Etude dynamique de la qualité de l'information et des données d'un système d'information complexe

The recent development of social networks and the deployment of different types of sensors made possible to record and store in databases large amounts of heterogeneous data. The quantity of available data is not the only problem to be handled and a new concept has arisen: the quality of data and its influence over information system performance. Assessing the quality of the information proposed by an information system has become one of the major research topics in the last two decades. A quick literature survey shows that a significant number of information quality frameworks are proposed in different domains of application. Unfortunately, they do not provide a feasible methodology that is both simple and intuitive to be implemented in practice. In order to address this need, we propose a new information quality methodology. Our methodology makes use of existing frameworks and proposes a three-step process capable of tracking the quality changes through the system. In the first step we propose decomposing the information system into its elementary modules. Having access to each module allows us to locally define the information quality. Then, in the second step we model each processing module by a quality transfer function, capturing the module¿s influence over the information quality. In the third step we make use of the previous two steps in order to estimate the quality of the entire information system. Thus, our methodology allows informing the end user on both output quality and local quality. The proof of concept of our methodology has been carried out considering two applications: an automatic target recognition system and a diagnosis coding support system.Le développement des réseaux sociaux et le déploiement d'un nombre de plus en plus élevé de capteurs font que la quantité des données disponibles à traiter ne cesse d'augmenter. Mais avoir à sa disposition une quantité impressionnante de données n'est pas suffisant, car un autre facteur joue un rôle aussi important : la qualité des données et des informations extraites. Il existe dans la littérature plus de 20 méthodologies d'évaluation de la qualité de l'information (QI). Malheureusement, toutes ces méthodologies ont une vision boîte noire du système d'information (SI) et essaient d'évaluer la QI en utilisant des formulaires. Cette procédure n'est pas intuitive, est très subjective et demande beaucoup de temps. Nous proposons une nouvelle méthodologie, en 3 étapes, d'évaluation de la QI d'un SI complexe. Dans la première étape le SI est décomposé en modules élémentaires. Grâce à cela, il est possible d'étudier la qualité en entrée et en sortie de chaque module : qualité locale. Dans la deuxième étape chaque module est caractérisé par une fonction de transfert de qualité réalisant le lien entre la qualité en entrée et celle en sortie. Dans la troisième étape, la qualité du SI global est évaluée en utilisant la qualité locale et les fonctions de transfert de qualité des modules. Celle-ci est appelée qualité globale et est évaluée par la propagation de la qualité à travers le SI. La validation est réalisée en considérant 2 applications : un système de reconnaissance automatique de cibles radar et un système d'aide au codage médical. Cette méthodologie permet non seulement une évaluation instantanée de la qualité mais aussi une explication de la qualité à plusieurs niveaux