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Fin du vote demain dans le cadre de l’enquête publique concernant le projet de norme PR NF ISO 13528

Le 20 février, j’ai publié un papier concernant la possibilité pour chacun de pouvoir agir dans le cadre de la normalisation française via les enquêtes publiques : Savez vous que vous pouvez participer à la normalisation sans être inscrit à des commissions ?

L’enquête concernant le projet PR NF ISO 13528 sera close demain. J’ai donc, après de longues et fastidieuses heures de lecture et d’analyse, voté. J’ai opté pour l’abstention. En effet, cette norme fait, à mon sens, la part trop belle à des techniques de calculs des paramètres statistiques (moyenne et écart-type) qui ne me semblent pas indispensables, ni même judicieuses, dans le cadre de la détermination des scores des laboratoires, lors des comparaisons inter-laboratoires.

Mais connaissez vous les méthodes « robustes » qui permettent de calculer des moyennes et des écarts-types à partir de séries de données ?

Ces techniques permettent d’exclure les valeurs soupçonnées d’être aberrantes dans une série, sachant qu’il ne s’agit pas vraiment d’exclusion, mais de remplacement. L’algorithme « décide » que telle ou telle valeur est douteuse et il la remplace par une valeur « qui lui plait mieux ». Si ces techniques sont utiles dans certains cas (notamment lorsque les données sont traitées automatiquement, en continu), il me semble que pour les comparaisons inter-laboratoires, l’analyste se doit d’agir en conscience si des données sont détectées. Laisser un algorithme faire ce travail ne met pas en valeur l’esprit critique que tout statisticien/analyste se doit de faire preuve face à un doute. En analyse de données, ce n’est pas à la machine de décider mais à l’homme et ces algorithmes font l’inverse !

Pour ma part, j’ai utilisé ces algorithmes dans un contexte particulier. Sur le logiciel Optimu, développé par Deltamu, qui est utilisé dans le cadre des étalonnages au niveau de nombreux laboratoires prestataires, ces techniques m’ont permis de détecter des résultats d’étalonnage douteux, dès la fin d’un étalonnage. Il s’agit de déterminer, lorsque cela est possible, l’écart entre la valeur actuelle de l’étalonnage et la valeur précédente (ceci impose d’avoir déjà vu l’instrument, ce qui est fréquemment le cas dans les laboratoires, les clients étant, en général, fidèles). Cet écart est comparé avec la collection des écarts obtenus pour le même type d’instruments, tout client du laboratoire confondu. La comparaison se fait sur la base d’un écart normalisé qui impose de déterminer la moyenne et l’écart-type de la série des écarts obtenus tout au cours des étalonnages réalisés. Cette collection d’écarts comporte évidemment des valeurs douteuses qu’il ne faut pas considérer dans les estimations. Les méthodes robustes sont alors d’un grand secours car le technicien d’étalonnage n’a évidemment pas le temps de s’interroger sur la réalité de telle ou telle valeur soupçonnée. De plus, la collection de valeurs étant importante, modifier quelques valeurs dans cette série ne modifie pas considérablement le résultat, ce qui n’est pas forcément vrai dans des séries plus petites.

Pour plus d’information sur les méthodes robustes, vous pourrez utilement lire la norme NF ISO 5725-5.

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