Systèmes d'information de gestion · Terminale STMGBac

Qualité et intégrité des données : cours de Terminale STMG

Publié le 11 novembre 2026 · Mis à jour le 11 novembre 2026 · Signaler une erreur

L'essentiel

Une donnée de qualité est exacte, complète, cohérente, à jour et sans doublon : tu dois savoir énoncer des critères de qualité d'une donnée et de son traitement.¹
L'intégrité désigne le caractère complet et non altéré d'une information ; en informatique, on parle d'intégrité des données d'une base.³
Les contraintes d'intégrité (domaine, clé primaire, clé étrangère) empêchent l'enregistrement de valeurs incohérentes.
Disponibilité, intégrité, confidentialité et traçabilité sont les propriétés des données à protéger ; le RGPD encadre en plus les données personnelles.¹
Qualité = prévention avant la collecte (assurance qualité) + vérification pendant et après (contrôle qualité).⁴

Pourquoi parler de qualité des données ?

Une entreprise décide à partir de chiffres : ventes du mois, stock disponible, adresse d'un client, heures travaillées. Quand ces chiffres sont faux, les décisions le sont aussi. Un colis expédié à la mauvaise adresse, une facture émise deux fois, un salarié rémunéré en double : de telles erreurs coûtent cher et font perdre la confiance des clients.

Tu sais déjà bâtir une base de données relationnelle, la questionner en SQL et relier des tables par des jointures. Une nouvelle question se pose maintenant : peut-on se fier au contenu de la base ? Le programme veut que tu saches manipuler des données de natures diverses, les partager, et rester attentif à leur qualité.²

Un système d'information ne se contente pas de stocker : il reçoit des données de plusieurs acteurs (clients, salariés, fournisseurs, capteurs), parfois saisies à la main, parfois importées d'un autre logiciel. Chaque point d'entrée est une occasion de faire entrer une erreur. D'où deux idées à bien distinguer dans ce cours :

la qualité d'une donnée, qui décrit si elle est utilisable pour l'usage prévu ;
l'intégrité d'une donnée, qui décrit si elle est restée telle qu'elle doit être, sans altération.

Qu'est-ce qu'une donnée de qualité ?

Les cinq critères de qualité d'une donnée
Critère	Question à se poser	Exemple de défaut
Exactitude	La valeur correspond-elle à la réalité ?	Ville Lille au lieu de Lyon
Complétude	Tout est-il renseigné ?	Téléphone absent
Cohérence	Les données se contredisent-elles ?	Livraison avant la commande
Actualité	La donnée est-elle à jour ?	Ancienne adresse
Unicité	La réalité apparaît-elle une seule fois ?	Client en triple

Les cinq critères de qualité d'une donnée · Grille de lecture pour repérer le critère en cause.

Reprenons chaque critère avec un exemple de boutique en ligne.

L'exactitude. La valeur correspond à la réalité. Si un client habite à Lyon et que la base indique Lille, la donnée est inexacte.

La complétude. Les informations attendues sont toutes renseignées. Une fiche client sans numéro de téléphone alors que la livraison l'exige est incomplète.

La cohérence. Les données ne se contredisent pas, ni entre elles, ni d'une table à l'autre. Une commande datée du 12 mars livrée le 5 mars est incohérente.

L'actualité. La donnée est à jour. Un prix de catalogue de l'an dernier ou une adresse après un déménagement ne sont plus fiables.

L'unicité. Une même réalité n'apparaît qu'une fois. Si « Marie Dupont » existe sous trois fiches, les statistiques de clients sont faussées et les courriers partent en triple.

ExempleRepérer le critère en cause

Voici trois lignes d'une table CLIENT :

id	nom	ville	telephone
1	Dupont	Lyon	0612345678
2	Dupont	Lyon	0612345678
3	Martin	Nantes	(vide)

Les lignes 1 et 2 décrivent probablement la même personne : problème d'unicité.
La ligne 3 n'a pas de téléphone : problème de complétude.
On ne peut pas savoir, sans vérification extérieure, si la ville de la ligne 1 est exacte : c'est l'exactitude qui se contrôle autrement, par exemple en demandant confirmation au client.

Qu'est-ce que l'intégrité d'une donnée ?

Retiens l'idée centrale : une donnée intègre est une donnée qui n'a été ni détériorée, ni modifiée à tort, ni rendue incohérente. Elle est telle qu'elle a été enregistrée de façon légitime.

Le programme range d'ailleurs l'intégrité parmi les propriétés que des événements peuvent compromettre, avec la disponibilité, la confidentialité et la traçabilité des données.¹ Nous y reviendrons dans la section consacrée à la sécurité.

D'où viennent les erreurs ?

Pour protéger les données, il faut comprendre comment elles s'abîment. Les erreurs peuvent être volontaires (une falsification délibérée) ou involontaires (des erreurs aléatoires ou systématiques).⁴

Quelques situations typiques en entreprise :

Erreur de saisie : un employé tape 1 500 au lieu de 150 pour une quantité. C'est une erreur aléatoire, elle peut arriver à n'importe qui.
Erreur systématique : un formulaire mal conçu propose une liste de villes où l'une est mal orthographiée ; toutes les saisies qui la choisissent sont fausses de la même façon.
Doublon à l'import : on fusionne deux fichiers clients sans vérifier si certaines personnes figurent dans les deux.
Modification non autorisée : une personne change un montant dans la base sans en avoir le droit.
Suppression imprudente : on supprime une ligne de la table CLIENT alors que des commandes y renvoient encore.

Les contraintes d'intégrité dans une base de données

Un système de gestion de base de données (SGBD) peut refuser automatiquement certaines écritures. Ce sont les contraintes d'intégrité : elles font partie du programme, notamment la contrainte d'intégrité de domaine.¹ Le principe est simple : on déclare des règles lors de la création de la table, et le SGBD les applique à chaque insertion, modification ou suppression. L'utilisateur n'a plus besoin d'y penser à chaque fois.

Voyons les trois contraintes à connaître, en lien avec le modèle relationnel que tu as étudié.

1. La contrainte de domaine. Elle impose à chaque attribut un ensemble de valeurs admises : un type (entier, texte, date) et éventuellement des limites. Un attribut age ne reçoit que des entiers positifs, un email doit contenir le caractère @, une quantite est un entier supérieur ou égal à 1. Elle protège l'exactitude et la cohérence de chaque champ pris isolément.

2. La contrainte de clé primaire. Chaque ligne d'une table est identifiée par une clé primaire qui doit être unique et non vide. Elle empêche d'avoir deux lignes identiques pour la même identité : c'est une barrière contre les doublons au sens technique.

3. La contrainte de clé étrangère (intégrité référentielle). Une clé étrangère renvoie à la clé primaire d'une autre table. Elle impose que la valeur référencée existe réellement. On ne peut pas enregistrer une commande pour un client inexistant, ni supprimer un client dont des commandes dépendent encore.

ExempleCréer une table avec ses contraintes

CREATE TABLE client (
  id_client INTEGER PRIMARY KEY,
  nom TEXT NOT NULL,
  email TEXT NOT NULL UNIQUE
);

CREATE TABLE commande (
  id_commande INTEGER PRIMARY KEY,
  id_client INTEGER NOT NULL,
  quantite INTEGER CHECK (quantite >= 1),
  FOREIGN KEY (id_client) REFERENCES client(id_client)
);

Lecture :

PRIMARY KEY : identifiant unique et non vide ;
NOT NULL : champ obligatoire, donc donnée complète ;
UNIQUE sur l'email : pas deux clients avec le même e-mail ;
CHECK (quantite >= 1) : contrainte de domaine, une quantité de 0 ou de −3 est refusée ;
FOREIGN KEY : toute commande doit renvoyer à un client qui existe.

ExempleUne insertion refusée

Avec les tables ci-dessus, l'ordre suivant est rejeté si aucun client n°99 n'existe :

INSERT INTO commande VALUES (1, 99, 2);

Le SGBD signale une violation de clé étrangère : la commande 1 pointerait vers un client fantôme. La base reste cohérente, sans que personne n'ait eu à vérifier à la main.

Prévenir et contrôler : assurance qualité et contrôle qualité

Pour avoir des données fiables, deux familles d'actions se complètent, selon le moment où elles interviennent.⁴

L'assurance qualité regroupe les actions menées avant la collecte des données. On cherche à empêcher l'erreur de naître.
Le contrôle qualité regroupe les actions menées pendant et après la collecte. On détecte les erreurs qui ont tout de même eu lieu, puis on les corrige.⁴

La prévention est la plus rentable : il vaut mieux empêcher une erreur que la réparer plus tard. L'exemple le plus parlant est la normalisation des protocoles, c'est-à-dire des règles écrites et détaillées sur la façon de recueillir les données.⁴ Quand ces consignes sont mal rédigées, des problèmes passent inaperçus.⁴

Le contrôle qualité, lui, s'appuie sur une documentation soignée de ce qui se passe, ce qui permet d'identifier les pratiques de collecte fautives et de limiter leur retour.⁴

AvantConsignes, formulaires, contraintes : assurance qualité
PendantContrôles à la saisie et à l'import
AprèsRequêtes de vérification régulières
CorrectionRectifier et noter ce qui a été fait

Avant, pendant et après la collecte · La prévention agit avant, le contrôle pendant et après.

ExempleRequêtes de contrôle qualité

Repérer les clients sans e-mail :

SELECT id_client, nom FROM client WHERE email IS NULL;

Repérer les doublons d'e-mail :

SELECT email, COUNT(*) FROM client
GROUP BY email HAVING COUNT(*) > 1;

Repérer des quantités anormales :

SELECT * FROM commande WHERE quantite > 1000;

Ces requêtes ne corrigent rien : elles font apparaître les anomalies, que l'on traite ensuite.

Mesurer la qualité avec des indicateurs

Dire qu'une base est « de bonne qualité » ne suffit pas : on veut des chiffres pour suivre l'évolution et comparer. On construit donc des indicateurs simples, calculés par requête.

Taux de complétude d'un champ :

$\text{taux de complétude}=\frac{\text{nombre de lignes renseignées}}{\text{nombre total de lignes}}\times 100$

Taux de doublons :

$\text{taux de doublons}=\frac{\text{nombre de lignes en trop}}{\text{nombre total de lignes}}\times 100$

Par exemple, si 450 fiches sur 500 ont un numéro de téléphone, la complétude de ce champ est $\frac{450}{500}\times 100 = 90\ \%$ .

MéthodeCalculer un taux de complétude en SQL

SELECT COUNT(telephone) * 100.0 / COUNT(*) AS taux
FROM client;

COUNT(*) compte toutes les lignes, COUNT(telephone) ne compte que celles où le téléphone n'est pas vide. Le quotient donne la proportion de fiches renseignées.

Intégrité, sécurité et réglementation

Au-delà des erreurs de saisie, des événements peuvent compromettre la disponibilité, l'intégrité, la confidentialité ou la traçabilité des données.¹ Ces quatre mots sont à connaître.

Propriété	Question à se poser	Exemple d'atteinte
Disponibilité	Peut-on accéder aux données quand il le faut ?	Serveur en panne le jour des soldes
Intégrité	Les données sont-elles restées exactes et non altérées ?	Montant modifié par une personne non autorisée
Confidentialité	Seules les personnes autorisées y accèdent-elles ?	Liste de clients diffusée par erreur
Traçabilité	Sait-on qui a fait quoi, et quand ?	Modification sans aucune trace

La traçabilité sert l'intégrité : si l'on garde une trace des modifications (qui, quand, quelle valeur avant et après), on peut retrouver l'origine d'une anomalie et défaire une opération faite à tort.

La protection des données personnelles est encadrée par le règlement général sur la protection des données (RGPD), qui figure dans les thèmes du programme.² Concrètement, une organisation qui détient des données sur des personnes doit les protéger et en répondre. La qualité en fait partie : des données fausses sur une personne sont une gêne pour elle comme pour l'organisation.

ExempleUn incident raconté

Dans une PME, un stagiaire exécute une requête de mise à jour sans condition :

UPDATE produit SET prix = 0;

Tous les prix tombent à zéro. Trois protections auraient réduit les dégâts :

un droit d'accès limité : le stagiaire n'aurait pas pu modifier la table ;
une contrainte CHECK (prix > 0) : le SGBD aurait refusé la requête ;
une sauvegarde et un journal des modifications (traçabilité) pour restaurer et comprendre ce qui s'est passé.

Les pièges à éviter à l'examen

Exercices corrigés

Exercice 1 Calculer un taux de complétude

★☆☆Environ 8 min

Une table CLIENT compte 200 lignes. Le champ email est renseigné dans 180 d'entre elles.

Calcule le taux de complétude du champ email.
Écris la requête SQL qui compte les clients sans e-mail.
Quel critère de qualité cet indicateur mesure-t-il ?

Indice 1

Le taux est le nombre de lignes renseignées divisé par le nombre total, multiplié par 100.

Indice 2

Une valeur vide se teste avec IS NULL.

Voir la correction pas à pas

Lignes renseignées : 180 ; lignes totales : 200.
Taux de complétude : $\frac{180}{200}\times 100 = 90\ \%$ .
Clients sans e-mail : $200-180=20$ . Requête : SELECT COUNT(*) FROM client WHERE email IS NULL; (résultat attendu : 20).
Cet indicateur mesure la complétude.

Le taux de complétude est de 90 %. Il ne dit rien de l'exactitude des 180 e-mails renseignés : un champ rempli n'est pas forcément un champ juste.

Exercice 2 Choisir les contraintes d'une table

★★☆Environ 12 min

Un club de sport gère une table ADHERENT (numéro, nom, date de naissance, e-mail) et une table INSCRIPTION (numéro d'inscription, numéro d'adhérent, activité, tarif).

Propose une clé primaire pour chaque table.
Quelle clé étrangère faut-il déclarer, et que garantit-elle ?
Propose deux contraintes de domaine pertinentes.
Donne un exemple d'erreur que ces contraintes ne détecteraient pas.

Indice 1

Une clé étrangère renvoie à la clé primaire d'une autre table.

Indice 2

Pense au tarif : peut-il être négatif ? Et à l'e-mail : doit-il être renseigné ?

Voir la correction pas à pas

Clés primaires : numero pour ADHERENT, numero_inscription pour INSCRIPTION.
Clé étrangère : numero_adherent dans INSCRIPTION, qui renvoie à ADHERENT(numero). Elle garantit qu'on n'inscrit pas une personne qui n'est pas adhérente.
Contraintes de domaine possibles : CHECK (tarif >= 0) et email NOT NULL, ou une date de naissance obligatoire.
Erreur non détectée : un adhérent dont la date de naissance est saisie avec le bon format mais fausse, ou une inscription rattachée à un adhérent qui existe mais qui n'est pas la bonne personne.

Les contraintes garantissent la cohérence de la forme et des liens entre tables. La justesse réelle des valeurs reste l'affaire des contrôles et de la vigilance de ceux qui saisissent.

Exercice 3 Mesurer des doublons

★★☆Environ 10 min

Après la fusion de deux fichiers, une base contient 500 fiches clients. Un contrôle montre que 35 fiches sont des doublons d'autres fiches.

Calcule le taux de doublons.
Quel critère de qualité est atteint ?
Propose une mesure de prévention et une mesure de contrôle.

Indice 1

Seules les lignes en trop comptent dans le numérateur.

Indice 2

Relis la différence entre actions avant, et actions pendant ou après la collecte.

Voir la correction pas à pas

Données : 35 doublons sur 500 fiches.
Taux : $\frac{35}{500}\times 100 = 7\ \%$ .
Critère atteint : l'unicité.
Prévention : contrainte UNIQUE sur l'e-mail et vérification d'existence avant l'import. Contrôle : requête avec GROUP BY et HAVING COUNT(*) > 1 lancée régulièrement.

Le taux de doublons est de 7 %. La prévention (avant) évite que les doublons entrent, le contrôle (pendant et après) repère ceux qui sont passés.

Les questions qu'on se pose

Quelle est la différence entre qualité et intégrité des données ?

La qualité demande si la donnée convient à l'usage : exacte, complète, cohérente, à jour, unique. L'intégrité demande si elle est restée complète et non altérée.³ Une donnée peut être intègre mais fausse depuis la saisie, ou de bonne qualité puis altérée par un incident.

Les contraintes d'intégrité suffisent-elles à avoir des données fiables ?

Non. Elles contrôlent la forme (type, valeurs admises) et les liens entre tables, mais pas la vérité d'une valeur. Une date de naissance bien formatée mais fausse passe toutes les règles. Il faut y ajouter des consignes de saisie, des contrôles réguliers et une traçabilité.

À quoi sert la traçabilité ?

Elle permet de savoir qui a modifié quoi, et quand. En cas d'anomalie, on retrouve l'origine du problème et on peut annuler une opération faite à tort. Elle fait partie des propriétés que le programme cite avec la disponibilité, l'intégrité et la confidentialité.¹

Comment répondre à une question d'examen sur la qualité des données dans une entreprise ?

Nomme le critère ou la propriété en cause, explique l'origine de l'erreur, propose une mesure préventive et une mesure de contrôle, puis dis ce que l'entreprise y gagne. Appuie-toi toujours sur les éléments du document fourni plutôt que de réciter un cours général.

Pourquoi le RGPD est-il lié à la qualité des données ?

Le RGPD encadre la protection des données personnelles et figure dans les thèmes du programme.² Une organisation qui détient des informations sur des personnes doit les protéger et en répondre ; des données fausses ou non maîtrisées sur une personne posent un problème à la fois pour elle et pour l'organisation.

Sources

Ressources Éduscol - Enseignements spécifiques STMG, Éduscol. Consulté le 11 novembre 2026.
Programme de management, sciences de gestion et numérique de terminale STMG, Ministère de l'Éducation nationale et de la Jeunesse. Consulté le 11 novembre 2026.
Intégrité, Wikipédia. Consulté le 11 novembre 2026.
Donnée, Wikipédia. Consulté le 11 novembre 2026.

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Qualité et intégrité des données : cours de Terminale STMG

L'essentiel

Pourquoi parler de qualité des données ?

Qu'est-ce qu'une donnée de qualité ?

Qu'est-ce que l'intégrité d'une donnée ?

D'où viennent les erreurs ?

Les contraintes d'intégrité dans une base de données

Prévenir et contrôler : assurance qualité et contrôle qualité

Mesurer la qualité avec des indicateurs

Intégrité, sécurité et réglementation

Les pièges à éviter à l'examen

Exercices corrigés

Exercice 1 Calculer un taux de complétude

Exercice 2 Choisir les contraintes d'une table

Exercice 3 Mesurer des doublons

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