Programme des cours 2023-2024
BBQV2070-1  
Traitement informatique des données de laboratoire, Traitement informatique des données de laboratoire
Durée :
20h Th
Nombre de crédits :
Bachelier en bioqualité2
Nom du professeur :
Mathieu BASTIN, Hélène DELEU
Coordinateur(s) :
Mathieu BASTIN
Langue(s) de l'unité d'enseignement :
Langue française
Organisation et évaluation :
Enseignement au deuxième quadrimestre
Unités d'enseignement prérequises et corequises :
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement :
Cette unité d'enseignement a pour objectif de fournir aux étudiants la connaissance et l'utilisation des principales méthodes statistiques pour analyser les données récoltées lors des expériences de laboratoire ou du stage en entreprise. 

Matières abordées?: 

  • ANOVA 1 et ANOVA 2, 
  • Corrélation et régression linéaire simple et multiple, 
  • Plans d'expériences complets, 
  • Techniques statistiques de validation des méthodes de laboratoire, 
  • Contrôle qualité (y compris les cartes de contrôle). 
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
Compétences du référentiel de compétences visées :  

C6. Assurer le processus qualité?: 

  • CA6.2 Développer des indicateurs de contrôle qualité, des actions préventives et correctives. 
  • CA6.7 Participer au processus de validation de méthodes.
C8. Assurer le suivi des résultats issus des contrôles qualité?: 

  • CA8.2 Traiter de manière critique les données expérimentales d'un point de vue mathématique, graphique ou statistique. 
Acquis d'apprentissage visés?: 

Au terme de l'unité d'enseignement, l'étudiant.e sera capable de (d') : 

  • utiliser l'outil statistique pour le traitement des données de laboratoire, de présenter les données de manière adéquate et d'en tirer des tendances et des conclusions ; 
  • utiliser, exploiter et analyser des données provenant des logiciels statistiques (JMP & Excel) ; 
  • expliquer l'intérêt et le principe de la planification expérimentale appliquée à la mise au point d'une méthode analytique ; 
  • choisir, selon la situation proposée, et réaliser les procédures statistiques adéquates (ANOVA, RLM, DOE, etc.) ; 
  • discuter des notions de justesse, de fidélité (répétabilité et reproductibilité), de variabilité expérimentale et d'erreurs ; 
  • énoncer les différentes étapes d'une validation des techniques analytiques?et savoir expliciter l'ensemble de la théorie de la validation développée au cours (LOB, LOD, LOQ, linéarité, étalonnage, carte de contrôle, etc.).
Savoirs et compétences prérequis :
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
  • Exposés théoriques, simulations et discussions sur des cas concrets. 
  • Exercices pratiques et études de cas sur logiciels?: JMP et Excel. 
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride) :
Séances de cours, en présentiel, sur ordinateur en salle informatique. 
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
Les transparents projetés au cours sont disponibles en ligne sur la plateforme MooVin'. 

Ouvrages de référence : 

  • Walpole R.E., Myers R.H., Myers S.L. & Ye K.E. (2016), Probability & Statistics for Engineers & Scientists, Pearson ; 
  • Motulsky H.J. (2015), Biostatistique, une approche intuitive, De Boeck. 
Modalités d'évaluation et critères :
En première session : 

La note de l'UE sera établie comme suit : 

  • 1/3 de la note pour la réalisation d'un travail portant sur des études de cas utilisant les procédures statistiques abordées au cours, 
  • 2/3 de la note pour l'examen oral consistant en une défense du travail réalisé. 
 

En seconde session : 

La note de l'UE sera établie comme suit : 

  • 1/3 de la note pour la réalisation d'un travail portant sur des études de cas utilisant les procédures statistiques abordées au cours, 
  • 2/3 de la note pour l'examen oral consistant en une défense du travail réalisé. 
Stage(s) :
Remarques organisationnelles :
Cette UE se déroule dans les locaux de la HELHa, sur le campus de Mons. 
Contacts :