La Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD) est la source faisant autorité pour les données sur les causes de décès au Canada. Statistique Canada collabore avec ses partenaires aux échelles fédérale, provinciale et territoriale pour offrir aux Canadiens des aperçus des données récentes sur les décès et la mortalité au Canada. Pour répondre aux nouveaux besoins en données avec l'arrivée de la pandémie de COVID-19, Statistique Canada a entrepris de fournir de nouvelles estimations provisoires sur la surmortalité et la mortalité.

Pour en savoir plus sur nos sources de données et nos méthodes et obtenir d'autres renseignements importants, veuillez consulter les réponses à certaines questions fréquentes ci-dessous.

Sources de données

1.1 Comment les statistiques de l'état civil sont-elles recueillies?

Le système national de statistiques de l'état civil du Canada est un système décentralisé et complexe qui repose sur une relation de collaboration entre les bureaux provinciaux et territoriaux de l'état civil et Statistique Canada.

Le registraire de l'état civil de chaque province et territoire enregistre tous les décès qui se produisent dans sa province et transmet l'information à Statistique Canada. Le formulaire d'enregistrement de décès comprend des renseignements personnels, fournis à l'entrepreneur de pompes funèbres par une personne bien informée (plus proche parent), et le certificat médical indiquant la cause du décès, rempli par le médecin qui a constaté le décès ou par un coroner ou un médecin légiste.

Les organismes provinciaux et territoriaux de statistique de l'état civil communiquent l'information qu'ils ont recueillie par le biais de leurs processus d'enregistrement des décès à Statistique Canada, qui compile les renseignements dans la Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD).

Une entente entre le gouvernement du Canada et les gouvernements provinciaux et territoriaux régit le fonctionnement du système canadien de statistiques de l'état civil. Le Conseil de la statistique de l'état civil du Canada est un comité consultatif formé de représentants des bureaux provinciaux et territoriaux de l'état civil et de Statistique Canada qui supervise la politique et les questions opérationnelles liées à la collecte des renseignements statistiques de l'état civil.

Vous trouverez plus d'information sur les sources de données utilisées pour la Base canadienne de données de l'état civil - Décès sur le site Web de Statistique Canada.

1.2 Qu'entend-on par le fait que les données de la Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD) sont « provisoires »?

La capacité de Statistique Canada à fournir des renseignements actuels dépend des renseignements qu'il reçoit des provinces et des territoires.

Le bureau provincial ou territorial de l'état civil présente les données à Statistique Canada en deux étapes : le fait du décès et les images du certificat de décès, qui sont utilisés pour coder les causes de décès. En général, l'événement du décès (le fait du décès) sera enregistré dans le système en premier. Pour plusieurs secteurs de compétence, ces renseignements sur le décès sont généralement envoyés dans les 30 jours suivant le décès, tandis que pour d'autres, ils sont envoyés de 30 à 60 jours, ou plus, après le décès. Il peut s'écouler plus de temps avant que Statistique Canada reçoive les renseignements sur la cause du décès, particulièrement dans le cas de décès de cause non naturelle qui nécessitent une investigation médicale ou une autopsie.

Les nombres de décès provisoires et les causes de décès ne comprennent pas tous les décès survenus pendant la période de référence en raison des délais de déclaration. Les estimations provisoires des décès sont corrigées pour tenir compte de la nature incomplète des chiffres, lorsque cela est possible. Ces ajustements s'ajoutent aux chiffres pour y intégrer les décès n'ayant pas encore été déclarés à Statistique Canada, selon les schémas de déclaration provinciaux et territoriaux passés et actuels. Les estimations provisoires sont révisées dans les diffusions subséquentes à mesure que plus de renseignements sont déclarés.

Vous trouverez plus d'information sur les sources de données et la méthodologie pour la Base canadienne de données de l'état civil - Décès sur le site Web de Statistique Canada.

1.3 Quels renseignements trouve-t-on dans la Base canadienne de données provisoires de l'état civil - Décès diffusée tous les mois?

La base de données provisoires sur les décès comprend les renseignements suivants pour chaque décès survenu au Canada :

• âge, sexe, état matrimonial, lieu de résidence et lieu de naissance de la personne décédée;
• date du décès
• cause initiale du décès codée selon la « Classification statistique internationale des maladies et des problèmes de santé connexes » (CIM);
• province ou territoire de l'évènement;
• province ou territoire de résidence de la personne décédée.

Deux outils interactifs et quatre tableaux de données présentent les plus récentes données provisoires diffusées à partir de la Base canadienne de données de l'état civil - Décès.

2. Échéanciers

2.1 À quel moment les données canadiennes de l'état civil sur les décès sont-elles diffusées?

Pour mieux comprendre les répercussions de la pandémie sur les familles et les collectivités canadiennes, Statistique Canada a adopté, et continue d'adopter, de nouvelles façons de répondre au besoin de renseignements plus actuels. Ainsi, la Base canadienne de données provisoires de l'état civil - Décès est diffusée mensuellement pour les provinces et les territoires déclarants.

Veuillez consulter l'horaire du communiqué du Quotidien de Statistique Canada pour obtenir les dates de diffusion prévues.

2.2 Pourquoi n'y a-t-il pas d'estimations pour certaines semaines?

La qualité des chiffres hebdomadaires ajustés dépend en grande partie du niveau d'intégralité des données, ou de la mesure dans laquelle tous les décès ont été déclarés à Statistique Canada. Les estimations manquantes sont plus susceptibles d'être pour les semaines les plus proches de la date de diffusion, car il y a parfois un retard dans les déclarations. À mesure que Statistique Canada reçoit les renseignements, les données deviennent plus complètes pour les diffusions subséquentes.

Seules les estimations pour les semaines dont le niveau d'intégralité atteint 75 % ou plus sont montrées. Ce seuil offre un compromis entre la robustesse et l'actualité des estimations. Le niveau d'intégralité atteint 90 % ou plus pour presque toutes les semaines, à quelques exceptions près. Même s'il est utile de signaler les nouvelles tendances récentes possibles en ce qui a trait à la surmortalité, les estimations qui reposent sur les données hebdomadaires ayant un niveau d'intégralité plus faible devraient être utilisées avec précaution, car elles comportent plus d'incertitude et sont plus sensibles aux hypothèses modèles (comme le choix de la période de référence). Par conséquent, ces estimations peuvent changer de façon marquée dans les diffusions subséquentes alors que le nombre de décès déclarés augmente pour ces semaines.

2.3 Pourquoi les chiffres dans la plus récente diffusion ne correspondent-ils pas aux chiffres des diffusions précédentes?

Statistique Canada reçoit constamment des renseignements des provinces et des territoires. Les données et les estimations provisoires sont mises à jour mensuellement avec l'ajout de nouvelles semaines de données et de révisions à ces semaines pour lesquelles les données ont été diffusées précédemment.

3. Méthodologie

3.1 Pourquoi les chiffres sur les décès sont-ils corrigés?

Pour fournir des renseignements plus à jour sur les décès pendant la pandémie, de récentes améliorations à la méthodologie et à l'actualité des données ont été apportées à notre processus de collecte des données. Ainsi, les chiffres de décès provisoires pour les années de référence 2020 et 2021 ont été corrigés pour tenir compte des délais de déclaration, dans la mesure du possible, qui entraîneraient autrement un sous-dénombrement dans les données. Ces ajustements s'ajoutent aux chiffres pour y intégrer les décès n'ayant pas encore été déclarés à Statistique Canada, selon les schémas de déclaration provinciaux et territoriaux passés.

Pendant la production des statistiques mensuelles sur les décès, les données des mois et des années précédents pourraient être révisées pour refléter toutes les mises à jour et les modifications qui ont été reçues des bureaux de l'état civil des provinces et des territoires.

Les données des années de référence 2017, 2018 et 2019 sont aussi provisoires, car les mises à jour des bureaux de l'état civil sont aussi enregistrées.

Vous trouverez plus d'information sur les sources de données et la méthodologie pour la Base canadienne de données de l'état civil - Décès sur le site Web de Statistique Canada.

3.2 Pourquoi n'y a-t-il pas de données pour certains secteurs de compétence?

La capacité de Statistique Canada à fournir des renseignements utiles et actuels dépend de sa capacité à recevoir les renseignements des provinces et des territoires. Pour plusieurs secteurs de compétence, ces renseignements sont généralement envoyés dans les 30 jours suivant le décès, tandis que pour d'autres, ils sont envoyés de 30 à 60 jours ou plus après le décès. C'est pourquoi les données pour certaines provinces et certains territoires pour certaines semaines sont supprimées.

3.3 Pourquoi les chiffres de décès et les estimations provisoires qui sont diffusés par Statistique Canada ne correspondent-ils pas aux chiffres provenant d'autres sources?

Les données qui sont diffusées chaque mois par Statistique Canada reposent sur les données qui sont déclarées par les registraires de l'état civil des provinces et des territoires, qui sont la source officielle des statistiques sur les décès au Canada. Statistique Canada corrige les chiffres pour tenir compte des délais de déclaration. Les renseignements sur la cause du décès qui se trouvent dans la Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD) sont tirés du certificat médical de la cause du décès, qui est rempli par les professionnels de la santé, les coroners ou les médecins légistes.

Les données produites par d'autres sources peuvent être recueillies aux fins de surveillance auprès d'autres organismes, comme les autorités sanitaires provinciales et territoriales ou les organes de presse. Ces données peuvent être fondées seulement sur des cas confirmés du virus causant la COVID-19, ce qui signifie qu'elles n'incluent pas toujours les cas où une personne est décédée de la COVID-19 avant d'avoir été testée. De plus, les chiffres de la surveillance peuvent être fondés sur la date à laquelle le décès a été déclaré plutôt que sur la date à laquelle le décès est survenu. Enfin, ces chiffres peuvent utiliser des définitions de cause du décès qui sont différentes de celles qui sont appliquées par les bureaux et les registraires de l'état civil qui utilisent les lignes directrices de Classification internationale des maladies.

De janvier à août 2020, les décomptes officiels de décès attribuables à la COVID-19 partout au Canada dépassaient d'environ 5 % les chiffres de surveillance pour la même période.

3.4 Pourquoi certaines causes de décès provisoires sont-elles indiquées comme inconnues?

Les périodes de référence plus récentes comportent un plus grand nombre de causes de décès qui sont inconnues ou en attente d'une investigation. Certains décès, comme les suicides possibles ou les décès accidentels, nécessitent de longues investigations. Ce que cela signifie, c'est que Statistique Canada n'a pas encore reçu l'information finale sur la cause des décès des bureaux provinciaux et territoriaux de la statistique de l'état civil en raison des investigations médicales toujours en cours sur la cause du décès des personnes décédées.

Lorsque le nombre d'inconnus est élevé dans ces données, les données provisoires sur les causes de décès ne doivent pas être utilisées pour déclarer les principales causes de décès jusqu'à ce que les données soient plus complètes.

3.5 Pourquoi certains chiffres dans les données provisoires sont-ils arrondis alors que d'autres ne le sont pas?

En fonction des analyses menées, l'information sur la cause du décès pourrait comporter de petits chiffres, qui obligent à protéger la confidentialité par le biais d'un processus d'arrondissement standard pour la variable de la cause du décès. Seuls les chiffres sur la cause du décès sont arrondis et cet arrondissement est fait au 5 le plus proche. Cela signifie que tous les renseignements sur les causes de décès sont présentés en unités de 5 ou 10 (p. ex., 0, 5, 10, 15, etc.).

En raison de la nature provisoire des données, de la fréquence des mises à jour des données par les provinces et les territoires ainsi que de la pratique d'arrondissement de la cause de décès, on peut observer une plus grande variabilité à travers la variable de la cause de décès – comparativement au reste des variables de la base de données – entre les diffusions mensuelles.

4. Analyse

4.1 Qu'est-ce que la surmortalité et pourquoi la mesurons-nous?

Les effets de la COVID-19 se font toujours sentir sur les collectivités et les familles au Canada et dans le monde. Au-delà des décès attribuables à la maladie elle-même, la pandémie pourrait aussi avoir des répercussions indirectes qui font augmenter ou diminuer le nombre de décès en raison de différents facteurs, dont le report de procédures médicales ou l'augmentation de la consommation d'alcool ou de drogues.

Pour comprendre les répercussions directes et indirectes de la pandémie, il est important de mesurer la surmortalité,

qui se produit lorsque le nombre de décès au cours d'une période est supérieur à ce qui serait attendu pour cette période. Il convient cependant de noter que, même sans la pandémie, le nombre de décès déclarés pour une semaine donnée varie d'une année à l'autre. Par conséquent, le nombre de décès auquel on peut s'attendre devrait se situer dans une certaine fourchette. On trouve des signes de surmortalité lorsque le nombre de décès hebdomadaire est constamment plus élevé que le nombre attendu, mais surtout lorsqu'il dépasse la fourchette du nombre de décès attendus pendant plusieurs semaines consécutives.

Pour mesurer la surmortalité, il est également nécessaire d'avoir recours à un moyen de déterminer le nombre de décès auquel on pourrait s'attendre s'il n'y avait pas de pandémie. Il existe un certain nombre de façons d'estimer le nombre de décès attendus, notamment en les comparant aux décomptes annuels précédents ou en utilisant des moyennes historiques, par exemple au cours des quatre années précédentes. Dans le contexte du Canada, qui compte une population vieillissante et croissante, le nombre de décès s'accroît graduellement depuis un certain nombre d'années, et un nombre plus élevé de décès était attendu en 2020 (ou 2021), avec ou sans COVID-19. Pour ces raisons, afin d'estimer les décès attendus, Statistique Canada utilise une approche fondée sur un modèle statistique pour projeter les tendances récentes en matière de mortalité. Cette approche a également été adoptée par d'autres pays.

De plus amples renseignements sur l'estimation de la surmortalité pendant la pandémie de COVID-19 au Canada peuvent être obtenus dans l'article La surmortalité au Canada pendant la pandémie de la COVID-19.

5. Autres renseignements sur la mortalité

5.1 Où les Canadiens peuvent-ils trouver de plus amples renseignements sur les statistiques sur la mortalité au Canada pour 2020?

• Les Estimations provisoires hebdomadaires du nombre de décès, du nombre de décès attendus et de surmortalité : outil interactif sont mises à jour tous les mois. Cet outil interactif contribue à détecter les tendances en matière de surmortalité selon la province et le territoire.
• Le Nombre provisoire de décès hebdomadaires : outil interactif est également mis à jour tous les mois. Cet outil interactif contribue à détecter les tendances dans les nombres de décès selon le groupe d'âge et le sexe, et selon la province et le territoire. Il est fondé sur les données provisoires de la Base canadienne de données de l'état civil sur les décès (BCDECD) et fait l'objet de modifications à mesure que les mises à jour des données sont diffusées.
• Tableau 13-10-0768-01 : Nombre de décès hebdomadaires, selon le groupe d'âge et le sexe. Ce tableau personnalisé comprend les données de la Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD), mises à jour mensuellement, pour fournir des chiffres nationaux et provinciaux/territoriaux sur le nombre de décès, selon la semaine et l'année. Les variables comprennent le sexe et le groupe d'âge au moment du décès, ainsi que la province/le territoire d'occurrence, selon la semaine et l'année. Pour modifier les aspects du tableau, cliquer sur le bouton ajouter/enlever et cliquer sur les différents onglets pour sélectionner les variables désirées.
• Tableau 13-10-0810-01 : Certains groupes de causes de décès, selon la semaine Ce tableau personnalisé comprend les données de la Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD), mises à jour mensuellement, pour fournir des chiffres nationaux et provinciaux/territoriaux sur le nombre de décès, selon la semaine et l'année. Les causes de décès sélectionnées sont fondées sur la « Classification statistique internationale des maladies et des problèmes de santé connexes » (CIM), version 10. Les chiffres de la catégorie Total, toutes les causes de décès publiés dans ce tableau reflètent le nombre estimé de décès, mais les catégories individuelles de causes de décès ne sont pas rajustées. Par conséquent, le nombre de décès par catégorie de cause pourrait ne pas tenir compte de tous les décès survenus au cours de la période de référence. La catégorie Cause inconnue correspond aux décès pour lesquels la cause n'a pas encore été déterminée ou le décès n'a pas encore été enregistré. Pour modifier les aspects du tableau, cliquer sur le bouton ajouter/enlever et cliquer sur les différents onglets pour sélectionner les variables désirées.
• Tableau 13-10-0784-01 : Nombre ajusté de décès, nombre de décès attendu et estimations de surmortalité, selon la semaine. Ce tableau personnalisé comprend les données de la Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD), mises à jour mensuellement, sur les statistiques nationales et provinciales/territoriales sur la surmortalité. Pour modifier les aspects du tableau, cliquer sur le bouton ajouter/enlever et cliquer sur les différents onglets pour sélectionner les différentes variables.
• Tableau 13-10-0792-01 : Nombre ajusté de décès, nombre de décès attendu et estimations de surmortalité, selon la semaine, le groupe d'âge et le sexe. Ce tableau personnalisé est mis à jour mensuellement à mesure que les nouvelles données provisoires de la Base canadienne de données de l'état civil - Décès (BCDECD) sont diffusées. Les variables comprennent le sexe et le groupe d'âge au moment du décès, ainsi que les mesures utilisées pour examiner la surmortalité nationale et provinciale/territoriale. Pour modifier les aspects du tableau, cliquer sur le bouton ajouter/enlever et cliquer sur les différents onglets pour sélectionner les variables désirées.
• De plus amples renseignements sur l'estimation de la surmortalité pendant la pandémie de COVID-19 au Canada peuvent être obtenus dans l'article La surmortalité au Canada pendant la pandémie de la COVID-19.
• Il est possible d'obtenir de plus amples renseignements sur la certification et la classification des décès liés à la COVID-19 dans l'étude Comorbidités liées aux décès impliquant la COVID-19 au Canada.
• Des renseignements sur les méthodes utilisées figurent dans la section Définitions, sources de données et méthodes relatives à l'enquête Base canadienne de données de l'état civil - Décès.

Numéro de catalogue : 21260002
Numéro d'exemplaire : 2021001

La Base de données ouvertes sur les installations récréatives et sportives (BDOIRS) est une collection de données ouvertes comprenant le nom, le type et l'emplacement des installations récréatives et sportives à travers le Canada. Elle est publiée en vertu de la Licence du gouvernement ouvert – Canada.

La BDOIRS compile des données ouvertes, des données accessibles au public et des données fournies directement sur les installations récréatives et sportives au Canada. Les sources de données comprennent les gouvernements provinciaux, territoriaux et municipaux.

Cette base de données vise à fournir un meilleur accès à une liste harmonisée des installations récréatives et sportives à travers le Canada, en les rendant disponibles en tant que données ouvertes. Cette base de données est une composante de l'Environnement de couplage de données ouvertes (ECDO).

Sources de données et méthodologie

Les données d'entrée de la BDOIRS sont des ensembles de données dont les sources incluent les gouvernements provinciaux, territoriaux et municipaux. Ces ensembles de données étaient disponibles soit en vertu de l'un des divers types de licences de données ouvertes, par exemple un portail gouvernemental ouvert, soit sous la forme de données accessibles au public. Les détails des sources utilisées sont disponibles dans un tableau « Sources de données » situé dans le dossier compressé téléchargeable de la BDOIRS.

Les différentes sources de données utilisées ne s'appuient pas sur un système de classification uniforme. La BDOIRS harmonise le type d'installation en attribuant dix-huit types à chaque installation. Ce processus a été mis en œuvre sur la base du type d'installation fourni par la source de données, ainsi qu'en utilisant d'autres recherches menées à cette fin.

La BDOIRS utilise les dix-huit types d'installations suivants :

• sentiers : sentiers urbains et ruraux ou voies pour la marche, la randonnée pédestre ou le vélo.
• terrains de sport : terrains sur lesquels on peut pratiquer des sports.
• arénas : installations où des activités sportives et/ou récréatives ont lieu.
• parcs sportifs : aires de loisirs axées sur l’activité sportive.
• plages : plages au bord de l'eau.
• casinos : casinos ou installations de jeux de hasard.
• centres communautaires : centres communautaires et installations de loisirs.
• gymnases : salles de conditionnement physique publiques et privées.
• marinas : ports de plaisances.
• parcs : parcs et espaces verts, y compris les parcs municipaux et nationaux.
• terrains de jeux : espaces de jeux qui sont distincts des parcs en ce sens qu’ils ont été spécifiquement classés comme tels par l’éditeur des données. Ils comprennent souvent de l’équipement de terrain de jeux.
• piscines : piscines intérieures et extérieures.
• pistes de course : pistes réservées à la course.
• patinoires : le plus souvent des patinoires à glace.
• planchodromes : parcs utilisés pour la planche à roulettes.
• aires de jeux d'eau : espaces urbains réservés aux jeux d'eau.
• stades : installations où des activités sportives et/ou récréatives ont lieu.
• divers : installations qui ne correspondent à aucune des catégories qui précèdent.

La BDOIRS ne prétend pas avoir une couverture exhaustive et peut ne pas contenir toutes les installations dans le champs d’application de la version actuelle. En dépit des efforts réalisés pour minimiser ces lacunes, des erreurs de classification du type d'installation et de géolocalisation des installations sont également possibles. Bien que toutes les données soient publiées à la même date, les dates à partir desquelles les données sont actuelles dépendent des dates de mise à jour des sources utilisées.

Un sous-ensemble de coordonnées géographiques disponibles des sources a été validé en utilisant l'internet et mis à jour lorsque nécessaire. Lorsque la latitude et la longitude n'étaient pas disponibles, un géocodage a été effectué pour certaines sources en utilisant les données de l’adresse de la source.

Une déduplication a été effectuée pour supprimer les doublons dans les cas où les sources se chevauchaient.

La version actuelle de la base de données (version 1.0) contient environ 182 000 enregistrements. Les données ont été recueillies à partir des sources entre 2020 et 2021.

Les variables incluses dans la BDOIRS sont les suivantes :

• Nom de l'installation
• Type d'installation de source
• Type d'installation de la BDOIRS
• Fournisseur
• Numéro d'unité
• Numéro de rue
• Nom de la rue
• Genre de la rue
• Direction de la rue
• Code postal
• Ville
• Province ou territoire
• Identificateur unique de la province
• Nom de la subdivision de recensement
• Identificateur unique de la subdivision de recensement
• Longitude
• Latitude
• Index

Pour obtenir plus de renseignements sur la façon dont les variables ont été compilées, consultez le document de métadonnées qui accompagne la BDOIRS.

Téléchargement de la BDOIRS

Pour faciliter son téléchargement, la BDOIRS est fourni sous forme de fichier CSV compressé.

• BDOIRS version 1.0

Visualisant la BDOIRS

Le contenu de la BDOIRS peut être visualisé sur une carte à l'aide du Visualiseur de l'Environnement de couplage de données ouvertes.

Combinaison sécurisée de données provenant de plusieurs sources tout en préservant la confidentialité

par Betty Ann Bryanton, Agence du revenu du Canada

Introduction

La prédominance croissante de technologies comme le nuage, l'informatique mobile, l'apprentissage automatique et l'Internet des objets crée des possibilités d'innovation et d'échange de renseignements, mais également des défis pour la sécurité et la confidentialité des données. Ces défis ont été amplifiés pendant la pandémie mondiale; le télétravail a accéléré l'adoption des services hybrides et infonuagiques. Cette situation a mis à rude épreuve les capacités de sécurité existantes et a révélé des lacunes dans la sécurité des données (Lowans, 2020). Pendant ce temps, les lois sur la protection des données à l'échelle mondiale ont évolué, et chaque organisation qui traite des données personnelles est exposée à des niveaux de risque en matière de confidentialité et d'inobservation plus élevés que jamais auparavant (Wonham, Fritsch, Xu, de Boer, & Krikken, 2020).

Par conséquent, les techniques de calcul améliorées sur le plan de la confidentialité, qui protègent les données pendant leur utilisation^{Notes de bas de page1}, ont gagné en popularité.

Qu'est-ce que le calcul multiparties sécurisé?

Le calcul multiparties sécurisé est une technique qui permet de combiner des renseignements provenant de différentes zones de confidentialité pour obtenir des renseignements sur les données combinées sans avoir à révéler les données brutes aux parties concernées. Il a évolué d'une curiosité théorique établie par le problème des millionnaires^{Notes de bas de page2} d'Andrew Yao dans les années 1980 à un outil important pour la création d'applications de préservation de la confidentialité à grande échelle^{Notes de bas de page3}.

Pour illustrer le concept, Bob et Alice veulent savoir s'ils touchent la même paye, mais ne veulent pas poser cette question délicate. Ils achètent quatre boîtes à suggestions verrouillables, chacune portant une étiquette sur laquelle figure un taux horaire : 10 $, 20 $, 30 $ et 40 $. Bob gagne 20 $ l'heure, alors il n'a qu'une clé pour déverrouiller la boîte portant l'étiquette « 20 ». Alice gagne 30 $ l'heure, alors elle n'a qu'une clé pour déverrouiller la boîte portant l'étiquette « 30 ». Bob et Alice mettent tous les deux un bout de papier indiquant « oui » ou « non » dans chaque boîte sans que l'autre le voie. Par exemple, Alice met un bout de papier indiquant « non » dans les boîtes portant les étiquettes « 10 », « 20 » et « 40 », et un bout de papier indiquant « oui » dans la boîte portant l'étiquette « 30 » parce qu'elle gagne 30 $ l'heure. Bob déverrouille la boîte portant l'étiquette « 20 » et apprend qu'Alice ne gagne pas 20 $ l'heure, mais il ne sait toujours pas si son taux horaire est de 10 $, de 30 $ ou de 40 $. Alice déverrouille la boîte portant l'étiquette « 30 » et apprend que Bob ne gagne pas 30 $ l'heure, mais elle ne sait toujours pas si son taux horaire est de 10 $, de 20 $ ou de 40 $. - C'est ce que l'on appelle un « transfert inconscient ». La capacité d'effectuer des transferts inconscients est la base de l'exécution du calcul multiparties sécurisé^{Notes de bas de page4}.

Le calcul multiparties sécurisé est une méthode d'informatique distribuée et de cryptographie^{Notes de bas de page5} qui combine la transformation des données (chiffrement) avec un logiciel spécialisé. Il permet à plusieurs parties qui ne se font pas confiance, ou à un tiers commun, de travailler conjointement avec des données qui dépendent de tous leurs intrants privés tout en gardant ces données chiffrées. Les participants ne connaissent que les résultats de la collaboration et non les données précises fournies par les autres. Cela permet une collaboration entre des partenaires de confiance ou même entre des concurrents.

On présume souvent que le calcul multiparties sécurisé exige la participation de plusieurs organisations; toutefois, l'exigence précise concerne plusieurs zones de confidentialité, c'est-à-dire deux domaines ou plus ayant des ensembles de restrictions de confidentialité différents. Plusieurs zones de confidentialité existent entre plusieurs organisations ayant des propriétaires de données indépendants, mais elles peuvent aussi exister au sein d'une seule organisation entre des équipes, des services ou des administrations.

On se fie à ce que les parties respectent le protocole. Si une partie n'est pas digne de confiance, des mesures supplémentaires, qui ne s'inscrivent pas dans la portée du présent document, doivent être prises pour prévenir les tentatives d'atteinte malveillantes ou cachées.

Forces

• Permet d'atteindre simultanément la confidentialité, l'inconscience et l'authenticité.
  • Élimine le besoin de faire confiance à un courtier de données tiers pour accéder aux données et les traiter.
  • Permet de déduire les données chiffrées : le propriétaire du modèle ne voit jamais les données privées du client et ne peut donc pas les divulguer ou les utiliser de façon malveillante.
• Élimine les compromis entre la convivialité et la confidentialité des données; autrement dit, étant donné que les données brutes sont chiffrées, il n'est pas nécessaire de masquer ou de supprimer des fonctions pour les échanger et les traiter.
• Offre de nouvelles possibilités de collaboration entre des entreprises qui n'étaient pas possibles auparavant en raison de la réglementation ou du risque.
• Niveaux de confidentialité semblables à ceux du chiffrement entièrement homomorphique, mais moins coûteux et complexe sur le plan informatique.

Défis

• Les techniques de calcul multiparties sécurisé sont extrêmement complexes et nécessitent une cryptographie exhaustive et souvent compliquée. Par conséquent, il est difficile pour les profanes de les comprendre ou de les mettre en œuvre.
• L'incapacité à voir les données d'entrée peut éveiller des soupçons.
• Si les fonctions ne sont pas soigneusement conçues et mises à l'essai, la sécurité peut être cassée.
• Frais généraux importants en ce qui concerne les aspects informatiques en raison de la complexité et de la nature distribuée. Le coût varie grandement en fonction de la collaboration requise (p. ex., nombre de parties, utilisation de différents fournisseurs de services infonuagiques) et du besoin de protection contre les parties malveillantes.
• Sensible à la latence entre les nœuds (Krikken, 2019)
• Nécessite une infrastructure supplémentaire, ce qui ajoutera à la planification des projets et au calcul du coût total de possession (Byun, 2019)

Pourquoi est-ce important?

Selon le directeur du renseignement national des États-Unis, la cybersécurité dans les secteurs public et privé des États-Unis est continuellement à risque, et on doit s'attendre à une augmentation des attaques. Les organisations qui possèdent beaucoup de données et d'actifs de propriété intellectuelle sont des cibles de choix. Les attaquants ciblent souvent ces données « joyaux de la couronne »^{Notes de bas de page6} en raison de leur valeur et de leur potentiel de perturbation (Enveil).

Les organisations sont de plus en plus préoccupées par la sécurité des données dans plusieurs scénarios, notamment :

• la collecte et la conservation de renseignements personnels de nature délicate;
• le traitement de renseignements personnels dans des environnements externes, comme le nuage;
• l'échange de renseignements, comme l'échange et le traitement de données de nature délicate dans des environnements distribués, des soins de santé aux finances (Krikken, 2019)

Le calcul multiparties sécurisé permet de répondre à ces préoccupations et de les atténuer en permettant aux organisations de fournir des renseignements sur les données réparties de façon conforme, sécurisée et confidentielle sans jamais les exposer ou les déplacer.

Cela est important parce que la nature de plus en plus distribuée des données sur les clients signifie que de nombreuses organisations ne génèrent pas par elles-mêmes les niveaux de données nécessaires pour obtenir les renseignements impartiaux requis pour fournir de nouvelles expériences, ouvrir de nouvelles sources de revenus et appliquer de nouveaux modèles opérationnels. Le calcul multiparties sécurisé permet une collaboration sécurisée qui offre des avantages mutuels à toutes les parties, tout en préservant la vie privée et la confidentialité.

Applications concrètes

Bien qu'il soit encore nouveau et qu'il présente des défis, le calcul multiparties sécurisé est sur le point de perturber considérablement le domaine de l'échange de données d'entreprise et d'offrir des solutions efficaces d'échange de données entre des propriétaires de données méfiants. Vous trouverez ci-dessous des déploiements réussis notables^{Notes de bas de page7}.

• Vente aux enchères de betteraves sucrières danoises, le premier exemple réussi de déploiement du calcul multiparties sécurisé, en 2008, où la confidentialité des soumissions des agriculteurs pour des contrats a été assurée.
• Études sur la disparité de salaire entre les hommes et les femmes du Boston Women's Workforce Council^{Notes de bas de page8}, qui ont été menées pour la première fois en 2016 et qui visaient à analyser les données sur la paye de plusieurs employeurs pour établir une feuille de route du changement pour la ville et ses employeurs.
• Étude du gouvernement estonien qui a été menée en 2015 et qui visait à analyser les dossiers fiscaux et scolaires pour déterminer si le fait de travailler à temps partiel pendant les études faisait augmenter le taux d'échec^{Notes de bas de page9}.

Cas d'utilisation

Le calcul multiparties sécurisé est très populaire pour les cas d'utilisation où des organisations doivent échanger des données avec plusieurs parties ou analyser des données provenant de plusieurs parties sans divulguer leurs données ou leur modèle d'analyse aux autres parties.

Cette liste illustre la portée et l'ampleur des applications du calcul multiparties sécurisé.

• Collaboration avec des parties disparates, par exemple, échange de données sur les citoyens entre des ministères et des institutions financières ou échange de dossiers médicaux électroniques entre des hôpitaux, des pharmacies et des assureurs.
• Exploration de données réparties : Collecte de données privées à partir de sources de données indépendantes pour apprendre quelque chose qui n'est pas possible à partir d'une source unique, par exemple, trouver des contribuables frauduleux au moyen de données d'entreprise privées ou d'autres données sur les contribuables.
• Gestion des clés : Protection des clés d'authentification pendant leur utilisation.
• Infonuagique : Échange de données, analyse des données et apprentissage automatique entre plusieurs fournisseurs de services infonuagiques inconnus.
• Surveillance de la sécurité de plusieurs réseaux entre des entités pour regrouper des données privées.
• Filtrage des pourriels dans les courriels chiffrés.
• Découverte médicale, par exemple, applications de recherche des contacts avec des personnes ayant une maladie ou un virus combinant les données de nombreux hôpitaux pour la recherche en génomique.
• Évitement de la collision de satellites sans divulguer leur emplacement.

Conclusion

La conscience que les données personnelles peuvent être compromises dans une atteinte à la protection des données ou peuvent être utilisées de façon malveillante par des entreprises dont les intérêts ne cadrent pas avec ceux de leurs utilisateurs augmente. De nouveaux règlements font de la détention de données personnelles un risque de responsabilité pour les entreprises. Le calcul multiparties sécurisé est devenu une technique puissante et polyvalente pour obtenir des renseignements sur l'échange de données sans jamais les exposer directement.

Bien qu'il n'y ait pas de produit ou de technique unique qui puisse satisfaire à toutes les exigences relatives à la sécurité des données, le calcul multiparties sécurisé peut être utilisé comme une défense avec d'autres mesures de protection des données, comme le masquage des données, et d'autres techniques de préservation de la confidentialité, comme la confidentialité différentielle et le chiffrement homomorphique.

Prochaines étapes

Gartner s'attend à ce que le calcul multiparties sécurisé soit transformationnel au cours des cinq à dix prochaines années (Lowans, 2020). Pour être prête, compte tenu de la quantité de données privées qu'elle détient et de la pression exercée pour que ces données soient protégées, une organisation devrait continuer de faire des recherches sur le calcul multiparties sécurisé et d'autres techniques de protection des données et de préservation de la confidentialité.

Sujets connexes : Anonymisation des données, confidentialité différentielle, chiffrement homomorphique, environnements d'exécution fiables/informatique confidentielle, apprentissage fédéré

Abonnez-vous au bulletin d'information du Réseau de la science des données pour la fonction publique fédérale pour rester au fait des dernières nouvelles de la science des données.

Références

• Acar, A., Z.B. Celik, H. Aksu, A.S. Uluagac et P. McDaniel. (2017, 6 juill.). Achieving Secure and Differentially Private Computations in Multiparty Settings. Cornell University, arXiv. Sur Internet : Achieving Secure and Differentially Private Computations in Multiparty Settings (en anglais seulement).
• Accenture Labs. (2019, 1er oct.). Maximize collaboration through secure data sharing. Accenture. Sur Internet : Together, we can reinvent your business (en anglais seulement).
• Balamurugan, M., J. Bhuvana et S.C. Pandian. (2012). « Privacy Preserved Collaborative Secure Multiparty Data Mining », Journal of Computer Science, vol. 8, no 6, p. 872-878. Sur Internet : Privacy Preserved Collaborative Secure Multiparty Data Mining (en anglais seulement).
• Barot, S., et S. Agarwal. (2020, 9 oct.). 2021 Planning Guide for Data Analytics and Artificial Intelligence, ID G00732258. Gartner. Sur Internet : Gartner (en anglais seulement).
• Bogdanov, D., L. Kamm, B. Kubo, R. Rebane, V. Sokk et R. Talviste. (2016, juill.). « Students and Taxes: a Privacy-Preserving Social Study Using Secure Computation », Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, p. 117-135. Sur Internet : Students and Taxes: a Privacy-Preserving Social Study Using Secure Computation (en anglais seulement).
• Byun, H. (2019, 1er avr.). Homomorphic Encryption and Multiparty Computation. Baffle. Sur Internet : Homomorphic Encryption and Multiparty Computation (en anglais seulement).
• Choi, J.I., et K.R. Butler. (2019, 2 avril). « Secure Multiparty Computation and Trusted Hardware: Examining Adoption Challenges and Opportunities », Security and Communication Networks, vol. 2019, ID d'art. 1368905, p. 1-28. Hindawi. Sur Internet : Secure Multiparty Computation and Trusted Hardware: Examining Adoption Challenges and Opportunities (en anglais seulement).
• De Simone, S. (2020, 24 mai). Secure Multiparty Computation May Enable Privacy-Protecting Contact Tracing Solutions. InfoQ. Sur Internet : Secure Multiparty Computation May Enable Privacy-Protecting Contact Tracing Solutions (en anglais seulement).
• Enveil. (s.d.). The Data Security Triad. Enveil. Sur Internet : The Data Triad (en anglais seulement).
• Evans, D., V. Kolesnikov et M. Rosulek. (2020). A Pragmatic Introduction to Secure Multi-Party Computation. Boston : NOW Publishers. Sur Internet : A Pragmatic Introduction to Secure Multi-Party Computation (en anglais seulement).
• Fehr, S. (2011, 8 déc.). Secure Multiparty Computation (MPC), [PowerPoint]. Sur Internet : Secure Multiparty Computation (MPC) (en anglais seulement).
• Fritsch, J. (2020, 27 janv.). Securing the Data and Advanced Analytics Pipeline, ID G00464663. Gartner. Sur Internet : Gartner (en anglais seulement).
• Gidney, C. (2013, 7 mai). Explain it like I'm Five: The Socialist Millionaire Problem and Secure Multi-Party Computation. Twisted Oak Studios. Sur Internet : Explain it like I'm Five: The Socialist Millionaire Problem and Secure Multi-Party Computation (en anglais seulement).
• IBM Corporation. (2017, nov.). Protecting your company's most critical information.
• Information Security Forum. (s.d.). Protecting the Crown Jewels: How to Secure Mission-Critical Assets. ISF. Sur Internet : Protecting the Crown Jewels: How to Secure Mission-Critical Assets (en anglais seulement).
• Inpher. (s.d.). What is Secure Multiparty Computation? Inpher. Sur Internet : What is Secure Multiparty Computation? (en anglais seulement).
• Krikken, R. (2019, 26 nov.). Achieving Data Security Through Privacy-Enhanced Computation Techniques, ID G00384386. Gartner. Sur Internet : Gartner (en anglais seulement).
• Li, Q., J.S. Gundersen, R. Heusdens et M.G. Christensen. (2020, 2 sept.). Privacy-Preserving Distributed Processing: Metrics, Bounds, and Algorithms. arXiv. Sur Internet : Privacy-Preserving Distributed Processing: Metrics, Bounds, and Algorithms (en anglais seulement).
• Lindell, Y. (2021). « Secure Multiparty Computation », Communications of the ACM, vol. 64, no 1, p. 86-96. Sur Internet : Secure multiparty computation (en anglais seulement).
• Lopardo, A., A. Benaissa et T. Ryffel. (2020, 12 juin). What is Secure Multi-Party Computation? Medium. Sur Internet : What is Secure Multi-Party Computation? (en anglais seulement).
• Lowans, B. (2020, 24 juill.). Hype Cycle for Data Security, 2020, ID G00448204. Gartner. Sur Internet : Gartner (en anglais seulement).
• Ma, R., Y. Li, C. Li, F. Wan, H. Hu, W. Xu et J. Zeng. (2020, 1er mai). « Secure multiparty computation for privacy-preserving drug discovery », Bioinformatics, vol. 36, no 9, p. 2872-2880. Oxford University Press. Sur Internet : Secure multiparty computation for privacy-preserving drug discovery (en anglais seulement).
• Pagter, J. (2017, 27 avr.). Multiparty Computation (MPC): A short introduction. Sepior. Sur Internet : An Introduction to Threshold Signature Wallets With MPC (en anglais seulement).
• Parrish, K. (2016, 10 août). Microsoft Research proposes method for exchanging secure data within the cloud. Digital Trends. Sur Internet : Microsoft Research proposes method for exchanging secure data within the cloud (en anglais seulement).
• Wikipedia. (s.d.). Yao's Millionaires' problem. Wikipedia. Sur Internet : Yao's Millionaires' problem (en anglais seulement).
• Wonham, M., J. Fritsch, D. Xu, M. de Boer et R. Krikken. (2020, 9 oct.). Guide to Data Security Concepts, ID G00731430. Gartner. Sur Internet : Gartner (en anglais seulement).
• Yao, A.C. (1982). Protocols for Secure Computations. 23rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science (SFCS 1982), p. 160-164. SFCS. Sur Internet : Protocols for secure computations (en anglais seulement).
• Zhao, C., S. Zhao, M. Zhao, Z. Chen, C.-Z. Gao, H. Li et Y.-a. Tan. (2019, févr.). « Secure Multi-Party Computation: Theory, practice and applications », Information Sciences, vol. 476, p. 357-372. ScienceDirect. Sur Internet : Secure Multi-Party Computation: Theory, practice and applications (en anglais seulement).

Veuillez lire ce guide de déclaration avant d'inscrire les renseignements sur le questionnaire. Vous pourrez ainsi mieux comprendre les exigences de la présente enquête. Veuillez conserver ce guide pour référence future.

Introduction

But de l'enquête

L'Enquête sur la rémunération auprès des entreprises mesure les tendances mensuelles de l'ensemble des salariés inscrits sur la liste de paye, des heures rémunérées, et des gains. Cette enquête ainsi que l'information provenant des formules PD7A des versements des retenues de l'Agence du revenu du Canada fournissent les données de base pour produire les estimations du programme de l'Enquête sur l'emploi, la rémunération et les heures de travail (EERH). Votre participation est essentielle à l'obtention de résultats qui reflèteront correctement votre industrie, région et taille d'entreprise. En vertu de la Loi sur la statistique, vous êtes tenu de répondre à cette enquête.

Ce guide contient des définitions et des directives sur la manière de remplir le questionnaire d'enquête.

Pour cette enquête, la définition d'un employé est toute personne qui reçoit une rémunération pour services rendus au Canada ou pour un congé payé et pour laquelle l'employeur est tenu de remplir une déclaration État de la rémunération payée de l'Agence du revenu du Canada (Feuillet T-4). Le terme salarié englobe les salariés à temps plein, à temps partiel et occasionnels ou temporaires.

Veuillez noter que la Question 1 couvre le nombre total de salariés de la dernière période de paye du mois de référence, pour l'ensemble des catégories de salariés. Pour les Questions 2 à 15, le nombre de salarié, la rémunération brute régulière et les heures se rapportent tous à la dernière période de paye du mois de référence, pour chacune des catégories de salariés. Les questions sur les paiements spéciaux recueillent l'information sur les paiements faits en tout temps durant le mois de référence, et les périodes que le montant couvre.

Confidentialité

La loi interdit à Statistique Canada de divulguer toute information recueillie qui pourrait dévoiler l'identité d'une personne, d'une entreprise ou d'un organisme sans leur permission ou sans en être autorisé par la loi. Statistique Canada utilisera les données de cette enquête à des fins statistiques.

Période de déclaration

Le mois de référence est indiqué sur l'invitation électronique.

Tous les salariés incluant les membres du conseil (Question 1)

Toute personne rémunérée pour les services rendus au Canada ou pour des congés payés par l'employeur et pour laquelle l'employeur est tenu de remplir une déclaration T-4 de l'Agence du revenu du Canada. Le terme salarié englobe les salariés à temps plein, à temps partiel, et les salariés occasionnels ou temporaires.

Indiquez le nombre total de salariés rémunérés pour les services rendus ou pour des congés payés par l'employeur au cours de la dernière période de paye, du mois de référence. Inclure les salariés à temps partiel et les membres du conseil, s'il y a lieu.

Tous les salariés incluant les membres du conseil (Questions 2 15)

Les questions suivantes concernent le nombre de salariés, les dates, la rémunération régulière brute et le nombre d'heures qui se réfèrent à la dernière période de paye payable, du mois de référence. Il importe peu que les chèques de paye aient été émis ou non pour cette période. Veuillez noter que la question sur les paiements spéciaux fait référence à des paiements faits en tout temps durant le mois de référence. Les dates que vous devez déclarer sont les dates de la période visée par les paiements.

Déclarez vos données par catégorie de salariés. S'il y a seulement un registre de paye pour une catégorie de salariés, inscrivez vos renseignements dans la première colonne. Utilisez les colonnes additionnelles si vous avez plus d'un registre de paye par catégorie de salariés.

Catégorie de salariés :

Salariés rémunérés à l'heure :

Tout salarié dont la rémunération de base est calculée selon un taux horaire.

Employés à salaire fixe :

Tout salarié dont la rémunération de base constitue une somme fixe versée pour une période d'au moins une semaine.

Autres salariés :

Tout salarié n'ayant pas été déclaré dans les catégories précédentes – par exemple, les membres du conseil.

Nombre de salariés (Questions 2, 7 et 12)

Choisissez la catégorie de salariés appropriée et déclarez le nombre de salariés ayant été rémunérés au cours de la dernière période de paye du mois de référence. Cette rémunération peut être pour les services rendus ou pour des congés payés par l'employeur tels que des jours fériés, des jours de vacances, etc. Déclarez un employé dans une catégorie de salariés seulement.

Dates concernant la dernière période régulière de paye

Dates du premier et dernier jour (Questions 3, 8 et 13)

La dernière période de paye du mois correspond à la dernière période de paye consignée dans les livres comptables comme une charge courue. Il importe peu que les chèques de paye aient été émis ou non pour cette période.

Indiquez les dates du premier et du dernier jour de la dernière période de paye complète du mois de référence pour chaque catégorie de salariés applicable. Si votre dernière période de paye inclut trois jours ou moins du mois suivant, vous pouvez inscrire cette période de paye.

Rémunération régulière brute (Questions 4a, 9a et 14)

Déclarez la rémunération régulière brute payable pour la dernière période de paye du mois de référence. Il faut inclure la rémunération payable pour les heures supplémentaires travaillées durant la même période.

La rémunération régulière brute payable, avant les retenues, inclut :

• les salaires normaux ;
• les paiements habituels prévus ou imprévus pour les heures supplémentaires versées spécifiquement pour la dernière période de paye du mois ;
• les gratifications versées régulièrement pour la dernière période de paye du mois (par exemple, les primes à la production, à l'initiative, d'éloignement) ; et
• les congés payés par l'employeur pour la dernière période de paye du mois.

La rémunération régulière brute payable, avant les retenues, exclut :

• tous les paiements qui ne portent pas sur la dernière période de paye visée ;
• les avances d'indemnisation des accidents de travail faites aux salariés pendant la résolution d'une réclamation ;
• les paiements en espèce ;
• les avantages imposables et non imposables ;
• les frais de déplacement ; et
• les cachets des administrateurs qui ne sont pas des salariés de l'entreprise.

Rémunération des heures supplémentaires (Questions 4b et 9b)

Rémunération versée pour toutes les heures de travail effectuées en sus de la journée ou de la semaine normale de travail durant la dernière période de paye du mois de référence. La rémunération pour les heures supplémentaires représente le paiement versé au salarié après que le taux a été majoré. (Se reporter à la section sur la « Rémunération régulière brute » et les « Paiements spéciaux » pour obtenir d'autres détails).

Nombre total d'heures payables (pour salariés à l'heure seulement) (Question 5a)

Déclarez toutes les heures payables pour les services rendus et pour les congés payés pour la dernière période de paye du mois de référence. Il faut inclure les heures supplémentaires et les autres heures payées, telles que les heures de congé payées, les jours fériés, les vacances, les congés de maladie, et les congés pour fonctions de jury. Arrondissez les chiffres à une heure près.

Nombre total d'heures supplémentaires travaillées (Salariés rémunérés à l'heure seulement) (Question 5b)

Déclarez le nombre d'heures supplémentaires travaillées durant la dernière période de paye du mois de référence avant que le taux de majoration soit appliqué. Seul le nombre réel d'heures supplémentaires travaillées est requis.

Nombre moyen d'heures de travail prévues dans une semaine (Employés à salaire fixe seulement) (Question 10)

Déclarez le nombre moyen d'heures prévues dans une semaine de travail normale au cours de la dernière période de paye du mois de référence. Il est important que ce nombre soit pour une seule semaine.

Si tous vos employés à salaire fixe comptent le même nombre d'heures prévues dans une semaine normale de travail, déclarez ce nombre. Exprimez les fractions sous forme de décimales.

Si le nombre moyen d'heures de travail prévues diffère pour vos employés à salaire fixe, indiquez le nombre moyen d'heures travaillées par ces employés. (Voir exemple ci-dessous)

Paiements spéciaux versés n'importe quand durant le mois (Questions 6, 11 et 15)

Les paiements spéciaux sont les sommes versées aux salariés pour le travail accompli ou pour d'autres versements :

• qui ne portent pas exclusivement sur la dernière période de paye du mois ;
• qui sont effectués à un moment quelconque au cours du mois ;
• qui ne font pas partie des salaires normaux ;
• qui sont habituellement inscrits aux livres selon la méthode de comptabilité de « aisse ». (La comptabilité de caisse est une méthode qui consiste à ne comptabiliser les produits et charges qu'au moment où les opérations en cause donnent lieu à des rentrées ou des sorties de fonds).

Les paiements spéciaux ne comprennent pas la rémunération comptabilisée comme une rémunération régulière ainsi que les allocations et les avantages non imposables. Il ne faut pas inclure dans la dernière période de paye les paiements spéciaux, car cela donnerait une image inexacte des gains moyens.

Si les paiements sont effectués sur une base régulière (par exemple, à chacune des périodes de paye), ils peuvent être inclus avec la rémunération régulière brute. Toutefois, si les paiements sont faits sur une base irrégulière (par exemple, s'ils ne sont pas versés à chaque période de paye), ils doivent être rapportés avec les paiements spéciaux.

Les exemples suivants constituent une liste partielle de paiements spéciaux possibles. Il peut exister d'autres paiements qui soient uniques à votre entreprise. Les intervieweurs des bureaux régionaux sont disponibles pour répondre à toutes vos questions et vous renseigner en ce qui concerne les paiements spéciaux.

• les primes : annuelles, contractuelles, de Noël, incitatives, mensuelles, de rendement, de recrutement et de maintien en poste ;
• les indemnités de vie chère ou de subsistance ;
• les paiements cumulatifs au titre des heures supplémentaires portant sur une période plus longue que la période de paye visée ;
• les congés réguliers (fériés, maladie) qui portent sur une période autre que la dernière période de paye ;
• les paiements de participation aux bénéfices ;
• les indemnités de cessation d'emploi, de départ et de retraite ;
• les paiements rétroactifs ;
• la rémunération cumulative de vacances qui porte sur une période plus longue que la période de paye visée ;
• les salaires versés aux membres du conseil portant sur une période autre que la dernière période de paye.

Dates de début et de fin de la couverture des paiements spéciaux (Questions 6, 11 et 15)

Indiquez les dates du premier et du dernier jour de la période visée par les paiements spéciaux pour une catégorie d'employé. Il est essentiel que les dates des paiements spéciaux correspondent aux périodes couvertes et non pas le mois dans lequel les paiements ont été versés. Ne pas déclarer les dates auxquelles ces paiements ont été versés aux salariés.

Pour tous les paiements spéciaux versés pendant le mois de référence, indiquez le type de paiement spécial, le montant versé et la période couverte par le paiement spécial.

Renseignements generaux

Ententes de partage de données

Afin de réduire le fardeau des répondants, Statistique Canada a conclu des ententes de partage de données avec des organismes statistiques provinciaux et territoriaux et d'autres organisations gouvernementales, qui ont accepté de garder les données confidentielles et les utiliser uniquement à des fins statistiques. Statistique Canada communiquera les données de la présente enquête seulement aux organisations ayant démontré qu'elles avaient besoin de les utiliser.

L'article 11 de la Loi sur la statistique prévoit le partage de données avec des organismes statistiques provinciaux et territoriaux répondant à certaines conditions. Ces organismes doivent posséder l'autorisation légale de recueillir les mêmes données, sur une base obligatoire, et les lois en vigueur doivent contenir essentiellement les mêmes dispositions que la Loi sur la statistique en ce qui concerne la confidentialité et les sanctions imposées en cas de divulgation de renseignements confidentiels. Comme ces organismes possèdent l'autorisation légale d'obliger les entreprises à fournir les mêmes données, on ne demande pas le consentement des entreprises et celles-ci ne peuvent s'opposer au partage des données.

Pour la présente enquête, des ententes en vertu de l'article 11 ont été conclues avec les organismes statistiques provinciaux et territoriaux de Terre-Neuve-et-Labrador, de la Nouvelle-Écosse, du Nouveau-Brunswick, du Québec, de l'Ontario, du Manitoba, de la Saskatchewan, de l'Alberta, de la Colombie-Britannique et du Yukon.

Les données partagées seront limitées aux renseignements relatifs aux établissements commerciaux situés dans la province ou le territoire en question.

L'article 12 de la Loi sur la statistique prévoit le partage de données avec des organisations gouvernementales fédérales, provinciales ou territoriales. En vertu de cet article, vous pouvez refuser de partager vos données avec l'une ou l'autre de ces organisations en écrivant une lettre d'objection au statisticien en chef et en la retournant avec le questionnaire rempli. Veuillez préciser les organisations avec lesquelles vous ne voulez pas partager vos données.

Pour la présente enquête, des ententes en vertu de l'article 12 ont été conclues avec les organismes statistiques de l'Île-du-Prince-Édouard, des Territoires du Nord-Ouest et du Nunavut.

Dans le cas des ententes conclues avec des organisations gouvernementales provinciales et territoriales, les données partagées seront limitées aux renseignements relatifs aux établissements commerciaux situés dans la province ou le territoire en question.

Liens d'enregistrement

Vos réponses à cette enquête seront combinées avec les fichiers mensuels de retenues sur la paie de votre entreprise reçus de l'Agence du revenu du Canada. Statistique Canada peut également combiner les informations que vous fournissez avec d'autres sources de données d'enquête ou administratives.

Merci de votre collaboration!

En vertu de la Loi sur la statistique, Statistique Canada demande par la présente les renseignements suivants, qui seront utilisés uniquement à des fins statistiques et de recherche et qui seront protégés conformément aux dispositions de la Loi sur la statistique et de toute autre loi pertinente. Veuillez noter que cette demande est à caractère obligatoire.

• Études primaires et secondaires
  • Données sur les élèves du primaire et du secondaire (de la maternelle à la 12^e année) en Colombie-Britannique
  • Données sur les élèves du secondaire (de la 9^e à la 12^e année) de l’Ontario
• Études postsecondaires
  • Études postsecondaires : inscriptions d’étudiants, diplômés et programmes
  • Programme canadien pour l'épargne-études (PCEE)
  • Programme canadien d'aide financière aux étudiants (PCAFE), anciennement le Programme canadien de prêts aux étudiants (PCPE)
  • Renseignements sur le personnel d’enseignement à temps plein dans les universités canadiennes

Études primaires et secondaires

Études postsecondaires

De maintes façons, la pandémie menace le bien-être mental et physique des enfants, des parents et des enseignants partout au pays. Pour aider à mettre fin à la pandémie et à revenir à la normale, les décideurs ont dû faire des choix difficiles, comme fermer des écoles. Avec notre invitée, la docteure Hilary Myron, pédiatre à l'hôpital Montfort, nous discutons des effets potentiels à court et à long terme de la fermeture des écoles sur les enfants et leurs parents.

Animatrice

Alexandra Bassa

Invitée

Dre Hilary Myron, pédiatre

Écoutez