
L’IA au service de la spéculation ?
En s’appuyant sur l’intelligence artificielle, des fonds spéculatifs affichent d’impressionnants retours sur investissements. Pourtant, seul un petit nombre d'entre eux confient une part importante...
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Cet article présente les propriétés de la maintenance préventive dont l'objectif est d’éviter l’occurrence d’une défaillance. Il donne une typologie des différentes catégories de maintenance préventive, des tâches et des activités associées. Ensuite, un inventaire (non exhaustif) des technologies est proposé et expose en détail les essais non destructifs. Les principes des traitements permettant ...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
Les séries temporelles, ou séries chronologiques, se rencontrent dans un grand nombre de domaines d'application : finance et économétrie, médecine et biologie, sciences de la Terre et de l'Espace, traitement du signal, métrologie, etc. Cet article décrit les principaux types de séries temporelles et les techniques qui leur sont appliquées afin de les analyser. On cherche en général à les décrire ...
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Cet article décrit le format de compression vidéo numérique, HEVC (High Efficiency Video Coding) également appelé H.265. Après une courte histoire de son développement, on rappelle les principes de la compression numérique MPEG des images vidéo. Les principaux concepts du format HEVC sont ensuite détaillés, ainsi que les outils mis en œuvre dans la chaîne de codage. Après une présentation des pro...
Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.
Dans les projets de conception innovante, lors des phases d’analyse fonctionnelle et au sein d’une approche analyse de la valeur, vous serez à plusieurs reprises en situation soit de comparer des alternatives comme des concepts de solutions innovantes, soit d’attribuer un poids (un pourcentage d’importance) à des situations d’usage, à des fonctions de services ou à des segments de clients de votre produit ou service. Il s’agit donc de savoir déterminer un jeu de poids ou de choisir une meilleure alternative.
Des techniques dites de « tri croisé » existent et sont assez couramment utilisées par les praticiens pour déterminer des poids. Vous utilisez même peut-être un logiciel qui vous aide à générer des poids ou à hiérarchiser l’importance de solutions ou de fonctions. Or, il faut se méfier de ces techniques de « tri croisé », car elles déforment l’avis des experts et peuvent aboutir à des résultats erronés. Pourtant, des méthodes simples et exactes, aussi faciles d’utilisation à l’aide d’une feuille de calcul Excel®, existent et sont connues depuis quarante ans. Elles se dénomment « comparaisons par paires » et sont à l’avènement de l’aide à la décision multicritères (ADMC) comme domaine d’étude.
Cette fiche a pour but de vous aider à :
Méthodes, outils, pilotage et cas d'étude
Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
Lorsqu’il est nécessaire de comparer deux populations, on utilise généralement le test de Student. Mais au-delà de deux populations, c’est au test de Fisher que l’on fait appel. Dans ce test, on divise la variance S² « factorielle » par la variance S² « résiduelle ». La variance factorielle correspond à la dispersion obtenue en faisant varier le facteur étudié (par exemple : 3 opérateurs / intersérie). La variance résiduelle correspond généralement à la dispersion des résultats obtenue sous condition de répétabilité (par exemple : 10 mesures / intrasérie). Ainsi, en faisant le rapport des deux variances (S²factorielle/S²résiduelle), on cherche à démontrer que ce rapport est :
Dans cette fiche, on fera une présentation de divers plans d’expériences, base de l’étude, jusqu’à la réalisation d’une analyse de variances et de son interprétation.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
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