mille et une façons dappréhender l’incertitude… · indication, un résultat brut ou un...
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8ème Forum Laboratoires – 30 juin 2015
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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 …
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Saint-Denis - Paris - Trappes [email protected]
D’appréhender l’incertitude…
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La joie ou la crainte
D’apprécier l’incertitude…
Où sont les références,la reproductibilité, les experts ?
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D’exprimer l’incertitude…
JCGM : VIM - GUM(ISO & bipm.org)
ISO 5725etc.
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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…
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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…
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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…
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De définir l’incertitude…
Paramètre, associé au résultat d’unmesurage, qui caractérise la dispersiondes valeurs qui pourraient êtreraisonnablement attribuées aumesurande
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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 ?
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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
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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…
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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
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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…
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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
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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…
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Température
Résistance
modèle simple
local…
x
y
xi
yi
Mille et une façons de trouver le modèle… local
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Température
Résistance
modèle
x
y
xi
yi
Plus compliqué…
vers le plan d’expériences
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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
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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…
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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)
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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
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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)
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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