Pourquoi la terminologie compte-t-elle ?
Dans le monde des analyses de laboratoire, la précision du langage est aussi importante que la précision des mesures. Une mauvaise compréhension des notions de base peut conduire à une interprétation erronée des résultats, à des difficultés lors de l’accréditation ou à des malentendus avec les clients du laboratoire.
Lorsque le laboratoire obtient un résultat « détecté en dessous de la limite de quantification », chaque membre de l’équipe doit comprendre exactement ce que cela signifie et en quoi cela diffère de « non détecté ». Lorsqu’un auditeur demande la différence entre répétabilité et reproductibilité, la réponse doit être sans ambiguïté.
Les conséquences des malentendus
Il est souvent arrivé qu’un client faisant analyser le même lot de produit dans différents laboratoires obtienne des résultats en apparence différents. La cause n’est généralement pas une erreur technique, mais des malentendus fondamentaux sur ce que l’on mesure réellement, sur la manière de le mesurer et sur l’interprétation des résultats ou des limites de la méthode.
Vérification ou validation – semblables, mais pas identiques
Ces deux termes sont souvent employés l’un pour l’autre, ce qui crée de la confusion. Ils désignent pourtant deux processus fondamentalement différents au laboratoire.
La vérification de la méthode
La vérification répond à la question : « Cette méthode connue fonctionne-t-elle correctement dans notre laboratoire ? »
Lorsqu’un laboratoire met en œuvre une méthode normalisée, par exemple une norme ISO, il ne crée rien de nouveau. La méthode a déjà été développée et soigneusement éprouvée. La vérification consiste à confirmer que, dans les conditions propres au laboratoire – avec ses équipements, ses réactifs, son personnel et ses procédures –, cette méthode fonctionne comme prévu.
Exemple de vérification
Un laboratoire met en œuvre une méthode spectrophotométrique normalisée de dosage du fer dans l’eau, décrite dans une norme. Il réalise une série d’essais avec des matériaux de référence certifiés et vérifie que les résultats se situent dans les limites acceptables. C’est une vérification : la confirmation qu’une méthode connue fonctionne chez nous comme elle le doit.
La validation de la méthode
La validation est un processus bien plus complexe, qui répond à la question : « Cette méthode nouvelle ou modifiée est-elle adaptée à l’usage prévu ? »
La validation est réalisée lorsqu’un laboratoire développe sa propre méthode, modifie une méthode existante, applique une méthode connue à un nouveau type d’échantillon ou utilise une méthode qui ne dispose pas d’une validation primaire complète. Elle exige l’étude approfondie de tous les paramètres qui caractérisent la méthode et la démonstration que celle-ci satisfait aux exigences. Il suffit de la réaliser une fois, lors de l’introduction de la méthode ; les contrôles ultérieurs du bon fonctionnement de la méthode reposent ensuite sur la vérification.
| Aspect | Vérification | Validation |
|---|---|---|
| Type de méthode | Méthode normalisée avec validation primaire complète | Méthode nouvelle ou modifiée |
| Objectif | Confirmation des performances | Caractérisation complète |
| Ampleur | Processus plus court | Processus complet |
| Paramètres | Moins de paramètres | Tous les paramètres |
Fidélité et justesse – le cœur de la qualité de mesure
Comprendre la différence entre fidélité et justesse est essentiel pour interpréter les résultats du laboratoire. Les deux notions décrivent la qualité de mesure, mais sous des angles totalement différents.
La fidélité – le regroupement des résultats
La fidélité indique dans quelle mesure les résultats de mesures répétées d’un même échantillon concordent entre eux. Une méthode fidèle donne des résultats regroupés les uns près des autres, même s’ils sont tous décalés par rapport à la valeur vraie.
Imaginez un tir sur une cible : la fidélité, c’est le regroupement de tous les impacts dans une petite zone. Ils peuvent tomber à côté du centre, mais s’ils sont proches les uns des autres, la fidélité est élevée.
Répétabilité et reproductibilité
La répétabilité est la concordance de résultats obtenus dans des conditions identiques : même analyste, même équipement, mêmes réactifs, analyses aussi rapprochées que possible dans le temps.
La reproductibilité est la concordance de résultats obtenus dans des conditions modifiées : analystes différents, équipements différents, moments différents. C’est une image plus réaliste de ce que l’on peut attendre en pratique.
La justesse – la proximité de la vérité
La justesse détermine à quel point le résultat de mesure est proche de la valeur vraie. Une méthode juste donne des résultats proches de la teneur réelle de la substance dans l’échantillon.
Pour reprendre l’analogie de la cible : la justesse, c’est atteindre le centre. La justesse peut être élevée (la moyenne de nombreux tirs se situe au centre) même si les impacts sont assez dispersés.
Quatre scénarios de qualité de mesure
- Fidélité élevée et justesse élevée : la situation idéale – des résultats groupés et proches de la valeur vraie
- Fidélité élevée, justesse faible : des résultats proches les uns des autres, mais décalés de façon systématique (erreur systématique)
- Fidélité faible, justesse élevée : des résultats dispersés, mais proches de la valeur vraie
- Fidélité faible et justesse faible : des résultats chaotiques et erronés – la méthode exige une intervention
Limite de détection et limite de quantification – là où s’arrête notre regard
Toute méthode d’analyse a ses limites. En dessous d’un certain niveau de concentration, nous ne pouvons ni détecter ni mesurer quoi que ce soit avec une certitude suffisante. C’est là qu’interviennent deux notions clés.
La limite de détection (LD)
La limite de détection est la plus faible concentration d’une substance que l’on peut encore détecter avec une probabilité donnée (par ex. 95 %) – la distinguer du bruit de fond –, sans pouvoir la mesurer avec exactitude.
C’est comme regarder les étoiles la nuit : on aperçoit un point lumineux très faible et l’on peut dire « oui, il y a quelque chose », mais on est incapable de dire avec quelle intensité il brille ni quelle est la taille de l’étoile.
La limite de quantification (LQ)
La limite de quantification est la plus faible concentration d’une substance que l’on peut non seulement détecter, mais aussi mesurer quantitativement avec une fidélité et une justesse appropriées.
Pour poursuivre l’analogie : c’est le niveau de luminosité à partir duquel on peut non seulement confirmer la présence d’une étoile, mais aussi estimer sa luminosité et sa taille avec une certitude raisonnable.
Un scénario concret
Une méthode de dosage des pesticides dans l’eau potable a une LD de 0,01 µg/l et une LQ de 0,03 µg/l. La limite réglementaire est de 0,1 µg/l.
Un résultat de 0,02 µg/l signifie que le pesticide est détecté, mais il ne peut pas être considéré comme une valeur quantitative fiable. Le rapport doit indiquer « détecté en dessous de la limite de quantification », et non un nombre précis.
Linéarité et domaine – la zone de confort de la méthode
La linéarité de la méthode
La linéarité est la capacité de la méthode à donner des résultats directement proportionnels à la concentration de l’analyte dans l’échantillon. En termes simples : si l’on double la concentration, le signal doit lui aussi doubler.
Une linéarité parfaite est l’idéal visé. En pratique, il existe toujours des écarts par rapport à la droite idéale. La question clé est : ces écarts sont-ils assez faibles pour être acceptés ?
Le domaine de travail de la méthode
Le domaine de travail de la méthode définit l’intervalle de concentrations dans lequel la méthode fonctionne avec une linéarité, une fidélité et une justesse appropriées. C’est la « zone de confort » de la méthode – la zone dans laquelle on peut lui faire confiance.
Le danger de l’extrapolation
L’erreur la plus fréquente en pratique est l’extrapolation au-delà du domaine établi de la méthode. Le résultat peut sembler plausible, mais sa fiabilité est douteuse. Il vaut toujours mieux diluer ou concentrer l’échantillon pour le ramener dans le domaine de travail de la méthode que de risquer des calculs incertains.
Sélectivité et spécificité – mesurons-nous bien ce que nous croyons ?
Ces deux termes sont souvent employés l’un pour l’autre, même si, techniquement, ils décrivent des aspects légèrement différents d’une même propriété de la méthode.
La spécificité
La spécificité est la situation idéale dans laquelle seul et uniquement notre analyte produit un signal. Aucune autre substance présente dans l’échantillon n’influe sur le résultat ni ne donne de faux résultats. C’est le plus haut niveau de sélectivité.
La sélectivité
La sélectivité est une approche plus pragmatique : la méthode permet de doser l’analyte ou le groupe d’analytes qui nous intéresse en présence d’autres substances susceptibles de se trouver dans l’échantillon.
Comment tester la sélectivité ?
Le laboratoire teste la sélectivité en analysant des échantillons contenant l’analyte (essai positif) et des échantillons sans analyte, mais avec des substances potentiellement interférentes (essai négatif). Si la méthode est sélective, l’essai négatif ne doit pas donner de résultat faussement positif.
La récupération – retrouvons-nous tout ce que nous avons ajouté ?
Le taux de récupération est l’un des indicateurs de qualité d’une méthode les plus simples et les plus intuitifs. Il montre quel pourcentage d’une quantité connue d’analyte ajouté nous sommes capables de mesurer.
Qu’est-ce qui influe sur la récupération ?
- Les pertes lors de la préparation de l’échantillon : extraction, évaporation, filtration – chaque étape peut entraîner des pertes
- L’effet de matrice : les composants de l’échantillon peuvent influer sur l’efficacité du dosage
- La dégradation de l’analyte : certaines substances se décomposent pendant la préparation ou l’analyse
- Les erreurs systématiques : étalonnage incorrect ou interférences
Les taux de récupération acceptables
Pour les composants majeurs, on attend généralement une récupération de 95 à 105 %. Pour les analytes à l’état de traces, on accepte un intervalle plus large, de 80 à 120 %. Ces limites tiennent compte des difficultés techniques plus importantes aux très faibles concentrations.
La robustesse de la méthode – puis-je lui faire confiance demain ?
La robustesse (parfois appelée stabilité ou souplesse) d’une méthode détermine sa sensibilité à de petites variations volontaires des conditions de mesure.
Pourquoi tester la robustesse ?
Tester la robustesse permet de répondre à des questions clés :
- Quels paramètres de la méthode exigent une maîtrise stricte ?
- Avec quelle précision dois-je maîtriser la température, le pH, le temps de réaction ?
- Puis-je apporter de petites modifications sans perdre en qualité de résultat ?
- Que se passera-t-il si quelque chose ne se déroule pas comme prévu ?
Exemple d’essai de robustesse
La méthode exige un pH de 7,0. Le laboratoire teste ce qui se passe à un pH différent de quelques dixièmes. Si les résultats restent acceptables, la méthode est robuste vis-à-vis de petites variations de pH. Si les résultats changent nettement dès quelques dixièmes de différence, le pH exige une maîtrise très stricte et doit être décrit précisément dans la procédure.
L’incertitude de mesure
L’incertitude de mesure est une estimation de l’intervalle de valeurs dans lequel se situe, avec une probabilité donnée, la valeur vraie de la grandeur mesurée.
Les sources d’incertitude
L’incertitude de mesure provient de nombreuses sources :
- La fidélité de la méthode (dispersion des résultats de mesures répétées)
- Les opérations réalisées sur l’échantillon (prélèvement, pesée, etc.)
- L’exactitude des étalons et des matériaux de référence
- Les caractéristiques des équipements (pipettes, balances, fioles jaugées)
- Les conditions ambiantes (température, humidité)
- Les compétences du personnel
- Les effets de matrice de l’échantillon
Pourquoi l’incertitude est-elle importante ?
Lorsqu’un laboratoire rend un résultat « 10 mg/l ± 2 mg/l », le client sait que la valeur vraie se situe très probablement entre 8 et 12. Il peut ainsi prendre des décisions éclairées, en particulier lorsque le résultat est proche d’une limite réglementaire ou d’une norme de qualité.
Assurer la validité des résultats – garantir la qualité des essais
Il faut souligner que les méthodes introduites, validées et vérifiées, doivent être couvertes par un programme de surveillance de la validité des résultats. Tous ses éléments doivent être pris en compte et satisfaits conformément à l’article 7.7 de la norme PN-EN ISO/IEC 17025:2018-02.
Le laboratoire doit évaluer régulièrement l’efficacité des méthodes de surveillance de la validité des résultats qu’il applique et documenter les résultats de ces évaluations. S’il apparaît que les procédures appliquées ne garantissent pas une maîtrise suffisante de la qualité, elles doivent être modifiées ou complétées en conséquence.
Synthèse – une terminologie juste
La terminologie des caractéristiques d’une méthode n’est pas un recueil de définitions arides à apprendre pour un examen. C’est un langage commun entre laboratoires, auditeurs, clients et autorités. Employer ces notions avec précision est un signe de professionnalisme et une garantie de qualité du travail du laboratoire.
Comprendre ces termes permet :
- De concevoir et de mettre en œuvre correctement les méthodes d’analyse
- De communiquer les limites et les capacités des méthodes
- D’interpréter les résultats au regard de leur incertitude
- De satisfaire aux exigences des normes et de l’accréditation
- De gagner la confiance des clients grâce à la transparence
La conclusion clé
Dans un laboratoire d’analyse, il ne suffit pas de bien mesurer : il faut aussi bien comprendre et bien communiquer ce que l’on mesure, avec quelle qualité, et quelles sont les limites de la méthode. C’est ce qui distingue un laboratoire professionnel d’une approche amateur de l’analyse.
Cet article a été préparé à partir des exigences de la norme PN-EN ISO/IEC 17025:2018-02 « Exigences générales concernant la compétence des laboratoires d’étalonnages et d’essais » et des recommandations actuelles présentées lors du XXVIIIe Symposium POLLAB 2023 sur la validation, la vérification et l’assurance de la validité des résultats. Le contenu a été vérifié sur le fond et sur la forme afin d’aider les laboratoires à appliquer au quotidien les principes de la métrologie et de la qualité de mesure.