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Corriger les anomalies : Le workflow complet dans le Centre de Données

Procédure pas-à-pas pour éditer les données, justifier les corrections, gérer les exceptions et valider les lignes.

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À retenir

Une cellule modifiée exige TOUJOURS un motif obligatoire. Une ligne ne peut être validée que si 100% de ses anomalies critiques sont résolues (ou justifiées comme exceptions) et qu'aucun conflit de doublon actif ne subsiste.

Le workflow de correction en 9 étapes

Pour corriger un jeu de données dans le Centre de Correction (/donnees) :

1. Identifier l'anomalie : Les cellules problématiques sont surlignées en couleur selon leur gravité (rouge pour critique, orange pour haute, jaune pour moyenne). Vous pouvez filtrer le tableau pour n'afficher que les lignes à anomalies.
2. Comprendre le problème : Cliquez sur la cellule ou ouvrez le panneau latéral de guidage (GuidedCorrectionDrawer) pour lire le message explicatif, la valeur attendue et la recommandation.
3. Modifier la valeur : Double-cliquez sur la cellule erronée pour activer le mode édition.
4. Indiquer la raison : Une boîte de dialogue s'ouvre, exigeant un motif obligatoire de modification (ex: 'Rectification faute de frappe : 145 -> 45 selon carnet de santé').
5. Enregistrer la correction : La nouvelle valeur est enregistrée et l'ancienne valeur est archivée dans le journal d'audit avec votre nom et l'horodatage précis.
6. Traiter les autres anomalies : Si la ligne contient d'autres anomalies sur d'autres colonnes, traitez-les successivement.
7. Gérer une exception (le cas échéant) : Si une valeur inhabituelle est réelle sur le terrain (ex: un ménage atypique de 32 personnes vérifié par le chef de village), cliquez sur 'Marquer comme exception' (MarkExceptionModal) pour la confirmer avec justification.
8. Valider les données : Lorsque toutes les anomalies critiques de la ligne sont résolues et qu'aucun doublon ne subsiste, la ligne peut être validée (les avertissements résiduels peuvent être acceptés avec justification obligatoire).
9. Relancer le contrôle : Cliquez sur 'Réanalyser le dataset' (/api/datasets/reanalyze) pour recalculer immédiatement le nouveau score DQA global.

Les 3 statuts de validation d'une ligne

Chaque enregistrement du dataset traverse un cycle de vie rigoureux :

not_validated (Non validée) : L'observation contient des anomalies critiques non traitées ou n'a pas encore fait l'objet d'une vérification humaine.
in_progress (En cours) : Une ou plusieurs erreurs de la ligne ont été corrigées, mais des anomalies critiques subsistent ou un conflit de doublon reste non résolu.
validated (Validée) : L'observation a été vérifiée, zéro anomalie critique ne subsiste et aucun conflit de doublon n'est actif. Les avertissements résiduels éventuels ont été validés avec justification.

Conseil MEAL : Règle stricte d'auto-validation : DataQuality n'autorise jamais une ligne à passer en 'validated' si une seule anomalie critique reste non résolue ou si un conflit de doublon subsiste. Les avertissements non critiques peuvent être acceptés avec un motif de validation obligatoire.