La méthode de Monte Carlo pour l’estimation des incertitudes est décrite dans le supplément S1 du GUM (document disponible gratuitement sur le site du BIPM – www.bipm.org). Cette méthode encore peu utilisée dans le monde des laboratoires d’étalonnage et d’essais est pourtant particulièrement intéressante à mettre en œuvre dans de nombreux cas. Elle est basée sur la propagation des distributions des grandeurs d’entrée selon le modèle mathématique qui décrit la grandeur de sortie.
Lorsque la méthode GUM « traditionnelle », qui est basée sur la propagation des variances, n’est pas applicable facilement (modèle mathématique complexe) ou lorsqu’elle peut conduire à des estimations erronées (modèle mathématique non linéaire, distribution non gaussienne de la grandeur de sortie), la méthode Monte-Carlo prend tout son intérêt. Il est possible de la mettre en œuvre facilement avec Excel afin de faire ses premiers pas mais il est recommandé d’utiliser un logiciel dédié (il en existe en téléchargement gratuit) afin que la génération de nombres aléatoires soit de meilleure qualité car elle impactera directement vos incertitudes finales.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la méthode Monte-Carlo, vous pouvez nous contacter et/ou vous inscrire à la formation MG10 – Méthode de Monte‐Carlo pour estimer les incertitudes.
