Fiche pratique | Réf : FIC0826 v1

Analyser les résultats ou les données
Exploiter ses connaissances dans un nouveau domaine : comment travailler par analogie ?

Auteur(s) : Jean-Michel LAMBOUR

Date de publication : 10 avr. 2012 | Read in English

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Auteur(s)

  • Jean-Michel LAMBOUR : Anciennement chef de projets recherche et développement, peinture pour l’automobile

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INTRODUCTION

Vous avez changé de secteur d’activité et vous vous trouvez confronté à des problématiques différentes. Vous voulez comprendre, améliorer, quantifier les facteurs influents.

Contrairement à des idées préconçues et subjectives, la plupart des phénomènes observables peuvent être comparés à des comportements « communs » que vous avez pu avoir déjà rencontrés, notamment dans vos précédentes missions de conception. Grâce à cette expérience pratique, il vous sera possible, de prime abord, de décrire un phénomène dont la dénomination strictement scientifique peut apparaitre hermétique aux non-spécialistes. En second lieu, on pourra, si besoin est, trouver l’équation mathématique type mettant en relation ce comportement avec les paramètres dont il dépend.

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De la conception au prototypage, jusqu'à l'industrialisation, la référence pour sécuriser le développement de vos projets industriels.

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic0826


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4. Analyser les résultats ou les données

Vous pouvez facilement mettre les valeurs les paramètres et les résultats sous forme de tableau, via un logiciel de bureautique (Excel, par exemple) et essayer d’en tracer une courbe de mise en relation.

On trouve alors, en modélisant cette relation en ajoutant un graphe, ce que l’on appelle « une courbe de tendance », autrement dit la courbe reliant des points théoriques les plus proches des points expérimentaux, selon un modèle d’équation choisie. La manipulation est si simple que l’on est parfois tenté de choisir un modèle d’équation très compliqué, mais qui donnera, en sortie, une modélisation idéale, parfois (trop) parfaite !

Des coefficients de corrélation trop idéaux masquent souvent le fait que l’on ne dispose plus alors de suffisamment de degrés de liberté pour apprécier si le modèle choisi est bien le bon. Il vaut mieux, la plupart du temps, vouloir n’expliquer que 95 ou 98 % des variations avec 3 paramètres ou 3 composantes que d’en expliquer 100 % avec 10 termes.

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Jean-Michel Lambour

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