Face à la pénurie de substances étalons et aux restrictions sur la taille des échantillons de modélisation durant la phase d'essai des équipements de spectroscopie proche infrarouge (NIRS) dans l'industrie pharmaceutique, cette étude propose une stratégie d’évaluation double basée sur le principe de sélection des matériaux «4S» et un modèle d'évaluation multicritère intégrée combinant la «répétabilité dynamique de l'absorbance + potentiel de modélisation sur petits échantillons». Trois spectromètres proches infrarouges de principes différents (A à Transformée de Fourier, E etⅠ à réseau de diffraction) ont été sélectionnés, utilisant comme supports trois substances non standards : mannitol, acide stéarique, polyéthylène, afin d’évaluer la précision de l’absorbance des équipements; parallèlement, pour la quantification de l’humidité dans les capsules molles de 桂枝茯苓, un modèle PLS sur petits échantillons a été construit par validation croisée leave-one-out (LOOCV), comparant le potentiel de modélisation des équipements. Les résultats montrent des différences de performance significatives entre les trois équipements : l’équipement A affiche la meilleure précision d’absorbance et de modélisation (RMSECV=0.1923, R²_CV=0.9469), avec un score global MCDA (92.93) nettement en tête, illustrant l’avantage de matériel à haut rapport signal/bruit; l’équipement E présente une répétabilité d’absorbance nettement inférieure, sa stabilité matérielle intrinsèque limitant le potentiel du modèle; l’équipement I révèle un défaut marqué du système de contrôle thermique lors du test d’échantillons thermo-sensibles (acide stéarique), provoquant une défaillance de mesure. Cette stratégie, ne nécessitant pas de substances étalons coûteuses, permet une identification précise des risques matériels en condition de petits échantillons, offrant aux entreprises pharmaceutiques une référence de décision économique, efficace et métrologiquement fiable pour la sélection et l’évaluation des risques des équipements.

spectroscopie proche infrarouge;évaluation et sélection d’équipements;répétabilité de l’absorbance;régression par moindres carrés partiels;validation croisée leave-one-out