Depuis l'avènement du numérique, la demande de données par les utilisateurs des systèmes d'information géographique (SIG) ne fait qu'augmenter. Les organismes utilisateurs se retrouvent souvent devant plusieurs sources de données géographiques potentielles et ils doivent alors évaluer la qualité de chaque source en fonction de leurs besoins. Pour ce faire, ces organismes pourraient faire appel à un expert en qualité qui pourrait les aider à déterminer s'il y a adéquation (i.e. qualité externe) entre les données et leurs besoins. Pour utiliser le système MUM, l'expert en qualité doit recueillir de l'information sur les jeux de données. Dans le domaine de la géomatique, cette information se retrouve généralement sous la forme de métadonnées émises par les producteurs de données. Le système MUM, développé par Devillers et al. [2004b], a été conçu initialement en fonction d'une approche bottom-up, où on utilise des métadonnées fines pour extraire des indicateurs globaux de qualité, à l'aide d'opérateurs d'agrégation typiques des outils SOLAP. Il s'agit là d'une solution qui permet de faciliter l'analyse de la qualité, particulièrement dans des contextes de données hétérogènes. Par contre, comme le mentionnent les concepteurs de MUM, le manque de métadonnées fines est un obstacle à l'utilisation du système MUM dans sa forme actuelle. L'objectif de la présente recherche a donc été d'élaborer une méthode de génération des métadonnées dite top-down. Cette méthode permet de générer, lorsque possible, les métadonnées fines (au niveau des occurrences, voire des primitives géométriques) d'un jeu de données à l'aide des métadonnées grossières et des opinions d'experts touchant un ensemble d'occurrences. Cette méthodologie amène l'expert en qualité à utiliser dans certains cas des sources de données différentes. Ceci soulève alors un problème concernant l'hétérogénéité de la fiabilité des sources utilisées pour évaluer la qualité externe. Le concept de métaqualité a été introduit pour répondre à ce problème d'hétérogénéité. Il permet en effet de quantifier le risque lié à l'imperfection de l'information contenue dans les indicateurs de qualité. L'enrichissement du système MUM a donc été réalisé grâce à la conception du modèle E-QIMM (Extented Quality Information Management Model) qui est une extension du modèle QIMM de Devillers [2004] et qui permet d'intégrer la dimension ± Métaqualité ¿ dans le processus d'évaluation de la qualité.