Conclusion
Propagation des distributions. Détermination des incertitudes par la méthode de Monte Carlo

Au terme de cet article, on constate donc qu’il n’y a pas de changement de démarche métrologique entre la méthode analytique et la méthode numérique. Malgré les nombreuses critiques, dans beaucoup de cas, la méthode analytique reste très pertinente dans la mesure où les cas de non-linéarité sont rares dans les ordres de grandeur pratiques des sources d’incertitudes. Par contre, dans les processus complexes, la méthode numérique est la seule viable. De plus, une fois que le modèle numérique est établi, il est aisé de faire une modification, contrairement au GUM analytique où il faut refaire toute la démarche. Pour un processus défini, la méthode de Monte Carlo est donc plus flexible. Cette méthode n’est pas si compliquée que cela à mettre en œuvre et permet en plus de documenter le type de loi de densité de probabilité qui représente au mieux l'ensemble des valeurs de la (des) grandeur(s)...