Des développements récents permettent également d’estimer les incertitudes associées aux différentes étapes de la modélisation (par des approches bayésiennes), sans forcément connaître le code associé.
Une mesure est toujours entachée d’erreurs dont on estime l’intensité par l’intermédiaire des incertitudes.

Lorsqu’une mesure est utilisée pour obtenir la valeur d’une autre grandeur par l’intermédiaire d’une formule, outre le calcul de la valeur estimée de cette grandeur, il faut savoir déterminer l’incertitude induite sur le résultat de la formule. On parle de propagation d’incertitude, ou encore, improprement, de propagation d’erreur

Un aspect important qui a contribué à motiver ce regroupement est donc le souhait de mieux prendre en compte les incertitudes liées à une connaissance incomplète du milieu dans la modélisation des processus par des modèles mécanistes ou dans la reproduction d’hétérogénéités par des modèles basés-structures.

propagation d’incertitude,