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NOTE DE L'ÉDITEUR
Actualisation de l’article P105 « Évaluation de l’incertitude de mesure en chimie » rédigé en 2005 par Michèle DESENFANT, Marc PRIEL et Cédric RIVIER.
RÉSUMÉ
La norme NF EN ISO/IEC 17025 « Exigences générales concernant la compétence des laboratoires d’étalonnages et d’essais » demande de valider les méthodes de mesure lorsqu’elles ne sont pas normalisées ou quand elles sont utilisées hors du domaine d’application prévu par la norme et d’associer une incertitude à la valeur de mesure. Les laboratoires d’analyse chimique savent généralement valider leur méthode de mesure mais ils éprouvent parfois des difficultés pour évaluer l’incertitude de mesure. Cet article reprend les différentes façons, couvertes par le «Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure» (GUM), de l’évaluer, par l’utilisation de données internes ou externes au laboratoire.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Marielle CROZET : Ingénieure chercheure à la Commission d’établissement des méthodes d’analyse (CETAMA), Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), DES, ISEC, DMRC, CETAMA, Université de Montpellier, Marcoule, France
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Séverine DEMEYER : Ingénieure de recherche en science des données, Direction de la métrologie scientifique et industrielle, Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE), Trappes, France
INTRODUCTION
Pour être utilisable, il est essentiel que la valeur d’un résultat de mesure soit accompagnée de son incertitude associée. L’incertitude de mesure est en effet la quantification du doute (ou de la confiance) que l’on a dans le résultat de mesure. Elle est donc un critère décisionnel lors d’une comparaison de résultats, entre eux ou par rapport à une spécification.
L’estimation de l’incertitude de mesure est donc obligatoire pour l’analyste. Pour cela, il ou elle dispose de différents outils, différentes approches, en interne à son laboratoire ou grâce à la participation de son laboratoire à des études collaboratives (comparaisons interlaboratoires).
Le Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure (GUM) a beaucoup évolué, et évolue encore : il ne correspond plus désormais à la seule approche de propagation de l’incertitude (JCGM 100), mais couvre aussi d’autres approches (approche par simulation Monte Carlo (JCGM 101), approche bayésienne, approche interlaboratoires). Le GUM constitue donc désormais un ensemble de documents de référence.
Dans cet article, les auteurs souhaitent faire le point sur les différentes façons d’aborder l’évaluation de l’incertitude de mesure en chimie, et montrer que les approches présentées dans le GUM peuvent aussi utiliser des données de la validation de méthode de mesure. Les concepts essentiels à la démarche d’estimation de l’incertitude de mesure sont donc repris, ainsi que les exigences de la norme NF EN ISO/IEC 17025. Après une présentation synthétique du GUM, et notamment de ses récentes évolutions, les différentes approches d’estimation de l’incertitude de mesure, en utilisant des données intralaboratoires ou hors laboratoire (obtenues par une étude collaborative), sont revues. Ces approches sont illustrées par une application sur un exemple qui sert de fil rouge tout au long de ce document.
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VERSIONS
- Version archivée 1 de déc. 2005 par Michèle DÉSENFANT, Marc PRIEL, Cédric RIVIER
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Évaluation de l’incertitude des résultats d’analyse dans le cadre du GUMArticle inclus dans l'offre
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3. Exigences de la norme NF EN ISO/IEC 17025:2017
3.1 Validation de méthode
La validation de méthode est définie dans la norme ISO/IEC 17025:2017 comme la fourniture de preuves tangibles qu’une entité donnée satisfait à des exigences spécifiées (vérification), où les exigences spécifiées sont adéquates pour un usage déterminé.
Que pouvons-nous retenir de cette définition ? D’une part, la validation est une déclaration de l’aptitude de la méthode à répondre à des besoins particuliers (usage déterminé). Parler de la validation d’une méthode dans l’absolu n’a donc pas de sens. En revanche, il est possible d’évaluer les performances d’une méthode en la caractérisant. Classiquement, les performances d’une méthode sont définies par la quantification de certaines caractéristiques telles que :
-
la spécificité ;
-
la fidélité (la répétabilité et la reproductibilité) ;
-
la linéarité ;
-
la sensibilité ;
-
la justesse ;
-
la capacité de détection ;
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la robustesse.
Comparer les valeurs de ces caractéristiques aux besoins du client, et constater que l’on peut répondre à ces besoins, est ce qu’on appelle « valider la méthode ». La figure 7 illustre cette conception.
La norme NF EN ISO/IEC 17025:2017 considère que les méthodes normalisées ou émanant de groupes d’associations renommés sont a priori validées pour leur domaine d’application. Cette affirmation n’exonère pas le laboratoire de faire la preuve qu’il est en capacité de mettre en œuvre et d’appliquer la méthode normalisée.
HAUT DE PAGE3.2 Évaluation et expression de l’incertitude
Les laboratoires doivent disposer d’une procédure et l’appliquer pour évaluer l’incertitude de mesure et d’essai. La rigueur requise dans une estimation d’incertitude dépend :
-
des exigences de la méthode ;
-
des exigences du client ;
-
de l’existence...
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Exigences de la norme NF EN ISO/IEC 17025:2017
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - Conception, implantation et suivi des stations françaises de surveillance de la qualité de l’air. - Laboratoire Central de Surveillance de la Qualité de l’Air (LCSQA) (2017).
-
(2) - COLLÈGE FRANÇAIS DE MÉTROLOGIE - 27 exemples d’évaluation d’incertitude d’étalonnage. - Afnor (2004).
-
(3) - Expression of the Uncertainty of Measurement in Calibration. - EA-4/02 (1999). https://www.isobudgets.com/pdf/uncertainty-guides/european-co-operation-for-accreditation-ea-4-02-m-1999-expression-of-the-uncertainty-of-measurement-in-calibration.pdf
-
(4) - Lignes directrices d’EA pour l’expression de l’incertitude des résultats d’essais quantitatifs. - Guide EA-4/16 (2004). https://www.lne.fr/fr/guides-techniques/guide-ea416-incertitudes
-
(5) - EURACHEM, CITAC - Quantifier l’incertitude des mesures analytiques - (2016). http://www.lne.fr
-
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
NORMES
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Analyse des produits agricoles et alimentaires – Terminologie - FD V01-000 - 2023
-
Guidelines for Measurement Uncertainty in Testing - ILAC-G 17 - 2021
-
Qualité de l’eau – Échantillonnage – Partie 10 : Lignes directrices pour l’échantillonnage des eaux résiduaires - ISO 5667-10 - 2020
-
Qualité de l’eau – Échantillonnage – Partie 11 : Lignes directrices pour l’échantillonnage des eaux souterraines - ISO 5667-11 - 2009
-
Qualité de l’eau – Échantillonnage – Partie 12 : Recommandations concernant l’échantillonnage des sédiments dans les rivières, les lacs et les estuaires - ISO 5667-12 - 2017
-
Sualité de l’eau – Échantillonnage – Partie 17 : Lignes directrices pour l’échantillonnage des matières solides en suspension - ISO 5667-17 - 2008
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Qualité de l’eau – Échantillonnage...
ANNEXES
Agence de l’environnement et de la maîtrise de l’énergie (Ademe) http://www.ademe.fr
Association française de normalisation (Afnor) http://www.afnor.fr
Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE) Le logiciel LNE Uncertainty est disponible gratuitement https://www.lne.fr/en/software/lne-uncertainty-evaluating-measurement-uncertainties-using-gum-and-monte-carlo
United Kingdom Accreditation Service (UKAS) http://www.ukas.com
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