B5 - La prise de données

La prise de données, appelée aussi collecte de données, surtout quand elles proviennent de l'observation d'individus ou de l'interrogation de participants humains, est un des éléments capitaux de l'expérimentation. Quel que soit le soin avec lequel on procède aux manipulations, les résultats, et donc les conclusions que l'on tirera de l'expérimentation n'auront de valeur que si les données sur lesquelles ils s'appuient sont irréprochables.

Tout processus de prise de données se situe le long d'un continuum entre deux extrêmes.

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La prise de données purement manuelle, où l'expérimentateur doit à la fois disposer et (ou) configurer l'appareil de mesure ainsi que l'objet ou le phénomène mesuré et, le cas échéant, interpréter les signes lui permettant d'associer une valeur numérique à la mesure.

Un exemple : la mesure de la longueur d'un objet avec une règle, qui demande que l'on place correctement celle-ci par rapport à l'objet et qu'on lise correctement les valeurs correspondant aux graduations de la règle.

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L'utilisation d'un système de mesure automatisé, appelé aussi système d'acquisition de données, où l'action de l'expérimentateur se résume à fixer les grands paramètres des mesures (nombre, gamme de valeurs, etc.) et, bien sûr, à s'assurer que l'équipement est en bon état de marche et utilisé selon ses spécifications.

Un exemple : un spectromètre qui fournit automatiquement un spectre d'une substance qu'on y place, une fois que les paramètres, soit la gamme de longueurs d'onde et la résolution souhaitée, ont été entrés.

Les techniques permettant d'effectuer correctement les mesures et de maximiser leur précision sont en général propres à chaque domaine ou à chaque type d'appareil; les modes d'emploi fournissent des instructions à cet égard.

Il faudra aussi s'assurer, le cas échéant, que les appareils fonctionnent correctement. Lorsque possible, on effectuera un test préalable, par exemple une mesure dont le résultat nous est connu à l'avance. Finalement, on n'hésitera pas à consulter des personnes ayant déjà employé l'appareil ou effectué le même genre de mesures.

Il faudra prendre soin de noter dans le cahier de laboratoire (voir le texte B6) toutes les quantités que l'on mesure (ou les informations sur celles-ci, quand les mesures sont automatisées). Il faudra également consigner tout renseignement sur les conditions entourant la prise de mesures, ainsi que tout événement survenu ou action effectuée avant ou durant la prise de mesures et susceptible de l'influencer. Ces notes seront capitales au moment de l'analyse des résultats.

Voici quelques techniques simples, d'application universelle, permettant de réduire les risques d'effectuer des mesures incorrectes.
  

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Effectuer la même mesure à un certain nombre de reprises, ce qui permet à la fois d'en augmenter l'exactitude et d'en évaluer la précision.

Lorsqu'une ou deux valeurs obtenues s'éloignent de manière importante de l'ensemble des autres (on parler de valeurs aberrantes, outliers en anglais), on peut les ignorer pour les fins de calcul. On doit cependant toujours en conserver une trace, car elles pourraient, lors de l'analyse, se révéler être des indices de phénomènes ou caractéristiques qu'on n'a pas décelé au moment de l'expérimentation.
  

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Refaire une même mesure (ou série de mesures) après un certain temps, simplement pour contrevérifier les valeurs déjà obtenues.

Il n'est pas question de tout refaire deux fois, mais cela est justifié lorsque des mesures revêtent une importance cruciale, lorsque les valeurs obtenues sont étonnantes ou lorsqu'on a des raisons de soupçonner que les choses n'ont pas fonctionné correctement. On peut aussi limiter la répétition à une seule mesure d'un ensemble, quitte à pousser plus loin la vérification en cas d'écart important avec les valeurs originales.
  

Par ailleurs, il faudra aussi évaluer la précision sur les mesures effectuées. Si l'on peut assez aisément estimer l'incertitude sur les données prises manuellement, la chose est moins évidente avec les appareils de mesure à affichage numérique, de même qu'avec les systèmes d'acquisition de données, qui génèrent des fichiers contenant les données numériques.

En effet, les valeurs affichées sur les appareils ou inscrites dans les fichiers comportent parfois beaucoup plus de chiffres significatifs que ne l'autorise la précision réelle de l'appareil ou du système de mesure. Cette précision est habituellement mentionnée dans les modes d'emploi; elle peut aussi être évaluée à l'aide d'une analyse statistique simple des résultats de séries de mesures d'une même quantité non variable effectuées dans les mêmes conditions, qui devraient en principe toutes donner la même valeur. Pour plus de détails sur les notions de précision d'erreurs expérimentales et d'incertitude, voir les textes B7 et B8.

L'important est de ne jamais cesser de se questionner sur la signification réelle des données que l'on obtient. Il en va de la valeur de nos résultats et, par extension, de celle de l'ensemble de nos travaux.