Estimation des incertitudes de mesure - Module 1 - Approches GUM & Monte-Carlo

Contexte et objet de la formation :

Un résultat d’étalonnage, d’essai ou d’analyse doit être accompagné de son incertitude. Il s’agit d’une exigence normative, ça peut être aussi l’occasion de prendre un peu de recul pour réfléchir sur le processus de mesure afin de mieux le maitriser en identifiant et évaluant les différentes sources d’incertitudes.

Cette formation est conçue d’une façon structurée et progressive pour permettre d’évaluer les incertitudes de mesure selon l’approche de référence (GUM) et l’extension à la méthode Monte-Carlo.

 

Objectifs :

  • Comprendre l’intérêt de l’incertitude de mesure.
  • Assimiler le vocabulaire et les concepts  de base pour l’évaluation des incertitudes.
  • Savoir évaluer l’incertitude associée à un résultat de mesure selon la méthode GUM.
  • Connaitre et appliquer le principe de la méthode Monté Carlo.
  • Disposer des outils nécessaires pour l’évaluation des incertitudes, en se basant sur les textes les plus récents..

Programme :

Introduction & Environnement normatif

  • Qu’est-ce que l’incertitude de mesure ? Pourquoi les calculer ?
  • Vocabulaires et définitions : EMT, justesse, fidélité, répétabilité, reproductibilité,…
  • Notion d’erreurs et de correction.
  • Justesse, biais, répétabilité et reproductibilité.

Rappels statistiques

  • variables aléatoires et théorème central limite.
  • Loi normale et propriétés.
  • Variance, écart-type, intervalle de confiance et test statistique.
  • Exercices.

Approche GUM (guide pour l'expression de l'incertitude de mesure)

  • Définition du mesurande.
  • Les facteurs influents et comment établir un bilan des causes d’incertitude.
  • Evaluation des incertitudes-types.
  • Incertitude composée et loi de propagation des incertitudes.
  • Incertitude élargie, expression des résultats et règles d’arrondissage – Bilan/budget d’incertitudes.
  • Exercices d’applications.
  • Présentation et prise en main par les stagiaires des fichiers de calculs et d’un logiciel libre.

Méthode Monte Carlo (Supplément 1 du GUM)

  • Principe de la méthode.
  • Présentation et prise en main par les participants d’un logiciel libre.
  • Exemples et discussions.

Comparaison entre les différentes approches & conclusion

 

Méthode Pédagogique :

Présentation conventionnelle. Echange et discussion. Présentation d’exemples issus des normes.

Exercices (énoncé et corrigé).

 

Public cible :

Personnels des laboratoires d’essais ou d’étalonnage : responsable métrologie, responsable technique, ingénieurs d’essais, responsable qualité, techniciens,…

 

Matériel nécessaire :

Ordinateur portable avec tableur Excel (ou équivalent).

 

Durée :

Deux jours (un programme détaillé peut être envoyé à la demande).

 

Contexte et objet de la formation :

Un résultat d’étalonnage, d’essai ou d’analyse doit être accompagné de son incertitude. Cela peut être une exigence normative ou celle des clients du laboratoire, il s’agit aussi de l’occasion de prendre un peu de recul pour réfléchir sur le processus de mesure afin de mieux le maitriser en identifiant et évaluant les différentes sources d’incertitudes.

Cette formation est conçue d’une façon structurée et progressive pour permettre d’évaluer les incertitudes de mesure selon les méthodes de référence GUM (propagation des incertitude-types) et Monté Carlo (propagation des distributions). Ces méthodes sont les plus utilisées par les métrologues.

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