Assurance Qualité et Contrôle Qualité

Cours 6 : Assurance Qualité et Contrôle Qualité dans un Inventaire Forestier National

• Ce cours offre un aperçu des procédures d'assurance qualité (AQ) et de contrôle qualité (CQ) lors de la collecte et gestion de données d'un inventaire forestier.
• Il s'adresse aux personnes impliquées dans l'AQ/CQ des données de terrain des IFN, intéressées par les principes et procédures d'assurance qualité et la publication des résultats.
• Les techniciens forestiers responsables de la mise en œuvre des IFN, les planificateurs des IFN, les équipes du suivi national des forêts, les étudiants et les jeunes agents forestiers sont particulièrement concernés.
• Le cours est structuré en trois leçons.

Leçon 1 : Considérations Générales sur l'AQ/CQ

• Cette leçon décrit l'importance de la qualité à chaque étape d'un IFN et présente les responsabilités nécessaires pour la maintenir.
• Les IFN sont conçus pour produire des données significatives sur les forêts et les arbres au niveau national, faisant de la qualité une préoccupation essentielle.
• La qualité du produit doit être maximale, tout en respectant les limites des ressources disponibles.
• Il faut décrire l'importance de la qualité à toutes les étapes, identifier les responsables du suivi, expliquer pourquoi les erreurs sont fréquentes, présenter les objectifs d'un processus AQ/CQ et expliquer l'importance des normes de qualité.
• Les produits primaires des IFN sont les données d'un ensemble de variables définies dans le protocole d'inventaire.
• Après analyse, ces données deviennent de l'information, servant à la conception de politiques et à la prise de décisions.
• La qualité, dans le contexte des données et des résultats, est définie par la conformité des ressources disponibles aux normes de qualité établies.
• Cela implique la réduction et le contrôle des erreurs aléatoires.
• Il y a une distinction entre assurance qualité (AQ) et contrôle qualité (CQ).
• L'AQ comprend les mesures de planification et préparatoires contribuant au respect des normes de qualité.
• Le CQ se réfère aux mesures prises pour vérifier la qualité des produits et, si nécessaire, prendre des mesures correctives.
• L'AQ a lieu avant la production des données par contre le CQ a lieu pendant ou après.

AQ/CQ : Les Personnes Impliquées

• L'AQ implique un petit groupe d'experts pendant la planification et les analyses.
• Le CQ se réfère à la collecte de données, impliquant de nombreuses personnes aux profils divers.
• Les responsables de l'AQ/CQ doivent instaurer une culture de traitement des erreurs et des doutes et corriger immédiatement ces derniers.
• Les erreurs doivent être comprises et non répétées.
• Un risque est de considérer que la collecte d'une grande quantité de données à bas coût est bien.
• Cela impliquerait de sacrifier la qualité, à la place de l'obtention de bonnes données de masse.
• Une qualité déficiente compromet la qualité des résultats.
• Une approche de planification de projet est recommandé pour avoir de la qualite.
• L'absence de manuel de terrain est egalement un risque.

Le Protocole d'Inventaire

• Le protocole d'inventaire, détaillant les aspects de conception, définitions et procédures de mesure, est un prérequis essentiel pour l'AQ.
• Le rôle crucial du protocole d'inventaire est important pour l'élaborer, le rendre cohérent et transparent.

Leçon 2 : AQ/CQ dans la Planification et les Analyses

• La phase collecte de données et les parties visuelles de l'interprétation de l'imagerie de télédétection sont réalisées par de nombreuses personnes.
• Tandis que celles qui travaillent pendant une période longue peuvent tomber dans une certaine routine avec la planification et les analyses où c'est principalement quelques experts spécifiques qui se chargent du travail.
• Cette leçon aborde l'AQ/CQ pendant la planification et les analyses et permet d'apprécier le rôle de l'AQ/CQ dans ces phases, et d'identifier les mesures d'AQ/CQ adaptées.
• La planification et la conception d'un IFN/SNSF est une tâche spécialisée, nécessitant des experts compétents avec de l'expérience.
• La planification doit aussi répondre aux attentes des parties prenantes en termes de couverture, de produits, de précision et de budget.
• La présentation des attentes à d'autres experts d'universités locales ou d'organisations internationale est une bonne pratique.
• Il existe la possibilité de formaliser ces demandes de rétroalimentation en invitant des experts indépendants externes dans un comité de conseil de l'IFN.
• Un comité de conseil de l'IFN peut comprendre 3 à 5 experts avec une expérience des IFN.
• Deux types de réunion peuvent être conduites:
  • Une réunion préalable où la conception a fait l'objet d'une élaboration préliminaire.
  • Une seconde réunion où l'on présente et discute de la tentative de conception finale.
• Pour l'«utilisation de données disponibles», l'AQ/CQ implique les mesures normalisées appliquées dans toute étude scientifique.
• Il est important de connaître la provenance des données, avoir accès aux définitions utilisées, protocoles sur le terrain et contacter les personnes qui ont relevé les données.
• Les données disponibles doivent être utilisées lorsque l'on comprend complètement les données et l'on peut être sûr que la qualité des données est suffisante.
• La qualité est vérifiées par les institutions de publication, de sorte qu'un contrôle supplémentaire n'est pas nécessaire en général pour les cartes.

Utilisation de Modèles Statistiques

• Les modèles utilisés dans les IFN prédisent une variable à partir d'observations d'autres variables, souvent issus de la littérature scientifique.
• L'identification et ses considérations de qualité sont partie intégrante de la planification.
• Lors de l'utilisation de «modèles disponibles», les questions de qualité touchent uniquement à la sélection du modèle et à la vérification de son adéquation.
• Certaines considérations relatives à la qualité sont alors entre les mains du concepteur du modèle nombre d'arbres sélection pour l'échantillon, espèces, géographie, mesures de régression, etc.
• La qualité des données de l'échantillonnage de terrain peut être vérifiée à l'aide du logiciel installé sur les enregistreurs.
• Des problèmes de qualité de données ou de modèle apparaissent lors des analyses comme l'invraisemblance.
• L'information est donc importante pour les données et les analyses.
• La surveillance de données invraisemblables pourront identifiées les anomalies.

AQ/CQ Dans l'Analyse de Données

• La meilleure AQ/CQ consiste à solliciter des analyses des résultats centraux à deux experts différents.
• Il vaut mieux exclure les arbres morts dans certains cas ou exclure des arbres spécifiques de la construction du modèle.
• Une documentation correcte de tout le nettoyage des données doit être réalisée et partagée avec les experts pour faire les comparaisons et validations exactes à l'avenir.

Leçon 3 : AQ/CQ dans les Sources de Données Immédiates

• Dans les IFN, toute information disponible et utile est utilisée pour la planification de la conception.
• Des personnes sont impliquées dans la collecte de données de terrain et d'imagerie de télédétection.
• Les campagnes d'échantillonnage nécessitent une formation rigoureuse et AQ et de CQ doivent répondre à ces questions de terrain pour déterminer la qualité.
• Il faut pouvoir Identifier la complexité de l'assurance qualité dans les mesures de terrain, sources d'erreur et mesures courantes.
• Les incertitudes de la collecte se réfèrent à l'établissement des parcelles; à la mesure ou l'élaboration, et à l'enregistrement de ces données.
• Un manuel de terrain (protocole de terrain) est un document central qui décrit tous les détails du travail de terrain pour les equipes.
• Une formation exhaustive est une autre mesure par défaut d'AQ.

Erreurs Typiques

• L'établissement des parcelles, en déterminant leur position à l'aide de récepteurs de système global de navigation.
• Il faut éviter toute préférence subjective pour ou contre une position de parcelle particulière, pour éviter les biais et d'alimenter ces parcelles.
• Dans des cas de données combinées avec des modèles fondés sur la télédétection, une concordance étroite des parcelles de terrain est essentielle.

Technique du mirage

• Il faut respecter les règles du plan parcellaire, éviter d'omettre des arbres échantillons ou d'inclure des arbres n'appartenant pas à l'échantillon, sans omettre une correction de pente et éviter de ne pas remplacer les parcelles.
• Il faut faire tout son possible pour accéder à des parcelles difficiles.

Conduite des Mesures

• Erreur des échelles métriques, erreurs des variables nominales et catégorielles dans l'identification des espèces.
• Une estimation visuelle doit etre faite avant la mesure réelle.
• Les données de télédétection sont intégrées aux projets d'inventaire forestier.
• Les données doivent etre traiter correctement pour faire la correction géométrique et radiométrique, mais cela est une tache pour expert.

Principes Généraux du Contrôle Qualité

• Un contrôle qualité suit sur le champs les équipes de terrain pendant l'étape de vérification.
• Le controle de qualité devrait connaitre les cibles de qualite concrètes, ainsi que les conséquences en cas de non conformité.
• Le type de parcelle contrôle ce qui doit couvrir et les équipes peuvent etre controler.
• Les vérifications a froid mesurent les équipes dans les parcelles et aide à identifier les causes de performance.
• Les équipe avec de mauvaise mesures reprenne la formation.
• Un suivi est utile des sauvegardes faites.
• Le guide de tous le terrain doit etre inclus dans les manuels et guide la main d'oeuvre.