Séminaire Quaresmi le jeudi 30 mai : « Impacts des erreurs de mesure sur nos décisions »

Le jeudi 30/05/2024 à 12h30, nous aurons le plaisir de recevoir Mohamed Selmouni, Professeur à l’ICHEC. Son exposé s’intitulera « Impacts des erreurs de mesure sur nos décisions » et dont voici un résumé.

La notion d’incertitude est essentielle dans la démarche expérimentale. Sans
elle, on ne peut juger de la qualité d’une mesure, de sa pertinence ou de sa
compatibilité avec une loi physique.

Définition. La quantification de la variabilité d’une mesure x d’une grandeur
est appelée incertitude-type et notée δx.
Par définition, l’incertitude-type correspond à l’écart-type de la distribution
des données issues d’une répétition de la mesure.
L’incertitude δ(x) traduit les tentatives scientifiques pour estimer l’importance
de l’erreur aléatoire commise.
En absence d’erreurs systématiques (dues aux limites des appareils de mesure),
elle définit un intervalle autour de la valeur mesurée qui inclut la vraie
valeur avec un niveau de confiance déterminé (99%, 95 % ou 90%).
Le résultat d’une mesure sera noté par convention x±δ(x).
Incertitude-type « relative » : l’incertitude-type de mesure « relative » est
définie par : δ(x)/x, que l’on donne généralement en pourcentage.

Cette intervention vise à fournir les outils nécessaires à l’analyse des résultats expérimentaux. Une étude statistique peut quantifier les incertitudes
associées au caractère aléatoire des processus de mesure. La question qui se
pose c’est comment évaluer l’incertitude sur une grandeur obtenue par calcul
à partir d’un certain nombre d’autres grandeurs mesurées.

Le séminaire sera donné à l’ICHEC sur le campus d’Anjou au local C001. Afin de faciliter l’organisation, merci de bien vouloir vous inscrire à l’adresse quaresmi@ichec.be


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Sarah Dendievel (13 mai 2024). Séminaire Quaresmi le jeudi 30 mai : « Impacts des erreurs de mesure sur nos décisions ». Quaresmi. Consulté le 19 avril 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/11o0k


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A propos Sarah Dendievel

Sarah Dendievel est chargée de cours et chercheuse à l’ICHEC Brussels Management School. Elle détient un master en mathématique de l’UMons, un master complémentaire en gestion des risques financiers de la Louvain School of Management et un doctorat en sciences mathématiques de l’Université libre de Bruxelles. Elle a enseigné divers cours de mathématiques, de probabilité et statistiques, et de modélisation stochastique à la faculté des sciences de l’Université libre de Bruxelles, à l’école polytechnique de Bruxelles, à la faculté polytechnique de Mons ainsi qu’à la faculté de l’ingénieur de la Ghent University. Elle enseigne à présent les mathématiques, les statistiques et les probabilités à l’ICHEC. Sarah Dendievel a effectué des travaux de recherches dans les laboratoires de Méthodes Algorithmiques en Probabilité (MAP, Faculté des Sciences, ULB) et de Modélisation Stochastique (SMACS, TELIN, Ghent University). Elle a effectué plusieurs courts séjours de recherche à l’Université de Pise (Italie) ainsi qu’à la Melbourne University (Australie). Elle est aujourd’hui membre du laboratoire Quaresmi et ses principales activités de recherche portent sur les probabilités appliquées, les méthodes algorithmiques en probabilité, les files d’attentes et les processus markoviens.

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