Le document présente une formation sur la validation des méthodes d'essai, conformément à la norme ISO/CEI 17025, afin de préparer les participants à élaborer des dossiers de validation et estimer les critères de performance des méthodes. Il détaille des concepts tels que la justesse, la fidélité, la limite de détection et l'optimisation des méthodes, tout en abordant des exigences normatives et la nécessité de valider les méthodes non normalisées. Enfin, il souligne l'importance de la documentation des procédures et de l'évaluation continue pour garantir la conformité aux attentes des clients.

1. INSTITUT ALGÉRIEN DE NORMALISATION
Préparée et animée par GUEDICHI Mohamed
Octobre 2015
FORMATION
VALIDATION DES
MÉTHODES D’ESSAI

2. 2
SOMMAIRE
Accueil des participants
Présentation mutuelle
Présentation des attentes des participants
Introduction à la validation des méthodes d’essai
Que va-t-on mesurer ? : définition du mesurande
Présentation des méthodes d'essai
Définir les exigences de la norme ISO/CEI 17025 sur la validation des méthodes d’analyses et d’essai
Etudier les principes associés à la validation des méthodes
Examiner les aspects normatifs de l’application de la validation des méthodes
Faire l’approche statistique de la validation des méthodes
La théorie de la validation des méthodes : Les objectifs, les critères de performances
Application à une méthode : Analyse de la méthode, Protocole de validation, Plan d’expérience.
Prise en compte de l'échantillonnage
L’analyse des données : Exploitation des données, Comparaison aux critères de validation.
Evaluation des caractéristiques d'une méthode d'essai
Fonction d'étalonnage
Justesse
Limites de détection et quantification
L’optimisation de la méthode : Optimisation des données de validation, Analyse de la méthode pour
optimisation, Le calcul des incertitudes associé à la validation.
Caractérisation par le profil d'exactitude
Evaluation de l'incertitude de mesure
Rattrapage des notions
Etudes de cas
Synthèse
Conclusions

3. 3
Présentation mutuelle
17/12/2024
• Nom : Guedichi
• Prénom: Mohamed
• Age : 41 ans
• Mail: guedichi@yahoo.fr
• Formation de base : Ingénieur en mécanique option maintenance industrielle
• Formation complémentaire :
– Ingénieur spécialisé HSE
– IRCA OHSAS 18001
– IRCA 14001
– IRCA 22000
• Parcours professionnel
– Ingénieur HSE : SONELGAZ
– Assistant de prévention: CEVITAL
– SHE Manager: Nestlé Waters Algérie
– Directeur QHSE TGCTP
– SHEQ Manager HENKEL Algérie
– Directeur général; Groupe Mechri BBA
– Consultant Formateur QSE

4. 17/12/2024 4
Présentation des participants
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

5. 17/12/2024 5
Objectifs
• L’objectif de cette formation est:
– de donner aux participants les outils indispensables
pour préparer les dossiers de validation des
méthodes développées par le CRD
– D’Acquérir la démarche à suivre pour l’estimation
des critères de validation
– Répondre à une exigences de la norme ISO 17025
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

6. 17/12/2024 6
Introduction à la validation
• Définitions:
• Mesurage: Processus consistant à obtenir
expérimentalement une ou plusieurs valeurs que l'on
peut raisonnablement attribuer à une grandeur
• Mesurande: Grandeur que l'on veut mesurer. Analyte,
employé en chimie, est un synonyme de mesurande,
d’usage plus général
• Justesse de mesure: Étroitesse de l'accord entre la
moyenne d'un nombre infini de valeurs mesurées
répétées et une valeur de référence
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

7. 17/12/2024 7
• Fidélité de mesure: Étroitesse de l'accord entre les valeurs
mesurées obtenues par des mesurages répétés du même
objet ou d'objets similaires dans des conditions spécifiées
• Répétabilité de mesure: Fidélité de mesure selon un
ensemble de conditions de répétabilité
• Condition de répétabilité: Condition de mesurage dans un
ensemble de conditions qui comprennent la même
procédure opératoire, les mêmes opérateurs, le même
système de mesure, les mêmes conditions de
fonctionnement et le même lieu, ainsi que des mesurages
répétés sur le même objet ou des objets similaires pendant
une courte période de temps
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

8. 17/12/2024 8
• Fidélité intermédiaire de mesure: Fidélité de mesure
selon un ensemble de conditions de fidélité
intermédiaire.
• Condition de fidélité intermédiaire: Condition de
mesurage dans un ensemble de conditions qui
comprennent la même procédure opératoire, le même
lieu et des mesurages répétés sur le même objet ou des
objets similaires pendant une période de temps
étendue, mais peuvent comprendre d’autres conditions
que l’on fait varier.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

9. 17/12/2024 9
• Exactitude de mesure:
– a) Étroitesse de l'accord entre une valeur mesurée et une
valeur vraie du mesurande.
– b) Étroitesse de l'accord entre les valeurs mesurées qui sont
attribuées au mesurande.
• Limite de détection: Valeur mesurée, obtenue par une
procédure opératoire donnée, pour laquelle la probabilité
de déclarer faussement l'absence d'un constituant dans
un matériau est β, étant donnée la probabilité α de
déclarer faussement sa présence.
• Limite de quantification: Plus petite et/ou plus grande
concentration de l'analyte pouvant être quantifiée, dans
les conditions expérimentales décrites de la méthode.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

10. 17/12/2024 10
• Sélectivité: Aptitude d'un système de mesure, utilisant
une procédure opératoire spécifiée, à fournir des résultats
de mesure pour un ou plusieurs mesurandes, qui ne
dépendent pas les uns des autres ou de toute autre
grandeur existant dans le système en cours de mesurage.
• Spécificité: Stade ultime de la sélectivité
– La spécificité est la capacité à établir l’existence de la substance
à analyser en présence d’autres composants présents. Il s’agit
de démontrer que la substance analysée au sein de la matrice
est bien l’analyte recherché. La spécificité se fonde sur une
absence d’interférences.
– Elle sera estimée par la méthode des ajouts dosés en calculant
le pourcentage de recouvrement.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

11. 17/12/2024 11
• Validation: Vérification que des exigences spécifiées sont
adéquates pour un usage déterminé. Le terme caractérisation
s’applique à la méthode, alors que le terme vérification
s’applique au résultat rendu. La validation de la méthode
consiste donc à vérifier si les résultats sont adéquats en vue
d’un usage défini.
• Vérification: Fourniture de preuves tangibles qu'une entité
donnée satisfait à des exigences spécifiées, en prenant en
compte toute incertitude de mesure.
• Domaine d'application: Ensemble des types de matrice auquel
s’applique la méthode, en tenant compte de la gamme de
concentrations sur laquelle doit porter la validation.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

12. 17/12/2024 12
• Matrice: Ensemble des propriétés de l'échantillon et
de ses constituants autres que l'analyte.
– L'effet de matrice traduit l'influence possible que ces
propriétés ou constituants peuvent avoir sur la réponse
instrumentale.
– Comme l'effet de matrice peut varier aux différents
stades de l'analyse (par exemple avant ou après
minéralisation), pratiquement un type de matrice sera
défini comme un groupe de matériaux ou de produits
reconnus par l'analyste comme ayant un comportement
homogène vis-à vis de la méthode d'analyse utilisée.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

13. 17/12/2024 13
• Linéarité: Établissement qu’il existe une relation
linéaire entre les quantités retrouvées (ou
quantifiées) dans des échantillons et leurs valeurs
de référence.
– La linéarité de la méthode ne doit pas être confondue
avec la linéarité de la fonction de réponse de
l’appareillage de mesure qui caractérise la seule
réponse instrumentale lors de l’étalonnage et qui n’est
pas indispensable pour obtenir une quantification
exacte.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

14. 17/12/2024 14
Exigences normatives
ISO 17025: chapitre 5.4.5
• 5.4.5.1 La validation est la confirmation par examen et l'apport de
preuves objectives du fait que les exigences particulières en vue d'une
utilisation prévue déterminée sont remplies.
• 5.4.5.2 Le laboratoire doit valider les méthodes non normalisées, les
méthodes conçues/développées par le laboratoire, les méthodes
normalisées employées en dehors de leur domaine d'application
prévu, ainsi que les amplifications ou modifications de méthodes
normalisées, afin de confirmer que les méthodes sont aptes à l'emploi
prévu. La validation doit être aussi étendue que l'impose la réponse
aux besoins pour l'application ou le domaine d'application donné. Le
laboratoire doit consigner les résultats obtenus, le mode opératoire
utilisé pour la validation, ainsi qu'une déclaration sur l'aptitude de la
méthode à l'emploi prévu.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

15. 17/12/2024 15
• NOTE 1 : La validation peut également porter sur des procédures pour
l'échantillonnage, la manutention et le transport.
• NOTE 2 Il convient d'employer l'une ou une combinaison des
techniques suivantes pour déterminer la performance d'une méthode:
– étalonnage à l'aide d'étalons de référence ou de matériaux de référence ;
– comparaison des résultats obtenus avec d'autres méthodes ;
– comparaisons entre laboratoires ;
– évaluation systématique des facteurs influençant le résultat ;
– évaluation de l'incertitude des résultats sur la base d'une connaissance
scientifique des principes théoriques de la méthode et d'une expérience
pratique.
• NOTE 3 Lorsque des modifications sont apportées aux méthodes non
normalisées validées, il convient de consigner par écrit les incidences
des modifications introduites et, s'il y a lieu, de procéder à une nouvelle
validation.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

16. 17/12/2024 16
• 5.4.5.3 La gamme et l'exactitude des valeurs pouvant
être obtenues au moyen des méthodes validées (par
exemple l'incertitude des résultats, les limites de
détection, la sélectivité de la méthode, la linéarité, la
limite de répétabilité et/ou de reproductibilité, la
robustesse par rapport à des influences extérieures
et/ou la sensibilité réciproque aux interférences
provenant de la matrice de l'échantillon/objet d'essai)
telles qu'estimées en vue de l'emploi prévu, doivent
correspondre aux besoins du client.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

17. 17/12/2024 17
• NOTE 1 La validation inclut la spécification des exigences, la détermination
des caractéristiques des méthodes, une vérification que les exigences
peuvent être remplies en utilisant la méthode, ainsi qu'une déclaration
relative à la validité.
• NOTE 2 À mesure que le développement de la méthode se poursuit, il
convient de procéder à des revues régulières afin de vérifier que les
besoins du client continuent d'être satisfaits. Il convient que tout
changement des exigences nécessitant des modifications du plan de
développement soit approuvé et autorisé.
• NOTE 3 La validation est toujours un équilibre entre les coûts, les risques
et les possibilités techniques. Il existe de nombreux cas où la gamme et
l'incertitude des valeurs (par exemple exactitude, limite de détection,
sélectivité, linéarité, répétabilité, reproductibilité, robustesse et sensibilité
réciproque) ne peuvent être données que de façon simplifiée pour cause
de manque d'informations.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

18. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
18
Autres normes
• NF V 03-110: Analyse des produits agricoles et
alimentaires - Protocole de caractérisation en vue
de la validation d'une méthode d'analyse
quantitative par construction du profil
d'exactitude (2010) Afnor, Paris
• NF T90- 210: Protocole d’évaluation d’une
méthode alternative d’analyse physico-chimique
quantitative par rapport à une méthode de
référence.

19. 17/12/2024 19
Exigences légales et règlementaires
• Au niveau national: Néant
• Au niveau internationale :
– BPL : Organisation de coopération et de
développement économique (OCDE) en1970
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

20. 17/12/2024 20
• En France:
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

21. 17/12/2024 21
Pourquoi faire appel à des méthodes non
normalisées
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

22. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
22
Dans quel cas la validation est nécessaire
• les méthodes non normalisées ;
• les méthodes conçues/développées par le laboratoire
;
• les méthodes normalisées employées en dehors de
leur domaine d'application prévu ;
• les amplifications ou modifications de méthodes
normalisées ;
• et aussi une méthode alternative par rapport à une
méthode de référence.

23. 17/12/2024 23
Pourquoi valider les méthodes non-
normalisées
• Garantir l’utilisateur qu’il aura un résultat
«aussi prés que possible» de la valeur (vraie) de
référence de son échantillon.
• Satisfaire les attentes des clients;
• Maitriser les risques liés au résultats d’analyse
• Etre conforme aux normes, spécifications,
exigences réglementaires et autres ;
• Avoir à un prix compétitif ;
• Etre fourni à un coût qui génère un profit.
VALIDATION DES MÉTHODES D’ESSAI

24. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
24
Cycle de vie d’une méthode

25. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
25
Sélection d’une méthode
• ISO 17025: 4.5.2
– Le laboratoire doit utiliser des méthodes d'essai et/ou
d'étalonnage, y compris des méthodes
d'échantillonnage, qui répondent aux besoins du client
et qui conviennent aux essais et/ou étalonnages qu'il
effectue, de préférence les méthodes publiées comme
normes internationales, régionales ou nationales.
– Le laboratoire doit assurer qu'il utilise la dernière édition
de la norme, sauf si cela n'est pas approprié ou possible.
– S'il y a lieu, des précisions doivent être apportées à la
norme pour en assurer une application cohérente.

26. 17/12/2024 26
• Lorsque le client ne spécifie pas la méthode à utiliser, le laboratoire doit
sélectionner des méthodes appropriées qui ont été publiées dans des
normes internationales, régionales ou nationales, par des organisations
techniques de renom ou dans des textes ou revues scientifiques
spécialisés, ou spécifiées par le fabricant de l'équipement. Des
méthodes développées par le laboratoire ou des méthodes adoptées
par le laboratoire peuvent également être employées si elles
conviennent à l'usage prévu et qu'elles ont été validées.
• Le client doit être informé de la méthode choisie. Le laboratoire doit
confirmer qu'il peut correctement appliquer des méthodes normalisées
avant de les mettre en œuvre pour des essais ou des étalonnages.
• En cas de changement de la méthode normalisée, la confirmation doit
être répétée.
• Si la méthode proposée par le client est jugée inappropriée ou périmée,
le laboratoire doit le lui indiquer.
TITRE DE LA PRÉSENTATION

27. 17/12/2024 27
Critères de sélection d’une méthode
En dehors des méthodes normalisées l’analyse doit
prendre en compte les points suivants :
– Les méthodes publiées dans les revues scientifique
– Les exigences légales
– Les possibilités instrumentales
– Le coût
– Les performances requises
– La durée d’obtention des résultats
– La disponibilité des réactifs
– Etc
TITRE DE LA PRÉSENTATION

28. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
28
Objectifs
• L’objectif d’une procédure analytique quantitative
est de pouvoir quantifier le plus exactement
possible chacune des quantités inconnues que le
laboratoire aura à déterminer,
• c’est que la différence entre le résultat rendu (x) et
la « vraie valeur » inconnue de l’échantillon (μT),
qui par ailleurs restera toujours inconnue, soit
petite ou du moins inférieure à une limite
d’acceptation

29. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
29
Répartition des valeurs μT

30. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
30
Développement et mise au point de la
méthodes
• Il est indispensable d’optimiser la méthodes
choisie en précisant quelque point :
– Le domaine d’application
– La gamme de concentration
– Le plan d’expérience
– Établir la courbe d’étalonnage ( a revoir plus bas)
• Étalon
• Procédure de référence

31. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
31
Documentation de la méthode
• La procédure doit être documentée selon la exigences de
la procédure « maitrise des documents » .
• Cette procédure doit décrire les points suivants:
– L’échantillonnage
– Le traitement de l’échantillon (extraction, minéralisation ,
identification, …)
– Le transport, la gestion du stock,
– L’environnement de travail ( température, pression, aération,
l’entretien des locaux, …)
– Les compétences du personnel
– La gestion des réactifs,
– etc

32. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
32
Documentation de la méthode
• Le laboratoire doit avoir des instructions pour l'utilisation et
le fonctionnement de tous les appareils pertinents,
• et pour la manutention et la préparation des objets d'essai
et/ou d'étalonnage, ou les deux, si l'absence de telles
instructions risque de compromettre les résultats des essais
et/ou des étalonnages. Toutes les instructions, normes,
manuels et données de référence se rapportant aux travaux
du laboratoire doivent être tenus à jour et être facilement
accessibles au personnel (voir 4.3).
• Des écarts par rapport aux méthodes d'essai et d'étalonnage
ne doivent avoir lieu que si l'écart a été documenté, justifié
sur le plan technique, autorisé, et accepté par le client.

33. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
33

34. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
34
Procédure de validation
• La validation proprement dite consiste en une suite d’études expérimentales
qui permettront de prouver que la méthode est en accord avec son domaine
d’application (préétabli).
• La validation d’une méthode passe par:
– Nommer un responsable qui coordonnera l’étude de validation ;
– Rédiger la version préliminaire du mode opératoire de la méthode en suivant une
procédure de présentation d’un mode opératoire normalisé.
– Ouvrir une fiche de validation ;
– Réunir un groupe de travail qui définira le domaine d’application et les
spécifications, en particulier l’objectif attendu de la méthode.
– Rédiger les plans d’expérience qui devront être effectués. Prévoir la logistique, en
termes de volumes d’échantillon de validation, de réactifs et de disponibilité du
personnel.
– Réaliser les études prévues.
– Interpréter les résultats et calculer les divers critères de performance requis.
– Rédiger la version finale du mode opératoire de la méthode avec ses critères de
performance.

35. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
35
La norme NF V03-110
• 1) Définition de la quantité mesurée.
• 2) Définition des objectifs de la validation.
– -Choix du domaine et des limites d’acceptabilité.
• 3) Sélection des matériaux de validation.
– Choix des matrices et des valeurs de référence.
• 4) Plan d’étalonnage (optionnel).
• 5) Plan de validation (3x3x2).
• 6) Réalisation des essais.
• 7) Calcul des concentrations prédites inverses (optionnel).
– Modèles d’étalonnage et concentrations retrouvées.
• 8) Calcul des critères de validation par niveau.
– Justesse, fidélité et intervalles de tolérance.
• 9) Construction du profil d’exactitude.
• 10) Interprétation du profil.

36. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
36
Critères de validation (caractéristique de la
méthode d’analyse)
• Spécificité
• Limite de détection et limite de quantification
• Linéarité et limite de linéarité
• Fidélité
• Répétabilité
• Reproductibilité
• Justesse
• Sensibilité
• Capacité de mesure
• Exactitude

37. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
37
Applicabilité des critère selon le type de la méthode
Critère Méthode quantitative Méthode qualitative
Fidélité + +
Répétabilité + +
Reproductibilité + +
Justesse + +
Sensibilité +
Linéarité + -
Limite de linéarité + -
Limite de détection + -
Limite de quantification + -
Spécificité +
Capacité de mesure +
Robustesse

38. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
38
Besoin en personnel
• Analystes
• Laborantins
• Statisticiens ou informaticiens
• Instrumentistes
• Qualiticien

39. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
39
Besoin en outils statistiques
• Logiciel de traitement des données
– MS Excel
– Origin
– Statistica
– Prolab
– SPSS
– R

40. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
40
Facteurs influençant la performance des la
méthodes
• Beaucoup de facteurs peuvent affecter les performances d’une
méthode : tels que
• les différents lots de réactifs,
• les changements dans les consommables et de fournisseurs
d’accessoires,
• les changements selon les lots de fabrication des instruments
et/ou des réactifs,
• les conditions d’expédition et de stockage,
• les conditions ambiantes locales, la qualité de l’eau, la stabilité de
l’alimentation électrique
• la compétence du personnel, …

41. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
41
Rappel statistique
• Les notions statistiques seront vues au fur et à
mesure des besoins de cette présentation

42. Plan d’expérience
• Le plan d’expérience de validation sert à estimer, dans les
conditions où le mode opératoire sera appliqué en routine,
quelles seront les performances en routine de la méthode.
Dans ce contexte, un essai consiste à faire un mesurage sur
un échantillon de validation, de préférence dont la valeur
de référence a été établie avec une incertitude connue.
• Pour réaliser ce plan, prévoir :
– I séries de mesures (1 ≤ i ≤ I) ;
– pour chaque série, effectuer J répétitions (1 ≤ j ≤ J) ;
– K niveaux de concentration (1 ≤ k ≤ K) couvrant le domaine
d’application de la méthode. Dans ce contexte, on entend par
un niveau une valeur de référence.

43. • Dans le cas d’une validation interne, il semble irréaliste pour des raisons
économiques de maintenir une telle exigence. C’est pourquoi, on peut
choisir les exigences minimales suivantes :
• le nombre de séries I égal ou supérieur à 3. Une série peut être
représentée par un jour mais aussi par une combinaison de diverses
sources d’incertitude, comme plusieurs appareils, plusieurs opérateurs et
plusieurs jours.
• le nombre constant de répétitions par série et par niveau J égal ou
supérieur à 2.
• le nombre de niveaux de concentration K égal ou supérieur à 3. Il est
indispensable d’avoir K ≥ 3 car on pourra alors vérifier la linéarité entre les
concentrations des valeurs de référence et les concentrations retrouvées :
on a besoin de 3 niveaux pour conduire cette vérification. Mais, lorsqu’il
est nécessaire de valider la méthode à proximité de sa limite de
quantification LQ, il est conseillé de choisir K égal ou supérieur à 4

44. • Si on a choisi I = 3, J = 2 et K = 3, le plan de validation
comporte 18 essais. À part ces limites minimales, une
grande flexibilité est laissée dans le choix du nombre
d’essais.
• Mais il faut se rappeler que plus le nombre d’essais est
élevé, meilleures sont les estimations des critères de
validation, les intervalles de tolérance resserrés et la
confiance qu’on peut avoir dans la validation augmentée.
• Cependant, pour améliorer les choses, il est généralement
préférable d’augmenter le nombre de séries plutôt que le
nombre de répétitions ou de niveaux.

45. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
45
Echantillonnage

46. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
46
Résultats d’une analyse
• Intervalle de confiance :
– Notions de :
• moyenne
• Ecart type
• Variance
• Ecart type de la moyenne
• Risque d’erreur (niveau de confiance)
• Loi du Student
• Etude de cas

47. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
47
Résultats d’une analyse
• Recherche des données aberrantes
• Loi normale
• Droite de Herny
– Trier les données par ordre croissant
– Calculer la moyenne X bar et l’écart type S
– Pour chaque valeur calculer la valeur centrée réduite : z= (x-xbar)/S
– Pour chaque valeur, calculer l’intervalle de probabilité, à l’aide de la
formule suivante P=(i-0,375)/(n+0,25) ou i est le numéro d’ordre dans
le tableau après le tri
– Lire (pour chaque probabilité P) dans le tableau la valeur calculée µ
– Porter sur le graphique µ et z en fonction de X
– Si repère une donnée suspecte, on la supprime et on refait de
nouveau le calcul

48. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
48
• Droit de Herny (Etude de cas)

49. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
49
Etalonnage d’une méthode
• Quelques méthodes quantitatives (dites indirectes)
nécessitent un étalonnage dont les concentrations seront
choisies à prédire les concentrations de l’échantillon
• La courbe d’étalonnage est tracée de cette manière :
• Les x représentent les concentration de l’étalon
• Les y représentent les réponses mesurées
• e est le bruit de fond
• F est la fonction de réponse ( y=f(x)ou y= f(x)+e)
• Généralement y= a0+a1*x
• La courbe d’étalonnage est caractérisée par les coefficient
de la droite

50. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
50
Etalonnage
• Etude de cas:
• Etalonnage d’une méthode d’analyse de cuivre
par spectométrie
• Deuxième exemple NF T 90 210

51. 17/12/2024 51
Spécificité d’une méthode
• Le premier critère pour évaluer une méthode analytique
consiste à vérifier sa capacité à établir de manière
univoque l’existence de la substance à analyser (analyte)
en présence d’autres composants potentiellement
présents.
• Cette capacité de distinguer l'analyte des autres
composants a été désignée pendant plusieurs années par
le nom de "sélectivité" ou , selon les guidelines par
"spécificité" d'une méthode. Seul le document ICH parle
de la spécificité alors que les autres documents parlent
bien de la sélectivité et Eurachem utilise les deux termes
pour définir la même chose.
TITRE DE LA PRÉSENTATION

52. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
52
• Aucun document ne propose un plan expérimental
complet en terme de nombre exact d‘échantillons. La
FDA spécifie qu’il faut analyser des matrices biologiques
(blanc) provenant de 6 sources au moins.
• L’Eurachem exige pour le critère de spécifité :
– une analyse des échantillons et de la substance de référence
en comparaison avec une méthode indépendante ;
– une analyse des échantillons contenant différents interférents
potentiels en présence de la substance à analyser ;
• sans aucune autre précision concernant le nombre des
niveaux de concentration de mesures ou de séries.

53. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
53
• Tests statistiques & critères d'acceptation :
• IUPAC exige le calcul d’un indice appelé Indice de sélectivité Indice
de sélectivité = ban/bint
• Avec :
– ban= pente de la courbe d’étalonnage
– bint = pente de la réponse produite indépendamment par des
substances susceptibles d’influencer les résultats
• AOAC fixe une limite pour la résolution du pic de réponse de tous
les composants qui doit être : Rs 2
• La sélectivité doit être assurée à la LQI (limite de quantification
inférieure) pour le document de la FDA.
• La réponse du blanc (ou de la matrice) doit être inférieure à 30%
de LQ (limite de quantification) selon le document SANCO.

54. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
54
Sensibilité

55. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
55
Linéarité
• La fonction de réponse d’une procédure d’analyse
traduit, à l’intérieur de l’intervalle de dosage, la
relation existant entre la réponse (signal) et la
concentration (quantité) en substance à examiner dans
l’échantillon. La fonction de réponse monotone la plus
simple qui exprime cette relation est appelée «courbe
d’étalonnage ».
• La linéarité d’une procédure d’analyse est sa capacité
à l’intérieur d’un certain intervalle de dosage d’obtenir
des résultats directement proportionnels à la quantité
(exemple : concentration) en analyte dans l’échantillon

56. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
56
"dans certains cas, pour mettre en évidence la linéarité entre les
concentrations (trouvées) et les concentrations des échantillons
(introduites), il faut soumettre les données à une transformation
mathématique avant de faire l'analyse de régression."

57. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
57
• Plan d’expérience : Pour le calcul de linéarité, le plan
expérimental est de 5 concentrations dans le ICH, et au
moins 6 concentrations pendant 2 à 3 jours dans les
documents IUPAC & EURACHEM.
• Tests statistiques & critères d'acceptation :
• Les tests utilisés dans les différents documents pour évaluer
la linéarité sont:
– L’Examen visuel
– Le Coefficient de corrélation, ordonnée à l’origine, pente, courbe
de régression, ainsi que la somme des carrés des résidus,
– L’Examen Visuel de la courbe des résidus
– Le Test de manque d’ajustement

58. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
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• Etudes de cas
Linéarité d’une méthode

59. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
59
Limite de linéarité

60. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
60
Limite de détection
• Elle est déterminé de la même manière que la
limite de quantification
• Etude de cas : utiliser les données suivantes
pour estimer la limite de détection et de
quantification de la méthode d’analyse

61. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
61
Limite de quantification
• Plan d’expérience: Le nombre de mesures
pour évaluer la LQ n'est pas défini dans les
documents ICH, AOAC, IUPAC et SANCO, le
FDA recommande 5 mesures et l’EURACHEM
en recommande 20.
• Aucun document n’adresse un plan
expérimental pour estimer la LQ, en terme de
répétition par jour.

62. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
62
• Des normes distinguent deux limites et
définissent la limite inférieure de quantification
(la plus faible quantité de la substance analysée
que la méthode permet de doser avec un degré
acceptable de fidélité et d’exactitude) et la limite
supérieure de quantification (la plus haute
quantité de la substance analysée que la
méthode permet de doser avec un degré
acceptable de fidélité et d’exactitude

63. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
63
• Tests statistiques & critères d'acceptation :
• Rien n’est précisé sur la façon exacte de mesurer la LQ. Ainsi plusieurs
méthodes d’estimation sont proposées par les différents guidelines:
– 1. Évaluation visuelle (ICH) : appliquée aux méthodes non instrumentales
– 2. Approche du rapport signal/bruit (ICH) : appliqué aux méthodes avec un
bruit de fond
– 3. Approche de l’écart type (s) de la réponse et de la pente de la courbe
‐
d’étalonnage (ICH) LQ= 10s/P (s= écart type de la réponse & P= pente de la
‐
courbe d’étalonnage)
– 4. LQ= Valeur du blanc + k fois écart type (s) du blanc (AOAC, EURACHEM)
– 5. LQI= 5× réponse du blanc (FDA)
– 6. La LQ est égale à la multiplication de la LD (généralement 2) (IUPAC)
– 7. Calcul de l’écart type à chaque niveau de concentration. Tracer la courbe
écart type
‐

64. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
64
Fidélité
• trois types de fidélité sont généralement estimés, à savoir:
• 1) La répétabilité qui est une expression de la fidélité de la
méthode lorsque celle ci est reprise dans les mêmes conditions de
‐
réalisation, après un court intervalle de temps. La répétabilité est
aussi désignée par fidélité intra analyse (intra série ou intra run)
‐
• (2) La fidélité intermédiaire qui correspond aux variations
survenant dans un même laboratoire : analyses effectuées dans
des jours différents, par des personnes différentes, au moyen
d’appareils différents, etc.
• (3) La reproductibilité correspond à la concordance entre
laboratoires (travaux de collaboration visant généralement la
normalisation de la méthode).
• Le troisième type n’est pas toujours exigé.

65. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
65
Point d’ordre
• Les conditions de répétabilité impliquent la ré‐
exécution de l'ensemble de la procédure de la
sélection à la préparation de la prise d'essai de
l'échantillon dans le laboratoire et non
seulement des répétitions instrumentales sur un
seul échantillon préparé. Ce dernier s’appelle «
fidélité instrumentale » qui ne comprend pas la
répétition de toute la procédure d'analyse

66. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
66
Fidélité d’une méthode
• Pour vérifier la fidélité d’une méthode, les
mesures seront faites par un seul opérateur
sur le même instrument, avec une méthode
unique et un délai court (par rapport au délai
d’une mesure)
• L’objectif est d’obtenir des mesures dans des
conditions similaires

67. 67
x
-30 -15 0 15 30
0
0.03
0.06
0.09
0.12
0.15
x
-30 -15 0 15 30
0
0.03
0.06
0.09
0.12
0.15
x
-30 -15 0 15 30
0
0.03
0.06
0.09
0.12
0.15
x
-30 -15 0 15 30
0
0.03
0.06
0.09
0.12
0.15
Bias = +7 %
RSD = 3%
Bias = +1 %
RSD = 8%
Bias = 0 %
RSD = 20%
Bias = +7 %
Procedure 1 Procedure 2
Procedure 3 Procedure 4

68. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
68
• Etude de cas
• Evaluer la fidélité de la méthode dont les
résultats sont données dans le classeur Excel

69. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
69
Justesse (exactitude) d’une méthode
• Lors de l'examen d'un échantillon de contrôle de qualité,
le résultat impacte la décision de libérer un lot.
• La valeur moyenne ne donne qu’une position centrale de
la distribution des résultats de la même teneur réelle, pas
la position de chaque résultat individuel. Par extension, le
biais, le biais relatif ou le recouvrement va localiser la
distribution des résultats produits par une méthode
analytique par rapport à la vraie valeur
• L'estimation de la justesse est généralement combinée
avec les expériences de fidélité. Par conséquent, les
remarques sur le plan expérimental

70. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
70
• Les paramètres statistiques nécessaires pour le calcul de
la justesse sont cités dans tous les guidelines.
• Les tests proposés sont :
– Le pourcentage de recouvrement
– Et la différence entre la valeur moyenne et la valeur
considérée comme vraie avec l’intervalle de confiance
correspondant (moyenne valeur vraie)
‐
• En effet, la distance entre la valeur moyenne d'une série
de mesures (xi) et une valeur de référence μT est appelé
biais (biais, biais relatif ou recouvrement) :

71. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
71
Etudes de cas
• Calculer la justesse de la méthode d’analyse
dont les résultats obtenus sont présentés dans
le tableau Excel

72. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
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La nouvelle méthode dite « profil
d’exactitude »
• Cette procédure a été établie par un groupe de travail de
la Société française des sciences et techniques
pharmaceutiques (Commission SFSTP 2003, 2006).
• Elle consiste à : À partir de l’écart-type de fidélité
intermédiaire ou de reproductibilité, calculé selon les
recommandations de la norme ISO 5725-2 (voir Partie 3),
on construit un intervalle de tolérance d’espérance β qui
contient une proportion β% de futurs résultats
• L’intervalle de tolérance d’espérance β est différent de
l’intervalle de confiance.

73. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
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Manière de présentation du profil
d’exactitude

74. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
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• profil d’exactitude établi avec 3 niveaux de concentration.
• Chaque cercle gris représente la concentration moyenne
retrouvée pour le niveau et quantifie la justesse. Les
lignes pointillées délimitent l’intervalle d’acceptabilité et
les lignes continues l’intervalle de tolérance calculé à
partir des écarts-types de fidélité intermédiaire pour
chaque niveau. Les traits verticaux délimitent le domaine
de validité, dans lequel la méthode est capable de
produire une proportion élevée et connue de résultats
acceptables

75. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
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Incertitude de mesure
• Cette notion est très importante s’applique au
mesure et non pas aux méthodes d’analyse

76. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
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Interprétation des résultats
• Exigences clients
• Objectifs initiaux
• Valeurs de références
• Auditabilité

77. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
77
Rapport de validation
• Voir exemple format DOC ou PDF

78. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
78
Conclusion
• La caractérisation d'une méthode permet donc de connaître les
performances de cette méthode et d’en déduire des indications
précieuses pour l’élaboration du plan expérimental à mettre en œuvre.
• Elle garantit que le dosage effectué est compatible avec les « possibilités
» qu'offre la méthode (mesure réalisée au dessus de la limite de
quantification, dans le domaine de linéarité, avec une incertitude liée aux
critères de fidélité…).
• En revanche, elle ne permet pas d'accompagner la valeur rendue au
commanditaire avec des incertitudes connues.
• Il apparaît clairement que la validation de méthode, permet à l'analyste de
garantir que chaque mesure réalisée avec cette méthode sera «
accompagnée » d'une limite d'acceptabilité et d’un intervalle de tolérance
qui définissent des incertitudes sur la valeur transmise au commanditaire.
Ces deux paramètres, limite d'acceptabilité et intervalle de tolérance, sont
fixés par le futur utilisateur (le plus souvent le chercheur) et/ou par
l'analyste en fonction de ses besoins

79. 17/12/2024
TITRE DE LA PRÉSENTATION
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Merci pour votre
attention