Évaluation des incertitudes des résultats d'analyse

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Évaluation des incertitudes des résultats d'analyse

Auteur(s) : Michèle DÉSENFANT, Marc PRIEL, Cédric RIVIER

Relu et validé le 1 juillet 2018

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RÉSUMÉ

Conformément à la norme ISO/CEI 17025 « Exigences générales concernant la compétence des laboratoires d’étalonnages et d’essais », les laboratoires d’analyse chimique se doivent de valider leurs méthodes lorsque celles-ci sont non normalisées ou hors norme. Cet article présente les différentes façons d’aborder l’évaluation de l’incertitude des résultats d’analyse, que les données utilisées soient internes ou externes au laboratoire.

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AUTEUR(S)

  • Michèle DÉSENFANT : Responsable du service statistiques et calculs d’incertitude du Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE)

  • Marc PRIEL : Directeur adjoint du Centre métrologie et instrumentation

  • Cédric RIVIER : Responsable qualité de la division métrologie chimique du LNE

 INTRODUCTION

La norme ISO/CEI 17025 « Exigences générales concernant la compétence des laboratoires d’étalonnages et d’essais » demande de valider les méthodes lorsque les laboratoires utilisent des méthodes non normalisées ou hors du domaine d’application de la norme. Ce référentiel demande également que l’on associe aux résultats fournis une incertitude. Les laboratoires d’analyse chimique ont une longue expérience et une longue tradition de validation de leurs méthodes d’analyse mais ils éprouvent parfois des difficultés pour évaluer l’incertitude de leurs résultats.

Les auteurs souhaitent ici faire le point sur les différentes façons d’aborder l’évaluation de l’incertitude des résultats d’analyse et montrer que la méthode traditionnelle présentée dans le « Guide pour l’expression de l’incertitude de mesure » (GUM) (NF ENV 13005), peut être complétée et enrichie en utilisant des données de validation de la méthode.

Les performances d’une méthode peuvent s’exprimer à l’aide de caractéristiques telles que : la sélectivité, la spécificité, la justesse, la linéarité, la répétabilité, la reproductibilité, la robustesse, les limites de détection… Ces caractéristiques s’évaluent grâce à des travaux expérimentaux, réalisés en interne (approche intralaboratoire). Les performances d’une méthode peuvent aussi être évaluées de manière collective en impliquant plusieurs laboratoires (approche interlaboratoire).

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https://doi.org/10.51257/a-v1-p105

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