Qualité des données et de l’information

SYSTÈME D’INFORMATION COMPLEXE (SIC)

Avant de présenter ce qu’est un système d’information, les acteurs qui interagissent avec celui-ci seront définis ce qui permettra de définir un système d’information. Enfin, le système d’information complexe, qui est le système qui nous intéresse, sera présenté.

Les acteurs d’un système d’information

Un système d’information est en contact permanent avec une multitude d’utilisateurs ayant différents rôles, responsabilités et/ou expertises dans le cadre d’une organisation. Il existe trois types principaux d’acteurs : l’utilisateur, l’expert et l’analyste du système.

Définition 1 : Un utilisateur est une personne (un humain) qui fait appel à un système d’information afin d’obtenir des informations nécessaires pour produire quelque chose, pour résoudre un problème ou bien effectuer une tâche liée à son activité quotidienne [Turban 05].

Les utilisateurs sont les bénéficiaires directs du déploiement du système d’information. En plus d’être les initiateurs des requêtes vers le système d’information, les utilisateurs sont aussi responsables pour déterminer  :
– les problèmes à résoudre,
– les opportunités à exploiter,
– les besoins à satisfaire,
– les contraintes à surmonter par le système,
– si le système est facile / difficile à utiliser.
Très souvent il existe une confusion entre l’utilisateur d’un système d’information et l’expert du domaine. Bien sûr il est possible que l’utilisateur soit la même personne que l’expert. Mais pour éliminer toute confusion, une définition de l’expert est donnée. Dans la littérature, il n’y a pas une définition standard d’un expert. La performance de ces décisions et son niveau d’expertise dans son domaine sont les critères de base dans l’identification d’un expert.

Définition 2 : Un expert est une personne (un humain) qui possède des connaissances des jugements, des expériences et des méthodes spécifiques ainsi que la capacité d’appliquer ceux-ci afin de donner des conseils et de résoudre des problèmes [Turban 05].

Ainsi, suite à cette définition, un expert est capable de résoudre un problème et d’atteindre un meilleur niveau de performance qu’une personne ad-hoc. Cependant, les experts sont relatifs à un domaine spécifique, c’est-à-dire ils sont spécialisés dans un domaine restreint. Deux types particuliers d’experts peuvent être identifiés : le designer du système et le développeur du système  . Le designer du système est un expert dans le domaine technique qui a pour rôle de concevoir un système qui répond aux besoins des utilisateurs. Un développeur du système est un expert dans le domaine technique qui a la responsabilité de développer, tester et délivrer un système répondant aux spécifications fournies par les designers du système. Donc les développeurs du système utilisent des outils technologiques (logiciels, langages de programmation, méthodologies, etc.) pour développer le système d’information. En fonction des ressources humaines allouées par l’organisation pour le déploiement du système d’information, il se peut que le designer du système soit également le développeur du système. Une autre entité très importante dans le déploiement du système d’information est l’analyste du système.

Définition 3 : L’analyste du système est une personne responsable de la planification, l’analyse et l’implémentation du système d’information. Il a l’expertise nécessaire pour pouvoir cordonner l’activité des autres acteurs : d’élargir la vision des utilisateurs du système d’information, de s’assurer que les designers et les développeurs du systèmes ont les connaissances techniques et technologiques nécessaires pour répondre aux besoins de l’organisation.

Maintenant, nous présenterons ce qu’est un système d’information complexe utilisé dans le processus d’aide à la décision. Premièrement, la notion de système d’information sera définie. Puis, les caractéristiques indiquant la présence d’un système complexe seront présentées.

Système d’information

Les premières notions qui doivent être définies sont celles de « système » et de « architecture d’un système ». Ci-dessous sont présentées leurs définitions selon [Xiao 09] :

Définition 4 : Un système est un ensemble d’éléments interdépendants qui interagissent entre eux de façon organisée et formant un ensemble unique. Parmi les éléments constituant un système, se retrouvent des produits (hardware, software, firmware), des processus, des humains, des informations, des techniques, des facilités, des services et d’autres éléments de support [INCOSE 04].

Définition 5 : L’architecture d’un système est un arrangement d’éléments et de sous-systèmes qui allouent des fonctions afin de respecter les spécificités techniques requises par le système.

Très souvent, il y a une confusions entre la notion de système d’information, celle de système informatique et celle de système expert.

L’objectif d’un système informatique est d’automatiser le traitement des données / informations. Il est composé de deux composants principaux : le matériel (le « hardware ») et les logiciels (le « software »). Les ordinateurs personnels (les PC), les tablettes, les téléphones intelligents (les « smartphones »), etc. sont quelques exemples de systèmes informatiques très communs dans notre vie quotidienne. Les systèmes informatiques servent comme éléments de base pour le développement des autres types de systèmes : expert ou d’information. Un système expert est un programme informatique qui imite le processus de raisonnement d’un expert humain afin de répondre à un problème donné. Dans la plupart des cas, un système expert est composé d’au moins trois parties [Hall 92] :
1. Un moteur d’inférence : il utilise les connaissances du domaine et les informations acquises sur un problème donné afin de donner la solution expert ;
2. Une base de connaissances : elle contient les connaissances du domaine expert sous la forme des règles et des faits ;
3. Une interface : utilisée pour communiquer les informations aux utilisateurs ou vers d’autres systèmes.

Un système d’information a pour rôle de collecter, traiter, stocker, analyser et disséminer l’information pour un objectif spécifique [Turban 05]. De cette définition, on peut immédiatement observer qu’un système d’information est utilisé pour offrir le support nécessaire à une autre entité (un utilisateur ou même un autre système) qui ne fait pas partie du système d’information lui-même. Les fonctionnalités et le comportement du système d’information sont déterminés par rapport aux besoins de son environnement, c’est-à-dire des entités avec lesquelles il interagit. Une vision simplifiée d’un système d’information est présentée dans la figure 1.1 (adaptée de [Kwan 96]). Ainsi, un système d’information contient une première partie, appelée déclarative, qui est responsable de la description du monde réel (phénomènes sous observation). Ce sous-système réalise une numérisation de l’environnement sous observation et enregistre les données résultantes (suite à des opérations de mesure) dans des bases de données. Ces bases de données peuvent être locales ou distribuées. La deuxième partie d’un système d’information est sa composante opérationnelle, responsable de l’extraction de la partie descriptive des informations utiles qui est destinées aux utilisateurs finaux (les décideurs). Le processus d’extraction d’informations utiles fait appel à divers traitements numériques, modifiant et transformant les données pour les transformer en information. Ensuite, les  décideurs sous l’influence des informations reçues vont entreprendre des actions, qui à leur tour vont impacter le monde sous observation. Un système d’information est conçu pour répondre aux divers besoins de(s) utilisateur(s). Ainsi, si un système  expert est conçu pour une tâche bien précise (par exemple le diagnostic d’une maladie) avec l’objectif de remplacer un expert, un système d’information répond à des problématiques beaucoup plus complexes (par exemple l’estimation et la visualisation de la propagation d’une maladie). Les systèmes d’information sont devenus le cœur de toute organisation moderne dans tous les domaines d’activité. Par exemple, les systèmes d’information peuvent être utilisés dans le management d’une entreprise pour [O’Brien 11] :
– soutenir les processus et les opérations de l’entreprise ;
– aider les managers et les employés dans leur processus d’aide à la décision ;
– soutenir les stratégies afin d’obtenir des avantages compétitifs.

Système d’information complexe

Grâce aux développements technologiques, de plus en plus de données et de possibilités de traitements sont devenues accessibles. Ainsi, les systèmes d’information continuent d’évoluer, devenant de plus en plus complexes. Cependant, les organisations sont des entités dynamiques avec des besoins en terme d’information de plus en plus élevés. Ainsi, les nouvelles possibilités offertes par l’évolution du système d’information se traduisent très souvent en nouveaux produits et/ou services.  Définir la complexité est un problème difficile. Un système complexe est caractérisé par des relations de causes à effets qui sont seulement cohérentes en rétrospection [Kurtz 03]. Cela veut dire que les sorties d’un système complexe peuvent être perçues mais pas prédites. Même si les mêmes résultats peuvent être susceptibles de réapparaitre après un certain temps dans un certain contexte, ce caractère reproductible ne peut pas être généralisé. Ainsi, selon [Kurtz 03] les sorties d’un système complexe peuvent être caractérisées par des propriétés émergentes. Ces propriétés ne sont pas issues seulement des propriétés des composants du système, mais aussi des nombreuses relations entre ces composants. Cette vision est identique à celle de [Simon 62] qui présente le système complexe comme étant un système construit à partir d’un très grand nombre de parties qui interagissent d’une manière non-simple. Les propriétés des parties (des sous-systèmes) et les lois gouvernant leurs interactions font de l’évaluation des performances du système entier un problème non-évident. L’étude de la complexité des systèmes d’information est dans la plupart des cas inspirée par le domaine de l’architecture logicielle [Godfrey 13]. Il existe plusieurs approches formelles capables d’analyser la complexité intrinsèque d’un système logiciel, comme par exemple l’utilisation du nombre cyclomatique associé à un graphe dérivé de la structure de l’architecture ou l’analyse de diagrammes de classe (en utilisant le formalisme UML). Malheureusement, ces méthodes s’appuient sur des descriptions d’architectures détaillées et sur des calculs complexes, qui les rendent difficilement applicable dans le cas d’un système d’information [Caseau 07]. Les systèmes complexes hiérarchiques et décomposables ont tendance d’évoluer plus rapidement que les systèmes intégrés [Ethiraj 04]. Une structure modulaire du système s’avère très utile quand le système tend à devenir très grand et que les interdépendances entre les éléments du système augmentent énormément. Ainsi, selon [Ethiraj 04], une modélisation modulaire du système est un moyen de gérer la complexité.

Table des matières

Introduction
I Qualité des données et de l’information
1 Contexte général
1.1 Système d’information complexe (SIC)
1.1.1 Les acteurs d’un système d’information
1.1.2 Système d’information
1.1.3 Système d’information complexe
1.2 Modélisation du contexte
1.3 Données, information et connaissance dans un SIC
1.3.1 État de l’art des définitions : contexte général
1.3.2 Définitions de données, de l’information et de la connaissance dans le contexte d’un SIC
1.4 La qualité d’un produit
1.5 Conclusion
2 Qualité des données
2.1 Consistance des bases de données
2.1.1 Définition
2.1.2 Mesures de l’inconsistance dans les bases de données
2.1.3 Catégories de contraintes d’intégrité
2.2 Les imperfections des données
2.2.1 Les données erronées
2.2.2 Les données incomplètes
2.2.3 Les données imprécises
2.3 Taxonomie de la qualité des données
2.4 Modélisation des imperfections des données dans le modèle relationnel
2.4.1 Le modèle probabiliste de bases de données
2.4.2 Le modèle possibiliste de bases de données
2.5 Conclusion
3 Qualité de l’information
3.1 L’importance de la qualité de l’information
3.1.1 L’utilisateur et la qualité de l’information
3.2 Introduction sur la qualité de l’information
3.3 La qualité de l’information dans les MIS
3.3.1 Le modèle de Wang et Strong
3.3.2 Les relations entre les dimensions de la qualité
3.4 La qualité de l’information dans les WIS
3.4.1 Conclusion
3.5 La qualité de l’information dans les IFS
3.5.1 Modélisation des incertitudes
3.5.2 L’évaluation de la qualité d’un module de fusion
3.5.3 Les performances d’un IFS complexe
3.5.4 Conclusion
3.6 Utilisation des modèles de qualité de l’information dans la pratique
3.7 Synthèse sur les modèles de qualité de l’information
II Méthodologie d’évaluation de la qualité de l’information
4 Qualité locale versus Qualité globale
4.1 Présentation du SI décomposé
4.2 Évaluation de la qualité locale de l’information
4.2.1 Formalisation du concept de qualité des données et de l’information
4.2.2 Processus d’analyse de l’information en sortie d’un module
4.2.3 Modélisation informatique de la qualité
4.3 Conclusion
5 Modélisation de l’influence d’un module de traitement sur la qualité de l’information
5.1 Fonction de transfert de qualité
5.2 Évaluation analytique de la fonction de transfert de qualité
5.3 Évaluation non-analytique de la fonction de transfert de qualité
5.4 Conclusion
6 Évaluation de la qualité globale de l’information
6.1 Passage de la qualité locale à la qualité globale
6.2 Évaluation du score de qualité totale de l’information
6.2.1 Vers l’agrégation de mesures de qualité
6.2.2 Exemple d’agrégation de critères de qualité
6.3 Conclusion
III Validation de la méthodologie
7 Étude d’un système de reconnaissance automatique de cibles radar
7.1 Introduction
7.1.1 Le besoin pour la défense et pour le domaine civil
7.1.2 Description d’un système de reconnaissance de cibles radar
7.2 Validation de la méthodologie par un système multi-capteurs de reconnaissance automatique de cibles
7.2.1 Évaluation de la qualité locale
7.2.2 Construction de la fonction de transfert de qualité pour chaque module de traitement
7.2.3 Évaluation de la qualité globale du système
7.3 Conclusions
Conclusion

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