Les différentes méthodes d'évaluation des incertitudes de mesure

The approaches for measurement uncertainty evaluation

Laboratoire national de métrologie et d'essais 1, rue Gaston Boissier 75724 Paris cedex 15; Tél : +33 (0)1 40 43 37 00, Fax : +33 (0)1 40 43 37 37

Auteur de correspondance : marc.priel@lne.fr

Résumé

De nombreuses décisions se fondent sur des résultats de mesure (conformité à une réglementation, comparaison de méthodes de mesure...) et la qualité des décisions repose en grande partie sur celle des résultats de mesure. Il est donc indispensable de fournir à tout utilisateur d'un résultat de mesure une information sur sa qualité, sa fiabilité et c'est le rôle de l'incertitude. Depuis la publication du Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure (GUM) en 1995 qui fonde les principes de l'évaluation des incertitudes, de nombreux travaux ont été menés pour développer des méthodes alternatives, plus faciles à mettre en oeuvre, notamment lorsque la modélisation du processus de mesure ou d'analyse est impossible pour des raisons techniques ou économiques. Ces méthodes utilisent toutes les données expérimentales disponibles : répétabilité, reproductibilité, cartes de contrôle, essais interlaboratoires...Les travaux présentés dans cet article comparent les résultats obtenus par la méthode de modélisation (GUM) avec l'incertitude obtenue avec l'application de méthodes alternatives.

Abstract

Many important decisions are based on measurement. Result can be used for example to assess the conformity to statutory limits, to compare two methods...Whenever decisions are based on measurement, it is important to have some indication of the quality of the results. The uncertainty of measurement is the simplest way to express the reliability of the results. Since the advent of the Guide to the expression of Uncertainty in Measurement (GUM) founding the principle of uncertainty evaluation, numerous projects have been carried out to develop alternate practical methods when it is impossible to model the measurement of the process for technical or economical aspect. These methods can use all the experimental data available for the laboratories, such as repeatability, reproducibility, quality control chart... The studies presented in this paper compare the results obtained by the modelling method from GUM with the uncertainty applying alternative methods.