Stage, Trappes.Entreprise/Organisme : | LNE | Niveau d'études : | Master | Sujet : | Garantir l’équivalence des mesures entre les pays, et au sein d’un même pays, est essentiel pour permettre les
échanges commerciaux, les partenariats industriels, mais aussi dans le domaine de la santé, de l’environnement,
et plus généralement dans tout domaine où la prise de décision est informée par des mesures.
La démarche est coordonnée au niveau international par l’organisation de campagnes de mesures ciblées dites
comparaisons-clés impliquant des laboratoires au plus niveau de traçabilité métrologique : les laboratoires
nationaux de métrologie (LNM) qui veillent au maintien des étalons nationaux et à leur dissémination dans la
chaîne de traçabilité (par exemple via la production commerciale de matériaux de référence certifiés en chimie).
La décision d’équivalence ou de non équivalence des laboratoires est basée sur l’estimation des degrés
d’équivalence et de leur incertitude associée à partir de l’analyse statistique des mesures des laboratoires et de
leurs incertitudes associées lors de la comparaison-clé. La méthode choisie pour l’estimation des degrés
d’équivalence doit être documentée et la complexité de son estimation dépend de la nature de la comparaison. Des
guides ou des recommandations spécifiques aux domaines peuvent être disponibles.
Participer à une comparaison-clé est nécessaire pour que les laboratoires puissent ensuite publier leur Calibration
and Measurement Capabilities (CMC) sur le site internet du BIPM (https://www.bipm.org/kcdb/). Les CMC
représentent les incertitudes que les laboratoires sont capables d’atteindre et sont des critères de choix des
laboratoires par les industriels. En cas de non équivalence, le laboratoire est grisé pour le type de mesure concerné
et ne peut donc pas être choisi.
Dans le cas le plus courant de comparaisons-clé où chaque laboratoire mesure le même matériau, la méthode
statistique la plus simple consiste à construire une valeur de consensus (moyenne, médiane,…) et à définir le degré
d’équivalence soit de manière unilatérale (comme étant la différence entre la valeur d’un laboratoire et la valeur de
consensus) soit de manière bilatérale (comme étant la différence entre les valeurs renvoyées par deux
laboratoires). Ce type de comparaison a été intensivement traité dans la littérature et ne fait pas l’objet des contributions du stage.
Le cadre du stage concerne un type de comparaison-clé axé directement sur la comparaison des matériaux de
référence certifiés produits commercialement par les laboratoires. Dans l’exemple concret qui servira de fil rouge
au stage, la démarche recommandée en vue de l’établissement des CMC consiste à comparer les valeurs
assignées renvoyées par les laboratoires avec leurs incertitudes associées, avec des mesures réalisées par un
même laboratoire (le pilote) sur l’ensemble des matériaux dans les mêmes conditions. Comme les matériaux
produits couvrent une étendue de valeurs possibles, l’approche statistique consiste à établir la relation entre les
mesures (en y) et les valeurs assignées (en x) sous la forme d’une droite de régression (droite de consensus) avec
incertitudes en x et en y. Le degré d’équivalence unilatéral des matériaux est alors défini de manière globale comme
un écart à la droite.
L’approche bayésienne sera le cadre de ce travail, car elle est particulièrement adaptée aux problèmes de
métrologie déjà formulés sous la forme d’un modèle statistique, par exemple pour l’estimation de relations
fonctionnelles (modèles de régressions,…) et aux problèmes nécessitant de combiner de nombreuses sources
d’incertitude.
Intégré(e) au sein du département Science des Données et Incertitudes, votre rôle sera de contribuer
méthodologiquement aux travaux sur un type de comparaison-clé impliquant une modélisation fonctionnelle des
données.
Les développements à réaliser au cours de ce stage s’articulent de la manière suivante :
Proposer différentes modélisations bayésiennes de la comparaison-clé afin de prendre en compte les
informations auxiliaires sur la réalisation des mesures par le laboratoire pilote (effet des conditions
expérimentales, effet de la préparation des échantillons,…) ;
Estimer la loi jointe a posteriori des paramètres et des degrés d’équivalence dans les différentes
modélisations ;
Interpréter les distributions a posteriori des degrés d’équivalence dans les différentes modélisations afin
d’illustrer l’effet de la modélisation sur la significativité des degrés d’équivalence
Rédiger un rapport scientifique synthétisant vos résultats.
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Pilote de la métrologie française, notre recherche est au cœur de notre mission de service public et constitue un
facteur fondamental au soutien de la compétitivité des entreprises.
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plus justes, effectuées dans des conditions de plus en plus extrêmes ou sur des sujets innovants tels que les véhicules autonomes, les nanotechnologies ou la fabrication additive. | En savoir plus : | https://www.lne.fr/fr Stage LNE 2025 Stat diffusion.pdf | Contact : | severine.demeyer@lne.fr |
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