AQ/CQ dans le suivi - comment assurer la fiabilité des données

Base de connaissances · 19 juillet 2026

Le plus beau graphique ne vaut rien si l’on ne peut pas faire confiance aux données qui le sous-tendent. C’est pourquoi le suivi professionnel repose sur l’AQ/CQ - assurance et contrôle de la qualité - un ensemble d’habitudes qui protègent la fiabilité des résultats. Elles valent d’être connues même quand on mène un suivi par soi-même.

AQ et CQ - deux faces d’une même pièce

• AQ (assurance qualité) - ce que nous faisons à l’avance pour que les données soient bonnes : le choix des méthodes, les procédures, la formation, le plan.
• CQ (contrôle qualité) - ce avec quoi nous vérifions que c’est effectivement le cas : étalonnages, échantillons de contrôle, vérification.

Des pratiques qui font la différence

• L’étalonnage du matériel - régulier, avec des étalons ; un appareil non étalonné est une erreur bien présentée.
• Les blancs - ils détectent une contamination lors du prélèvement/de l’analyse.
• Les duplicatas - des mesures répétées montrent la répétabilité.
• La chaîne de traçabilité de l’échantillon - du prélèvement au laboratoire : étiquetage, conservation, délai (voir prélèvement et conservation).
• La constance de la méthode et du site - sans elle, les données ne sont pas comparables.

Des concepts à comprendre

• L’incertitude de mesure - tout résultat a une « marge » ; la rapporter est un signe de fiabilité.
• La limite de quantification - la plus petite valeur qu’une méthode peut mesurer de façon fiable ; en dessous, le résultat se rapporte par convention (non comme « 0 »).
• L’accréditation (ISO/IEC 17025) - une confirmation formelle de la compétence d’un laboratoire ; importante quand les données ont une portée officielle.

La validation des données

Avant qu’un résultat n’entre dans les synthèses, il vaut la peine de le relire : valeurs irréalistes, fautes de frappe, erreurs d’unités. C’est une étape simple qui rattrape bon nombre d’erreurs.

En pratique

Une partie du CQ est facilitée par l’outil lui-même. Dans LimnoLog, les données ont une structure uniforme (stations, campagnes, unités), et le mode approbation de campagne permet de relire et de « clôturer » les données avant de les inclure dans un rapport. Sur la façon de présenter des données vérifiées, nous écrivons dans l’article Un rapport de suivi.