mille et une façons dappréhender l’incertitude… · indication, un résultat brut ou un...

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8 ème Forum Laboratoires 30 juin 2015 1 Mille et une façons dappréhender l’incertitude… Marc E. HIMBERT Professeur du Conservatoire national des arts et métiers Membre de l’Académie des technologies Président du Comité de section Laboratoires du Cofrac avec la complicité active de tant d’autres …

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8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

1

Mille et une façons

d’appréhender l’incertitude…

Marc E. HIMBERT

Professeur du Conservatoire national des arts et métiers

Membre de l’Académie des technologies

Président du Comité de section Laboratoires du Cofrac

avec la complicité active de

tant d’autres …

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

2

Saint-Denis - Paris - Trappes [email protected]

D’appréhender l’incertitude…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

3

La joie ou la crainte

D’apprécier l’incertitude…

Où sont les références,la reproductibilité, les experts ?

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

4

D’exprimer l’incertitude…

JCGM : VIM - GUM(ISO & bipm.org)

ISO 5725etc.

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

5

Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure

Repris en ISO

Des compléments au GUM sont ou seront publiés

• Propagation des distributions (méthode de Monte Carlo)

• Généralisation des formules du GUM dans le cas ou le mesurande

n’est pas unique

• Prise en compte de l’incertitude dans les déclarations de conformité

• Modélisation – Approche Bayésienne

• Utilisation des moindres carrés

Des logiciels sont disponibles…

D’évaluer l’incertitude…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Conforme

Hors

spécification

Doute… lié à l’incertitude de mesure ou d’essai

Non conforme

Spécification

Résultat

expérimental

D’utiliser l’incertitude…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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incertitude de mesure, f

paramètre non négatif qui caractérise la dispersion des valeurs attribuées à un

mesurande, à partir des informations utilisées

NOTE 1 L'incertitude de mesure comprend des composantes provenant d'effets systématiques, telles que

les composantes associées aux corrections et aux valeurs assignées des étalons, ainsi que l'incertitude

définitionnelle. Parfois, on ne corrige pas des effets systématiques estimés, mais on insère plutôt des

composantes associées de l'incertitude.

NOTE 2 Le paramètre peut être, par exemple, un écart-type appelé incertitude-type (ou un de ses

multiples) ou la demi-étendue d'un intervalle ayant une probabilité de couverture déterminée.

NOTE 3 L'incertitude de mesure comprend en général de nombreuses composantes. Certaines peuvent

être évaluées par une évaluation de type A de l'incertitude à partir de la distribution statistique des

valeurs provenant de séries de mesurages et peuvent être caractérisées par des écarts-types. Les autres

composantes, qui peuvent être évaluées par une évaluation de type B de l'incertitude, peuvent aussi être

caractérisées par des écarts-types, évalués à partir de fonctions de densité de probabilité fondées sur

l'expérience ou d'autres informations.

NOTE 4 En général, pour des informations données, on sous-entend que l'incertitude de mesure est

associée à une valeur déterminée attribuée au mesurande. Une modification de cette valeur entraîne une

modification de l'incertitude associée.

De définir l’incertitude…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

8

De définir l’incertitude…

Paramètre, associé au résultat d’unmesurage, qui caractérise la dispersiondes valeurs qui pourraient êtreraisonnablement attribuées aumesurande

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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résultat de mesure, m

ensemble de valeurs attribuées à un mesurande, complété par toute autre information

pertinente disponible

NOTE 1 Un résultat de mesure contient généralement des informations pertinentes sur

l'ensemble de valeurs, certaines pouvant être plus représentatives du mesurande que

d'autres. Cela peut s'exprimer sous la forme d'une fonction de densité de probabilité.

NOTE 2 Le résultat de mesure est généralement exprimé par une valeur mesurée unique

et une incertitude de mesure. Si l'on considère l'incertitude de mesure comme négligeable

dans un certain but, le résultat de mesure peut être exprimé par une seule valeur mesurée.

Dans de nombreux domaines, c'est la manière la plus usuelle d'exprimer un résultat de

mesure.

NOTE 3 Dans la littérature traditionnelle et dans l'édition précédente du VIM, le résultat de

mesure était défini comme une valeur attribuée à un mesurande et pouvait se référer à une

indication, un résultat brut ou un résultat corrigé, selon le contexte.

Processus de mesure ---> Valeur numérique, unité, incertitude ?

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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indications

8 10 12 14 160

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

densité

Note 1

Note 2

y : 12,0 mm 2,0 mm (k = 2)

y = 12,0 mm u(y) = 1,0 mm

y = 12 mm, sous-entend incertitude négligeable

(17 % négligeable ?)

x

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Étape 2 :

Quantification de l’effet des

sources d’incertitude

des xi

incertitude-type u(xi)

ou

loi de distribution

Rebouclage

(feedback)

Modèle applicable

[mathématique]

du processus de

mesure

f(X1,..,Xn)

Grandeurs d’entrée

Incertaines : xi

Mesurande

Y = f(Xi)

Étape 1 : Analyse du processus de mesure

Étape 4 :

Expression

finale du

résultat

y, uc(y)

Étape 3 : Propagation de l’incertitude (LPU, MMC…)

Étape 3’ : Analyse de sensibilité, Hiérarchisation

Allons-y…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Grandeur Résultat

Instruments Procédure

Objets Acteurs

Conditions

d’ambiance

Mesure

ou Essai

Le processus de mesure ou d’essai

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Grandeur ? Résultat ?

Instruments ? Procédure ?

Objets ? Acteurs ?

Conditions

d’ambiance ?

Rechercher et identifier les causes

d’erreur

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

14

Rechercher et identifier les causes

d’erreur

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

15

Étape 2 :

Quantification de l’effet des

sources d’incertitude

des xi

incertitude-type u(xi)

ou

loi de distribution

Rebouclage

(feedback)

Modèle applicable

[mathématique]

du processus de

mesure

f(X1,..,Xn)

Grandeurs d’entrée

Incertaines : xi

Mesurande

Y = f(Xi)

Étape 1 : Analyse du processus de mesure

Étape 4 :

Expression

finale du

résultat

y, uc(y)

Étape 3 : Propagation de l’incertitude (LPU, MMC…)

Étape 3’ : Analyse de sensibilité, Hiérarchisation

Allons-y…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Apprécier des lois de distribution des paramètresméthode du maximum d’entropie

évaluation de type A ou de type B

introduction éventuelle de corrélations

Origine

Composante d’incertitude

A. RÉPÉTABILITÉ un mesurage S

B. CAUSES IDENTIFIÉES

PAR EXEMPLE…

B.1 : Mesurande

B.2 : Instrument 1

B.4 : Méthode

B.5 : Température du laboratoire

u1

u2

u4

u5

INCERTITUDE TYPE (COMPOSÉE) uC

Budget d’incertitude

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Étape 2 :

Quantification de l’effet des

sources d’incertitude

des xi

incertitude-type u(xi)

ou

loi de distribution

Rebouclage

(feedback)

Modèle applicable

[mathématique]

du processus de

mesure

f(X1,..,Xn)

Grandeurs d’entrée

Incertaines : xi

Mesurande

Y = f(Xi)

Étape 1 : Analyse du processus de mesure

Étape 4 :

Expression

finale du

résultat

y, uc(y)

Étape 3 : Propagation de l’incertitude (LPU, MMC…)

Étape 3’ : Analyse de sensibilité, Hiérarchisation

Allons-y…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Température

Résistance

modèle simple

local…

x

y

xi

yi

Mille et une façons de trouver le modèle… local

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Température

Résistance

modèle

x

y

xi

yi

Plus compliqué…

vers le plan d’expériences

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Y = f(X1, X2, X3) y, u(y)

x1, u(x

1)

x2, u(x

2)

x3, u(x

3)

y±U

Hypothèse gaussienne

Propager l’incertitude

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

21

Étape 2 :

Quantification de l’effet des

sources d’incertitude

des xi

incertitude-type u(xi)

ou

loi de distribution

Rebouclage

(feedback)

Modèle applicable

[mathématique]

du processus de

mesure

f(X1,..,Xn)

Grandeurs d’entrée

Incertaines : xi

Mesurande

Y = f(Xi)

Étape 1 : Analyse du processus de mesure

Étape 4 :

Expression

finale du

résultat

y, uc(y)

Étape 3 : Propagation de l’incertitude (LPU, MMC…)

Étape 3’ : Analyse de sensibilité, Hiérarchisation

Allons-y…

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Apprécier des lois de distribution des paramètresméthode du maximum d’entropie

évaluation de type A ou de type B

introduction éventuelle de corrélations

Prendre en compte les non-linéarités

Propagation Monte Carlo des distributions (GUM-S1)

[ylow;yhigh]

)~(;~ yuyY = f(X1, X2, X3)

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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« Organiser[…] des essais ou mesures effectuées sur des échantillons […]

semblables par […] deux acteurs, dans des conditions prédéterminées. »

ou se reporter à un résultat connu (norme)

Comparaison inter- xxx (laboratoires) :

un moyen de caractérisation de la performance

d’un ou plusieurs des xxx

d’une ou des méthodes employées par les xxx

d’un objet de référence mesuré par les xxx

Comparaisons expérimentales

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Fidélité

Répétabilité Reproductibilité

même laboratoire

même opérateur

même matériel

même méthode

pièces ou échantillons identiques

court intervalle de temps

intralaboratoire (W)

laboratoires différents

opérateurs différents

matériels différents

même méthode

pièces ou échantillons identiques

interlaboratoires (B)

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Reproductibilité en plus concret

sR =1

p-1yi - y( )

2+ 1-

1

n

æ

èç

ö

ø÷sr

2

i=1

p

å

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classique

Bayésien

Le GUM demain ?

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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Le dernier mot aux grandeurs et outils

8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015

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En guise de conclusion

Absolute certainty is the privilege of uneducated minds, or fanatics.

It is, for scientific folks, an unattainable ideal…

C.J.Keyser, Mathematical philosophy, (1922)

Merci de votre patience