Fiche pratique | Réf : 0826

Exploiter ses connaissances dans un nouveau domaine : comment travailler par analogie ?

Auteur(s) : Jean-Michel LAMBOUR

Date de publication : 26 avr. 2012

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Auteur(s)

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

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

MOTS-CLÉS

modélisation   |   régression   |   degrés de liberté   |   équations   |   similitudes   |   analyse   |   analogie

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/f-0826

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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.

Étapes :

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Auteur

Jean-Michel Lambour

Glossaire

Degrés de liberté

Il s’agit de la différence entre le nombre d’équations servant à interpréter un phénomène et le nombre de paramètres intervenant dans l’équation finale.

Par exemple, si l’on estime que seuls 3 paramètres permettent d’expliquer les variations d’un phénomène, à ε près, pour lequel on dispose de 10 observations, on dira que l’on a (10-3) degrés de liberté... En revanche, si l’on veut introduire 10 paramètres (ou interactions, éventuellement) dans l’équation finale, on pourra parvenir à expliquer l’ensemble, sans aucun degré de liberté ; autrement dit, c’est suffisant si l’on est sûr d’avoir bien choisi les paramètres, mais cela ne vaudra rien du tout, si l’on s’est trompé dans ce choix. On peut vérifier aisément cette validité en observant une onzième expérimentation : si celle-ci confirme l’hypothèse, la validité est quasiment certaine ; si celle-ci infirme l’hypothèse, c’est que tout le raisonnement est faux. Il vaut donc mieux être modeste dans ses explications et savoir garder quelques degrés de liberté.


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