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La Méthodologie de la Recherche Expérimentale... au service de l'expérimentateur

La Méthodologie de la Recherche Expérimentale est un ensemble de méthodes et modes de raisonnement destiné à tout expérimentateur désirant réaliser une planification optimale et rigoureuse des expériences, avec pour objectif d'améliorer la qualité de l'information obtenue, de faciliter l'interprétation des résultats et de limiter le coût de l'expérimentation, tout en tenant compte des contraintes expérimentales.
Depuis 1972, le logiciel NemrodW® a été conçu en respectant cette démarche méthodologique.


Les fondements de la Méthodologie de la Recherche Expérimentale

Dans le domaine industriel ou de la recherche, quel que soit le domaine d'activité, les procédés de fabrication ou d’expériences en laboratoire sont de plus en plus complexes, car ils font intervenir un grand nombre de paramètres qu’il est difficile de régler intuitivement. Généralement, nous réalisons des expériences pour obtenir une information et à partir de cette information, nous prenons une décision que nous souhaitons bonne. Or, nous démontrons que la qualité de l’information dépend essentiellement des conditions expérimentales dans lesquelles l’expérience a été faite. En effet, réaliser des expériences sans appliquer une stratégie rigoureuse peut conduire à un grand nombre d’essais ou encore à des résultats non exploitables, incohérents ou de mauvaise qualité, ...
Pour optimiser une démarche expérimentale, il est recommandé, quand cela est possible, de faire appel à un ensemble d'expériences planifiées qui compte tenu des différentes contraintes opératoires, ..., nous apportera, une fois réalisé, des informations de qualité suffisante pour que nous puissions prendre des décisions avec un risque minimum acceptable. Généralement, nous désignons la stratégie expérimentale optimale sous le nom de plan d’expériences (DoE, Design of Experiments) dans le domaine des sciences expérimentales. Mais pour mettre en place une stratégie expérimentale adaptée, il est indispensable de déterminer clairement les informations que nous voulons acquérir (objectif de l'étude) mais aussi la qualité de ces informations (au sens de la précision) pour que nous puissions prendre une décision avec un risque raisonnable.


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Il existe une infinité d’objectifs et pour chacun une stratégie expérimentale optimale. Nous pouvons regrouper les objectifs principalement en 5 classes et pour chacune d'entre elles, les informations désirées sont précises et les outils permettant de les exploiter sont très puissants.


Criblage de facteurs (screening)
Généralement au début d'une étude, nous ne connaissons pas les facteurs qui ont une influence sur les réponses étudiées. Dans certaines situations, nous sommes en présence d’un ensemble important de facteurs potentiellement influents sur lesquels on ne connaît rien et nous recherchons ceux qui le sont effectivement dans un domaine expérimental fixé.

Etude quantitative des facteurs
Cette étude s'applique dans le cas où le nombre de facteurs n'est pas trop important ou bien si l’expérimentateur veut vérifier la dépendance entre les effets des facteurs. Si cette dépendance existe réellement, l'expérimentateur va pouvoir estimer la valeur de ce que nous appelons les effets d'interaction.

Etude des surfaces de réponses - Optimisation
Dans de nombreuses applications, nous voulons connaître comment se comporte, dans un domaine expérimental continu bien défini, une ou plusieurs caractéristiques mesurées (réponses). Ces caractéristiques doivent respecter chacune des contraintes décrites dans un cahier des charges. Nous recherchons s'il existe, dans le domaine expérimental d’intérêt, une zone dans laquelle toutes les contraintes imposées sont respectées et si possible avec un risque minimal. Nous appelons cette zone, la zone de compromis acceptable.

Formulations et mélanges
Dans le cas d'une étude de mélanges, les facteurs sont les proportions des différents constituants d'une formule. Dans ce type d'étude, nous sommes intéressés par la connaissance d'une ou plusieurs propriétés qui dépendent de la proportion de chaque composant dans le mélange étudié.

Les problèmes mixtes
Nous désignons sous le terme "problèmes mixtes", les études qui associent différents objectifs (par exemple : criblage avec surface de réponses, …) et/ou différents domaines (par exemple : cubique et sphérique ou cubique et simplexe, …).

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