L'inspection des munitions est un processus essentiel pour garantir la sécurité et la conformité des produits. En France, le Banc National d'Épreuve (BNE) joue un rôle central dans ce domaine.
Éprouveur d’armes, le Banc d’Épreuve de St-Étienne a été créé par ordonnance royale en 1782. Chaque année, plus de 60 000 armes à feu civiles sont testées par le Banc national d’épreuves de Saint-Étienne avant leur mise sur le marché français. Depuis 1978, la structure stéphanoise, rattachée à la CCI Lyon Métropole Saint-Étienne Roanne, est la seule à réaliser cette activité sur le territoire national. Le BNE est également sollicité pour neutraliser les armes destinées aux collectionneurs, au musée ou au cinéma. Il a parallèlement développé une activité commerciale de laboratoire, reconnu à l’international pour ses essais de résistance balistique.
Le Banc National d’Épreuve réalise des essais de résistance balistique dans les domaines de la défense terrestre, aéroterrestre et navale, des produits de la construction et des équipements de protection personnelle. Fort de plus de 200 ans d’expérience dans le secteur des armes et munitions, le Banc National d’Épreuve dispose d’un laboratoire d’essais unique en France et référent sur le plan européen.
En 1981, le Banc National d’Épreuve se voit attribuer officiellement le contrôle de fabrication de cartouche selon les normes éditées par la C.I.P. (Commission Internationale Permanente).
Les armes ou munitions homologuées CIP dans un autre pays membre de la CIP sont conformes pour leur diffusion en France. Selon le volume produit annuellement par le fabricant de cartouches, soit le Banc National d’Épreuve contrôle un échantillon de chaque nouveau lot produit dans le calibre préalablement homologué par ses soins, soit il habilite le laboratoire de contrôle que le fabricant de cartouches aura aménagé au sein même de son usine.
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Il s’agit ici de l’application en droit national de la directive européenne armes à feu et de la directive d’exécution en rapport. La France n’a pas surtransposé, ce qui veut dire que les exigences présentes dans notre arrêté français du 28/04/2020 sont une recopie des exigences exprimées par l’Europe.
Les pays signataires de la convention s’engagent à la reconnaissance mutuelle des poinçons d’épreuves et à implémenter les décisions de la C.I.P. sous forme légale (arrêtés, décrets, lois, …). Les tableaux ont été approuvés par la C.I.P.
De nombreux travaux ont été consacrés à la « révolution probabiliste » dans les sciences, exactes ou humaines. Les possibilités d’application y sont pourtant nombreuses, depuis les études de marché et la prévision des ventes jusqu’à la planification des opérations et de ce qu’on a appelé la « recherche opérationnelle « . Le domaine de l’organisation militaire et des industries d’armement a souvent été un terrain d’expérimentation de ces méthodes.
C’est particulièrement le cas en France pour ce qui concerne le contrôle statistique de la qualité, domaine que deux « artilleurs », un officier et un ingénieur, ont défriché, parmi les tout premiers, en mobilisant les outils et les modes de pensée du raisonnement probabiliste. Le plus ancien de ces travaux probabilistes, publié en 1903, est nettement antérieur à la vague d’intérêt industriel pour le contrôle statistique. Il est dû au chef d’escadron d’artillerie J.-E. Estienne, plus connu comme promoteur des chars d’assaut français pendant la Première Guerre mondiale. Il s’agit en fait d’un exemple par lequel l’auteur illustre sa propre théorie probabiliste d’inspiration bayesienne, le « calcul des cotes », mais cet exemple, « application à l’analyse des conditions de réception de lots d’objets fabriqués », est développé sur plusieurs pages et témoigne d’une réelle pénétration du sujet.
Le second auteur est Maurice Dumas, jeune ingénieur de l’artillerie navale qui, en 1925, reprend le problème et le traite de façon approfondie dans le Mémorial de l’artillerie française. La même année, un pharmacien militaire, Lucien Vallery, fait également paraître un article plus court sur l’utilisation du calcul des probabilités pour le contrôle. Les entreprises civiles ne semblent pas, en revanche, s’intéresser à la question. Le domaine de l’armement et notamment de l’artillerie, par suite de la formation que recevaient les officiers et ingénieurs, apparaît comme un champ propice au développement de la pensée probabiliste.
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Au-delà du désir de faire reconnaître les mérites de ces pionniers qui ont accompli, il faut le souligner, un travail remarquable sur la question, et cela avec des moyens théoriques relativement limités, je souhaite explorer quelques pistes pour expliquer que, en définitive, leurs réflexions soient restées à peu près sans conséquences pratiques jusqu’à la veille de la Deuxième Guerre mondiale. C’est seulement en 1936-1937, en effet, que l’administration militaire commence à expérimenter réellement ces méthodes ; cet intérêt est principalement déclenché, semble-t-il, par l’action militante du physicien et statisticien Georges Darmois, s’appuyant sur les travaux américains et britanniques publiés entre 1930 et 1935.
Le contrôle statistique de qualité est un ensemble de techniques de gestion de la production qui aident à prendre des décisions face à la variabilité des produits fabriqués et des conditions de fabrication. Elles interviennent aussi dans la régulation des rapports client-fournisseur, comme nous le verrons plus loin, en explicitant des règles d’acceptation ou de rejet des lots de produits fabriqués lorsqu’on en examine des échantillons. Ce sont donc des méthodes qui permettent de porter des jugements dans certaines situations récurrentes dans l’activité industrielle ou commerciale, au nom de certains critères d’efficacité ou de pertinence. Faire l’histoire de ces méthodes, c’est contribuer à l’histoire des critères d’efficacité en vigueur dans les organisations industrielles. En étudiant leur genèse, on voit les acteurs de l’organisation mettre en forme de nouveaux critères d’efficacité ou faire évoluer les anciens. Les critères d’efficacité étant un objet d’étude spécifique de la recherche en gestion, il est logique de trouver là un point de croisement avec l’approche historienne.
Le recours aux méthodes statistiques quantitatives a pour effet de forcer à définir la qualité de façon précise et tranchée, pas forcément pertinente pour l’activité de différents acteurs ; autre nouveauté, il s’agit de la qualité d’un ensemble de produits, ce que nos auteurs appellent un « lot de fabrication ». Ces redéfinitions sont indissociables des épreuves qui établissent la bonne ou mauvaise qualité, autrement dit de ce qui fait preuve dans les modes de raisonnement et de pensée statistiques.
Le contexte des opérations envisagées par Estienne et Dumas est assez particulier et bien défini : il s’agit de la « prise en recette » de fabrications effectuées par un fournisseur de l’administration militaire, qu’il s’agisse d’une entreprise privée ou d’un arsenal. C’est une opération possédant un fort caractère administratif, une routine à laquelle il est bien possible que les acteurs ne prêtent pas grande signification.
En premier lieu, le contrôle statistique nécessite une définition de la qualité qui conduise à des grandeurs mesurables. Estienne choisit un cas apparemment simple : les fusées d’obus, dispositifs destinés à faire exploser la charge de l’obus lorsqu’il arrive sur l’objectif et dont le bon fonctionnement se mesure par une variable « oui/non ». Dumas reprend le même exemple. Cependant, il s’agit là d’une simplification qui fait peut-être perdre du réalisme au modèle. En effet, les fusées d’obus peuvent être de différents types et leurs performances ne sont généralement pas aussi simples à définir. Le principe d’action d’une fusée est la détonation soit à la percussion, soit au bout d’un certain temps déterminé par la combustion d’une mèche (souvent réglable avant lancement). Les fusées étaient couramment à double effet. Or si l’effet par percussion relève bien d’une variable binaire, l’effet de temporisation est mesuré par une durée, variable continue. La fusée était un élément évidemment crucial de l’obus, car celui-ci n’explosait pas tout seul.
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Estienne et Dumas esquivent ainsi un point fort difficile, celui de la mesure de ce qui fait réellement la qualité d’un produit pour les clients ou les utilisateurs. Ce thème parcourt toute l’histoire des politiques de qualité, générant périodiquement des controverses et des renouvellements importants de la pensée et des pratiques. Des travaux modernes de recherche en management établissent clairement qu’il existe des conceptions très différentes de la qualité selon les services ou fonctions de l’entreprise, entre le marketing, le bureau d’études, la fabrication, le service après-vente, etc.
L’entreprise américaine de téléphone AT & T a développé des méthodes de contrôle statistique de qualité en adoptant une démarche d’investigation qui couvrait l’ensemble de l’activité de l’entreprise, depuis la conception jusqu’à l’installation des centraux téléphoniques chez les clients (qui étaient des compagnies locales de téléphone). Cette démarche a permis de prendre en compte dans leur diversité les conceptions de la qualité qui étaient pertinentes pour le but recherché et d’arriver à des compromis se traduisant dans la méthode proposée. Estienne et Dumas adoptent au contraire un point de vue unilatéral, celui de l’administration militaire. Dumas se trouve amené, nous le verrons, à considérer un critère qui intéresse directement le fabricant (critère du risque de rejet d’un lot de bonne qualité), mais il ne l’explicite pas comme tel ; son point de vue reste celui du client.
Un travail d’explicitation important est en revanche fait par nos deux auteurs sur ce qui constitue la qualité d’un lot. Dumas définit un lot de mauvaise qualité comme un lot où la proportion d’éléments défectueux est supérieure à un nombre b (« supposé non nul », ajoute-t-il en puriste !). C’est clair et net.
Estienne souligne ainsi que nous n’avons aucun moyen de connaître exactement le taux de défectueux dans le lot. C’est une idée tout à fait centrale dans sa théorie, au point que ce n’est pas cette variable qu’il pose comme objet direct de la conjecture, mais l’idée qu’on s’en fait.
Maurice Dumas, quant à lui, tente de suivre chacune des deux approches, la bayesienne et la directe, mais c’est seulement la seconde qui l’amène à des conclusions utilisables en pratique. L’approche bayesienne suppose de choisir, comme l’indique Estienne, une distribution de probabilités a priori qui reflète l’idée qu’on se fait de la qualité du lot, distribution de probabilités qui va être modifiée selon les résultats de l’examen de l’échantillon. Or Dumas recule devant la difficulté de choisir une distribution a priori.
Estienne considère que le taux de défectueux est une caractéristique du procédé de fabrication du fournisseur au moment de la fabrication. On assimile plus ou moins consciemment la production des fusées sortant de l’usine, bonnes ou mauvaises, suivant un degré à peu près constant de perfection de la fabrication pendant la courte durée considérée, à l’écoulement d’un fleuve qui roulerait des fusées bonnes et mauvaises dans une proportion à peu près constante pendant un court espace de temps, et on puise au hasard dans ce fleuve 20 000 fusées pour former un lot. Voilà les raisons qui justifient la conviction qu’ il y a une fréquence a priori de bonnes fusées et tout raisonnement a sa base dans cette conviction.
Cette idée de constance des conditions de fabrication, clairement exposée par Estienne, se révéla ensuite d’une très grande importance pour la théorie du contrôle de qualité. On la retrouve en effet au fondement de toute la théorie américaine du contrôle statistique de processus, développée par W.A. Shewhart pour AT & T aux Laboratoires Bell.
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