Conclusion
Étude comparative de trois approches d’évaluation des incertitudes : GUM, GUM S1 et globale

Cette étude, effectuée au sein du Laboratoire régional d’Analyses et de Recherches de Marrakech (LRARM), a parfaitement répondu à nos attentes, du fait qu’il nous a permis la mise en application de la métrologie dans le secteur agroalimentaire.

La présente étude a été réalisée en vue de répondre à un besoin en matière d’évaluation des incertitudes des processus de mesure au sein du laboratoire, de mettre l’accent sur la procédure d’étalonnage des pH-mètres et éventuellement d’y d’apporter quelques éléments afin de mieux la formaliser.

En effet, notre projet de fin d’étude avait pour objectif la mise au point d’une approche d’évaluation des incertitudes qui réponde au besoin du laboratoire, en termes de coûts, de temps et de variation quotidienne réelle des paramètres de l’environnement de travail constatée dans le laboratoire. L’étude comparative entre les trois approches d’estimation des incertitudes a en effet permis d’identifier les points forts de chaque approche et ses limites d’application. En outre cette étude a donné la possibilité de valider les résultats obtenus par l’approche GUM en utilisant l’approche de GUM S1 (Monte-Carlo), et finalement de proposer l’approche la plus adéquate pour les laboratoires de l’ONSSA.

En somme, l’étude comparative entre les trois approches d’évaluation des incertitudes (GUM, GUM S1 et globale) nous a permis de conclure que l’approche globale est la plus adéquate pour évaluer les incertitudes pour les pH-mètres du laboratoire de l’ONSSA en vertu de leur nature d’activité. Cependant, les approches GUM et GUM S1 sont nécessaires pour l’amélioration du processus de mesure.

Au terme de ce travail, et pour conserver un système fonctionnel, et assurer la fiabilité des résultats, on recommande aux laboratoires de généraliser ce calcul à tous les instruments de mesure utilisés, afin de minimiser les coûts d’étalonnage et de réduire les sources d’incertitude engendrées par les processus de mesure, et de ce fait, assurer une amélioration continue.