant à leurs différents besoins.

Granularité et différents niveaux d'analyse

Compte tenu de l'étendue des besoins en matière de données ESG, tous les participants préféreraient disposer de données plus granulaires et désagrégées, y compris davantage de données ESG aux échelons régional, territorial ou provincial, nordique et communautaire.

Les participants se sont également montrés intéressés par une variété de méthodes de présentation des données et par différents degrés d'analyse afin de répondre aux besoins des utilisateurs les plus avertis qui effectuent leur propre analyse et des utilisateurs qui souhaitent utiliser les renseignements ESG mais qui n'ont pas la capacité d'analyser les données. Par conséquent, tous les participants étaient intéressés par des fichiers de microdonnées qu'ils peuvent utiliser et analyser eux-mêmes et ont trouvé de la valeur dans les différentes méthodes de présentation des données, les outils de visualisation des données et les rapports d'analyse descriptive qui comparent les données et montrent les tendances au fil du temps. En d'autres termes, il y aurait un produit de données pour répondre aux besoins de chaque utilisateur, quelles que soient ses contraintes de capacité.

Les participants ont recommandé que les différents produits et données soient regroupés en un seul endroit afin d'en faciliter l'accès.

Données qualitatives ou quantitatives

Tous les participants ont exprimé le besoin de données qualitatives et quantitatives pour soutenir leur travail. Plus de la moitié des participants ont souligné la nécessité de disposer de données qualitatives pour établir des relations avec les peuples autochtones en précisant et en contextualisant les données quantitatives. Certains participants ont indiqué que les données qualitatives devraient inclure et prendre en compte les modes de connaissance autochtones. Certains participants ont fait valoir que la comparaison des données autochtones avec les données non autochtones pourrait contribuer à des descriptions négatives ou généralisées.

Ventilation par industrie

Plus de la moitié des participants ont recommandé que les indicateurs portent uniquement sur des industries précises. Les industries suivantes ou les secteurs suivants ont été mentionnés : ressources naturelles, exploitation minière, pétrole et gaz, énergie verte, fabrication, télécommunications, foresterie, pêche, tourisme, approvisionnement, transport maritime, transport, agriculture, banque, finance et flux de capitaux.

Conclusion 6 : L'élaboration d'indicateurs environnementaux, sociaux et de gouvernance relatifs aux peuples autochtones devrait être menée par ces derniers.

Statistique Canada a demandé à tous les participants si les questions liées aux indicateurs ESG et aux peuples autochtones pouvaient être abordées dans le cadre des thèmes ESG ou si un thème autochtone devait être utilisé pour prendre en compte les intérêts des Autochtones. Moins de la moitié des participants ont recommandé la création d'un thème autochtone. Toutefois, presque toutes les organisations autochtones craignaient que la création d'un indicateur autochtone ou le regroupement des intérêts autochtones en dehors des thèmes ESG n'entraîne des effets négatifs d'altérisation, d'exclusion, d'appropriation culturelle ou de politique de pure forme. Toutes les organisations autochtones ont recommandé que les peuples et les organisations autochtones prennent l'initiative de définir les indicateurs qui relèveraient du thème autochtone dans les indicateurs autochtones, environnementaux, sociaux et de gouvernance ou les indicateurs environnementaux, sociaux, de gouvernance et autochtones.

Presque tous les participants ont recommandé la mise à disposition de renseignements ou de données concernant les indicateurs ESG et les peuples autochtones. En outre, tous les participants à la mobilisation ont unanimement convenu que les sujets et les intérêts autochtones devraient être intégrés dans chacun des thèmes ESG afin de créer des espaces ESG inclusifs et propres au Canada. La plupart des participants estimaient qu'il était plus approprié d'intégrer des sujets ou des intérêts autochtones dans chaque thème de données ESG actuellement publié par Statistique Canada, afin de remédier aux limites actuelles des cadres ESG internationaux qui excluent les peuples autochtones. Certains participants ont expliqué que cette approche faciliterait l'adoption et l'adaptation aux changements pour ceux qui utilisent déjà des indicateurs ESG universels ou communs.

La plupart des participants issus d'organisations non autochtones ont expliqué que les concepts autochtones dans les indicateurs ESG sont ancrés dans leur travail, leurs processus, leurs mandats et leurs plans d'équité et de diversité des genres. Plus de la moitié des participants non autochtones ont indiqué que le fait de rester alignés sur les cadres et indicateurs ESG couramment utilisés profite aux détenteurs de droits en créant des espaces où leurs voix peuvent mener et façonner des conversations qui définissent les rapports sur leurs intérêts et leurs priorités. Cette inclusion, ou le résultat d'un tel changement dans les indicateurs ESG, générera probablement des données importantes à prendre en compte, en particulier par les gouvernements autochtones qui prennent des décisions dans le cadre de projets de développement économique.

Certains participants ont jugé utile de désagréger les indicateurs ESG existants. Les données désagrégées pourraient représenter les réalités autochtones (p. ex. la désagrégation des données sur l'emploi entre les Autochtones et les non-Autochtones). Les données sur un thème autochtone distinct pourraient provenir directement d'un espace qualitatif façonné par les communautés et pouvant intégrer les systèmes de valeurs autochtones d'une manière qui ne donne pas la priorité à la science occidentale par rapport aux connaissances autochtones, créant ainsi un espace dans les indicateurs ESG qui est entièrement dirigé par les Autochtones.

Conclusion 7 : Les données devraient être présentées de manière à donner une image positive des peuples autochtones et à ne pas perpétuer les stéréotypes coloniaux.

Plus de la moitié des participants non autochtones préféreraient des points de données comparatives entre les populations autochtones et non autochtones et des tendances historiques pour suivre les résultats au fil du temps.

Plus de la moitié des participants ont recommandé que les données présentent des perspectives autochtones positives, telles que des entreprises ou des organisations autochtones prospères. Certains participants ont souligné que les ensembles de données positives qui montrent les progrès réalisés au fil du temps au sein de communautés autochtones permettent d'améliorer les résultats des Autochtones en matière d'emploi et de formation, de transfert de connaissances, de développement des entreprises, de gestion de projets autochtones et de prise de décisions autochtone.

Plus de la moitié des participants ont indiqué que le tableau de bord devait fournir des données qui ne perpétuent pas les récits coloniaux en utilisant des modèles fondés sur les forces pour encadrer les renseignements en mettant en évidence le succès des systèmes de valeurs autochtones (p. ex. dans l'aménagement des terres, les pratiques de cogestion et la conservation). Cette approche en matière de données fournit des exemples qui mettent en évidence le travail fructueux des communautés qui se soucient de l'environnement et de la société, ainsi que les avantages pour les communautés de participer à la prise de décisions (gouvernance) dans le cadre ESG.

Autres conclusions

Biais

Bien que les participants à la mobilisation aient soulevé diverses préoccupations liées aux indicateurs ESG et aux peuples autochtones, la majorité des voix et des idées abordées dans ce rapport sont subjectives selon les intérêts des personnes dont le travail s'aligne sur les concepts, les mesures et les méthodologies ESG ou les utilise. Bien que la plupart des participants aient manifesté un certain intérêt pour les indicateurs ESG, une organisation autochtone a souligné que les concepts ESG ne correspondaient pas à son travail ou aux valeurs des peuples autochtones et qu'elle ne les soutenait donc pas. Statistique Canada est conscient que la participation limitée des organisations qui ne soutiennent pas les sujets et les méthodes ESG est une forme de biais de confirmation dans ce rapport sur les résultats de la mobilisation.

Souveraineté des données

Plus de la moitié des organisations autochtones ont fait part de leurs préoccupations concernant la souveraineté des données autochtones, expliquant que l'accès des Autochtones aux données totalisées ne devrait pas être monétisé pour les Autochtones et que les données ou les renseignements doivent être utilisés d'une manière qui soit culturellement pertinente pour les Autochtones. La plupart des organisations autochtones ont exprimé un besoin de clarté en posant les questions suivantes : (1) À qui appartiennent les données? (2) Qui en bénéficie? (3) Quels sont les besoins et les souhaits des communautés autochtones?

Droits ancestraux, droits issus de traités et droits fonciers

Une question a été posée sur la manière dont les droits ancestraux, les droits issus de traités et les droits fonciers seraient présentés dans un espace ESG. Plus de la moitié des participants se sont inquiétés du fait que les droits issus de traités ont des obligations différentes d'un point de vue juridique et que les industries utilisant des cadres ESG doivent mieux comprendre et planifier leur travail avec les peuples autochtones. La connaissance de la géographie visée par les traités et non visée par les traités est importante pour développer des relations mutuellement bénéfiques entre l'industrie, le secteur des ressources et les peuples autochtones. Plus de la moitié des participants ont recommandé que le projet sur les indicateurs ESG de Statistique Canada inclue des renseignements qui montrent la cartographie par traité, accord ou territoire non visé par les traités.

Détermination des entreprises autochtones

Plus de la moitié des organisations autochtones ont fait part de leurs préoccupations quant à la manière de déterminer les entreprises autochtones. De nombreuses organisations autochtones ont souligné l'importance de la transparence dans ce processus, car l'appropriation de l'identité autochtone du point de vue des entreprises est utilisée pour obtenir des subventions, des financements et des allègements fiscaux. Cela entrave l'accès et limite les capitaux disponibles pour les entreprises autochtones qui en ont le plus besoin. Certains participants ont indiqué que le projet sur les indicateurs ESG devrait se positionner en faveur des entreprises autochtones afin de leur permettre d'avoir un aperçu de l'industrie et d'accéder aux possibilités d'apprentissage en matière d'indicateurs ESG, et de fournir aux entreprises non autochtones un accès aux entreprises et organisations autochtones (p. ex. au moyen d'un lien vers un registre ou un répertoire des entreprises autochtones).

Prochaines étapes du projet

En fonction de ces rétroactions, Statistique Canada élaborera un plan de développement et de présentation des données pour guider les indicateurs ESG et les peuples autochtones. Le plan portera sur l'élaboration des enquêtes, les relations avec les répondants et les partenaires, les plans analytiques, l'élaboration d'indicateurs et l'évaluation de la qualité des données, ainsi que sur d'autres composantes de programme statistique. Les voix et les organisations autochtones continueront d'éclairer l'élaboration d'une série d'indicateurs qui répondent aux besoins de communautés autochtones et représentent plus fidèlement le contexte canadien.

Annexe A

Les rapports suivants ont été fournis par des organisations autochtones pour éclairer le projet de tableau de bord ESG :

2022. Stratégie économique nationale pour les Autochtones au Canada (PDF).

Centre de gouvernance de l'information des Premières Nations. 2020. Strengths-Based Approaches to Indigenous Research and the Development of Well-Being Indicators (PDF, en anglais seulement).

Centre de gouvernance de l'information des Premières Nations. 2014. Ownership, Control, Access and Possession (OCAP™): The Path to First Nations Information Governance (PDF, en anglais seulement).

Commission de vérité et réconciliation du Canada. 2015. Commission de vérité et réconciliation du Canada : appels à l'action, gouvernement du Canada (PDF).

Conseil de gestion financière des Premières Nations. 2022. The RoadMap Project (PDF, en anglais seulement).

Conseil de gestion financière des Premières Nations. 2020. Étude sur les sources de recettes des Premières Nations (PDF).

First Nations Major Project Coalition. 2022. Toward Net Zero by 2050 Conference Findings and Report (PDF, en anglais seulement).

First Nations Major Project Coalition. 2021. Indigenous Sustainable Investment: Discussing Opportunities in ESG (PDF, en anglais seulement).

First Nations Major Project Coalition. 2021. Roadmap to Investing in Canada: Indigenous Inclusion in ESG (PDF, en anglais seulement).

Indigenous Clean Energy. 2022. Indigenous Clean Energy 2021-2022 Annual Report: Powering Indigenous Inclusion and Leadership in the Clean Energy Transition (PDF, en anglais seulement).

Inuit Tapiriit Kanatami. 2020. National Inuit Strategy on Research (PDF, en anglais seulement).

Inuit Tapiriit Kanatami. 2019. National Inuit Climate Change Strategy (PDF, en anglais seulement).

Nations Unies. 2007. Déclaration des Nations Unies sur les droits des peuples autochtones (PDF).

Par: Jeffery Zhang, Statistique Canada

Introduction

Les scientifiques des données créent souvent des modèles qui sont mis en œuvre en R ou en Python. Si ces modèles sont destinés à la production, ils devront être accessibles aux utilisateurs non spécialisés.

Pour rendre les modèles de données accessibles aux utilisateurs non spécialisés dans la phase de production, l'un des principaux problèmes réside dans les aléas de la création d'interfaces utilisateurs accessibles. Bien qu'il soit acceptable qu'un prototype de recherche soit exécuté à partir d'une ligne de commande, toutes les complexités que ce type d'interface présente peuvent grandement décourager les utilisateurs non spécialisés.

La plupart des scientifiques des données manquent d'expérience dans la conception d'interfaces utilisateurs, et la plupart des projets ne disposent pas du budget nécessaire pour l'embauche d'un développeur spécialiste des interfaces utilisateurs. Dans le présent article, nous présentons un outil qui permet aux personnes qui ne sont pas des spécialistes de ce type d'interface de créer rapidement une interface utilisateur satisfaisante en langage Python.

En quoi consiste Plotly Dash?

Plotly est une bibliothèque de visualisation des données à code source ouvert. Dash est un cadre à programmation schématisée pour la conception d'applications de données à code source ouvert qui s'appuie sur Plotly. Plotly Dash offre une solution au problème des interfaces utilisateurs de données. Avec Plotly Dash, les scientifiques des données qui ne sont pas spécialisés dans les interfaces utilisateurs peuvent en quelques jours en concevoir une qui sera satisfaisante pour une application de données. Dans la plupart des projets, un investissement de deux à cinq jours de travail supplémentaires pour la conception d'une interface utilisateur graphique interactive en vaut la peine.

Comment fonctionne Plotly Dash?

Plotly et Dash peuvent être considérés comme des langages dédiés. Plotly est un langage dédié permettant de décrire des graphiques. L'objet central de Plotly est une figure, qui décrit tous les aspects d'un graphique tels que les axes, ainsi que les composants graphiques comme les barres, les lignes ou les secteurs. Nous utilisons Plotly pour créer les objets de la figure et avons ensuite recours à l'un des moteurs de rendu disponibles pour le rendre sur un dispositif de sortie cible, tel qu'un navigateur Web.

Description - Figure 1 : Exemple d'une figure Plotly

Voici un exemple d’une figure générée par Plotly. Il s’agit d’un diagramme à barres interactif qui permet à l’utilisateur de passer la souris sur chaque barre pour voir les valeurs des données associées à cette barre.

Dash fournit deux langages dédiés et un moteur de rendu Web pour les objets Figure de Plotly.

Le premier langage dédié de Dash sert à décrire la structure d'une interface utilisateur Web. Il comprend des composants pour les éléments HTML tels que div et p, ainsi que des contrôles d'interface utilisateur tels que Slider et DropDown. L'un des éléments clés du langage dédié Web de Dash est le composant Graph, qui nous permet d'intégrer une figure Plotly dans l'interface utilisateur Web de Dash.

Voici un exemple d'une application Dash simple.

From dash import Dash, html, dcc, callback, Output, Input
import plotly.express as px
import pandas as pd

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/gapminder_unfiltered.csv')

app = Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    html.H1(children='Title of Dash App', style={'textAlign':'center'}),
    dcc.Dropdown(df.country.unique(), 'Canada', id='dropdown-selection'),
    dcc.Graph(id='graph-content')
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Voici à quoi cela ressemble dans un navigateur Web.

Description - Figure 2 : Application simple affichée dans un navigateur

Voici un exemple d’une application minimale créée avec Plotly Dash. Cette application d’échantillons permet de visualiser la croissance de la population canadienne de 1950 jusqu’à la date actuelle à l’aide d’un graphique linéaire. La visualisation est interactive et l’utilisateur peut passer la souris sur les points de la ligne bleue pour voir les valeurs de données associées à ce point.

Le deuxième langage dédié de Dash permet de décrire des flux de données réactifs. Cela nous permet d'ajouter de l'interactivité à l'application de données en décrivant de quelle façon les données passent des composants d'entrée de l'utilisateur au modèle de données, puis reviennent à l'interface utilisateur.

L'ajout du code suivant à l'exemple ci-dessus crée un flux de données réactif entre le composant d'entrée dropdown-selection, la fonction update_graph et le graphique de sortie. Dès que la valeur du composant d'entrée dropdown-selection change, la fonction update_graph est lancée avec la nouvelle valeur de dropdown-selection, et la valeur de retour de update-graph est envoyée à la propriété figure de l'objet graph-content. Cette opération met à jour le graphique en fonction de la sélection de l'utilisateur dans le composant déroulant.

@callback(
    Output('graph-content', 'figure'),
    Input('dropdown-selection', 'value')
)
def update_graph(value):
    dff = df[df.country==value]
    return px.line(dff, x='year', y='pop')

Fonctions utiles de Dash

Vous trouverez ci-dessous quelques scénarios courants d'applications de données; nous indiquons également de quelle façon les fonctions de Dash prennent en charge ces scénarios.

Longs délais de traitement

Il arrive que l'exécution d'un modèle de données prenne beaucoup de temps. Par conséquent, il est judicieux de fournir à l'utilisateur une rétroaction au cours de ce processus afin de l'informer que le modèle de données est en cours d'exécution et que l'application n'est pas tombée en panne. Il serait encore plus utile de fournir une mise à jour de l'état d'avancement afin que l'utilisateur sache approximativement la part du travail qui a été accomplie et celle qui reste à faire.

Nous pouvons également nous rendre compte que nous avons commis une erreur lors de la définition des paramètres d'un travail à longue exécution; dans ce cas, nous voudrions annuler le travail en cours et le recommencer après y avoir apporté des corrections. La fonction de Dash permettant la mise en œuvre de ces scénarios s'appelle « Background callbacks » (en anglais seulement).

Voici un exemple d'une application Dash simple qui présente un travail à longue exécution et montre la barre de progression et le bouton d'annulation.

Description - Figure 3 : Travail à longue exécution avec la barre de progression et le bouton d'annulation

Voici un exemple d’une application de Plotly Dash impliquant une tâche d’exécution longue et une barre de progression pour afficher l’état d’avancement de la tâche. Cette application a deux boutons. Le bouton « Run Job » (exécuter la tâche) est activé initialement. Si vous cliquez sur ce bouton, la tâche sera lancée et la barre de progression sera créée. Lorsque la tâche est en cours d’exécution, le bouton « Run Job » (exécuter la tâche) est désactivé et le bouton « Cancel Running Job » (annuler la tâche en cours) est activé pendant que la tâche est en cours d’exécution. Si vous cliquez sur ce bouton avant la fin de la tâche, celle-ci sera annulée.

Rappels multiples

Normalement, la valeur d'une sortie est déterminée de manière unique par un rappel. Si plusieurs rappels mettent à jour la même sortie, nous serons confrontés à un scénario dans lequel la sortie aura plusieurs valeurs en même temps et nous ne saurons pas laquelle est la bonne.

Cependant, nous pourrons parfois prendre le risque de lier plusieurs rappels à la même sortie pour simplifier les choses. Dash nous permet de le faire en indiquant expressément que nous autorisons les sorties multiples. Cette fonction s'active lorsque nous fixons la valeur du paramètre allow_duplicate de Output à True. Voici un exemple :

app.layout = html.Div([
    html.Button('Draw Graph', id='draw-2'),
    html.Button('Reset Graph', id='reset-2'),
    dcc.Graph(id='duplicate-output-graph')
])

@app.callback(
    Output('duplicate-output-graph', 'figure', allow_duplicate=True),
    Input('draw-2', 'n_clicks'),
    prevent_initial_call=True
)
def draw_graph(n_clicks):
    df = px.data.iris()
    return px.scatter(df, x=df.columns[0], y=df.columns[1])

@app.callback(
    Output('duplicate-output-graph', 'figure'),
    Input('reset-2', 'n_clicks'),
)
def reset_graph(input):
    return go.Figure()

app.run_server(debug=True)

Description - Figure 4 : Graphique mis à jour par deux boutons différents

Voici un exemple d’une application Plotly Dash qui utilise des rappels multiples. Elle comporte deux boutons qui ciblent tous les deux les mêmes données de sortie, soit le graphique ci-dessous. Un clic sur le bouton « Draw Graph » (dessiner le graphique) produit le graphique, tandis que le bouton « Reset Graph » (réinitialiser le graphique) efface le graphique. Étant donné que les deux boutons ciblent les mêmes données de sortie, ce scénario nécessite la fonction de rappels multiples de Plotly Dash.

Dans ce cas, nous disposons de deux boutons pour mettre à jour un graphique : Draw (dessiner) et Reset (réinitialiser). Le graphique sera mis à jour par le dernier bouton utilisé. Bien que cela soit pratique, la conception d'une interface utilisateur de cette manière comporte un risque. Dans un ordinateur pourvu d'un seul pointeur de souris, on peut supposer qu'un seul clic de bouton est possible à un moment donné. Par contre, dans le cas d'un écran tactile multipoint comme celui d'un téléphone intelligent ou d'une tablette, il est possible de cliquer sur deux boutons en même temps. En général, dès que nous autorisons des rappels multiples, la sortie devient potentiellement indéterminée, ce qui peut entraîner certains bogues très difficiles à reproduire.

Cette fonctionnalité est à la fois pratique et potentiellement dangereuse. Par conséquent, son utilisation est à vos risques et périls!

Composants personnalisés

Parfois, l'ensemble des composants fournis avec Dash n'est pas suffisant. L'interface utilisateur Web de Dash est créée avec React; Dash fournit un outil pratique pour intégrer des composants React personnalisés dans Dash. Cet article ne traite pas en détail de React ni de l'intégration Dash-React. Cependant, vous pouvez en savoir plus à ce sujet en consultant la page « Build your own components » (en anglais seulement).

Affichage des erreurs

Durant les calculs, il arrive qu'une erreur se produise en raison de problèmes liés aux données, au code ou à une erreur de l'utilisateur. Au lieu d'interrompre l'application, nous pourrions vouloir afficher l'erreur pour l'utilisateur et lui fournir quelques renseignements sur ce qu'il est possible de faire pour la corriger.

Deux fonctions de Dash sont utilisées pour ce scénario : multiple outputs et dash.no_update.

La fonction multiple outputs autorise les rappels et retourne plusieurs sorties sous la forme d'un uplet.

Quant à la fonction dash.no_update, elle prend une valeur et peut la retourner dans un emplacement de sortie pour indiquer qu'il n'y a pas de changement dans cette sortie.

Voici un exemple qui utilise ces deux fonctions pour mettre en œuvre l'affichage d'une erreur :

@app.callback(
    Output('out', 'text'),
    Output('err', 'text'),
    Input('num', 'value')
)
def validate_num(num):
    if validate(num):
        return "OK", ""
    else:
        return dash.no_update, "Error"

Mises à jour partielles

Les calculs de rappel Dash étant effectués sur le serveur, il faut, pour afficher les résultats à l'intention du client, rassembler toutes les valeurs de retour du rappel et les lui envoyer à chaque mise à jour.

Ces mises à jour concernent parfois des objets de figure très volumineux, qui consomment beaucoup de bande passante et ralentissent le processus de mise à jour. Cela aura une incidence négative sur l'expérience d'utilisateur. Une manière simple de réaliser des mises à jour par rappel consiste à effectuer des mises à jour monolithiques sur de grandes structures de données telles que des figures, même si seule une petite partie, comme le titre, a été modifiée.

Pour optimiser l'utilisation de la bande passante et améliorer l'expérience d'utilisateur, Dash dispose d'une fonction appelée « Partial Update » (mise à jour partielle). Cette fonctionnalité introduit un nouveau type de valeur de retour pour les rappels appelé Patch. Patch désigne les sous-composants d'une structure de données plus large qui doivent être mis à jour, ce qui nous permet d'éviter d'envoyer une structure de données entière dans l'ensemble du réseau lorsque seule une partie de celle-ci doit être mise à jour.

Voici un exemple de mise à jour partielle qui ne sert à modifier que la couleur de la police du titre de la figure, au lieu de la figure entière :

From dash import Dash, html, dcc, Input, Output, Patch
import plotly.express as px
import random

app = Dash(__name__)

df = px.data.iris()
fig = px.scatter(
    df, x="sepal_length", y="sepal_width", color="species", title="Updating Title Color"
)

app.layout = html.Div(
    [
        html.Button("Update Graph Color", id="update-color-button-2"),
        dcc.Graph(figure=fig, id="my-fig"),
    ]
)

@app.callback(Output("my-fig", "figure"), Input("update-color-button-2", "n_clicks"))

def my_callback(n_clicks):
    # Defining a new random color
    red = random.randint(0, 255)
    green = random.randint(0, 255)
    blue = random.randint(0, 255)
    new_color = f"rgb({red}, {green}, {blue})"

    # Creating a Patch object
    patched_figure = Patch()
    patched_figure["layout"]["title"]["font"]["color"] = new_color
    return patched_figure

if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

Interface utilisateur dynamique et filtrage de rappels

Parfois, il n'est pas possible de définir statiquement le flux de données. Si, par exemple, nous voulons créer une pile de filtres qui permet à l'utilisateur d'ajouter des filtres de façon flexible, nous ne saurons pas à l'avance quels filtres ce dernier ajoutera. C'est statiquement impossible de définir des flux de données comportant des composants d'entrée que l'utilisateur ajoute au moment de l'exécution.

Voici un exemple de pile dynamique de filtres à laquelle l'utilisateur peut en ajouter de nouveaux en cliquant sur le bouton ADD FILTER. L'utilisateur peut ensuite sélectionner la valeur du filtre à l'aide de la liste déroulante qui s'ajoute dynamiquement.

Description - Figure 5 : Pile de filtres dynamique

Voici un exemple d’une application Plotly Dash qui utilise une interface utilisateur dynamique et un filtrage de rappels. En cliquant sur le bouton « Add Filter » (ajouter un filtre), vous ajoutez une liste déroulante supplémentaire. Étant donné que les cases déroulantes sont ajoutées de manière dynamique, nous ne pouvons pas les lier aux rappels à l’avance. L’utilisation de la fonction de filtrage de rappels de Dash nous permet de lier des éléments de l’interface utilisateur créés dynamiquement à des rappels à l’aide d’un prédicat de filtrage.

Dash prend en charge ce scénario en nous permettant de lier des rappels à des sources de données de manière dynamique grâce à un mécanisme de filtrage.

Le code suivant met en œuvre l'interface utilisateur ci-dessus :

From dash import Dash, dcc, html, Input, Output, ALL, Patch

app = Dash(__name__)

app.layout = html.Div(
    [
        html.Button("Add Filter", id="add-filter-btn", n_clicks=0),
        html.Div(id="dropdown-container-div", children=[]),
        html.Div(id="dropdown-container-output-div"),
    ]
)


@app.callback(
    Output("dropdown-container-div", "children"), Input("add-filter-btn", "n_clicks")
)
def display_dropdowns(n_clicks):
    patched_children = Patch()
    new_dropdown = dcc.Dropdown(
        ["NYC", "MTL", "LA", "TOKYO"],
        id={"type": "city-filter-dropdown", "index": n_clicks},
    )
    patched_children.append(new_dropdown)
    return patched_children


@app.callback(
    Output("dropdown-container-output-div", "children"),
    Input({"type": "city-filter-dropdown", "index": ALL}, "value"),
)
def display_output(values):
    return html.Div(
        [html.Div(f"Dropdown {i + 1} = {value}") for (i, value) in enumerate(values)]
    )


if __name__ == "__main__":
    app.run_server(debug=True)

Au lieu de définir les composants DropDown de manière statique, nous créons dropdown-container-div, où seront stockés tous les composants DropDown que l'utilisateur créera. Si nous créons les composants DropDown dans display_dropdowns, chaque nouveau composant DropDown sera doté d'un id (identifiant). En règle générale, cette valeur id aurait la forme d'une chaîne de caractères; cependant, pour activer le filtrage des rappels, Dash permet également que id soit un dictionnaire. Il peut s'agir d'un dictionnaire arbitraire, de sorte que les clés de l'exemple ci-dessus ne sont pas des valeurs spéciales. Si id est un dictionnaire, nous pouvons définir des filtres détaillés dont l'appariement est effectué avec chaque clé du dictionnaire.

Dans l'exemple ci-dessus, lorsque l'utilisateur ajoute de nouveaux composants DropDown, les identifiants (id) des composants dynamiques DropDown sont marqués par des identifiants séquentiels comme les suivants :

1. '{"type": "city-filter-dropdown", "index": 1}
2. '{"type": "city-filter-dropdown", "index": 2}
3. '{"type": "city-filter-dropdown", "index": 3}

Ensuite, dans les métadonnées du rappel display_output, nous définissons son entrée comme Input({"type" : « city-filter-dropdown », « index" : ALL}, « value »), qui s'apparie alors à tous les composants dont l'id a un type égal à city-filter-dropdown. En indiquant "index": ALL, nous précisons que l'appariement s'applique à toutes les valeurs de l'indice (index).

Outre ALL, Dash prend également en charge d'autres critères de filtrage tels que MATCH et ALLSMALLER. Pour en savoir davantage sur cette fonctionnalité, consultez la page « Pattern Matching Callbacks » (en anglais seulement).

Exemples

Voici quelques exemples d'applications créées avec Dash :

Description - Figure 6 : Détection d'objets

Voici un exemple d’une application Plotly Dash utilisée pour la détection d’objets. Elle permet de visualiser les boîtes de délimitation des objets détectés dans une scène.

Description - Figure 7 : Tableau de bord

Voici un exemple d’une application du tableau de bord Plotly Dash. Cette application permet de visualiser les données relatives à la vitesse et à la direction du vent.

Description - Figure 8 :Trajets Uber

Voici un exemple d’une application du tableau de bord Plotly Dash. Elle permet de visualiser la répartition temporelle et spatiale des trajets Uber à Manhattan.

Description - Figure 9 : Carte des opioïdes

Voici un exemple d’une application du tableau de bord Plotly Dash. Elle visualise la répartition spatiale des décès attribuables à la toxicité des opioïdes aux États-Unis, selon le comté.

Description - Figure 10 : Nuage de points

Voici un exemple d’une application de visualisation 3D développée à l’aide de Plotly Dash. Cette application permet de visualiser les nuages de points 3D recueillis par un LIDAR dans une voiture.

Description - Figure 11 : Maillage 3D

Voici un exemple d’une application de visualisation de maillages 3D développée à l’aide de Plotly Dash. Cette application permet de visualiser la reconstruction du cerveau à partir des données de l’IRM.

D'autres exemples figurent à la page « Dash Enterprise App Gallery » (en anglais seulement).

Conclusion

Une bonne interface utilisateur peut ajouter de la valeur aux projets en rendant les produits livrables plus présentables et utilisables. Pour les systèmes de production qui seront utilisés pendant longtemps, l'investissement préalable dans l'interface utilisateur peut se révéler rentable au fil du temps en réduisant la courbe d'apprentissage, en diminuant la confusion chez les utilisateurs et en améliorant leur productivité. Plotly Dash contribue à réduire considérablement le coût de conception d'interfaces utilisateurs pour les applications de données, ce qui peut augmenter le rendement sur l'investissement dans la conception de telles interfaces.

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Références

1. Plotly: Low-Code Data App Development (en anglais seulement)
2. Rappels en arrière-plan : Plotly - Background Callbacks (en anglais seulement)
3. Composants personnalisés : Plotly - Build Your Own Components (en anglais seulement)
4. Rappels de filtrage : Plotly - Pattern-Matching Callbacks (en anglais seulement)