Approche bayésienne de l'évaluation de l'incertitude de mesure

Dans le cadre de cet article, on considère que les étapes fondamentales de spécification du mesurande et d’analyse du processus de mesure conduisant à une liste de grandeurs d’influence ont été réalisées. En effet, ces étapes sont communes à toute démarche d’évaluation de l’incertitude de mesure et conditionnent la portée de l’évaluation d’incertitude réalisée. On rappelle également que le modèle utilisé pour représenter les relations entre les grandeurs (modèle de mesure ou modèle statistique comme cela est expliqué par la suite) n’est pas unique et est élaboré en combinant l’expertise et les connaissances du métrologue afin de répondre à un besoin ou une exigence spécifique.

L’approche bayésienne suscite un intérêt croissant en métrologie où elle apparaît désormais comme une des approches d’évaluation d’incertitude dans le cadre du « Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure » (voir JCGM GUM 6 ). Sa popularité est portée par sa capacité à modéliser l’incertitude , à intégrer des connaissances a priori ou encore à permettre l’analyse de données complexes dans un cadre probabiliste unifié permettant d’accroître la fiabilité des résultats et des prises de décisions associées. Selon Lindley , le cadre bayésien est même, de par sa construction, le seul propice à la représentation de l’incertitude de mesure. De plus, les métrologues apprécient de pouvoir s’appuyer sur les liens existants entre l’approche bayésienne et les méthodes traditionnelles du JCGM 100 et du JCGM 101. Cela leur permet, d’une part, de maintenir la cohérence avec les évaluations d’incertitudes antérieures, et d’autre part, d’explorer les potentialités offertes par l’approche...