Sommaire de la publication

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Levesque, J., 2007, Créer une méthode et un outil pour évaluer la qualité décisionnelle a posteriori, Mémoire de M.Sc., Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique, Université Laval, 130p.

Résumé

Depuis l’avènement du numĂ©rique, la demande de donnĂ©es par les utilisateurs des
systèmes d’information gĂ©ographique (SIG) ne fait qu’augmenter. Les organismes utilisateurs se
retrouvent souvent devant plusieurs sources de données géographiques potentielles et ils doivent
alors évaluer la qualité de chaque source en fonction de leurs besoins. Pour ce faire, ces
organismes pourraient faire appel Ă  un expert en qualitĂ© qui pourrait les aider Ă  dĂ©terminer s’il y a
adéquation (i.e. qualité externe) entre les données et leurs besoins.
Pour utiliser le système MUM, l’expert en qualitĂ© doit recueillir de l’information sur les
jeux de données. Dans le domaine de la géomatique, cette information se retrouve généralement
sous la forme de métadonnées émises par les producteurs de données. Le système MUM,
dĂ©veloppĂ© par Devillers et al. [2004b], a Ă©tĂ© conçu initialement en fonction d’une approche
bottom-up, oĂą on utilise des mĂ©tadonnĂ©es fines pour extraire des indicateurs globaux de qualitĂ©, Ă
l’aide d’opĂ©rateurs d’agrĂ©gation typiques des outils SOLAP. Il s’agit lĂ  d’une solution qui permet
de faciliter l’analyse de la qualitĂ©, particulièrement dans des contextes de donnĂ©es hĂ©tĂ©rogènes.
Par contre, comme le mentionnent les concepteurs de MUM, le manque de métadonnées fines est
un obstacle Ă  l’utilisation du système MUM dans sa forme actuelle. L’objectif de la prĂ©sente
recherche a donc Ă©tĂ© d’Ă©laborer une mĂ©thode de gĂ©nĂ©ration des mĂ©tadonnĂ©es dite top-down. Cette
méthode permet de générer, lorsque possible, les métadonnées fines (au niveau des occurrences,
voire des primitives gĂ©omĂ©triques) d’un jeu de donnĂ©es Ă  l’aide des mĂ©tadonnĂ©es grossières et
des opinions d’experts touchant un ensemble d’occurrences. Cette mĂ©thodologie amène l’expert
en qualité à utiliser dans certains cas des sources de données différentes. Ceci soulève alors un
problème concernant l’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ© de la fiabilitĂ© des sources utilisĂ©es pour Ă©valuer la qualitĂ©
externe. Le concept de mĂ©taqualitĂ© a Ă©tĂ© introduit pour rĂ©pondre Ă  ce problème d’hĂ©tĂ©rogĂ©nĂ©itĂ©. Il
permet en effet de quantifier le risque liĂ© Ă  l’imperfection de l’information contenue dans les
indicateurs de qualitĂ©. L’enrichissement du système MUM a donc Ă©tĂ© rĂ©alisĂ© grâce Ă  la
conception du modèle E-QIMM (Extented Quality Information Management Model) qui est une
extension du modèle QIMM de Devillers [2004] et qui permet d’intĂ©grer la dimension
« MĂ©taqualitĂ© » dans le processus d’Ă©valuation de la qualitĂ©.