Janvier 2021
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Les secteurs chimie et pharma : modélisation et simulation à tous les étages
Les progrès de la modélisation et simulation opèrent des bouleversements en termes de rapidité et de précision...
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L’article traite de l’impact du BIM sur l’architecture. Après un rappel de la structure des agences et du métier d’architecte, on montre les conséquences du BIM sur ce domaine en pleine mutation. L’accent est mis sur le processus de conception architecturale et la compilation des données de toutes les disciplines. L’article précise aussi les compétences requises, ou à acquérir, ainsi que l’évolution du rôle de l’architecte face aux techniques des différents corps de métiers. Il éclaire donc le processus BIM afin de réussir la transition, depuis les méthodes traditionnelles vers les méthodes contemporaines utilisant les nouvelles technologies. Des exemples sont également présentés illustrant l’usage du BIM dans les différentes phases des projets. Enfin, référence est faite aux honoraires, à la loi MOP et aux rééquilibrages nécessaires.
Les cartes électroniques sont conçues avec une augmentation constante de niveau de complexité. Des effets sur la Compatibilité ElectroMagnétique (CEM) et l’Intégrité du Signal (IS) sont constatés. Pour éviter ces conséquences indésirables, une méthodologie de simulation et de modélisation est nécessaire. Le présent article propose une méthode de simulation et modélisation en CEM conduite d’une carte électronique. Des modèles d’émission et de susceptibilité en CEM conduite sont considérés. Une étude marginale décrite en dernière section permet d’évaluer le niveau de risque de dysfonctionnement d’une carte électronique.
La conception de pièces mécaniques constitutives de systèmes de propulsion de certains navires demande de développer des méthodes de simulation nouvelles, offrant aux ingénieurs la possibilité d’explorer une large gamme de paramètres et d’intégrer dans leurs analyses l’influence d’incertitudes. Ce retour d’expérience est consacré à un projet de recherche de long terme engagé par un grand groupe industriel en collaboration avec trois partenaires académiques, afin de développer des méthodes de réduction de modèles répondant à des objectifs d’optimisation et de fiabilisation de la conception.
Les résultats de mesure ne sont pas parfaits. Chaque mesure est entachée d’une erreur qu’il convient de savoir estimer. En effet, de nombreuses décisions sont directement fondées sur des résultats de mesure. Il est donc important de pouvoir maîtriser le doute que l’on a sur la valeur du mesurande caractérisé. L’incertitude que l’on associe alors à un résultat de mesure permet de fournir une indication quantitative sur la qualité de ce résultat. Cette information est essentielle pour estimer la fiabilité d’un résultat de mesure.
Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.
Si vous désirez déployer une innovation de produit ou de service au sein de la santé, vous devez prendre en compte le fait que les payeurs ne sont généralement pas les patients. Il s’agit plutôt, dans la majorité des cas, d’autres parties prenantes telles que l’État, la Caisse nationale d’assurance-maladie, les mutuelles et les assurances complémentaires. Ce sont elles qui financeront de manière indirecte votre innovation et qu’il faudra, par conséquent, tenter de convaincre de la justesse de votre projet.
Cette fiche vous aidera à définir des scénarios de modèle économique pour argumenter vos futures négociations. C’est en partie le partage de la nouvelle valeur ajoutée entre un maximum d’acteurs qui conditionnera la réussite du déploiement de votre innovation.
Lorsque nous considérons quelques valeurs dans le cadre d’un échantillon, les paramètres calculés ne sont que des estimateurs des paramètres recherchés. La moyenne empirique est une estimation de l’espérance mathématique de la population parente. L’écart-type expérimental n’est, lui aussi, qu’une estimation. Pour tenter de décrire plus précisément la réalité, il est possible d’évaluer des estimations par intervalles de confiance pour tenir compte de l’effet échantillonnage et se donner ainsi une idée plus juste des valeurs possibles des paramètres de la loi parente.
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