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About Isabelle Boydens

Consultante Recherche depuis 1996 chez Smals et Professeur ordinaire à l'Université libre de Bruxelles où elle enseigne depuis 1999. Elle a obtenu une thèse de doctorat en "Sciences de l'Information et de la Documentation" à l'ULB en 1998. De 1991 à 1996, elle était chercheur en histoire quantitative à l'Université de Liège où elle a participé à la création du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique » dont elle est Présidente depuis 2013. Son domaine d'expertise concerne la qualité des bases de données et la gestion de projets opérationnels en la matière.

Interests: Data quality, Database et data management, Documents and Records Management, Metadata (thesaurus, ...)

Email: isabelle.boydensblah [at] blah blahsmals.be

Website: http://www.ulb.ac.be/cours/iboydens/

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List of blog posts :

Typologie van de anomalieën, een kader voor actie: de case van machine learning

Isabelle Boydens(*) en Gani Hamiti(**) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team De kwaliteit van een gegeven is de geschiktheid ervan voor gebruik en voor de beoogde doelstellingen (‘fitness for use’) (Boydens, 1999, Boydens 2014). In … Continue reading

"Les répertoires : pivots indispensables et méconnus des systèmes d’information", par Pascal Rivière, Université libre de Bruxelles, 17 mai 2023, 14h

Le mercredi 17 mai 2023 à 14 heures se tiendra à l’Université libre de Bruxelles une conférence sur l’évaluation et l’amélioration de la qualité des Répertoires de sources authentiques (Entreprises, citoyens, électeurs, étudiants, formations, établissements de santé, … ) par … Continue reading

Typologie des anomalies, un cadre pour l’action : le cas du machine learning

Isabelle Boydens(*) et Gani Hamiti(**) (*) Data Quality Expert, Research Team (**) Data Quality Analyst, Databases Team La qualité d’une donnée désigne son adéquation aux usages et objectifs visés (« fitness for use ») (Boydens, 1999, Boydens 2014). Dans cet article nous … Continue reading

Machine Learning : data quality challenges in the scope of a "fitness for use" (ULB, 18/05/22, 14h, on line)

La prochaine journée FNRS "Analyse critique et amélioration de la qualité de l'information numérique" aura lieu le 18 mai de 14h à 15h30 en mode on line.    Le thème cette année, « Apprentissage automatique (ML) : les challenges de la qualité … Continue reading

« I want to talk to a HUMAN! » : impact de la qualité des bases de connaissances sur les chatbots (29/01/2020, ULB)

Rencontre « Data quality » FNRS-ULB-Smals le 29/01/2020 à l’Université libre de Bruxelles La prochaine réunion du groupe de contact FNRS « Analyse critique et amélioration de la qualité de l’information numérique » se tiendra le mercredi 29 janvier 2020 dès 13h30 à l’Université libre … Continue reading

Anomalies & Transactions Management System (ATMS) : enjeux, concepts, réalisations et travail en cours

Cet article de blog a pour objet d’introduire le concept d’ATMS (Anomalies & Transactions Management System) : après en avoir montré l’importance fondamentale dans le cadre du « back tracking »  récemment évoqué dans un article de blog de mai 2018, nous en … Continue reading

Cours-conférence "Data Quality Tools", ULB, 13 mars 2019, par Gani Hamiti, Smals

Gani Hamiti donnera un cours-conférence à l’ULB le 13 mars 2019 de 18 heures à 20 heures, suivi d’une réception. Dans le cadre du cours STIC-B-510 « Qualité de l’information et des documents numériques » de la filière STIC de l’Université libre de Bruxelles, Gani … Continue reading