SOMMAIRE - L'Information scientifique au service de la recherche

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Séminaire Validation de méthodes
10 au 112 octobre 2006 Tours Horaire d'Conférencesintervention des orateurs
Résumé des conférences
Résumé des posters
Répertoire des participants Accueil 3
Allocution d'ouverture 3
Les motivations premières du contrôle des méthodes et de la mesure dans la
maîtrise technologique 3
Définition de la validation et outils associés 3
Définition de la justesse et ses enjeux dans le domaine analytique 5
La norme 17025* ou comment optimiser et faire reconnaître les qualités de
son laboratoire 6
Preparation and Characterization of PuO2 State Reference Materials (SRM)
for Russian Methodological and Training Center (RMTC) - Préparation et
certification d'un matériau de référence en plutonium 7
Utilisation et élaboration de matériaux de contrôle ou de référence.
Stratégie d'un laboratoire d'analyses : cas des échantillons de feuille de
chêne et de maïs. 8
Théorème central limite et réduction des incertitudes 9
Présentation progressive et pédagogique de la démarche *GUM 10
Panorama des méthodes d'évaluation des incertitudes 10
Traçabilité des résultats de mesures 12
Détermination de la limite de détection et du seuil de décision des
mesurages de rayonnements ionisants. 12
Intégration des études de robustesse dans le calcul de l'incertitude totale
- Application au domaine de l'environnement 13
Méthode du profil d'exactitude 15
VALIDATION DES METHODES - POSITION DU COFRAC (COMITE FRANÇAIS
D'ACCREDITATION) -Exemple de la Biologie Médicale (document LAB GTA 04) 15
Auditeur et audité : 2 approches d'une même réalité 16
Exemple de mise en place de la démarche d'accréditation portée flexible et
cas concret de validation de méthode : l'analyseur de mercure sur solide
LUMEX. 17
UN ASPECT DE LA VALIDATION DES METHODES AU LNHB : LA PARTICIPATION AUX
COMPARAISONS INTERNATIONALES 19
Expérience d'organisme accrédité pour l'organisation de circuit
interlaboratoires destinés à l'attribution d'un agrément 21
Expérience de circuits interlaboratoires organisés dans l'objectif
d'améliorer la qualité des résultats d'analyse 22 Mardi 10 octobre 2006 Accueil
Direction du lycée Descartes, Direction des centres CEA du Ripault et de
Valrho Marcoule, Président de la CETAMA Allocution d'ouverture
Maurice Leroy,
Conseiller scientifique du Haut Commissaire du CEA
Les motivations premières du contrôle des méthodes
et de la mesure dans la maîtrise technologique Jean François Lavigne
Professeur de philosophie à l'université de Nice
Les révolutions technologiques du XXème siècle, dont nous sommes les
bénéficiaires et les gestionnaires, sont l'aboutissement d'un pari
scientifique et philosophique posé à l'aube des temps modernes, en
particulier dans l'oeuvre de Descartes, tourangeau par ses origines,
européen par son rayonnement. Cette décision audacieuse consistait à donner
le primat à la méthode sur la nature propre des objets. La méthode nouvelle
présentée par le célèbre Discours de 1637 tient essentiellement dans deux
procédés : l'ordre et la mesure.
Aujourd'hui notre représentation du réel, et notre rapport technique à
l'environnement naturel, restent largement dominés par ces options de la
science galiléo-cartésienne. Cette conférence d'introduction s'attachera à
situer la validation des méthodes et les procédés actuels de mesure et de
contrôle de qualité dans le cadre général de l'histoire de la pensée
scientifique moderne ; pour faire apparaître ensuite les traits principaux
de la représentation de la nature qui les sous-tend. Il s'agit d'amener l'auditeur à voir que, depuis le XVII° siècle où, à
Tours Descartes écrivait son discours sur la méthode la naissance de la
science moderne et l'éclosion de nombreuses découvertes se sont
concrétisées. Il n'en demeure pas moins que le prolongement de ces
intuitions premières procure toujours une perspective à nos recherches
actuelles et peuvent s'intégrer parfaitement dans une logique de
développement industriel. Définition de la validation et outils associés
Définition de la validation et outils associés Jerome Vial, Alain Jardy
Laboratoire Environnement et Chimie Analytique, ESPCI - CNRS UMR 7121, 10
rue Vauquelin, 75 005 Paris - France, phone : +33 1 40 79 47 79, fax : +33
1 40 79 47 76,
e-mail : Jerome.vial@espci.fr Les laboratoires de contrôle qualité et de recherche des secteurs
industriels ou réglementaires font largement appel aux méthodes séparatives
pour des analyses de mélanges complexes dans des matrices pouvant être
riches en interférents. L'enjeu grandissant que représente l'utilisation
des résultats fournis nécessite que le maximum de précautions soit pris
quant à leur obtention. Tout doit être mis en ?uvre afin de garantir leur
fiabilité. Concrètement la mise en place d'une démarche qualité permet non
seulement d'assurer la traçabilité des données et de la maintenance du
matériel mais elle permet aussi, d'un point de vue scientifique, de prouver
la validité des méthodes employées eu égard au cahier des charges.
C'est dans ce contexte que s'inscrit ce que l'on appelle « la validation
des méthodes ». Si dans la pratique cette terminologie correspond à des
approches et des protocoles très variés, notamment en fonction du domaine
d'application considéré et des référentiels réglementaires en vigueur
(normes, guidelines, recommandations...), la définition en revanche est
unique. La validation d'une méthode est la procédure par laquelle on
démontre, à l'aide de preuves expérimentales, que les performances de la
méthode permettent de répondre aux exigences de l'usage auquel elle est
destinée.
Pour ce faire il est alors besoin de mettre en ?uvre un protocole
expérimental adapté et de faire appel à des outils de diagnostic
mathématiques et statistiques qui permettront d'évaluer l'ensemble des
performances de la méthode. Ces paramètres de validation sont :
- Spécificité/Sélectivité
- Fidélité
- Justesse
- Linéarité
- Limites de détection et de quantification
- Gamme
- Robustesse
Ils ne sont pas systématiquement tous à évaluer selon la finalité de la
méthode et/ou le référentiel considéré. Parmi les outils statistiques les
plus couramment utilisés pour ces évaluations on peut citer, sans prétendre
être exhaustif, l'analyse de la variance qui permet par exemple d'accéder à
des estimations de la répétabilité et de la reproductibilité ou de la
fidélité intermédiaire, les méthodes de régression qui peuvent être
utilisées pour caractériser le type de fonction réponse de la méthode, la
linéarité et l'étendue du domaine linéaire ou encore la méthode des plans
d'expériences qui est la seule approche fiable pour accéder à la robustesse
de la méthode.
La justesse est une des caractéristiques les plus difficiles à évaluer. En
effet par définition la justesse caractérise la concordance des résultats
obtenus avec la valeur vraie. Or en chimie analytique la valeur vraie n'est
en général pas accessible. Pour pallier cette lacune il est possible
d'utiliser des matériaux de référence. Ce sont des matériaux pour
lesquelles une ou plusieurs propriétés sont suffisamment bien caractérisées
pour pouvoir être considérées comme valeurs consensuelles de référence. De
tels matériaux sont en général obtenus grâce à des circuits
interlaboratoires à l'issue desquels, il est possible de fournir un titre
certifié, i.e. assorti de son intervalle de confiance.
Les outils statistiques ne sont, comme leur nom l'indique, que des outils
de caractérisation et de diagnostic. En aucun cas ils ne peuvent modifier
les performances de la méthode. Ainsi il serait illusoire de croire qu'une
méthode analytique scientifiquement inadaptée pourrait être rendue valide
grâce à un choix judicieux d'outils statistiques. En revanche la réciproque
n'est pas vraie car il est tout a fait possible de ne pas parvenir à
valider une méthode qui pourtant présente toutes les caractéristiques
requises à cause d'une mauvaise utilisation des outils statistiques ou de
la mise en place d'un protocole expérimental inadapté. Il ne faut pas non
plus oublier que la validation doit représenter fidèlement ce qui va être
fait en routine par la suite. En pratique cela signifie que les expériences
mises en ?uvre pour la validation doivent se faire dans des conditions
aussi proches que possible de celles lors de la mise en ?uvrepratiquées en
routine.
Au niveau de la « vie » d'une méthode, la validation se situe juste avant
le passage en routine. Ce n'est pas lors de la validation que l'on découvre
que la méthode n'est pas adaptée et qu'elle doit être modifiée ou
optimisée. La validation est uniquement le constat d'un certain état de
fait.
On entend souvent dire « pour bien valider il faut mal travailler ». La
faute en revient à une mauvaise interprétation des résultats fournis par
les tests statistiques. En effet ceux-ci reposent sur le principe du rejet
et du non rejet d'une hypothèse formulée au départ. Prenons le cas de la
comparaison des résultats fournis par deux opérateurs différents à partir
d'un même échantillon de départ. Si le test