En métrologie, une incertitude de mesure liée à un mesurage « caractérise la dispersion des valeurs attribuées à un mesurande, à partir des informations utilisées » (d'après le Bureau international des poids et mesures).

Elle est considérée comme une dispersion et fait appel à des notions de statistique. Les causes de cette dispersion, liées à différents facteurs, influent sur le résultat de mesurage, donc sur l'incertitude et in fine sur la qualité de la mesure. Elle comprend de nombreuses composantes qui sont évaluées de deux façons différentes : certaines par une analyse statistique, d'autres par d'autres moyens.

L'incertitude de mesure est définie par le Bureau international des poids et mesures (BIPM) dans Vocabulaire international de métrologie (VIM)^[1],[2] : elle « caractérise la dispersion des valeurs attribuées à un mesurande, à partir des informations utilisées ».

La méthode de détermination de l'incertitude de mesure fait l'objet d'un fascicule métrologique du BIPM intitulé Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure (GUM)^[3]. Dans ce guide on retrouve la définition sous une forme plus ancienne datant de 1993 :

« paramètre, associé au résultat d'un mesurage, qui caractérise la dispersion des valeurs « qui pourraient raisonnablement » être attribuées au mesurande »

Le paramètre peut être, par exemple, un écart-type.

Dans le cas de mesurages comportant plusieurs mesures individuelles, on peut appliquer les lois de la statistique à ces mesurages^[4].

La dispersion d'un ensemble de mesures sur une grandeur peut se caractériser par l'estimateur de son écart-type, dit aussi écart-type expérimental :

${\displaystyle s={\sqrt {{\frac {1}{n-1}}\sum _{i=1}^{n}(x_{i}-{\bar {x}})^{2}}}}$

Lorsque cette dispersion sur n mesures est déterminée elle caractérisera alors toute mesure ultérieure :

• si, plus tard, on effectue un mesurage de la grandeur considérée ne comprenant qu'une seule mesure, le résultat de cette mesure individuelle est la valeur mesurée avec l'écart-type initial s ;
• pour n mesures individuelles, la dispersion des mesures sur la moyenne se caractérise par l'estimateur de l'écart-type de la moyenne :

${\displaystyle s_{\bar {x}}={\frac {s}{\sqrt {n}}}}$

L'incertitude (uncertainty) étant un paramètre qui caractérise la dispersion, on utilisera des notations statistiques classiques : écart-type, écart-type composé (pour différentes composantes) et étendue de dispersion pour un nombre arbitraire d'écarts-types de 2^{[N 1]}.

Notations

Incertitude type	${\displaystyle u(x)}$
Incertitude type A	${\displaystyle u(a)}$
Incertitude type A sur une moyenne	${\displaystyle u(a)_{\bar {x}}={\frac {u(a)}{\sqrt {n}}}}$
Incertitude type A & B composée	${\displaystyle u_{c}(y)={\sqrt {(u_{a})^{2}+(u_{b})^{2}}}}$
Facteur d'élargissement	${\displaystyle k=2}$
Incertitude élargie	${\displaystyle U=ku_{c}(y)}$
Résultat de mesurage	${\displaystyle Y=y\pm U}$ ${\displaystyle (k=2)}$

Le plus souvent, la distribution de la dispersion n'est pas identifiée, elle peut avoir différentes formes ; donc, pour k = 2 on ne peut pas dire qu'on a un risque d'environ 5 %, ou un intervalle de confiance de 95 % comme dans une population gaussienne. Néanmoins on montre que pour une distribution quelconque, le risque ne sera jamais supérieur à 25 % (par l'inégalité de Bienaymé-Tchebychev) ; ce qui montre l'humilité des termes de la définition du GUM : « dispersion des valeurs qui pourraient raisonnablement être attribuées… ».

Les causes de la dispersion, due à l'influence des différents facteurs du processus de mesure, interviennent dans le résultat de mesurage, donc sur l'incertitude ; il est bon de les rechercher pour en différencier les effets.

Ces différentes causes pourraient aussi bien être présentées sous forme de diagramme causes-effet avec les « 5 M » : Matière (pièce), Moyen de mesure à la place de Machine, Main d'œuvre, Méthode, Milieu ; la finalité de l'analyse est de ne pas oublier de facteurs influents dans le calcul de l'incertitude.

« L'incertitude de mesure comprend en général de nombreuses composantes :

• certaines peuvent être évaluées par une évaluation de type A de l'incertitude à partir de la distribution statistique des valeurs provenant de séries de mesurages et peuvent être caractérisées par des écarts-types ;
• les autres composantes, qui peuvent être évaluées par une évaluation de type B de l'incertitude, peuvent aussi être caractérisées par des écarts-types, évalués à partir de fonctions de densité de probabilité fondées sur l'expérience ou d'autres informations^[5]. »

On désigne par type A une « évaluation d'une composante de l'incertitude de mesure par une analyse statistique des valeurs mesurées obtenues dans des conditions définies de mesurage^[6]. »

Divers types de conditions :

• condition de répétabilité : condition de mesurage comprenant la même procédure de mesure, les mêmes opérateurs, le même système de mesure, les mêmes conditions de fonctionnement et le même lieu, ainsi que des mesurages répétés sur le même objet ou des objets similaires pendant une courte période de temps ;
• condition de reproductibilité : condition de mesurage comprenant le même objet ou des objets similaires^[7].

Exemple 1 — Répétabilité (même opérateur, même instrument, même lieu, même étalon) extraite d'un étalonnage d'un micromètre suivant procédure le concernant ; on mesure cinq fois une cale étalon de 25 mm ; le nombre de mesures individuelles est réduit pour l'exemple.

Exemple 2 — Répétabilité et reproductibilité R & R simultanées dans un processus industriel

• 
  R & R d'un moyen de mesure, méthode.
• 
  R & R d'un moyen de mesure, exemple.

On désigne par type B une « évaluation d'une composante de l'incertitude de mesure par d'autres moyens qu'une évaluation de type A de l'incertitude^[8]. »

Ces incertitudes sont parfois assez difficiles à quantifier ; elles sont liées à la maitrise du processus de mesurage et à l'expérience de l'opérateur. Elles peuvent être évaluées à partir d'informations :

• de valeurs publiées faisant autorité : notices constructeur ;
• obtenues à partir d'un certificat d'étalonnage avec une incertitude précisée avec son facteur d'élargissement ;
• ou à partir de la classe d'exactitude d'un instrument de mesure vérifié ;
• obtenues à partir de limites déduites de l'expérience personnelle ;
• autres informations : la résolution d'un indicateur numérique, les effets de la température…

Évaluation d'incertitudes de type B^[9]

Information	Évaluation de l'écart-type
Donnée constructeur	f(donnée)
Incertitude d'étalonnage	${\displaystyle u(x)={\frac {U}{k}}}$
Classe de vérification donnée ± α	${\displaystyle u(x)={\frac {\alpha }{\sqrt {3}}}}$
Résolution d'un indicateur numérique q	${\displaystyle u(x)={\frac {q}{2{\sqrt {3}}}}}$
Effets de la température	Voir exemple type

D'autres exemples sont donnés dans l'exemple type.

1. Enregistrer, pour n mesures du même mesurande le résultat brut moyen de mesurage ${\displaystyle {\bar {x}}}$ ;
2. Corriger éventuellement des erreurs systématiques : justesse, température… ;
3. Rechercher les causes d'incertitudes ; on distinguera :
   1. Les causes de type A :
      • répétabilité : instrument, méthode, observateur identiques…
      • reproductibilité : observateurs, parfois instruments différents…
   2. Les causes de type B : justesse résiduelle, résolution, étalons… ;
4. Calculer les écarts types :
   1. • type A : calculer pour l'ensemble des n mesures l'écart-type expérimental u_a ; en déduire, si besoin, l'écart-type sur la moyenne ${\displaystyle u_{\bar {x}}={\frac {u_{a}}{\sqrt {n}}}}$ ;
      • type B : évaluer les écart-types expérimentaux u_bj ;
   2. calculer l'incertitude-type composée (ici sur la moyenne) : ${\displaystyle u_{c}={\sqrt {(u_{\bar {x}})^{2}+\sum _{j=1}^{n}(u_{bj})^{2}}}}$
5. Exprimer les résultats :

• calculer l'incertitude élargie U = k u_c avec un facteur d'élargissement k = 2 ;
• exprimer le résultat corrigé du mesurage avec son incertitude et son facteur d'élargissement^[10].

On suppose qu'un opérateur de métrologie, accoutumé, veut mesurer la longueur d'une éprouvette en aluminium de longueur 100 environ, avec son incertitude. Pour cela il effectue six mesures individuelles avec un pied à coulisse à vernier au 2/100^e dont l'erreur systématique (erreur de justesse) après vérification est Δ = - 0,02 mm ± 0,002 mm par rapport à une valeur vraie de 100 mm^{[N 2]}. La température de l'environnement général est évaluée à 30 ± 1 °C^{[N 3]}.

Il enregistre les résultats suivants : 100,02 ; 100,01 ; 99,99 ; 100,02 ; 100 ; 100,02 dont la somme vaut 600,06.

Le résultat pourrait être arrondi à 100,02 mm ± 0,02 mm (k = 2).

Voir l'exemple précédent sur tableur.

• 
  Mesurage avec évaluation d'incertitude, exemple sur tableur.

Voir un autre exemple avec procédure dans l'article Métrologie dans l'entreprise.

Le concept d'incertitude a été développé pour répondre aux besoins d'exactitude dans les laboratoires et l'industrie.

• les produits sont fabriqués dans des tolérances de fabrication, soit IT la tolérance d'un mesurande ;
• les mesurages sont effectués dans des processus de mesure avec des moyens de mesure ayant leur incertitude propre, soit U l'incertitude élargie du moyen de mesure.

Conventionnellement, il a été créé un rapport admissible entre incertitude et tolérance dans le but, entre autres, de simplifier le choix des moyens de mesure. Cette relation s'écrit

${\displaystyle U\leq IT/8}$

 : document utilisé comme source pour la rédaction de cet article.

• (en + fr) VIM collectif, JCGM 200 : 2008 : Vocabulaire international de métrologie - Concepts fondamentaux et généraux et termes associés, BIPM, 2008 (lire en ligne).
• JCGM, Évaluation des données de mesure : Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure GUM, BIPM, 2008 (lire en ligne).
• Collectif AFNOR, Métrologie dans l'entreprise : Outil de la qualité, Paris, AFNOR, 1996, 310 p. (ISBN 2-12-460701-4).

• Capabilité d'un moyen de mesure
• Chiffre significatif
• Propagation des incertitudes
• Qualité métrologique d'un appareil de mesure

• Ten Theses for a New GUM, 2007
• Mathieu Rouaud, Calcul d'incertitudes : application aux sciences expérimentales : exercices corrigés, Querrien, Mathieu Rouaud, 2014, 189 p. (ISBN 978-2-9549309-0-9, OCLC 1045747019, lire en ligne).

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