LES PRINCIPES
DE QUALITÉDES DONNÉES
Arthur D. Chapman1

Although most data gathering disciples
treat error as an embarrassing issue to be
expunged, the error inherent in [spatial]
data deserves closer attention and public
understanding …because error provides a
critical component in judging fitness for use.
(Chrisman 1991).

1

Australian Biodiversity Information Services
PO Box 7491, Toowoomba South, Qld, Australia

Citation suggérée:Chapman, A. D. (2005). Les principes de qualité des données, version 1.0. Trad.
Chenin, N. Copenhague: Global Biodiversity Information Facility, 76 pp. Disponible
en ligne sur http://links.gbif.org/gbif_qualite_donnees_manual_fr_v1.pdf
ISBN/DoI: non disponible.
Persistent URI: http://links.gbif.org/gbif_qualite_donnees_manual_fr_v1.pdf
Langage du document: Français (Titre original: Principles of Data Quality)
Date de publication de la traduction en Français: Avril 2011.
Date de publication de la version originale en Anglais: Juillet 2005
Copyright © Global Biodiversity Information Facility, 2011
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Cette travail est publié sous une licence Creative Commons Paternité 3.0
http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.fr
La traduction en Français de ce texte a été cofinancée par le Système Mondiald'Information sur la Biodiversité (GBIF) et la Direction Générale de la Coopérationau Développement Belge (DGD) au travers du projet Central African Biodiversity
Information Network (CABIN) coordonné par le Musée Royal d'Afrique Centrale(RMCA). Le GBIF France a aussi contribué à cette traduction.

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Couverture: GBIF Secretariat 2011. Photo par © Per de Place Bjørn, 2005. Amata phegea (Linnaeus
1758)

Contenue
Introduction ................................................................................................................................ 1
Définitions .................................................................................................................................. 3
Données d’occurrence d’espèces ....................................................................................... 3
Données primaires sur les espèces ..................................................................................... 3
Exactitude et précision ....................................................................................................... 3
Qualité ................................................................................................................................ 4
Assurance Qualité / Contrôle Qualité................................................................................. 6
Incertitude........................................................................................................................... 6
Erreur .................................................................................................................................. 7
Validation et nettoyage....................................................................................................... 7
Exactitude de l’étiquetage .................................................................................................. 8
Utilisateurs ......................................................................................................................... 8
Principes de la qualité des données ............................................................................................ 9
La vision ........................................................................................................................... 10
La politique ...................................................................................................................... 10
La stratégie ....................................................................................................................... 11
Prévenir vaut mieux que corriger ..................................................................................... 12
Le collecteur a la responsabilité première ........................................................................ 13
Le gestionnaire ou conservateur a la responsabilité essentielle et à long terme .............. 14
Responsabilité des utilisateurs ......................................................................................... 15
L’établissement de partenariats ........................................................................................ 15
Priorétisation .................................................................................................................... 16
Complétude ...................................................................................................................... 16
Durée de validité et délai de disponibilité ........................................................................ 17
Fréquence de mise à jour .................................................................................................. 17
Cohérence ......................................................................................................................... 18
Flexibilité ......................................................................................................................... 18
Transparence .................................................................................................................... 19
Mesures et objectifs de performance ................................................................................ 19
Nettoyage des données ..................................................................................................... 20
Valeurs aberrantes ............................................................................................................ 20
Etablir des objectifs d’amélioration ................................................................................. 21
Traçabilité......................................................................................................................... 21
Contrôles d’édition ........................................................................................................... 21
Minimiser la duplication et le besoin de retoucher les données ....................................... 22
Conservation des données originales ............................................................................... 22
La discrétisation peut entraîner la perte de données et de leur qualité ............................. 23
Documentation ................................................................................................................. 23
Retour d’information ........................................................................................................ 23
Education et formation ..................................................................................................... 24
Responsabilité .................................................................................................................. 24
Données taxonomiques et nomenclaturales ............................................................................. 25
Enregistrement et exactitude de l’identification............................................................... 26
Précision de l’identification ............................................................................................. 28
Biais .................................................................................................................................. 28
Cohérence ......................................................................................................................... 28
Complétude ...................................................................................................................... 28
Collections de spécimens ................................................................................................. 29
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Données spatiales ..................................................................................................................... 30
Précision spatiale .............................................................................................................. 31
Projet BioGeomancer ....................................................................................................... 32
Fausses précision et exactitude ........................................................................................ 32
Données sur les collecteurs et les collectes .............................................................................. 33
Exactitude des attributs .................................................................................................... 33
Cohérence ......................................................................................................................... 33
Complétude ...................................................................................................................... 34
Données descriptives ................................................................................................................ 35
Complétude ...................................................................................................................... 35
Cohérence ......................................................................................................................... 35
Récolte des données ................................................................................................................. 37
Opportuniste ..................................................................................................................... 37
Inventaire de terrain ......................................................................................................... 37
Observations à grande échelle .......................................................................................... 37
Système mondial de localisation (GPS) ........................................................................... 37
Saisie des données .................................................................................................................... 40
Saisie simple ..................................................................................................................... 40
Interfaces utilisateur ......................................................................................................... 40
Géo-référencement ........................................................................................................... 40
Erreur ................................................................................................................................ 41
Documenter les données........................................................................................................... 43
Précision spatiale .............................................................................................................. 45
Précision des attributs....................................................................................................... 45
Historique ......................................................................................................................... 45
Cohérence logique ............................................................................................................ 46
Complétude ...................................................................................................................... 47
Accessibilité ..................................................................................................................... 47
Précision temporelle ......................................................................................................... 47
Documentation des procédures de validation................................................................... 48
Documentation et conception des bases de données ........................................................ 48
Stockage des données ............................................................................................................... 49
Sauvegarde des données ................................................................................................... 49
Archivage ......................................................................................................................... 49
Intégrité des données ........................................................................................................ 50
Typologie des erreurs ....................................................................................................... 50
Données spatiales ............................................................................................................. 52
Degrés décimaux .............................................................................................................. 53
Systèmes géodésiques ...................................................................................................... 53
Manipulation des données spatiales ......................................................................................... 54
Conversion des données d’un format à un autre .............................................................. 54
Systèmes géodésiques et projections................................................................................ 54
Maillages .......................................................................................................................... 55
Intégration des données .................................................................................................... 55
Représentation et Présentation ................................................................................................. 57
Déterminer les besoins de utilisateurs .............................................................................. 57
Pertinence ......................................................................................................................... 58
Crédibilité ......................................................................................................................... 58
Accepter l’incertitude dans les données spatiales ............................................................ 58
Visualisation de l’erreur et de l’incertitude ...................................................................... 59
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Evaluation du risque ......................................................................................................... 59
Responsabilités légales et morales ................................................................................... 60
Certification et accréditation ............................................................................................ 61
Revue par les pairs des bases de données ........................................................................ 62
Conclusion ................................................................................................................................ 63
Remerciements ......................................................................................................................... 64
Texte Références bibliographiques .......................................................................................... 64
Références bibliographiques .................................................................................................... 65
Index ......................................................................................................................................... 70

Ce Chapitre est équivalent à :Chapman, A. 2005. Principles of Data Quality, version 1.0. Copenhagen: Global
Biodiversity Information Facility. 58 pp. ISBN: 87-92020-03-8 (disponible en fichier
PDF autonome sur http://www.gbif.org)

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Introduction

QUOI
Données Taxonomiques / Nomenclaturales

OU
Données spatiales

QUI
Données sur la collecte

QUAND
Données sur la collecte

QUOI
Données descriptives

Les principes de qualité des données ont pris ces dernières années une place centrale dans desdomaines tels que les affaires (SEC 2002), la médecine (Gad et Taulbee 1996), les SIG(Zhang et Good child 2002), la télédétection (Lunetta et Lyon 2004) et beaucoup d’autres ;mais ce n’est que récemment qu’ils sont progressivement acceptés partout par la communautédes muséums et de la taxonomie.
L’intensification rapide des échanges et la disponibilité croissante des données taxonomiques
et d’occurrence d’espèces, accroît l’importance de ces principes, les utilisateurs de ces
données étant de plus en plus exigeants quant à leur qualité. En effet, certains en dehors de lacommunauté des muséums considèrent la qualité des données que ceux-ci fournissent commegénéralement insuffisante pour qu’elles puissent être utilisées dans l’aide à la décision en
matière de conservation ; mais cette critique est-elle due à la qualité des données en ellemême ou bien à une documentation insuffisante de ces données ? Or, ces données sont d’une
importance capitale. Accumulées sur une longue période, elles fournissent en effet une basede référence irremplaçable sur la biodiversité à une époque où l’humanité a sur celle-ci un
impact inouï (Chapman et Busby 1994). Elles constituent une ressource essentielle pour tout
effort de conservation de l’environnement, puisqu’elles fournissent le seul enregistrement
pleinement documenté de la présence des espèces dans des zones qui peuvent avoir vu leurhabitat modifié par le défrichement pour la mise en culture, l’urbanisation, le changement
climatique, ou toute autre cause (Chapman 1999).
Voici quelques unes des idées que j’ai essayé de développer ci-dessous, tout en mettant enévidence un certain nombre de principes relatifs à la qualité des données qui devraient être aucentre des préoccupations des muséums et des herbiers lorsqu’il fournissent leurs données à
un large public.
La qualité des données et le taux d’erreur dans les données sont des aspects souvent négligés
dans les bases de données environnementales, les systèmes de modélisation, les SIG, lesArticle par Arthur Chapman
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systèmes d’aide à la décision, etc. Trop souvent, les données sont utilisées sans un regard
critique, sans prendre en considération les erreurs qu’elles recèlent, et ceci peut conduire à desrésultats erronés, à des informations trompeuses, à des décisions environnementalesdéraisonnables et à des coûts accrus.
Les données sur les spécimens de plantes et d’animaux détenues dans les muséums et
les herbiers constituent une vaste source d’information, indiquant où se trouvent lesespèces non seulement aujourd’hui, mais aussi en remontant sur plusieurs siècles
(Chapman et Busby 1994).
De nombreux principes de qualité des données doivent être respectés lorsqu’on traite dedonnées sur les espèces, particulièrement en ce qui concerne l’aspect spatial de ces données.
Ces principes sont en jeu à toutes les étapes du processus de gestion des données. Une pertede qualité à une de ces étape quelle qu’elle soit réduit leur applicabilité et les usages
pertinents que l’on peut en faire. Ces étapes comprennent :
•
•
•
•
•
•
•
•

La saisie des données et leur enregistrement au moment de la collecte,
La manipulation des données préalable à leur numérisation (la préparation desétiquettes, l’inscription des données dans un registre, etc.),
L’identification de la collecte (spécimen ou observation) et son enregistrement,
La numérisation des données,
Leur documentation (saisie et enregistrement des métadonnées),Leur stockage et leur archivage,
La présentation et la diffusion des données (publications imprimées ou électroniques,interface Web de bases de données, etc.),
L’utilisation des données (analyse et manipulation).

Toutes ces étapes influent sur la qualité finale ou « aptitude à l’usage » des données et toutes
concernent l’ensemble des aspects des données – la partie taxonomique ou nomenclaturaledes données – le « quoi », l’aspect spatial - le « où » et d’autres aspects comme le « qui » etle « quand » (Berendsohn 1997).
Avant d’entrer dans une discussion sur la qualité des données et son application aux donnéesd’occurrence d’espèces, il faut définir et décrire un certain nombre de concepts. A
commencer par le terme de qualité lui-même, ainsi que les termes d’exactitude et de précisionqui sont souvent employés à tort, et ce que nous entendons par données primaires sur lesespèces et par données d’occurrence d’espèces.
Il ne faut pas sous-estimer l’élégance toute simple de l’amélioration de laqualité. Outre le travail en équipe, la formation et la rigueur, elle n’exige pasde talents particuliers. Quiconque le veut peut être un contributeur efficace.

(Redman 2001).

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Définitions
Données d’occurrence d’espèces
La locution « données d’occurrence d’espèces » recouvre ici les données inscrites sur lesétiquettes attachées aux spécimens ou aux lots de spécimens hébergés dans les muséums ou
les herbiers, les données d’observation ou les données d’inventaires environnementaux. En
général, la référence spatiale des données est un point, quoique le référencement spatial soit
aussi parfois linéaire : données issues d’une enquête environnementale le long d’un transsect,collecte le long d’une rivière, polygonal : observations à l’intérieur d’une aire définie, comme
un parc national, maillé : observations ou données d’enquête recueillies selon un maillage
régulier.
En général on parle de données géoréférencées - c’est-à-dire des enregistrements dotés deréférences géographiques qui les relient à un endroit particulier – que ce soit sous forme decoordonnées géographiques (longitude et latitude, UTM) ou pas (description textuelle d’une
localité, altitude, profondeur) - et à un moment particulier (date, heure dans la journée). Les
données sont généralement aussi reliées à un nom taxonomique, mais on trouve aussi desspécimens non identifiés. La locution a occasionnellement été utilisée de manière
interchangeable avec la locution « données primaires sur les espèces ».

Données primaires sur les espèces
La locution « données primaires sur les espèces » est utilisée pour décrire des données brutesde collecte et des données sans aucun attribut spatial. Y compris des données taxonomiques
et nomenclaturales sans attribut spatial, comme des noms, des taxons ou des concepts
taxonomiques dépourvus de références géographiques.

Exactitude et précision
Exactitude et précision sont régulièrement confondues et les différences ne sont généralementpas bien comprises. Les différences s’expliquent mieux au travers d’exemples (figure 1).
L’exactitude fait référence à la proximité des valeurs mesurées, des observations ou desestimées avec la valeur réelle ou vraie (ou avec une valeur qui est acceptée comme étant vraie– par exemple, les coordonnées d’un point de contrôle d’une enquête), comme illustré dans la
figure 1.
La précision (ou résolution) peut être divisée en deux notions principales. La précision
statistique est la proximité entre des observations répétées. Ceci n’a rien à voir avec leurrelation avec la vraie valeur, et on peut avoir un haut degré de précision, mais une faible
exactitude, comme illustré dans la figure 1a. La précision numérique est le nombre dechiffres significatifs avec lequel une observation est enregistrée : cette notion s’est renforcée
avec l’avènement des ordinateurs. Par exemple une base de données peut fournir unenregistrement de latitude/longitude décimales avec une précision à 10 chiffres –c’est-à-direune précision de 0,1 mm- alors qu’en réalité l’enregistrement a une résolution maximale de 10
à 100 m –soit 3 à 4 chiffres-. Ceci conduit souvent à une fausse impression à la fois deprécision et d’exactitude.
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Ces termes –exactitude et précision- peuvent aussi s’appliquer à des données non spatiales.
Par exemple, une collecte peut avoir une identification au niveau de la sous-espèce (c’est àdire avec une grande précision), mais avec un taxon erroné (c’est à dire avec une faible
exactitude), ou bien être identifiée correctement mais seulement au niveau de la famille(grande exactitude, mais faible précision).

Fig. 1. Montre les différences entre exactitude et précision dans un contexte spatial. Lespoints rouges indiquent les vraies localisations, les points noirs représentent les localisations
rapportées par un collecteur.
a. Haute précision, faible exactitude,
b. Faible précision, faible exactitude indiquant une erreur aléatoire,c. Faible précision, haute exactitude,
d. Haute précision et haute exactitude.

Qualité
La notion de qualité, appliquée aux données, a des définitions diverses, mais dans le domaine
géographique une définition est maintenant largement acceptée – celle de « aptitude àl’usage » (Chrisman 1983) ou « usage potentiel ». Cette définition a été adoptée par la plupart
des standards modernes de transfert de données spatiales (ANZLIC 1996a, USGS 2004). Elle
est aussi de plus en plus utilisée dans des domaines non spatialisés comme en économie ou
dans le commerce et l’industrie. Certains (English 1999, par exemple) croient que cettedéfinition « aptitude à l’usage » est un peu restrictive et ils militent pour une définition qui
inclue aussi l’aptitude à des usages futurs ou potentiels.

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Fig. 2. Carte de la Tasmanie, Australie, montrant un enregistrement (A) collecté avec une
précision de 0,5} (environ 50 km) comme l’indique le cercle. La zone possible de la collecte(déterminée en utilisant le degré de précision) recouvre partiellement la zone de la Tasmanie
classée au Patrimoine Mondial.
La figure 2 montre un exemple d’utilisation du concept d’aptitude à l’usage. La collecte del’espèce en question (marquée « A ») a une précision de 0,5° de latitude (soit environ 50 km).
Si l’on prépare une liste des espèces de Tasmanie, et que l’on veut savoir si cette espèce setrouve en Tasmanie, alors l’enregistrement peut être utilisé pour répondre à cette question – lacollecte est « apte à l’usage » et peut donc être considérée comme de bonne qualité dans ce
contexte. D’un autre côté, si l’on veut savoir si cette espèce se trouve ou non dans la zoneclassée, alors l’enregistrement ne permet pas de répondre – la collecte peut s’y trouver ou pas.
La donnée n’est pas « apte à l’usage » dans ce cas et est donc de faible qualité dans ce
contexte. Les valeurs de latitude et longitude dans la base de données peuvent être très
précises en apparence –codées avec de nombreuses décimales-, et ceci peut induire en erreur
l’utilisateur de l’enregistrement si le degré réel de précision de la mesure ou de l’estimationn’est pas indiqué.
On rencontre des cas similaires avec les composantes non spatiales des données, lorsqu’une
identification erronée par exemple, peut rendre la donnée de peu de valeur et ainsi inapte àl’usage. Si l’on étudie la distribution d’une espèce (ou encore sa physiologie ou son écologie,etc.), avoir un nom erroné attaché à un spécimen ou à une observation peut conduire à desrésultats erronés et susceptibles d’induire en erreur ceux qui les utiliseraient.
La qualité des données est multidimensionnelle : elle implique la gestion des données, lamodélisation et l’analyse, le contrôle et l’assurance qualité, le stockage et la présentation.
Comme l’ont dit indépendamment Chrisman (1991) et Strnng et al. (1997), la qualité desdonnées est liée à l’usage et ne peut pas être jugée indépendamment de l’utilisateur. Dans unebase de données, les données n’ont pas de qualité ou de valeur intrinsèques (Dalcin 2004) ;elles n’ont qu’une valeur potentielle qui se réalise seulement quand quelqu’un utilise desArticle par Arthur Chapman
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données pour faire quelque chose d’utile. La qualité de l’information est liée à sa capacité àsatisfaire ses consommateurs et leurs besoins (English 1999).
Redman (2001) a suggéré que pour que des données soient aptes à l’usage il faut qu’elles
soient accessibles, exactes, disponibles quand on en a besoin, complètes, cohérentes avec lesautres sources, pertinentes, aussi exhaustives que possible, qu’elles fournissent un niveau dedétail correct, et qu’elles soient aisées à lire et à interpréter.
Un problème qu’un gestionnaire de données doit prendre en compte est ce qui doit être faitpour la rendre utilisable par un public plus large (c’est à dire accroître son potentiel d’usage etsa pertinence) et ainsi étendre le spectre de ses domaines d’utilisation. Il faudra trouver là uncompromis entre l’extension du potentiel d’usage et l’effort que cela demande : il peut par
exemple être nécessaire d’éclater des champs, d’ajouter de l’information sur le géoréférencement, etc.

Les données sont de haute qualité si elles sont aptes à être utiliséesdans le but qui a conduit à les recueillir, que ce soit pourl’aménagement, l’aide à la décision, ou la planification(Juran 1964).

Assurance Qualité / Contrôle Qualité
La différence entre le contrôle qualité et l’assurance qualité n’est pas toujours claire. Taulbee(1996) fait la distinction entre Contrôle Qualité et Assurance Qualité et souligne que l’un nepeut exister sans l’autre si l’on veut atteindre les objectifs de qualité. Elle définit• Le Contrôle Qualité comme un jugement de la qualité fondé sur des normes internes,
des processus et procédures établis pour contrôler et vérifier la qualité, et• L’Assurance Qualité comme un jugement de la qualité fondé sur des nomes externes
au processus et l’audit des activités et des processus de contrôle qualité assurant queles produits finaux respectent les normes de qualité prédéfinies.
Dans une approche plus industrielle, Redman (2001) définit l’Assurance Qualité comme
Les activités qui sont conçues pour fournir des produits informationnels sans défaut
qui satisfont les principaux besoins des principaux clients, au meilleur coût.
Comment ces notions doivent être appliquées en pratique n’est pas clair, et dans la plupart descas ces deux notions semblent utilisées de manière largement synonyme pour décrire
l’ensemble des pratiques de la gestion de la qualité des données.

Incertitude
L’incertitude peut être comprise comme une « mesure de l’incomplétude de nosconnaissances ou de notre information sur une quantité inconnue dont la vraie valeur
pourrait être établie si un dispositif de mesure parfait était disponible » (Cullen et Frey
1999). L’incertitude est une caractéristique de la compréhension des données parl’observateur, et elle dépend plus de l’observateur que des données en elles-mêmes. Il y a
toujours de l’incertitude dans les données ; la difficulté consiste à enregistrer, comprendre et
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visualiser cette incertitude de sorte que les autres puissent aussi la comprendre. L’incertitude
est le mot clé dans la compréhension et l’évaluation du risque.

ErreurL’erreur recouvre à la fois l’imprécision des données et leurs inexactitudes. De nombreux
facteurs concourent à produire des erreurs.
« Erreurs et incertitudes sont habituellement perçues commemauvaises. Ce n’est pas nécessairement le cas, cependant, car il peutêtre utile de savoir comment apparaissent les erreurs et incertitudes,comment elles peuvent être gérées et si possible réduites… Un bonnecompréhension des erreurs et de leur propagation conduit à uncontrôle qualité actif » (Burrough et McDonnel 1998).
L’erreur est généralement considérée comme soir aléatoire, soit systématique. La notion
d’erreur aléatoire se réfère plutôt à un écart par rapport à l’état vrai dont la valeur est
aléatoire.. L’erreur systématique, ou biais, provient d’un déplacement uniforme des valeurset est parfois décrit comme ayant une ‘exactitude relative’ dans le monde de la cartographie(Chrisman 1991). S’il s’agit de déterminer l’’aptitude à l’usage’, l’erreur systématique ,peutêtre acceptable pour certaines applications, et pas pour d’autres. On peut prendre l’exemple
de l’utilisation d’un système géodésique différent1, qui peut ne pas poser de difficulté majeures’il est utilisé sciemment, d’un bout à l’autre de l’analyse. Des difficultés apparaissent
toutefois lorsqu’une analyse utilise des données de plusieurs sources différentes ayant desbiais différents – par exemple des données fondées sur des systèmes géodésiques différents,
ou bien où l’identification a été effectuée selon des systèmes nomenclaturaux différents.
« Comme on ne peut pas échapper à l’erreur, celle-ci devrait être reconnue comme une
dimension fondamentale des données » (Chrisman 1991). Ce n’est que lorsque l’erreur est
incluse dans la représentation des données qu’il est possible de répondre à des questions surleurs limitations et même celles de la connaissance actuelle. Les erreurs connues dans lestrois dimensions de l’espace, des attributs et du temps doivent être mesurées, calculées,
enregistrées et documentées.

Validation et nettoyage
La validation est un processus utilisé pour déterminer si les données sont exactes,
incomplètes, ou aberrantes. Le processus peut comprendre des vérifications de format, decomplétude, de normalité, ou de limites, le revue des données pour identifier les aberrations(sur les plans géographique, statistique, temporel ou environnemental) ou d’autres erreurs, etl’évaluation des données par des experts du domaine (comme des taxonomiste spécialisés).
Ces processus présentent habituellement leurs résultats sous forme de marqueurs et dedocumentation qui permettent ensuite de vérifier les enregistrements suspects. La validation
peut aussi consister à vérifier le respect des normes, règles et conventions applicables. Uneétape clé de la validation et du nettoyage des données est l’identification des causes profondes

1

L’utilisation dans une application d’un système géodésique différent de celui qui a été utilisé pour créer lesdonnées peut donner lieu à un glissement systématique par rapport à la position réelle (d’un point de longitude etlatitude données) qui peut atteindre environ 400 mètres, dans certaines parties du la Terre.
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des erreurs détectées et les mesures prises pour empêcher ces erreurs de se reproduire(Redman 2001).
Le nettoyage des données fait référence au processus de correction des erreurs qui ont été
identifiées dans les données durant la phase de validation. Le terme « nettoyage » (enanglais : « cleaning ») est synonyme de « lavage » des données (en anglais : « cleansing »),quoique certain utilise « lavage » pour recouvrir à la fois la validation et le nettoyage desdonnées. Il est important dans le processus de nettoyage que des données ne soient pas
perdues par inadvertance, et que les changements opérés sur l’information existante soit
effectués avec soin. Il vaut souvent mieux conserver côte à côte dans la base de données à lafois les données originales et les nouvelles données issues de la correction, se sorte que si deserreurs sont faites au cours du nettoyage, l’information originale puisse être récupérée.
Nombre d’outils et de manuels ont été produits ces dernières années pour aider à valider etnettoyer les données sur les espèces. Ceux-ci seront traités dans les documents associés surles Principes et méthodes de nettoyage des données. Le processus de nettoyage manuel desdonnées est laborieux et demande du temps, et il est lui-même sujet à erreurs (Maletic et
Marcus 2000).
Le déroulement général du nettoyage des données (d’après Maletic et Marcus 2000) est lesuivant :• Définir et déterminer les types d’erreurs,• Rechercher et identifier les occurrences d’erreurs,• Corriger les erreurs,• Documenter les occurrences d’erreurs et les types d’erreurs,• Modifier les procédures de saisie afin de réduire le nombre d’erreurs à l’avenir.

Exactitude de l’étiquetage
L’exactitude de l’étiquetage est habituellement entendue comme consistant à documenter laqualité des biens et produits vendus ou mis à la disposition de tiers. En ce qui concerne lesdonnées d’occurrence d’espèces, ceci comprend habituellement les méta données, si celles-ci
documentent de manière complète les aspects de la qualité, des procédures et méthodes ducontrôle qualité, et/ou des statistiques adaptées aux données mesurant leur qualité.
L’exactitude de l’étiquetage est primordiale pour obtenir la certification et l’accréditation
lorsque celles-ci sont utiles. La plupart des muséums et des herbiers assurent déjà cetteexactitude quant à l’identité de l’expert et à la date à laquelle l’identification a été réalisée(information sur le determinavit), mais elle est rarement étendue aux autres informations
présentes dans l’enregistrement ou assurée dans le cas des données d’observation et desdonnées d’inventaire non liées à des spécimens.

Utilisateurs
Qui sont les utilisateurs ? Le terme d’utilisateur des données recouvre toute personneintervenant dans toute phase de la chaîne de l’information (figure 3). Dans le cas des données
primaires sur les espèces, le terme recouvre les utilisateurs du muséum ou de l’herbier, tels
que les taxonomistes, les gestionnaires, les chercheurs, les techniciens, les collecteurs, ainsi
que les utilisateurs externes ou travaillant en aval tels que les décideurs, les scientifiques, lesagriculteurs, les forestiers et les horticulteurs, les gestionnaires de l’environnement, les ONGs
(environnementales ou impliquées dans la production), les professionnels de santé, lesArticle par Arthur Chapman
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pharmaciens, les professionnels de l’industrie, les conservateurs des jardins et des zoos, et legrand public (y compris les jardiniers). Les données d’occurrence d’espèces ont une liste
infinie d’utilisateurs et concernent toute la communauté d’une manière ou d’une autre.
Les données primaires sur la biodiversité ont été souvent collectées sans prendre en
considération l’ensemble des utilisateurs potentiels. Traditionnellement, les données,particulièrement celles des muséums et des herbiers, ont été collectées avec pour objectif
principal de fournir de l’information à la recherche en taxonomie ou en biogéographie.
C’était là un objectif essentiel, mais aujourd’hui les bailleurs de fonds de ces institutions, qui
sont souvent des Ministères ou autres agences gouvernementales, souhaitent que leurinvestissement bénéficie à une communauté plus large, et donc que les données soient mieux
valorisées en étant aussi utilisables à d’autres fins. En particulier, les gouvernements
cherchent à utiliser les données pour améliorer la prise décision en environnement, les gestion
environnementale et la planification de la conservation (Chapman et Busby 1994), et lesconservateurs de ces données ne peuvent ignorer ces utilisateurs ni leurs besoins. Avec debons mécanismes de retour d’information, les utilisateurs peuvent fournir un retour sur laqualité des donnée, et ainsi peuvent constituer un maillon important dans la chaîne de laqualité des données comme discuté plus loin.

Déterminer les besoins des utilisateurs est une tâche ardue. Mais cet
effort est indispensable et il est source de grandes satisfactions.

Principes de la qualité des données
L’expérience a montré que le fait de traiter les données comme un atout à longterme et de les gérer dans un cadre coordonné apporte des économies
considérables et une valeur durable (NLWRA 2003)
Les principes de la qualité des données doivent être appliqués à toutes les étapes du processus
de gestion des données (saisie, numérisation, stockage, analyse, présentation et utilisation). Ily a deux éléments clés pour améliorer la qualité des données : la prévention et la correction.
La prévention des erreurs est étroitement liée à la fois à la collecte des données et à la saisie
des données dans la base. Bien que des efforts considérables puissent et doivent êtreconsacrés à la prévention des erreurs, il n’en reste pas moins que dans de grands jeux dedonnées des erreurs continueront à se produire (Maletic et Marcus 2000) et la validation et lacorrection des données ne peuvent être ignorées.
La prévention des erreurs est considérée comme bien plus efficace que la détection des erreursaprès coup, du fait que cette détection est souvent coûteuse et qu’on ne peut jamais garantir
que toutes les erreurs sont détectées (Dalcin 2004). La détection d’erreurs joue cependant unrôle particulièrement important dans le cas des collections patrimoniales (Chapman et Busby
1994, English 1999, Dalcin 2004) qui fournissent un grand nombre des données primaires surles espèces et des données d’occurrence d’espèces dont il est question ici.

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Il faut commencer par établir une vision des données, développer une
politique de gestion et d’utilisation des données, et implémenter une
stratégie – et non se lancer de but en blanc dans des activités denettoyage des données sans objectifs précis, sans coordination et d’unemanière non systématique..

La vision
Il est important que les organismes développent une vision de la qualité de leurs données.
Ceci concerne particulièrement les organismes qui comptent mettre leurs données à ladisposition de tiers. Une bonne vision de la qualité de leurs données améliorera généralement
la vision d’ensemble de l’organisme (Redman 2001) ainsi que les procédures opérationnelles
de l’organisation. En développant cette vision, les gestionnaires devraient se focaliser sur
l’obtention d’un cadre intégré de gestion dans lequel les responsables, le personnel, lematériel informatique, les applications logicielles, le contrôle qualité et les données ellesmêmes sont intégrés à l’aide d’outils, règles de conduite et normes appropriés, afin d’assurer
la maintenance des données et d’en faire des produits d’information de qualité (NLWRA
2003).
Une vision de la qualité des données• oblige un organisme à réfléchir à ses besoins à long terme en matière de données etd’information et à leur relation avec sa performance à long terme,• oriente l’activité dans la bonne direction : c’est-à-dire vers la qualité,• fournit une base solide pour la prise de décision à la fois à l’intérieur et à l’extérieur del’organisme,• formalise la reconnaissance des données et de l’information comme atouts essentiels
de l’organisme,• maximise l’utilisation des données et de l’information de l’organisme, évite la
duplication, facilite les partenariats et améliore l’équité de l’accès, et• maximise l’intégration et l’interopérabilité.

La politique
Tout autant qu’une vision, un organisme a besoin d’une politique pour implémenter cettevision. Le développement d’une politique saine de qualité des données permettra
vraisemblablement de• forcer l’organisme à réfléchir de manière plus ouverte à la qualité et à réexaminer ses
pratiques quotidiennes,• formaliser les processus de gestion des données,• aider l’organisme à clarifier ses objectifs concernant
o la réduction des coûts,o l’amélioration de la qualité des données,
o l’amélioration du service et des relations avec ses clients,
o l’amélioration du processus de décision,• apporter aux utilisateurs confiance et stabilité lorsqu’ils consultent et utilisent lesdonnées de l’organisme,• améliorer les relations et la communication avec les clients de l’organisme (aussi bienles fournisseurs que les utilisateurs des données),• améliorer la réputation de l’organisme au sein de sa communauté, etArticle par Arthur Chapman
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•

améliorer les chances d’un meilleur financement lorsque les objectifs de bonne
pratique sont atteints ou approchés.

La stratégie
Comme les grandes institutions détiennent des quantités importantes de données, il est crucial
que ces institutions mettent en place une stratégie pour saisir et vérifier leurs données (voiraussi le paragraphe Priorétiser, plus loin). Une bonne stratégie de qualité des données (à lafois pour la saisie et le contrôle qualité) doit établir des objectifs à court, moyen et longtermes. Par exemple (d’après Chapman et Busby 1994) :• Court terme. Les données qui peuvent être assemblées et vérifiées sur une période de
6 à 12 mois (ceci concerne généralement à la fois les données déjà présentes dans labase et les nouvelles données qui nécessitent une vérification moins poussée).
• Moyen terme. Les données qui peuvent être saisies dans la base sur une périoded’environ 18 mois avec des moyens réduits et les données dont la qualité peut êtrevérifiée à l’aide de méthodes internes simples.
• Long terme. Les données qui peuvent être entrées et/ou vérifiées sur une longue
durée en mettant en œuvre des dispositifs collaboratifs, des méthodes de vérification
plus sophistiquées, etc. Ceci peut impliquer un travail systématique sur toute lacollection, en sélectionnant :o Les groupes taxonomiques révisés récemment ou en cours d’étude
taxonomique au sein de l’institution.
o Les collections importantes (les types, les spécimens de référence particuliers,
etc.)
o Les groupes clés (les familles importantes, les taxons significatifs sur la plannational, les taxons menacés, les taxons importants sur le plan écologique ou
environnemental).
o Les taxons issu de régions géographiques clés (par exemple provenant de pays
en développement avec lesquels l’institution souhaite partager ses données, ou
de régions géographiques qui intéressent particulièrement l’institution).
o Les taxons impliqués dans des accords de coopération avec d’autres
institutions (par exemple lorsqu’un ensemble d’institutions ont convenu decoopérer pour numériser les données sur les mêmes taxons).
o Un parcours systématique d’un bout à l’autre d’une collection.
o Les acquisitions récentes, de préférence aux collections anciennes.
Certains des principes d’une bonne gestion des données qui devraient faire partie de la
stratégie sont (d’après NLWRA 2003) :• Ne pas réinventer la roue dans la gestion de l’information,• Rechercher l’efficacité dans la collecte des données et les procéduresde contrôle qualité,• Partager les données, l’information et les outils chaque fois que cela est
possible,• Utiliser les normes existantes ou développer de nouvelles normes avec
un souci de robustesse et en synergie avec les autres acteurs,• Renforcer le développement des réseaux et les partenariats,• Présenter un modèle de travail sain pour la collecte et la gestion desdonnées,
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•••

Réduire la duplication dans la collecte des données et le contrôle
qualité des données,
Regarder au delà des utilisations immédiates et examiner les demandes
des utilisateurs,
S’assurer de produire une bonne documentation et de bonnes
procédures de métadonnées.

Prévenir vaut mieux que corriger
Le coût de saisie d’une collection dans une base de données peut être important (Armstrong1992) mais ce n’est qu’une fraction du coût de la vérification et de la correction ultérieuresdes données. Il vaut mieux prévenir les erreurs que de devoir ensuite les corriger (Redman
2001) et c’est de loin l’option la moins coûteuse. Effectuer des corrections a posteriori peutaussi impliquer que des données incorrectes auront déjà été utilisées dans un certain nombred’analyses avant d’être corrigées, induisant en aval le coût de décisions prises en fonction dedonnées de mauvaise qualité, ou celui de recommencer les analyses.
La prévention des erreurs, toutefois, n’impacte pas les erreurs déjà introduite dans la base dedonnées, c’est pourquoi la validation et le nettoyage des données reste une partie importantedu processus de qualité des données. Le nettoyage est important pour identifier la cause deserreurs qui ont déjà été introduites, et il devrait conduire à établir des procédures qui assurent
que ces erreurs ne soient pas répétées. Cependant le nettoyage ne doit pas intervenir demanière isolée ; sinon les problèmes ne disparaîtront pas. Les deux opérations, nettoyage desdonnées et prévention des erreurs, doivent être conduites conjointement. Décider de nettoyerles données et de s’occuper plus tard de prévenir les erreurs, signifie généralement que laprévention des erreurs n’est jamais réalisée de manière satisfaisante, et en attendant les erreurs
se multiplient dans la base..

Fig. 3. Chaîne de gestion de l’information montrant que le coût de la correction des erreurs
augmente à mesure que l’on progresse dans la chaîne. Une bonne documentation et unebonne formation sont essentielles à toutes les étapes.

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Fig. 4. Cycle de gestion globale de la qualité des données2 montrant la nature cyclique duprocessus de gestion des données (d’après Wang 1998).
Les conservateurs et les propriétaires des données (organismes gérant des collections, commeles muséums et les herbiers) sont largement responsables de la qualité de leurs données. Iln’en reste pas moins que ceux qui fournissent les données et ceux qui les utilisent ont aussi
leur part de responsabilité.

Assigner la responsabilité de la qualité des données à ceux qui les
produisent. Si cela n’est pas possible, en assigner la responsabilité aussi
près que possible de leur production(Redman 2001)

Le collecteur a la responsabilité première
La première responsabilité de la gestion de la qualité des données est celle du collecteur. Il
est de sa responsabilité de s’assurer que :• l’information portée sur l’étiquette est correcte,• l’information de l’étiquette est enregistrée et documentée avec exactitude,• l’information relative à la localisation est aussi exacte que possible, et que son degréd’exactitude comme sa précision sont documentées,• les méthodologies de collecte sont pleinement documentées,• l’étiquette ou les notes de terrain sont claires et sans ambiguïté, et• l’information inscrite sur l’étiquette est lisible par les opérateurs de saisie.
Si l’information portée sur l’étiquette ou inscrite dans le carnet de collecte n’est pas claire etexacte, il est ensuite extrêmement difficile de la corriger après coup. Ceci est moins
important pour la partie taxonomique des données lorsque des spécimens sont déposés,
puisqu’elle peut –et elle l’est habituellement- être ultérieurement vérifiée par des experts.
2« TDQM » = « Total Data Quality Management » : Gestion globale de la qualité des données, avec les étapes
Définir, Mesurer, Analyser et Améliorer.
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Il est également important que la localisation et les informations subsidiaires soient notées
lors de la collecte ou de l’observation, et non en fin de journée ou au retour au laboratoirecomme cela a souvent été le cas par le passé.
La plupart des données d’un organisme proviennent de « fournisseurs »,et il est beaucoup plus facile de développer de bonnes pratiques decollecte de données que de corriger les erreurs en aval.

Le gestionnaire ou conservateur a la responsabilité essentielle et à longterme
Le conservateur des données (muséum, herbier, université, organisme de conservation, ONG,
ou particulier) a la responsabilité à long terme de maintenir et améliorer la qualité desdonnées aussi longtemps qu’il en conserve la responsabilité (voir, par exemple, une liste desresponsabilités des conservateurs dans Olivieri et al. 1995, p. 623). Il est important quel’organisme conservateur assigne en interne la responsabilité prédominante de gérer la qualitédes données, mais il est aussi essentiel que l’organisme ait une culture de la qualité desdonnées de sorte que chaque individu au sein de l’organisme sache qu’il a une part deresponsabilité dans la qualité des données dont l’organisme à la charge. Il est de la
responsabilité du conservateur d’assurer que :• les données sont transcrites dans la base correctement et avec exactitude à partir desnotes du collecteur,• les procédures de contrôle qualité sont en place et mises en œuvre lors de la saisie,• les données et la qualité des données sont documentées de manière appropriée etexacte,• des vérifications de la validité des données sont effectuées régulièrement,• les vérifications effectuées sont bien documentées,• les données sont stockées et archivées de manière appropriée (voit les notes sur lestockage, plus loin),• les versions antérieures sont systématiquement conservées pour permettre descomparaisons et le retour aux données originales,• l’intégrité des données est maintenue,• les données sont disponibles en temps utile et de manière correcte avec la
documentation qui permet aux utilisateurs de déterminer leur « aptitude à l’usage »,• les responsabilités des conservateurs concernant la confidentialité, les droits depropriété intellectuelle, le copyright, et les sensibilités des propriétaires traditionnels
ou autochtones sont assumées,• les conditions d’utilisation des données sont tenues à jour et disponibles en mêmetemps que toute restriction sur l’usage ou les domaines connus où les données ne sont
pas utilisables,• toutes les requêtes légales au regard des données sont satisfaites,• le retour d’information de la part des utilisateurs sur la qualité des données est traité entemps utile,• la qualité des données est maintenue au plus haut niveau possible à tout moment,• toutes les erreurs connues sont soigneusement documentées et indiquées aux
utilisateurs.
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La propriété et la charge de conservation des données ne confère pas
seulement des droits à gérer les données et contrôler leur accès ; ilconfère aussi des responsabilité quant à leur gestion, au contrôle deleur qualité et à leur maintenance. Les conservateurs ont aussi une
responsabilité morale quant à la transmission des données auxgénérations futures.

Responsabilité des utilisateurs
Les utilisateurs des données ont aussi leur part de responsabilité dans la qualité des données.
Ils doivent informer en retour les conservateurs de toute erreur ou omission qu’ils peuvent
trouver, y compris des erreurs dans la documentation des données, ou de toute information
supplémentaire qu’ils souhaiteraient voir enregistrer à l’avenir. Ce sont souvent lesutilisateurs, en regardant des données dans le contexte d’autres données, qui peut identifier
des erreurs ou des valeurs aberrantes dans les données qui autrement passeraient inaperçues.
Un muséum peut ne posséder qu’un sous ensemble de toutes des données disponibles(provenant d’un seul pays ou d’une seule région par exemple), et ce n’est que quand lesdonnées sont combinées avec celles d’autres sources que les erreurs deviennent évidentes.
Selon l’objectif de la collecte des données dans une institution, l’utilisateur peut aussi
apporter une contribution utile à l’établissement des priorités futures concernant la collecte etla validation des données (Olivieri et al. 1995).
L’utilisateur a aussi une responsabilité dans la détermination de l’aptitude à l’usage desdonnées et dans le fait de ne pas utiliser les données de manière inappropriée.

Utilisateurs et collecteurs ont un rôle important à jouer dans l’aide àapporter aux conservateurs pour maximiser la qualité des données deleurs collections, et les uns comme les autres ont particulièrement
intérêt à ce que les données soient de la meilleure qualité possible.

L’établissement de partenariats
L’établissement de partenariats pour la maintenance de la qualité des données peut êtregratifiant et limiter les coûts. C’est particulièrement vrai dans le cas des muséums et desherbiers, où des enregistrements sont souvent dupliqués dans un certain nombre de muséums.
Dans le domaine des bibliothèques, de nombreuses communautés utilisent une forme decollaboration et de partenariat pour améliorer le catalogage de leurs ouvrages (Bibliothèquedu Congrès 2004), et les muséums et herbiers pourraient facilement en faire de même. De telspartenariats et accords de collaboration pourraient être développés avec :• des collecteurs de données importants (afin d’améliorer le flux d’information – parexemple en développant des formulaires normalisés de collecte de données et derapports, fournir des GPS, etc.),
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d’autres institutions hébergeant des données similaires (par exemple des doubles desspécimens que l’on possède),d’autres institutions du même type ayant des besoins similaires en qualité des donnéeset qui peuvent être en train de développer des méthodes, outils, normes et procéduresde contrôle qualité,des intermédiaires clés dans la diffusion des données (comme le GBIF) qui jouent unrôle important dans le regroupement et la diffusion d’informations issues d’un grandnombre de fournisseurs de données,
les utilisateurs des données (en particulier ceux susceptibles d’effectuer des tests devalidation des données durant ou avant l’analyse), etdes statisticiens et des auditeurs des données qui peuvent être capables d’améliorer lesméthodologies de gestion des données et des flux de données et les techniques
relatives à la qualité des données.
Votre organisation n’est pas la seule à se préoccuper de la qualité desdonnéesPriorétisation
Si l’on veut obtenir assez vite des données hautement utiles à un grand nombre d’utilisateurs,
il peut être nécessaire d’établir des priorités quant à la saisie et/ou la validation des données(voir aussi les commentaires au paragraphe Complétude, plus loin). Dans ce but il peut êtrenécessaire de :• mettre l’accent d’bord sur les données les plus critiques,• se concentrer sur des groupes circonscrits (dans les domaines taxonomique ou
géographique, etc.),• traiter en priorité les spécimens types et de référence,• ignorer les données qui ne sont pas utilisées, ou dont la qualité ne peut pas êtregarantie (c’est-à-dire des enregistrement avec une mauvaise information de géoréférencement - mais avoir à l’esprit l’importance de certaines données historitques
malgré leur mauvais géo-référencement),• s’attacher aux données qui sont utiles au plus grand nombre d’utilisateurs etd’utilisations,• porter l’effort sur les domaines où de nombreuses données peuvent être nettoyées pour
un coût réduit (par exemple en utilisant des traitements de masse).
Les données ne sont pas toutes d’égale importance, il faut donc se
concentrer sur les plus importantes, et si un nettoyage des donnéess’impose, faire en sorte qu’il n’y ait jamais à y revenir.

Complétude
Les organismes devraient s’efforcer d’avoir des données complètes (au moins pour un groupe
prioritaire – pour un groupe taxonomique, une région, etc.) afin que tous les enregistrementséligibles soient exploités dans la compilation des données. Il vaut mieux avoir des données
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complètes pour un groupe, qu’avoir une quantité de données incomplètes, car les analyses
effectuées sur des données incomplètes ne pourront pas être poussées. Il est aussi importantd’avoir une politique relative aux données manquantes, qui définisse des seuils de donnéesmanquantes et les réponses appropriées, autant qu’une politique pour documenter lcomplétude des données (voir le paragraphe Documentation, plus loin).

Durée de validité et délai de disponibilité
Il y a trois facteurs clés liés au délai de disponibilité et à la durée de validité des données :• la période durant laquelle les données ont été collectées,• la date de dernière mise à jour des données,• la durée vraisemblable de validité des données.
La durée de validité des données préoccupe beaucoup les utilisateurs. Beaucoup deconservateurs de données la relient à la période de la collecte ou de l’inventaire. Du fait dudélai qui s’écoule entre la collecte et la publication (ce qui pour les données biologiques peutêtre excessivement long), l’information publiée représente « ce qui a été » et non « ce qui
est ». La plupart des utilisateurs de données sur la biodiversité en sont conscients, et cet
aspect est l’un des paramètres qui distinguent cette catégorie de données des autres.
En termes de gestion de la qualité des données, on se réfère souvent à la période durantlaquelle les données peuvent être utilisées, qui peut être liée à la date de dernière vérification
ou mise à jour. Ceci concerne particulièrement les noms attachés aux données. Quand ont-ils
été mis à jour pour la dernière fois, et sont-ils conformes à la taxonomie récente ? Est-ce que
les règles modernes de la nomenclature taxonomique ont été respectées ? Par exemple,
lorsqu’une espèce est divisée en plusieurs taxons de périmètre réduit, l’un de ces taxons
retient le nom de l’ancienne espèce : il peut être important pour l’utilisateur de savoir si lenom utilisé se réfère à l’ancien taxon, plus large, ou au nouveau, plus restreint. La date devalidité peut être utilisée comme la date « consommer avant … » des produits alimentaires :au delà de cette date, le conservateur ne garantit plus l’information nomenclaturale attachée àl’enregistrement.
Il se peut aussi que pour certains jeux de données, la notion de délai de disponibilité et de datede validité ne soient pas applicables ou que cette indication ne puisse être incorporée ou tenue
à jour. Ce peut être notamment le cas des grandes collections de muséums ou d’herbiers.
Mais cette notion peut être importante dans le cas des observations ou données d’inventairequi ne se réfèrent pas à un spécimen, ou sur lesquelles les dernières révisions taxonomiquesn’ont pas été répercutées. Elle est aussi importante pour les collections recombinées à partirde contributions diverses. Ce peut être le cas par exemple si plusieurs institutions dans despays en développement confient une copie de leurs données à une institution tierce qui en
assure l’hébergement aux fins de connexion au portail GBIF.

Fréquence de mise à jour
La fréquence de mise à jour des données au sein d’un jeu de données est liée à la durée devalidité et au délai de disponibilité : elle doit être formalisée et documentée. Ceci concerne
autant l’ajout de nouvelles données que la correction de données existantes : les deux ont un
impact sur la qualité globale du jeu de données et sont donc aussi importants pour lesutilisateurs. Un utilisateur ne voudra pas prendre la peine de télécharger ou se procurer un jeu
de données s’il est sur le point d’être mis à jour et amélioré.
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Cohérence
Redman (1996) a distingué deux aspects de la cohérence : la cohérence sémantique, qui
requiert que la présentation des données soit claire, non ambiguë et cohérente ; et la cohérence
structurelle, selon laquelle les types et attributs des entités devraient avoir les mêmes structure
et format de base.
Un exemple simple de cohérence sémantique concerne le fait que les données soient toujours
dans les mêmes champs, et soient de ce fait aisées à retrouver – par exemple il doit y avoir deschamps distincts pour le rang infra spécifique et le nom infra spécifique, de sorte qu’il soit
toujours clair que le champ du nom infra spécifique ne contient qu’un nom, et que l’indication
du rang (« variété. » ou « sous-espèce ») est placée dans un autre champ (voir Table 2).
Tableau 1. Incohérence sémantique dans le champ « Niveau infra spécifique »Genre
Eucalyptus
Eucalyptus

Espèceglobulus
globulus

Niveau infra spécifiquesous espèce bicostata
bicostata

Tableau 2. Cohérence sémantique rétablie par l’ajout d’un champ supplémentairepermettant de distinguer rang et nom
Genre
Eucalyptus
Eucalyptus

Espèceglobulus
globulus

Rang infra spécifiquesous espèce.

Nom infra spécifiquebicostatabicostata

Un bon modèle de base de données relationnelle ne permettrait pas de nombreuses
incohérences de type ; mais de nombreuses bases de données existant actuellement dans lesinstitutions en charge des collections ne sont pas aussi conçues de manière aussi rigoureuse.
La cohérence structurelle concerne le fait qu’au sein d’un même champ –par exemple lechamp » Rang infra spécifique » de la table 2-, le rang « sous espèce » soit toujours noté de lamême manière –et non selon le cas « sous esp. », « ssp. », « ss esp. », etc. Ceci peut être évité
grâce à un bon modèle de données et une bonne gestion des valeurs inscrites dans les champs.
La cohérence est aussi importante dans la méthode que dans la documentation car elle permet
aux utilisateurs de savoir quels tests ont été effectués et comment ils l’ont été ; où trouverl’information ; et comment interpréter les éléments d’information importants. Il faut toutefois
trouver un équilibre entre souci de cohérence et flexibilité (Redman 2001).

Flexibilité
Les conservateurs de données doivent ménager une certaine flexibilité dans leurs méthodes decontrôle qualité. En effet, bien que de nombreuses données biologiques soient de naturesimilaire, des approches différentes en matière de qualité peuvent être mieux adaptées. Selon
les régions (par exemple, si des jeux de données différents sont disponibles selon les régions
pour effectuer des tests comparatifs), ou les groupes taxonomiques (organismes aquatiques ou
organismes marins, etc.), ou les méthodes de saisie des données (enregistrements issus
d’observations ou d’inventaires, par opposition à ceux-ci issus de spécimens de collections).
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Les opinions taxonomiques sont en fait des hypothèses, et des opinions (ou hypothèses)taxonomiques différentes (mais valides) peuvent conduire le même organisme à être classé
différemment par des taxonomistes différents et ainsi avoir un ou plusieurs noms alternatifs –chacun pouvant être aussi valide (Pullan et al. 2000, Knapp et al. 2004). C’est le cas lorsquedeux taxonomistes sont en désaccord sur la position de taxons au sein de genres – parexemple, certains taxonomistes placent des espèces dans le genre Eucalyptus, alors qued’autres croient qu’elles appartiennent au genre Corynthia. En pratique, et particulièrement
en zoologie, la vision du réviseur le plus récent est acceptée à moins qu’il n’y ait une bonneraison de la rejeter.
La flexibilité ménage la possibilité d’adapter la présentation à la demande. Des travaux
récents du Groupe de travail sur les bases de données taxonomiques (en anglais, « Taxonomic
Databases Working Group » : TDWG3) et d’autres ont été consacrés aux structures de base dedonnées qui permettent de présenter des points de vue taxonomiques différents (Berendsohn1997). Bien qu’en surface une telle flexibilité puisse sembler réduire la qualité, elle permet
en réalité à l’utilisateur une plus grande souplesse pour déterminer l’aptitude à l’usage, et dece fait elle améliore en pratique la qualité vu de l’utilisateur.

Transparence
La transparence est un élément important qui améliore la confiance des utilisateurs. La
transparence signifie que les erreurs ne sont pas cachées, mais au contraire identifiées etexplicitement documentées, que les procédures de validation et contrôle qualité sontdocumentées et accessibles, et que les mécanismes de retour d’information sont ouverts etencouragés.
Un exemple où la transparence est importante est celui de la documentation desméthodologies de collecte (particulièrement dans le cas des observations et inventaires). Elle
est en effet précieuse pour que l’utilisateur puisse déterminer si les données sont appropriées
pour une usage donné.

Mesures et objectifs de performance
Les mesures de performance sont un ajout intéressant aux procédures de contrôle de qualité :elles permettent aux utilisateurs d’avoir confiance dans le niveau d’exactitude ou de qualitédes données. Les mesures de performance peuvent inclure des tests statistiques :• sur les données : par exemple, 95 % des enregistrements sont dans un rayon de 1.000
mètres de leur position indiquée ;• sur le niveau de contrôle qualité : par exemple, 65 % des enregistrements ont été
vérifiés par un taxonomiste qualifié dans les 5 dernières années, et 90 % ont été
vérifiés par un taxonomiste qualifié dans les 10 dernières années ;• sur la complétude : toutes les mailles de 10 minutes d’arc ont été échantillonnées ;• etc.
Les mesures de performance aident à quantifier la qualité des données. Les avantages en sontque :• l’organisme peut s’assurer lui-même que certaines données sont de haute qualité,
3

Voir la site www.tdwg.org
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••elles contribuent à la gestion d’ensemble des données et à la réduction de la
redondance, etelles aident à coordonner les divers aspects de la chaîne de la qualité des données, desorte l’on puisse s’organiser pour partager le travail entre plusieurs opérateurs.

Avant de mesurer la qualité des données, il faut envisager la manière dont lesutilisateurs vont exploiter les résultats, afin de les structurer pour un usage
optimal.

Nettoyage des données
Les principes du nettoyage des données sont traités dans le document associé Principes etméthodes de nettoyage des données. Il suffit ici d’indiquer le cadre général du nettoyage desdonnées, adapté de Maletic et Marcus (2000) :• définir et déterminer les types d’erreur,• rechercher et identifier les erreurs,• corriger les erreurs,• documenter les erreurs et les types d’erreur,• modifier les procédures de saisie pour limiter de telles erreurs à l’avenir.
Ne vous laissez pas leurrer par l’apparente simplicité des outils denettoyage des données. Ils sont précieux et utiles à court terme, mais
sur le long terme, rien ne remplace la prévention des erreurs.

Valeurs aberrantes
La détection des valeurs aberrantes (sur les plans géographique, statistique etenvironnemental) peut nous fournir l’un des tests les plus utiles pour identifier les erreurs
potentielles dans les données spatiales. Il est cependant important que ces tests ne détruisentpas sans examen critique des données pour la seule raison qu’elles contiendraient des valeurs
statistiquement aberrantes. Les données environnementales sont connues pour contenir desenregistrements apparemment aberrants statistiquement, bien qu’ils soient parfaitement
valables. Ils peuvent être dus à des évolution historiques, à des changements de régime
climatique, aux conséquences d’activités humaines, etc. L’exclusion sans examen critique devaleurs aberrantes peut ôter des enregistrements utiles du jeu de données et fausser lesanalyses futures.
D’un autre côté, les utilisateurs peuvent décider de détruire des données aberrantes de leurjeu d’analyse s’ils ne sont pas certains de leurs validité. L’identification des valeursaberrantes permet donc aux conservateurs de données d’identifier des erreurs potentielles,
mais elle aide aussi les utilisateurs à déterminer si certains enregistrements sont ou non aptesà être intégrés dans leurs analyses.

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La détection des valeurs aberrantes peut être une méthode de validation
précieuse, mais il faut bien noter que toutes les valeurs aberrantes necorrespondent pas à des erreurs.

Etablir des objectifs d’amélioration
L’établissement d’objectifs simples, faciles à quantifier, peut conduire à une amélioration
rapide de la qualité des données. Un objectif comme celui de diviser par deux le pourcentage
d’enregistrements nouveaux mal géocodés tous les six mois pendant deux ans peut conduire à
une réduction totale du taux d’erreurs de 94 % (Redman 2001). De tels objectifs devraient seconcentrer sur :• ces calendriers clairs et exigeants,• des taux d’amélioration, plutôt que des degrés absolus de qualité,• des définitions claires (plus précises par exemple que « mal géocodés »),• des objectifs simples et accessibles.
On peut aussi se donner des objectifs à plus long terme comme de diviser par deux la durée dunettoyage des données, en améliorant les techniques de saisie et de validation.

Les objectifs de performance sont un bon moyen pour un organisme demaintenir un niveau cohérent de vérification et validation de qualité –par exemple, que 95 % des enregistrements soient documentés etvalidés dans les six mois suivant leur réception.

Traçabilité
Les conservateurs doivent garder la trace des opérations de vérification : quelles données ont
été vérifiées et quand. Ceci permet d’éviter les redondances et d’empêcher que des données
ne passent à la trappe. Le meilleur moyen de réaliser cela est de tenir un journal desopérations de validation.

Contrôles d’édition
Les contrôles d’édition sont des règles de travail qui déterminent les valeurs permises dans unchamp donné. Par exemple, la valeur dans la champ mois doit être comprise entre 1 et 12, lavaleur du champ jour doit être entre 1 et 31 – la limite maximale dépendant du mois-, etc. On
parle de règles « univariées » lorsqu’elles s’appliquent à un champ,et de règles « bivariées »lorsqu’elles s’appliquent à deux champs simultanément (par exemple, la combinaison du jouret du mois).

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Spécifier ledomaine desvaleurs
permises

Traduire lesdomaines enrèglesAppliquer lesrègles lorsde la saisie

Recevoir lesdonnées desfournisseurs

Archiver lesdonnéesrejetées

Corriger lesdonnées
erronées

Informer en
retour lesfournisseurs

Fig. 5. Utilisation des contrôles d’édition (adapté de Redman 2001)
Un deuxième exemple concerne les coordonnées géographiques. Si elles sont exprimées enlatitude et longitude, des tests simples de domaine de valeur permettent de vérifier que lalatitude est comprise entre 0 et 90 degrés, que les minutes et secondes sont entre 0 et 60, etc.
Lorsque l’on a affaire à des données en UTM, en revanche, c’est plus compliqué. Trèssouvent une base de données concernant une petite région à l’intérieur d’une zone UTMn’inclura pas l’identifiant de la zone. Ceci peut semble acceptable tant que les données nesont pas combinées avec des données d’autres régions. Mais dès qu’on tente une telle
combinaison, les données deviennent complètement inutilisable. Donc les contrôles d’édition
doivent assurer que l’identifiant de la zone est toujours inclus.

Minimiser la duplication et le besoin de retoucher les données
L’expérience dans le monde de l’industrie et des services a montré que la mise en œuvre
d’une chaîne de gestion de l’information peut limiter la duplication et le besoin de retoucher
les données, et conduire à une réduction des taux d’erreur jusqu’à 50 %, et ainsi réduire lecoût résultant de l’utilisation de mauvaises données parfois des deux tiers (Redman 2001).
Ceci est largement dû à des gains d’efficacité obtenus en attribuant à chacun desresponsabilités claires dans la gestion des données et le contrôle qualité, en minimisant lesgoulots d’étranglement et les temps d’attente, en minimisant la duplication liée aux contrôles
qualité répétés par plusieurs personnes, et en améliorant l’identification de meilleuresméthodes de travail.

Conservation des données originales
Il est important que les données originales telles que le collecteur les a enregistrées, ou mêmeultérieurement telles qu’elles ont été intégrées dans la collection ou saisies dans la base, nesoient pas perdues au cours du processus d’édition et de nettoyage des données. Leschangements effectués dans la base de données au cours du processus de nettoyage devraientêtre inscrits comme une information supplémentaire, tout en maintenant aussi l’information
originale. Une fois que l’information a été détruite, il est difficile, sinon impossible de larecouvrer. Ceci peut être particulièrement important en ce qui concerne l’information sur lescollecteurs et les localisations. Ce qui apparaît à un moment donné à un gestionnaire dedonnées comme une erreur peut ne pas en être une en réalité. Les changements que subissent
les noms des localités (par exemple le passage de la Tchécoslovaquie à la République
Tchèque) ne sont parfois pas seulement des changements de nom mais aussi de périmètre. Il
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peut être important ensuite de savoir ce qui avait été inscrit à l’origine au lieu de n’avoir que
la version « corrigée ». Voir aussi les commentaires au paragraphe Archivage.

La discrétisation peut entraîner la perte de données et de leur qualité
La discrétisation des données peut souvent entraîner la perte de données et ainsi réduire leurqualité d’ensemble. Par exemple, si l’on dispose de données dotées d’une information delocalisation détaillée (peut-être même un géo référencement), mais que l’on stocke lesdonnées sur la base d’un maillage. Il vaut toujours mieux stocker les données avec leurrésolution la plus fine, et ensuite les discrétiser à la sortie si c’est nécessaire pour un usage
particulier. Si un utilisateur a besoin de produire une carte de présence/absence sur unmaillage de 10 x 10 minutes d’arc, il peu facilement le faire à partir de données stockéescomme des points, mais si les données sont stockées sur la base d’un maillage, il est
impossible de les exploiter à une échelle plus fine. Il peut être aussi extrêmement difficile voire impossible- de combiner des données qui ont été discrétisées selon un maillage différent
(taille des mailles ou origine du repère). Il en va de même pour les données descriptives – si
les données sont discrétisées selon des états adaptés à une clé (par exemple : arbre au dessusde 6 mètres et buisson en dessous), et que de nouvelles données sont obtenues d’une autre
source qui utilise un seuil de 4 mètres au lieu de 6 mètres, que fait-on des valeurs entre 4 et 6
mètres ? Il vaut bien mieux stocker les données avec la taille en mètres, et se préoccuper dedécider s’il s’agit d’un arbre ou d’un buisson plus tard.
Un cas typique est celui du stockage du degré d’exactitude du géocodage. J’ai toujours
recommandé de stocker ce degré en mètres, mais de nombreuses bases de données stockent
cette information en catégories (<10m, 10-100m, 100-1000m, 1000-10.000m). Si vous avez
un enregistrement dont vous avez pu déterminer qu’il est exact à 2 km près, vous perdez
immédiatement de l’information en devant placer cet enregistrement dans la catégorie 1010.000m.

Documentation
Une bonne documentation est un élément clé de la gestion des données. Sans une bonne
documentation, l’utilisateur ne peut pas déterminer l’aptitude des données à l’usage qu’il a entête, et ne peut donc pas déterminre la qualit des données pour cet usage. Une discussion plus
détaillée de la documentation se trouve au chapitre Documentation, plus loin.

Retour d’information
Il est essentiel pour les conservateurs d’encourager le retour d’information de la part desutilisateurs de leurs données, et de traiter avec sérieux le retour qu’ils reçoivent. Commementionné au paragraphe Responsabilité de l’utilisateur, ci-dessus, l’utilisateur a souvent debien meilleures chances de détecter certains types d’erreur en combinant les données aveccelles d’un ensemble d’autres sources, que chaque conservateur ne peut le faire en travaillant
isolément.
Le développement de bons mécanismes de retour d’information n’est pas toujours tâche aisée.
Un bouton de retour d’information peut être placé sur la page de l’interface de requête, oubien un document attaché peut être envoyé aux utilisateurs au moment du téléchargement, quiétablisse des méthodes pour effectuer le retour d’information sur les erreurs et adresser desArticle par Arthur Chapman
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commentaires au conservateur. Certains de ces mécanismes sont traités en détail dans ledocument associé Principes et méthodes de nettoyage des données.
Etablir des canaux efficaces pour le retour d’information de la part desutilisateurs et des fournisseurs est un mécanisme aisé et productif pouraméliorer la qualité des données.

Education et formation
L’éducation et la formation à tous les niveaux de la chaîne de l’information peuvent conduireà de grandes améliorations de la qualité des données (Huang et al. 1999). Cela commence parla formation et l’éducation des collecteurs à l’utilisation de bonnes procédures de collecte qui
respectent les besoins des utilisateurs des données, cela passe par la formation des opérateursde saisie et des personnels techniques en charge de la gestion au jour le jour des bases dedonnées, jusqu’à l’éducation des utilisateurs finaux quant à la nature des données, leurs
limitations et leurs usages potentiels. Les aspects éducation et formation de la qualité desdonnées reposent largement sur une bonne documentation.
On trouve un exemple d’intégration de vérification de la qualité des données, d’éducation etde formation dans le projet de géo référencement MaPSTeDI (Université du Colorado 2003).
Le processus comprend la vérification d’un certain nombre d’enregistrements de chaqueopérateur de saisie du géocode. Dans le cas d’un nouvel opérateur, l’exactitude des premiers
200 enregistrements est vérifiée par un superviseur. Non seulement cela maintient la qualitédes données, mais cela permet aussi à l’opérateur d’apprendre et de s’améliorer à partir de ses
erreurs. Selon l’opérateur, un lot supplémentaire de 100 enregistrements peut être vérifié et à
mesure que l’opérateur devient plus expérimenté, la vérification est restreinte à une sélection
au hasard de 10 % des enregistrements, pour se réduire à la fin à environ 5 % ; si un fort
pourcentage d’erreurs est encore trouvé,alors des enregistrements supplémentaires sontvérifiés.
Des procédures bien conçues telles que celles-ci peuvent aider à éduquer le nouvel utilisateur.
Inversement, s’il n’y a pas de procédures, il y a peu de moyen d’assurer la cohérence entre lesopérateurs et entre les tâches.

Responsabilité
L’attribution de la responsabilité de l’ensemble de la qualité des données peut aider lesorganismes à atteindre un niveau raisonnable de contrôle qualité, à fournir un référent pour leretour d’information sur les erreurs, et un contact pour la documentation et les requêtes.

Une mauvaise formation est la cause de nombreux problèmes dequalité des données.

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Données taxonomiques et nomenclaturales
De mauvaises données taxonomiques peuvent contaminer des domaines d’étude
connexes (Dalcin 2004).
La taxonomie est la théorie et la pratique de la classification des organismes (Mayr et Ashlock1991). La plupart des données sur les espèces qui nous intéressent ici incluent une parttaxonomique (ou nomenclaturale) (par exemple le nom de l’organisme et sa classification) –dénommée le « domaine de classification des données » par Dalcin (2004). La qualité decette part des données et la manière dont cette qualité peut être déterminée diffère
considérablement de la part spatiale des données, car elle est habituellement plus abstraite etplus difficile à quantifier.
Les données taxonomiques consistent en (tous ces aspects ne sont pas toujours présents) :• le nom (scientifique, commun, la hiérarchie, le rang)• le statut nomenclatural (synonyme, accepté, typification)• la référence (auteur, date et lieu de publication)• la détermination (par qui et quand l’enregistrement a été identifié)• les champs qualité §exactitude de la détermination, qualifiants)
Une des principales sources d’erreur dans les noms taxonomiques est la mauvaise
orthographe. La détection des erreur d’orthographe dans les bases de données taxonomiques
peut être une tâche simple quand il s’agit des noms scientifiques qui représentent la hiérarchie
comme les noms de Famille et de Genre (Dalcin 2004). Dans ces cas-là, des fichiers deréférence sont généralement disponibles pour la plupart des groupes taxonomiques. Il y aussi
des listes de noms d’espèces de plus en plus étoffées disponibles grâce à des projets commeSpecies 2000 (http://www.species2000.org) et le programme de travail ECat du GBIF
(http://www.gbif.org/prog/ecat).. L’utilisation des noms d’espèces ou épithètes seuls sans legenre associé dans un fichier de référence est rarement satisfaisant du fait que nombred’épithètes spécifiques peuvent varier légèrement d’un genre à un autre. Une méthoded’identification des erreurs d’orthographe consiste à détecter et isoler des erreurs dans lesnoms scientifiques qui ont un haut degré de similarité sans être exactement identiques (Dalcin
2004, CRIA 2005)4.
La méthode de loin la plus satisfaisante de réduire la possibilité d’orthographes erronées dansles noms scientifiques consiste à intégrer des fichiers de référence dans le processus de saisie
en utilisant des menus déroulant de noms de familles, genres et espèces, etc. Dans une
situation idéale où les fichiers de référence sont disponibles, la mise en œuvre de ces
techniques devrait réduire l’occurrence de ce type d’erreur à quasiment zéro.
Malheureusement, il y a de larges régions du monde et nombre de groupes taxonomiques
importants pour lesquels de telles listes ne sont toujours pas disponibles.
Lorsque des fichiers de référence sont importés d’une source externe comme Catalogue ofLife ou ECat, l’identifiant de la source devrait être enregistré dans le base afin que leschangements apportés lors des mises à jour de ces fichiers puissent être aisément répercutés
dans la base, et que celle-ci soit mise à jour en conséquence. On peut espérer que ceci sera

4

http://www.webopedia.com/TERM/G/GUID.html
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bientôt facilité grâce à la mise en œuvre d’identifiants globaux uniques (en anglais, « Globally
Unique Identifiers » : GUIDs).
L qualité taxonomique des données repose largement sur l’expertise taxonomique disponible.
Le handicap taxonomique (Environment Australia 1998) et le déclin dans le monde entier dunombre de chercheurs taxonomistes bien formés vont entraîner une diminution de la qualité àlong terme de la taxonomie opérationnelle et donc de la qualité des données primaires sur lesespèces (Stribling et al. 2003). L’initiative taxonomique mondiale (en anglais, « Global
Taxonomic Initiative » : GTI) (CBD 2004) tente de réduire ce handicap, mais le problèmerisque fort de perdurer. La qualité peut aussi se détériorer avec le temps, surtout dans les casoù il n’y a pas de spécimens disponibles et bien conservés (c’est ce qui se passe avec laplupart des données d’observation et d’inventaires) ou dans les domaines où il n’y a pas debonne compétence taxonomique.
La capacité d’une institution à produire des résultats d’une bonne qualité taxonomique (ycompris des données primaires sur les espèces qui soient bien documentées) est influencée par(d’après Stribling et al. 2003) :• le niveau de formation et d’expérience du personnel,• le niveau d’accès à la littérature technique, aux spécimens de référence et aux
spécialistes taxonomistes,• la possession d’équipements de laboratoire et locaux appropriés, et• l’accès à l’Internet et les ressources qui y sont disponibles.

Enregistrement et exactitude de l’identification
Traditionnellement, les muséums et les herbiers utilisent un système de determinavit où lesexperts examinent de temps en temps les spécimens de leur compétence et en font ladétermination. Ceci se fait souvent à l’occasion de révisions taxonomiques ou de visites dansles collections. C’est une méthode éprouvée mais qui prend du temps et très dépendante descirconstances. Mais il n’y a pas de solution alternative, du fait que l’identification
automatisée ne semble pas près d’être opérationnelle à court ni à long terme.
L’enregistrement de l’identification pourrait inclure un champ contenant l’indication de son
degré d’exactitude. La date de la détermination est habituellement notée dans la plupart desbases de données. Le champ dédié à l’exactitude serai codé et ses valeurs possibles
exprimeraient les cas suivants (Chapman 2004) :• identifié par un expert mondial dans le taxon avec une grande certitude,• identifié par un expert mondial dans le taxon avec une bonne certitude,• identifié par un expert mondial dans le taxon avec des doutes,• identifié par un expert régional dans le taxon avec une grande certitude,• identifié par un expert régional dans le taxon avec une bonne certitude,• identifié par un expert régional dans le taxon avec des doutes,• identifié par un non expert du taxon avec une grande certitude,• identifié par un non expert du taxon avec une bonne certitude,• identifié par un non expert du taxon avec des doutes,• identifié par le collecteur avec une grande certitude,• identifié par le collecteur avec une bonne certitude,• identifié par le collecteur avec des doutes,
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La manière dont on pourrait ordonner ces valeurs est ouverte à discussion, de même que lefait que le choix des catégories. Je crois comprendre que certaines institutions ont déjà unchamp de cette nature, mais à ce stade, je n’ai pas pu trouvé d’exemple. La version 4 de lanorme HISPID5 (Conn 2000) en inclut en fait une version simplifiée – l’« indicateur duniveau de vérification », avec cinq valeurs, présentées dans le tableau ci-dessous.
Tableau 3. Indicateur de niveau de vérification dans HISPID (Conn 2000).
0
1
2
3
4

Le nom n’a pas été vérifié par un expert
Le nom a été déterminé par comparaison avec d’autres spécimens identifiés
Le nom a été déterminé par un taxonomiste ou par une autre personne compétenteà l’aide de l’herbier et/ou la bibliothèque et/ou du matériel vivant documenté
Le nom de la plante a été déterminé par un taxonomiste qui a entrepris de réviser
le groupe
L’enregistrement provient d’une collecte de type de la propagation asexuée àpartir d’un matériel type

De nombreuses institutions enregistrent déjà le degré de certitude, en utilisant des expressionscomme « aff », « cf », « s. lat », « s. str », « ? ». Bien que certaines de ces expressions aientdes définitions rigoureuses,leur utilisation par les individus varient considérablement.
L’utilisation de sensu stricto et de sensu lato implique des variations dans le concept
taxonomique.
En outre, lorsque les noms sont dérivés d’ailleurs que l’expertise taxonomique, on pourrait
lister leurs sources (d’après Wiley 1981) :• descriptions de nouveaux taxons,• révisions taxonomiques,• classifications,• clés taxonomiques,• études faunistiques ou floristiques,• atlas,• catalogues,• checklists,• manuels,• enseignement en taxonomie / règles de nomenclature,• analyse phylogénétique.
L’incertitude peut généralement être réduite, et la qualité améliorée, en faisant appel à au
moins deux publications ou spécialistes. Les divergences d’identification entre taxonomistes
n’impliquent pas toutefois que l’une des identifications soit erronée : il peut s’agir d’une
divergence d’opinion (ou d’hypothèse) taxonomique.

5« Herbarium Information Standards and Protocols for Interchange of Data », norme d’échange d’information
sur les spécimens d’herbiers, développée par un comité issu des herbiers d’Australie.
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Précision de l’identification
Selon Stribling et al. (2003), la précision de l’identification (qu’ils ont à tort désignée par« précision taxonomique ») peut être évaluée en comparant les résultats du traitement pardeux taxonomistes ou spécialistes d’un échantillonnage tiré au hasard. On peut aussil’évaluer en comparant les noms donnés à des doubles, détenus (et identifiés) par différentes
institutions. Il s’agit de notions relativement abstraites, et je ne suis pas sûr de l’intérêt
d’enregistrer ce type d’information.
Un deuxième aspect de la précision de l’identification, toute fois, concerne le niveau auquel lespécimen est identifié. Une identification à l’espèce, ou à la sous-espèce, est plus précise que
si elle est prononcée seulement au genre ou à la famille. Dans la documentation d’un jeu dedonnées, il peut être intéressant pour les utilisateurs de savoir que 50 % de l’identification est
au genre seulement – ce qui est le cas dans beaucoup de groupes d’animaux.

Biais
Le biais est une erreur systématique qui provient d’une dérive uniforme des valeurs(Chrisman 1991). Il se produit souvent du fait d’une méthodologie appliquée régulièrement etqui produit une erreur systématique par nature. Des biais dans la nomenclature taxonomiquepeuvent provenir d’une identification précise mais inexacte. De tels biais peuvent résulter dela mauvaise interprétation d’une clé dichotomique ou d’une structure morphologique, del’usage d’une nomenclature invalide ou d’une publication obsolète (Stribling et al. 2003) ou
de l’usage d’une publication inadéquate (par exemple la Flore d’une autre région, qui peut ne
pas mentionner les bons taxons pour la zone étudiée).

CohérenceL’incohérence peut se produire sur le plan de la classification dans les bases de données
lorsque deux noms ou plus sont acceptés et représentent le même taxon (par exemple
Eucalyptus eremaea et Corymbia eremaea). Ceci peut correspondre à des opinions
divergentes, ou à des erreurs dues à des orthographes multiples (par exemple,
Tabernaemontana hystrix, Tabernaemontana histryx, Tabernaemontana histrix – CRIA 2005).

Complétude
Motro et Rakov (1998, d’après Dalcin 2004) désignaient la complétude comme « le fait que
toutes les données soient disponibles » et distinguaient la complétude des fichiers (aucun
enregistrement ne manque), et la complétude des enregistrements (tous les champs sontconnus dans chaque enregistrement).
La complétude en termes taxonomiques (c’est à dire dans une base de noms ou de taxons) se
réfère à la couverture des noms. Est-ce que la base inclut des noms à tous les niveaux de lahiérarchie (par exemple jusqu’à la sous-espèce ou seulement à l’espèce) ? Quelle portion durègne animal ou végétal la base couvre-t-elle ? Inclut-elle les synonymes ? Tous ces aspects
sont importants pour l’utilisateur s’il veut déterminer l’aptitude des données à l’usage qui
l’intéresse. Dalcin (2004), par exemple, distingue la complétude nomenclaturale, qui
correspond à l’inclusion de tous les noms dans un contexte donné (par exemple, dans uncontexte taxonomique – la présence de tous les noms pour un groupe taxonomique particulier- ; ou dans un contexte spatial – la présence de tous les noms d’une région donnée) et la
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complétude de classification, qui correspond à la présence de tous les noms reliés à nom« accepté » d’un taxon donné (c’est à dire le synonymie complète).
Dans le cas d’une base de spécimens ou d’observations, la complétude peut correspondre à
quelque chose comme « tous les champs du schéma Darwin Core sont-ils inclus ? » et « tous
les champs du schéma Darwin Core sont-ils renseignés ? ». Dans une base de caractères, «tous les caractères pour toutes les phases de la vis sont-ils présents ? » (par exemple, les fruits
pour les plantes, les stade de développement chez les insectes).

Collections de spécimens
On ne saurait trop insister sur l’importance des collections de spécimens, mais les bases dedonnées ne peuvent pas toujours traiter de spécimens. De nombreuses bases de donnéesd’observations sont constituées sans pour autant que des spécimens soient déposés. Il n’est
pas non plus possible, pour des raisons politiques, juridiques, de conservation ou autres, deprélever un échantillon pour constituer un spécimen de référence dans tous les cas ou danstoutes les régions.
Lorsque le prélèvement de spécimens est possible, c’est souvent un exercice intéressant audébut d’un programme qui traite d’espèces d’établir des accords de coopération entre lescollecteurs et des institutions comme les muséums et les herbiers afin de déposer desspécimens de référence (Brigham 1998). De tels programmes devraient aussi comprendre unarchivage approprié et des stratégies de dépôt, y compris des délais maximaux entre lacollecte et le dépôt ou l’archivage.

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Données spatiales
Les données spatiales ont souvent été en pointe dans le développement des normes pour la
documentation des données : la norme « Spatial Data Transfer Standards » (Normesd’échange de données spatiales) (USGS 2004), le programme INSPIRE6 (« Information for
Spatial Information in Europe » : Information sur l’information spatiale en Europe), et
beaucoup d’autres. Elles ont donc montré le chemin dans le développement des normes dequalité des données (comme la norme ISO 191157 qui régit les méta données relatives àl’information géographique). La nature numérique de beaucoup de données spatiales facilite
l’utilisation de procédures statistiques, à la différence des données taxonomiques, et on pu
développer à leur sujet nombre de méthodes de vérification de qualité des données (voir ledocument associé sur les Principes et méthodes de nettoyage des données).
Ceci ne signifie pas pour autant que toutes les composantes spatiales des données (le« domaine des données de terrain » de Dalcin 2004) sont faciles à numériser ou sont précises.
De nombreuses collections historiques dans les muséums et les herbiers n’ont que desdescription textuelles très sommaires des lieux de collecte, et cela demande un effort
important de les convertir en coordonnées géographiques. La nature même de ces collections
peut augmenter la difficulté : si par exemple les spécimens ont été collectés à une époque où
les collecteurs ne disposaient pas de cartes détaillées, où de nombreux noms de localités ne
figurent plus dans les gazetiers ou sur les cartes que l’on publie de nos jours. L’adjonctiond’une information de géo référencement aux données historiques, surtout là où l’on ne dispose
pas de bons gazetiers historiques, peut demander beaucoup de temps avec un résultat souvent
peu précis.
Un certain nombre d’outils ont été développés pour aider les utilisateurs à géo référencer leursdonnées, y compris des outils et des manuels en ligne. Ceux-ci ont été traités en détail dans ledocument associé sur les Principes et méthodes de nettoyage des données. En outre, laplupart des collecteurs se servent maintenant de GPS (« Global Positioning System » :Système mondial de localisation) pour enregistrer les coordonnées géographiques lors de lacollecte. La précision des GPS est analysée au chapitre « Saisie des données ».
On peut rechercher les erreurs éventuelles dans les géo référencements inclus dans lesdonnées :• en les confrontant à d’autres informations internes à l’enregistrement ou entre
enregistrements dans la base de données – par exemple, les noms des régions
administratives : Etats, Régions, Départements, etc.
• en les confrontant une référence externe : est-ce que les coordonnées sont cohérentes
avec les lieux de récolte du collecteur ? est-ce que les coordonnées indiquent un point
sur terre ou en mer ?
• en cherchant des valeurs aberrantes sur le plan géographique, ou• en cherchant des valeurs aberrantes sur la plan environnemental.
Toutes ces méthodes seront détaillées dans le document associé sur les Principes et méthodes
de nettoyage des données.

6

http://www.ec-gis.org/inspire/
http://www.iso.ch/iso/en/CatalogueDetailPage.CatalogueDetail?CSNUMBER=26020&ICS1=35
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Précision spatiale
Comment mesure-t-on la précision de la localisation des données ?
Pour la plupart des couches de SIG8 (topographie, cours d’eau, limites administratives, etc.) laprécision est généralement aisée à déterminer du fait qu’il y a habituellement des sources
externes de plus haute précision pour ces informations : repères géodésiques, intersections derues ou de routes, etc. (Chrisman 1991). Cependant, beaucoup de ces tests ne sont pas
simples, et la documentation – comme le « US National Map Accuracy Standard » (Norme
nationale des Etats-Unis sur la précision des cartes) est compliquée. Traditionnellement, laprécision spatiale est déterminée par comparaison avec un certain nombre de points bien
définis selon des niveaux d’erreur acceptables spécifiés et exprimés sous forme d’écart type
(Chrisman 1991). La notion d’écart type n’est pas aisée à appliquer à des points individuels ;elle s’applique mieux sur des jeux de données entiers ou des cartes numérisées. Dans le casde points individuels, il est plus facile d’exprimer la distance à la véritable localisation à
l’aide d’un rayon autour du point indiqué (Wieczorek et al. 2004) ou quelque chose desimilaire. Deux facteurs comptent : la précision de la mesure du point de référence et laprécision de la mesure effectuée par rapport à ce point. Par exemple, si la position d’uneintersection est connue à 100 mètre près, la position d’un point de collecte mesurée parrapport à cette intersection sera connue avec une incertitude liée à cette mesure augmentée des
100 mètres de rayon autour de l’intersection (voir les commentaires dans Wieczorek 2001).
Le Comité fédéral sur les données géographiques des Etats Unis (en anglais « Federal
Geographic Data Committee » : FGDC) a publié la norme de précision de la localisation géo
spatiale en 1998. Ces documents contiennent une section sur les réseaux géodésiques et une
dédiée à la précision des données spatiales (FGDC 1998).
• Le NSSDA9 utilise l’écart type10 pour exprimer la précision sur les positions, écart
type calculé par rapport à des points de référence correspondants dont on connaît laposition avec une grande précision.
• On parle aussi de niveau de confiance : la précision pour des distances au sol est
généralement de 95 %. Un niveau de confiance de 95 % signifie que 95 % despositions dans le jeu de données auront une erreur par rapport aux vraies valeursinférieure ou égale à la précision associée à ces positions. Cette précision prend encompte toutes les incertitudes, y compris celle liée à la précision des coordonnées despoints de référence, à la transcription, et au calcul des coordonnées.
Citons un exemple d’indication de précision cartographique en Australie qui utilise de telles
méthodes :• « La précision moyenne de cette carte est de ±100 mètres pour la position dans le planhorizontal des détails fins et de ±20 mètres pour l’altitude. » (Division de la
cartographie nationale, feuille SD52-14, Edition 1, 1 :250.000).
Ces précisions doivent être mentionnées pour chaque détermination du géo référencementd’un spécimen fondé sur un article ou une carte numérisée. Comme il y a toujours une
8

Système d’Information Géographique« National Standard for Spatial Data Accuracy » : norme nationale des Etats-Unis sur la précision des données
spatiales (NdT).
10L’écart type est une notion de base utilisée en statistique, la plus simple après la moyenne. Comme la
moyenne, cette notion s’applique à un ensemble donné de valeurs. Il s’agit de la racine carrée de la somme descarrés des différences entre chaque valeur et la moyenne de ces valeurs.
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incertitude sur la précision des données spatiales, on ne peut se contenter d’une indication
globale de précision et il est important d’inscrire les précisions connues. En effet, les erreurs
se propagent au long de la chaîne de l’information et contribuent à une incertitude sur lesrésultats finaux, qu’il s’agisse d’une carte produite à partir d’un Système d’Information
Géographique (SIG) ou d’une carte de répartition potentielle d’espèce produite à l’aide d’unlogiciel de modélisation de la distribution (Heuvelink 1998).

Projet BioGeomancer
Un projet intitulé BioGeomancer a été récemment financé par la Fondation Gordon et Betty
Moore pour contribuer à améliorer le référencement des données primaires sur les espèces et àévaluer , améliorer et documenter sa précision. Ce projet devrait rendre son rapport et donner
accès aux outils développés courant 2006.

Fausses précision et exactitude
Un autre facteur à prendre en considération est celui de la fausse précision et de la fausse
exactitude. De nombreux utilisateurs de SIG n’ont pas conscience des problèmes liés à la
précision, les erreurs et l’incertitude dans données spatiales, et ils supposent souvent que leursdonnées sont parfaitement précises. Ils indiquent souvent des niveaux de précision qui sontincompatibles avec la provenance de leurs données. Beaucoup d’institutions s’appuientmaintenant sur des SIG pour le géo référencement et, en zoomant à des niveaux que nesupportent pas les données (et en utilisant des degrés décimaux) elles peuvent aboutir à une
précision irréaliste. Il faut ajouter qu’en utilisant un GPS pour enregistrer la localisationd’une collecte, celle-ci est souvent consignée à 1 ou 2 mètres près, alors qu’en réalité
beaucoup de GPS portables en usage ne fournissent qu’une précision à environ 10 mètres prèsou plus. Ceci est particulièrement vrai lorsqu’on utilise les GPS pour déterminer l’altitude(voir les commentaires sur ce sujet dans le chapitre « Saisie des données » ci-dessous).

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Données sur les collecteurs et les collectes
L’information sur le collecteur et la collecte (le « domaine des données de collecte » de
Dalcin 2004) comprend des renseignements sur l’acte de collecte lui-même (le collecteur, ladate), et des informations supplémentaires sur l’habitat, le sol, les conditions
météorologiques, l’expérience des observateurs, etc. Ces informations peuvent se décliner dela manière suivante (adapté de Conn 1996, 2000) :• Nom du collecteur et numéro de collecte• Expérience des observateurs• Date ou période de la collecte• Méthode de collecte (particulièrement important pour les données d’observation ou
d’inventaire)• Données associées
Beaucoup de ces notions varient considérablement selon le type de données collectées - quece soit pour un spécimen déposé dans un muséum, une observation, ou les résultats d’uninventaire fin. Dans le cas d’une collection statique comme dans les muséums, ce sont le nom
du collecteur, le numéro de collecte et la date sont des attributs clés, qui peuvent être associés
à des données concernant le type morphologique, l’habitat, etc., et peut-être la méthode decapture (pour les animaux). Pour ce qui est des données d’observation, ce sont desinformations comme la durée de l’observation, l’étendue couverte, le moment dans la journée(heures de début et fin de l’observation en sus de la date), et des données associées telles que
les conditions météorologiques, le sexe de l’animal observé, son activité, etc. Avec lesdonnées d’inventaire, ce sont des informations sur les méthodes d’inventaire, la taille (de la
grille, de l’étendue), l’intensité de l’effort d’inventaire, les conditions météorologiques, lafréquence, l’indication de la collecte éventuelle de spécimens et leurs numéros de référence,etc. ainsi que nombre des informations mentionnées pour les observations.

Exactitude des attributs
Les problèmes qui peuvent influer sur la qualité des données dans le domaine de l’information
sur la collecte concernent notamment la manière dont les noms des collecteurs, les numérosde collecte, les initiales, etc. sont enregistrés (Koch 2003), l’exactitude de l’enregistrement dela date et de l’heure, la cohérence de l’enregistrement des données associées au moment de lacollecte, comme le type morphologique, l’habitat, le sol, le type de végétation, la couleur desfleurs, le sexe,ou les espèces associées.
Un exemple de problème récurrent dans les données de collecte, est celui de la numérotation
des collectes par le collecteur : en effet, certains collecteurs n’utilisent pas une numérotation
unique pour l’ensemble de toutes leurs collectes. Ceci peut induire une perte de qualité desdonnées puisque ces numéros sont parfois utilisés pour aider à retrouver les localisations descollectes, les identifications, les doubles distribués entre plusieurs collections, etc.

Cohérence
La cohérence de la terminologie utilisée pour renseigner une collecte est très variable, et il est
rare que les données associées, en particulier, soient notées de manière cohérente au sein d’unmême jeu de données, sans parler de la cohérence entre divers jeux de données.
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Complétude
La complétude de l’information sur les collectes est elle aussi très variable. Les informations
sur l’habitat, le numéro de collecte, le fait que la plante soit ou non en fleur, etc. sont souvent
absentes de nombreux enregistrements. Ceci rend par exemple difficile d’étudier les habitats
à partir des seules collections.

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Données descriptives
Les bases de données descriptives sont de plus en plus utilisées à la fois pour stocker del’information et comme méthode de publication, souvent en lieu et place des publications
traditionnelles. La morphologie, la physiologie et la phénologie sont des exemples dedomaines de ces données descriptives, qui sont souvent utilisées en analyse cladistique, ou
pour générer automatiquement des descriptions et des outils d’identification.
Le groupe de travail sur les bases de données taxonomiques (en anglais, « Taxonomic
Databases Working Group » : TDWG, prononcé habituellement « tadouigue ») a une longue
histoire dans le développement et la promotion de normes dans le domaine des données
descriptives. D’abord avec son soutien de la norme DELTA (Dallwitz et Paine 1986) et plus
récemment avec la mise en place du groupe de travail sur la « structure des données
descriptives » (en anglais, « Strucure of Descriptive Data » : SDD ;http://160.45.63.11/Projects/TDWG-SDD/).
La qualité des données descriptives peut varier, et bien que les données élémentaires soient
souvent mesurées, en réalité leur exactitude peut être limitée dans les cas où les données nesont pas observables (comme dans le cas des données historiques), ne sont pas pratiques àobserver (par exemple parce que cela serait trop coûteux) et/ou correspondent à une
perception plus qu’à une réalité (c’est le cas de l’évaluation subjective d’une couleur, d’une
abondance, etc.).
Dans la plupart des cas, les données descriptives sont stockées au niveau d’une espèce plutôt
qu’au niveau d’un spécimen, et elles sont de ce fait généralement moyennées ou indiquéessous forme d’intervalle de valeurs. Comme le fait remarquer Morse (1974, rapporté par
Dalcin 2004), l’information taxonomique est intrinsèquement moins fiable que celleprovenant de l’observation d’un spécimen. Nonobstant, il y a actuellement une tendancecroissante à enregistrer l’information descriptive, au moins pour certaines données, au niveau
spécimen, avec une augmentation de la qualité en conséquence.

Complétude
Au niveau spécimen, la complétude des enregistrements de données descriptives dépend de laqualité du spécimen, de l’époque de l’année, etc. Par exemple, il peut ne pas être possibled’enregistrer les caractéristiques du fruit ou de la fleur du même spécimen. De ce fait, certains
champs devront être laissés en blanc. Dans d’autres cas, l’attribut peut ne pas être pertinent
pour le caractère et tous les attributs ne seront pas enregistrés.

Cohérence
Il peut y avoir des problèmes de cohérence entre deux données liées. Par exemple, les deux
caractéristiques suivantes peuvent être enregistrées pour une même espèce (Dalcin 2004) :••TYPE MORPHOLOGIQUE = HERBACE et
USAGE = BOIS

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Une représentation incohérente du même attribut peut aussi affecter la qualité, surtout quandde mauvaises définitions des attributs sont utilisées ou quand des normes cohérentes ne sontpas strictement appliquées. Par exemple (Dalcin 2004) :••COULEUR DE LA FLEUR = CARMIN, et
COULEUR DE LA FLEUR = POURPRE

L’utilisation de terminologies standard peut aider à réduire considérablement le degré d’erreur
et d’interprétation erronée. Des terminologies standard sont en cours de développement dans
un grand nombre de domaines et de disciplines, et la tendance récente à développer des bases
de données descriptives fédératives a accru la cohérence de la mise en œuvre de ces
terminologies. Le développement de la norme du TDWG pour la structure des données
descriptives (en anglais, « Structure of Descriptive Data » : SDD) (TDWG 2005) ne peut que
favoriser ces progrès.

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Récolte des données
Il y a diverses manières de récolter les données primaires sur les espèces et les données sur lesoccurrences d’espèces, chacune ayant ses propres niveaux de précision et d’exactitude, enmême temps que ses propres sources d’erreur et d’incertitude. Chacun de ces aspects a un
impact différent sur « qualité d’usage » résultante des données. Plusieurs méthodes parmi lesplus couramment utilisées pour les données relatives aux espèces sont examinées brièvement
ci-dessous.

Opportuniste
La plupart des données d’occurrence d’espèce ont été collectées de manière opportuniste.
Beaucoup de ces collectes sont maintenant stockées sous forme de spécimens dans lesmuséums et les herbiers. La plupart des données historiques ne contenaient qu’une référencede localisation textuelle, comme « à 5 km au Nord-Ouest de telle ville », et on rarement été
pourvues d’un géo-référencement au moment de leur collecte. L’ajout du géo-référencementa généralement été effectué ultérieurement, et habituellement par quelqu’un d’autre que lecollecteur (Chapman et Busby 1994). Beaucoup de données d’observation (Atlasornithologique, etc.) ont aussi été récoltées de manière opportuniste.
Ces données sont habituellement numérisées par lots, et le géo-référencement en est
généralement effectué par référence à des cartes imprimées. Il est le plus souvent peu précis.
La majorité de ces données ne peuvent pas être considérées comme ayant une précisionsupérieure à 2 voire 10 km.

Inventaire de terrain
Les données issues d’ inventaires de terrain incluent généralement une référence spatiale,
souvent sous la forme d’un couple longitude – latitude ou d’une référence UTM. Ces
références spatiales ont généralement une précision de 100 à 250 mètres. Il faut cependant
faire attention à ce à quoi se réfère la localisation – il peut ne pas s’agir de l’observation ellemême, mais par exemple du milieu d’un transect, ou du coin (ou du centre) d’une maillecarrée, et ceci n’est pas toujours explicite. De plus, comme il y a rarement des spécimens
associés, l’exactitude taxonomique n’est pas toujours bonne. C’est particulièrement le cas
lorsque les données sont anciennes et que la taxonomie a évolué.

Observations à grande échelle
Certains inventaires biologiques enregistrent des données à l’échelle globale d’une maille ou
d’un périmètre particuliers. Par exemple, un inventaire des espèces au sein d’un parc
national, ou bien les observations des oiseaux effectuées sur des mailles de 10 minutes d’arcde côté (exemple : Oiseaux d’Australie 2001, 2003). La précision spatiale de tels
enregistrements ne peut être que de 1 à 10 km ou plus.

Système mondial de localisation (GPS)Le système mondial de localisation (en anglais « Global Positioning System » : GPS) est deplus en plus utilisé pour la collecte de données sur les espèces. Non seulement pour les
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données d’inventaire, mais aussi pour les données de récolte opportuniste et pour les donnéesd’observation.
La technologie du GPS utilise la triangulation pour déterminer la localisation d’un point de lasurface du globe. La distance mesurée est celle entre le récepteur GPS et les satellites dusystème (Van Sickle 1996). Comme la position dans l’espace des satellites GPS est connue,
on peut calculer celle du point sur la Terre. Il faut au moins quatre satellites GPS pourdéterminer une position sur la surface terrestre (McElroy et al. 1998, Van Sickle 1996). Ceci
ne constitue généralement pas une limitation aujourd’hui, car on peut souvent recevoir 7
satellites ou plus dans la plupart des endroits du globe ; toutefois dans les débuts, le nombre
des satellites que l’on pouvait recevoir n’était pas toujours suffisant. Antérieurement à Mai
2000, la plupart des récepteurs GPS civils étaient bridés en précision par une « accessibilité
sélective » (aux satellites). La suppression de cette restriction a grandement amélioré la
précision que l’on peut généralement attendre (NOAA 2002).
Avant le retrait de l’« accessibilité sélective », la précision des récepteurs GPS utilisés par la
plupart des biologistes et observateurs sur le terrain était de l’ordre d’environ 100 mètres au
mieux (McElroy et al. 1998, Van Sickle, 1996, Leick 1995). Depuis, cependant, la précision
des récepteurs GPS s’est améliorée et aujourd’hui, la plupart des fabricants de GPS portables
promettent une erreur inférieure à 10 mètres en terrain découvert en utilisant 4 satellites ou
plus. La précision peut être améliorée encore en faisant la moyenne des résultats de plusieurs
mesures de position au même point (McElroy et al. 1998), et certains GPS modernes qui
incluent des algorithmes de calcul de moyenne peuvent monter la précision à environ 5 mètres
ou parfois mieux ;L’utilisation de GPS différentiels peut améliorer la précision considérablement. Cetteméthode différentielle s’appuie sur une station GPS de référence (habituellement un point decontrôle d’inventaire) de position connue pour calibrer le récepteur. La station de référence etle récepteur portable mesurent leur position par rapport aux satellites en même temps, et cela
réduit l’erreur liée aux conditions météorologiques. De cette manière, en comparant laposition mesurée par la station de référence à sa position connue, le récepteur manuel peut en
déduire les corrections à appliquer à la position qu’il a mesurée pour lui-même. Selon laqualité des récepteurs que l’on utilise, on peut attendre une précision entre 1 et 5 mètres.
Cette précision décroît à mesure que la distance à la station de référence s’accroît. Là aussi,
le calcul d’une moyenne peut encore améliorer ces résultats (McElroy et al. 1998).
Le « système d’augmentation de large zone (en anglais « Wide Area Augmentation
System » : WAAS) est un système de navigation et d’atterrissage fondé sur le GPS développé
pour le guidage précis d’aéronefs (Administration fédérale de l’aviation des Etats-Unis 2004).
WAAS utilise des antennes au sol dont les positions connues avec précision permettent
d’accroître la précision du GPS. Des technologies similaires telles que le systèmed’augmentation de zone locale (en anglais « Local Area Augmentation System » : LAAS)
sont aussi développées afin d’améliorer encore la précision.
Il est même possible d’atteindre de plus grandes précisions encore à l’aide soit du GPS
différentiel en temps réel (McElroy et al. 1998) soit du GPS statique (McElroy et al. 1998,
Van Sickle 1996). Le GPS statique utilise des instruments de haute précision et destechniques de spécialistes, et il n’est généralement utilisé que par les agents en charged’inventaires. Des inventaires conduits en Australie et utilisant ces techniques ont rapportédes précisions de l’ordre du centimètre. Il est peu probable que ces techniques soient utilisées
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à grande échelle dans la collecte de données biologiques à cause de leur coût et du fait qu’unetelle précision n’est généralement pas demandée.
Afin d’obtenir des niveaux de précision tels que ceux décrits ci-dessus, le récepteur GPS doitêtre placé dans une zone libre d’obstacles au-dessus du récepteur et dépourvue de surfaces
réfléchissantes, et il doit avoir un bon champ de vision vers l’horizon (par exemple, lesrécepteurs ne fonctionnent pas bien sous une épaisse canopée). Le récepteur doit être capabled’enregistrer les signaux d’au moins quatre satellites GPS dans un arrangement géométriqueapproprié. Le meilleur arrangement consiste à avoir « un satellite directement au-dessus etles trois autres uniformément répartis autour de l’horizon » (McElroy et al. 1998). Le
récepteur doit aussi être paramétré selon la zone et ce paramétrage doit être enregistré.
Quant à la mesure de la hauteur par GPS, la plupart des biologistes en savent peu sur ce sujet.
Il faut noter que la hauteur affichée par un récepteur GPS est en fait mesurée par rapport à lasurface d’un ellipsoïde modèle de la Terre et non par rapport au niveau de la mer ou par
rapport à une hauteur de référence comme celle utilisée sur le territoire australien. En
Australie par exemple, la différence entre la hauteur affichée par un récepteur GPS etl’altitude peut varier entre -35 et +80 mètres, et cette variation tend à être imprévisible(McElroy et al. 1998, Van Sickle 1996).

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Saisie des données
La saisie des données est intrinsèquement sujette à des erreurs simples ou
complexes(Maletic et Marcus 2000)

Saisie simple
La première étape dans la saisie des données est habituellement la saisie de l’information
portée sur une étiquette de spécimen, une revue, un carnet de terrain, un registre ou unensemble de fiches. Ceci peut être effectué manuellement par des personnes qualifiées ou
non, ou en scannant le document. Le niveau d’erreur dû à la saisie peut souvent être réduit
par le biais d’une double saisie, ou en utilisant un logiciel adaptatif pour le scan, et en faisan
appel à des experts et des superviseurs pour tester les données saisies sur la base d’unéchantillonnage (voir le manuel MaPSTeDI11 cité pus bas).

Interfaces utilisateur
Le développement d’une interface de saisie spécifique peut aussi être un moyen de diminuer
le taux d’erreur. De nombreuses institutions confient la saisie à des personnels non qualifiés
ou à des bénévoles, et le développement d’une interface simple (non technique) avec laquelle
les opérateurs se sentent à l’aise peut améliorer l’exactitude de la saisie. Une telle interface
peut faciliter la saisie en permettant de parcourir rapidement les référentiels, les saisies
précédentes, les bases de données connexes, et même d’utiliser des moteurs de recherche
comme Google qui peuvent aider un opérateur à décider de l’orthographe ou de laterminologie correcte quand il a du mal à lire l’étiquette ou à déterminer ce qui doit ou ne doitpas être placé dans certains champs. Dans certains cas la base de données peut être adaptée à
ces utilisations, en incorporant les référentiels et les menus déroulants qui évitent à despersonnels non qualifiés des décisions quant aux noms, au localités, ou aux habitats.

Géo-référencement
Les cartes sont l’un des moyens les plus efficaces pour communiquer l’information, et cela
seul suffit à justifier l’augmentation récente de la numérisation et du géo-référencement desspécimens dans les muséums et les herbiers, ainsi que des observations. La capacité accruede manipulation des données par les cartes permet de mieux étudier, identifier, visualiser,
documenter et corriger les erreurs et les incertitudes (Spear et al. 1996). Elle fournit aussi une
méthode puissante pour visualiser et communiquer les incertitudes intrinsèques aux données,et ainsi permettre aux utilisateurs de déterminer la qualité ou pertinence d’usage des données.
Saisir les données et les géo-référencer peut être difficile et fastidieux. Les résultats du projet
MaPSTeDI (Université du Colorado 2003) suggère qu’un opérateur compétent peut géoréférencer un enregistrement toutes les cinq minutes. D’autres études (Armstrong 1992,
Wieczorek 2002) ont montré que le géo-référencement peut demander nettement plus
longtemps – par exemple, la base de données MANIS suggère un rythme d’environ 9 parheure pour des localités des Etats-Unis, de 6 par heure en Amérique du nord hors Etats-Unis
et 3 par heure hors d’Amérique du Nord (Wieczorek 2002).
11« Initiative informatique de la base de données spatio-temporelles des montagnes et des plaines » (en anglais« Mountains and Plains Spatio-Temporal Database Informatics Initiative ») de l’Université du Colorado (NdT).
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MaNIS/HerpNet/ORNIS
Manuel de géo-référencement
http://manisnet.org/manis/GeorefGuide.html
MaPSTeDI
Géo-référencement dans MaPSTeDI
http://mapstedi.colorado.edu/geo-referencing.html
Un certain nombre d’excellents manuels et méthodes ont été développés pour aider lesgestionnaires de données à effectuer le géo-référencement. Le manuel développé par John
Wieczorek au Muséum de zoologie des vertébrés de Berkeley (Wieczorek 2001) et le manuel
MaPSTeDI (Université du Colorado 203) sont deux des études les plus complètes qui ont été
conduites sur le sujet à ce jour, et je renvoie le lescteur à ces manuels. Ils traitent de ladétermination de l’exactitude et de la précision d’un point à partir de la toponymie, desincertitudes qui découlent de l’usage des référentiels géodésiques différents, desconséquences de l’usage d’échelles différentes, etc. Ce sont des ouvrages très complets sur cesujet et j’espère que les lecteurs du présent manuel les considèreront comme des parties
adjointes.
Il existe aussi de nombreux outils en ligne qui peuvent aider à déterminer le géoréférencement – par exemple pour des lieux situés dans une direction donnée à une distancedonnée d’une localité connue. Il sera traité de ces outils plus en détail dans le document
associé « Principes et méthodes de nettoyage des données ».

(Muséum d’ Histoire Naturelle « Peabody »)http://www.biogeomancer.org/(Centre de référence sur l’information environnementale)
http://splink.cria.org.br/tools/

ErreurLes outils mentionnés ci-dessus sont efficaces pour réduire le taux d’erreur et augmenter laqualité. Mais aucune méthode de géo-référencement ne peut totalement éliminer les erreurs.
Comme indiqué dans le manuel MaPSTeDI :« Bien que le géo-référencement ne soit pas une science exacte, et qu’aucune
collection ne puisse être géo-référencée correctement à 100%, la vérification de laqualité améliore considérablement le pourcentage de la collection qui est
correctement géo-référencé. Chaque projet devrait en tenir compte dans laprogrammation de son géo-référencement. » (Université du Colorado 2003).
Une source commune d’erreur de géo-référencement est l’utilisation non critique desgazetiers électroniques. Dans certains cas ces gazetiers ont été développés par des projets afin
de produire des cartes papier, et l’emplacement d’un point donné dans le gazetier est le coin
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en bas à gauche du rectangle dans lequel le nom devait être imprimé sur la carte, et nonl’emplacement du point en question (c’est le cas par exemple du gazetier d’Australie d’avant
1998 développé par le Groupe d’information sur le territoire australien). On peut espérer quela plupart des gazetiers ont été corrigés, mais il peut déjà y avoir des coordonnées
géographiques qui ont été saisies dans les bases de données de muséums ou d’herbiers sur labase de ces valeurs. L’exactitude de tels enregistrements devrait être évaluée à l’aide devérifications aléatoires de l’emplacement des localités, en se référant à des gazetiers valides
ou à des cartes précises à grande échelle.
Il est souvent plus rapide et plus efficace d’effectuer le géoréférencement comme une activité séparée après la saisie del’information portée sur l’étiquette. Ceci permet d’utiliser la base dedonnées pour trier les spécimens par localité, collecteur, date, etc. et demieux utiliser les cartes pour en tirer le géo-référencement. Ceci évite
aussi de saisir plusieurs fois les coordonnées géographiques de la mêmelocalité.

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Documenter les données« Les métadonnées sont des données sur les données. Il s’agit d’une description descaractéristiques des données qui est établie dans un but précis. » (ANZLIC 1996a)
Il y a besoin d’une bonne documentation à la fois au niveau du jeu de données et de la donnée
unitaire.
Les métadonnées fournissent de l’information sur les jeux de données : contenu, étendue,
accessibilité, tenue à jour, complétude, aptitude à l’usage et pertinence. Quand lesmétadonnées sont fournies l’utilisateur peut se faire une idée de la qualité du jeu de données
et de sa pertinence avant de l’utiliser. De bonnes métadonnées permettent d’améliorerl’échange, le recherche et l’extraction des données. Les métadonnées traitent habituellement
de l’ensemble du jeu de données, toutefois certains considèrent la documentation de la donnée
au niveau de l’enregistrement (par exemple la documentation de la précision) comme une
métadonnées au niveau unitaire. Quel que soit le nom qu’on lui donne, il est importantd’avoir une bonne documentation au niveau à la fois du jeu de données et de l’enregistrement.
Toute données contient des erreurs – on ne peut y échapper ! ce qui compte c’est d’avoir
connaissance de ces erreurs et de savoir si elles restent dans des limites acceptables au regardde ce que l’on veut en faire. C’est là que les métadonnées prennent toute leur importance au
niveau global du jeu de données, et de fait c’est dans le domaine du développement desmétadonnées que l’expression « aptitude à l’usage » est devenu prééminent. L’importance duconcept d’aptitude à l’usage n’a été pleinement reconnue quant à l’information spatiale qu’audébut des années 90, et ce n’est qu’au milieu des années 90 qu’il a fait son apparition dans lalittérature dans ce contexte (Agumya et Hunter 1996).
Mais l’utilisateur ne peut toujours se contenter d’une information au niveau global du jeu dedonnées. Il peut être extrêmement important, surtout avec les données sur les espèces, d’avoir
une information sur l’erreur au niveau de la donnée unitaire, afin de déterminer l’aptitude àl’usage de chaque donnée. Lorsque cette information est disponible, un utilisateur peutdemander, par exemple, uniquement les données qui ont une précision spatiale inférieure à
5.000 mètres. Il est aussi important que les outils de géo-référencement automatisé incluent
un calcul de la précision spatiale dans les champs de sortie.
Les utilisateurs doivent aussi comprendre ce que recouvre le concept d’aptitude à l’usage.
Les données d’occurrence d’espèces sont trop souvent extraites d’une base de données sous laforme « numéro d’enregistrement, x, y » sans qu’il soit tenu compte de l’information sur la
précision qui est parfois présente. Les coordonnées sont toujours considérées commereprésentant un point, alors qu’elles se réfèrent rarement, sinon jamais, véritablement à unpoint. Certains enregistrements peuvent avoir été saisis avec les coordonnées d’un point
arbitraire (par exemple des spécimens dont l’étiquette mentionnait seulement « Amérique duSud »), et s’être vu de ce fait attribuer une précision de 5.000.000 mètres. Certaines bases dedonnées sont comme cela ! Extraire l’enregistrement et utiliser son point arbitraire sera
source de grande confusion. Lorsqu’il y en a un, les utilisateurs doivent informés del’existence d’un champ « précision », et il faut leur indiquer comment l’utiliser. Dans les cas
où les fournisseurs de données établissent des rapports normalisés sur les données, ils
devraient rendre obligatoire d’inclure le champ « précision » dans les extractions de données.
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Les données doivent être documentées avec des métadonnées assez
détaillées pour que des tiers puissent les utiliser sans se référer aufournisseur initial des données.

Fig. 6. Exemple de recherche de données utilisant l’outil MaPSTeDI
http://www.geomuse.org/mapstedi/client/textSearch.html. L’exemple montre la possibilitéde rechercher des données ayant une précision particulière en utilisant la documentation au
niveau unitaire.

La documentation de l’exactitude, de la précision et de l’erreur dans les données spatiales est
essentielle pour que les utilisateurs soient capables de déterminer la qualité de ces données vis
à vis de leurs objectifs. Cette documentation devrait inclure (au moins) :• titre du jeu de données• source des données• historique des données (actions effectuées sur les données depuis leur collecte ou leurobtention)• précision (spatiale, temporelle, et d’autres attributs)• cohérence logique• date et durée de vie des données (validité temporelle et statut, fréquence de mise àjour)• définition des champs de données• méthodologie de collecte• complétude
• conditions et contraintes d’utilisation (par exemple, copyright, restrictions lies aux
droits, etc.)
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•

information sur la conservation et contact

Il n’est pas inutile de définir certains de ces termes, car les gestionnaires de données n’en sont
pas tous familiers. Beaucoup de ces termes se réfèrent globalement à une collection plutôt
qu’aux enregistrements individuels.

Précision spatiale
La précision spatiale se réfère à la proximité entre la description des coordonnées d’un objet
comparée à sa véritable localisation (Planification du Minesota 1999). Lorsque c’est possible
et qu’il est connu, le système géodésique utilisé pour déterminer les coordonnées devrait êtrenoté.
Il est aussi recommandé que les bases de données incluent un champ pour mémoriser la
précision spatiale de chaque enregistrement. Il y a plusieurs manières de faire cela. Certaines
bases de données utilisent un code, cependant il est préférable d’utiliser une simple valeur
métrique pour représenter la précision estimée de l’enregistrement (Chapman et Busby 1994,
Conn 1996, 2000, Wieczorek et al. 2004). Ceci peut être important pour les utilisateurs qui
extraient des données dans un but particulier – par exemple, ils peuvent ne vouloir que desdonnées d’une précision supérieure à 2.000 mètres. Quelquefois, il peut être intéressantd’inclure un champ au niveau de l’enregistrement individuel pour noter commentl’information spatiale a été déterminée. Par exemple :• à l’aide d’un GPS différentiel• à l’aide d’un GPS limité par l’« accessibilité sélective » (récolte antérieure à 2002)• sur une carte au 1 :100 000, par triangulation en s’appuyant sur des repères facilement
identifiables• sur une carte, par estimation de proche en proche le long d’un cheminement• sur une carte, à distance (par exemple depuis un hélicoptère)• automatiquement, à l’aide d’un logiciel fondé sur la méthode « point-rayon »• avec un gazetier, en indiquant le nom, la date et la version du gazetier

Précision des attributs
La précision des attributs recouvre l’évaluation de la fidélité de la description des paramètres
constitutifs de la données par rapport à leurs valeurs dans la réalité. Idéalement, il faudrait
une liste des attributs et une information sur la précision de chacun ; par exemple,
Les enregistrements sont fournis par des observateurs expérimentés. Une précision
additionnelle s’obtient en testant l’exactitude des attributs par rapport aux spécimens
déposés dans le muséum ou l’herbier aux fins de vérification par les experts. Environ
40 % des enregistrements sur les plantes sont vérifiés à l’aide des spécimens, 51 %pour les amphibiens, 12 % pour les mammifères, 18 % pour les reptiles, et 1 % pourles oiseaux (Service de l’environnement et de la planification d’Afrique du Sud 2002).

Historique
L’historique se réfère aux sources des données ainsi qu’aux traitements successifs appliqués
au jeu de données pour l’amener à son état actuel. Il peut inclure la méthode de collecte (parexemple : « données collectées sur un maillage de 10 mètres sur 10 ») et des informations sur
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les tests de validation qui ont été effectués. L’historique des étapes de traitement peutcomprendre :• la ou les méthode(s) de récolte des données• tout traitement intermédiaire• les méthodes utilisées pour générer le produit final• toute action de validation effectuée sur les données
Par exemple :Les données ont été récoltées selon des quadrats fixes de 20 mètres sur 20. Le
décompte de toutes les espèces, la structure et autres données sur l’habitat, ont aussiété collectés. Les données ont été classées selon la méthode Twinspan12 en groupes
comprenant des groupes d’espèces similaires.

Cohérence logique
La cohérence logique fournit une évaluation succincte des relations logiques entre lesdifférents paramètres de la donnée. Bien que pour beaucoup de données (muséum et herbier)certains de ces paramètres puissent ne pas être pertinents, ils peuvent l’être cependant pourcertaines données d’observation (check-lists des espèces dans un Parc National, ou dans unebiorégion, etc.) et pour certaines données d’inventaire. Pour les données spatiales
numériques, des tests de cohérence logique peuvent être effectuer automatiquement, parexemple :• est-ce que tous les points, lignes et polygones sont étiquetés, et y a-t-il des étiquettes
dupliquées ?
• est-ce que les lignes se croisent aux emplacements prévus ?
• est-ce que toutes les frontières des polygones sont fermées ?
• est-ce que tous les points, lignes ou polygones sont reliés topologiquement ?
La notion de cohérence logique peut aussi s’appliquer à des jeux de données où l’on trouved’autres relations logiques entre paramètres et entre objets au sein du jeu de données. Dansde tels cas une description de tout test qui aurait été effectué sur ces relations devrait êtreincluse. Il peut s’agir par exemple de dates qui apparaissent dans différents champs : si ladate donnée dans un champ indique que le projet a été conduit entre les années « a » et « b »,mais que la date d’enregistrement d’un attribut dans un autre champ est en dehors de cettepériode, on a une incohérence logique. De même si des enregistrements sont en dehors del’étendue géographique indiquée par ailleurs : si un champ indique qu’une donnée a étécollectée au Brésil, alors qu’un autre champ présente les latitudes et longitudes
d’emplacements au Paraguay, alors il y a incohérence entre ces deux champs. La
documentation des vérifications effectuées est une partie importante des métadonnées. Ces
vérifications peuvent inclure des tests de présence de points dans des polygones, classiques
dans les SIG. Voir plus de détail sur ces méthodes dans le document associé « Principes etméthodes de nettoyage des données ».

12« Two Way Indicator Species Analysis » : il s’agit d’une technique d’analyse en agrégats (« clusters ») qui
classe les sites selon les espèces que l’on y attrape en utilisant une « matrice site par espèces » (Jongman et al.
1995, d’après Susan King 1995 : http://www.bioscience.heacademy.ac.uk/hosted/tireragan/data/inverts.htm)(NdT)
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Complétude
La notion de complétude se réfère ici à la fois à la couverture temporelle et spatiale desdonnées ou du jeu de données, comme partie de l’étendue totale que les données peuvent
concerner. La documentation de la complétude est une composante essentielle dans ladétermination de la qualité. Par exemple :• Zones au Nord de 30 ° de latitude Sud entièrement couvertes ; données ponctuelles
entre 30 ° et 40 ° de latitude Sud ;• Jeu de données couvrant seulement les enregistrements antérieurs à 1995, collectéslargement de manière opportuniste, principalement en Nouvelles Galles du Sud, mais
incluant quelques enregistrements d’autres Etats.
Du point de vue d’un utilisateur, la complétude se réfère à « toutes les données dont il abesoin » (English 1999). L’utilisateur a besoin de savoir si la base de données contient tous
les champs nécessaires à son analyse, et il faut qu’il connaisse le degré de complétude de ceschamps. Par exemple, l’utilisateur peut vouloir effectuer une étude comparative de certains
attributs au cours du temps, et si la base ne contient pas de données postérieures à telle date,elle peut ne pas convenir à cette étude (voir le deuxième exemple cité ci-dessus).

Accessibilité
Pour avoir une valeur quelconque vis à vis des utilisateurs, les données doivent êtreaccessibles. Les données ne son,t pas toutes disponibles en ligne et pour accéder à certaines
données, il se peut que l’utilisateur doive contacter leur conservateur et demander lapermission d’y accéder, ou obtenir une copie sur un CD de ce dont il a besoin.
La documentation sur les conditions d’accès (et d’usage) est importante pour que lesutilisateurs soient en mesure d’accéder aux données : c’est donc un aspect de la qualité desdonnées. Sur ce point, la documentation peut comprendre :• Les adresses des contacts pour les données• Les conditions d’accès• La méthode d’accès (si les données sont disponibles sous forme numérique• Le format des données• Les précautions à prendre• L’information sur le Copyright• Les coûts éventuels• Les restrictions d’usage éventuelles

Précision temporelle
La précision temporelle concerne la précision de l’information relativement au temps ; Par
exemple : « données précises seulement au mois près ». Ceci peut avoir de l’importance dansdes bases de données où il n’a pas été prévu que le champ « jour » puisse prendre une valeur« vide » et où, dans les cas où la précision au jour près n’est pas disponible, ce champ prend
automatiquement la valeur « 1 » par exemple. Ceci peut donner une impression fausse sur la
précision temporelle. C’est encore plus important lorsque l’information temporelle n’est
connue qu’à l’année près alors que la base de données enregistre dans ce cas automatiquement
la date du 1er Janvier. Si un utilisateur veut étudier par exemple la période de floraison desplantes, ou encore les schémas de migration des oiseaux, alors il doit être informé de ce
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manque de précision afin d’exclure ces enregistrements puisqu’ils sont alors, au regard de cet
objectif, de qualité dégradée, et pas « aptes à l’usage ».

Documentation des procédures de validation
Une des clés pour connaître l’erreur qui entache les données est la documentation desprocédures de validation. Il est de peu d’intérêt pour quiconque que des vérifications de laqualité des données et des corrections soient effectuées, si ceci n’est pas documenté. C’est
particulièrement important lorsque ces vérifications ont été conduites par des tiers et non parle créateur des données. Il est toujours possible que des erreurs perçues n’en fussent pas dutout, et que les changements effectués aient ajouté de nouvelles erreurs. Il est aussi importantde ne pas refaire plusieurs fois les mêmes vérifications. On ne peut pas se permettre degâcher ainsi des ressources. Par exemple, des vérifications de la qualité des donnéeseffectuées par un utilisateur peuvent avoir permis d’identifier certains enregistrements
suspects. Ces enregistrements peuvent ensuite s’avérer parfaitement corrects et correspondreà de véritables valeurs exceptionnelles. Si cette information n’est pas documentée dans lesenregistrements, il se peut que plus tard, quelqu’un d’autre répète les vérifications de qualité
et identifie à nouveau ces mêmes enregistrements comme suspects. Cette personne peut êtreamenée à exclure ces enregistrements de son analyse, et en plus aura perdu un temps précieuxà refaire les mêmes vérifications. Il s’agit d’un principe de base de la gestion du risque, qui
devrait être appliqué systématiquement par tous les conservateurs et utilisateurs des données.
On ne peut trop insister sur la valeur et sur la nécessité d’une bonne documentation. Elle aide
les utilisateurs à connaître ce que recouvrent les données, quelle en est la qualité, et à quels
objectifs elles sont adaptées. Elle aide aussi les gestionnaires des données à en assurer latraçabilité et à en suivre la qualité, et à ne pas gaspiller leurs ressources en vérifications
répétées d’erreurs supposées.

Documentation et conception des bases de données
L’un des moyens de s’assurer que l’erreur est pleinement documentée est de prévoir ladocumentation dès les premières étapes de la conception et de la construction de la base dedonnées.
Des champs additionnels dédiés à la qualité et à la précision des données peuvent alors êtreincorporés. Des champs concernant la précision de la position ou du géo-référencement, lasource de l’information sur le géo-référencement et sur l’altitude, la personne qui a ajouté
cette information. Par exemple, les coordonnées ont elles été ajoutées par le collecteur enutilisant un GPS, ou ultérieurement par un opérateur de saisie à l’aide d’une carte à uncertaine échelle, l’altitude a-t-elle été générée automatiquement à l’aide d’un modèle
numérique de terrain, et dans ce cas d’où provenait modèle, quelles étaient sa date et sonéchelle, etc. Toute cette information sera précieuse pour déterminer ensuite si les donnéessont adaptées ou non à un usage particulier, afin que l’utilisateur puisse en décider enconnaissance de cause.
« les utilisateurs des données doivent prendre des précautions lorsqu’ils fondent desévaluations biologiques sur des jeux de données taxonomiques qui ne présentent pas
une documentation sur au moins certaines caractéristiques de performance »(Stribling et al. 2003)

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Stockage des données
Le stockage des données peut avoir un impact sur la qualité des données, et ceci de plusieurs
manières, dont beaucoup ne sont pas évidentes mais doivent être prises en compte à la fois
dans la conception de la base et comme un maillon de la chaîne de qualité des données.
Le thème de la conception et du développement d’une base de données est trop vaste pour êtrecouvert ici, et il devrait faire l’objet d’une étude séparée. Une étude commandée par le GBIF
a examiné les logiciels de gestion des collections (Berendsohn et al. 2003) et je recommande
au lecteur de s’y référer.
Cette section traite de certains des grands principes du stockage des données en relation avec
leur qualité.

Sauvegarde des données
La sauvegarde régulière des données permet d’assurer la cohérence des niveaux de qualité. Il
est important que les organismes en charge de données mettent en place des procédures desauvegarde et de récupération en cas de pannes subites des supports électroniques. A chaquefois que des données sont perdues ou corrompues, il y a une perte concomitante en qualité.

Archivage
L’archivage des données (y compris la suppression des données obsolètes) est un domaine dela gestion des données et du risque qui requiert une attention particulière. L’archivage desdonnées, particulièrement dans les universités, les ONGs et chez les particuliers devrait êtreune priorité de la gestion des données. Les universités ont un taux important de mouvement
de personnel et les données de la recherche sont souvent stockées de manière distribuée –habituellement dans les ordinateurs personnels ou les armoires des chercheurs. Si elles nesont pas solidement documentées, de telles données peuvent devenir très rapidement
inutilisables et inaccessibles. Plus souvent qu’à leur tour, ces données sont supprimées ou
jetées après que le chercheur a quitté l’organisme, car personne ne sait de quoi il s’agit ou ne
fait l’effort de les maintenir. C’est pourquoi les universités particulièrement ont besoin desolides stratégies en termes de documentation et d’archivage.
Les chercheurs isolés qui travaillent en dehors d’une grande institution doivent s’assurer queleur données sont maintenues et/ou archivées après leur décès, ou après qu’il ont cessé de s’yintéresser.
De la même manière les ONGs qui peuvent ne pas avoir de financement à long terme pour lestockage de leurs données, ont besoin de passer des accord avec les organismes appropriés qui
disposent d’une stratégie de gestion des données à long terme (y compris en matièred’archivage) et qui sont susceptibles de s’intéresser à leurs données.
L’archivage des données est devenu plus aisé ces dernières années avec le développement desprotocoles GIGIR/Darwin Core et BioCASE/ABCD13. Ceux-ci fournissent une manière
13

http://www.tdwg.org;
http://www.gbif.org/links/standards
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simple pour une institution, un Département d’université ou un individu, d’exporter leur basede données sous l’un de ces formats et de les stocker au format XML, soit sur leur propre site,
soit en les transmettant à une institution hôte. C’est une manière simple de stocker
durablement les données et/ou de les rendre accessibles via des procédures de recherche
distribuée comme dans le portail de données du GBIF.
Le nettoyage, la suppression et l’archivage des données concernent aussi les sites Web qui
sont abandonnés par leurs créateurs, ou qui contiennent des données anciennes et obsolètes, etqui jonchent le cyberespace de débris numériques. Les organismes ont besoin d’une stratégied’archivage des données intégrée dans leur chaîne de gestion de l’information. L’archivage
physique des données est un sujet trop vaste pour être traité ici, toutefois un document récent
sur l’archivage des données à l’aide de CDs et DVDs a été publié par le Conseil sur
l’information et les ressources des bibliothèques, et par l’Institut national des normes et de latechnologie des Etats-Unis (Byers 2003). Il constitue une synthèse précieuse sur cettetechnologie et le lecteur peut souhaiter s’y référer.

On ne devrait pas détruire ou mettre en danger les données qui ne sontplus requises (pour des raisons légales ou autres), sans explorer toutes
les autres possibilités – y compris l’archivage (NLWRA1 2003).
_______________
1« National Land and Water Resources Audit », programme australien d’évaluation desressources naturelles, conduit entre 1997 et 2008.

Intégrité des données
L’ intégrité des données se réfère au fait que les données n’ont pas été altérées ou détruites demanière non autorisée, accidentellement ou par malveillance (du fait d’une saute de courant
ou d’un virus).
Les données changent souvent – par exemple lorsque l’information taxonomique d’unenregistrement est mise à jour à la suite d’une nouvelle détermination – mais les utilisateurss’attendent à ce que le système informatique maintienne l’intégrité des données et ne
provoque pas lui-même une modification inopinée et incorrecte d’une valeur. La corruption
des données se produit lorsque le maintien de l’intégrité n’est pas assuré et qu’un changement
inopiné et incorrect intervient.

Gestion, stockage, sauvegarde et archivage doivent être de qualité
pour préserver l’intégrité des données

Typologie des erreurs
Les bases de données taxonomiques ou sur les occurrences d’espèces, comme toutes les bases
de données, sont sujettes à certains types d’erreur. English (1999) a identifié les erreurs
typiques suivantes, qu’il a appelées défauts des données. Dalcin (2004) les a adoptés dans ledomaine des bases de données taxonomiques.
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Les valeurs citées ici sont de English (1999à avec des exemples cités de Chapman (1991) etde bases de données de l’Herbier virtuel australien14 et du système brésilien« speciesLink15 » :• Redondance des domaines de valeurs : des valeurs non normalisées ou synonymes
existent et deux ou plusieurs valeurs ou codes ont la même signification. La
redondance est typique des données descriptives lorsque les terminologies normalisées
ne sont pas respectées, ou quand la compilation de données issues de plusieurs sources
est mal contrôlée.
• Valeurs manquantes : un champ de données n’est pas renseigné. Qu’il ait été ou non
prévu de saisir ce champ, celui-ci est nécessaire aux traitements ultérieurs. Il peut par
exemple s’agir de coordonnées géographiques.
• Valeurs incorrectes : les causes peuvent être diverses : mauvaise frappe sur le clavier,erreur de champ, mauvaise compréhension de la signification des données saisies,
impossibilité de lire ce qui est écrit sur l’étiquette, ou champ dont la saisie est
obligatoire alors que l’opérateur ne sait pas quoi y mettre. Les valeurs incorrectes sontles erreurs les plus évidentes et communes, et elles peuvent affecter toute valeur dans
tout champ. L’orthographe erronée d’un nom scientifique est une erreur répandue
dans les bases de données taxonomiques et nomenclaturales, de même quel’inscription d’un zéro dans les champs de géo-référencement.
• Valeurs composées : c’est le cas lorsqu’on inscrit plus d’un fait dans le même champ(par exemple genre, espèce et auteur ; ou bien rang et nom infra-spécifique). Ce typed’erreur résulte habituellement d’une mauvaise conception de la base de données ; ilpeut causer de réelles difficultés dans l’intégration des données.
Genre
Eucalyptus
FamilleMyrtaceae

Espèceglobulus

Infra-espèce
subsp. bicostata
EspèceEucalyptus globulus Labill.

Tableau 4. Exemples de valeurs composées.
•

Schizophrénie du domaine : cela se produit lorsqu’on inscrit dans un champ desinformations de nature différente et/ou pour lesquelles le champ n’avait pas été conçu
FamilleMyrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae
Myrtaceae

Genre
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus
Eucalyptus

Espèceglobulus?
? globulus
aff. globulus
sp. nov.
?
sp. 1
à déterminer

Tableau 5. Exemples de schizophrénie du domaine•

Occurrences dupliquées : c’est le cas lorsque plusieurs enregistrements représentent
une seule entité. Cela se produit typiquement avec les noms et les variantes
orthographiques ou les variantes nomenclaturales valides. Celles-ci peuvent entraîner

14

http://www.cpbr.gov.au/avh/
http://specieslink.cria.org.br/
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15

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des difficultés pour les utilisateurs lorsque ceux-ci recherchent un nom, ou lorsqu’ils
essaient de combiner des données issues de plusieurs bases de données. Exemples :o Phaius tancarvilleaeo Phaius tankervilliaeo Phaius tankarvilleaeo Phaius tankervilleaeo Phaius tankervillaeo Brassicaceae/Cruciferae (équivalents exacts ; tous deux sont autorisés par leCode de Botanique).
yyValeurs incohérentes : cela se produit lorsque des données, dans des bases dedonnées reliées, sont mises à jour de manière incohérente ou à des moments
différents dans les deux bases. Par exemple, entre les bases de la collection vivante
et de l’herbier, ou entre la base de la collection de muséum et celle des images
correspondantes.
Contamination de la qualité de l’information : elle résulte de la combinaison dedonnées exactes et précises avec des données inexactes ou imprécises. Par exemple,
la combinaison des données renseignées au niveau sous-espèce avec d’autres issues
d’une base qui ne contient qu’une information précise au niveau espèce.

Données spatiales
Le stockage de données spatiales concerne l’information textuelle sur la localisation aussi
bien que les coordonnées géographiques. De nombreuses bases de données commencent à
inclure diverses données de localisation normalisées, comme la distance et la direction dutoponyme le plus proche, en plus de la description en texte libre. Plusieurs projets en cours
visent à améliorer le codage normalisé des données de localisation en texte libre afin de créer
ces divers champs qui aident au processus du géo-référencement. Le projet BioGeomancer16
financé récemment par la Fondation Gordon et Betty Moore est l’un de ces projets.
Le géo-référencement (ou coordonnées géographiques) est généralement saisi dans les bases
de données sous forme de latitude et de longitude (système de coordonnées sphériques) ou decoordonnées UTM (ou similaire) (système de coordonnées planimétriques). Un système decoordonnées sphériques comme les latitude et longitude encercle le globe, et doivent êtreprojetées sur un plan afin d’être représentées sur une carte papier. Les systèmes decoordonnées sphériques ne sont pas homogènes en termes d’aire, et la distance correspondantà un degré de latitude, par exemple, peut varier considérablement selon que l’on est proched’un pôle ou de l’équateur. Les systèmes de coordonnées planimétriques sont plus
homogènes en termes d’aire, et peuvent être utilisés pour mesurer ou calculer des surfaces.
De nombreuses institutions commencent maintenant à saisir les coordonnées en degrés,
minutes et secondes, ou en degrés et « minutes décimales » (comme ce qu’indiquent les GPS),et à laisser le soin aux systèmes de conversion intégrés dans les bases de données transformer
ces coordonnées en degrés décimaux pour le stockage. Pour transférer ces coordonnées et lesutiliser dans un SIG, il est généralement mieux de les stocker sous forme de degrés décimaux
qui bénéficient de dispositifs de transfert d’utilisation aisée et offrent la plus haute précision
possible.

16

http://www.biogeomancer.org/
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Le stockage de coordonnées au format UTM est souvent utilisé dans des institutions qui ne
travaillent que sur une zone UTM donnée. Il a l’avantage d’être homogène en termes d’airecomme indiqué plus haut, c’est-à-dire que chaque maille est un carré (ou un rectangle) etpermet une représentation aisée sur une carte plate, ou facilite le calcul de distances et desurfaces. Il est cependant important dans ce cas de mémoriser aussi de quelle zone UTM ils’agit, sinon il peut être difficile de combiner les données avec d’autres provenant d’autres
zones ou institutions.

Degrés décimaux
Le stockage des coordonnées sous forme de degrés décimaux, utilisé dans de nombreuses
bases, peut conduire à une fausse précision, comme mentionné plus haut. Il faut se
préoccuper de la précision avec laquelle les données sont stockées ou fournies. La base dedonnées ne devrait pas permettre d’afficher une précision supérieure à celle de la donnée laplus précise dans la base. Dans le cas des données biologiques, ceci sera de l’ordre de 10
mètres.

Systèmes géodésiques
Il y a plusieurs systèmes géodésiques. La terre n’est pas parfaitement sphérique ; c’est un
ellipsoïde, et l’adaptation d’un système de coordonnées à la surface de cet ellipsoïde n’est pasévidente (Chapman et al. 2005). C’est pour résoudre cette difficulté que le concept desystème géodésique a été imaginé. Il s’agit d’un ensemble de points qui sont utilisés pourrepérer la position d’un point de la sphère sur l’ellipsoïde. Historiquement, plusieurs
systèmes de référence différents ont été générés pour différentes parties du monde, et ce n’est
qu’avec l’avènement des satellites qu’un système géodésique de référence vraiment global apu être mis au point, lorsque les satellites ont permis de positionner précisément le centre dela Terre. La différence entre les coordonnées d’une position donnée dans différents systèmes
géodésiques peut conduire à des écarts de 400 mètres et plus (Wieczorek 2001).
Du fait de cette différence, il est important de noter dans les bases de données le système
géodésique utilisé ; sans quoi les combinaisons de données pourraient être entachées de fortes
erreurs.

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Manipulation des données spatiales
Il y a de nombreuses manières de manipuler les données spatiales. Beaucoup n’ont pasd’effet sur leur précision, mais certaines en ont un. Des exemples de méthodes qui affectent
la précision des données de localisation sont développés ci-dessous.

Conversion des données d’un format à un autre
Les conversions de données qui sont peut-être les plus communément effectuées par ceux qui
gèrent et utilisent les données de collections et d’occurrences d’espèces sont les conversions
des coordonnées géographiques, depuis des couples –longitude, latitude- en
degrés/minutes/secondes ou des coordonnées UTM, vers des degrés décimaux. Il y a aussi
des conversions de miles en kilomètres ou de pieds en mètres, et d’autres encore.
Toutes ces conversions sont relativement simples, mais elles peuvent conduire à une fausse
impression de la précision de la localisation, du fait de la mauvaise utilisation de la précision
du codage des données. Par exemple un spécimen pour lequel l’altitude indiquée est de 250
pieds (ce qui pour le collecteur pouvait signifier qu’elle était entre 200 et 300 pieds) donnera
en mètres la valeur de 76,2 (avec une décimale) ou peut-être de 76 si elle est arrondie. Il
vaudrait mieux enregistrer la valeur convertie comme étant 80 mètres, et même encore mieux
noter que l’altitude est de 80 mètres ± 20 mètres. Une fausse précision est en fait une perte dequalité.

Systèmes géodésiques et projections
La conversion de données d’un système géodésique à un autre peut conduire à des erreurs
importantes du fait qu’elle n’est pas uniforme (voir Wieczorek 2001 pour une analyse dessystèmes géodésiques et de leurs impacts sur la qualité des données). De nombreux pays ou
régions convertissent maintenant la plupart de leurs données vers un système géodésique deréférence pour leur région. Soit le système géodésique mondial (en anglais « World Geodetic
System » : WGS84) ; soit un système qui en est une bonne approximation locale : par
exemple, le système géodésique australien (en anglais « Australian Geodetic Datum » :AGD84), qui en Australie varie par rapport au WGS84 d’environ 10 cm ; ou en Europe le
EUREF89, qui peut s’écarter du WGS84 d’environ 20 cm. La conversion d’un système à unautre n’est pas toujours nécessaire : elle ne l’est pas, par exemple, si la précision des données
n’est en fait que de 5 à 10 km. En revanche, si l’on a affaire à des données d’une précisionsupérieure, par exemple, 10 à 100 mètres, les différences entre systèmes peut êtresignificative : dans certaines régions du monde, elle peut en effet atteindre jusqu’à 400 mètres
(Wieczorek 2001).
De manière analogue, lorsque les données sont localisées à l’aide de polygones (par exemple,
les données recueillies dans un parc national), il faut être conscient des erreurs qui peuvent
résulter de la conversion d’une projection à une autre. Des formules types sont disponibles
pour calculer l’erreur résultant de telles conversions, et les métadonnées qui accompagnent lesdonnées devraient refléter cette information.

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Maillages
Lorsque des données vectorisées sont converties en pixels ou en maillage, on perd en
exactitude et en précision. Ceci vient de la taille des mailles ou des pixels utilisés pourapproximer les valeurs vectorisées (Burrough et McDonnel 1998). Précision et exactitude nepeuvent être retrouvées en convertissant à nouveau les données en vecteurs. Pour une analyse
plus poussée des problèmes rencontrés en utilisant et en convertissant des données pixélisées,et des problèmes d’échelle, voir Chapman et al. (2004).

Intégration des données
Les jeux de données spatialisés sont difficiles à intégrer lorsqu’il y a des incohérences entre
eux. Ces incohérences peuvent concerner autant les aspects géographiques que les autres, etelles peuvent nécessiter la mise en oeuvre de mesures correctives diverses et souvent
fastidieuses (Shepherd 1991). Ces incohérences peuvent résulter de :
•

•
•
•
•
•
•

Différences entre les techniques de mesure et d’enregistrement (concernant par
exemple la taille de la zone ou la périodicité des observations), entre les méthodesd’inventaire (concernant par exemple la taille des mailles, ou la largeur des transects)
ou entre les catégories de données (par exemple utilisation de définitions différentes
pour les catégories)
Erreurs dans les mesures ou dans les méthodes d’inventaire (erreurs de transcription,de saisie, d’identification)
Différences de résolution (spatiale, temporelle ou d’autres attributs)
Définitions vagues et imprécises
Flou des objets observés (dans les catégories de sol ou de végétation, dans lesidentifications lorsque certaines sont effectuées au niveau espèce, et d’autres jusqu’auniveau sous-espèce ou seulement au niveau genre)
Différences d’utilisation ou d’interprétation de terminologie ou de nomenclature(différentes taxonomies par exemple)
Différences dans les paramétrages des GPS (système géodésique, système decoordonnées, etc.)

De tels problèmes d’intégration sont accrus lorsque les données sont :
•
•
•
•
•
•
•

De types différents (par exemple des données de collections mélangées à des donnéesd’inventaire ou d’observation)
Issues de différentes juridictions (par exemple lorsque les méthodes d »inventaire
pratiquées ne sont pas les mêmes)Obtenues de sources multiples
A des échelles multiples
De natures différentes (cartes, spécimens, images, etc.)
Recueillies à des époques différentes
Stockées dans des SGBD17 différents ou avec des modèles de données différents, ou
sur des supports différents (par exemple, certains SGBD ne prévoient les valeurs« vides »)17

Système de Gestion de Base de Données (Access, Oracle, MySQL, etc.) (NdT)
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•

Décomposées différemment : par exemple lorsqu’une base de données enregistre lenom scientifique entier dans un seul champ, alors qu’une autre l’éclate entre deschamps différents pour le genre, l’épithète d’espèce, etc.)
L’intégration de données donne de meilleurs résultats lorsque lesgestionnaires des données ont utilisé des méthodes de stockage desdonnées normalisées et cohérentes.

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Représentation et Présentation
Des méthodes devraient toujours être développées afin de faire l’usage le plus efficace
des données existantes, quelle que soit leur qualité. Toutefois, pour que les donnéessoient fiables, elles doivent aussi être validées ou accompagnées d’une information
qui indique leur niveau de fiabilité(Olivieri et al. 1995)
Les scientifiques et les institutions scientifiques sont de mieux en mieux reconnues commefournisseurs de données pour comprendre, expliquer, quantifier et évaluer la biodiversité.
Cette reconnaissance repose sur leur capacité à fournir une information fiable et utilisable parles décideurs, les gestionnaires, le grand public, et autres. Une information ambiguë, confuse,incomplète, contradictoire ou erronée, comme pourrait en produire une base de données mal
gérée, peut affecter leur réputation comme fournisseurs de données et autorités scientifiques(Dalcin 2004).
Un objectif clé de la manipulation de données numériques en sciences biologiques est defournir aux utilisateurs une méthode efficace d’interrogation et d’analyse de l’information.
Pour que cela fonctionne encore faut-il que les données représentent correctement le mondebiologique. Mais le monde biologique est infiniment complexe, et il doit être généralisé,
approximé et abstrait pour être représenté et compris (Goodchild et al. 1991). Ceci peut sefaire à m’aide de SIG, de modèles environnementaux et de systèmes d’aide à la décision.
Avec ces outils, il est cependant essentiel que toute variation soit échantillonnée et mesurée,et que l’erreur et l’incertitude soit décrite et visualisée. Et nous sommes encore loin, dans ce
domaine, d’avoir atteint un excellent niveau de savoir faire.
La biologie est l’une des premières disciplines à avoir développé des techniques deproduction de rapports d’erreurs, avec une visualisation graphique des erreurs (barresd’erreur, en anglais « error bars ») et diverses mesures et estimations statistiques. La
production de rapports d’erreurs n’était pas perçue comme une faiblesse car l’estimation deserreurs fournit une information cruciale pour interpréter correctement les données (Chrisman
1991). Dans la fourniture de données sur les espèces, il faut développer et mettre en œuvre
les mêmes techniques afin que les utilisateurs puissent eux aussi interpréter et exploitercorrectement les données.

Des programmes de qualité des données efficaces aident à éviter dessituations embarrassantes pour les organismes comme pour les
individus – à la fois en interne et en public.

Déterminer les besoins de utilisateurs
La détermination des besoins des utilisateurs n’est pas chose facile, et il est aussi difficiled’élaborer des spécifications détaillées que de concevoir ensuite la structure de données
adaptée à ces spécifications. Il est en revanche important d’identifier des utilisateurs clésavec qui travailler sur l’analyse des besoins. De bonnes spécifications peuvent conduire à uneamélioration globale de la collection, de sa gestion et de la qualité d’ensemble des données.
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Pertinence
La notion de pertinence est ici étroitement liée à celle de « qualité » : il s’agit de la pertinence
des données relativement à ce que l’on veut en faire. Les problèmes de pertinence peuventêtre liés à quelque chose de simple, comme par exemple lorsqu’on essaie d’utiliser une Floredans une zone qu’elle ne couvre pas mais pour laquelle rien d’autre n’est disponible, ou
lorsque des données sont disponibles dans une projection différente de celle qui est requise etqu’elles nécessitent un travail considérable pour être utilisables et « pertinentes ».

Crédibilité
La crédibilité correspond au degré de confiance de l’utilisateur dans les données (Dalcin
2004). Elle dépend de la perception ou de l’évaluation de l’utilisateur quant au fait que lesdonnées soient conformes à son objectif et elle peut être fondée sur l’expérience passée ou lacomparaison à des normes communément acceptées (Pipino et al. 2002). La réputation d’un
jeu de données dépend parfois de la crédibilité (et de l’adéquation à l’usage) perçue par lesutilisateurs, mais elle peut souvent être améliorée par une bonne documentation.
L’article de Wang et al. (1995) inclut un diagramme qui met en relation plusieurs de ces
sujets dans une représentation hiérarchique, et il montre les liens entre des notions comme lacrédibilité et la réputation.

Accepter l’incertitude dans les données spatiales
L’incertitude, particulièrement en ce qui concerne les données spatiales, est inévitable ; maiselle est souvent mal documentée, et elle n’est pas toujours évidente pour les utilisateurs. La
prolifération des systèmes de cartographie bureautiques faciles à utiliser a permis à des gensqui ne sont pas des professionnels des SIG de visualiser et d’analyser aisément les relations
spatiales entre leurs données, mais ils utilisent souvent des échelles inappropriées (Chapman
et al. 2005), et ne tiennent pas compte de l’erreur et de l’incertitude spatiales intrinsèques desdonnées (Chapman 1999). Dans certains cas ceci peut entraîner une utilisation
dangereusement erronée des données, avec parfois des conséquences tragiques (Redman
2001). Ces dernières années, les services de cartographie en ligne, simples à utiliser, se sontmultipliés. Ils permettent de visualiser et analyser les données spatiales comme dans un SIG
bureautique traditionnel, mais les éditeurs contrôlent les couches de données et l’échelle desjeux de données disponibles. Dans un proche avenir cela va s’étendre encore avec ledéveloppement de service de cartographie sur le Web (en anglais, « Web Mapping Services »,ou WMS). Le contrôle des couches de données et de l’échelle par les éditeurs de la carte (parexemple, le fait d’autoriser différentes couches à être automatiquement incluses ou exclues
lorsque l’utilisateur fait un zoom avant) réduit la fréquence de certaines erreurs simples demanipulation.
Il est essentiel de documenter l’incertitude, d’abord en utilisant de donnes métadonnées, etensuite grâce à la visualisation et la présentation. L’un des domaines de recherche où l’effort
doit être poursuivi en ce qui concerne les données sur les espèces ou les occurrencesd’espèces, et celui du développement des techniques pour visualiser l’incertitude – parexemple pour afficher des marqueurs de la précision. Au lieu de représenter l’enregistrementd’un spécimen comme un point (un couple longitude – latitude), il faut inclure la précisionassociée à l’enregistrement en présentant la localisation sous la forme d’une zone (cercle,
ellipse, etc.), et peut-être même inclure aussi des niveaux de probabilité (Chapman 2002).
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Il est important que ceux qui connaissent les données et leurs limitations en ce qui concerne laprécision de la localisation ou d’autres attributs, aident les utilisateurs en documentant lesdonnées et en rendant cette information disponible afin de les guider dans leur évaluation del’aptitude à l’usage des données selon leurs objectifs.

Visualisation de l’erreur et de l’incertitude
Il y a encore beaucoup à faire pour obtenir de bonnes méthodes de visualisation de l’erreur
dans le domaine des données sur les espèces, bien que nombre de méthodes nouvelles etprometteuses soient en cours de mise au point (par exemple, Zhang et Goodchild 2002). La
voie peut-être la plus aisée concerne l’utilisation d’une couche « erreur » intégrée comme unecouche supplémentaire dans les SIG. De telles techniques ont été utilisées dans le monde dela cartographie, où une couche peut être traduite visuellement par une coloration d’intensité
variable qui reflète la fiabilité relative des différentes parties de la carte. D’autres techniques
pourraient impliquer des symboles (une ligne de points, une ligne continue, des points detaille et d’intensité variables, etc. qui indiquent des données de plus ou moins grande qualité
ou précision). La mise en œuvre de telles couches peut aussi souvent donner une idée del’origine des erreurs et peut donc être un outil précieux pour la validation et la vérification desdonnées.
L’utilisation d’une matrice pour afficher les classifications erronées avec résultats attendus
sur les lignes, et les résultats observés sur les colonnes, est intéressante lorsque ces calculs
statistiques sont possibles. Dans ces cas là, les erreurs dans les lignes sont des erreurs paromission et les erreurs dans les colonnes sont des erreurs commises (Christman 1991). De
telles méthodes ne sont généralement pas applicables aux données d’occurrence d’espèces,mais elles peuvent être utiles, par exemple dans le cas de données d’inventaire oùl’absence/présence est observée sur une longue période.

Evaluation du risqueLes décideurs préfèreraient un climat de certitude, mais les systèmes naturels sontintrinsèquement variables et se conforment rarement à ce souhait. Les techniquesd’évaluation du risque fournissent de plus en pus aux décideurs et aux gestionnaires del’environnement des estimations de l’incertitude et du risque, de sorte que les décisions en
matière environnementale peuvent être prises sur des bases plus solides. Dans le cas desespèces, où la connaissance exacte de leur localisation est souvent parcellaire, des zones de« présence vraisemblable » peuvent être utilisées faute de mieux. Toutefois, à l’intérieur delarges zones de « présence vraisemblable », il peut y avoir des endroits plus
« vraisemblables » que d’autres (Chapman 2002).
On peut généralement distinguer deux éléments dans le concept de risque : la vraisemblance
et l’amplitude d’un événement, et ses conséquences si celui-ci a lieu (Beer et Ziolkowski
1995). Dans le contexte des données sur les espèces, l’évaluation du risque peut aller durisque d’un incendie qui détruiraient les données si une procédure de sauvegarde extérieuren’a pas été mise en place, jusqu’au risque lié à une décision environnementale erronée due àdes données de mauvaise qualité. On peut donner comme exemple le coût d’interdire unprojet d’aménagement du fait d’une information erronée sur la présence d’espèces menacéesdans la zone. Dans certaines situations environnementales, les gouvernements cherchent de
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plus en plus à appliquer le principe de précaution lorsqu’ils prennent des décisions
importantes.

Responsabilités légales et morales
Il y a de nombreux domaines où des responsabilités légales et morales peuvent être engagées
en ce qui concerne la qualité et la présentation des données sur les espèces. On peut citer :• Les droits de copyright et de propriété intellectuelle• Le respect de la vie privée• La vérité dans l’étiquetage• La restriction de la qualité de la présentation pour les taxons sensibles• Les droits des communautés autochtones• La fiabilité• Les précautions et les mises en garde
Dans la plupart des cas, les droits de copyright et de propriété intellectuelle sur les données
peuvent être couverts par la documentation qui accompagne les données. Lorsque ceux-ci
sont susceptibles de varier d’un enregistrement à l’autre, ils devraient être notés au niveau del’enregistrement, sinon ils peuvent être couverts par les métadonnées.
Un certain nombre de pays ont récemment introduit une législation sur le respect de la vie
privée et les gestionnaires de données devraient la prendre en compte. Ceci est
particulièrement pertinent lorsque les données traversent les frontières ou sont accessibles surInternet. Dans certains pays, les données sur les individus ne peuvent pas être stockées dansune base de données et mises à disposition sans autorisation express. Il n’est pas toujours
évident de déterminer comment cette législation affecte l’information associée aux données
sur les espèces, mais les conservateurs devraient en avoir conscience et prendre lesdispositions éventuellement nécessaires.
De bonnes mesures de contrôle qualité ainsi que de bonnes métadonnées permettent en
général de respecter les concepts de « vérité de l’étiquetage ». Jusqu’ici, dans la législation
au moins, la « vérité sur l’étiquetage » a été plutôt restreinte aux produits alimentaires. Elle
est cependant mentionnée dans des articles traitant du développement d’une infrastructure
mondiale pour les données spatiales (Nebert et Lance 2001, Lance 2001), d’une infrastructure
nationale pour les données spatiales aux Etats-Unis (Nebert 1999) et d’une infrastructure del’Australie et de la Nouvelle-Zélande pour les données spatiales (ANZLIC 1996b). L’article
sur l’infrastructure mondiale pour les données spatiales (Lance 2001) recommande qu’une
structure de gestion des données spatiale soit dotée « d’une méthode de libre publication pourfournir un accès mondial aux données détenues selon le principe de la vérité del’étiquetage », et, selon le document de l’Australie et de la Nouvelle-Zélande :« les normes de qualité des données géographiques et sur les territoires peuvent êtredescriptives, prescriptives, ou les deux. Une norme descriptive est fondée sur leconcept de ‘vérité de l’étiquetage’, demandant aux producteurs de données d’informer
sur la qualité de leurs données. Ce qui permet aux utilisateurs d’avoir un jugementéclairé sur ‘la pertinence selon l’objectif’ des données. »La restriction de la qualité de la présentation pour les espèces sensibles peut être réalisée
avec une information « floue » sur la localisation : par exemple pour limiter la connaissancede la position exacte d’une espèce menacée, d’une espèce commercialisée sensible, etc. C’est
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une réduction de la qualité publiée des données, et dans ce cas cette restriction doit êtreclairement documentée afin que les utilisateurs sachent ce qu’ils obtiennent, et puissent
décider si les données leur sont alors utiles ou non.
Le respect des droits des communautés autochtones peuvent aussi affecter la qualité desdonnées, lorsque certaines informations sont considérées comme sensibles par ces
communautés. Cette restriction et sa raison doivent alors être documentées.
En 1998, Epstein et al. a étudié le problème de la responsabilité légale en relation avec
l’usage de l’information spatiale. Voici quelques-uns des points clés soulevés :• L’erreur dans l’information spatiale recèle maintenant un ‘potentiel considérable’ delitige et de perte de réputation et d’intégrité pour les individus comme pour lesorganismes.
• Les clauses traditionnelles limitant la responsabilité peuvent ne pas suffire en cas delitige.
• Afin de limiter leur responsabilité, les organismes devraient maintenir un haut niveau
de documentation sur la qualité, qui certifie de manière appropriée et honnête queleurs produits sont conformes à ce qu’ils peuvent faire de mieux ‘selon leurcompétence et leur connaissance’.
Avertissements et clauses de non responsabilité sont une partie importante de la
documentation de la qualité des données. Iles devraient être rédigés de telle manière que nonseulement ils couvrent l’organisme qui héberge les données, mais aussi ils fournissent àl’utilisateur une idée de leur qualité et de ce qu’il peut en attendre.

La plupart des agences et des équipes impliquées dans la production
des données seront jugées sur la facilité avec laquelle données etinformation seront accessibles, et sur la qualité de l’information.
Ceux qui sont capables de publier, partager, accéder, intégrer etutiliser l’information sont les plus grands bénéficiaires(NLWRA 2003).

Certification et accréditation
Est-ce que les données d’occurrence d’espèces peuvent et doivent être certifiées ? Avec
l’accroissement du volume de données disponibles auprès de nombreuses agences, lesutilisateurs veulent savoir lesquelles sont fiables, et lesquelles suivent des procédures decontrôle qualité documentées. Devraient-ils ses reposer seulement sur les institutions les plus
connues, ou y en a-t-il de moins connues qui ont aussi des données fiables ? Quelles données
obtenues auprès d’institutions bien connues sont fiables, et lesquelles ne le sont pas ? La
réputation seule peut être le facteur décisif quant au choix des sources de données, mais laréputation est un concept subjectif et une caractéristique fragile pour fonder actions etdécisions (Dalcin 2004). Est-ce cela que nous voulons dans notre discipline ? De bonnes
métadonnées et une bonne documentation sur les procédures du contrôle qualité peuvent
souvent transformer un facteur subjectif comme la réputation en quelque chose sur lequel lesutilisateurs peuvent fonder une évaluation plus scientifique et rationnelle. Nous devrions
peut-être développer un processus de certification et d’accréditation qui informe lesArticle par Arthur Chapman
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utilisateurs sur les organismes qui respectent un niveau minimum de normes et de procéduresde documentation du contrôle qualité.
Le développement d’une certification consensuelle de qualité pourrait entraîner uneamélioration dans la qualité globale des données et une confiance accrue des utilisateurs dansla valeur des données. Et cela pourrait améliorer le financement des organismes certifiés.
Dalcin (2004) suggère « qu’une certification de qualité des données taxonomiques pourrait
impliquer trois aspects : les sources de données primaires (la matière première), la chaîne del’information (le processus) et la base de données (le produit). »Revue par les pairs des bases de données
Un système de revue par les pairs des bases de données pourrait être introduit dans le domainedes données sur les espèces. Un tel processus de revue par les pairs pourrait s’insérer dans
une procédure de certification comme analysé plus haut, et peut couvrir les aspects desprocédures de contrôle qualité, la documentation et les métadonnées, les mécanismes de miseà jour et de retour d’information, etc.

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Conclusion
Un des buts de tout spécialiste de l’information est d’éviter les erreurs inutiles. En
reconnaissant directement les erreurs, il est possible de les limiter à un taux
acceptable. Il n’en reste pas moins que les erreurs ne peuvent pas toujours êtreévitées facilement et sans coûts élevés.
(Christman 1991).
On ne peut trop insister sur l’importance de la qualité des données et de la vérification deserreurs. Comme cela a été répété tout au long de ce document, il est essentiel que les données
aient une réelle valeur pour la production de résultats qui améliorent les décisions et la gestion
de l’environnement. La qualité est un aspect important de tout données, qu’elle provienne decollections de muséums ou d’herbiers, d’observations, d’inventaires, ou de check lists. Il y a
une exigence commune de nombreux gouvernements pour avoir des données de grandequalité et mieux documentées. Par exemple :• Les gouvernements australiens des Etats, du Territoire du Nord et fédéral encouragent
fermement à améliorer les services et à faire un usage plus efficace des ressources, ycompris des sources de données et d’information.
• Il y a une reconnaissance croissante de ce que les données collectées aux frais ducontribuable doivent être gérées correctement afin de les rendre accessibles à tous
publics pour en tirer le meilleur profit et justifier les coûts considérables de leurproduction et de leur maintenance.
• Il y a une pression croissante de la part des utilisateurs en faveur d’un accès plus aiséet plus rapide aux données et informations pertinentes à un coût réduit ou nul.
• Il y a une attention accrue des gouvernements sur le besoin de rationaliser et decombiner les données afin d’améliorer l’efficacité et la valeur ajoutée.
• Il y a une exigence croissante quant à la pertinence des données. Ceci concerne autant
les nouvelles collectes et les nouveaux inventaires que la gestion et la publication desdonnées.
Le besoin de données de qualité est incontestable, mais de nombreux gestionnaires dedonnées supposent que les données qu’il hébergent dans leur système sont parfaites etentachées d’aucune erreur – ou que ces erreurs ne sont pas importantes. Mais erreur etincertitude sont inhérentes à toute donnée, et toute erreur affecte les usages finaux que l’on
fait des données. Les processus d’acquisition et de gestion des données susceptiblesd’améliorer leur qualité sont une partie essentielle de leur gestion. Toutes les étapes de lachaîne de qualité de l’information doivent être examinées et améliorées par les organismes encharge des données d’occurrence d’espèces, et leur documentation est un élément clé pourque les utilisateurs puissent connaître et comprendre les données et déterminer leur « aptitude
à l’usage », et donc leur qualité.
Le facteur humain est potentiellement la plus grande menace qui pèse sur la précisionet la fiabilité de l’information spatiale. C’est aussi le facteur qui peut assurer à la fois
la fiabilité et la compréhension des faiblesses inhérentes à tout jeu de données
spatialisé (Bannerman 1999).

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Remerciements
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Juillet 2005

IndexA

E

accessibilité,48
accessibilité sélective (GPS),40
accréditation,62
aptitude à l’usage,7,8,44
archivage des données,50
assurance qualité,9Avertissements et clauses de non responsabilité,62éducation,28
erreur,10
erreurs typiques,52
espèce commercialisée sensible,61
espèce menacée,61établissement d’objectifs,25évaluation du risque,60
exactitude,6
exactitude de l’étiquetage,11
exactitude des attributs,36

B
biais,32
BioGeomancer,35

Ffausse exactitude,35
fausse précision,35
flexibilité,22
formation,28

C
certification,62chaîne de gestion de l’information,16,26
cohérence,21,32,37,38
cohérence logique,47
cohérence sémantique,21
cohérence structurelle,21
collecte,36
collecteur,36
Comité fédéral sur les données géographiques des Etats
Unis,34
complétude,32,38,47
conservateur des données,17
contamination de la qualité de l’information,53
contrôle qualité,9contrôles d’édition,25
copyright,60
crédibilité des données,58
cycle de gestion globale de la qualité des données,16G
géo-référencement,42,54
Global Positioning System,34
GPS,39GPS différentiel,40
GPS différentiel en temps réel,40Hhandicap taxonomique,29
historique de la donnée,46

I

D

incertitude,9incertitude des données,58
incohérence,32
INSPIRE,33
intégrité des données,51
interface de saisie,41
ISO 19115,33

définition de l'utilisateur,12
degrés décimaux,54
délai de disponibilité,20
détection des valeurs aberrantes,24
discrétisation des données,26
documentation,27,43
documentation de la précision,45
documentation dès la conception de la base dedonnées,49
documentation des procédures de validation,49
domaine de classification des données,29
domaine des données de terrain,33
données d’occurrence d’espèces,6
données de récolte opportuniste,39
données descriptives,37
données d'inventaires de terrain,39
données primaires sur les espèces,6
données spatiales,33,53
droit des communautés autochtones,61
durée de validité,20

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L
législation sur le respect de la vie privée,60

M
maillage,56
manuels de géo-référencement,42
mesures de performance,23
minimiser la duplication,26

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Juillet 2005

redondance des domaines de valeurs,52
représentation des données,57
résolution,6
responsabilité des utilisateurs des données,18
responsabilité du collecteur,17
responsabilités légales,60
responsabilités morales,60
revue par les pairs des bases de données,62N
nettoyage des données,24
nomenclaturale,29
norme de précision de la localisation géo spatiale,35
norme GPAS,35

O
S

occurrences dupliquées,53

saisie des données,41sauvegarde des données,50
schizophrénie du domaine,52
Spatial Data Transfer Standards,33
stockage des données,50
système géodésique,10,54,55

Ppartenariats,19
pertinence des données,58
politique de qualité des données,13
précision,6précision de l’identification,31
précision de la localisation,34
précision des attributs,46
précision numérique,6précision spatiale,46
précision statistique,6précision temporelle,48
présentation des données,57
prévenir les erreurs,15
prévention des erreurs,12
principes de la qualité des données,12priorités,20
propriété intellectuelle,60

Ttaxonomie,28
traçabilité,25Vvaleurs composées,52
valeurs incohérentes,53
valeurs incorrectes,52
valeurs manquantes,52
vérité de l'étiquetage,61
vision de la qualité des données,13
visualisation de l’erreur,59

QW

qualité,7
WAAS,40R
récolte des données,38

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