Qualité de l'information et métainformations

La détermination des besoins en information comprend aussi les métainformations, soit les informations sur les informations et plus particulièrement leur qualité. Cet aspect est important à plus d’un titre. La qualité permet d’évaluer l’adéquation des informations par rapport aux buts recherchés <ref>Feghhi (1998) signale la norme DIN/ISO 8402 qui définit la qualité comme l’ensemble des caractéristiques d’une unité en rapport avec son adéquation à remplir les exigences requises.</ref> <ref name="Feghhi">FEGHHI, J. 1998: Informations- und Metainformationsbedarf für die forstliche Planung im Hinblick auf ein Wald-Informationssystem. Beih. Schweiz. Z. Forstwes. Nr. 85, Zürich.</ref>. Elle est aussi en relation avec les coûts engendrés pour l’obtention des informations désirées. Feghhi (1998) <ref name="Feghhi">FEGHHI, J. 1998: Informations- und Metainformationsbedarf für die forstliche Planung im Hinblick auf ein Wald-Informationssystem. Beih. Schweiz. Z. Forstwes. Nr. 85, Zürich.</ref> mentionne les critères présentés dans le infra pour évaluer cet aspect.

provenance	description des documents<ref>Par exemple les cartes topographiques utilisées pour la digitalisation de données géographiques et plus particulièrement l’échelle de ces cartes</ref> et des méthodes à partir desquels, respectivement selon lesquelles les données qui constituent les informations sont déterminées
précision, erreur/incertitude	précision selon la provenance des informations (p. ex. le nombre de décimales d’une valeur mesurée); intervalle par rapport aux valeurs obtenues et les vraies valeurs si elles sont connues (=> erreur), respectivement à l’intérieur duquel la vraie valeur se situe certainement (=> incertitude)
actualité	différence entre le moment de l’actualisation d’une valeur et le moment présent; l’utilité d’une information dépend de cette différence et de sa nature<ref>Par exemple, les conditions stationnelles (relief, unité phytosociologique) restent, par nature, plus ou moins constantes, alors que la description des peuplements évolue au rythme de leur dynamique.</ref>
consistance logique	absence de contradictions à l’intérieur d’une base de données, ce qui est réalisé si toutes les règles de consistance requises sont respectées<ref>Par exemple le degré de recouvrement ne doit pas être supérieur à 1.0 ou la somme de la proportion de chaque essence dans le mélange doit être égale à 100%.</ref>
intégralité	données en présence par rapport à ce qui est requis<ref> Par exemple, les données sur le boisement d’un périmètre forestier sont incomplètes si la description des peuplements s’effectue uniquement sur la base d’une photo aérienne recouvrant partiellement ce périmètre. La description obtenue doit être éventuellement complétée par une appréciation sur le terrain pour disposer de toutes les informations nécessaires à la gestion sylvicole. </ref>
accessibilité	en rapport avec la protection des données (=> propriétaire des données, licences: droits et conditions d’utilisation)
coûts	intérêt de l’information en considération de son utilité et des coûts entraînés

Tab. 1 Critères pour évaluer la qualité de l’information (Feghhi, 1998, complété) <ref name="Feghhi">FEGHHI, J. 1998: Informations- und Metainformationsbedarf für die forstliche Planung im Hinblick auf ein Wald-Informationssystem. Beih. Schweiz. Z. Forstwes. Nr. 85, Zürich.</ref>

A signaler que des données incomplètes et qui ne sont pas suffisammentactuelles contribuent à ce que le contexte décisionnel soit flou, incertain. Stierlin (2001) <ref>STIERLIN, H.R. 2001: Criteria and Provisions for Quality Assurance. In: Brassel, P., Lischke, H. (Eds): Swiss National Forest Inventory: Methods and Models of the Second Assessment. Swiss Federal Research Institute WSL, Birmensdorf: 109-113.</ref> signale trois autres critères importants pour évaluer la qualité de l’information à disposition. Les données doivent être reproductibles, comparables et homogènes. La méthode pour la détermination des données doit être élaborée de manière à satisfaire au premier de ces trois critères. Plusieurs mesures, respectivement estimations d’une caractéristique d’un même objet doit conduire au même résultat. Les personnes chargées de la collecte des données doivent être formées de manière à répondre au deuxième critère. En particulier, les données doivent être comparables indifféremment des personnes qui les collectent, mais aussi d’autres facteurs tels que les saisons et l’aspect différent de la forêt qui en résulte. L’homogénéité est comprise comme la comparabilité des données sur plusieurs années. En conséquence, les méthodes utilisées (y compris les instruments) pour la détermination des données doivent rester les mêmes au fil des années, ou tout du moins livrer des résultats comparables. Il est aussi important que la définition des attributs reste la même <ref>Par exemple, si la fermeture de la couche principale des peuplements a toujours été estimée selon le degré de recouvrement (projection des couronnes sur un plan horizontal par rapport à la surface du peuplement), il est préférable de ne pas changer en procédant selon le degré de couverture (somme de la projection de chaque couronne sur un plan vertical par rapport à la surface du peuplement), sans quoi les données ne sont plus tout à fait comparables.</ref>.

Les métainformations sur les modèles sont aussi essentielles pour évaluer leur utilité. Tout modèle est une simplification de la réalité. Les hypothèses qui ont conduit à l’élaboration d’un modèle, ainsi que son domaine de validité doivent être connus.

Notes et références

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