1 Préambule
S’il est acquis désormais qu’un instrument neuf doit être étalonné avant sa mise en service, qu’en est-il de son état dès le lendemain ? Finalement, l’étalonnage fait une photo du temps passé, alors que la question légitime de l’utilisateur est de savoir ce qu’il en est à chaque instant de l’utilisation de l’instrument.
Qu’il s’agisse d’un étalon matérialisé ou d’un instrument « mesureur », sa qualité intrinsèque ainsi que l’ensemble des conditions de son utilisation influent sur ses caractéristiques métrologiques. La photo faite au moment de l’étalonnage peut par conséquent se décaler ou se flouter au fil du temps qui passe. Si l’étalonnage est nécessaire, la connaissance du comportement de l’instrument dans le temps l’est encore plus !
L’accident (chute d’une balance ou surtension sur un multimètre, par exemple), qui peut impacter lourdement la qualité de l’instrument, n’est prévisible par aucun modèle statistique. On ne peut le détecter qu’en mettant en place un système de surveillance qui doit être capable d’alerter l’utilisateur au plus proche de sa survenance. L’étalonnage périodique ne remplit pas cette fonction.
En revanche, un comportement de type monotone peut être modélisé. Cette modélisation permet non seulement de prendre en compte l’évolution des caractéristiques de l’instrument dans le temps, donc son impact dans les incertitudes de mesure, mais également de définir une périodicité objective pour le prochain étalonnage. L’objet de cet article est donc de décrire les méthodes qu’il est possible de mettre en œuvre, que ce soit pour les étalons matérialisés ou pour les instruments « mesureurs ». Il a été écrit en étroite collaboration avec Laurent Leblond, statisticien, expert pour le groupe PSA.