Mesurez dix fois la même pièce avec le même instrument : vous n'obtiendrez pas exactement dix fois la même valeur. Cette dispersion vient du système de mesure lui-même : l'instrument, l'opérateur, la méthode, l'environnement, la pièce. La valeur observée n'est donc jamais la « vraie » valeur, mais la vraie valeur affectée d'une erreur de mesure.

La conséquence est directe pour la décision qualité : si la variation du système de mesure est grande devant la tolérance, on risque de déclarer conformes des pièces mauvaises (et inversement). C'est pourquoi, avant de faire confiance à un contrôle, on évalue la capabilité du moyen de mesure.

La MSA distingue plusieurs propriétés d'un système de mesure. Les premières concernent la justesse (position par rapport à la valeur vraie) :

Les deux dernières — répétabilité et reproductibilité — forment la variabilité étudiée par l'étude R&R (« Gage R&R »), l'outil le plus utilisé au quotidien.

L'étude R&R quantifie la variabilité propre au système de mesure. Le protocole classique fait mesurer un jeu de pièces représentatives par plusieurs opérateurs, plusieurs fois, dans un ordre aléatoire :

• Répétabilité (equipment variation) : dispersion quand le même opérateur mesure plusieurs fois la même pièce. Elle reflète l'instrument et la méthode.
• Reproductibilité (appraiser variation) : dispersion entre opérateurs. Elle reflète les différences de prise en main, d'appui, de lecture.

Deux méthodes de calcul coexistent :

Le résultat clé de l'étude est le %GRR : la part de la variation totale (ou de la tolérance) imputable au système de mesure. La MSA de l'AIAG propose des seuils d'acceptation devenus des standards de fait :

Le second indicateur est le ndc (number of distinct categories) : le nombre de catégories distinctes que le système peut discerner à l'intérieur de la variation des pièces. La règle usuelle exige ndc ≥ 5 : en dessous, le système ne « voit » pas assez de niveaux pour piloter finement le procédé.

Aucune mesure n'est parfaite : on l'exprime donc sous la forme valeur ± incertitude. La méthode de référence pour l'évaluer est le GUM (Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure), publié par le BIPM / JCGM.

• Incertitude-type (u) : l'incertitude exprimée sous forme d'un écart-type, pour chaque source d'erreur (instrument, température, opérateur…).
• Incertitude-type composée : la combinaison de toutes les sources selon la loi de propagation.
• Incertitude élargie (U) : U = k × u, avec un facteur d'élargissement k = 2 correspondant à un niveau de confiance d'environ 95 %.

Le GUM distingue deux façons d'évaluer les composantes : le type A (analyse statistique de mesures répétées) et le type B (autres sources : certificats, notices, expérience). Le budget d'incertitude les combine toutes.

« Le résultat d'une mesure n'est complet que s'il est accompagné d'un énoncé de son incertitude. »

— Principe du GUM (Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure, JCGM/BIPM)

Comment statuer sur la conformité quand la mesure est proche d'une limite de tolérance ? La norme NF EN ISO 14253-1 fixe les règles de décision qui tiennent compte de l'incertitude de mesure. Elle définit une zone de doute de part et d'autre de chaque limite, dont la largeur correspond à l'incertitude élargie.

• Prouver la conformité : la mesure doit être à l'intérieur de la tolérance réduite de l'incertitude (zone de conformité).
• Prouver la non-conformité : la mesure doit être à l'extérieur de la tolérance augmentée de l'incertitude.
• Zone de doute : entre les deux, on ne peut prouver ni l'un ni l'autre. La décision dépend d'une règle contractuelle convenue.

Le principe fondateur : l'incertitude joue en défaveur de celui qui doit prouver. Un fournisseur qui doit démontrer la conformité voit sa tolérance « rétrécie » de l'incertitude ; c'est une incitation directe à réduire l'incertitude de mesure.