S'il est un concept qui est paradoxalement au c½ur du métier de la métrologie et assez, voire très, difficile à cerner, c'est bien celui de l'incertitude de mesure. Et ce n'est pas la définition qu'en donne le V.I.M (JCGM 200 : 2008 « Vocabulaire international de la Métrologie ») qui peut arranger les choses...

Contrôles Essais Mesures - Février 2012
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Cet article traite des incertitudes de mesure de défauts géométriques sur machines à mesurer tridimensionnelles (MMT). Leurs estimations sont effectuées par comparaison inter laboratoires conformément à la série de normes ISO 5725 [1-6]. Cependant, la non normalité des lois de distribution des erreurs de mesure impose d'adapter les tests de valeurs aberrantes décrits dans la norme. On propose une méthode itérative permettant de procéder aux exclusions des laboratoires aberrants ainsi qu'une expression de l'incertitude de mesure compatible avec la non normalité des lois de distributions.

Congrès de Métrologie de Paris - 2009
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Delta Mu est une société qui propose des logiciels de gestion de la métrologie, de la formation, du conseil. Son fondateur, Jean-Michel POU, est une figure iconoclaste dans le milieu de la métrologie. Il aime à bousculer le GUM, le VIM et les idées reçues. Ici, il présente une solution par simulation numérique qui permet de distinguer l'incertitude de l'instrument à étalonner de l'incertitude « bruit de fond » du processus d'étalonnage. Si cette solution est encore théorique (mais déjà éprouvée), elle tente de répondre à de vraies questions : celles que se posent les industriels.

Mesures N° 776 (article rédigé par Marie-Pierre VIVARAT PERRIN) - Juin 2005
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L'incertitude de mesure est au c½ur de la problématique du métrologue. Jusqu'ici limitée à l'étalonnage des instruments de mesure, la fonction métrologie doit aujourd'hui garantir la capabilité des processus de mesure, c'est-à-dire leur aptitude à l'emploi. Cette série de 6 articles propose d'aider le lecteur à mieux comprendre la problématique de l'incertitude de mesure et de la capabilité des processus de mesure. Elle aborde sous un angle pédagogique et didactique, l'aspect théorique. Des exemples numériques guideront le lecteur pour ses applications personnelles au sein de son entreprise.

 Partie 1 : La mesure sous l'angle statistique

Cet article présente la mesure sous son angle statistique sur la base d'exemples empruntés au jeu de dés. Il permet de comprendre et de visualiser les outils utilisés pour l'évaluation des incertitudes de mesure

Contrôles Essais Mesures - Avril 2004
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 Partie 2 : L'utilisation des propriétés statistiques

Comment utiliser les outils et propriétés statistiques présentés dans le premier article pour évaluer les incertitudes de mesure ? Il s'agit d'une « revisite » du GUM (Guide pour l'expression des incertitudes de mesure, devenu aujourd'hui la norme NF ENV 13005) pour en analyser les tenants et aboutissants.

Contrôles Essais Mesures - Juillet 2004
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 Partie 3 : Quelques applications numériques

Les exemples abordés font appel aux méthodes de calcul traditionnelles (évaluation des écarts-type, loi de propagation...) mais aussi à la simulation numérique.

Contrôles Essais Mesures - Octobre 2004
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 Partie 4 : Quelques applications numériques (suite)

Evaluation de la vitesse d'un débit d'eau et de l'incertitude associée.

Contrôles Essais Mesures - Janvier 2005
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 Partie 5 : Déclaration de conformité

Cet article reprend les principes de la norme ISO 14253-1 applicable, compte tenu de son statut, à tous les systèmes qualité.

Contrôles Essais Mesures - Avril 2005
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 Partie 6 : Le choix d'un processus de mesure

Cette dernière partie présente les notions de risque client et risque fournisseur ainsi que les outils permettant de définir une stratégie pragmatique dans le cas où la capabilité contractuelle ne peut être obtenue (incertitude de mesure trop grande devant la tolérance à vérifier)

Contrôles Essais Mesures - Juillet 2005
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L'évaluation des incertitudes de mesure, suivant les préconisations du G.U.M, devenu la norme NF ENV 13005 [1], nécessite d'évaluer chacune de ses composantes sous la forme d'écart type. On pressent l'incertitude résultant des méthodes d'évaluation dites de type B, pour lesquelles il convient d'attribuer, parfois arbitrairement, des modèles de distribution mais connaît-on l'imperfection des méthodes dites de type A ? La littérature propose différents correcteurs ou formules pour l'estimation de l'écart type expérimental dans le cas des petites séries de résultats ! Aucune ne prévoit les mêmes coefficients ! A l'aide de la simulation numérique, il est possible d'établir des coefficients et surtout les incertitudes associées aux écarts types expérimentaux.

Congrès de métrologie de Toulon - 2003
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Cet article propose une méthode d'évaluation des erreurs liées aux instruments de mesure différente de celle actuellement en vigueur dans les laboratoires d'étalonnage. Le V.I.M (Vocabulaire International de la Métrologie) définit l'erreur d'indication d'un instrument de mesure comme la différence entre la valeur mesurée et la valeur vraie, définition à l'origine des stratégies d'étalonnage et de vérification. Or, le même V.I.M définit l'erreur de mesure comme la différence entre la valeur mesurée et la valeur vraie. En appliquant cette deuxième définition aux opérations d'étalonnage, l'auteur montre qu'il est possible d'aller plus loin tant au niveau de l'analyse des résultats d'étalonnage que des conclusions des vérifications.

Congrès de métrologie de Saint-Louis - 2001
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