La composante d'incertitude qui provient de l'aléa inhérent ou de la variabilité stochastique d'un système ou d'un processus d'observation ; elle est irréductible pour un modèle et des conditions d'entrée donnés.

Principe

L'incertitude aléatoire modélise la variabilité aléatoire comme bruit probabiliste ou processus stochastiques dont les issues sont intrinsèques au phénomène (par ex. bruit de mesure, fluctuations thermiques), distincte de l'incertitude due au manque de connaissance.

Démonstration

Des mesures répétées d'une grandeur avec un capteur étalonné montrent une dispersion caractérisée par une distribution (par ex. bruit gaussien de variance connue) ; cette dispersion est aléatoire et persiste sous des montages expérimentaux identiques répétés.

Mauvaise application

Considérer l'incertitude aléatoire comme réductible par un effort de modélisation ou de collecte de données supplémentaire (confondre avec l'incertitude épistémique) conduit à des mises à jour trop confiantes du modèle et à un mauvais usage des ressources.

Conséquence

Reconnaître l'incertitude aléatoire impose des prédictions probabilistes, des intervalles de confiance et des règles de décision qui tiennent compte de la variabilité irréductible (par ex. commande robuste, prise de décision sensible au risque).

Inversion

L'incertitude épistémique est le type complémentaire issu de connaissances incomplètes (structure du modèle, paramètres) et peut être réduite par davantage de données ou de meilleurs modèles ; distinguer les deux oriente les stratégies d'atténuation appropriées.

Limite

S'applique au caractère aléatoire intrinsèque du système ou du processus de mesure ; exclut la mauvaise spécification du modèle, les biais systématiques et l'ignorance qui produisent de l'incertitude épistémique, et exige une modélisation soignée pour séparer les sources.

Tension sémantique

Souvent confondue avec l'incertitude prédictive totale en pratique : l'incertitude totale mélange composantes aléatoire et épistémique, et la confusion empêche de savoir si davantage de données ou d'améliorations du modèle peuvent réduire l'incertitude prédite.

Synthèse

L'incertitude aléatoire est la variabilité stochastique irréductible inhérente aux phénomènes ou aux mesures, modélisée probabilistiquement et nécessitant des procédures d'inférence et de décision qui incorporent explicitement l'aléa intrinsèque.