%\title{1Spatial: Spatial Data Quality and the Open Source Community}
\title{1Spatial: Qualit\'e de l'information spatial et communaut\'e Open Source.}
\author{by Mike Sanderson, Graham Stickler, Steven Ramage, 1Spatial}
%traductor{Cyril de Runz}
\maketitle

%\textit{With a specific interest in FDO and the direction of other open source technologies, 1Spatial (formerly Laser-Scan) became an official OSGeo Associate Sponsor in 2006.  1Spatial's area of expertise is data management, quality management and their Radius Studio product.  The authors were invited to present some of their thoughts on these topics, including how they see these ideas being delivered using open source tools. --Editor}\\
\textit{Avec un int\'er\^et special pour FDO et dans la direction prise par d'autres technologies Open Source, 1Spatial (pr\'ecedemment nomm\'ee Laser-Scan) est devenu un sponsor officiel de l'OSGeo en 2006. Les domaines d'expertises de 1Spatial sont le traitement des donn\'ees, la gestion de leur qualit\'e, et aussi le produit Radius Studio. On a demand\'e aux auteurs de pr\'esenter quelques-unes de leurs reflexions sur ces projets, et notamment la mani\`ere dont les outils Open Source peuvent servir dans la r\'ealisation de ces id\'ees. --Editor}\\

\section{Introduction}
%The Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) introduces itself on its website, with the words {\textquotedblleft}The Open Source Geospatial Foundation has been created to support and build the highest-quality open source geospatial software.{\textquotedblright} It is clear the objective is to create a peer review community to improve software quality (1). This article addresses the quality element, but from an entirely different perspective.
L'Open Source Geospatial Foundation (OSGeo) a \'et\'e cr\'e\'e pour supporter et construire des logiciels g\'eospatiaux open-source de la plus haute qualit\'e. L'objectif est de cr\'eer une synergie de la communaut\'e par la communaut\'e pour am\'eliorer la qualit\'e des logiciels (1). Cet article porte sur l'\'el\'ement qualit\'e mais d'un point de vue compl\'etement diff\'erent.

%Spatial data are subject to different regimes of quality management, irrespective of whether they are used in an open source environment or not. There will always be issues regarding data consistency and integrity or fitness for purpose because data are constantly changing. This may be through real world change, the introduction of new technologies for capture, update or organisational change that alters the boundary conditions.
Il existe diff\'erents probl\`emes de gestion de la qualit\'e des donn\'ees spatiales, que l'on utilise ou non un logiciel Open Source. Ils sont toujours issus de la coh\'erence, de l'integrit\'e, et de la forme des donn\'ees, car les donn\'ees changent constamment. Ceci peut \^etre d\^u aux changements du monde r\'eel, \`a l'introduction de nouvelles technologie d'acquisition, ou \`a des mises \`a jours ou des changements organisationel alt\'erant les fronti\`eres.

%Since the mid '90s the International Standards Organisation (ISO) and the Open Geospatial Consortium (OGC) have worked on standards, creating and overseeing the Web Feature Service (WFS), Web Map Service (WMS) and Geography Markup Language (GML).  Then more recently through the work of the OSGeo mechanisms now exist to access geospatial data regardless of source through Feature Data Objects (FDO).
Depuis le milieu des ann\'ees 1990, l'organisme international de standardisation (International Standards Organisation - ISO) ainsi que l'Open Geospatial Consortium (OGC) ont travaill\'e \`a l'\'elaboration de standards, cr\'eant et couvrant le Web Feature Service (WFS), le Web Map Service (WMS) et le Geography Markup Language (GML).  Plus r\'ecemment, gr\^ace au travail de l'OSGeo, des m\'echanismes d'acc\'es aux donn\'ees g\'eospatiales ne se souciant pas des sources ont \'et\'e d\'efinis en utilisant Feature Data Objects (FDO).

%As a result a whole new set of issues are created around spatial data quality and fitness for purpose. \ We want to now extend the paradigm to include these spatial data quality and reuse issues as data collected for one purpose are being accessed for increasingly diverse use, more often by a completely separate entity. \ As an industry, Google has raised the industry profile to the point where it will hurt us all if data quality is suspect.
Un r\'esultat fut notamment la cr\'eation d'un nouvel ensemble de questions ayant pour objet la forme et la qualit\'e des donn\'ees spatiales. \ D\'esormais nous souhaitons \'etendre le paradigme pour inclure la qualit\'e des informations spatiales et les probl\`emes de r\'eutilisation car les donn\'ees collect\'ees pour un usage sont utilis\'ees pour d'autres usages divers, et le plus souvent des organisations compl\'etement distinctes. \ En tant qu'industriel, Google a accru les exigences professionnelles au point que cela nous ferait du tort \`a tous si la qualit\'e des donn\'ees \'etait suspecte. 

%Our vision is to provide a set of web-based tools to enable spatial data quality to be assessed, i.e. conformance checking. Ideally this will offer improved spatial data management in an open source environment. It will support the goal of improving operational efficiency by allowing a framework to be developed to aggregate spatial data. 
Notre objectif est de fournir un ensemble d'outils bas\'es sur le web permettant d'\'evaluer la qualit\'e des donn\'ees, comme par exemple les tests de conformit\'es. L'id\'eal serait d'offrir une gestion am\'elior\'ee des donn\'ees spatiales dans un environnement open-source. Cela comprend la volont\'e d'augmenter l'efficacit\'e op\'erationnelle en permettant le d\'eveloppement d'un socle logiciel pour l'aggr\'egation de donn\'ees spatiales.

%We wish to offer the OSGeo community the possibility of contributing to these initiatives via our Practitioner Program and through the Open Geospatial Consortium (OGC) Data Quality Working Group.
Nous souhaitons laisser la possibilit\'e \`a la communaut\'e OSGeo de contribuer \`a ces initiatives via notre programme d\'edi\'e aux praticiens (Practitioner Program) et \`a travers de groupe de travail sur la qualit\'e des donn\'ees de l'Open Geospatial Consortium (OGC).

%\section{Background Information}
\section{Informations n\'ecessaires}

%By way of supporting information it is necessary to understand the work that has been carried out by the International Standards Organisation (ISO). ISO provides guidelines for putting together spatial data quality management frameworks. ISO 19113 and ISO 19114 describe various mechanisms for determining and measuring data quality. These ISO standards embody principles and evaluation procedures for geographic information (for a useful summary of these principles and procedures, see Chapter 15 in \href{http://www.directionsmedia.net/store-books/?book_id=466}{Spatial Data Quality} (2). The opening sentence of ISO 19113 sets the tone:
Dans l'optique de partager l'information, il est n\'ecessaire de comprendre le travail effectu\'e par l'organisation internationale de standardisation (International Standards Organisation - ISO). L'ISO fournit les lignes directrices pour mettre en commun les structures d\'edi\'ees \`a la gestion de la qualit\'e des donn\'ees spatiales. Les normes ISO 19113 et ISO 19114 d\'ecrivent divers m\'ecanismes d\'eterminant et mesurant la qualit\'e des donn\'ees. Ces standards ISO pr\'esentent les principes et proc\'edures d'\'evaluation de l'information g\'eographique. Le chapitre 15 de \href{http://www.directionsmedia.net/store-books/?book_id=466}{Spatial Data Quality}(2) propose un r\'esum\'e utile sur ces principes et proc\'edures . La premi\`ere phrase de la norme ISO 19113 donne le ton :

%\begin{quote}Geographic datasets are increasingly being shared, interchanged and used for purposes other than their producers' intended ones.\end{quote}
\begin{quote}Les jeux de donn\'ees g\'eographiques sont de plus en plus partag\'es, \'echang\'es et utilis\'es pour d'autres objets que ceux pr\'evu par leurs producteurs.\end{quote}

%The forerunner to the current ISO standards were applied by them using the Digital Chart of the World (DCW) project as a case study. The DCW\footnote{Digital Chart of the World: \url{http://www.nlh.no/ikf/gis/dcw/}} was produced in 1992 and there was an effort to work on {\textquotedbl}fit for purpose{\textquotedbl} issues. But in 1995, the initiative ran out of steam, because only non-quantitative (i.e. qualitative) assessments of the quality of geographic datasets could take place. Quantitative assessments were just not possible for large geospatial datasets due to the lack of processing power available at the time. It is quantitative assessment that is really valuable for assessing logical consistency and positional accuracy. And as Jakobsson said so eloquently: {\textquotedbl}Combining data sets that have no quality information can be very difficult or impossible.{\textquotedbl} (2)\newline
Les pr\'ecurseurs aux standards ISO actuels furent appliqu\'es en utilisant le projet de diagramme num\'erique du monde (Digital Chart of the World - DCW) comme cas d'\'etude. Le DCW\footnote{Digital Chart of the World: \url{http://www.nlh.no/ikf/gis/dcw/}} fut produit en 1992 et repr\'esenta un effort pour aller vers les probl\`emes d'{\textquotedbl}ajustement par objectif{\textquotedbl}. Mais en 1995, l'initiative prit fin, car il n'\'etait possible d'\'evaluer que les aspect qualitatifs (non-quantitatifs) de la qualit\'e des jeux de donn\'ees g\'eographiques. L'\'evaluation quantitative \'etait tout simplement impossible pour les grands jeux de donn\'ees g\'eospatiales, ceci \'etant du au manque de puissance des processeurs de l'\'epoque. C'est pourtant l'\'evaluation quantitative qui est r\'eellement valable pour \'etablir la coh\'erence logique et la pr\'ecision du positionnement. Et comme, avec tant d'\'eloquence, Jakobsson le dit : {\textquotedbl}Combiner les jeux de donn\'ees dont on ne connait pas la qualit\'e peut-\^etre vraiment difficile voir impossible.{\textquotedbl} (2)\newline

%\section{Quantitative Spatial Data Quality }
\section{Aspect quantitatif de la qualit\'e des donn\'ees spatiales}

%A data quality audit is designed and implemented in order to determine the answer to the question, how bad (or good) is your spatial data? There are three high-level objectives of a data quality effort:
Un audit de la qualit\'e des donn\'ees est con\c{c}u et impl\'ement\'e dans le but de d\'eterminer la r\'eponse \`a la question : dans quelle mesure vos donn\'ees spatiales sont-elles bonnes (ou mauvaises)? Il existe trois objectifs de hauts niveaux pour renforcer la qualit\'e des donn\'ees :

%\begin{itemize}
%	\item{Produce statistically valid data quality measurements of source or master data}
%	\item{Investigate, identify, and document leading data quality causes (and exceptions)}
%	\item{Create an assessment and recommendation report}
%\end{itemize}
\begin{itemize}
	\item{Produire des mesures statistiquement valides de la qualit\'e des donn\'ees sources ou principales }
	\item{Chercher, identifier et documenter les preuves de la qualit\'e de donn\'ees (et les exceptions)}
	\item{Cr\'eer un rapport d'\'evaluation et de recommandations}
\end{itemize}

%However, in order to undertake quantitative assessments, there must be some guidelines to follow and a formal approach. The flowchart in Figure 1 describes such an approach for reviewing spatial data quality. This is a tried and tested approach used by 1Spatial for projects with customers and partners - it offers a route for undertaking quantitative assessments.
On doit cependant donner quelques lignes directices \`a suivre et une approche formelle dans le but d'entreprendre l'\'evalutation quantitative. L'organigramme de la Figure 1 d\'ecrit une approche pour passer en revue la qualit\'e de l'information spatiale. Cette approche fut essay\'ee, test\'ee et utilis\'ee par 1Spatial pour ses projets avec ses clients et ses partenaires - elle repr\'esente une voie pour entreprendre l'\'evalution quantitative.

\begin{figure}[htbp]
   \centering
   \includegraphics[width=1\textwidth]{./sponsor/1spatial/osgeo_dq_final-img1.png}
   \caption{}
   \label{fig:label_of_your_image}
\end{figure}
 
%What is important in this approach is contextual analysis of the data quality records or spatial data holdings. This involves working through steps 2 to 5 using a rules-based approach to determining the conformance of spatial data against the specifications or business rules. In an Open Source environment this would be accessed using an XML interface to Feature Data Objects (FDO). There are two key elements to this approach. Firstly, it provides a quantitative assessment of spatial data quality, i.e. data conformance \% against business rules. Secondly, it is an independent verification, i.e. not using the GIS tools that create or edit the data -- these remain unchanged.
Le plus important dans cette aproche est l'analyse contextuelle de la qualit\'e de l'enregistrement des donn\'ees ou des donn\'ees spatiales poss\'ed\'ees. Ceci implique de travailler \`a travers les \'etapes 2 \`a 5 \`a l'utilisation d'une approche bas\'ee sur un syst\`eme de r\`egles pour d\'eterminer la conformit\'e des donn\'ees spatiales par rapport aux sp\'ecifications ou aux r\`egles m\'etiers. Dans un environnement open source, ceci peut-\^etre \'evalu\'e par l'interm\'ediaire d'une interface XML pour FDO (Feature Data Objects). Cette approche pr\'esente deux \'el\'ements cl\'es. Premi\`erement, elle procure une \'evaluation quantitative de la qualit\'e des donn\'ees spatiales, i.e. conformit\'e des donn\'ees \% par rapport aux r\`egles m\'etiers. Deuxi\`emement, c'est une v\'erification ind\'ependante,  i.e. qui n'utilise pas l'outil SIG par lequel les donn\'ees ont \'et\'e cr\'e\'ees ou \'edit\'ees -- elles restent inchang\'ees.

%Data quality problems are often widespread and originate in the source data itself. They can be geometric, topological or attribute-based. In order to combat these problems, data custodians, analysts and stakeholders must understand their source data. This understanding can come from data profiling or what can be thought of as self-describing metrics. The analysts and data managers must understand how the data profile fits the business requirements. This is where a business rules-based audit is not only useful, but critical.
Les probl\`emes de qualit\'e des donn\'ees sont souvent r\'epandus par et originaires de la source des donn\'ees. Ils peuvent \^etre g\'eom\'etriques, topologiques, ou bas\'es sur les attributs. Pour combattre ces probl\`emes, \`a la fois les propri\'etaires, les analystes et les parties prenantes doivent comprendre la source de leurs donn\'ees. Cette compr\'ehension peut venir du profil des donn\'ees ou de ce qui peut-\^etre interpr\'eter des m\'etriques d'autodescription. Les analystes et gestionnaires des donn\'ees doivent aussi comprendre comment le profil des donn\'ees r\'epond aux besoins m\'etiers. C'est ici que l'audit commercial \`a base de r\`egles n'est pas uniquement pratique, mais critique.

%\section{Data Quality Rules!}
\section{R\`egles pour la qualit\'e des donn\'ees}
%In order to establish the fitness for purpose for spatial data, it is clear that it is first necessary to understand the business rules relating to those data and how they should be interpreted. Conducting a business rules-based audit can be critical to combating data quality problems.
Afin d'\'etablir la forme des donn\'ees spatiales, il est essentiel de comprendre les r\`egles m\'etiers relatives \`a ces donn\'ees et de savoir les interpr\'eter. Entreprendre un audit bas\'e sur les r\`egles m\'etier peut s'av\'erer critique dans la lutte contre les probl\`emes li\`es \`a la qualit\'e des donn\'ees.

%Figure 2 highlights an example of identified measures for assessing spatial data quality. It refers to five key elements that change according to the type of spatial data or its application. \ The objective at this stage is to define the business rules that the data should obey. It is often difficult to obtain this information from the user. The original data model specification is often unavailable or hasn't been updated since inception. Rather than start from a blank piece of paper a potential source of rules is the data itself. Rules may be discovered using an analysis of dominant statistical patterns in the data.
La Figure 2 propose un exemple des mesures identifi\'ees pour l'\'evaluation de la qualit\'e des donn\'ees spatiales. Elle fait r\'ef\'erence \`a cinq \'el\'ements qui \'evolue en fonction du type des donn\'ees spatiales ou de l'application. \ Le but de cette \'etape est de d\'efinir les r\`egles m\'etiers auquelles les donn\'ees doivent se soumettre. Il est souvent difficile d'obtenir des information des utilisateurs. Les sp\'ecifications du mod\`ele original des donn\'ees sont souvent inaccessibles ou n'ont pas \'et\'e mises \`a jour depuis leurs conceptions. Plut\^ot que de partir de z\'ero, une source potentielle de r\`egles est la donn\'ee elle-m\^eme. Les r\`egles peuvent \^etre d\'ecouvertes en analysant les mod\`eles statistiques dominant dans les donn\'ees.

%The current challenge is that there are limited toolsets available in the open source community and the wider geospatial market place as a whole to carry out such tasks and quantitatively measure spatial data quality. While we may look to open architectures and standards as defined by Service-Oriented Architectures (SOA), the World Wide Web Consortium (W3C) semantic Web framework and the Web Ontology Language (OWL), it is clear that the semantic Web rules language doesn't support the geospatial needs. \ Work done recently by the OGC as part of their OWS-4 test bed on a Topology Quantitative Assessment Service (TQAS) supports this view.
Le d\'efi actuel est qu'il y a des outils limit\'es dans la communaut\'e open source et plus largement dans le march\'e du g\'eospatial en g\'en\'eral pour mener \`a bien de telles taches et mesurer quantitativement la qualit\'e des donn\'ees spatiales. Tandis que nous devons regarder vers les architectures ouvertes et les standards tels que d\'efini par les architectures orient\'ees service (Service-Oriented Architectures - SOA), le cadre du web s\'emantique du World Wide Web Consortium (W3C) et le langage pour les ontologies WEB (Web Ontology Language - OWL), il est clair que les r\`egles du web s\'emantique ne conviennent pas aux besoins du g\'eospatial. \ Un travail r\'ecemment effectu\'e par l'OGC dans le cadre de leur banc d'essai OWS-4 sur un service d'\'evaluation quantitative topologique (Topology Quantitative Assessment Service - TQAS) appuie ce point de vue.
s
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%   \centering
%   \includegraphics[scale=0.8]{./sponsor/1spatial/osgeo_dq_final-img2.png}
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%   \label{fig:label_of_your_image}
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   \label{fig:label_of_your_image}
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%1Spatial have been addressing this problem and have developed a web-based tool, Radius Studio, based around this quantitative rules-based data quality paradigm. \ Using a variation of an artificial intelligence boosting algorithm adapted to spatial data mining, it works by initially considering a small sample of objects taken at random from the data store and then works outwards from these objects, considering nearby objects. An initial set of spatial rules are proposed and subsequently enhanced to include non-spatial elements such as attribute joins, equalities and inequalities, correlated to the spatial relationships between the objects sampled. The final set of rules is converted to a form that allows them to be stored in a rules repository, which is based on a common language interface that incorporates OGC spatial operators.
1Spatial s'est attaqu\'e \`a ce probl\`eme et a d\'evelopp\'e un outil web, Radius Studio, bas\'e autour de ce paradigme de la qualit\'e quantitatives \`a base de r\`egles. \ En utilisant une adaptation d'un algorithme performant d'intelligence artificielle \`a la fouille de donn\'ees spatiales. Il fonctionne en consid\'erant en premier un petit \'echantillon d'objets, issues des donn\'ees stock\'ees, pris au hasard et travail ensuite \`a partir de ces objets, en consid\'erant les objets proches. Un ensemble initial de r\`egles spatiales est propos\'e et ensuite am\'elior\'e pour inclure les \'el\'ements non spatiaux \`a l'instar des jointures d'attributs, les \'egalit\'es et in\'egalit\'es, corr\'el\'ees aux relations spatiales entre objets de l'\'echantillon. L'ensemble final de r\`egles est converti dans un format permettant de les stocker dans un repertoire de r\`egles qui est bas\'e sur une langage commun d'interface incorporant les op\'erateurs spaciaux de l'OGC.

%It is clear that such a tool, when combined with FDO and MapGuide Open Source, can enable an assessment of spatial data against business rules. This conformance checking approach can be invaluable in providing a quantitative assessment of spatial data quality.
Il est \'evident qu'un tel outil quand il est combin\'e avec FDO et MapGuide Open Source peut permettre une \'evaluation des donn\'ees spatiales par rapport aux r\`egles m\'etiers. Cette approche en test de conformit\'e peut \^etre d'une valeur inestimable pour fournir une \'evaluation de la qualit\'e des donn\'ees spatiales.

%As a result 1Spatial has already commenced a Practitioner Program to enable their end customers to validate spatial data across the Web by running spatial data audits. Through remote access to Radius Studio, Practitioners are able to use the rule building and assertion capabilities to carry out data certification audits on behalf of customers. In return 1Spatial receives feedback on the product and 1Spatial tools are recommended for any fix up or ongoing repurposing, reuse or re-engineering requirements.
1Spatial a d\'eja commenc\'e un programme utilisateur (Practitioner Program) pour permettre aux clients finaux de valider leurs donn\'ees spatiales \`a travers le Web en lan\c{c}ant un audit de leurs donn\'ees. Par l'acc\`es au Radius Studio, les praticiens ont la possibilit\'e d'utiliser le constructeur de r\`egles et l'\'evaluation de la capacit\'e des donn\'ees \`a aller vers un audit de certification au nom des consommateurs. En retour 1Spatial re\c{c}oit le ressenti sur le produit et les outils 1Spatial sont recommand\'es  pour n'importe quel utilisation, r\'eutilisation ou besoin en re-ing\'enierie.

%\section{Open Source Opportunity}
\section{Opportunit\'e pour l'Open Source}

%There is an opportunity here for the open source community to engage with Radius Studio to develop this capability and make it widely available.
Il y a une ici une opportunit\'e pour la communaut\'e open source de s'engager avec Radius Studio pour d\'evelopper cette possibilit\'e et de faire qu'elle soit largement disponible.

%By lodging this assessment service within OSGeo could enhance its reach, providing the basis for co-operation between parties to allow the harmonization of geographic information to take place, and to build a community (3).The opportunity will then exist for the open source community to extend the range of FDO providers and open up more formats that can be subject to a quantitative assessment of spatial data quality.
En h\'ebergeant ce service d'\'evaluation, l'OSGeo favorise son d\'eveloppement, procurant ainsi la base d'une coop\'eration entre les diff\'erentes parties et permettant ainsi l'harmonisation de l'information g\'eographique et la construction d'une communaut\'e. L'opportunit\'e existe alors pour la communaut\'e open source d'ajouter des fournisseurs FDO \`a ceux disponibles et d'ouvrir plus de formats \`a l'\'evaluation quantitative de la qualit\'e des donn\'ees spatiales.

%Another reason for placing an assessment service within OSGeo is to create a community that will work on defining the rules expression language for creating the quality measures. The Semantic Web Rules Language (SWRL) is currently not mature enough, but as history has shown, we in the industry can create a standard. Once we have this, rather than having to accept caveat emptor, we can all make our own assessments of whether the data are fit for purpose. This has to be an automated assessment, and unlike in 1995, the tools and computing power are now available to do this. It may need a 14-day free trial to make an assessment, if the data are not free, but once the assessment is made, it will then be possible to decide whether or not to pay, or how to much to pay (value) for those data. Suddenly the free vs. licensing debate becomes irrelevant.
Une autre raison pour placer dans l'OSGeo un tel service d'\'evaluation est de cr\'eer une communaut\'e qui travaillerait \`a la d\'efinition du langage utilis\'e pour d\'efinir les r\`egles m\'etiers qui aboutiront aux mesures de qualit\'e. Le langage de r\`egle web s\'emantiques (Semantic Web Rules Language - SWRL) n'est actuellement pas assez mature, mais l'histoire a d\'ej\`a montr\'e que nous, partie prenante de cette industrie, pouvons cr\'eer un tel standard. Une fois ce standard disponible, nous pourrons tous faire nos estimations de la validit\'e de nos donn\'ees, par rapport \`a leur usage. Ce doit \^etre fait par un processus automatis\'e, et \`a la diff\'erence de 1995, les outils et la puissance de calcul sont maintenant disponibles pour cela. Cela pourrait prendre l'\'equivalent d'une p\'eriode gratuite d'\'evalution de 14 jours pour faire cette \'evaluation si ces donn\'es ne sont pas gratuites, et une fois l'\'evaluation effectu\'ee, il sera possible de d\'ecider si l'on doit payer ou non, ou combien payer pour ces donn\'ees. Ainsi, le d\'ebat donn\'ees libres contre propri\'etaires devient inutile.

%If the rules expression language can't be created fast enough, we can move to the geographer's solution, the {\textquotedbl}pseudo-quantitative expression.{\textquotedbl} Following the Amazon tradition of peer group review, the user community could assess the nominal value of a spatial data set for completeness, logical consistency, and positional, temporal and thematic accuracy. The Open Source community works well under the same model of peer group review and so we believe it should be interested in this approach.
Si le langage pour exprimer ces r\`egles ne peut pas \^etre cr\'eer assez rapidement, nous pouvons choisir la solution du g\'eographe, {\textquotedbl}l'expression pseudo-quantitative.{\textquotedbl} En suivant la tradition Amazon d'une validation par un groupe de pairs, la communaut\'e des utilisateurs pourrait valider la valeur nominale d'un jeu de donn\'ees spatial pour sa compl\'etude, sa constance logique, et sa pr\'ecision de position, de temps et de th\'ematique. La communaut\'e Open Source fonctionne bien avec le m\^eme mod\`ele de validation par les pairs, nous pensons donc qu'elle sera int\'eress\'ee par cette approche.

%If you are interested in extending the OSGeo into spatial data quality assessment or playing a role in standards development relating to spatial data quality we urge you to contact 1Spatial direct or through the OGC Working Group on Data Quality at:
Si vous \^etes souhaitez prendre part \`a l'extension de l'OSGeo pour l'\'evaluation de la qualit\'e de l'information spatiale ou jouer un r\^ole dans le d\'eveloppement de standards pour la qualit\'e de l'information spatiale, nous vous prions de contacter 1Spatial directement ou \`a travers le groupe de travail de l'OGC sur la qualit\'e des donn\'ees :

\url{http://www.opengeospatial.org/projects/groups/dqwg}

%\section{Biobliography}
\section{Biobliographie}

\begin{enumerate}
	\item{The Cathedral \& The Bazaar, Raymond, E.S., (2001) ISBN 0-596-00108-8}
	\item{Spatial Data Quality, Wenzhong Shi, Peter Fisher, Michael Goodchild, (2002). ISBN:0415258359}
	\item{Improving Operational Efficiency with Geographic Information, Finnish Ministry of Agriculture \& Forestry, (2006). ISBN 952-453-301-4}
\end{enumerate}


\address{Mike Sanderson\\
  CEO, 1Spatial\\
}

\address{Graham Stickler\\
  Product and Marketing Director, 1Spatial\\
}

\address{Steven Ramage\\
  Business Development Director, 1Spatial\\
  \url{http://www.osgeo.org}\\
  \email{info AT 1spatial.com}}