Plans d'expériences

Des connaissances générales en statistique et algèbre linéaire sont souhaitables : loi de Fisher, Student, rang et inversion de matrices (sans nécessairement connaître de méthodes spécifiques d'inversion), degrés de liberté.

Les plans d'expériences couvrent des phénomènes de type "boîte noire" que l'on cherche à "éclaircir" pour mieux en comprendre le fonctionnement et en optimiser les performances. La démarche est expérimentale : l'information sur le phénomène observé est acquise à partir d'essais préalablement planifiés. Les plans d'expériences ont pour objectif de minimiser le nombre d'essais afin d'obtenir les meilleures estimations possibles des effets de facteurs sur une ou plusieurs réponses. Leur domaine d'application concerne outre l'expérimentation proprement dite l'amélioration de la conception des produits en qualité. La construction et l'interprétation des dispositifs expérimentaux s'appuiera essentiellement sur le logiciel R

A. Cadrage et méthodologieQualifier la situation expérimentale (scientifique/technique/numérique) et identifier les conditions de mise en œuvre (contraintes, ressources, risques, qualité des mesures).
Formuler le problème (question, hypothèses, variables d’entrée/sortie) et définir un objectif opérationnel(criblage, compréhension, optimisation, robustesse, multi-réponses).
Choisir une stratégie d’expérimentation (séquentielle, criblage → modélisation → optimisation) et justifier le plan retenu.
B. Construction des plansConstruire et coder des plans factoriels (2^k, 3^k, etc.) et définir les modalités (niveaux, facteurs quantitatifs/qualitatifs, contraintes).
Concevoir des plans fractionnaires orthogonaux (Box/Taguchi), comprendre la résolution et gérer l’aliasing(confusions).
Mettre en œuvre randomisation, répétition, blocking ; concevoir des plans en blocs (complets/incomplets équilibrés), carrés latins et dérivés.
Construire des plans de surface de réponse (CCD, Box-Behnken, 3^k) et préparer l’optimisation (mono-/multi-réponses).
Construire des plans de mélanges (types I à IV), poser un modèle adapté et interpréter.
Concevoir des plans pour expériences numériques : space-filling, hypercube latin, suites à faible discrépance, et relier aux analyses d’incertitude/sensibilité.
C. Planification et conduite des essaisPlanifier l’exécution (ordre des essais, disponibilité matériel, intervenants), dimensionner les répétitions et documenter le protocole (traçabilité).
Définir et sécuriser la mesure : choix de la caractéristique, gestion de la variabilité/dispersion, données manquantes et anomalies.
D. Analyse statistique et interprétationEstimer et interpréter les effets (facteurs, interactions) et tester l’influence avec une démarche d’inférence cohérente.
Ajuster un modèle linéaire et valider les hypothèses (résidus, normalité/variance, indépendance), puis produire une analyse complète (ANOVA/GLM, incertitudes).
Mettre en œuvre l’ANCOVA (lignes parallèles, pentes hétérogènes) et interpréter l’effet des covariables.
Analyser des plans hiérarchiques (effets aléatoires), estimer des composantes de variance et interpréter les sources de variabilité.
Analyser des mesures répétées via modèles mixtes (structure de covariance, baseline) et, si nécessaire, modèles mixtes généralisés.
Conclure et décider : interpréter dans le contexte métier, proposer un essai de confirmation, vérifier la reproductibilité, formuler des recommandations.
E. Optimisation et communicationRestituer une analyse de plan d’expériences de manière rigoureuse et intellectuellement maîtrisée (hypothèses, limites, décisions, actions).
Utiliser R ou Python pour construire les plans, analyser (modèles, tests, diagnostics) et visualiser les résultats.