Fiabilité des Sources Documentaires TD 1

Définition source documentaire

Identifier les différents types de supports (texte, base de données, vidéo, site web) fournissant une information exploitable.

Définition de la fiabilité

Expliquer la notion de confiance accordée à une information selon son origine, sa méthode de production et sa cohérence avec d'autres sources.

Distinction fiabilité et pertinence

Différencier la fiabilité d'une source (confiance dans l'information) de sa pertinence (adéquation à la question posée).

Critère Actualité (Currency)

Évaluer la fraîcheur d'une source selon la visibilité et la récence de sa date de publication ou de mise à jour.

Critère Pertinence (Relevance)

Juger l'adéquation d'une source au sujet, au secteur, à la zone géographique et à la période étudiés.

Critère Autorité (Authority)

Vérifier l'identité, la compétence et la reconnaissance institutionnelle de l'auteur ou de l'organisation émettrice.

Critère Exactitude (Accuracy)

Contrôler la présence de sources citées, la description de la méthode et la vérification des données présentées.

Critère Objectif (Purpose)

Analyser la finalité du document (informer, analyser) en détectant les biais commerciaux ou persuasifs (vendre, convaincre).

Triangulation de l'information

Appliquer la règle de confirmation d'une information par au moins deux sources indépendantes.

Sources académiques et statistiques publiques

Reconnaître la fiabilité très élevée des articles scientifiques évalués par les pairs et des statistiques officielles (INSEE, Eurostat).

Rapports d'organisations internationales

Évaluer la fiabilité élevée des rapports de l'OCDE, Banque mondiale et FMI tout en notant les variations méthodologiques entre pays.

Documents d'entreprise et presse économique

Situer la fiabilité moyenne des rapports annuels d'entreprise et de la presse économique en distinguant faits, analyses et tribunes.

Encyclopédies collaboratives et réseaux sociaux

Identifier la fiabilité variable de Wikipédia et la faible fiabilité des réseaux sociaux, utiles pour les tendances mais non comme preuves.

IA génératives

Expliquer pourquoi les outils d'IA générative (ChatGPT, Claude, Gemini) ne sont pas citables comme sources primaires.

Statistiques économiques et financières

Localiser les données fiables sur l'emploi, la consommation et les prix via INSEE, DARES, Banque de France, Eurostat et data.gouv.fr.

Informations légales et financières d'entreprises

Identifier les sources d'informations sur les entreprises (SIREN, dirigeants, comptes) via Infogreffe, BODACC, INPI et bases comme Diane.

Études de marché et consommation

Repérer les sources d'études de marché et de comportements consommateurs via Xerfi, Statista, CRÉDOC et CCI.

Travaux académiques

Utiliser les plateformes de recherche scientifique (Google Scholar, Cairn.info, HAL, Persée) pour accéder aux articles et thèses.

Textes juridiques et presse économique

Accéder aux textes officiels sur Légifrance et à l'actualité économique via Europresse, Les Échos et LSA.

Précaution sur les agrégateurs

Appliquer la règle de remonter systématiquement à la source d'origine lorsqu'on utilise des agrégateurs comme Statista ou societe.com.

Opérateurs booléens

Utiliser les opérateurs AND, OR et NOT pour construire des requêtes de recherche précises et exclure des termes.

Restrictions de recherche

Employer les opérateurs site:, filetype: et les filtres de date pour restreindre la recherche à des sources spécifiques.

Effet boule de neige

Exploiter les bibliographies des documents trouvés et la fonction « Cité par » pour découvrir des sources connexes pertinentes.

Modèle DIKW

Décrire la pyramide de transformation progressive des données brutes en information, connaissance et sagesse.

Définition de la donnée

Identifier un fait brut, non interprété et non contextualisé (exemple : le chiffre « 1 250 »).

Contextualisation de l'information

Expliquer comment une donnée devient information lorsqu'elle est contextualisée et interprétée (exemple : baisse de 22 % des ventes).

Passage à la décision

Montrer comment l'information interprétée permet de prendre une décision stratégique (analyser les causes, revoir l'assortiment).

Caractéristiques des données primaires

Définir les données collectées directement pour la première fois (questionnaires, entretiens) avec adaptation totale mais coût et délai élevés.

Caractéristiques des données secondaires

Définir les données existantes collectées pour un autre objectif (statistiques INSEE, rapports) avec coût faible mais adaptation partielle.

Comparaison des deux types

Analyser les différences de coût, délai d'obtention, actualité et maîtrise méthodologique entre données primaires et secondaires.

Règle méthodologique

Justifier l'usage prioritaire des données secondaires en étude documentaire avant toute collecte de données primaires.

Données internes

Définir les données produites ou détenues par l'organisation dans le cadre de son activité (chiffre d'affaires, fichier clients, statistiques web).

Données externes

Définir les données provenant de l'environnement extérieur (taux d'inflation INSEE, prix concurrents, réglementation, avis clients tiers).

Matrice de croisement

Classer les données selon le croisement des deux dimensions : primaire/secondaire et interne/externe (4 quadrants).

Point de vue organisationnel

Expliquer que la classification interne/externe d'une donnée dépend du point de vue de l'organisation étudiée.