Brevet FR2920570A1 — publié le 20090306

PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE DIAGNOSTIC DE PANNES MULTIPLES SURVENUES DANS DES MATÉRIELS L'invention concerne les diagnostics de pannes qui surviennent dans des matériels, et plus précisément les dispositifs et procédés chargés d'effectuer des diagnostics de pannes à partir d'une base de données de pannes. On entend ici par � panne � un ensemble d'au moins un défaut de 1 o fonctionnement, permanent ou intermittent (ou fugitif), et pouvant faire l'objet d'une détection aboutissant à la génération par une fonction de diagnostic de message(s) d'erreur regroupé(s) dans un fichier de données. Un défaut est dit permanent s'il ne disparaît qu'après une intervention de réparation. Un défaut est dit fugitif s'il apparaît et disparaît de façon aléatoire ou cyclique sans 15 intervention de réparation. Par ailleurs, on entend ici par � matériel � tout type d'équipement muni d'au moins un élément pouvant faire l'objet d'au moins un défaut de fonctionnement tel que défini ci-dessus. II pourra par exemple s'agir, bien que non limitativement, d'un véhicule automobile. 20 Dans certains matériels, comme par exemple les véhicules automobiles, l'électronique dite � embarquée � occupe une place de plus en plus importante. Ainsi, dans l'application précitée, on la retrouve notamment au niveau du moteur, du châssis, des organes de sécurité et dans l'habitacle (en particulier pour gérer l'aérothermie). II est donc fréquent de voir coexister au 25 sein d'un même véhicule plusieurs dizaines de calculateurs (ou microprocesseurs). Afin de faciliter la gestion d'un si grand nombre de calculateurs, il a été proposé de mettre en oeuvre une technique d'échange de données par multiplexage. Pour ce faire, on peut par exemple constituer un réseau global à partir de plusieurs sous-réseaux, par exemple de type CAN 30 (� Controller Area Network �), connectés entre eux par l'intermédiaire d'un calculateur central (maître). Le multiplexage est particulièrement utile, mais hélas il induit certains inconvénients. Ainsi, il peut être à l'origine de problèmes de sûreté de fonctionnement et peut rendre difficile la détermination de l'origine des pannes du fait de la propagation dans le réseau global des symptômes de panne due aux interdépendances entre calculateurs et fonctions (fréquemment réparties). II peut également s'avérer défaillant du fait d'incompatibilités de fonctionnement entre des calculateurs provenant d'équipementiers différents. Bien qu'il ne soit pas le seul dans ce cas (cela peut être également dû à une stratégie de diagnostic embarqué faiblement robuste), le multiplexage peut être également à l'origine de l'allumage permanent à tort de certains 1 o voyants du tableau de bord (c'est ce que l'on appelle les faux défauts) ou du dysfonctionnement par intermittence de certaines fonctions (c'est ce que l'on appelle les défauts intermittents ou fugitifs). Afin de permettre aux techniciens de déterminer les origines des pannes, on met à leur disposition des fichiers, parfois dits � log �, qui 15 contiennent des messages d'erreur générés par des fonctions de diagnostic embarquées consécutivement à la détection ou la disparition de défauts de fonctionnement (ou dysfonctionnements), permanents ou intermittents. Les contenus de ces fichiers log sont cependant souvent difficiles à exploiter du fait qu'ils sont analysés au moyen de méthodes basiques de 20 diagnostic de pannes et de bases de données de défauts. Cela résulte notamment du fait qu'il n'existe pas de relations bijectives entre les codes de défaut (répertoriés dans les bases de données de défauts) et les pannes réelles du fait des interdépendances fonctionnelles, et donc qu'une panne peut être représentée par un ensemble de codes de défaut. Cela résulte également 25 du fait que les fichiers log peuvent être � pollués � par de fausses alertes et sont en outre de type multidimensionnel. Afin de faciliter le travail des techniciens, on a proposé de mettre à leur disposition des dispositifs (ou outils) de diagnostic de pannes couplés aux base(s) de données de pannes. Ainsi, le document brevet WO 2006/127051 30 propose de collecter dans une base de données, par exemple via l'Internet, les informations décrivant les pannes pouvant survenir dans des matériels, puis d'effectuer une analyse statistique de données stockées afin de synthétiser les données correspondant à une panne par un nombre très limité de vecteurs d'informations conservant les propriétés statistiques principales des données initiales. Ce type d'analyse statistique améliore la situation, mais de façon insuffisante car dans bon nombre de cas il fournit plus aux techniciens des pistes pour déterminer l'origine réelle des pannes que de véritables diagnostics leur indiquant l'origine réelle des pannes. En outre ce type d'analyse statistique n'est pas bien adapté aux situations de pannes multiples, notamment lorsque plusieurs codes de défaut sont communs à plusieurs pannes simples. L'invention a donc pour but d'améliorer la situation dans le cas de pannes multiples. On entend ici par � panne multiple � le fait d'avoir simultanément plusieurs pannes simples. Elle propose à cet effet un procédé, dédié au diagnostic de pannes multiples survenues dans des matériels et représentées par des fichiers de données, et consistant, en présence d'un vecteur dit � forme � xi (xi = (At..., x;N)) résultant de la transformation d'un fichier de données issu d'un matériel en panne : i) à projeter ce vecteur forme x; dans des sous-espaces EPj (avec j = 1 à m) associés respectivement à m pannes simples identifiées i pouvant survenir dans le matériel en panne et constitués chacun par un sous-ensemble de variables x;k' choisies parmi N variables (x;k) associées respectivement à N codes de défaut CD;k pouvant survenir dans le matériel en panne, afin d'obtenir M sous-vecteurs formes puis ii) à calculer des valeurs représentatives de similarités entre chaque sous-vecteur forme x;' et des vecteurs dits � prototype � faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de la panne simple identifiée 1 de même indice j et de l'ensemble de M-1 pannes simples (avec j' j) excluant cette panne simple identifiée j, et iii) à déduire de ces valeurs de similarité au moins une panne simple du matériel en panne. Le procédé selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - au i) les valeurs de similarité peuvent être les résultats de mesures de dissimilarité entre chaque sous-vecteur forme x,' et des vecteurs prototypes correspondants ; - en présence d'une base de données de pannes X contenant M premiers vecteurs prototypes Pl représentatifs respectivement des M pannes identifiées 1 et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes identifiées j, on peut effectuer au ii), pour chaque panne identifiée j, une première mesure de dissimilarité entre le sous-vecteur forme x;' et le premier vecteur prototype Pl associé à cette panne identifiée j, afin d'obtenir une première valeur de similarité S1j, et une seconde mesure de dissimilarité entre le sous-vecteur forme 1 o x;' et le second vecteur prototype P2j associé à cette panne identifiée j, afin d'obtenir une seconde valeur de similarité S2j, puis au iii) on peut retenir chaque première valeur de similarité S1j qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante et qui correspond alors à une panne du matériel en panne ; 15 • au iii), en présence de premiers vecteurs prototypes Pli constitués, d'une part, d'un premier vecteur a1j dont chaque variable a1jk constituante est représentative de la valeur de variable x;k (k = 1 à N) qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; (x; = (xi1,..., x;N)) considérés d'un premier sous-ensemble X1j, qui correspondent à la 20 panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 1j dont chaque variable 1ik constituante est représentative de la variation des valeurs de variable x;k du premier sous-ensemble X11 par rapport à la variable aljk correspondante, et en présence de seconds vecteurs prototypes P2j constitués, d'une part, d'un premier vecteur a2j dont chaque variable 25 a2jk constituante est représentative de la valeur de variable x;k qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; considérés d'un second sous-ensemble X2j, qui ne correspondent pas à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 2j dont chaque variable 2jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable x;k du second 30 sous-ensemble X2j par rapport à la variable a2jk correspondante, on peut déterminer chaque première valeur de similarité S1j en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x;' et du premier vecteur a1j, et on peut déterminer chaque seconde valeur de similarité S2i en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x,' et du premier vecteur a2i ; o chaque première mesure de dissimilarité peut par exemple être définie par la relation dsl(xi,Plj)= 1 ln1ûeljk ûaljk , et k/x~k'eEP~ eljk chaque seconde mesure de dissimilarité peut par exemple être 1ûe2 définie par la relation ds2(xij,P2j)= 1 1n jk kl xx'eEP~ e2 jk - en cas de réception d'un fichier de données, on peut transformer ce dernier en un vecteur forme x; constitué d'un ensemble de N variables x;k (x; = (xi1,..., x;N), avec k = 1 à N) associées respectivement aux N codes de défaut CDik pouvant survenir dans le matériel en panne ; - chaque variable x;k peut prendre des première et seconde valeurs représentatives respectivement de la détection au moins une fois et de l'absence de détection du code de défaut CDik dans ledit fichier ; - chaque sous- espace EPi peut par exemple regrouper des variables définies par la relation xlk' xzk, k =1à N al jk =1, (1û et jk) > 2 et donc ayant une première valeur représentative de la détection au moins une fois du code de défaut CDik dans les fichiers de données JDD; correspondant à la panne i avec une probabilité supérieure à 0,5 quand la panne identifiée 1 est présente. L'invention propose également un dispositif, dédié au diagnostic de pannes multiples survenues dans des matériels et représentées par des fichiers de données, et comprenant des moyens de traitement chargés, en présence d'un vecteur forme x; (x; = (xi1,..., x;N)) résultant de la transformation d'un fichier de données issu d'un matériel en panne : - de projeter ce vecteur forme x; dans des sous-espaces EPi (avec j = 1 à m) associés respectivement à m pannes simples identifiées i pouvant survenir dans le matériel en panne et constitués chacun par un sous-ensemble de variables choisies parmi N variables (x;k) associées respectivement à N ùa2jk codes de défaut CD;k pouvant survenir dans le matériel en panne, afin d'obtenir M sous- vecteurs formes puis - de calculer des valeurs représentatives de similarités entre chaque sous-vecteur forme x;' et des vecteurs prototypes faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de la panne simple identifiée 1 de même indice j et de l'ensemble des M-1 pannes 1' (avec j' j) excluant cette panne simple identifiée j, et - de déduire de ces valeurs de similarité au moins une panne simple du matériel en panne. Le dispositif selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - ses moyens de traitement peuvent être chargés de calculer des mesures de dissimilarité entre chaque sous-vecteur forme x,' et des vecteurs prototypes correspondants, les résultats de ces calculs étant les valeurs de similarité ; - en présence d'une base de données de pannes X contenant M premiers vecteurs prototypes Pli représentatifs respectivement des M pannes identifiées 1 et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes identifiées j, ses moyens de traitement peuvent être chargés i) d'effectuer pour chaque panne identifiée j, d'une part, une première mesure de dissimilarité entre le sous-vecteur forme x;' et le premier vecteur prototype Pli associé à cette panne identifiée j, afin d'obtenir une première valeur de similarité S1j, et d'autre part, une seconde mesure de dissimilarité entre le sous- vecteur forme x,' et le second vecteur prototype P2j associé à cette panne identifiée j, afin d'obtenir une seconde valeur de similarité S2j, et ii) de retenir chaque première valeur de similarité S1j qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante, et qui correspond à une panne du matériel en panne ; • en présence de premiers vecteurs prototypes Pli constitués, d'une part, d'un premier vecteur a1j dont chaque variable a1jk constituante est représentative de la valeur de variable x;k (k = 1 à N) qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; (x; = (xi1,..., x;N)) considérés d'un premier sous-ensemble Xli, qui correspondent à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 11 dont chaque variable ljk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable Xik du premier sous-ensemble Mi par rapport à la variable a14 correspondante, et en présence de seconds vecteurs prototypes P2j constitués, d'une part, d'un premier vecteur a2j dont chaque variable a2jk constituante est représentative de la valeur de variable Xik qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; considérés d'un second sous-ensemble X2j, qui ne correspondent pas à la panne j, et d'autre part, 1 o d'un second vecteur 2j dont chaque variable 2jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable Xik du second sous-ensemble X2j par rapport à la variable a2jk correspondante, ses moyens de traitement peuvent être chargés i) de déterminer chaque première valeur de similarité S1j en effectuant une somme pondérée 15 des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x,' et du premier vecteur a1j, et ii) de déterminer chaque seconde valeur de similarité S2j en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x;' et du premier vecteur a2j ; 20 o ses moyens de traitement peuvent être chargés de déterminer i) chaque première mesure de dissimilarité à partir de la relation 1-el. dsl(xi,Pl.)= 1 1n 'k x~kj ùal .k , et ii) chaque seconde k/x,k'eEPj eljk mesure de dissimilarité à partir de la relation 1-e2jk xlk' ùa2jk ; 25 - en cas de réception d'un fichier de données, ses moyens de traitement peuvent être chargés de transformer ce fichier de données en un vecteur forme x; constitué d'un ensemble de N variables Xik (x; = (xi1,..., x;N), avec k = 1 à N) associées respectivement aux N codes de défaut CD;k pouvant survenir dans le matériel en panne ; 30 - chaque variable Xik peut prendre des première et seconde valeurs ds2(xi1,P2j)= 1 ln k/xik'eEPj �2jk représentatives respectivement de la détection au moins une fois et de l'absence de détection du code de défaut CD;k dans le fichier ; - chaque sous-espace EPi peut par exemple regrouper des variables x;k' définies par la relation xlk' xzk, k =1 à N alJk =1, (1û elJk) > 2 et donc ayant une première valeur représentative de la détection au moins une fois du code de défaut CD;k dans les fichiers de données JDD; correspondant à la panne avec une probabilité supérieure à 0,5 quand la panne identifiée est présente. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et du dessin annexé, sur lequel l'unique figure illustre de façon schématique et fonctionnelle un exemple de réalisation d'un dispositif (ou outil) de diagnostic de pannes multiples selon l'invention recevant un fichier log d'un matériel. Le dessin annexé pourra non seulement servir à compléter l'invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. L'invention a pour but de faciliter la détermination de l'origine réelle des pannes multiples qui surviennent dans des matériels. Dans ce qui suit, on considère à titre d'exemple non limitatif que les matériels (V;) sont des véhicules automobiles. Mais, l'invention n'est pas limitée à ce type de matériel. Elle concerne en effet tout type de matériel (ou équipement) comportant au moins un élément, pouvant faire l'objet d'au moins un défaut de fonctionnement détectable, et d'au moins un module de diagnostic embarqué, chargé au moins de générer des messages d'erreurs consécutivement à la détection ou la disparition de défauts de fonctionnement (ou dysfonctionnements), permanents ou intermittents. II est rappelé que ces messages d'erreur sont regroupés dans un fichier de données JDD;, dit � log �, qui est stocké dans le matériel V; correspondant et qui peut être extrait en vue d'une analyse par un dispositif (ou outil) de diagnostic de pannes externe. Un fichier log JDD; peut être considéré comme un ensemble d'enregistrements correspondant chacun à un message d'erreur, généralement constitué de trois champs principaux. Le premier champ principal, appelé � apparition/disparition �, indique si le message résulte de la détection ou de la disparition d'un défaut de fonctionnement. II peut par exemple comprendre le signe � + � (apparition) ou � - � (disparition). Le deuxième champ principal, appelé � code de défaut � CDik, est un code généralement de type hexadécimal qui désigne le défaut détecté. Le troisième champ principal, parfois appelé � libellé �, décrit le défaut détecté. Un fichier log JDDi peut être schématiquement représenté sous la forme d'un tableau du type de celui donné ci-dessous : Apparition/ Code de Libellé disparition défaut + 7159 Défaut information niveau d'huile moteur invalide + 7173 Défaut information température huile moteur invalide + 7362 Voyant inhibition sac passager - 7173 Défaut information température huile moteur invalide - 7159 Défaut information niveau d'huile moteur invalide + 7173 Défaut information température huile moteur invalide + F01 D Défaut absence de communication avec le calculateur suspension - 7173 Défaut information température huile moteur invalide + F011 Défaut BSI muette sur le réseau CAN carrosserie On considère dans ce qui suit que l'on a identifié M pannes j, avec j = 1 à m, pour un modèle de véhicules Vi. Par ailleurs, on considère dans ce qui suit qu'il existe N codes de défaut CDik, avec k = 1 à N, pour le modèle de véhicules Vi ici considéré. De plus, on dispose d'une table de correspondance entre chacune des M pannes 1 et un ensemble d'au moins un code de défaut CDik. Afin d'atteindre le but précité, l'invention propose un procédé et un dispositif D dédiés au diagnostic de pannes multiples survenues dans des matériels Vi, ici des véhicules automobiles. Dans l'exemple non limitatif illustré, seuls quatre véhicules V1 à V4 (i = 1 à 4) ont été représentés, mais l'invention n'est pas limitée à ce nombre. Elle concerne en effet n'importe quel nombre de véhicules, dès lors qu'il est au moins égal à un (1). Un dispositif D selon l'invention comprend au moins un module de traitement MT chargé, en présence d'un vecteur dit � forme � x; (x; = x;N)), qui résulte de la transformation d'un fichier de données JDD; issu d'un véhicule en panne V;, par exemple V3 de projeter ce vecteur forme x; dans des sous-espaces EPj (avec j = 1 à m) qui sont associés respectivement aux M pannes simples identifiées j, qui sont susceptibles de survenir dans le matériel en panne V3 (compte tenu de son modèle), et qui sont constitués chacun par un sous-ensemble de variables x;k' choisies parmi N variables (x;k) associées respectivement aux N codes de défaut CD;k, afin d'obtenir M sous- 1 o vecteurs formes x;' constitués respectivement des variables x;k' (issues du vecteur forme x;) définies par les sous-ensembles des sous-espaces EPj de même indice j. On notera que les sous-espaces EPj ne sont pas disjoints et ont en général des dimensions (nombre de variables x;k') différentes. 15 On comprendra en effet que la présence de plusieurs pannes simultanées peut engendrer un vecteur forme x; dont la � signature � est très proche de celle d'une panne différente de chacune des pannes simples considérées, ce qui fausserait le diagnostic. Or, la présence d'une panne simple identifiée j, est uniquement liée à la présence (ou l'activation) d'un 20 ensemble d'au moins un code de défauts CD;k choisi. Par conséquent, si l'on considère que les pannes simples identifiées 1 sont indépendantes les unes des autres, chacune d'entre elles peut être associée à un sous-espace EPj qui est constitué par le sous-ensemble de variables x;k' qui sont associées aux codes de défaut CD;k qui la définit. 25 Une fois les projections terminées, le module de traitement MT calcule des valeurs qui représentent des similarités entre chaque sous-vecteur forme x;' et des vecteurs dits � prototype � qui font partie de la base de données de pannes simples X et qui sont représentatifs de la panne simple identifiée i de même indice j et de l'ensemble des M-1 pannes 1' (avec j' j) excluant cette 3o panne simple identifiée j. Puis, il déduit de ces valeurs de similarité au moins une panne simple du matériel en panne V3. On comprendra qu'à un vecteur prototype représentant une panne simple 1 correspond un autre vecteur prototype représentant l'ensemble des M-1 autres pannes simples 2 à M, parfois dit panne complémentaire de cette panne simple 1 et donc différente de cette dernière. De même, à un vecteur prototype représentant une panne simple 2 correspond un autre vecteur prototype représentant l'ensemble des M-1 autres pannes simples 1, et 3 à M, parfois dit panne complémentaire de cette panne simple 2 et donc différente de cette dernière, et ainsi de suite. II est important de noter que la base de données de pannes simples X peut être externe au dispositif D (comme dans l'exemple non limitatif illustré), mais accessible à celui-ci, par exemple par le biais d'un réseau de communication (éventuellement via l'Internet), ou bien faire partie dudit dispositif D. Par ailleurs, une base de données de pannes X peut être soit spécifique à un unique modèle (de véhicules V;), soit dédiée à plusieurs modèles (par exemple tous ceux d'une même marque, voire même de plusieurs marques). Une base de données de pannes X peut être stockée dans n'importe quel type de moyens de stockage, et notamment dans une mémoire. II est également important de noter que le dispositif D peut n'être agencé que pour recevoir des vecteurs formes x; résultant de la transformation de fichiers de données JDD; générés dans des véhicules en panne V. Mais, dans une variante, il peut être également agencé de manière à recevoir les fichiers de données JDD; générés dans des véhicules en panne V. Dans ce cas, son module de traitement MT est chargé transformer chaque fichier de données JDD; reçu en un vecteur forme x; constitué d'un ensemble de N variables x;k (soit x; = (xi1,..., x;N)), associées respectivement aux N codes de défaut CD;k qui peuvent survenir dans un véhicule du même modèle que celui qui est en panne (ici V3). Chaque variable x;k d'un vecteur forme x; correspondant à l'un des N codes de défaut CD;k, elle peut par exemple prendre soit une première valeur représentative de la détection au moins une fois du code de défaut CD;k dans le fichier JDD; (duquel est issu le vecteur forme x;), soit une seconde valeur représentative de l'absence de détection du code de défaut CD;k dans ledit fichier JDD;. On dit qu'une variable x;k est activée lorsque sa valeur au sein d'un vecteur forme x; est une première valeur et qu'elle est inactivée lorsque sa valeur au sein d'un vecteur forme x; est une seconde valeur. On notera que si un même code de défaut CD;k peut être généré par P calculateurs différents (P 2) au sein d'un même véhicule V;, on prévoit alors P variables différentes Xik dans le vecteur forme x;. A titre d'exemple non limitatif, chaque variable Xik peut être binaire. Dans ce cas, sa première valeur peut être égale à 1, tandis que sa seconde valeur est égale à O. Mais l'inverse est également possible. On comprendra qu'avec ce codage binaire, on ne prend en compte qu'une seule fois l'occurrence d'un évènement. En d'autres termes, un défaut intermittent n'est comptabilisé qu'une seule fois. Cette solution est actuellement préférée, car il 1 o est considéré que le nombre et/ou la fréquence d'occurrence d'un défaut n'apporte pas d'information supplémentaire. Mais, cette comptabilisation peut être envisagée. Les valeurs de similarité qui sont utilisées par le module de traitement MT sont par exemple les résultats de mesures de dissimilarité entre chaque 15 sous-vecteur forme x,', résultant de la projection du vecteur forme x; sur les M sous-espaces EPj, et des vecteurs prototypes qui sont contenus dans la base de données de pannes X (qui correspond au véhicule en panne V3). II est avantageux que cette base de données de pannes X contienne pour chacune des M pannes j, identifiées pour le véhicule en panne V3, un 20 premier vecteur prototype Pl qui la représente, et un second vecteur prototype P2j qui représente l'ensemble des M-1 pannes simples 1' (avec j' j), parfois dit panne complémentaire de la panne simple identifiée 1 (et donc qui diffère de cette dernière). En d'autres termes, la base de données de pannes X contient M premiers vecteurs prototypes Pl représentatifs respectivement des M 25 pannes identifiées 1 et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) complémentaire chacun de l'une des M pannes simples identifiées j. Par exemple, chaque premier vecteur prototype Pli est constitué d'un premier vecteur a1j et d'un second vecteur 1j. 30 Chaque premier vecteur a1j est par exemple constitué de N variables a1 ik, soit a1 = (a1 J1, a1 ~2,..., a1 iN). Chaque variable a1 jk représente par exemple la valeur de variable Xik qui est majoritaire au sein au sein des vecteurs formes x; considérés dans le premier sous-ensemble X1j et correspondant à la panne identifiée . Par conséquent, chaque variable a1 jk ne peut prendre que les mêmes valeurs que les variables x;k (par exemple 0 et 1). Par exemple, si X1j comprend cinq vecteurs formes (n1j=5), et que trois valeurs de x;k dans ces vecteurs formes sont nulles (0) tandis que les deux autres valeurs sont égales à un (1), alors la valeur de variable x;k qui est majoritaire dans le sous-ensemble X1j est la valeur nulle (0) et par conséquent la valeur de alik est nulle (0). Chaque second vecteur 1j est par exemple constitué de N variables "4 soit 1 = ( "4). Chaque variable 1 jk représente la variation (ou dispersion) des valeurs de variable x;k par rapport à la variable a1jk correspondante. Par conséquent, lorsque les variables a1jk prennent les valeurs 0 et 1, les variables 1ik ne peuvent prendre que des valeurs comprises entre 0 (par valeur supérieure) et 1/2 (par valeur inférieure). Par exemple, chaque variable 1jk peut être déterminée à partir de la relation suivante : 1 �l jk _ - * xik ù al,k , I lj Xie CO' où n1j est égal au nombre de vecteurs formes x; dans le premier sous-ensemble X1j et � I I � désigne l'opérateur valeur absolue. De même, chaque second vecteur prototype P2j est par exemple constitué d'un premier vecteur a2j et d'un second vecteur 2j. 20 Chaque premier vecteur a2j est par exemple constitué de N variables a2jk, soit a2j = (a2ji, a2j2,..., a2jN). Chaque variable a2jk représente la valeur de variable x;k qui est majoritaire au sein des vecteurs formes x; considérés dans le second sous-ensemble X2j et correspondant à l'ensemble des M-1 pannes 1' (avec j' j), parfois dit panne complémentaire de la panne j. Par 25 conséquent, chaque variable a2jk ne peut prendre que les mêmes valeurs que les variables x;k (par exemple 0 et 1). Par exemple, si X2j comprend cinq vecteurs formes (n2j=5) et que deux valeurs de x;k dans ces vecteurs formes sont nulles (0), tandis que trois d'entre elles sont égales à un (1), alors la valeur de x;k qui est majoritaire est la valeur un (1) et par conséquent la valeur de alik 30 est égal à un (1). Chaque second vecteur 2j est par exemple constitué de N variables 2jk, soit 2j = ( 2ji, 2j2,..., 2jN). Chaque variable 2jk représente la variation15 (ou dispersion) des valeurs de variable x;k par rapport à la variable a2jk correspondante. Par conséquent, lorsque les variables a2jk prennent les valeurs 0 et 1, les variables 2jk ne peuvent prendre que des valeurs comprises entre 0 (par valeur supérieure) et 1/2 (par valeur inférieure). Par exemple, chaque variable 2jk peut être déterminée à partir de la relation suivante : 1 xik ù a 2 e2jk n2 j w, où n2j est égal au nombre de vecteurs formes x; dans le second sous-ensemble X2j. En présence de vecteurs prototypes P1 j et P2j du type de ceux décrits ci-avant, chaque sous-espace EPj regroupe des variables x;k' qui peuvent être définies par la relation xik' xik, k =1 à N aljk =1,(1ùeljk)> 2 . Cette relation signifie que chaque sous-espace EPj regroupe des variables x;k' qui présentent une première valeur représentative de la détection au moins une fois du code de défaut CD;k dans les fichiers JDD; correspondant à la panne 1 avec une probabilité supérieure à 0,5 quand la panne identifiée 1 est présente. Lorsque la base de données de pannes X est constituée des M paires de vecteurs prototypes P1 j et P2j, et que le module de traitement MT dispose de M sous-vecteurs formes x;', il peut par exemple effectuer des première et seconde mesures de dissimilarité pour chaque panne identifiée j. Chaque première mesure de dissimilarité se fait entre un sous-vecteur forme x;' (du vecteur forme x;) et le premier vecteur prototype P1j associé à la panne identifiée 1 présentant le même indice j que le sous-vecteur forme x;' considéré. Elle fournit une première valeur de similarité S1j. Par exemple, le module de traitement MT peut déterminer chaque première valeur de similarité S1j en effectuant une somme pondérée dsl(xi',Plj) des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x,' et du premier vecteur a1j. Pour ce faire, il peut par exemple utiliser la relation : 1ùel. dsl(xi' , Pl j) = ln 'k xik ù al jk k/xik'eEPj eljk où � In � désigne l'opérateur logarithme népérien. Chaque seconde mesure de dissimilarité se fait entre un sous-vecteur forme x;' (du vecteur forme x;) et le second vecteur prototype P2i associé à la panne identifiée présentant le même indice j que le sous-vecteur forme x; ' considéré. Elle fournit une seconde valeur de similarité S2i. Par exemple, le module de traitement MT peut déterminer chaque seconde valeur de similarité S2i en effectuant une somme pondérée ds2(xij,P2j) des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x, ' et du second vecteur a2i. Pour ce faire, il peut par exemple utiliser la relation : 1-e2 ds2(xl',P2j)= 1 ln jk k/xxx'eEPj �2jk II est important de noter que les valeurs de similarité qui sont utilisées par le module de traitement MT ne sont pas obligatoirement les résultats des mesures de dissimilarité décrites ci-avant. Elles peuvent être également les résultats de mesures de dissimilarité différentes de celles décrites ci-avant. Notamment, on peut utiliser d'autres types de pondération que celui décrit ci- avant ( ln l û �ljk et ln l û �2jk ) . De même, elles peuvent être également el~k e2~k / les résultats de mesures de similarité. Dans le cas de mesures de dissimilarité le module de traitement MT compare chaque première valeur de similarité S1i à la seconde valeur de similarité S2i correspondante, afin de déterminer celle qui est la plus petite. On comprendra en effet que si une première valeur de similarité S1i est inférieure à la seconde valeur de similarité S2i correspondante, cela signifie que le sous-vecteur forme x,' analysé a une probabilité plus importante de correspondre à la panne identifiée (représentée par le premier vecteur prototype Pli) qu'aux M-1 pannes 1' (avec j' j), parfois dites panne complémentaire de cette panne identifiée (représentée par le second vecteur prototype P2i). Puis, le module de traitement MT retient chaque première valeur de similarité S1i qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2i 30 correspondante. Par conséquent, le module de traitement MT désigne comme '-a2jk . panne(s) du véhicule en panne V3, celle(s) (parmi les M) qui correspond(ent) à la (l'une des) première(s) valeur(s) de similarité S1j retenue(s). On notera que si l'on utilise des mesures de similarité à la place de mesures de dissimilarité, le module de traitement MT compare chaque première valeur de similarité S1j (résultat d'une première mesure de similarité) à la seconde valeur de similarité S2j correspondante (résultat d'une seconde mesure de similarité), afin de déterminer celle qui est la plus grande. On comprendra en effet que dans ce cas si une première valeur de similarité S1j est supérieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante, cela 1 o signifie que le sous-vecteur forme x,' analysé à une probabilité plus importante de correspondre à la panne identifiée i (représentée par le premier vecteur prototype Pli) qu'aux M- 1 pannes i' (avec j' j), parfois dites panne complémentaire de cette panne identifiée 1 (représentée par le second vecteur prototype P2j). De même, dans ce cas le module de traitement MT 15 retient chaque première valeur de similarité S1j qui est supérieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante. Par conséquent, dans ce cas le module de traitement MT désigne comme panne(s) du véhicule en panne V3, celle(s) (parmi les M) qui correspond(ent) à la (l'une des) première(s) valeur(s) de similarité S1j retenue(s). 20 On notera également que lorsqu'un vecteur forme x; aboutit à des premières valeurs de similarité S1j qui sont toutes supérieures ou inférieures (selon que l'on utilise respectivement des mesures de dissimilarité ou de similarité) aux secondes valeurs de similarité S2j correspondantes, ou bien que la première valeur de similarité retenue indique une similarité insuffisante avec 25 les pannes identifiées j, le module de traitement MT peut éventuellement stocker ce vecteur forme x; dans la base de données de vecteurs formes. En effet, ce cas de figure signifie que les pannes correspondant au vecteur forme x; ne sont pas représentées dans la base de données de pannes X. Le cas considéré doit alors être expertisé afin d'étudier les nouvelles pannes et la base 30 de connaissances sera ensuite mise à jour afin de prendre en compte les nouvelles pannes étudiées. Cela se traduira par la définition de nouveaux premiers Pli et second P2j vecteurs prototypes qui seront associés aux nouvelles pannes identifiées. Le dispositif de diagnostic de pannes multiples D selon l'invention, et notamment son module de traitement MT ainsi qu'éventuellement la base de données de pannes X (qu'il contient éventuellement), peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques, de modules logiciels (ou informatiques), ou d'une combinaison de circuits et de logiciels. L'invention peut être également vue sous l'angle d'un procédé, dédié au diagnostic de pannes multiples survenues dans des matériels V; et représentées par des fichiers de données JDD;, et pouvant par exemple être mis en oeuvre par un dispositif de diagnostic de pannes multiples D du type de Zo celui décrit ci-avant. Ce procédé reprenant les fonctionnalités principales et auxiliaires présentées ci-avant, seule sa combinaison de fonctionnalités principales est présentée ci-dessous. Ce procédé consiste, en présence d'un vecteur forme xi (xi = (At..., x;N)) résultant de la transformation d'un fichier de données JDD; issu d'un 15 matériel en panne V; : i) à projeter ce vecteur forme x; dans des sous-espaces EPj (avec j = 1 à m) associés respectivement à m pannes simples identifiées i pouvant survenir dans le matériel en panne et constitués chacun par un sous-ensemble de variables x;k' choisies parmi N variables (x;k) associées respectivement à N 20 codes de défaut CD;k pouvant survenir dans le matériel en panne, afin d'obtenir M sous-vecteurs formes puis ii) à calculer des valeurs représentatives de similarités entre chaque sous-vecteur forme x;' et des vecteurs prototypes faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de la panne simple identifiée 25 1 de même indice j et de l'ensemble de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant cette panne simple identifiée j, et iii) à déduire de ces valeurs de similarité au moins une panne simple du matériel en panne. L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation de dispositif et de 3o procédé de diagnostic de pannes multiples décrits ci-avant, seulement à titre d'exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l'homme de l'art dans le cadre des revendications ci-après. REVENDICATIONS 1. Procédé de diagnostic de pannes multiples survenues dans des matériels (V;) et représentées par des fichiers de données (JDD;), caractérisé en ce qu'il consiste, en présence d'un vecteur dit � forme � x; (x; = (xi1,..., x;N)) résultant de la transformation d'un fichier de données (JDD;) issu d'un matériel en panne (V;), i) à projeter ledit vecteur forme x; dans des sous-espaces EPj (avec j = 1 à m) associés respectivement à m pannes simples identifiées 1 pouvant survenir dans ledit matériel en panne (V;) et constitués chacun par un sous-ensemble de variables x;k' choisies parmi N variables (x;k) associées respectivement à N codes de défaut CD;k pouvant survenir dans ledit matériel en panne (V;), de manière à obtenir M sous-vecteurs formes puis ii) à calculer des valeurs représentatives de similarités entre chaque sous-vecteur forme x; ' et des vecteurs dits � prototype � faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de la panne simple identifiée 1 de même indice j et de l'ensemble de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant cette panne simple identifiée j, et iii) à déduire desdites valeurs de similarité au moins une panne simple du matériel en panne (V;). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'au ii) lesdites valeurs de similarité sont les résultats de mesures de dissimilarité entre chaque sous-vecteur forme x;' et des vecteurs prototypes correspondants. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'en présence d'une base de données de pannes X contenant M premiers vecteurs prototypes Pli représentatifs respectivement des M pannes identifiées i et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes identifiées j, on effectue au ii), pour chaque panne identifiée j, une première mesure de dissimilarité entre ledit sous-vecteur forme x;' et le premier vecteur prototype Pli associé à cette panne identifiée j, de manière à obtenir une première valeur de similarité S1j, et une seconde mesure de dissimilarité entre ledit sous-vecteur forme x,' et le second vecteur prototype P2j associé à cette panne identifiée j, de manière à obtenir une seconde valeur de similaritéS2j, puis au iii) on retient chaque première valeur de similarité S1j qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante et qui correspond alors à une panne du matériel en panne (V;). 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'au iii), en présence de premiers vecteurs prototypes P1j constitués, d'une part, d'un premier vecteur a1j dont chaque variable a1ik constituante est représentative de la valeur de variable xik (k = 1 à N) qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; (x; = (x;1,..., x;N)) considérés d'un premier sous-ensemble X1j, qui correspondent à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 1j dont 1 o chaque variable 1 jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable )4 du premier sous-ensemble X1j par rapport à la variable a1jk correspondante, et en présence de seconds vecteurs prototypes P2j constitués, d'une part, d'un premier vecteur a2j dont chaque variable a2jk constituante est représentative de la valeur de variable )4 qui est majoritaire 15 dans les vecteurs formes x; considérés d'un second sous-ensemble X2j, qui ne correspondent pas à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 2j dont chaque variable 2jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable x;k du second sous-ensemble X2j par rapport à la variable a2jk correspondante, on détermine chaque première valeur de similarité S1j en 20 effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x;' et du premier vecteur a1j, et on détermine chaque seconde valeur de similarité S2j en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du sous-vecteur forme x;' et du premier vecteur a2j. 25 5. Procédé selon la revendication 4, caractérisé en ce que chaque première mesure de dissimilarité est définie par la relation 1ùel. dsl(x,Plj)= 1n 'k ûaljk , et en ce que chaque seconde k/xk'eEP~ eljk mesure de dissimilarité est définie par la relation 1ùe2. ds2(xi',P21)= 1 ln 'k ' ùa2jk k/x,x'eEPj �2jk 30 6. Procédé selon l'une des revendications 1 à 5, caractérisé en ce qu'encas de réception d'un fichier de données (JDD;), on transforme ce dernier en un vecteur forme x; constitué d'un ensemble de N variables Xik (x; = (xi1,..., x;N), avec k = 1 à N) associées respectivement auxdits N codes de défaut CDik pouvant survenir dans ledit matériel en panne (V;). 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que chaque variable Xik prend des première et seconde valeurs représentatives respectivement de la détection au moins une fois et de l'absence de détection du code de défaut CDik dans ledit fichier (JDD;). 8. Procédé selon la combinaison des revendications 4 et 7, caractérisé en ce que chaque sous-espace EPj regroupe des variables Xik' définies par la relation xik'=~xik,k=làN al1k = 1, (1û elIk) > 2 et donc ayant une première valeur représentative de la détection au moins une fois du code de défaut CDik dans lesdits fichiers de données (JDD;) correspondant à la panne 1 avec une probabilité supérieure à 0,5 quand la panne identifiée 1 est présente. 9. Dispositif (D) de diagnostic de pannes multiples survenues dans des matériels (V;) et représentées par des fichiers de données (JDD;), caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de traitement (MT) agencés, en présence d'un vecteur dit � forme � x; (x; = (xi1,..., x;N)) résultant de la transformation d'un fichier de données (JDD;) issu d'un matériel en panne (V;), i) pour projeter ledit vecteur forme x; dans des sous-espaces EPj (avec j = 1 à m) associés respectivement à m pannes simples identifiées 1 pouvant survenir dans ledit matériel en panne (V;) et constitués chacun par un sous-ensemble de variables Xik' choisies parmi N variables (Xik) associées respectivement à N codes de défaut CDik pouvant survenir dans ledit matériel en panne (V;), de manière à obtenir M sous-vecteurs formes x, puis ii) pour calculer des valeurs représentatives de similarités entre chaque sous-vecteur forme x;' et des vecteurs dits � prototype � faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de la panne simple identifiée 1 de même indice j et de l'ensemble de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant cette panne simple identifiée j, et iii) pour déduire desdites valeurs de similarité au moins une panne simple du matériel en panne (V;). 10. Utilisation des procédé et dispositif (D) selon l'une des revendications 21précédentes dans le cas de matériels (V;) de type véhicule automobile.