La version 3.11.0 du Modèle de données de l’OMD disponible gratuitement en mode interactif

22 décembre 2021

L’équipe de projet chargée du Modèle de données (DMPT) s’est engagée à diffuser chaque année des versions actualisées du Modèle de données (MD) de l’OMD afin que celui-ci soit toujours à jour. Une procédure transparente de révision a été mise en place pour permettre aux parties intéressées de demander que l’on apporte des changements au MD de l’OMD. La publication par l’Organisation de la version 3.11.0, en décembre 2021, marque l’aboutissement de la procédure de révision entreprise par la DMPT lors de ses réunions tenues entre septembre 2020 et avril 2021.

En plus d’intégrer les changements demandés par des Membres via une procédure régulière de révision, la version 3.11.0 comprend deux nouveaux Guides de mise en œuvre des messages (MIG), l’un pour la mise en œuvre du Répertoire FAL de l’OMI sur la simplification des formalités et le commerce électronique, l’autre qui concerne les Normes conjointes de l’OMD-UPU relatives aux messages.

Les MIG contiennent des conseils pratiques et des informations techniques additionnelles utiles pour la mise en œuvre du MD, en plus des définitions sémantiques disponibles dans les Dossiers d’information de base (DIB) et (ou) les Dossiers d’information dérivés (DID).

Le MIG FAL de l’OMI inclut des informations techniques pour la mise en œuvre des formalités de notification des navires dont les grandes lignes figurent dans la Convention sur la facilitation du trafic maritime international (Convention FAL). Ce MIG est l’aboutissement de travaux menés conjointement par l’OMD et l’OMI en vue d’actualiser le Répertoire FAL de l’OMI sur la simplification des formalités et le commerce électronique.

Le MIG de l’UPU contient des informations techniques se rapportant aux formats de messages électroniques principaux, à savoir CUSITM, message destiné à la transmission d’informations sur des envois postaux par un opérateur postal à son administration douanière locale et CUSRSP, message pour répondre à un message CUSITM.

Contrairement aux versions précédentes où le MD de l’OMD était disponible sur le site Internet des Membres de l’OMD, la version 3.11.0 du Modèle de données est publiée sur une nouvelle plate-forme de publication : WCO DM app. Cette application interactive affiche les composantes du MD de l’OMD et a pour objectif d’améliorer l’expérience des utilisateurs travaillant avec le Modèle de données. Ce faisant, elle aide les utilisateurs à naviguer plus facilement au travers des différents objets de données du Modèle de données, comme les classes, les éléments de données et les modèles d’information.

En accord avec la Décision du Conseil de décembre 2020, le dossier du Modèle de données de l’OMD publié dans cette application est mis gratuitement à la disposition de toutes les parties intéressées, y compris les Membres, les organisations internationales partenaires et les parties prenantes du secteur privé. Toute entité intéressée souhaitant accéder au MD pourra tirer profit de l’application après avoir accepté les conditions et termes d’utilisation du Modèle de données de l’OMD. Cette application est accessible à l’adresse suivante : http://datamodel.wcoomd.org.

La gratuité du MD de l’OMD ouvre de nouvelles possibilités aux opérateurs économiques qui veulent intégrer le MD dans leurs opérations commerciales. Les opérateurs économiques peuvent envisager d’aligner certains des éléments de données de leurs documents commerciaux comme les factures, les listes de colisage, les connaissements, en particulier ceux qui concernent les procédures transfrontalières, sur les spécifications du MD de l’OMD. Un tel alignement permettra un flux régulier d’informations tout au long des différents stades des processus logistiques, la réutilisation des données disponibles par différentes parties des chaînes logistiques, en particulier les agences de réglementation, le suivi et la traçabilité, l’accès aux données des chaînes logistiques à partir de sources multiples et, enfin, l’amélioration de la prévisibilité et de la qualité des données.