Brevet FR3101164A1 — publié le 20210326

Le procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique comporte les étapes suivantes: - sélectionner (220) peu de données pertinentes telles que chaque ligne de données soit bien représentative d'une configuration ou d'un état du système ou des états similaires; - pour chaque ligne de données, définir (230) un processus qui essaye de spécialiser la théorie ou le modèle initial du système à cette ligne en cherchant à modifier la structure et les paramètres de la théorie pour augmenter autant que possible la vraisemblance de cette ligne de données; - spécifier (240) la coopération entre tous les processus en concurrence pour effectuer des modifications cohérentes sur la théorie; - calculer (250) le consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données; - appliquer (260) le consensus spécifiant l'ensemble des modifications cohérentes à effectuer sur la théorie pour obtenir une généralisation de la théorie à toutes les lignes de données sélectionnées; - pour apprendre avec parcimonie chaque tranche de temps d'un réseau bayésien dynamique (RBD), effectuer (270) une itération des étapes (220), (230), (240), (250) et (260) pour chaque tranche de temps; - décomposer (280) le réseau bayésien dynamique selon la topologie du système ou les connexions entre les composants du système; - calculer (290) les explications de pannes et les prédictions de pannes de façon parallèle et distribuer sur le réseau bayésien dynamique (RBD) décomposé; - calculer (300) des actions horodatées de correction des pannes diagnostiquées ou des actions horodatées de prévention des pannes prédites. Procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, produit programme d'ordinateur et dispositif associés L'invention présentée dans ce document est un procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique. Un système est dit critique lorsque l'occurrence d'une panne peut engendrer des conséquences dramatiques telles des blessures graves ou des pertes en vie humaine, des dégâts matériels importants ou des dommages néfastes pour l'environnement. Parmi les systèmes critiques, nous pouvons citer entre autres les avions, les véhicules spatiaux, les trains, les véhicules automobiles, les sous-marins, les systèmes de production d'énergie tels que les centrales nucléaires, les systèmes de production de médicaments, certains appareils médicaux. La maintenance prédictive en temps réel d'un système critique consiste à prédire l'occurrence d'une ou de plusieurs pannes du système durant un cycle de fonctionnement, à prédire les instants auxquels ces pannes surviendront et à proposer instantanément des actions horodatées de prévention que pourra appliquer l'équipe de maintenance du système pour empêcher l'occurrence d'une panne ou mitiger les conséquences de cette panne. Les prédictions se calculent à partir des données générées par les composants du système critique. Ces données contiennent des paramètres ou des variables multivaluées des composants du système reflétant ainsi le comportement ou le fonctionnement du système. Certaines variables peuvent être relatives à l'environnement extérieur du système. Le comportement du système est modélisé par apprentissage artificiel à partir des données du système et de son environnement. Le modèle obtenu sert de support de raisonnement à un algorithme prédictif. Différentes méthodes d'apprentissage artificiel de modèles prédictifs existent dans l'état de l'art de la technique. Les plus utilisées sont les méthodes d'apprentissage par optimisation comme le deep-learning, l'EM (Expectation Maximization). Le point commun à toutes ces méthodes d'apprentissage artificiel existantes est qu'elles requièrent beaucoup de données et de ressources de calcul. L'apprentissage des modèles prédictifs est très énergivore et se fait très difficilement en temps réel. Pourtant, un niveau de précision très élevé des prédictions de pannes et des prédictions des instants d'occurrence ne peut être atteint que si le modèle prédictif est appris, entraîné ou actualisé non pas seulement avec les données historiques du système critique, mais aussi avec les données de surveillance générées en temps réel par le système critique. Concrètement, des prédictions très précises ne peuvent être réalisées que si la différence δt = t₂ – t₁ entre l'instant t₂ où de nouvelles données de surveillance du système critique sont prises en compte par le modèle, et l'instant t₁ où ces données avaient été produites par le système critique, est petite. Les méthodes d'apprentissage existantes ne savent pas apprendre un modèle prédictif avec un δt petit. D'autre part, le fait que ces algorithmes soient énergivores ne permet pas de les embarquer dans certains systèmes critiques qui ne disposent pas assez de ressources de calcul tels que les avions, certains véhicules spatiaux ou certains périphériques électroniques par exemples. En effet, embarquer de tels algorithmes dans les systèmes avioniques par exemple augmenteraient la consommation énergétique des avions et le coût des vols pour les compagnies de transport aérien. La présente invention est un procédé de maintenance prédictive basé sur une méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse en temps réel permettant de remédier à ces inconvénients. Cette méthode est dite parcimonieuse par ce que l'apprentissage d'un modèle prédictif se fait à partir de peu de données ce qui permet contrairement aux méthodes existantes: de consommer peu de ressources de calcul (100), de réaliser des économies d'énergie (110), de réduire considérablement la différence δt pour apprendre en temps réel (120) et atteindre un niveau de précision (130) élevé des prédictions de pannes, des prédictions des instants d'occurrence puisque ces prédictions sont calculées sur un modèle prédictif récemment actualisé avec les données de surveillance générées en temps réel par le système critique. D'autre part, cette méthode permet de prédire les pannes rares (140) par ce qu'elle est conçue telle que la présence dans l'échantillon d'une seule ligne de données représentant une configuration ou un état même rare du système suffit à ce que cet état soit pris en compte durant l'apprentissage du modèle prédictif qui peut par la suite le détecter. Le procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique comporte 3 phases principales: la phase d'apprentissage artificiel à partir de peu de données et avec peu de ressources de calcul d'un modèle prédictif formalisé par un réseau bayésien dynamique (RBD), la phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes, et la phase de calcul des actions horodatées de correction de pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites. La phase d'apprentissage artificiel parcimonieux du procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, permettant d'apprendre chaque tranche de temps ou réseau bayésien constituant un réseau bayésien dynamique, comporte les étapes suivantes: sélectionner (220) peu de données pertinentes générées par le système telle que chaque ligne de données soit bien représentative d'une configuration ou d'un état du système ou des états similaires dans la fenêtre de temps correspondante; pour chaque ligne de données, définir (230) un processus qui essaye de spécialiser la théorie du système ou le modèle initial à cette ligne en cherchant à modifier la structure et les paramètres de la théorie pour augmenter autant que possible la vraisemblance de cette ligne de données; spécifier (240) la coopération entre tous les processus en concurrence pour effectuer des modifications cohérentes sur la théorie; calculer (250) le consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données; appliquer (260) le consensus spécifiant l'ensemble des modifications cohérentes à effectuer sur la théorie pour obtenir une généralisation de la théorie à toutes les lignes de données sélectionnées à l'étape (220); pour apprendre avec parcimonie un réseau bayésien dynamique (RBD) de longueur T, c'est-à-dire comportant T tranches de temps ou réseaux bayésiens, effectuer (270) T itérations des étapes (220), (230), (240), (250) et (260). La phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes du procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique comporte 2 étapes: décomposer (280) le RBD selon la topologie du système ou les connexions entre les composants du système critique; ce qui apporte de la modularité au RBD permettant d'ajouter facilement un nouveau composant au modèle prédictif ou d'en extraire facilement un composant existant du modèle; calculer (290) les explications de pannes ou les prédictions de pannes de façon parallèle et distribuée sur le RBD décomposé permettant d’accélérer ces calculs. La phase de calcul (300) des actions horodatées de correction des pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites du procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, se résume en une seule étape (300). L'invention a également pour objet un produit programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsque mis en œuvre par un équipement informatique, met en œuvre le procédé tel que décrit. L'invention a également pour objet un dispositif de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique comportant 3 phases principales: la phase d'apprentissage artificiel à partir de peu de données et avec peu de ressources de calcul d'un modèle prédictif formalisé par un réseau bayésien dynamique (RBD), la phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes, et la phase de calcul des actions horodatées de correction des pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites. La phase d'apprentissage artificiel parcimonieux du dispositif, permettant d'apprendre chaque tranche de temps ou réseau bayésien constituant un RBD, comporte les étapes suivantes: sélectionner (220) peu de données pertinentes générées par le système telle que chaque ligne de données soit bien représentative d'une configuration ou d'un état du système ou des états similaires dans la fenêtre de temps correspondante; pour chaque ligne de données, définir (230) un processus qui essaye de spécialiser la théorie ou le modèle initial à cette ligne en cherchant à modifier la structure et les paramètres de la théorie pour augmenter autant que possible la vraisemblance de cette ligne de données; spécifier (240) la coopération entre tous les processus en concurrence pour effectuer des modifications cohérentes sur la théorie; calculer (250) le consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données; appliquer (260) le consensus spécifiant l'ensemble des modifications cohérentes à effectuer sur la théorie pour obtenir une généralisation de la théorie à toutes les lignes de données sélectionnées à l'étape (220); pour apprendre avec parcimonie un réseau bayésien dynamique (RBD) de longueur T, c'est-à-dire comportant T tranches de temps ou réseaux bayésiens, effectuer (270) T itérations des étapes (220), (230), (240), (250) et (260). La phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes du dispositif de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique comporte 2 étapes: décomposer (280) le RBD selon la topologie du système ou les connexions entre les composants du système critique; ce qui apporte de la modularité au RBD permettant d'ajouter facilement un nouveau composant au modèle prédictif ou d'en extraire facilement un composant existant du modèle; calculer (290) les explications de pannes ou les prédictions de pannes de façon parallèle et distribuée sur le RBD décomposé permettant d’accélérer ces calculs. La phase de calcul (300) des actions horodatées de correction des pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites du dispositif de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, se résume en une seule étape (300). Ces caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront 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: liste les étapes des 3 phases de l'invention, la phase d'apprentissage artificiel parcimonieux d'un modèle prédictif formalisé par un réseau bayésien dynamique (RBD) qui comporte les étapes (220), (230), (240), (250), (260) et (270); la phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes qui comporte les étapes (280) et (290); la phase de calcul des actions horodatées de correction des pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites qui se résume à l'étape (300). est une représentation des 5 atouts ou avantages que la méthode d'apprentissage artificiel d'un RBD à partir de peu de données confère au procédé ou au dispositif de maintenance prédictive parcimonieuse. est une représentation simplifiée du principe de la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse sur laquelle repose le procédé ou le dispositif de maintenance prédictive en temps réel; cette méthode permet d'apprendre avec parcimonie les tranches de temps du réseau bayésien dynamique (RBD); une tranche de temps du RBD étant représentée par un réseau bayésien. est une représentation plus détaillée de la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse de chaque tranche de temps du RBD. est une représentation du principe d'application de la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse des tranches de temps pour constituer le RBD dans son ensemble. est une illustration du principe de décomposition du RBD modélisant à titre d'exemple le comportement d'un segment de système à 3 composants connectés selon une topologie en bus. est une vue schématique illustrant comment un dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel peut aisément être intégré au système de maintenance à bord (20) d'un avion (10) en vol sans modification importante de ce système; ce dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel apporte au système de maintenance à bord (20) d'un avion (10), des fonctions de prédiction en temps réel de pannes, de prédiction des instants d'occurrence de pannes et de proposition instantané aux pilotes ou à l'équipe de maintenance de l'avion (10) des actions horodatées de correction des pannes expliquées ou de prévention des pannes prédites selon l'invention. est une vue schématique illustrant comment un dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse d'un avion (10) peut tout aussi bien être déployé hors d'un avion (10), sur un serveur (22) dans le centre de contrôle (23) des opérations aériennes au sol. est un exemple illustratif de prédictions d'un dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse d'un avion (10). La vue schématique d'une architecture de maintenance prédictive de Fig 7, embarquée dans un avion (10), comporte un serveur avionique (16) sur lequel est déployé le système de maintenance existant à bord (20) de l'avion (10). Ce système de maintenance à bord comporte des sous-systèmes existants (12) qui assurent plusieurs fonctions telles que le monitoring en temps réel des systèmes avioniques (11) via un réseau de communication (17) de données avioniques, l'analyse et la mise à disposition de ces données acquissent en temps réel à d'autres applications du système de maintenance à bord (20) en les stockant dans la base de données (19) partagées par les applications ou sous-systèmes du système de maintenance à bord (20). Un dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel s'intègre facilement au système de maintenance à bord (20) d'un avion (10). En effet, le dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel n'a pas besoin de monitorer en temps réel les systèmes avioniques (11), il utilise les données déjà acquissent en temps réel par les sous-systèmes existants (12) en lisant la base de données (19) partagée à la fin de chaque fenêtre de temps définie. Les résultats des prédictions et des actions proposées peuvent s'afficher sur les interfaces homme-machine (15) dans le cockpit. Cette intégration du dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel dans le système de maintenance à bord (20) d'un avion (10) n'est rendue possible que par les capacités d'apprentissage ou d'actualisation en temps réel d'un modèle prédictif à partir de peu de données de surveillance des systèmes avioniques (11), avec peu de ressources de calcul, peu d’énergie consommée palliant le fait qu'un avion (10) ne dispose pas assez de ressources de calcul pour y embarquer un outil énergivore de maintenance prédictive. Fig 8 est une vue schématique illustrant comment le dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un avion (10) peut aussi être déployé hors d'un avion (10), sur un serveur (22) dans le centre de contrôle (23) des opérations aériennes au sol. Dans ce cas, les données générées par les systèmes avioniques (11) dans un avion (10) en plein vol transitent via un réseau de communication (17) de données avioniques et un module SATCOM (Satellite Communication, 18) qui effectue une télé-transmission (21) des données au centre de contrôle (23) des opérations aériennes au sol. Dans ce contexte, bien que les capacités d'apprentissage ou d'actualisation avec parcimonie (peu de données, peu de ressources de calcul et peu d'énergie consommée) d'un modèle prédictif du dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel peuvent ne pas être utiles dans un environnement tel qu'un serveur (22) dans le centre de contrôle (23) des opérations aériennes au sol, 2 atouts du dispositif (13) mentionnés sur Fig 2 restent toujours importants: le temps réel (120) qui permet d'actualiser le modèle prédictif avec les données de surveillance générées en temps par les systèmes avioniques même si la télé-transmission par satellite introduit des délais; l'actualisation du modèle prédictif en temps réel augmente le niveau de précision (130) des prédictions puisqu'elles sont toujours calculées sur un modèle très récemment actualisé; la prédiction de pannes rares (140) puisque la méthode d'apprentissage ou d'actualisation du modèle prédictif qui est décrite dans cette invention est conçue de telle sorte que la présence dans l'échantillon d'apprentissage, d'une seule ligne de données représentant une configuration ou un état même rare du système, suffit à prendre en compte cet état durant l'apprentissage ou l'actualisation du modèle prédictif qui pourra par conséquent détecter cet état même rare du système. Fig 9 est un exemple illustratif de prédictions du dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel embarqué dans un avion (10) ou déployé sur un serveur (22) dans le centre de contrôle (23) des opérations aériennes. En considérant un aileron de l'aile gauche d'un avion (10) qui est une surface de contrôle de l'avion (10) en vol, asservi le plus souvent par 2 moteurs: un moteur hydraulique et un moteur électrique. En opération normale, le moteur hydraulique est actif tandis que le moteur électrique est en stand by. À un instant t du vol de l'avion (10), le dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel prédit une perte de puissance hydraulique à l'instant t + T₁ mettant hors service le moteur hydraulique de l'aileron gauche considéré. Le dispositif (13) calcule et propose instantanément une action de prévention aux pilotes consistant à activer le moteur électrique à un instant t + t₁, t₁ ≤ T₁, juste avant que le moteur hydraulique ne soit hors service. Il existe dans presque tous les avions (10), un mécanisme de résilience qui effectue un tel basculement. Cependant le basculement débute à l'instant ou le moteur hydraulique ne fonctionne plus. Ceci signifie que durant le laps de temps du basculement, l'avion (10) vole avec un aileron hors service ce qui est très dangereux notamment si l'avion (10) aborde un virage durant lequel le système de contrôle du vol sollicite les ailerons et d'autres surfaces pour contrôler les mouvements de l'avion (10) sur son axe longitudinal. Le dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel donne la possibilité aux pilotes d'éviter un tel risque d'accident. D'autre part, lorsque le mécanisme de résilience de l'avion (10) est en panne ce qui peut parfois se produire, le dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel se comporte dans ce cas comme un système de tolérance de pannes du mécanisme de résilience. Fig 9 illustre aussi que le dispositif (13) de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel peut effectuer plusieurs prédictions de pannes au même instant. Une seconde prédiction calculée au même instant t comme la première prédiction, indique que le moteur électrique sera lui aussi hors service à l'instant t + T₂, T₁ ≤ T₂, à cause d'une interruption de la source électrique E. Le dispositif (13) propose dans ce cas aux pilotes de désactiver l'aileron de l'aile droite de l'avion (10) qui correspond par symétrie par rapport l'axe longitudinal de l'avion (10), à l'aileron gauche considéré, au même instant t + T₂ ou cet aileron gauche devient en stand by. Cet exemple de prédictions montre bien que pour un système très critique comme un avion (10), un niveau de précision très élevé de prédictions de pannes et de prédictions d'instants d’occurrence est requis. Un tel niveau de précision ne peut être atteint que si le modèle prédictif est appris ou actualisé non pas seulement à partir des données historiques, mais aussi et surtout en temps réel à partir des données de surveillance générées en temps réel par les systèmes avioniques. L'apprentissage ou l'actualisation d'un modèle prédictif en temps réel est étroitement lié aux performances ou au niveau de précision des prédictions de ce modèle. L'apprentissage en temps réel est une conséquence de l'apprentissage avec parcimonie, c'est-à-dire à partir de peu de données. La description de l'invention qui va suivre, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif, présente toutes les étapes (220), (230), (240), (250), (260) et (270) de la phase d'apprentissage artificiel parcimonieux d'un modèle prédictif formalisé par un réseau bayésien dynamique; les étapes (280) et (290) de la phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes; l'étape (300) qui résume la phase de calcul des actions horodatées de correction de pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites. La sélection (220) de peu de données représentatives permet de réduire considérablement la taille de l'échantillon de données d'apprentissage de chaque tranche de temps du modèle prédictif formalisé par un RBD. La taille de l'échantillon de données désigne le nombre de lignes de données ou de combinaisons de valeurs observées des variables de l'échantillon. La méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse est conçue de telle sorte que la présence d'une seule ligne de données représentant un comportement, une configuration ou un état même rare du système dans l'échantillon d'apprentissage suffit à prendre en compte cet état durant l'apprentissage du RBD. Le RBD pourra par conséquent détecter cet état même rare du système. La conséquence immédiate est qu'un échantillon de données contenant au plus une ligne de données représentative de chaque état possible du système critique est idéal. Pour un système complexe avec beaucoup de paramètres ou de variables multivaluées tel qu'un avion ou un véhicule spatiale, le nombre de configurations ou de combinaisons réellement possibles de valeurs des variables est grand. Cependant, dans la réalité, certaines configurations sont très similaires et leurs présences dans l'échantillon seraient perçues comme des doublons de lignes de données ce qui serait inutile et calculatoirement coûteux pour la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse du RBD. En effet, cette méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse qui est décrite dans les étapes suivantes de l'invention, n'a pas besoin de doublons ou de lignes de données redondantes ou similaires pour généraliser. Plusieurs méthodes différentes peuvent être utilisées pour réduire ou éliminer les données redondantes ou similaires dans un échantillon. Ces méthodes peuvent être définies sur la base des connaissances métiers du système ou en observant les données générées par le système. À titre d'exemple, une méthode générique qui peut être ajustée avec les connaissances métiers, serait de définir une mesure de similarité entre 2 configurations ou états du système de telle sorte qu'une seule ligne de données dans l'échantillon d'apprentissage représente une configuration du système ainsi que les configurations qui lui sont similaires. Soit M un échantillon de données de longueur L constitué des variables X 1 , …, X N tel que M l est une configuration ou un état ou une combinaison de valeurs prises par les variables X 1 , …, X N à l'instant l ∈ {1, …, L}. Toujours à titre d'exemple, une simple mesure de similarité entre 2 lignes de données M p et M q peut se définir comme suit: le nombre de valeurs distinctes prises par les variables X 1 , …, X N de l'échantillon de données dans les deux configurations M p et M q est inférieur à la moyenne des cardinaux des espaces de valeurs des variables de l'échantillon de données. Le nombre de valeurs distinctes notée | M p - M q | pour que les configurations M p et M q soient considérées comme similaires est borné supérieurement par un seuil qui dépend de la taille des espaces de valeurs des variables dont les valeurs observées constituent ces configurations. Nous notons | X k | avec k ∈ {1, …, N}, la dimension de l'espace de valeurs d'une variable X k . Il est à noter que les connaissances métiers du système sont importantes pour définir un critère de similarité adapté aux données du système. À titre d'exemple, nous pouvons aussi prendre en compte les données manquantes pour réajuster le critère de similarité défini ci-dessus en ajoutant la règle suivante: si m p et m q sont respectivement le nombre de valeurs manquantes dans les deux configurations M p et M q , leur différence | m p - m q | doit être inférieure à la moyenne de la série des nombres de valeurs manquantes dans toutes les L lignes de données de l'échantillon. La sélection (220) des lignes de données pertinentes générées par le système dans une fenêtre de temps permet ainsi de constituer un échantillon contenant peu de lignes de données, mais des lignes de données très représentatives du comportement ou des états du système critique dans cette fenêtre de temps. Les étapes (230), (240), (250), (260) permettent d'apprendre avec parcimonie un réseau bayésien représentant une tranche de temps du réseau bayésien dynamique (RBD). Cette méthode d'apprentissage parcimonieuse d'une tranche de temps d'un RBD débute avec une théorie ou un réseau bayésien initial B 0 = (G 0 , Θ 0 ) tel que G 0 est la structure initiale et Θ 0 les paramètres initiaux. B 0 peut être généré aléatoirement ou alors construit par des experts du système critique. Le principe de la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse sur laquelle repose le procédé de maintenance prédictive en temps réel est le suivant: - pour chaque ligne de données sélectionnées à l'étape (220), définir (230) un processus qui essaye de spécialiser la théorie ou le modèle initial B 0 du système à cette ligne en cherchant à modifier la structure et les paramètres de la théorie pour augmenter autant que possible la vraisemblance de cette ligne de données; - spécifier (240) la coopération entre tous les processus en concurrence pour effectuer des modifications cohérentes sur la théorie; - calculer (250) le consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données; - appliquer (260) le consensus spécifiant l'ensemble des modifications cohérentes à effectuer sur la théorie pour obtenir une généralisation de la théorie à toutes les lignes de données sélectionnées à l'étape (220). Fig 3 représente cette description du principe de la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse qui se définit entièrement par le comportement de chaque processus (230) P l pour essayer de spécialiser la théorie B 0 à la ligne de données M l , et la coopération (240) entre les processus en concurrence pour contrôler et coordonner leurs comportements afin d'effectuer des modifications cohérentes sur la théorie, le calcul (250) du consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données, l'application (260) du consensus trouvé qui permet de généraliser la théorie à toutes les lignes de données pour obtenir le réseau bayésien recherché qui modélise une tranche de temps du RBD. L'organisation du principe de la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse en 4 étapes (230), (240), (250) et (260) n'est donnée qu'à titre d'exemple pour structurer la description de l'invention qui peut être structurée différemment sans pour autant rien changer à l'invention. Le comportement d'un processus (230) P l est un essai d'augmentation autant que possible ou de maximisation de la vraisemblance de la ligne de données M l en cherchant à modifier la théorie ou le réseau bayésien initial B 0 . Ce calcul est fait sur une représentation en arbre de jonction de la théorie ou du réseau bayésien initial B 0 . Rappelons qu'un arbre de jonction est un arbre de cliques construit à partir d'un réseau bayésien et équivalant à ce réseau bayésien. Une clique est un ensemble de variables du réseau bayésien 2 à 2 adjacentes et caractérisée par une fonction appelée potentiel. Le potentiel d'une clique se calcule en faisant le produit des lois conditionnelles des variables de la clique dont les parents sont également inclus dans la clique. Soit J 0 l'arbre de jonction équivalant à la théorie B 0 , et C une clique de J 0 . Le potentiel Φ(C) de la clique C se calcule comme suit: Dans [Math 4], X est une variable dans la clique C et pa (X) l'ensemble des parents de X dans B 0 . Chaque processus P l exécute l'algorithme d'inférence exacte de Jensen en propageant les observations M l dans l'arbre de jonction J 0 . Cet algorithme d'inférence permet de calculer efficacement la loi jointe des variables de la clique C et des observations M l ainsi que la loi jointe des variables de toute autre clique Q ≠ C et des observations M l notées comme suit: La vraisemblance des observations M l se calcule à partir de n'importe quelles des lois jointes dans [Math 5] et [Math 6] comme suit: Chaque processus P l essaye de modifier l'arbre de jonction J 0 pour augmenter autant que possible la vraisemblance des observations M l . Cet essai d'augmentation de la vraisemblance réelle P C (M l ) par le processus P l est faite dans la clique C aléatoirement choisie, pour obtenir la vraisemblance espérée qui sera aussi considérée comme la vraisemblance espérée dans toute autre clique Q ≠ C ceci pour assurer la cohérence des vraisemblances espérées dans [Math 8] de même comme [Math 7] assure la cohérence des vraisemblances réelles. Dans [Math 8], C * est le résultat d'une modification souhaitée ou espérée sur la structure des dépendances entre les variables de la clique C, ou sur le potentiel initial de la clique C. Les ensembles C et C * contiennent les mêmes variables, mais se différencient par leur structure, c'est-à-dire les dépendances entre les variables qu'ils contiennent, et par leur potentiel initial. De même, Q * est le résultat d'une modification souhaitée ou espérée sur la structure des dépendances entre les variables de la clique Q, ou sur le potentiel initial de la clique Q. Les ensembles Q et Q * contiennent les mêmes variables, mais se différencient par leur structure, c'est-à-dire les dépendances entre les variables qu'ils contiennent, et par leur potentiel initial. Pour la clique C, l'essai d'augmentation de la vraisemblance réelle P C (M l ) consiste à chercher un ensemble de fonctions Φ * 2, l (C * ,M l ) telles que: Nous appelons Φ * 2, l (C * ,M l ), une loi jointe espérée par le processus P l , de l'ensemble des variables C * et des observations M l . La recherche d'une ou de plusieurs lois jointes espérées Φ * 2, l (C * ,M l ) peut se faire à partir de la loi jointe réelle Φ * 1, l (C ,M l ). Soit D l C le domaine ou l'ensemble des fonctions Φ * 2, l (C * ,M l ) recherché. Soient ε ≈ 0 un nombre positif très proche de 0 et ς = 1 - ε un nombre positif très proche de 1. Une fonction Φ * 2, l (C * ,M l ) du domaine D l C est une matrice dont le nombre de dimensions est égal au cardinal de C ou de C * . Cette matrice peut être calculée en ajoutant à chaque élément de la matrice Φ * 1, l (C ,M l ), ou seulement à certains éléments aléatoirement choisis, une proportion de ς – P C (M l ) telle que la somme des proportions soit inférieure ou égale à ς – P C (M l ). Le domaine D l C est donc l'ensemble des fonctions ou matrices Φ * 2, l (C * ,M l ) telles que : L'étape (230) de l'invention se termine lorsque chaque processus P l , pour tout l ∈{1,…, L }, a déterminé son domaine D l C qui contient l'ensemble des lois jointes espérées Φ * 2, l (C * ,M l ) qui sont telles que chaque vraisemblance espérée des observations M l est supérieure à la vraisemblance réelle P C (M l ) de ces mêmes observations M l . L'étape (240) de l'invention est décrite comme suit. Un processus quelconque aléatoirement choisi parmi tous les L processus, met en œuvre la coopération entre les processus. Chacun des autres processus transmet son domaine D l C au processus choisi qui détermine un domaine D C comme suit: Le domaine D C définit l'ensemble des lois jointes espérées Φ * 2 (C * ,M l ) telles que la vraisemblance espérée P C* (M l ) correspondante, appartenant à l’intersection des intervalles ]P C (M l ), ς], satisfasse le système d'équations [Math 12] ci-dessous. Ce système d' équations permet de contrôler et coordonner les comportements des processus qui sont en concurrence puisque chaque processus P l cherche à augmenter autant que possible la vraisemblance de la ligne de données M l au détriment des autres. L'étape (240) se termine lorsque le système d'équations [Math 12] est défini. L'étape (250) résout le système d'équations [Math 12] ci-dessus pour chacune des cliques de l'arbre de jonction J 0 . Une solution Φ * 2 (C * , •) de ce système d'équations est un consensus. La résolution se fait tout d'abord pour la clique C aléatoirement choisie parmi toutes les cliques de J 0 et ensuite pour toutes les autres cliques Q ≠ C ceci pour garantir la cohérente des vraisemblances espérées dans toutes les cliques. Concernant la clique C, plus concrètement, le domaine D C contenant les solutions du système d'équations [Math 12] est l'ensemble des lois jointes espérées Φ * 2 (C * ,M l ) telles que: Une fonction Φ * 2 (C * ,M l ) du domaine D C est une matrice dont le nombre de dimensions est égal au cardinal de C * ou de C. Cette matrice peut être calculée par exemple en ajoutant à chaque élément de la matrice Φ * 1, j (C ,M j ) ou seulement à certains éléments aléatoirement choisis, une proportion de ς – P C (M j ) telle que la somme des proportions soit inférieure ou égale à ς – P C (M j ). Pour la clique C, l'étape (250) se termine lorsque le processus qui met en œuvre la coopération entre les processus choisit une loi jointe espérée Φ * 2 (C * , •) dans le domaine D C . Le choix de cette loi jointe espérée peut se faire de façon aléatoire. Cependant, plus la vraisemblance espérée correspondante à la loi jointe espérée choisi est forte, c'est-à-dire très proche de ς, plus le niveau d'adéquation ou de généralisation du modèle recherché à partir des données sélectionnées à l'étape (220) sera élevé. Pour toute autre clique Q ≠ C, les étapes (230), (240) et (250) de l'invention sont de nouveau exécutées avant l'étape (260) ceci pour assurer la cohérence des vraisemblances espérées calculées dans C et dans toute autre clique Q ≠ C. Pour toute autre clique Q ≠ C, l'étape (230) est de nouveau exécutée comme suit. Chaque processus P l détermine le domaine D l Q qui est l'ensemble des lois jointes espérées Φ * 2, l (Q * ,M l ) telles que: [Math 15] permet de garantir la cohérence des lois jointes espérées, c'est-à-dire que la vraisemblance espérée P C* (M l ) des observations M l , calculée dans la clique C, doit être la même que celle calculée dans n'importe quelle autre clique Q ≠ C de l'arbre J 0 . Concrètement une loi jointe espérée Φ * 2, l (Q * ,M l ) du domaine D l Q peut être calculée en ajoutant à tous ou à certains éléments de la loi jointe réelle Φ * 1, l (Q ,M l ) , une proportion de la différence P C* (M l ) – P Q (M l ) entre la vraisemblance espérée et la vraisemblance réelle des observations, telle que la somme de toutes les proportions soit égale à P C* (M l ) – P Q (M l ). Cette nouvelle exécution de l'étape (230) pour une clique Q ≠ C se termine lorsque chaque processus P l détermine son domaine D l Q . Pour chaque clique Q ≠ C, l'étape (240) est de nouveau exécutée comme suit. Un processus quelconque aléatoirement choisi parmi tous les processus, met en œuvre la coopération entre les processus. Chacun des autres processus transmet son domaine D l Q au processus choisi qui détermine un domaine D Q comme suit : Le domaine D Q définit l'ensemble des lois jointes espérées Φ * 2 (Q * , M l ) telles que la vraisemblance espérée P Q* (M l ) = P C* (M l ) satisfasse le système d'équations [Math 17] ci-dessous. L'étape (250) est de nouveau exécutée pour résoudre le système d'équations ci-dessus. Une solution Φ * 2 (Q * , •) de [Math 17] est un consensus relatif à toute autre clique Q ≠ C de J 0 . Plus concrètement, le domaine D Q contenant les solutions du système d'équations [Math 17] est l'ensemble des lois jointes espérées Φ * 2 (Q * , M l ) telles que: Une fonction Φ * 2 (Q * , M l ) du domaine D Q est une matrice dont le nombre de dimensions est égal au cardinal de Q * ou de Q. Cette matrice peut être calculée par exemple en ajoutant à chaque élément de la matrice Φ * 1 ,j (Q, M j ) ou seulement à certains éléments aléatoirement choisis, une proportion de P Q* (M l ) – P Q (M j ) telle que la somme des proportions soit égale a P Q* (M l ) – P Q (M j ). Cette nouvelle exécution de l'étape (250) pour une clique Q ≠ C se termine lorsque le processus qui met en œuvre la coopération entre tous les processus, choisi aléatoirement une loi jointe espérée Φ * 2 (Q * , •) dans le domaine D Q . Comme le montre Fig 4, le consensus relatif à la clique C aléatoirement choisie est la loi jointe espérée Φ * 2 (C * , •) choisie dans le domaine D C . Le consensus relatif à toute autre clique Q ≠ C est la loi jointe espérée Φ * 2 (Q * , •) choisie dans le domaine D Q . Plus généralement, pour toute clique Z de l'arbre de jonction J 0 , le consensus est la loi jointe espérée Φ * 2 (Z * , •). La notation Z * désigne un ensemble constitué de toutes les mêmes variables que Z, mais dont les dépendances entre ces variables ainsi que les lois de probabilités conditionnelles ne sont pas identiques à celles dans le réseau bayésien initial B 0 . Il est astucieux de choisir dans le domaine D Z , la loi jointe espérée Φ * 2 (Z * , M l ) telle que cette distribution ne varie pas quelle que soit la ligne de données M l dans l'échantillon de données d'apprentissage. En normalisant cette loi jointe espérée, c'est-à-dire en la divisant par la vraisemblance espérée P Z* (M l ) qui est dans ce cas une constante indépendante des observations M l , on obtient la distribution jointe à posteriori espérée P(Z * |M l ) qui ne varie pas également quelle que soit l'observation ou la ligne de données M l d'où l'équation: Connaissant, la distribution jointe espérée P(Z * ) de chaque ensemble de variables Z * , l'étape (260) consiste à déterminer une factorisation de P(Z * ) qui permettra de retrouver au moins une structure de dépendances espérées entre les variables de l'ensemble Z * ainsi que les lois de probabilités conditionnelles espérées correspondantes déterminées par les facteurs. Cette factorisation est une représentation graphique de P(Z * ) . Cette nouvelle représentation graphique de P(Z * ) , est la modification à l'échelle de Z * du réseau bayésien initial B 0 . La modification de la structure des dépendances et des lois conditionnelles de chaque ensemble Z * de B 0 , permet de modifier ou d'ajuster entièrement B 0 et d'obtenir un nouveau réseau bayésien qui est une généralisation de B 0 à toutes les lignes de données sélectionnées à l'étape (220). L'étape (260) assure aussi la cohérence des structures de dépendances de K ensembles Z * 1 , ..., Z * K qui se partagent des variables, c'est-à-dire que les cliques Z 1 , ..., Z K dans l'arbre de jonction J 0 du réseau bayésien initial B 0 sont adjacentes. Cette cohérence peut est assurée avec une simple règle: lorsque la factorisation de la distribution jointe espérée P(Z * i ) pour tout i ∈ 1, …, K fait apparaître le facteur f (v) tel que: alors la factorisation de chacune des distributions jointes espérées P(Z * 1 ), …, P(Z * i-1 ), P(Z * i+1 ), …, P(Z * K ) doivent faire apparaître le facteur f (v). L'étape (270) est la dernière étape de la phase d'apprentissage artificiel parcimonieuse de l'invention. Cette étape consiste à répéter itérativement les étapes (220), (230), (240), (250) et (260) décrites ci-dessus pour apprendre avec parcimonie toutes les tranches de temps d'un réseau bayésien dynamique (RBD). Fig 5 est une représentation du principe d'application de la méthode d'apprentissage artificiel parcimonieuse d'un réseau bayésien représentant chacune des tranches de temps pour constituer le RBD dans son ensemble. L'étape (270) apprend avec parcimonie un réseau bayésien dynamique (RBD) de longueur T, c'est-à-dire que le RBD contient T tranches de temps numérotées de 1 à T comme le montre Fig 5. La première tranche est représentée par le réseau bayésien B 1 . Le modèle B 1 est appris à partir de la théorie B 0 ou d'un réseau bayésien initial et des données M 0 ,1 générées par le système dans la fenêtre temporelle ]0, 1] pour une quelconque unité de temps définie. La méthode d'apprentissage parcimonieuse d'un réseau bayésien décrite par les étapes (230), (240), (250) et (260) de l'invention est appliquée pour réaliser cet apprentissage. L'échantillon M 0 ,1 contient seulement quelques lignes de données bien représentatives du comportement ou des états du système dans l'intervalle de temps ]0, 1]. Ces quelques lignes pertinentes sont sélectionnées parmi toutes les lignes générées par le système dans l'intervalle de temps ]0, 1]. La méthode de sélection (220) des lignes pertinentes est indépendante de la méthode d'apprentissage parcimonieuse d'un réseau bayésien dynamique. Toute autre tranche de temps t ≥ 2 est représentée par le modèle B t qui est appris à partir du modèle B t-1 et de quelques lignes de données M t-2 ,t bien représentatives du comportement ou des états du système dans la fenêtre de temps ]t-2, t]. La méthode d'apprentissage parcimonieuse d'un réseau bayésien décrite par les étapes (230), (240), (250) et (260) de l'invention est appliquée pour réaliser cet apprentissage. Puisque l'échantillon de données M t-2 ,t du système peut se décomposer comme suit : il permet de trouver des corrélations entre des variables dans la tranche t-1 et des variables dans la tranche t. Ces corrélations inter-tranches représentent l'évolution temporelle des variables de l'instant 1 jusqu'à l'instant T en passant par les instants intermédiaires 2, …, T-1. Le résultat est un RBD à temps discret de longueur T. Ce RBD est le support de raisonnement en temps réel pour expliquer, prédire des pannes et leurs instants d'occurrence ainsi que proposer des actions horodatées de correction ou de prévention. La phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes comporte les étapes (280) et (290) de l'invention. L'étape (280) décompose le RBD selon la topologie du système ou les connexions entre les composants du système. L'étape (290) calcule les explications de pannes ou les prédictions de pannes de façon parallèle et distribuée sur le RBD décomposé. Dans un système critique complexe de grandes dimensions, tel qu'un avion ou un véhicule spatiale, plusieurs composants ou sous systèmes avec un très grand nombre de paramètres ou de variables interagissent. Cette interaction est matérialisée par des dépendances entre certaines variables d'un composant et des variables d'un autre composant. Ces dépendances distribuées ou reparties entre 2 composants connectés sont très importantes pour la modélisation du phénomène de propagation de pannes dans un système complexe. En effet, ce sont elles qui propagent les pannes d'un composant à un autre et complexifient davantage le phénomène de propagation de pannes. Ces dépendances distribuées peuvent être utilisées pour décomposer (280) le modèle de propagation de pannes composant par composant. Un intérêt d'une telle décomposition est de paralléliser et distribuer l'inférence (290) dans le RBD et d'augmenter par conséquent son efficacité temporelle. Une méthode de décomposition du RBD est décrite par l'étape (280) de l'invention. Chaque tranche de temps t, représentée par le réseau bayésien B t , est décomposée composant par composant, en autant de sous graphes que de composants du système. Chaque sous graphe modélise la propagation locale de pannes dans un composant. Un sous graphe contient les variables ou les paramètres d'un composant et les dépendances entre ces variables. Ces dépendances sont dites locales à ce composant. Nous notons J t i la représentation en arbre de jonction du sous graphe contenant les variables et les dépendances locales au composant i. Les dépendances distribuées entre 2 composants connectés sont regroupées dans une interface de propagation de pannes entre ces 2 composants. Nous notons PI t i ,j , l'interface de propagation ou « propagation interface » (PI) entre les composants i et j dans la tranche de temps t telle que PI t i,j = PI t j,i . Nous notons E t i ,j la clique de l'arbre de jonction J t i qui contient PI t i,j et E t j,i la clique de l'arbre de jonction J t j qui contient PI t i,j . Fig 6 donnée uniquement à titre d'exemple illustratif permet de visualiser cette décomposition du réseau bayésien dynamique. Les dépendances entre 2 tranches de temps successives du RBD sont aussi regroupées dans une interface appelée interface temporelle ou «fordward interface» (FI). Nous notons FI t i la FI entre l'arbre de jonction J t i et l'arbre de jonction J i t+ 1 . Nous notons D t i la clique de J t i qui contient FI i t-1 et C t i la clique de J t i qui contient FI t i . Fig 6 donnée uniquement à titre d'exemple, illustre cette méthode de décomposition du RBD d'un fragment du modèle de propagation de pannes dans un segment de système à 3 composants connectés selon une topologie en bus. La clique C t i de J t i est toujours reliée à la clique D i t+1 de J i t+1 via l'interface temporelle FI t i . Pour t = 1ou t = T les cliques C t i et D t i sont confondues. L'étape (290) de l'invention calcule les explications de pannes ou les prédictions de pannes de façon parallèle et distribuée sur le RBD décomposé. Cette méthode d'inférence est décrite comme suit. Les potentiels des cliques et des séparateurs de cliques sont initialisés conformément à l'algorithme d'inférence de Jensen dans un arbre de jonction. Le potentiel initial de chaque séparateur est 1. Les interfaces de propagation et les interfaces temporelles sont aussi considérées comme étant des séparateurs. Un sens d'orientation dans chaque arbre de jonction J t i est choisi tel que la clique C t i est à la racine de J t i . Il est possible de choisir un autre sens d'orientation. L'étape (290) se déroule en 2 procédures: une procédure de collecte des évidences dans les arbres de jonction et une procédure de distribution de ces évidences dans ces mêmes arbres. Une évidence est une combinaison de valeurs des variables observées dans le RBD. Procédure de collecte: soit Q une clique telle que Q ∈ J t i , Q ≠ C t i et Q ≠ D t i , c'est-à-dire que Q a un parent dans l'arbre de jonction J t i et Q n'est reliée à aucune des interfaces temporelles FI i t-1 et FI t i . Notons q le nombre de cliques adjacentes auxquelles Q est reliée via des interfaces de propagation. Deux cas de figure se distinguent. Si q = 0, c'est-à-dire que Q n'est reliée à aucune PI (propagation interface), alors Q effectue la collecte des évidences de ses enfants internes à J t i et apporte ensuite les évidences à son unique parent interne à J t i . Si q ≥ 1, c'est-à-dire que Q est reliée à au moins une PI, alors : Q effectue tout d'abord la collecte des évidences en provenance de ses enfants internes à l'arbre de jonction J t i . Pour chaque PI à laquelle Q est connectée, la valeur courante du potentiel Φ(PI) du séparateur PI est évaluée. Si Φ(PI) = 1, Q devient un enfant de la clique adjacente externe à J t i correspondante. Cette clique devient donc un parent externe de Q. Si Φ(PI) ≠ 1 , Q devient un parent externe de la clique adjacente externe à J t i correspondante. Dans ce dernier cas, Q absorbe immédiatement les évidences en provenance de cette clique externe à J t i . Q absorbe les évidences en provenance de tous ses enfants externes à J t i . Q apporte les évidences à son parent interne à J t i et à chaque parent externe. La collecte des évidences dans un arbre J t i se termine totalement lorsque la clique racine C t i a collectée les évidences en provenance de tous ses enfants. La collecte se termine dans une tranche t du RBD lorsque la clique C t i de chaque arbre J t i a terminée la collecte des évidences. Lorsque la clique C t i d'un arbre J t i termine sa collecte d'évidences, elle apporte les évidences qu'elle a collectée à la clique D i t+1 de l'arbre J i t+1 en passant par l'actualisation du potentiel de l'interface temporelle FI t i . Avant même que les évidences en provenance de C t i soient reçus par D i t+ 1 , la collecte des évidences avait déjà débuté dans l'arbre J i t+1 . En effet, la collecte débute simultanément dans tous les arbres J t i pour tout i, t. Pour t = 1 ou t = T, la collecte se fait totalement, c'est-à-dire jusqu'à ce que chacune des cliques racines C 1 i ≡ D 1 i et C T i ≡ D T i collectent les évidences en provenance de tous leurs enfants. Pour 1 i t-1 apporte les évidences à D t i . La collecte partielle se déroule comme suit. Soit X une clique quelconque de l'arbre de jonction J t i . En attendant que les évidences en provenance de C i t-1 arrivent a D t i , la clique X peut déjà absorber les évidences de chacun de ses enfants Y si et seulement si l'enfant Y ou aucun descendant de Y n'est sur le chemin entre D t i et C t i . Le potentiel de X est partiellement actualisé puisque X ne peut absorber à ce stade, les évidences en provenance d'un enfant Y qui est sur le chemin entre D t i et C t i ou si un descendant de Y est aussi sur ce chemin. La collecte dans l'arbre J t i sera complète après que les évidences en provenance de la clique C i t-1 de J i t-1 soient absorbées par la clique D t i de J t i et que D t i propage ensuite ces évidences jusqu'à la clique racine C t i . La procédure de collecte se fait en parallèle dans tous les arbres de jonction J t i pour tout i ∈ 1, …, E et pour tout t ∈ 1, …, T ou E est le nombre de composants du système critique et T la longueur du RBD. Pour 1 i t-1 et J t i . En effet, la collecte débute et se déroule simultanément dans les 2 arbres, mais elle se termine dans J i t-1 avant de se terminer dans J t i . L'écart δ t i ,c ("c" pour collecte) correspond au temps nécessaire pour que les évidences en provenance de C i t-1 , soient absorbées par D t i et propagées sur le chemin entre D t i et C t i , auquel s'ajoute le temps nécessaire à toute clique X de J t i de compléter l'absorption des évidences de chacun de ses enfants Y pour le quel Y ou un des descendants de Y est sur le chemin entre D t i et C t i . Il existe un seul chemin entre D t i et C t i puisque J t i est un arbre. L'écart δ t i , c est très petit si la longueur du chemin ou le nombre de clique entre D t i et C t i est petit. L'opération de collecte se termine lorsque chaque clique D T i ≡ C T i absorbe les évidences en provenance de tous ses enfants internes à J T i et en provenance de son enfant externe C i T-1 via l'interface temporelle FI T i . Procédure de distribution: chaque clique D T i ≡ C T i distribue les évidences aux cliques de l'arbre J T i et à chaque clique C i T- 1 . La distribution se fait en parallèle dans les arbres des tranches T et T-1. Pour 1 t i et J i t-1 se fait aussi en parallèle, mais ne débute pas au même instant. Un décalage est nécessaire pour le bon fonctionnement de l'inférence. Ce décalage δ t i ,d ("d" pour distribution) correspond au temps nécessaire à ce que les évidences soient distribuées de C t i à D t i dans J t i , puis de D t i à C i t-1 la clique racine de l'arbre J i t-1 via l'interface temporelle FI i t-1 . Le décalage δ t i ,d est très petit si la longueur du chemin entre la clique C t i et la clique D t i est courte. L'idéal serait que ces 2 cliques soient adjacentes pour avoir un δ t i ,d quasiment nul. Soit Q une clique quelconque d'un arbre J t i telle que Q ≠ C t i et Q ≠ D t i . La clique Q a un parent interne à J t i . Si Q n'a aucun parent externe à J t i , Q absorbe les évidences de son parent interne. Dans le cas où la clique Q a au moins un parent externe, le parent interne à J t i et les parents externes doivent s'associer pour distribuer les évidences a Q ou pour que Q absorbe les évidences résultantes de leur association. Cette association se fait comme suit: Dans [Math 23] et [Math24], pa (Q) désigne l'ensemble des parents de la clique Q, Z est la super clique factice résultante de l'association des parents de Q et S est le séparateur factice entre Z et Q. Notons Φ(S) le potentiel de S après que Q a déjà collecté les évidences en provenance de tous ses enfants et chaque parent p ∈ pa (Q) de Q a déjà collecté les évidences en provenance de Q. Notons Φ(Q) le potentiel de Q connu après la procédure de collecte. Le potentiel de chaque parent de Q est actualisé par l'opération de distribution en cours dans chacun de leurs arbres d'appartenance, c'est-à-dire que le potentiel Φ * (p) pour tout p ∈ pa (Q) est connu. De même chaque parent p de Q actualise le potentiel de son séparateur avec Q: Le potentiel dans [Math 26] est connu. Le potentiel du séparateur S et de la clique Q sont respectivement actualisés par les équations ci-dessous. La clique Q peut à présent distribuer les évidences à ses enfants. La dimension du séparateur factice S n'est pas plus grande que celle de la clique Q puisque S est inclus dans Q ce qui signifie que le potentiel de S est aussi tractable comme celui de Q. Soit t une tranche du RBD qui formalise le modèle du comportement ou des états d'un système critique. Rappelons que la tranche t est représentée par un réseau bayésien B t qui modélise le comportement du système critique dans la fenêtre temporelle F t = ]t-1, t] . Suite à des observations de certaines variables dans la tranche t ou dans les tranches précédentes t, c'est-à-dire des variables observées dans les fenêtres temporelles F 1 , …, F t , la méthode d'inférence décrite à l'étape (290), calcule les distributions de probabilités marginales a posteriori de toutes les autres variables non observées du RBD. Ces distributions marginales a posteriori permettent de déterminer les états les plus probables des variables non-observées dans le RBD. Soit t une tranche du RBD qui formalise le modèle du comportement ou des états d'un système critique. Rappelons que la tranche t est représentée par un réseau bayésien B t qui modélise le comportement du système critique dans la fenêtre temporelle F t = ]t-1, t] . Suite à des observations de certaines variables dans la tranche t ou dans les tranches précédentes t, c'est-à-dire des variables observées dans les fenêtres temporelles F 1 , …, F t , la méthode d'inférence décrite à l'étape (290), calcule les distributions de probabilités marginales a posteriori de toutes les autres variables non observées du RBD. Ces distributions marginales a posteriori permettent de déterminer les états les plus probables des variables non-observées dans le RBD. L'étape (300) de l'invention est tout d'abord une interprétation des résultats de l'étape (290). Lorsque que F t est la fenêtre temporelle courante et lorsque les états les plus probables de certaines variables dans les tranches de temps 1, …, t sont des états non-nominaux, il s'agit de diagnostic ou explication de pannes. Lorsque les états les plus probables de certaines variables dans les tranches t+1, …, T sont des états non-nominaux, il s'agit de prédiction de pannes. L'étape (300) de l'invention est une méthode qui consiste à partir des explications de pannes ou des prédictions de pannes calculées par l'étape (290) de l'invention, pour proposer automatiquement des actions horodatées de correction des pannes diagnostiquées ou des actions horodatées de prévention des pannes prédites. Ce calcul est un raisonnement décrit ci-dessous sur le réseaux bayésien dynamique (RBD) apprit de façon parcimonieuse à l'étape (270) de l'invention. La proposition d'actions de correction (300) consiste à partir des résultats d'un diagnostic de pannes donc le calcul par l'étape (290) est déclenché dans la fenêtre courante F t , et identifier les variables dans la tranche t pour lesquelles les distributions marginales a posteriori obtenues doivent être modifiées pour que les états les plus probables des variables incriminées dans les tranches 1, …, t passent de non-nominales à nominales. Le résultat de la modification d'une distribution marginale a posteriori est appelé distribution marginale a posteriori espérée. De façon similaire, la proposition d'actions de prévention (300) consiste à partir des résultats d'une prédiction de pannes donc le calcul par l'étape (290) est déclenché dans la fenêtre courante F t , et identifier les variables dans les tranches t, t+1, …, t+j-1 pour lesquelles les distributions marginales a posteriori obtenues doivent être modifiées pour que les états les plus probables des variables incriminées dans la tranche t+j passent de non-nominales à nominales. L'instant t+j, avec t t . L'étape (300) de l'invention peut se décrire comme suit. Soit e t l'évidence ou la combinaison d'observations de certaines variables dans certaines des tranches1, …, t ayant déclenchée une exécution de l'étape (290) dans la fenêtre courante de temps F t . Soit V un ensemble de variables du RBD telles que pour tout v ∈ 1,…, T et pour tout k ∈ 1,…, N, l'état le plus probable de chaque variable X v k ∈ V est un état non-nominal. Les variables appartenant à V sont dites incriminées. Soit C v k une clique d'appartenance d'une variable incriminée X v k . Une clique C v k est dite incriminée lorsqu'elle contient au moins une variable incriminée. L'inférence (290) permet de calculer le potentiel P(C v k ,e t ) à partir duquel la loi jointe a posteriori P(C v k | e t ) est calculée ainsi que la distribution marginale a posteriori P(X v k | e t ). La proposition d'actions de correction ou d'actions de prévention (300) se déroule en 3 procédures: la modification de la distribution marginale a posteriori P(X v k | e t ) de chaque variable incriminée X v k ∈ V telle que les états les plus probables de chaque variable incriminée passent de non-nominales à nominales; le recalcule de la loi jointe a posteriori P(C v k | e t ) de chaque clique incriminée C v k pour obtenir une loi jointe a posteriori espérée P * (C v k | e t ); la propagation des lois jointes a posteriori espérées dans le RBD pour calculer une loi jointe a posteriori espérée de chaque clique non-incriminée ainsi qu'une distribution marginale a posteriori espérée de chaque variable non-incriminée de chaque clique non-incriminée. Procédure 1 de l'étape (300): la modification de chaque distribution marginale a posteriori P(X v k | e t ) telle que les états les plus probables de chaque variable X v k ∈ V passent de non-nominales à nominales. Pour chaque variable X v k ∈ V, c'est-à-dire une variable incriminée, il s'agit de modifier la distribution marginale a posteriori P(X v k | e t ) pour obtenir une distribution marginale a posteriori espérée P * (X v k | e t ) dans laquelle les états les plus probables de la variable X v k passent de non-nominales à nominales. À titre d'exemple, une méthode simple d'obtenir une distribution marginale a posteriori espérée serait de permuter dans la distribution marginale a posteriori P(X v k | e t ) , les probabilités des états non-nominaux avec celles des états nominaux. Procédure 2 de l'étape (300): le recalcule de chaque loi jointe a posteriori P(C v k | e t ) pour obtenir une loi jointe a posteriori espérée. Ce calcul permet d'obtenir une loi jointe a posteriori espérée P * (C v k | e t ) à partir de laquelle la distribution marginale a posteriori espérée P * (X v k | e t ) calculée par la procédure 1 de l'étape (300) peut être retrouvée. Une loi jointe a posteriori espérée est une solution du système d'équations suivant: La seconde ligne du système d'équations [Math 29] ci-dessus montre que la distribution marginale a posteriori P(U | e t ) d'une variable U non incriminée appartenant à une clique incriminée C v k n'est pas recalculée. C'est la raison pour laquelle P * (U | e t ) = P(U | e t ). Rappelons qu'une clique est dite incriminée si au moins une variable appartenant à cette clique est incriminée. Lorsqu'une clique C v k contient n variables incriminées, la première ligne du système d'équations [Math 29] est remplacée par n lignes, c'est-à-dire une ligne pour chaque variable incriminée. Procédure 3 de l'étape (300): la propagation des lois jointes a posteriori espérées des cliques incriminées dans le RBD pour calculer une loi jointe a posteriori espérée de chacune des cliques non incriminées ainsi qu'une distribution marginale a posteriori espérée de chacune des variables non incriminées. Après le calcul de la loi jointe a posteriori espérée P * (C v k | e t ) d'une clique incriminée C v k , une ou plusieurs contraintes sont propagées aux cliques adjacentes. Soient C v p une clique adjacente à la clique incriminée C v k et S v k ,p le séparateur entre les deux cliques. Les contraintes propagées de la clique C v k vers la clique C v p déterminent la distribution marginale a posteriori espérée P * (W | e t ) de chaque variable W ∈ S v k ,p comme suit: Une loi jointe a posteriori espérée P * (C v p | e t ) de la clique C v p est calculée en respectant toutes les contraintes provenant de chacune de ses cliques adjacentes. Une loi P * (C v p | e t ) est une solution de l'équation suivante: Plus concrètement, [Math 32] est un système d'équations puisque le séparateur S v k ,p contient au moins une variable W multivaluée. C' est un système d'équations linéaires dont le nombre d'inconnus est le produit des dimensions des espaces de valeurs des variables de la clique C v p et le nombre de lignes est le produit des dimensions des espaces de valeurs des variables W ∈ S v k,p . Un tel système d'équations linéaires peut être résolu avec des méthodes directes telles que la méthode de substitution, la méthode de Gauss, de Crout, de HouseHolder, de Cholesky ou par des méthodes itératives telles que la méthode de Jacobi, de Gauss-Seidel. Puisque chaque clique reçoit des contraintes provenant d'une clique adjacente et ne propage pas d'autres contraintes vers cette clique, la propagation des contraintes se termine lorsque la loi jointe a posteriori espérée P * (C | e t ) de chaque clique C dans le RBD a été calculée. Les actions (300) de correction ou de prévention sont déterminées par la variation entre la distribution marginale a posteriori P(H | e t ) et la distribution marginale a posteriori espérée P * (H | e t ) de chaque variable H non-incriminée n'appartenant à aucune clique incriminée suite à la combinaison e t d'observations de certaines variables dans certaines des tranches de temps 1, …, t ayant déclenchée une exécution de l'étape (290) de l'invention dans la fenêtre courante de temps F t . L'horodatage d'une action de correction (300) d'une panne survenue à un instant t ou à un instant antérieur à t, manifestée par la combinaison e t d'observations de certaines variables dans certaines des tranches 1, …, t du réseau bayésien dynamique, et expliquée ou diagnostiquée dans la tranche de temps t , est un instant λ tel que t ≤ λ . L'horodatage d'une action de prévention (300) d'une panne prédite dans la tranche de temps t du réseau bayésien dynamique, suite à la combinaison e t d'observations de certaines variables dans certaines des tranches de temps 1, …, t, qui surviendra dans la tranche de temps t+j, est un instant μ tel que t ≤ μ Procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, le procédé comportant 3 phases, la phase d'apprentissage artificiel parcimonieux à partir de peu de données d'un modèle prédictif, ce modèle prédictif étant formalisé par un réseau bayésien dynamique, la phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes, la phase de calcul des actions horodatées de correction des pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites; La phase d'apprentissage artificiel parcimonieux du procédé de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, permettant d'apprendre chaque tranche de temps ou réseau bayésien constituant un réseau bayésien dynamique, comporte les étapes suivantes: sélectionner (220) peu de données pertinentes générées par le système telle que chaque ligne de données soit bien représentative d'une configuration ou d'un état du système ou des états similaires dans la fenêtre de temps correspondante; pour chaque ligne de données, définir (230) un processus qui essaye de spécialiser la théorie du système ou le modèle initial du système à cette ligne en cherchant à modifier la structure et les paramètres de la théorie pour augmenter autant que possible la vraisemblance de cette ligne de données; spécifier (240) la coopération entre tous les processus en concurrence pour effectuer des modifications cohérentes sur la théorie; calculer (250) le consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données; appliquer (260) le consensus spécifiant l'ensemble des modifications cohérentes à effectuer sur la théorie pour obtenir une généralisation de la théorie à toutes les lignes de données sélectionnées à l'étape (220); pour apprendre avec parcimonie un réseau bayésien dynamique (RBD) de longueur T, c'est-à-dire comportant T tranches de temps ou réseaux bayésiens, effectuer (270) T itérations des étapes (220), (230), (240), (250) et (260). Procédé selon la revendication 1, dans lequel la phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes du procédé comporte les étapes suivantes: décomposer (280) le réseau bayésien dynamique (RBD) appris dans la phase d'apprentissage artificiel parcimonieux selon la topologie du système critique ou les connexions entre les composants du système; ce qui apporte de la modularité au RBD permettant d'ajouter facilement un nouveau composant au modèle prédictif ou d'en extraire facilement un composant existant du modèle; calculer (290) les explications ou les prédictions de pannes de façon parallèle et distribuée sur le réseau bayésien dynamique décomposé à l'étape (280) permettant d’accélérer ces calculs. Procédé selon la revendication 1, dans lequel une méthode permettant de sélectionner (220) peu de données bien représentatives du comportement ou des états d'un système critique consiste à définir une mesure de similarité entre 2 configurations ou états du système de telle sorte qu'une seule ligne de données dans l'échantillon d'apprentissage soit bien représentative d'une configuration du système ainsi que des configurations similaires. Procédé selon la revendication 1 ou 3, dans lequel 2 lignes de données qui sont chacune représentative d'une des 2 configurations ou états M p et M q d'un système critique sont considérées similaires lorsque: le nombre de valeurs distinctes prises par les variables X 1 , …, X N de l'échantillon de données dans les 2 configurations M p et M q est inférieur à la moyenne des cardinaux des espaces de valeurs des variables de l'échantillon; la différence |m p – m q | entre les nombres m p et m q respectifs de valeurs manquantes dans les 2 configurations M p et M q est inférieure à la moyenne de la série des nombres de valeurs manquantes dans toutes les lignes de données. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le comportement de chaque processus (230) P l pour tout l ∈ {1,… L }, où L est le nombre de lignes de données dans l'échantillon de données, est un essai d'augmentation autant que possible ou de maximisation de la vraisemblance de la ligne de données M l en cherchant à modifier la théorie du système ou le réseau bayésien initial B 0 ; ce calcul est fait sur J 0 , une représentation en arbre de jonction de B 0 : pour une clique C aléatoirement choisie, chaque processus P l détermine le domaine D l C qui contient les lois jointes espérées Φ * 2 , l (C * , M l ) des variables C * et des observations M l ; l'ensemble C * contient les mêmes variables que C mais les dépendances et les lois conditionnelles dans C * sont le résultat d'une modification souhaitée ou espérée par le processus P l sur les dépendances et les lois conditionnelles dans la clique C; chaque loi jointe espérée Φ * 2 , l (C * , M l ) ∈ D l C est telle que la vraisemblance espérée P l C * (M l ) = Σ C Φ * 2, l (C * , M l ) des observations M l soit supérieure à la vraisemblance réelle P C (M l ) = Σ C Φ * 1, l (C, M l ), sachant que Φ * 1, l (C, M l ) est la loi jointe réelle des variables de la clique C et des observations M l . Procédé selon la revendication 1 ou 5, dans lequel les processus coopèrent (240) pour déterminer le domaine D C qui est l'intersection de tous les domaines D l C tel que toute loi jointe espérée Φ * 2 (C * , M l ) ∈ D C est telle que la vraisemblance espérée P C* (M l ) = Σ C Φ * 2 (C * , M l ) soit toujours supérieure à chacune des vraisemblances réelles P C (M l ) quelles que soient les observations M l ; Procédé selon la revendication 1 ou 6, dans lequel le consensus (250) relatif à la clique C aléatoirement choisie, est une loi jointe espérée Φ * 2 (C * , •) choisie dans le domaine D C : telle que Φ * 2 (C * , •) soit invariante quelles que soient les observations M l et la vraisemblance espérée correspondante P C* (M l ) = Σ C Φ * 2 (C * , M l ) est une constante toujours supérieure à chacune des vraisemblances réelles P C (M l ) quelles que soient les observations M l ; en fonction du niveau souhaité de généralisation du modèle ou du réseau bayésien recherché aux données sélectionnées à l'étape (220); plus la vraisemblance espérée correspondante à la loi jointe espérée choisie est forte, plus le niveau d'adéquation ou de généralisation du réseau bayésien recherché aux données sélectionnées à l'étape (220) est élevé. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque processus (230) P l pour tout l ∈ {1,… L }, où L est le nombre de lignes de données dans l'échantillon de données, détermine pour toute autre clique Q ≠ C de l'arbre de jonction J 0 : le domaine D l Q contenant les lois jointes espérées Φ * 2 , l (Q * , M l ) des variables Q * et des observations M l ; l'ensemble Q * contient les mêmes variables que Q mais les dépendances et les lois conditionnelles dans Q * sont le résultat d'une modification souhaitée ou espérée par le processus P l sur les dépendances et lois conditionnelles dans la clique Q; chaque loi jointe espérée Φ * 2 , l (Q * , M l ) est telle que la vraisemblance espérée P l Q * (M l ) = Σ Q Φ * 2, l (Q * , M l ) des observations M l soit supérieure à la vraisemblance réelle P Q (M l ) = Σ Q Φ * 1, l (Q, M l ), sachant que Φ * 1, l (Q, M l ) est la loi jointe réelle des variables de la clique Q et des observations M l ; la vraisemblance espérée P l Q * (M l ) des observations M l est égale à la vraisemblance espérée P C* (M l ) = Σ C Φ * 2 (C * , •), sachant que Φ * 2 (C * , •) est le consensus (250) relatif à la clique C aléatoirement choisie ; comme avec les lois jointes réelles, la cohérence des lois jointes espérées est assurée. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les processus coopèrent (240) pour déterminer pour toute autre clique Q ≠ C, le domaine D Q qui est l'intersection de tous les domaines D l Q tel que toute loi jointe espérée Φ * 2 (Q * , M l ) ∈ D Q est telle que la vraisemblance espérée P Q* (M l ) = P C* (M l ) = Σ C Φ * 2 (C * , •) est une constante toujours supérieure à chacune des vraisemblances réelles P Q (M l ) = P C (M l ) quelles que soient les observations M l . Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le consensus (250) relatif à toute autre clique Q ≠ C est une loi jointe espérée Φ * 2 (Q * , •) choisie dans le domaine D Q telle que Φ * 2 (Q * , •) ∈ D Q soit invariante quelles que soient les observations M l ; pour toute clique Z de l'arbre de jonction J 0 , le consensus (250) relatif à la clique Z est une loi jointe espérée Φ * 2 (Z * , •) ∈ D Z invariante quel que soit M l , est assimilée à la jointe espérée P(Z * ) de l'ensemble des variables Z * . Procédé selon la revendication 1 ou 10, dans lequel une factorisation (260) ou une représentation graphique de la jointe espérée P(Z * ) de chaque ensemble de variables Z * de la théorie du système ou du modèle initial B 0 permet de retrouver au moins une structure de dépendances espérées entre les variables de l'ensemble Z * ainsi que les lois de probabilités conditionnelles espérées correspondantes; cette nouvelle représentation graphique de P(Z * ) est la modification à l'échelle de Z * du réseau bayésien initial B 0 ; la modification de la structure des dépendances et des lois conditionnelles dans chaque ensemble Z * de B 0 , permet de modifier ou d'ajuster entièrement B 0 et d'obtenir un nouveau réseau bayésien qui est une généralisation de B 0 aux les lignes de données sélectionnées à l'étape (220). Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel un réseau bayésien dynamique (RBD) de longueur T est progressivement appris (270) avec parcimonie par tranche de temps en effectuant T itérations des étapes (220), (230), (240), (250) et (260): la première tranche 1 représentée par un réseau bayésien B 1 , est apprise à partir de la théorie du système ou du modèle initial B 0 et de l'échantillon M 0,1 contenant quelques lignes de données sélectionnées (220) pour être bien représentatives du comportement ou des états du système critique dans la fenêtre temporelle ]0, 1], c'est-à-dire entre l'instant initial 0 et l'instant 1; pour chaque ligne de données, définir (230) un processus qui essaye de spécialiser la théorie du système ou le modèle initial à cette ligne en cherchant à modifier la structure et les paramètres de la théorie pour augmenter autant que possible la vraisemblance de cette ligne de données; spécifier (240) la coopération entre tous les processus en concurrence pour effectuer des modifications cohérentes sur la théorie; calculer (250) le consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données; appliquer (260) le consensus spécifiant l'ensemble des modifications cohérentes à effectuer sur la théorie pour obtenir une généralisation de la théorie à toutes les lignes de données sélectionnées à l'étape (220); toute autre tranche de temps t, 2 ≤ t ≤ T, est représentée par un réseau bayésien B t appris à partir du modèle B t-1 et de l'échantillon M t-2, t contenant quelques lignes de données sélectionnées (220) pour être bien représentatives du comportement ou des états du système critique dans la fenêtre temporelle ]t-2, t], c'est-à-dire entre l'instant t-2 et l'instant t ; les étapes (230), (240), (250) et (260) sont appliquées pour apprendre avec parcimonie le réseau bayésien B t ; l'échantillon de données M t-2, t dans la fenêtre temporelle ]t-2, t] est l'union de quelques lignes de données sélectionnées (220) dans la fenêtre ]t-2, t-1] et dans la fenêtre ]t-1, t] permettant de déterminer des corrélations entre les tranches de temps successives t-1 et t du RBD. La phase d'apprentissage artificiel parcimonieux à partir de peu de données d'un modèle prédictif formalisé par un réseau bayésien ou un réseau bayésien dynamique permet d'apprendre ou d'actualiser ce modèle en temps réel à partir des données de surveillance du système, avec peu de ressources de calcul, avec peu d'énergie et de pouvoir mettre en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans un système ou un environnement n'ayant pas assez de ressources de calcul tel qu'un avion, certains véhicules spatiaux, certains périphériques ou équipements électroniques. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la phase d'apprentissage artificiel parcimonieux à partir de peu de données d'un modèle prédictif formalisé par un réseau bayésien ou un réseau bayésien dynamique est telle que la présence dans l'échantillon d'apprentissage d'une seule ligne de données représentative d'une configuration ou d'un état ou des états similaires d'un système, suffit à ce que cet état même rare du système puisse être détecté ou prédit par le modèle appris; la prédiction des pannes rares du système est effective. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque tranche de temps t du réseau bayésien dynamique (RBD) est décomposée (280) selon la topologie du système en autant de sous graphes que de composants du système: un sous graphe est représenté par un arbre de jonction J t i modélisant le comportement local du composant i ; les dépendances distribuées ou reparties entre 2 composants i et j connectés sont regroupées dans une interface de propagation PI t i,j telle que PI t i,j = PI t j,i ; les dépendances locales au composant i entre 2 tranches de temps successives t et t+1 du réseau bayésien dynamique, sont regroupées dans une interface temporelle FI t i ; cette décomposition apporte de la modularité au RBD permettant d'ajouter facilement un nouveau composant au modèle prédictif ou d'en extraire facilement un composant existant du modèle; cette structure modulaire du RBD est une représentation qui se prête naturellement aux calculs (290) des explications ou des prédictions de pannes de façon parallèle et distribuée permettant d’accélérer ces calculs. Procédé selon la revendication 1 ou 2 ou 15, dans lequel les explications de pannes ou les prédictions de pannes (290) sont calculées de façon parallèle et distribuée sur le réseau bayésien dynamique (RBD) décomposé (280); lorsque que F t = ]t-1, t] pour tout t ∈ {1, …, T}, est la fenêtre temporelle courante, suite à des observations de certaines variables dans la tranche t du RBD ou dans certaines des tranches précédentes t, c'est-à-dire certaines variables observées dans certaines des fenêtres temporelles F 1 , …, F t , les distributions de probabilités marginales a posteriori de toutes les autres variables non observées du RBD sont calculées de façon parallèle et distribuée; ces distributions marginales a posteriori déterminent les états les plus probables des variables non-observées dans le RBD: lorsque les états les plus probables de certaines variables dans certaines des tranches de temps 1, …, t du RBD sont des états non-nominaux, ces états déterminent un diagnostic ou une explication de pannes; lorsque les états les plus probables de certaines variables dans certaines des tranches de temps t+1, …, T du RBD sont des états non-nominaux, ces états déterminent une ou plusieurs prédictions de pannes. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les explications de pannes ou les prédictions de pannes calculées (290) sont réutilisées pour calculer et proposer automatiquement des actions horodatées de correction (300) des pannes diagnostiquées ou des actions horodatées de prévention (300) des pannes prédites: une proposition d'actions de correction (300) consiste à partir des résultats d'un diagnostic de pannes donc le calcul (290) est déclenché dans la fenêtre courante F t = ]t-1, t] pour tout t ∈ {1, …, T}, et identifier les variables dans la tranche t pour lesquelles les distributions marginales a posteriori obtenues doivent être modifiées pour que les états les plus probables des variables incriminées dans les tranches 1, …, t passent de non-nominales à nominales; une proposition d'actions de prévention (300) consiste à partir des résultats d'une prédiction de pannes donc le calcul (290) est déclenché dans la fenêtre courante F t , et identifier les variables dans les tranches t, t+1, …, t+j-1 pour lesquelles les distributions marginales a posteriori obtenues doivent être modifiées pour que les états les plus probables des variables incriminées dans la tranche t+j passent de non-nominales à nominales; l'instant t+j , avec t t . Procédé selon la revendication 1, 16 ou 17, dans lequel suite à la combinaison e t d'observations de certaines variables dans certaines des tranches 1, …, t du réseau bayésien dynamique (RBD), ayant déclenchée le calcul d'une explication ou d'une prédiction de pannes dans la fenêtre temporelle courante F t = ]t-1, t] pour tout t ∈ {1, …, T}, une proposition d'actions de correction ou d'actions de prévention (300) se déroule en 4 procédures ordonnées: la modification de la distribution marginale a posteriori P(X v k | e t ), pour tout v ∈ {1, …, T}, k ∈ {1, …, K}, de chaque variable incriminée X v k telle que les états les plus probables de chaque variable incriminée passent de non-nominales à nominales; le résultat de la modification d'une distribution marginale a posteriori est une distribution marginale a posteriori espérée; le recalcule de la loi jointe a posteriori P(C v k | e t ) de chaque clique incriminée C v k pour obtenir une loi jointe a posteriori espérée P * (C v k | e t ) ; une clique est incriminée si elle contient au moins une variable incriminée; la propagation des lois jointes a posteriori espérées dans le RBD pour calculer une loi jointe a posteriori espérée de chaque clique non-incriminée ainsi qu'une distribution marginale a posteriori espérée de chaque variable non-incriminée; les actions de correction (300) ou actions de prévention (300) sont déterminées par la variation entre la distribution marginale a posteriori P(H | e t ) et la distribution marginale a posteriori espérée P * (H | e t ) de chaque variable H non-incriminée du RBD. Procédé selon la revendication 1 ou 17 ou 18, dans lequel l'horodatage d'une action de correction (300) d'une panne survenue dans la fenêtre de temps F t = ]t-1, t] pour tout t ∈ {1, …, T}, ou dans une fenêtre antérieure à F t , manifestée par la combinaison e t d'observations de certaines variables dans certaines des tranches 1, …, t du réseau bayésien dynamique, et expliquée ou diagnostiquée dans la fenêtre de temps F t , est un instant λ tel que t ≤ λ ; l'horodatage d'une action de prévention (300) d'une panne prédite dans la fenêtre de temps F t , suite à la combinaison e t d'observations de certaines variables dans certaines des tranches de temps 1, …, t du réseau bayésien dynamique, qui surviendra dans la fenêtre de temps F t+j , est un instant μ tel que t ≤ μ t+j . Produit programme d'ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsque mis en œuvre par un équipement informatique, met en œuvre le procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. Dispositif de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, le dispositif comportant 3 phases, la phase d'apprentissage artificiel parcimonieux à partir de peu de données d'un modèle prédictif, ce modèle prédictif étant formalisé par un réseau bayésien dynamique, la phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes, la phase de calcul des actions horodatées de correction des pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites; La phase d'apprentissage artificiel parcimonieux du dispositif de maintenance prédictive parcimonieuse en temps réel d'un système critique, permettant d'apprendre chaque tranche de temps ou réseau bayésien constituant un réseau bayésien dynamique, comporte les étapes suivantes: sélectionner (220) peu de données pertinentes générées par le système telle que chaque ligne de données soit bien représentative d'une configuration ou d'un état du système ou des états similaires dans la fenêtre de temps correspondante; pour chaque ligne de données, définir (230) un processus qui essaye de spécialiser la théorie du système ou le modèle initial à cette ligne en cherchant à modifier la structure et les paramètres de la théorie pour augmenter autant que possible la vraisemblance de cette ligne de données; spécifier (240) la coopération entre tous les processus en concurrence pour effectuer des modifications cohérentes sur la théorie; calculer (250) le consensus issu de cette coopération qui combine les résultats des essais de spécialisation de la théorie à chaque ligne de données; appliquer (260) le consensus spécifiant l'ensemble des modifications cohérentes à effectuer sur la théorie pour obtenir une généralisation de la théorie à toutes les lignes de données sélectionnées à l'étape (220); pour apprendre avec parcimonie un réseau bayésien dynamique de longueur T , c'est-à-dire comportant T tranches de temps ou réseaux bayésiens, effectuer (270) T itérations des étapes (220), (230), (240), (250) et (260). La phase de calcul des explications ou des prédictions de pannes du dispositif comporte les étapes suivantes: décomposer (280) le réseau bayésien dynamique (RBD) appris dans la phase d'apprentissage artificiel parcimonieux selon la topologie du système critique ou les connexions entre les composants du système; ce qui apporte de la modularité au RBD permettant d'ajouter facilement un nouveau composant au modèle prédictif ou d'en extraire facilement un composant existant du modèle; calculer (290) les explications ou les prédictions de pannes de façon parallèle et distribuée sur le RBD décomposé (280) permettant d’accélérer ces calculs. La phase de calcul des actions (300) horodatées de correction de pannes expliquées ou de prévention de pannes prédites du dispositif réutilise les explications ou les prédictions (290) de pannes précédemment calculées sur le RBD dans la fenêtre temporelle courante F t = ]t-1, t] pour tout t ∈ {1, …, T}, suite à la combinaison e t d'observations de certaines variables dans certaines des tranches de temps 1, …, t du RBD: une proposition d'actions de correction (300) consiste à partir des résultats d'un diagnostic de pannes donc le calcul (290) est déclenché dans la fenêtre temporelle courante F t , et identifier les variables dans la tranche t pour lesquelles les distributions marginales a posteriori à et obtenues doivent être modifiées pour que les états les plus probables des variables incriminées dans les tranches 1, …, t passent de non-nominales à nominales; une proposition d'actions de prévention (300) consiste à partir des résultats d'une prédiction de pannes donc le calcul (290) est déclenché dans la fenêtre courante F t , et identifier les variables dans les tranches t, t+1, …, t+j-1 pour lesquelles les distributions marginales a posteriori à et obtenues doivent être modifiées pour que les états les plus probables des variables incriminées dans la tranche t+j passent de non-nominales à nominales; l'instant t+j, avec t t ; le résultat de la modification d'une distribution marginale a posteriori est une distribution marginale à posteriori espérée; les lois jointes a posteriori espérées des cliques incriminées dans le RBD sont propagées dans le RBD pour calculer une loi jointe a posteriori espérée de chaque clique non-incriminée ainsi qu'une distribution marginale a posteriori espérée de chaque variable non-incriminée; les actions (300) de correction ou de prévention sont déterminées par la variation entre la distribution marginale a posteriori aux observations et et la distribution marginale a posteriori espérée de chaque variable non-incriminée du RBD.