Modélisation et calcul de l’incertitude d’un résultat de mesure

Dans cet article, on rappelle le modèle probabiliste adopté de façon quasi universelle pour représenter les erreurs de mesure. Faut-il, pour l'appliquer, introduire des hypothèses précises sur la forme des lois de probabilité des erreurs ? La réponse à cette question dépend de l'utilisation du résultat de mesure ; on est amené à distinguer l'intervalle de confiance de la valeur vraie de la grandeur mesurée (incertitude associée au résultat) et celui de la moyenne des résultats obtenus dans des conditions opératoires particulières. Pour calculer le premier, l'emploi d'hypothèses sur la loi de probabilité des erreurs aléatoires n'est pas nécessaire, mais peut entraîner une simplification des expérimentations et des calculs. Au contraire, ces hypothèses sont indispensables pour étudier la moyenne des résultats, par exemple pour évaluer la justesse de la méthode de mesure.

Cet article présente rapidement le calcul des intervalles de confiance pour différentes lois de probabilité, des renseignements complémentaires pouvant être obtenus, par exemple, dans les ouvrages en référence.

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