Table des matières

Chapitre 1. Définitions
		1.1. Définitions
		1.2. Notion de défaillance
		1.3. Classification des défaillances
		1.4. Les pannes
		1.5. Outils d'aide au diagnostique
Chapitre 2. Diagnostic et intelligence artificielle
		2.1. Introduction à l'intelligence artificielle
		2.2. Domaine de l'intelligence artificielle
		2.3. Analyse du raisonnement au diagnostic
		2.4. Traitement d'un matériel défaillant
		2.5. Procédure classique d'analyse
		2.6. Comparaison des procédures de diagnostique
Chapitre 3. Système expert
		3.1. Définition d'un Système expert
		3.2. Organisation globale d'un système expert
		3.3. Définition générale
		3.4. Types de connaissances
		3.5. Types d'informations
		3.6. Représentation de la connaissance
		3.7. Constitution d'un système expert
		3.7.1. La base de connaissance
		3.7.2. La base de fait
		3.7.3. Le moteur d'inférence
		3.7.4. Fonctionnement simplifié d'un moteur d'inférence
Chapitre 4. Création d'un système expert
		4.1. Architecture générale d'un système expert
		4.2. Outils de développement
		4.3. Définition : générateur de système expert
		4.4. Choix du générateur
Chapitre 5. Les sources des connaissances
		5.1. Acquisition des connaissances
		5.2. Extraction de la connaissance
		5.3. Informations fournies par un tableau croisé
		5.4. Informations fournies par une AMDEC
		5.5. Informations fournies par un arbre de défaillance
Chapitre 6. SOLVEUR : un logiciel de 2ème génération
		6.1. Support de la connaissance dans le système expert SOLVEUR
		6.2. Relation Fiche-SEAD
		6.3. Eléments du tableau croisé pour remplir une fiche
		6.4. Eléments d'AMDEC pour remplir une fiche
		6.5. Eléments de l'arbre de défaillance pour remplir une fiche
		6.6. Exemple de système intégré basé sur SOLVEUR
Chapitre 7. Pertinence d'un système de diagnostic
		7.1. Consultation du système expert
		7.2. Comme l'expert
		7.3. Le système expert ne remplace pas l'expert
		7.4. Définition des objectifs
		7.5. Quand créer un système expert
		7.6. Pourquoi créer un système expert
		7.7. Les coûts d'un système
		7.8. Rentabilité d'un système expert
		7.9. Difficultés d'intégration
		7.10. Avantages
		7.11. Conclusion
Chapitre 8. Autres approches
		8.1. Raisonnement à base de cas
		8.1.1. Principe du fonctionnement d'un système de raisonnement à base de cas
		8.1.2. Les étapes de développement d'un système de raisonnement à base de cas
		8.1.3. Avantages d'un système de raisonnement à base de cas
		8.1.4. Apport du RBC pour résoudre les problèmes de maintenance
		8.1.5. Quelques logiciels de RBC
		8.2. Data Mining
		8.2.1. Définition du Data mining
		8.2.2. Processus du data mining
		8.2.3. Avantages
		8.2.4. Utilisation du data mining dans le domaine de maintenance
		8.2.5. Quelques logiciels de data mining
Applications Industrielles
		Logiciel de SEAD : SITERE de Renault
		Présentation générale de SITERE
		Le logiciel
		Avantages et inconvénients
		Application de SEAD : ALOUETTE de EDF
		Présentation générale d'ALOUETTE
		Caractéristiques d'ALOUETTE
		Logiciel de SEAD : SIRENE
		Présentation du système, support de notre exemple
		Analyse de l'AMDEC de Sirène
		Analyse de l'Arbre de défaillance de Sirène