Brevet FR3147261A1 — publié le 20241004

Ce système numérique permet de déterminer au moins un composant défaillant d’un aéronef. Il comporte : - un premier module (MDS 1 ) de détermination d’au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; - un deuxième module (MDS 2 ) de détermination d’au moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols; - un module (MDPD) de détermination de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir desdits au moins un premier et deuxième symptômes, ce module comportant un réseau bayésien (BR) entraîné à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - un module (MSAC) configuré pour signaler au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Figure pour l’abrégé : Fig.1 Procédé et système de détermination d’un composant défaillant d’un aéronef La présente invention se rapporte au domaine général de l'aéronautique. Elle concerne plus particulièrement un procédé et un système d’aide à la décision pour identifier les composants défaillants d’un aéronef. On peut considérer qu’un aéronef est un système complexe constitué d’un certain nombre de composants matériels ou logiciels (calculateur, capteurs, …) et que ceux-ci sont susceptibles d’être défaillants. Lorsqu’une panne est supposée, il est fréquent qu’un opérateur se déplace à proximité de l’aéronef (on dit aussi « sous aile ») pour effectuer des tests afin d’essayer de déterminer le ou les composants défaillants à l’origine de la panne. En pratique, l’opérateur sous aile suit un scénario de diagnostic comportant une liste linéaire d’instructions, par exemple présentée sous forme de logigramme de recherche de panne dans un document de maintenance sous forme papier ou numérique. Ces documents de maintenance ont un cycle de mise à jour très long, et sont publiés environ deux fois par an. Lorsque l’opérateur suppose qu’un ou plusieurs composants sont défaillants, il dépose ces composants pour les envoyer à un atelier de réparation pour une analyse plus profonde, avec des moyens industriels de tests. Dans le but d’intervenir rapidement ou en raison d’une formation insuffisante, il est fréquent que l’opérateur sous aile dépose un nombre excessifs de composants. Par ailleurs, il peut s’avérer, lors de la phase d’analyse en atelier, que les composants supposés défaillants ne soient pas la cause réelle de la panne et qu’ils aient donc été déposés à tort. Par exemple, un opérateur sous aile peut supposer qu’un capteur est défaillant, déposer ce capteur et l’envoyer en atelier pour réparation. Lors de l’analyse du capteur supposé défaillant en atelier, il peut être déterminé que le capteur fonctionne normalement et que la cause réelle de la panne est en fait une carte électronique configurée pour traiter les données mesurées par le capteur.* Un rapport de maintenance est alors établi, ce rapport comportant par exemple des messages d’alerte ou des alarmes de panne, des résultats de mesures effectuées par l’opérateur sous aile ou par le réparateur en atelier, des symptômes détectés par l’opérateur sous aile ou par le réparateur, les composants déterminés défaillants et la cause réelle de la panne déterminée après analyse. Ce rapport de maintenance peut par exemple être numérique. Dans l’industrie de l’aéronautique notamment, on connaît un indicateur de fiabilité NFF (en anglais No Fault Found) qui représente un taux de déposes non planifiées et non justifiées calculé à partir du ratio entre le temps moyen entre déposes non planifiées MTBUR (en anglais Mean Time Between Unscheduled Removal) et le temps moyen net entre déposes non planifiées, justifiées MTBF (en anglais Mean Time Between Failure). Ces indicateurs vérifient l’égalité suivante : MTBUR=(1-NFF).MTBF. Il est connu que le coût de ces déposes non planifiées NFF est très important et qu’il impacte fortement le coût opérationnel des compagnies aériennes. L’invention vise à pallier au moins certains de ces inconvénients en proposant un système de détermination de panne qui permet à l’opérateur sous aile de mieux identifier la cause réelle d’une défaillance d’un aéronef, par conséquent le ou les composants à déposer, de sorte notamment à améliorer l’indicateur de fiabilité NFF. La présente invention répond notamment à ce besoin en proposant un système numérique de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef, ce système comportant : - un module d’information d’une panne de l’aéronef ; - un premier module de détermination d’au moins un premier symptôme de l’aéronef à partir de données d’état collectées sous aile ; - un deuxième module de détermination d’au moins un deuxième symptôme de l’aéronef à partir de données de dégradation représentatives d’une variation anormale de données de vols; - un module de détermination de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir desdits au moins un premier et deuxième symptômes, ce module comportant un réseau bayésien entraîné à partir d’une base de connaissance comprenant des données produites par un module de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - un module configuré pour signaler au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Corrélativement, l’invention concerne un procédé de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef, ce procédé mis en œuvre par ordinateur comportant les étapes suivantes : - obtention d’une information d’une panne de l’aéronef ; - détermination d’au moins un premier symptôme de l’aéronef à partir de données d’état collectées sous aile ; - détermination d’au moins un deuxième symptôme de l’aéronef à partir de données de dégradation représentatives d’une variation anormale de données de vols; - détermination de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir desdits au moins un premier et deuxième symptômes, cette détermination utilisant un réseau bayésien entraîné à partir d’une base de connaissance comprenant des données produites par un module de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - signalement d’au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Ainsi, et de façon très avantageuse, le système numérique détermine les composants défaillants en utilisant à la fois des « données d’état » et « des données de dégradation ». Les données d’état représentent un état de l’aéronef. Ces données peuvent être collectées par un opérateur (ou par un robot), par exemple avec des équipements de mesure, opérant à proximité de l’aéronef, c’est-à-dire « sous aile ». Elles sont par exemple remontées par une interface homme machine via des alarmes ou des messages de pannes. Elles peuvent parfois être directement déterminées ou observées par l’opérateur, lorsque celui-ci détecte un bruit ou une odeur caractéristique d’un dysfonctionnement. Au contraire, les données de dégradation, ou données comportementales, sont des données qui représentent une tendance, ou une variation anormale de données de vol. Elles peuvent être déterminées par exemple : - lorsque des données de vol évoluent et dépassent un seuil ; - lorsque la une signature d’une série de données de vol est représentative d’une dégradation du fonctionnement de l’aéronef ; - en traitant des données de vol de façon continue. Contrairement aux données d’état, ces données de dégradation sont difficilement accessibles à l’opérateur. Elles sont cependant très riches en information et leur prise en compte permet de palier aux limites de la connaissance en matière de modélisation des phénomènes physiques à l’origine des défaillances. De façon très avantageuse, les données d’état comme les données comportementales sont utilisées pour déterminer des symptômes (premier et deuxième symptôme au sens de l’invention) qui sont traités de la même façon par le module de détermination de probabilités de défaillance des composants. Par ailleurs, et de façon très avantageuse, la détermination des probabilités de défaillance des composants de l’aéronef utilise un réseau bayésien entraîné à partir d’une base de connaissance comprenant des données produites par un module de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs. La prise en compte des données comportementales pour déterminer les symptômes de l’aéronef et du retour d’expérience dans le réseau bayésien permet d’améliorer la modélisation des phénomènes physiques et par conséquent la modélisation des phénomènes de dégradation. Le système et le procédé de détermination permettent ainsi d’améliorer le diagnostic menant à l’identification des composants qui sont les causes réelles de défaillance et par conséquent de diminuer les coûts directs et indirects associés à un mauvais diagnostic de recherche de panne lors de la maintenance au sol de l’aéronef. L’invention permet ainsi d’améliorer la détectabilité des pannes des systèmes et de leurs équipements, de remettre plus rapidement l’aéronef en service et donc de réduire le temps d’indisponibilité opérationnelle non planifiée. Dans un mode de réalisation, ledit au moins un deuxième symptôme est une signature déterminée à partir d’un ou plusieurs indicateurs positionnés lorsque le deuxième module de détermination détecte des données de comportement représentatives d’une tendance de dégradation du fonctionnement d’au moins un composant de l’aéronef. Par exemple, une signature peut être déterminée à partir d’un indicateur représentatif d’une dégradation d’un premier composant et d’un indicateur représentatif d’une dégradation d’un deuxième composant, ces composants étant éventuellement compris dans des sous-systèmes différents de l’aéronef. Ce mode de réalisation permet avantageusement de modéliser des symptômes qui résultent d’interactions entre sous-systèmes de l’aéronef, même lorsque ces interactions sont difficiles à appréhender ou modéliser. Par exemple, les vibrations mécaniques d’un ensemble tournant peuvent générer des vibrations et dégrader un équipement d’un autre système qui n’est pas en relation directe avec le système tournant. L’invention vise également un procédé et un dispositif d’entraînement d’un réseau bayésien pouvant être utilisé dans un système conforme à l’invention. Ainsi, et selon un deuxième aspect, l’invention vise aussi un procédé d’entraînement d’un réseau bayésien destiné à être mis en œuvre par un module configuré pour déterminer des probabilités de défaillance d’une pluralité de composants d’un aéronef à partir d’au moins un premier et au moins un deuxième symptômes de l’aéronef, ledit réseau bayésien étant entraîné à partir d’une base de connaissance comprenant des données produites par un module de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronef, dans lequel : - ledit au moins un premier symptôme de l’aéronef est déterminé à partir de données d’état collectées sous aile ; et - ledit moins un deuxième symptôme de l’aéronef est déterminé à partir de données de dégradation représentatives d’une variation anormale de données de vols. Corrélativement, l’invention concerne aussi un dispositif d’entraînement d’un réseau bayésien destiné à être mis en œuvre par un module configuré pour déterminer des probabilités de défaillance d’une pluralité de composants d’un aéronef à partir d’au moins un premier et deuxième symptômes de l’aéronef, ledit réseau bayésien étant entraîné à partir d’une base de connaissance comprenant des données produites par un module de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronef, dans lequel : - ledit au moins un premier symptôme de l’aéronef est déterminé à partir de données d’état collectées sous aile ; et - ledit moins un deuxième symptôme de l’aéronef est déterminé à partir de données de dégradation représentatives d’une variation anormale de données de vols. Dans un mode particulier de réalisation, le module de traitement du langage naturel utilisé dans l’invention est un module du dispositif d’entrainement. Dans un mode de réalisation, ce module de traitement du langage naturel prend en entrée des textes extraits des rapports de maintenance d’aéronef et produit en sortie des labels qui constituent une information structurée utilisée par un module d’enrichissement pour enrichir la base de connaissance. Dans un mode de réalisation de l’invention, la base de connaissance comporte des enregistrements qui associent des symptômes à des défaillances. Le module de traitement du langage naturel produit : (i) au moins un premier label représentant au moins une information parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes; et (ii) au moins un deuxième label représentant une défaillance. Dans un mode de réalisation, le module d’enrichissement de la base de connaissance est configuré pour enrichir la base de connaissance avec au moins un enregistrement comportant : (i) au moins un symptôme identifié à partir d’un premier label, associé à (ii) une défaillance identifiée à partir d’un deuxième label. Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé de détermination de composants défaillants et les principales étapes du procédé d’entrainement du réseau bayésien sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. En conséquence, l’invention vise aussi un programme d’ordinateur sur un support d’informations, ce programme étant susceptible d’être mis en œuvre dans un ordinateur, ce programme comportant des instructions adaptées à la mise en œuvre des étapes d'un procédé tel que décrit ci-dessus. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. L’invention vise aussi un support d'informations lisible par un ordinateur, et comportant des instructions d'un programme d'ordinateur tel que mentionné ci-dessus. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : la représente un système de détermination de composants défaillants conforme à l’invention; la représente l’architecture matérielle d’un terminal conforme à un mode particulier de réalisation de l’invention ; la représente l’architecture matérielle d’un dispositif d’entrainement conforme à un mode particulier de réalisation de l’invention; la représente, sous forme d’organigramme, les principales étapes d’un procédé d’entraînement conforme à l’invention ; et la représente, sous forme d’organigramme, les principales étapes d’un procédé de de détermination de composants défaillants conforme à l’invention. Description détaillée de modes de réalisation La représente un système numérique SYS de détermination de composants défaillants conforme à un mode de réalisation de l’invention. Ce système comporte un premier module MDS 1 de détermination de premiers symptômes. Lorsqu’un problème ou une défaillance de l’aéronef est suspectée, un opérateur se déplace à proximité de l’avion (ou « sous aile ») et effectue un certain nombre de tests, pour obtenir des données d’état DE k de l’aéronef, et en déduire des premiers symptômes S 1 i en utilisant ce premier module MDS 1 de détermination de symptômes. En pratique, le premier module MDS 1 de détermination de symptômes peut être un module intégré à un terminal TRM de l’opérateur OP. Dans le mode de réalisation de la , le terminal TRM étant configuré pour s’interfacer avec une base BDT de scénarios de tests, qui comporte des tests T1, T2, T3 à effectuer pour un scénario SDP de détection de pannes prédéterminé. Dans le mode de réalisation décrit ici, chaque test T1, T2, T3 permet la détermination (par exemple par calcul ou par mesure) d’une ou plusieurs données d’état DE k . Les premiers symptômes S 1 i peuvent être obtenus à partir d’une base de données BDS qui associe au moins un premier symptôme S 1 i à une combinaison d’au moins une donnée d’état DE k . Dans l’exemple de la : - des données d’état DE 1 , DE 2 sont représentatives d’un premier symptôme S 1 1 ; - des données d’état DE 1 , DE 3 sont représentatives d’un premier symptôme S 1 2 ; et - des données d’état DE 2 sont représentatives d’un premier symptôme S 1 3 . Les données d’états DE k sont par exemple le résultat d’observations de l’opérateur (odeur, inspection de pièce, …), des résultats de mesures effectuées par l’opérateur sous aile, ou des données obtenues par l’opérateur, par exemple des données fournies d’un calculateur CALC de l’aéronef au terminal TRM via une interface I/O d’entrées/sorties.. Dans le mode de réalisation décrit, le système SYS comporte un deuxième module MDS 2 de détermination de symptômes S 2 i , à partir de données de comportement DC k représentatives d’une tendance de dégradation du fonctionnement d’au moins un composant de l’aéronef. Dans le mode de réalisation décrit ici, ce deuxième module MDS 2 est un module du calculateur CALC de l’aéronef. Dans le mode de réalisation décrit ici, au moins un symptôme S 2 i déterminé par le deuxième module MDS 2 de détermination de symptôme est constitué par une signature de panne SIG calculée à partir des données de comportement DC k . Plus précisément, dans le mode de réalisation décrit ici, le deuxième module MDS 2 de détermination de symptôme comporte au moins un module MT i de traitement configuré pour traiter des données de vol DV mises à disposition par des capteurs ou par des systèmes électroniques des moteurs ou de l’avion et pour positionner des indicateurs IND i lorsqu’ils détectent des données DC k de comportement représentatives d’une tendance de dégradation du fonctionnement d’au moins un composant. Un tel module MT i de traitement est par exemple configuré pour suivre une tendance de données de vol sur une période donnée ou pour détecter une forme dans une représentation de ces données de vol. Par exemple, un module de traitement MT i positionne un premier indicateur IND i lorsqu’il détecte une donnée DC k représentative d’une augmentation de pression ou de température dans un composant de l’aéronef, ou plus généralement le dépassement d’un seuil de normalité par une variable de fonctionnement d’un composant de l’aéronef. Par exemple, un module de traitement MT j positionne un deuxième indicateur IND j lorsqu’il détecte une donnée DC k représentative d’un phénomène vibratoire particulier. Dans le mode de réalisation décrit ici, le deuxième module MDS 2 de détermination de symptôme génère une signature SIG à partir de ces indicateurs IND i et cette signature SIG est traitée comme un symptôme S 2 i au même titre que les symptômes S 1 i déterminés par le premier module MDS 1 de détermination de symptômes à partir des données d’état DE k . Par exemple, le deuxième module MDS 2 de détermination de symptôme comporte une logique LOG configurée pour générer : - une première signature SIG 2 1 lorsque le premier indicateur IND i est positionné mais pas le deuxième indicateur IND j ; - une deuxième signature SIG 2 2 lorsque le deuxième indicateur IND j est positionné mais pas le premier indicateur IND i ; - une troisième signature SIG 2 3 lorsque les deux indicateurs IND i et IND j sont positionnés. Le système SYS comporte un module MDPD de détermination de probabilité de défaillance à partir : - des premiers symptômes S 1 i déterminés à partir des données d’état DE k ; et - des deuxièmes symptômes S 2 i déterminés à partir des données comportementales DCk. Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MDPD de détermination de probabilité de défaillance utilise un réseau bayésien RB. Selon la présence ou non de premiers et/ou deuxièmes symptômes, le modèle du réseau bayésien RB met à jour dynamiquement les probabilités associées à chaque branche d’un arbre de décision, et oriente ainsi le diagnostic vers l’identification de la cause racine de la panne. Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MDPD de détermination de probabilité de défaillance est intégré au terminal TRM de l’opérateur. Ce réseau bayésien RB est configuré pour déterminer, à partir des premiers et deuxièmes symptômes, la probabilité d’une défaillance D j . Par exemple une défaillance Dj peut être : - le dysfonctionnement d’un capteur ; ou - un harnais arraché ; ou - un problème logiciel. Dans le mode de réalisation décrit ici, ce réseau bayésien RB est entraîné à partir d’une base de connaissance BC qui comporte des enregistrements, chacun associant, à au moins un symptôme S, une défaillance D. Cette base de connaissance BC est par exemple initialisée à partir de données théoriques issues des AMDEC (Analyse des Modes de Défaillance de leurs Effets et de leurs Criticité) des différents composants. Cette base de connaissance BC peut aussi être enrichie par retour d’expérience de l’utilisation du système numérique SYS. Par exemple, s’il est détecté que des combinaisons de premiers symptômes S 1 i et de deuxièmes symptômes S 2 i particuliers déterminés par le calculateur CAL à partir de données comportementales DC k sont représentatifs d’une défaillance D k , la base de connaissance BC peut être mise à jour avec ce nouvel enseignement pour ré-entraîner le réseau bayésien RB. Dans le mode de réalisation décrit ici, cette base de connaissance BC comporte des enregistrements issus de retour d’expérience déterminés par une analyse en langage naturel de documents traitant de causes réelles de défaillance. Dans le mode de réalisation décrit ici, les différents documents disponibles qui traitent des causes réelles de défaillance de l’aéronef sont analysés par un module MNLP de traitement de langage naturel (en anglais NLP : Natural Language Processing). Dans le mode de réalisation décrit ici, le système SYS comporte un module d’entraînement DENT qui comporte le module MNLP de traitement de langage naturel. Ces documents comportent par exemple des rapports de maintenance ou de dépannage (en anglais « troubleshooting ») fournis par les compagnies aériennes. En pratique, pour une compagnie aérienne donnée, le nombre de ces rapports peut être très élevé, par exemple plusieurs milliers par mois. Ils sont le plus souvent rédigés en langage humain : l’opérateur décrit une situation et détaille les actions correctives apportées. L’invention permet avantageusement de traiter automatiquement ces rapports pour enrichir la base de connaissance BC du réseau bayésien RB. Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MNLP de traitement de langage naturel est configuré pour recevoir en entrée des documents non structurés DNS et pour fournir en sortie de l’information pertinente structurée sous forme de labels LAB j utilisés pour alimenter les données de retour d’expérience REX de la base de connaissance BC servant à l’entraînement du réseau bayésien RB. Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MNLP de traitement de langage naturel utilise un modèle d’apprentissage NLP. De façon connue, le développement d’un modèle NLP consiste essentiellement à : - construire une base d’apprentissage commençant par le nettoyage des données d’entrée et aboutissant à une labélisation des données d’entrée ; - implémenter le modèle NLP ; et - valider le modèle NLP d’un point de vue statistique et métier. Dans le contexte de l’invention, les données d’entrée du module MNLP sont des textes de rapport de maintenance et les labels LAB j sont, pour chaque rapport : - au moins un premier label représentant au moins une information parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes ; et - au moins un deuxième label représentant une défaillance. Dans le mode de réalisation décrit ici, le dispositif d’entraînement DENT du système SYS comporte un module MEBC d’enrichissement de la base de connaissance avec au moins un enregistrement comportant : (i) au moins un symptôme identifié à partir d’un premier label, associé à : (ii) une défaillance identifiée à partir d’un deuxième label. Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MEBC d’enrichissement de la base de connaissance utilse: - la base de données de symptômes BDS pour identifier des premiers symptômes à partir de premiers labels LAB j représentatifs de données d’état ; - le deuxième module MDS 2 de détermination de deuxième symptôme pour identifier des deuxièmes symptômes à partir de premiers labels LABj représentant des données de vols ou de comportements. Par exemple, en référence, à la , si le module MNLP de traitement de langage naturel produit un premier label « DE 2 » (représentatif d’une donnée d’état) et un deuxième label « D5 » (représentatif d’une défaillance) à partir de l’information non structurée comprise dans les rapports de maintenance, le module MEBC d’enrichissement de la base de connaissance : - détermine à partir du troisième enregistre de la base de données BDS que la donnée d’état DE 2 est représentatif d’un symptôme S 3 ;et - enrichit la base de connaissance BC avec un enregistrement qui associe le symptôme S 3 et la défaillance D 5 . Le développement d’un modèle NLP comporte par exemple : - la construction d’une base d’apprentissage qui comporte le nettoyage des données d’entrée (gestion de la ponctuation, des accents, des synonymes et antonymes, suppression des espaces multiples, la transformation des majuscules en minuscules, …) ; - l’extraction d’informations (motifs ou patterns) correspondant à des expressions régulières ; - lemmatisation des informations extraites ; - découpage (ou en anglais tokenisation) ; - correction d’orthographe ; - suppression des mots non discriminants (en anglais stop words). Le système SYS comporte un module MSAC configuré pour signaler au moins un composant défaillant parmi la pluralité de composants de l’aéronef en fonction des probabilités de défaillance calculées par le module MDPD, et pour proposer une action corrective adéquate. L’opérateur peut conduire une action corrective C j proposée par le système numérique à effectuer sous aile, par exemple la dépose d’un composant à envoyer en atelier pour analyse et réparation Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MSAC de signalement de composant défaillant est intégré au terminal TRM de l’opérateur. Par exemple, s’il est déterminé par le module MDPD de détermination de probabilité de défaillance que la défaillance la plus probable est l’usure d’un capteur, le module MSAC peut signaler à l’opérateur que le capteur est défaillant et lui proposer une action corrective C 1 consistant à remplacer le capteur. Dans un mode de réalisation, le système de détermination d’au moins un composant défaillant d’aéronef est mis en œuvre dans un terminal TRM. Dans le mode de réalisation décrit ici, et comme représenté à la , ce terminal TRM a l’architecture matérielle d’un ordinateur. Il comporte un processeur 10A, une mémoire vive 10B, une mémoire morte 10C, une mémoire flash non volatile 10D, des moyens d'entrée/sortie 10E ainsi que des moyens de communication 10F. Ces moyens de communication 10F permettent en particulier au terminal TRM 10 d'obtenir des données d’état DE k du calculateur CALC de l’aéronef, ou d’appareils de mesures configurés externes pour effectuer des tests sous aile. Dans un mode de réalisation ces tests sous aile peuvent être effectués par des modules dédiés intégrés au terminal TRM. Dans un mode de réalisation, le deuxième module MDS 2 de détermination d’au moins un deuxième symptôme S 2 i est intégré au terminal TRM. Ce module est configuré pour obtenir des données de vol DV de l’aéronef, et pour déterminer au moins une signature de panne SIG à partir de données de dégradation DC k représentatives d’une variation anormale de ces données de vols. La mémoire morte 10C constitue un support d’enregistrement conforme à l’invention, lisible par le processeur 10A et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG T conforme à l’invention, comportant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de détermination d’au moins un composant défaillant d’aéronef selon l’invention et qui sera décrit en référence à la . Ce programme d’ordinateur PROG T définit des modules fonctionnels et logiciels ici configurés pour mettre en œuvre les étapes du procédé de détermination selon l’invention. Ces modules fonctionnels s’appuient ou commandent les éléments matériels 10A à 10D du terminal TRM. Ils comprennent notamment : - un premier module MDS 1 de détermination d’au moins un premier symptôme S 1 i de l’aéronef à partir de données d’état DE k collectées sous aile ; - le deuxième module MDS 2 de détermination d’au moins un deuxième symptôme S 2 i de l’aéronef; - un module MDPD de détermination de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir d’au moins un premier et deuxième symptômes, ce module comportant un réseau bayésien RB entraîné à partir d’une base de connaissance BC comprenant des données produites par un module de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, et - un module MSAC configuré pour signaler au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. La représente l’architecture matérielle d’un dispositif d’entraînement DENT conforme à l’invention. Ce dispositif a l’architecture matérielle d’un ordinateur et comporte un processeur 20A, une mémoire vive 20B, une mémoire morte 20C, une mémoire flash non volatile 20D, des moyens d'entrée/sortie 20E ainsi que des moyens de communication 20F. La mémoire morte 20C du dispositif d’entraînement constitue un support d'enregistrement conforme à l'invention, lisible par le processeur 20A et sur lequel est enregistré un programme d'ordinateur PROG E conforme à l'invention, comportant des instructions pour l'exécution des étapes d'un procédé d’entraînement conforme à l'invention et qui sera décrit en référence à la . Ce dispositif DENT est configuré pour enrichir la base de connaissance BC servant à l’entraînement du réseau bayésien RB utilisé par le module MDPD pour déterminer les probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef. Le programme d’ordinateur PROG E définit des modules fonctionnels et logiciels ici configurés pour mettre en œuvre les étapes du procédé d’entraînement selon l’invention. Ces modules fonctionnels s’appuient ou commandent les éléments matériels 20A à 20E du dispositif d’entraînement DENT. Ils comprennent notamment un module de traitement du langage naturel MNLP configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronef DNS et produire de l’information pertinente structurée IS qui alimente les données de retour d’expérience REX de la base de connaissance BC servant à l’entraînement du réseau bayésien RB. Dans un mode de réalisation de l’invention, cette information structurée est constituée de: (i) premiers labels représentant des informations parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes; et (ii) des deuxièmes labels représentant des défaillances. Dans le mode de réalisation décrit ici, les modules fonctionnels du dispositif DENT comportent un module MEBC d’enrichissement configuré pour enrichir la base de connaissance BC avec au moins un enregistrement comportant : (i) au moins un symptôme identifié à partir d’un premier label ; associé à (ii) une défaillance identifiée à partir d’un deuxième label. Dans le mode de réalisation décrit ici, le module MEBC détermine au moins certains de ces symptômes en utilisant la base de données de symptômes BDS pour identifier des premiers symptômes à partir de premiers labels LAB j représentatifs de données d’état et/ou le deuxième module MDS 2 de détermination de deuxième symptôme pour identifier des deuxièmes symptômes à partir de premiers labels LAB j représentant des données de vols ou de comportements. La représente les principales étapes d’un procédé d’entraînement conforme à l’invention. Il comporte une étape E10 d’analyse de rapports de maintenance d’aéronef par une méthode de traitement du langage naturel pour produire des données structurées sous forme de labels LAB j . Dans le mode de réalisation décrit ici, ces labels LAB j représentent : - des informations parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes ; et - des défaillances. Dans le mode de réalisation décrit ici, le procédé d’entraînement comporte une étape E20 pour enrichir la base de connaissance BC du réseau bayésien RB à partir : - de premiers symptômes déterminés à partir de labels LAB j représentant des données d’état et de la base de données de symptômes BDS; - de deuxièmes symptômes déterminés à partir de labels LAB j représentant des données de vols ou de comportements et du deuxième module MDS 2 de détermination de deuxième symptôme ; - des labels LAB j représentatifs de défaillances. Dans le mode de réalisation décrit ici, le procédé d’entraînement comporte une étape E30 d’entraînement du réseau bayésien RB à partir de cette base de connaissance de sorte à mettre à jour les probabilités de ce réseau pour améliorer le diagnostic d’identification de cause racine de panne grâce à cette information structurée obtenue par traitement NLP de l’information non structurée contenue dans les rapports de maintenance et de dépannage. La représente les principales étapes d’un procédé de détermination de composants défaillants conforme à l’invention. Il comporte : - une étape F10 de détermination d’au moins un premier symptôme S 1 i de l’aéronef à partir de données d’état DE k collectées sous aile ; - une étape F20 de détermination d’au moins un deuxième symptôme S 2 i de l’aéronef à partir de données de dégradation DC k représentatives d’une variation anormale de données de vols; - une étape F30 de détermination de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir d’au moins un premier et deuxième symptômes, cette étape de détermination utilisant un réseau bayésien RB entraîné à partir d’une base de connaissance BC comprenant des données produites par un module de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - une étape F40 de signalement d’au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Ce signalement permet à l’opérateur de prendre une action corrective avec une probabilité importante que celle-ci soit effectivement appropriée à la cause réelle de la panne de l’aéronef. Système numérique de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef, ce système comportant : - un premier module (MDS 1 ) de détermination d’au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; - un deuxième module (MDS 2 ) de détermination d’au moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols; - un module (MDPD) de détermination de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir desdits au moins un premier et deuxième symptômes, ce module comportant un réseau bayésien (RB) entraîné à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - un module (MSAC) configuré pour signaler au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Système de détermination selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit module (MNLP) de traitement du langage naturel prend en entrée des textes extraits desdits rapports de maintenance d’aéronef et produit en sortie des labels (LAB j ) représentant: - des informations parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes ; et - des défaillances. Système de détermination selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que ledit au moins un deuxième symptôme (S 2 i ) est une signature déterminée à partir d’au moins un indicateur (IND i ) positionné lorsque le deuxième module (MDS 2 ) de détermination détecte des données (DC k ) de comportement représentatives d’une tendance de dégradation du fonctionnement d’au moins un composant de l’aéronef. Procédé de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef, ce procédé mis en œuvre par ordinateur comportant les étapes suivantes : - détermination (F10) d’au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; - détermination (F20) d’au moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols; - détermination (F30) de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir desdits au moins un premier et deuxième symptômes, cette détermination utilisant un réseau bayésien (RB) entraîné à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - signalement (F40) d’au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Procédé d’entraînement d’un réseau bayésien (BR) destiné à être mis en œuvre par un module (MDPD) configuré pour déterminer des probabilités de défaillance d’une pluralité de composants d’un aéronef à partir d’au moins un premier et au moins un deuxième symptômes de l’aéronef, ledit réseau bayésien (RB) étant entraîné (E30) à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter (E10, E20) des rapports de maintenance d’aéronef, dans lequel : - ledit au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; et - ledit moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols. Dispositif (DENT) d’entraînement d’un réseau bayésien (BR) destiné à être mis en œuvre par un module (MDPD) configuré pour déterminer des probabilités de défaillance d’une pluralité de composants d’un aéronef à partir d’au moins un premier et au moins un deuxième symptômes de l’aéronef, ledit réseau bayésien (BR) étant entraîné à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronef, dans lequel : - ledit au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; et - ledit moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols. Dispositif d’entraînement (DENT) selon la revendication 6 caractérisé en ce que ledit module (MNLP) de traitement du langage naturel prend en entrée des textes extraits desdits rapports de maintenance d’aéronef et produit en sortie : (i) au moins un premier label (LAB j ) représentant une information parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes ; et (ii) au moins un deuxième label (LABj) représentant une défaillance, le dispositif d’entraînement (DENT) comportant un module (MEBC) d’enrichissement de la base de connaissance (BC) avec : (i) au moins un symtôme (S 1 i , S 2 i ) identifié à partir d’un dit premier label, associé à : (ii) une défaillance identifiée à partir d’un dit deuxième label. Programme d’ordinateur (PROG T ) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef selon la revendication 4 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Programme d’ordinateur (PROG E ) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon la revendication 5 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support (10C, 20C) comportant un programme d’ordinateur selon la revendication 8 ou selon la revendication 9.