Brevet FR3110721A1 — publié le 20211126

Procédé et dispositif électronique de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance, programme d’ordinateur associé L’invention concerne un procédé de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s) à partir de connaissances contenues dans une base de connaissances. Chaque connaissance est relative à un ensemble d’équipement(s) de référence, ainsi qu’à un ensemble de symptôme(s) et une ensemble d’action(s) de maintenance chacun associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence. La base de connaissance comprend, pour chaque connaissance un vecteur de connaissance. Le procédé comprend les étapes suivantes : - acquisition (110) d’élément(s) textuel(s) relatif(s) au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s) ; - conversion (130) du ou des élément(s) textuel(s) en un vecteur représentatif ; - calcul (140) de distance(s) entre le vecteur représentatif et les vecteurs de connaissance ; et - détermination (150) de la liste d’action(s) de maintenance à partir des distances calculées et de l’ensemble d’action(s) de chaque connaissance. Figure pour l'abrégé : Figure 2 Procédé et dispositif électronique de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance, programme d’ordinateur associé La présente invention concerne un procédé de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique de détermination relié à une base de connaissances. L’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un tel procédé de détermination. L’invention concerne également un dispositif électronique de détermination configuré pour déterminer une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), le dispositif étant apte à être relié à une base de connaissances. L’invention s’applique au domaine de la maintenance. Selon la définition dans la norme NF X 60-010 de l'AFNOR, la maintenance couvre l'ensemble des actions du cycle de vie d'un système, destinées à le maintenir ou à le rétablir dans un état dans lequel il peut accomplir la fonction requise. Cela inclut les actions de dépannage et de réparation, de réglage, de révision, de contrôle et de vérification des systèmes matériels (machines, véhicules, objets manufacturés, équipements informatiques, etc.) ou même immatériels (logiciels). D’après le document « Maintenance: concepts et définitions » de B. Mechin, aux éditions Techniques Ingénieur en 2007, la maintenance est liée à deux facteurs, l'un interne correspondant à la maintenabilité intrinsèque de l'équipement reposant sur la conception de l'entité, l'autre externe, correspondant aux conditions d'usage et à la capacité technique et organisationnelle de l'utilisateur final. Selon la norme NF X 60-500 de l'AFNOR, la maintenabilité est l'aptitude d'une entité à être maintenue ou rétablie, sur un intervalle de temps donné dans un état dans lequel elle peut accomplir une fonction requise, lorsque la maintenance est accomplie dans des conditions données, avec des procédures et des moyens prescrits. Par équipement, on entend alors un élément mécanique, électronique ou informatique, et un système complexe se compose d’un groupe d’équipement(s) autonome(s) et interconnecté(s), et alors très souvent hétérogène(s). D’après le document « Maintenance of complex systems: From preventive to predictive » de S. Fossier et P. Robic en 2017, il existe généralement deux façons complémentaires d'organiser les actions de maintenance, à savoir la maintenance préventive et la maintenance corrective. La maintenance préventive consiste à intervenir sur un système avant que celui-ci ne soit défaillant, afin de tenter de prévenir toute panne. Elle se subdivise à son tour en une maintenance systématique désignant des opérations effectuées systématiquement, telles qu’un contrôle périodique défini par un constructeur ; en une maintenance conditionnelle réalisée à la suite de relevés ou de mesures ; et en une maintenance prévisionnelle, réalisée à la suite d'une analyse de l'évolution de l'état de dégradation du système. La maintenance prédictive est un cas particulier de la maintenance conditionnelle. La maintenance corrective consiste à intervenir sur un système une fois que celui-ci est défaillant, ou en panne. Elle est destinée à remettre le système dans un état dans lequel il peut accomplir une fonction requise. Elle se subdivise à son tour en une maintenance palliative et en une maintenance curative. L’intervention sur le système est à caractère provisoire dans le cas d’une maintenance palliative, ou définitif et immédiat dans le cas d’une maintenance curative. L’invention concerne plus particulièrement la maintenance palliative qui intervient une fois que le problème technique est survenu, et doit être distinguée de la maintenance curative. La maintenance palliative vise la simple réparation des défauts et des pannes, tandis que la maintenance curative a pour objet de remédier à leurs causes, sachant qu'une telle distinction s'applique difficilement en matière informatique ; les causes et les effets des incidents techniques n'étant pas susceptibles d'être traitées séparément. En général, la première étape d'une maintenance corrective est le diagnostic, étape qui permet d'identifier à partir des symptômes du dysfonctionnement, la cause ayant entraînée la panne ou la défaillance. Ensuite, une fois le diagnostic posé, l'opérateur de maintenance peut intervenir et réparer selon une séquence d'actions préétablies par différents guides de maintenance. Par symptôme, on entend l'effet ou la conséquence visible d'une défaillance. Selon le document « Mettre en oeuvre une GMAO: Maintenance industrielle, service après-vente, maintenance immobilière » de M. Frédéric, aux éditions Dunod en 2011, la Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, également notée GMAO, désigne de manière générale toute méthode de gestion des opérations et des informations de maintenance à l'aide d'un outil informatique. On l'utilise généralement comme support permettant de tracer, archiver, analyser et prendre des décisions dans le cadre de missions de service de maintenance. Ainsi, la GMAO aide à garantir l'exécution d’un ensemble de travaux de maintenance en se basant sur les états des équipements. Dès que l'état d'un équipement est connu, la GMAO calcule et programme automatiquement les activités de maintenance, afin de maintenir un bon fonctionnement des équipements. Des livrets d'entretien, courbes de détérioration et catalogues de coûts fournissent des données à la GMAO, afin de garantir une exécution de l'entretien au bon moment. La maintenance est alors contrôlée en temps réel par la GMAO en établissant un suivi des équipements et des données. D’après le document « La maintenance basée sur la fiabilité » de G. Zwingelstein, Hermès, vol. 199 en 1996, les vibrations, l'humidité, la poussière, un mauvais paramétrage, les détériorations de toutes sortes sont susceptibles de produire des défaillances d'un système, et l'opération de maintenance corrective repose alors usuellement sur le diagnostic relatif au(x) symptôme(s) constaté(s). Ainsi, il est nécessaire d'identifier la cause probable de la (ou des) défaillance(s) à l'aide d'un raisonnement logique fondé sur un ensemble d'informations provenant d'une inspection, d'un contrôle ou d'un test. Deux étapes sont alors essentielles : l'observation des symptômes et l'identification de la cause à l'aide d'un raisonnement fondé sur des observations du système. Pour établir un bon diagnostic, il faut donc localiser et identifier la ou les fautes sur les composants responsables d'une ou de plusieurs défaillances. Cette étape permet d'isoler les équipements en panne. L'étape d'identification détermine le type de faute apparue. Une fois le type de faute identifié et selon la connaissance disponible, il est parfois possible de propager les effets d'une faute sur les équipements du système afin de prédire les conséquences de ces défaillances. Plusieurs techniques permettent de diagnostiquer les fautes qui provoquent des défaillances. Parmi celles-ci, les approches à base d'expertise métier utilisent une connaissance explicite de relations causales entre les symptômes, les défaillances et les fautes, comme décrit dans le document « Maintenance » de F. Monchy et J. Vernier, Méthodes et Organisations en 2000. Cette connaissance est souvent acquise durant la phase de conception et provient d'une analyse fonctionnelle et structurelle du système. Elle peut résulter d'une analyse des modes de défaillance et de leurs effets, également connue sous l’acronyme AMDE, ou bien d'un historique des mauvais fonctionnements par un arbre de défaillances par exemple. Cette analyse repose sur des techniques issues du domaine de la sûreté de fonctionnement et d'études de risque. Les outils d'aide au diagnostic qui utilisent ce type d'approche reposent sur des systèmes à bases de règles, comme par exemple les systèmes experts. L'analyse des modes de défaillance et de leurs effets est une autre technique, très largement utilisée. C'est une méthode inductive qui permet une analyse systématique et complète, composant par composant, de tous les modes de défaillance possibles des composants et qui précise leurs causes et effets sur le système global. Pour cela, l'ensemble des modes de défaillance possibles des composants doit être établi, et pour chaque mode de défaillance sont recherchées les causes possibles de son apparition. Finalement, une étude des effets sur le système est faite pour chaque combinaison (cause, mode de défaillance). L'analyse de ces modes, de leurs effets et de leur criticité, également appelée analyse AMDEC, est une extension de l'AMDE qui inclut une analyse de criticité des modes de défaillance. L'utilisation de cette méthode à des fins de diagnostic conduit à utiliser une procédure abductive. En effet, supposant qu'un système est défaillant, une démarche abductive consiste à rechercher les causes pouvant expliquer les effets observés. Les inconvénients sont qu'elle nécessite une longue expérience et que toute modification de l'équipement nécessite une nouvelle analyse. Les arbres de défaillance sont couramment utilisés dans les analyses de fiabilité ou de sécurité des systèmes, comme expliqué dans le document « Fiabilité des ouvrages: sûreté, variabilité, maintenance, sécurité » de J. Baroth, F. Schoefs et D. Breysse, aux éditions Lavoisier en 2011. Ce sont des outils intéressants pour identifier les causes premières conduisant à une défaillance indésirable. Ils sont créés à l'aide d'une procédure déductive optimisée qui détermine des chemins critiques correspondant aux diverses combinaisons possibles d'événements entraînant la réalisation d'un événement indésirable unique (événement de faute entraînant une panne du système). La procédure qui utilise les arbres de défaillance à des fins de diagnostic est abductive, elle se focalise d'abord sur les événements indésirables pour identifier ensuite leurs causes. Un arbre de défaillance est établi sous la forme d'un diagramme logique et comporte au sommet l'événement indésirable. Pour exécuter un diagnostic correct à partir des arbres de défaillances, ceux-ci doivent largement représenter toutes les relations causales du système, capables d'expliquer tous les scénarios de fautes possibles. Cette méthode déductive s'utilise difficilement pour les systèmes qui dépendent du temps. L'objectif des techniques à base de données est d'associer un ensemble de mesures à des états de fonctionnement connus du système. Elles font appel à des méthodes de reconnaissance de formes qui utilisent des techniques d'apprentissage numérique et de classification afin d'établir un modèle de référence du système fondé sur l'expérience (exploitation des données et des mesures sous la forme d'un historique). Le modèle établi ne provient donc pas d'une spécification du système durant la phase de conception. Il ne repose pas sur une connaissance physique du système. Ce modèle de référence capture le comportement normal du système et est utilisé pour la détection et le diagnostic. Les principales techniques de classification utilisées pour construire un tel modèle sont l'analyse discriminante, les réseaux de neurones et la logique floue. Les classes ainsi obtenues contiennent l'information qui caractérise les états et les défaillances du système. La limite majeure de cette approche est qu'elle nécessite la mise en place de capteurs, ou sondes, supposés fiables, positionnés sur les différents composants de l'équipement permettant de collecter des données fiables. Enfin, les approches de diagnostic à base de modèles reposent sur une connaissance physique profonde du système à diagnostiquer, comme indiqué dans le document « Modèles dysfonctionnels pour la gestion de la qualité de service des systèmes critiques » de C. Sannino, J. Sprauel et C. Seguin, dans 3R-Recherche et Industrie 1 en 2016. Le système est représenté sous forme d'un ou plusieurs modèles qui décrivent la structure du système et son comportement nominal, ou encore son comportement en présence de faute(s). La méthode de diagnostic s'appuie sur la comparaison du comportement réel observé sur le système physique avec le comportement prédit à l'aide de modèles. La détection d'incohérences permet de conclure sur l'occurrence de faute(s) dans le système. Deux principales approches peuvent se distinguer dans les méthodes de diagnostic à base de modèles. L'approche FDI (de l’anglais Fault Detection and Isolation ) issue de la communauté automatique utilise des modèles quantitatifs pour décrire le modèle de comportement du système. Des équations algébro-différentielles permettent de représenter le comportement continu du système avec une certaine précision numérique. L'approche DX, fondée sur une théorie logique du diagnostic, provient de la communauté de l'intelligence artificielle. Ces deux approches utilisent des modèles qualitatifs qui permettent de représenter de manière efficace les interactions entre composants ou systèmes, mais sont complexes à mettre en œuvre en particulier pour des systèmes à forte composantes logicielles. Le document WO 2017/046530 A1 concerne également ce dernier type d’approches. Cependant, il cherche seulement à établir des preuves de diagnostic supplémentaires, en utilisant la connaissance d'actions correctives infructueuses et en les corrélant à des symptômes. Le document CN102 799 171 B cherche à identifier la cause première des défaillances sur la base de l'analyse des symptômes pour générer un ensemble de règles permettant un premier diagnostic. Le but de l’invention est alors, dans le cadre d’une maintenance palliative, de proposer un procédé, et un dispositif électronique associé, permettant de déterminer une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), sans diagnostic préalable des causes du jeu de symptôme(s). A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique de détermination relié à une base de connaissances, la base de connaissances comportant une pluralité de connaissances, chaque connaissance étant sous la forme d’un N-uplet d’informations comportant un ensemble d’équipement(s) de référence, un ensemble de symptôme(s) associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, et un ensemble d’action(s) de maintenance associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, la base de connaissances comprenant en outre, pour chaque connaissance, un vecteur de connaissance comportant une première composante relative à l’ensemble d’équipement(s) de référence et une deuxième composante relative à l’ensemble de symptôme(s), le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition d’au moins un élément textuel relatif au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s) ; - conversion du ou des élément(s) textuel(s) en un vecteur représentatif comportant une première composante relative au groupe d’équipement(s) et une deuxième composante relative au jeu de symptôme(s) ; - calcul, pour chaque vecteur de connaissance, d’une distance entre le vecteur de connaissance respectif et le vecteur représentatif ; et - détermination de la liste d’action(s) de maintenance à partir des distances calculées, la liste d’action(s) de maintenance comportant le ou les ensemble(s) d’action(s) de maintenance contenu(s) dans le ou les N-uplets d’informations pour lesquels, la distance entre le vecteur représentatif et le vecteur de connaissance respectif est inférieure à un seuil. Ainsi, le procédé selon l’invention permet de fournir une ou plusieurs recommandations d'actions destinées à remettre le groupe d’équipement(s) dans un état pour lequel il peut accomplir sa fonction. Il ne s'agit pas ici de déterminer les origines (i.e. les causes) des pannes, mais bien de prescrire les actions qui pourraient être réalisées pour réparer le groupe d’équipement(s) ou améliorer son fonctionnement. Au vu des procédés de l’état de la technique ci-dessus, le choix d'une méthode de diagnostic dépend fortement de la connaissance du système, de la présence de capteurs ou de modèles qui permettent de suivre l'état réel de l'équipement, il est donc difficile de concevoir un système générique de maintenance palliative reposant sur une phase de diagnostic. L’invention vise alors à proposer un procédé de recommandations de maintenances palliatives par le biais d’une génération automatique de propositions de prescriptions, i.e. d'actions de réparations, établie à partir des symptômes observés et cela sans passer par le diagnostic. Il s'agit donc de produire automatiquement à partir des symptômes observés et des pratiques courantes de réparations, contenues dans la base de connaissances, une ou plusieurs solutions viables de remise en état de fonctionnement. En effet, contrairement à certains procédés de l’état de la technique, notamment celui décrit dans le document CN102 799 171 B, le procédé selon l’invention utilise seulement les symptômes, aucune phase de diagnostic n’étant nécessaire, et propose alors une solution de réparation via la liste d’action(s) de maintenance déterminée, à partir de ces symptômes et de la base de connaissances. La base de connaissances est de préférence alimentée par des modules de traitement automatique du langage automatisant l’extraction des informations et des connaissances pertinentes au regard d’une taxonomie et d’une ontologie métier prédéfinies grâce à différents documents, tels que documents du fabricant, forum utilisateur, etc. Cette solution de réparation est de préférence établie par un moteur de raisonnement par analogies, tel qu’un moteur modélisé par au moins au moins un premier graphe relatif au groupe d’équipement(s) et au moins un deuxième graphe relatif au jeu de symptôme(s). Suivant d’autres aspects avantageux de l’invention, le procédé de détermination comprend une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou suivant toutes les combinaisons techniquement possibles : - le procédé comprend en outre, entre l’étape d’acquisition et l’étape de conversion, une étape de génération d’au moins un premier graphe relatif au groupe d’équipement(s) et d’au moins un deuxième graphe relatif au jeu de symptôme(s), et lors de l’étape de conversion, le ou les éléments textuels sont convertis en le vecteur représentatif à partir des premier et deuxième graphes ; - les premier et deuxième graphes comprennent respectivement un premier ensemble de nœuds, un premier ensemble d’arcs reliant certains nœuds du premier ensemble de nœuds, un deuxième ensemble de nœuds, et un deuxième ensemble d’arcs reliant certains nœuds du deuxième ensemble de nœuds ; lors de l’étape de conversion, chaque nœud des premier et deuxième ensembles de nœuds étant converti en un vecteur intermédiaire respectif ; et les première et deuxième composantes du vecteur représentatif étant respectivement calculées par combinaison linéaire des vecteurs intermédiaires associés aux premier et deuxième ensembles nœud ; - lors de l’étape de conversion de chaque nœud en un vecteur intermédiaire respectif, chaque vecteur intermédiaire est obtenu à partir d’une fonction d’objectif d’optimisation égale à la différence entre une somme de logarithmes de probabilités ( ) qu’un nœud cible (c) soit lié par un arc audit nœud (n) et une somme de logarithmes de probabilités ( ) qu’un autre nœud cible (c’) ne soit pas dans le contexte dudit nœud (n) et n’y soit donc pas lié par un arc ; la fonction d’objectif d’optimisation vérifiant de préférence l’équation suivante : où représente l’ensemble de tous les vecteurs intermédiaires desdits nœuds ; représente la probabilité qu’un nœud cible soit lié par un arc audit nœud ; représente la probabilité qu’un autre nœud cible ne soit pas lié par un arc audit nœud , c’est-à-dire ne soit pas dans le contexte dudit nœud ; la probabilité qu’un nœud cible soit lié par un arc au nœud étant de préférence définie comme la sigmoïde du produit scalaire des vecteurs intermédiaires des deux nœuds, selon l’équation suivante : la probabilité qu’un autre nœud cible ne soit pas lié par un arc au nœud vérifiant de préférence l’équation suivante : - la base de connaissances comporte des connaissances déterminées à partir de données extraites de documents textuels à l’aide d’au moins un algorithme d’apprentissage appliqué aux données extraites ; - le procédé comprend en outre, après l’étape de détermination, une étape de réception d’une instruction de validation d’un utilisateur ; et en cas de réception de ladite instruction, le procédé comprend en outre une étape d’ajout, dans la base de connaissances, d’un N-uplet associé à ladite instruction ; - l’ensemble d’équipement(s) de référence appartient à une même catégorie d’équipements propre à un domaine technique prédéfini, le groupe d’équipement(s) appartenant en outre à cette même catégorie d’équipements ; - la catégorie d’équipements est choisie parmi le groupe consistant en : une catégorie d’équipements mécaniques, une catégorie d’équipements électroniques, une catégorie d’équipements informatiques et une catégorie d’équipements militaires ; la liste d’action(s) de maintenance étant de préférence apte à être utilisée par un opérateur en centre d’appels téléphoniques, lorsque la catégorie d’équipements est une catégorie d’équipements électroniques ou une catégorie d’équipements informatiques ; la liste d’action(s) de maintenance étant de préférence apte à être utilisée lors d’une opération de maintenance sur un terrain, lorsque la catégorie d’équipements est une catégorie d’équipements militaires ; et - après l’étape de détermination, une étape d’identification de symptôme(s) absents du jeu de symptôme(s) mais contenu(s) dans les N-uplets d’informations pour lesquels, la distance entre le vecteur représentatif et le vecteur de connaissance respectif est inférieure au seuil. L’invention a également pour objet un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé de détermination, tel que défini ci-dessus. L’invention a également pour objet un dispositif électronique de détermination configuré pour déterminer une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), le dispositif étant apte à être relié à une base de connaissances, la base de connaissances comportant une pluralité de connaissances, chaque connaissance étant sous la forme d’un N-uplet d’informations comportant un ensemble d’équipement(s) de référence, un ensemble de symptôme(s) associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, et un ensemble d’action(s) de maintenance associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, la base de connaissances comprenant en outre, pour chaque connaissance, un vecteur de connaissance comportant une première composante relative à l’ensemble d’équipement(s) de référence et une deuxième composante relative à l’ensemble de symptôme(s), le dispositif électronique de détermination comprenant : - un module d’acquisition configuré pour acquérir au moins un élément textuel relatif au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s) ; - un module de conversion configuré pour convertir le ou les élément(s) textuel(s) en un vecteur représentatif comportant une première composante relative au groupe d’équipement(s) et une deuxième composante relative au jeu de symptôme(s) ; - un module de calcul configuré pour calculer, pour chaque vecteur de connaissance, une distance entre le vecteur de connaissance respectif et le vecteur représentatif ; et - un module de détermination configuré pour déterminer la liste d’action(s) de maintenance à partir des distances calculées, la liste d’action(s) de maintenance comportant le ou les ensemble(s) d’action(s) de maintenance contenu(s) dans le ou les N-uplets d’informations pour lesquels, la distance entre le vecteur représentatif et le vecteur de connaissance respectif est inférieure à un seuil. Ces caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : la figure 1 est une représentation schématique d’un système électronique, selon l’invention, de préconisation d’action(s) de maintenance palliative, comprenant un dispositif électronique de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance ; et la figure 2 est un organigramme d’un procédé, selon l’invention, de détermination d’une liste d’actions(s) de maintenance palliative, le procédé étant mis en œuvre par le dispositif de détermination de la figure 1. Sur la figure 1, un système 5 de préconisation d’action(s) de maintenance palliative comprend au moins une base de connaissances 10 et un dispositif électronique 12 de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance palliative à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s). Le dispositif électronique de détermination 12 est relié à la base de connaissances 10. La base de connaissances 10 comprend une pluralité de connaissances relative à une même catégorie d’équipement(s). La catégorie d’équipement(s) concerne par exemple les équipements mécaniques, les équipements électroniques, les équipements informatiques ou les équipements militaires. Les équipement(s) sont utilisés dans un cadre individuel, industriel ou militaire. Les connaissances de la base de connaissances 10 sont représentées chacune sous la forme d’un N-uplet d’informations. Chaque N-uplet d’informations comporte N informations relatives à un ensemble d’équipement(s) de référence, à un ensemble de symptôme(s) associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, et à un ensemble d’action(s) de maintenance associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence. Les informations sont typiquement des groupes de mots extraits de différents documents. Les différents documents sont par exemple des documentations fabriquant, issues des entreprises ayant produits le ou les équipement(s) et fournissant des connaissances théoriques à priori. Les documents sont, aussi ou en variante, issus d’opérateurs utilisant les équipement(s) sous la forme d’historiques produisant des processus d’utilisation et de revues internes. Les documents sont, également ou en variante, issus de rapports de maintenance du ou des équipement(s). Les documents sont, également ou en variante, issus de forums de discussion entre utilisateurs sous la forme d’historiques. Ces historiques utilisateur constituent des observations. En outre, un coefficient de confiance est associé à chaque connaissance de la base de connaissances 10, tel qu’à chacun des connaissances fabriquant, historiques opérateur et historiques utilisateur, permettant au dispositif électronique de détermination 12 de pondérer des distances décrites ci-après, entre des connaissances. Chaque coefficient de confiance est, par exemple, défini manuellement par des opérateurs de maintenance en fonction de la provenance de la connaissance associée. Ces coefficients de confiance sont des valeurs numériques ou des niveaux qualitatifs tels que « grande confiance, moyenne confiance, faible confiance » traduits en valeurs numériques au sein de la base de connaissances 10. A titre d’exemple, les connaissances issues de documentation fabricant sont considérées comme fiables, et le coefficient de confiance associé à chacune est faible, de sorte que les distances calculées associées à de telles connaissances fiables sont faibles. Inversement, les connaissances issues d’historiques utilisateur sont considérées comme peu fiables, et le coefficient de confiance associé est élevé, conduisant à des distances calculées associées plus importantes. En variante, les coefficients de confiance sont calculés par une approche d’agrégation multicritère à partir d’une élicitation d’une expertise métier, telle que décrite par exemple dans l’article « A decade of application of the Choquet and Sugeno integrals in multi- criteria decision aid » de M. Grabisch et C. Labreuche dans Annals of Operations Research. La valeur de chaque coefficient de confiance agrège alors des critères qualitatifs, tels que la confiance accordée à un fabricant ou à un utilisateur de forum, et des critères quantitatifs, tels que la fréquence d’apparition d’une ou plusieurs actions de maintenance dans les rapports de maintenance. Les informations issues des documents sont extraites selon un procédé analogue au procédé d’extraction décrit ci-après pour le dispositif électronique de détermination 12 d’action(s) de maintenance et fournissant des triplets SPO (Sujet-Prédicat-Objet) représentatifs des ensembles d’équipement(s) de référence, des ensembles de symptôme(s) et des ensembles d’action(s) de maintenance. Les triplets SPO sont regroupés dans une base de faits d’entrainement destinée à alimenter la base de connaissances 10. La structure de la base de connaissances 10 comprend une taxonomie du domaine technique comportant elle-même plusieurs classes. Chaque classe étant relative à un équipement de référence. La structure de la base de connaissances 10 comprend également des propriétés entre les différentes classes de la taxonomie. La base de connaissances 10 est ensuite alimentée par les informations extraites. Les faits SPO sont donc transférés dans la base de connaissances 10 et organisés par sa structure. Ceci permet pour chaque connaissance de générer un graphe relatif à l’ensemble d’équipement(s) et un graphe relatif à l’ensemble de symptôme(s) de manière analogue au procédé décrit ci-après pour le dispositif électronique de détermination 12 d’action(s) de maintenance. En outre, la base de connaissances 10 comporte, pour chaque connaissance, un vecteur de connaissance à valeur numérique dont une première composante est relative à l’ensemble d’équipement(s) et dont une deuxième composante est relative à l’ensemble de symptôme(s). Ces vecteurs de connaissances sont produits à partir des graphes par application d’un algorithme d’entrainement similaire à celui décrit ci-après pour le dispositif électronique de détermination 12 d’action(s) de maintenance. Les valeurs numériques associées à chaque ensemble d’équipement(s) et ensemble de symptôme(s) traduisent numériquement un éloignement sémantique aux autres ensembles d’équipement(s) et ensembles de symptôme(s). Le dispositif électronique de détermination 12 est connecté à la base de connaissances 10 décrite plus haut. Le dispositif électronique de détermination 12 est configuré pour déterminer une liste d’action(s) de maintenance palliative à partir d’au moins un élément textuel relatif au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s), et des connaissances de la base de connaissances 10. Le dispositif électronique de détermination 12 comprend un module 16 d’acquisition d’au moins un élément textuel, un module 20 de conversion du ou des élément(s) textuel(s) en un vecteur représentatif, un module 22 de calcul d’une distance entre le vecteur représentatif et chacun des vecteurs de connaissances, et un module 24 de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance. Le dispositif électronique de détermination 12 comprend avantageusement un module 18 de génération d’un premier graphe et respectivement d’un deuxième graphe relatif au groupe d’équipement(s) et respectivement au jeu de symptôme(s), le module de génération 18 étant connecté en sortie du module d’acquisition 16 et en entrée du module de conversion 20. Le dispositif électronique de détermination 12 comprend optionnellement un module 26 de rétroaction de la base de connaissances 10, connecté en sortie du module de détermination 24. Le dispositif électronique de détermination 12 comprend optionnellement également un module 32 d’identification de symptômes manquants dans le jeu de symptôme(s). Dans l’exemple de la figure 1, le dispositif électronique de détermination 12 comprend une unité de traitement d’informations 34 formée par exemple d’une mémoire 36 et d’un processeur 38 associé à la mémoire 36. Dans cet exemple de la figure 1, le module d'acquisition 16, le module de conversion 20, le module de calcul 22, le module de détermination 24, ainsi qu’en complément facultatif le module de génération 18, le module de rétroaction 26 et le module d’identification 32, sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, et exécutables par le processeur 38. La mémoire 36 du dispositif de détermination 12 est alors apte à stocker un logiciel d’acquisition d’au moins un élément textuel, un logiciel de conversion du ou des élément(s) textuel(s) en un vecteur représentatif, un logiciel de calcul de la distance entre le vecteur représentatif et chaque vecteur de connaissance, et un logiciel de détermination d’une liste d’action(s) à partir des distances calculées. En complément facultatif, la mémoire 36 du dispositif de détermination 12 est apte à stocker un logiciel de génération d’un premier et d’un deuxième graphe à partir du ou des élément(s) textuel(s), un logiciel de rétroaction pour alimenter la base de connaissances 10 à partir de la liste d’action(s), et un logiciel d’indentification de symptôme(s) manquant(s) dans le jeu de symptôme(s). Le processeur 38 est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel d’acquisition, le logiciel de conversion, le logiciel de calcul, et le logiciel de détermination, ainsi qu’en complément facultatif le logiciel de génération, le logiciel de rétroaction, et le logiciel d’identification. Sur la figure 1, les briques logicielles sont reliées par des flèches représentant chacune typiquement un appel de fonction. En variante non représentée, le module d'acquisition 16, le module de conversion 20, le module de calcul 22, et le module de détermination 24, ainsi qu’en complément facultatif le module de génération 18, le module de rétroaction 26, et le module d’identification 32, sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Lorsque le dispositif de détermination 12 est réalisé sous forme d’un ou plusieurs logiciel(s), c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, il est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple, un médium apte à mémoriser les instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support lisible est alors mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions logicielles. Le module d’acquisition 16 est configuré pour acquérir au moins un élément textuel relatif au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s). Le module d’acquisition 16 est notamment configuré pour acquérir le ou les élément(s) textuel(s) sous la forme d’un texte décrivant la situation à laquelle est confronté un utilisateur 14 du groupe d’équipement(s). Les éléments textuels sont par exemple des expressions ou phrases du type : « J’ai connecté tous mes appareils au réseau mais je n’arrive pas à avoir accès à Internet à partir de ma télévision » ou « Ma télécommande ne fonctionne pas totalement. Seules des fonctionnalités basiques marchent », ou encore « J’ai allumé ma télévision mais la mention « pas de signal » est indiquée ». Le module d’acquisition 16 est par exemple apte à être connecté à un agent conversationnel (de l’anglais chat bot ) ou à une interface homme-machine. Le module de génération 18 est configuré pour générer, à partir du ou des éléments textuels acquis, au moins un premier graphe relatif au groupe d’équipement(s) et un deuxième graphe relatif au jeu de symptôme(s). Le module de génération 18 est avantageusement configuré pour extraire des informations du ou des élément(s) textuel(s) par application de grammaire(s) linguistique(s) construite(s) spécifiquement pour le domaine technique d’application du dispositif électronique de détermination 12. Ces grammaires ont pour but de faire ressortir des concepts importants relatifs au domaine d’application. Le module de génération 18 est également configuré pour construire des triplets SPO pour Sujet Prédicat Objet (de l’anglais Ressource Description Framework ) permettant de mettre en lumière les relations entre les concepts identifiés. A partir du premier exemple d’élément textuel, un triplet SPO extrait comprend par exemple notamment les termes « appareils » (le sujet), « réseau » (l’objet) et « être connecté » (le prédicat). Le module de génération 18 est aussi configuré pour générer un premier graphe relatif au groupe d’équipement(s) dans lequel des nœuds sont formés à partir des sujets et objets, et des arcs relient les nœuds apparaissant dans les mêmes triplets SPO. De manière analogue, le module de génération 18 est configuré pour générer un deuxième graphe relatif au jeu de symptômes. Le module de conversion 20 est connecté en sortie du module d’acquisition 16 et le cas échéant en sortie du module de génération 18. Le module de conversion 20 est configuré pour convertir le ou les éléments textuel(s) en un vecteur représentatif comportant une première composante relative au groupe d’équipement(s) et une deuxième composante relative au jeu de symptôme(s). Pour cela, le module de conversion 20 est par exemple configuré pour convertir chaque nœud en un vecteur intermédiaire respectif. Chaque vecteur intermédiaire est obtenu à partir d’une fonction d’objectif d’optimisation égale à la différence entre une somme de logarithmes de probabilités ( ) qu’un nœud cible (c) soit lié par un arc audit nœud (n) et une somme de logarithmes de probabilités ( ) qu’un autre nœud cible (c’) ne soit pas dans le contexte dudit nœud (n) et n’y soit donc pas lié par un arc. La fonction d’objectif d’optimisation vérifie de préférence l’équation suivante : où représente l’ensemble de tous les vecteurs intermédiaires desdits nœuds ; représente la probabilité qu’un nœud cible soit lié par un arc audit nœud ; représente la probabilité qu’un autre nœud cible ne soit pas lié par un arc audit nœud , c’est-à-dire ne soit pas dans le contexte dudit nœud ; la probabilité qu’un nœud cible soit lié par un arc au nœud étant de préférence définie comme la sigmoïde du produit scalaire des vecteurs intermédiaires des deux nœuds, selon l’équation suivante : Le module de conversion 20 est configuré pour calculer le vecteur représentatif comme étant la concaténation d’une moyenne pondérée des vecteurs intermédiaires du premier graphe et d’une moyenne pondérée des vecteurs intermédiaires du deuxième graphe. Ainsi, deux concepts représentés par deux nœuds pour lesquels il existe un grand nombre d’arcs les joignant dans la base de connaissances 10, conduiront à des vecteurs numériquement proches, tandis que deux autres concepts représentés par deux autres nœuds pour lesquels il existe un faible nombre d’arcs les reliant, conduiront à des vecteurs numériquement éloignés. Le module de calcul 22 est configuré pour calculer, pour chaque connaissance, la distance entre le vecteur de connaissance et le vecteur représentatif. Le module de calcul 22 est notamment configuré pour déterminer s’il existe une connaissance dans la base de connaissances 10 pour laquelle l’ensemble d’équipement(s) de référence est identique au groupe d’équipement(s) et pour laquelle l’ensemble de symptôme(s) est identique au jeu de symptôme(s). Dans un tel cas, la distance entre ce vecteur de connaissance et le vecteur représentatif est nulle. Le module de calcul 22 est par exemple configuré pour calculer chaque distance par application d’une fonction distance prédéfinie au vecteur représentatif et au vecteur de connaissance respectif. La fonction distance est configurée pour prendre en compte le coefficient de confiance associé à chaque connaissance, permettant de pondérer la distance entre le vecteur représentatif et chaque vecteur de connaissance. Pour une connaissance peu fiable, le coefficient de confiance est élevé, comme indiqué précédemment. La valeur de la distance entre le vecteur représentatif et chaque vecteur de connaissance associée à une connaissance peu fiable est donc importante. Inversement, pour une connaissance fiable, le coefficient de confiance est faible. La valeur de la distance entre le vecteur représentatif et chaque vecteur de connaissance associée à une connaissance fiable est donc plus faible. En complément facultatif, le module de calcul 22 est également configuré pour calculer une distance complémentaire, voire deux distances complémentaires partielles, entre le vecteur représentatif et chaque grappe (de l’anglais cluster ) de vecteurs de connaissances partiellement similaires. Selon ce complément facultatif, le module de calcul 22 est configuré pour calculer la distance complémentaire à l’aide d’une fonction de distance complémentaire . La fonction de distance complémentaire est aussi configurée pour prendre en compte le coefficient de confiance associé à chaque connaissance de chaque grappe, de manière analogue à la fonction distance . Selon ce même complément facultatif, le module de calcul 22 est en outre optionnellement configuré pour calculer une première distance complémentaire partielle entre la première composante du vecteur représentatif et les premières composantes des vecteurs de connaissance de chaque grappe, à partir d’une première fonction de distance complémentaire partielle . Le module de calcul 22 est également configuré pour calculer une deuxième distance complémentaire partielle entre la deuxième composante du vecteur représentatif et les deuxièmes composantes des vecteurs de connaissance de chaque grappe. Le module de calcul 22 est alors configuré pour calculer la deuxième distance complémentaire partielle à partir d’une deuxième fonction de distance complémentaire partielle . Les première et deuxième fonctions de distances complémentaires partielles sont également configurées pour prendre en compte le coefficient de confiance associé à chaque connaissance de chaque grappe, de manière analogue à la fonction distance . Le module de détermination 24 est connecté en sortie du module de calcul 22, et est configuré pour déterminer la liste d’action(s) de maintenance à partir des distances calculées, par le module de calcul 22. Le module de détermination 24 est notamment configuré pour déterminer parmi les vecteurs de connaissance, ceux dont la distance avec le vecteur représentatif est inférieure à un premier seuil. Le module de détermination 24 est alors configuré pour hiérarchiser les ensembles d’action(s) de maintenance contenu(s) dans ce ou ces N-uplets d’informations. En complément facultatif, le module de détermination 24 est également configuré pour déterminer, dans le cas où aucun vecteur de connaissance n’a de distance inférieure au premier seuil avec le vecteur représentatif, la grappe de vecteurs de connaissance présentant la plus faible distance complémentaire avec le vecteur représentatif. Le module de détermination 24 est alors configuré pour déterminer la liste d’action(s) de maintenance comme étant une combinaison des actions de maintenance présentes dans les ensembles d’action(s) des N-uplets d’information des vecteurs de la grappe. En complément facultatif, le module de détermination 24 est également configuré pour déterminer, dans le cas où aucune grappe de vecteur de connaissance n’a de distance complémentaire avec le vecteur représentatif inférieure à un deuxième seuil, la grappe de vecteurs de connaissance minimisant la première distance complémentaire partielle avec le vecteur représentatif. Dans ce cas, le module de détermination 24 est également configuré pour déterminer la grappe de vecteurs de connaissance minimisant la deuxième distance complémentaire partielle avec le vecteur représentatif. Le module de détermination 24 est alors configuré pour déterminer la liste d’action(s) par combinaison des éléments hiérarchisés des ensembles d’action(s) des connaissances des grappes déterminées. La hiérarchisation est par exemple réalisée selon la fréquence d’apparition de chaque action dans les N-uplets d’informations relatifs à chaque vecteur des grappes déterminées. En complément facultatif, le module de rétroaction 26 est connecté en sortie du module de détermination 24 et à la base de connaissances 10. Le module de rétroaction 26 est configuré pour intégrer à la base de connaissances 10 le groupe d’équipement(s), le jeu de symptôme(s) et la liste d’action(s) de maintenance selon un critère. Le module de rétroaction 26 comporte une unité 28 de réception d’une instruction de validation d’un utilisateur 14 et une unité 30 d’ajout d’un N-uplet associé à ladite instruction. L’unité de réception 28 est connectée en sortie du module de détermination 24 et à une interface utilisateur, non représentée. L’unité de réception 28 est configurée pour recevoir de la part de l’utilisateur 14, une instruction de validation quant à la réussite de l’opération de maintenance mise en œuvre sur le groupe d’équipement(s) présentant le jeu de symptôme, selon la liste d’action(s) déterminée par le module de détermination. L’unité d’ajout 30 est connectée à l’unité de réception 28 et à la base de connaissances 10. L’unité d’ajout 30 est configurée pour fournir à la base de connaissances 10 un N-uplet d’informations associé à l’instruction de validation de l’utilisateur 14. Le N-uplet d’informations comportant le groupe d’équipement(s), le jeu de symptôme(s) et la liste d’action(s) de maintenance validée par l’utilisateur 14. En variante, l’unité de réception 28 est également configurée pour recevoir de la part de l’utilisateur 14 une instruction d’invalidation de la liste d’action(s) déterminée. L’unité d’ajout 30 est alors également configurée pour fournir, en cas de réception de l’instruction d’invalidation, le N-uplet d’information décrit plus haut et une indication d’une pondération négative du vecteur de connaissance associé à ce N-uplet d’information à la base de connaissances 10. En complément facultatif, le module d’identification 32 est connecté au module de détermination 24. Le module d’identification 32 est configuré pour identifier parmi les symptômes des connaissances ayant conduit à la liste d’action(s) déterminée, lesquels sont manquants dans le jeu de symptôme(s). Dans l’exemple où l’élément textuel est « J’ai connecté tous mes appareils au réseau mais je n’arrive pas à avoir accès à I nternet à partir de ma télévision », un symptôme manquant est « le mot de passe rentré ne correspond pas au mot de passe associé au réseau sans fil Wi-Fi ». Cette information est alors apte à être communiquée à l’utilisateur 14 par une interface homme-machine, non représentée. L’utilisateur 14 est apte à confirmer ou infirmer la présence de ce symptôme qu’il n’avait préalablement pas remarqué. Le dispositif électronique de détermination 12 est alors configuré pour déterminer un nouvelle liste d’action(s) à partir du ou des élément(s) textuel(s) et d’une information relative à la présence ou l’absence de ce symptôme manquant. Le fonctionnement du système de préconisation 5, et en particulier du dispositif électronique de détermination 12 selon l’invention, va être à présent décrit en regard de la figure 2 représentant un organigramme du procédé, selon l’invention, de détermination d’action(s) de maintenance palliative, le procédé étant mis en œuvre par le dispositif électronique de détermination 12 d’action(s) de maintenance palliative. Lors d’une l’étape d’acquisition 110, le dispositif électronique de détermination 12 acquiert au moins un élément textuel relatif au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s). Le dispositif électronique de détermination 12 passe alors optionnellement à l’étape 120 de génération. Dans l’étape 120, le dispositif électronique de détermination 12 génère, via son module de génération 18, à partir du ou des élément(s) textuel(s), au moins un premier graphe relatif au groupe d’équipement(s) et un deuxième graphe relatif au jeu de symptôme(s), à partir du ou des élément(s) textuel(s). Pour cela, le module de génération 18 extrait du ou des éléments(s) textuel(s) des triplets SPO relatifs au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s). Puis, les triplets SPO sont convertis en les premier et deuxième graphes dans lesquels les sujets et objets des triplets SPO forment les nœuds, et les prédicats forment des arcs. Lors de l’étape 130 de conversion, le dispositif électronique de détermination 12 initialise le vecteur intermédiaire, via son module de conversion 20 et de manière aléatoire pour chaque nœud du premier graphe, respectivement du deuxième graphe. Puis, le dispositif électronique de détermination 12 calcule la valeur de chaque vecteur intermédiaire à partir de la fonction d’objectif d’optimisation qui vérifie par exemple l’équation (1). Le dispositif électronique de détermination 12 applique alors par exemple un algorithme de montée de gradient sur la fonction d’objectif d’optimisation afin de rapprocher numériquement les vecteurs intermédiaires représentant des concepts sémantiquement proches et d’éloigner numériquement les vecteurs intermédiaires représentant des concepts sémantiquement éloignés. Toujours lors de l’étape de conversion 130, le module de conversion 20 construit le vecteur représentatif par concaténation d’une moyenne pondérée des vecteurs intermédiaires liés au premier graphe, et d’une moyenne pondérée des vecteurs intermédiaires liés au deuxième graphe. Le dispositif électronique de détermination 12 passe ensuite à l’étape de calcul 140. Lors de l’étape de calcul 140, le dispositif électronique de détermination 12 cherche, dans un premier temps et via son module de calcul 22, une connaissance pour laquelle l’ensemble d’équipement(s) de référence est identique au groupe d’équipement(s), et l’ensemble de symptôme(s) est identique au jeu de symptôme(s), via son module de calcul 22. Dans ce cas, la distance entre le vecteur représentatif et ce vecteur de connaissance est nulle. S’il n’existe pas dans la base de connaissances 10, de telle connaissance, le module de calcul 22 calcule, pour chaque connaissance, une distance entre le vecteur de connaissance respectif et le vecteur représentatif à l’aide de la fonction distance comme décrit plus haut. En complément facultatif si aucune des distances entre le vecteur représentatif et un des vecteurs de connaissance n’est inférieure au premier seuil, le module de calcul 22 calcule la distance complémentaire entre le vecteur représentatif et des grappes de vecteurs de connaissances. Chaque vecteur de connaissance constituant une grappe est similaire aux autres. En complément facultatif, toujours dans l’étape de calcul 140, si aucune des distances complémentaires entre le vecteur représentatif et une grappe de vecteurs de connaissance n’est inférieure au deuxième seuil, le module de calcul 22 calcule les première et deuxième distances complémentaires partielles entre la première composante du vecteur représentatif et les premières composantes des vecteurs de connaissances de chacune des grappes. Le module de calcul 22 calcule également la deuxième distance complémentaire partielle entre la deuxième composante du vecteur représentatif et les deuxièmes composantes des vecteurs de connaissance de chacune des grappes. Autrement dit, la première distance complémentaire partielle ne concerne que l’ensemble d’équipement(s) de référence et le groupe d’équipement(s), tandis que la deuxième distance complémentaire partielle ne concerne que l’ensemble de symptôme(s) et le jeu de symptôme(s). Le dispositif électronique de détermination 12 passe ensuite à l’étape suivante de détermination 150, dans laquelle il détermine, via son module de détermination 24, la liste d’action(s) de maintenance. Pour cela, lors de l’étape 150, pour chaque vecteur de connaissance dont la distance avec le vecteur représentatif est inférieure au premier seuil, le module de détermination 24 sélectionne l’ensemble d’action(s) de la connaissance associée. Puis, le module de détermination 24 détermine la liste d’action(s) comme étant composée des action(s) sélectionnées hiérarchisées selon la fonction distance . En complément facultatif, lors de l’étape de détermination 150, si aucune distance entre le vecteur représentatif et un vecteur de connaissance n’est inférieure au premier seuil, le module de détermination 24 détermine la liste d’actions de maintenance comme étant une combinaison des éléments des ensembles d’action(s) des connaissances de chaque grappe dont la distance complémentaire avec le vecteur représentatif est inférieure au deuxième seuil. En complément facultatif, si la distance complémentaire entre le vecteur représentatif et chaque grappe de vecteur de connaissance est supérieure au deuxième seuil, le module de détermination 24 détermine la liste d’action(s) à partir des grappes de vecteurs de connaissance ayant les plus faibles première et deuxième distances complémentaires partielles avec le vecteur représentatif. La liste d’action(s) déterminée est une combinaison des ensembles d’action(s) des connaissances associées aux vecteurs de connaissances desdites grappes. En complément facultatif, le dispositif électronique de détermination 12 passe à l’étape d’identification 160, lors de laquelle il identifie, via son module d’identification 32, les symptômes des connaissances dont a été tirée la liste d’action(s), manquants dans le jeu de symptôme(s). Ce(s) symptôme(s) manquant(s) sont alors communiqués à l’utilisateur 14 par une interface homme-machine non représentée. Le procédé est alors réitéré à partir du ou des élément(s) textuel(s) et d’une information relative au(x) symptôme(s) manquant(s) transmise par le module d’identification 32 suite à une interaction de l’utilisateur 14, afin d’obtenir une liste d’action(s) plus appropriée à la situation rencontrée par l’utilisateur 14. En complément facultatif également, le dispositif électronique de détermination 12 passe ensuite à l’étape 170 de réception d’une instruction, dans laquelle il attend et reçoit le cas échéant, une instruction de validation de la part de l’utilisateur 14, via son unité de réception 28. L’instruction de validation de l’utilisateur 14 indique que la liste d’action(s) déterminée a permis de remédier au jeu de symptôme(s) observé(s) sur le groupe d’équipement(s). En cas de réception d’une telle information, le dispositif électronique de détermination 12 passe ensuite dans l’étape d’ajout 180, dans laquelle il ajoute à la base de connaissances 10 le N-uplet comportant le groupe d’équipement(s), le jeu de symptôme(s) et la liste d’action(s) de maintenance. Ainsi, le procédé de détermination d’action(s) de maintenance selon l’invention, et le dispositif électronique 12 associé, permettent de déterminer une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), sans effectuer de diagnostic des causes du ou des symptôme(s). Le procédé de détermination d’action(s) de maintenance selon l’invention permet alors de déterminer rapidement des actions de maintenance palliative et donc d’accélérer la remise en fonctionnement du groupe d’équipement(s). Ceci est particulièrement avantageux dans un contexte industriel où le temps d’immobilisation de certains équipements est critique. En outre dans le contexte d’équipement mécanique ou électrique dans lequel le temps d’immobilisation n’est pas critique, le procédé selon l’invention fournit des action(s) permettant de pallier au(x) symptôme(s) le temps qu’un technicien identifie les causes du ou des symptôme(s). Ceci conduit à une meilleure expérience de l’utilisateur 14. Avec le procédé selon l’invention, et plus particulièrement avec les étapes de réception 170 et d’ajout 180 optionnelles, la quantité de connaissances dans la base de connaissances 10 s’accroit au fur et à mesure, et permet ensuite d’améliorer la pertinence de la liste d’action(s) déterminée par le dispositif électronique de détermination 12. De plus, l’étape optionnelle d’identification 160 de symptôme(s) manquant(s) dans le jeu de symptôme(s) permet de fournir une indication à l’utilisateur 14 qui n’aurait pas remarqué ce ou ces symptôme(s) lors de son analyse, alors qu’ils sont pourtant présents. Ceci permettant à l’utilisateur 14 de réitérer le procédé en ajoutant ce symptôme, manquant dans le précédent jeu de symptôme(s), à l’élément textuel afin d’obtenir une liste d’action(s) plus adaptée à la situation qu’il rencontre. Avec le procédé selon l’invention, la détermination d’action(s) de maintenance à prodiguer ne nécessite pas le diagnostic de la ou des cause(s) du ou des symptôme(s) observé(s). Le procédé selon l’invention permet donc de déterminer des action(s) de maintenance sans connaissance approfondie préalable de l’équipement, ni capteur(s) ou modèle(s) permettant de suivre l’état de l’équipement. Procédé de détermination d’une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), le procédé étant mis en œuvre par un dispositif électronique de détermination (12) relié à une base de connaissances (10), la base de connaissances (10) comportant une pluralité de connaissances, chaque connaissance étant sous la forme d’un N-uplet d’informations comportant un ensemble d’équipement(s) de référence, un ensemble de symptôme(s) associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, et un ensemble d’action(s) de maintenance associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, la base de connaissances (10) comprenant en outre, pour chaque connaissance, un vecteur de connaissance comportant une première composante relative à l’ensemble d’équipement(s) de référence et une deuxième composante relative à l’ensemble de symptôme(s), le procédé comprenant les étapes suivantes : - acquisition (110) d’au moins un élément textuel relatif au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s) ; - conversion (130) du ou des élément(s) textuel(s) en un vecteur représentatif comportant une première composante relative au groupe d’équipement(s) et une deuxième composante relative au jeu de symptôme(s) ; - calcul (140), pour chaque vecteur de connaissance, d’une distance entre le vecteur de connaissance respectif et le vecteur représentatif ; et - détermination (150) de la liste d’action(s) de maintenance à partir des distances calculées, la liste d’action(s) de maintenance comportant le ou les ensemble(s) d’action(s) de maintenance contenu(s) dans le ou les N-uplets d’informations pour lesquels, la distance entre le vecteur représentatif et le vecteur de connaissance respectif est inférieure à un seuil. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le procédé comprend en outre, entre l’étape d’acquisition (110) et l’étape de conversion (130), une étape de génération (120) d’au moins un premier graphe relatif au groupe d’équipement(s) et d’au moins un deuxième graphe relatif au jeu de symptôme(s), et lors de l’étape de conversion (130), le ou les éléments textuels sont convertis en le vecteur représentatif à partir des premier et deuxième graphes. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les premier et deuxième graphes comprennent respectivement un premier ensemble de nœuds, un premier ensemble d’arcs reliant certains nœuds du premier ensemble de nœuds, un deuxième ensemble de nœuds, et un deuxième ensemble d’arcs reliant certains nœuds du deuxième ensemble de nœuds, lors de l’étape de conversion (130), chaque nœud des premier et deuxième ensembles de nœuds étant converti en un vecteur intermédiaire respectif, et les première et deuxième composantes du vecteur représentatif étant respectivement calculées par combinaison linéaire des vecteurs intermédiaires associés aux premier et deuxième ensembles nœud. Procédé selon la revendication 3, dans lequel lors de l’étape de conversion (130) de chaque nœud en un vecteur intermédiaire respectif, chaque vecteur intermédiaire est obtenu à partir d’une fonction d’objectif d’optimisation égale à la différence entre une somme de logarithmes de probabilités ( ) qu’un nœud cible (c) soit lié par un arc audit nœud (n) et une somme de logarithmes de probabilités ( ) qu’un autre nœud cible (c’) ne soit pas dans le contexte dudit nœud (n) et n’y soit donc pas lié par un arc ; la fonction d’objectif d’optimisation vérifiant de préférence l’équation suivante : où représente l’ensemble de tous les vecteurs intermédiaires desdits nœuds ; représente la probabilité qu’un nœud cible soit lié par un arc audit nœud ; représente la probabilité qu’un autre nœud cible ne soit pas lié par un arc audit nœud , c’est-à-dire ne soit pas dans le contexte dudit nœud ; la probabilité qu’un nœud cible soit lié par un arc au nœud étant de préférence définie comme la sigmoïde du produit scalaire des vecteurs intermédiaires des deux nœuds, selon l’équation suivante : la probabilité qu’un autre nœud cible ne soit pas lié par un arc au nœud vérifiant de préférence l’équation suivante : Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la base de connaissances (10) comporte des connaissances déterminées à partir de données extraites de documents textuels à l’aide d’au moins un algorithme d’apprentissage appliqué aux données extraites. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé comprend en outre, après l’étape de détermination (150), une étape de réception (170) d’une instruction de validation d’un utilisateur (14), et en cas de réception de ladite instruction, le procédé comprend en outre une étape d’ajout (180), dans la base de connaissances (10), d’un N-uplet associé à ladite instruction. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’ensemble d’équipement(s) de référence appartient à une même catégorie d’équipements propre à un domaine technique prédéfini, le groupe d’équipement(s) appartenant en outre à cette même catégorie d’équipements. Procédé selon la revendication 7, dans lequel la catégorie d’équipements est choisie parmi le groupe consistant en : une catégorie d’équipements mécaniques, une catégorie d’équipements électroniques, une catégorie d’équipements informatiques et une catégorie d’équipements militaires ; la liste d’action(s) de maintenance étant de préférence apte à être utilisée par un opérateur en centre d’appels téléphoniques, lorsque la catégorie d’équipements est une catégorie d’équipements électroniques ou une catégorie d’équipements informatiques ; la liste d’action(s) de maintenance étant de préférence apte à être utilisée lors d’une opération de maintenance sur un terrain, lorsque la catégorie d’équipements est une catégorie d’équipements militaires. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre après l’étape de détermination (150), une étape d’identification (160) de symptôme(s) absents du jeu de symptôme(s) mais contenu(s) dans les N-uplets d’informations pour lesquels, la distance entre le vecteur représentatif et le vecteur de connaissance respectif est inférieure au seuil. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes Dispositif électronique de détermination (12) configuré pour déterminer une liste d’action(s) de maintenance à mettre en œuvre pour un groupe d’équipement(s) présentant un jeu de symptôme(s), le dispositif étant apte à être relié à une base de connaissances (10), la base de connaissances (10) comportant une pluralité de connaissances, chaque connaissance étant sous la forme d’un N-uplet d’informations comportant un ensemble d’équipement(s) de référence, un ensemble de symptôme(s) associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, et un ensemble d’action(s) de maintenance associé à l’ensemble d’équipement(s) de référence, la base de connaissances (10) comprenant en outre, pour chaque connaissance, un vecteur de connaissance comportant une première composante relative à l’ensemble d’équipement(s) de référence et une deuxième composante relative à l’ensemble de symptôme(s), le dispositif électronique de détermination (12) comprenant : - un module d’acquisition (16) configuré pour acquérir au moins un élément textuel relatif au groupe d’équipement(s) et au jeu de symptôme(s) ; - un module de conversion (20) configuré pour convertir le ou les élément(s) textuel(s) en un vecteur représentatif comportant une première composante relative au groupe d’équipement(s) et une deuxième composante relative au jeu de symptôme(s) ; - un module de calcul (22) configuré pour calculer, pour chaque vecteur de connaissance, une distance entre le vecteur de connaissance respectif et le vecteur représentatif ; et - un module de détermination (24) configuré pour déterminer la liste d’action(s) de maintenance à partir des distances calculées, la liste d’action(s) de maintenance comportant le ou les ensemble(s) d’action(s) de maintenance contenu(s) dans le ou les N-uplets d’informations pour lesquels, la distance entre le vecteur représentatif et le vecteur de connaissance respectif est inférieure à un seuil.