FR 2828945 A1 20030228 FR 0116995 A 20011228 réponse à une requête pour l'arrêt de l'horloge. SYSTEME ET PROCEDE MULTI-NIVEAUX DE MAINTENANCE PREDICTIVE ET DE DIAGNOSTIC A DISTANCE EXTENSIBLE A UN TRES GRAND NOMBRE DE MACHINES DOMAINE DE L' INVENTION La présente invention concerne, en général, la maintenance prédictive, et en particulier, le diagnostic à distance de procédés et de machines. ARRIERE-PLAN DE L' INVENTION Les temps d'arrêt de la production dus à des pannes des machines coûtent, chaque année, des milliards de dollars aux industries. Différentes techniques de gestion de ces coûts ont été mises au point et sont désormais largement utilisées. Parmi celles-ci, on trouve la maintenance préventive et la maintenance prédictive. La maintenance préventive périodique est l'une des techniques courantes utilisées dans l'industrie pour réduire le nombre d'arrêts non programmés d'une chaîne de fabrication. Lors de la maintenance préventive périodique, les composants sont inspectés et/ou remplacés à intervalles réquliers. Par exemple, un roulement conçu pour fonctionner pendant un nombre S donné d'heures est touj ours remplacé après un nombre défini d'heures de fonctionnement quel que soit son état. La figure 7a représente des courbes types de probabilité de panne pour divers composants. La courbe 1000 illustre la probabilité de panne des composants susceptibles de présenter des pannes principalement dues à l'âge et une "mortalité infantile" (c 'est-à-dire des taux élevés de pannes diminuant au cours du temps pour atteindre un niveau stable). La courbe 1002 illustre la probabilité de panne des composants présentant uniquement des pannes principalement dues à l'âge. Les courbes 1004, 1006 illustrent la probabilité de panne des composants susceptibles de présenter des pannes dues à la fatigue. La courbe 1008 illustre la probabilité de panne de composants électromécaniques complexes ne présentant aucun mode de panne dominant et de composants électromécaniques qui ne sont pas soumis à une force excessive. La courbe 1010 illustre la probabilité de panne des composants électroniques (par exemple, dispositifs de commande, capteurs, actionneurs, commandes, réqulateurs, affichages, Places, ordinateurs). La maintenance préventive périodique permet de rébuire le nombre de pannes des composants qui présentent une probabilité de panne correspondant à celles illustrées par les courbes 1000, 1002. Ces composants, qui reprécentent un faible pourcentage de l'équipement en place, à savoir 4 à 6% environ, comprennent un équipement mécanique complexe sujet à des pannes prématurces (par exemple, des boîtes d'engrenages et des entraînements) et un équipement mécanique présentant des pannes principalement dues à l'âge (par exemple, des pompes, des soupapes, des tuyaux). La maintenance préventive ne réduit ni n'accroît le nombre de pannes des composants qui présentent une probabilité de panne semblable à celles illustrées par les courbes 1004 à 1008. Toutefois, si un autre composant est mis en dérangement pendant la maintenance, le taux de panne de ces composants augmente en fait suite à la maintenance préventive périodique. En fait, la maintenance préventive périodique accroît le taux de pannes des composants électroniques en arrêtant prématurément une chaîne de fabrication pour exécuter la maintenance programmée et en introduisant une "mortalité infantile" dans un système qui sinon serait stable. La courbe llOO de la figure 7b illustre l' augmentation de la probabilité de panne due à une "mortalité infantile" lorsque- des composants électroniques sont remplacés suite à la maintenance préventive et la courbe 1102 illustre la probabilité de panne lorsque la maintenance préventive n'est pas exéautée. L'industrie a constaté ces problèmes et d'autres liés à la maintenance préventive, mais les solutions de remplacement sont coûteuses. L'une de ces techniques de remplacement est la maintenance prédictive. Sous sa forme la plus simple, la maintenance prédictive surveille l'état des paramètres de fonctionnement d'une machine sur une certaine période de temps. Des prédi ct ions sont géné rces concernant le moment o un composant doit être remplacé en fonction des modifications détectées des paramètres de fonctionnement. Les modifications peuvent également être utilisées pour indiquer des défauts spécifiques du système surveillé. Des techniques de maintenance prédictive sont actuellement disponibles, toutefois elles s'adaptent mal aux ciraonstances particulières et, de ce fait, ne sont pas parfaitement efficaces, ou bien leur coût est prohibitif excepté pour les installations de fabrication les plus coûteuses. L'adeption des systèmes de maintenance prédictive est restée limitée dans l'industrie. Il est estimé qu'actuellement ces systèmes représentent moins d'un pour cent du marché global de la maintenance. De nombreux systèmes de maintenance prédictive coûtent cher, exigent des experts sur place et sont souvent instables et peu fiables. Ces systèmes exigent une surveillance continue des paramètres et des conditions de fonctionnement. Cette surveillance continue génère une énorme quantité de données qui demande une importante puissance de traitement. En conséquence, le coût de la maintenance prédictive est souvent prohibitif. Du fait de l' installation et de l'entretien de ces systèmes prédictifs, les fabricants limitent le nombre de systèmes installés sur un site de production, limitent le nombre de composants surveillés sur le site ou encore exécutent un échantillonnage temporel des composants à la place de la surveillance continue. La surveillance limitée réduit l'efficacité du système et, finalement, donne des performances peu fiables. D'autres problèmes résultant directement ou indirectement des efforts des fabricants pour réduire les coûts ont été observés. L'un d'entre eux apparaît lorsque des techniciens sur site collectent périodiquement des donnces relatives à l'état d'une machine. La collecte maouelle périodique des données est coûteuse et donne une surveillance discontinue. La surveillance discontinue conduit à une augmentation du taux de pannes des machines du fait que les machines tombent en panne avant qu'une panne soit diagnostiquée en raison du décalage temporel. En outre, les capteurs utilisés pour collecter les données peuvent ne pas être installés en permanence, ce qui fait que les capteurs peuvent être placés à un endroit légèrement différent à chaque collecte des donnces. En conséquence, une différence entre des mesures de données peut être due au changement de position des capteurs et non à la machine surveillée. Un autre problème est lié à la présence d'experts qui analysent les donnces. Des experts sur site sont difficiles à trouver. La transmission de toutes les donnces à un expert pour qu'il les analyse exige une bande passante très large. En outre, les experts coûtent cher et crcent souvent un goulot d'étranglement dans le processus. Un autre problème rencontré est lié à l'utilisation d'outils locaux sophistiqués de modélisation et d'analyse des signaux. La configuration de ces outils exige un niveau de qualification qui n'est pas touj ours disponible. En outre, le modèle devient obsolète lorsqu'une modification mineure de la machine est effectuée, ce qui exige la génération d'un nouveau modèle. Inversement, une analyse centralisée des signaux peut étre surchargée lors de la réception de données supplémentaires à analyser. Un autre problème est que les systèmes actuels sont peu attrayants commercialement. Ces systèmes sont généralement concus pour une mise en _uvre spécifique et sont vite surchargés lorsque le nombre de systèmes à surveiller augmente. D'autre part, ces systèmes exigent une adaptation complexe pour chaque nouveau système. Un autre problème est la fiabilité des signaux des capteurs utilisés pour surveiller le système. Il est estimé que cinquante pour cent des problèmes de surveillance sont directement liés à une panne d'un capteur, à une obstruction d'un capteur (par exemple, huile, poussière et autres particules) et à des cables de capteur coupés ou endommagés. En général, les systèmes de surveillance actuels ne surveillent pas l'état des capteurs utilisés pour surveiller le système. RESUME DE L'INVENTION La présente invention fournit un procédé de surveillance et de diagnostic à distance d'un dispositif, d'une machine ou d'un système (appelé ci après "machine") qui permet d'exécuter une maintenance prédictive d'une machine. Un modèle de signal de la machine est créé sur la base des signaux détectés pendant le fonctionnement normal de la machine. Les signaux représentant les paramètres de fonctionnement et d'état de la machine sont détectés et comparés au modèle de signal conservé localement à proximité du dispositif afin de détecter les anomalies. Lorsqu'une anomalie est détectée, les informations décrivant chaque anomalie sont transmises à un lieu distant de la machine. Un diagnostic des informations est effectué sur le lieu distant. Le modèle de signal est concu pour fonctionner avec les capteurs restants si un capteur défectueux est détecté. Le diagnostic comprend une analyse initiale des informations au moyen d'outils de diagnostic conservés sur le lieu distant. Les outils de diagnostic comprennent une biblicthèque de modèles comportant des informations décrivant les anomalies du système et une bibliothèque de modèles comportant des informations décrivant les anomalies des composants. Les informations sont comparées aux modèles se trouvant dans les bibliathèques décrivant les anomalies du système et les anomalies des composants afin d'établir des correspondances. Si une correspondance est trouvée, un diagnostic est exécuté. Si l'analyse initiale ne permet pas de fournir un diagnostic, une analyse ultérieure des informations au moyen d'outils de diagnostic conservés autre part est exécutée. Une analyse finale effectuée par une équipe d'experts humains à l'aide d'un logiciel d'environnement de collaboration est réalisée si les analyses initiale et ultérieure n'ont pas permis d'établir un diagnostic. Un rapport concernant le diagnostic de l'anomalie est transmis à un site capable de procéder à la réparation de la machine. Chaque nouveau diagnostic est ajouté à la biblicthèque de modèles appropriée en vue de l'analyse des futures anomalies, ce qui améliore la capacité de diagnostic du système. D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description détaillée suivante en liaison avec les dessins annexés. BREVE DESCRIPTION DES DESSINS Les dessins annexés et faisant partie de la spécification illustrent plusieurs aspects de la présente invention et, associés à la description, ils permettent d'expliquer les principes de l' invention. Parmi les dessins: la figure 1 est un schéma fonctionnel illustrant de manière générale un environnement donné à titre d'exemple, dans lequel la présente invention fonctionne; la figure 2 est un organigramme d'un procédé de diagnostic des pannes des composants selon la présente invention; la figure 3 est un schéma fonctionnel d'une usine d'un utilisateur final donnée à titre d'exemple, dans laquelle une partie de la présente invention fonctionne selon un mode de réalisation de l' invention; la figure 4 est un schéma fonctionnel d'un mode de réalisation d'un capteur local selon la présente invention; la figure 5a est un organigramme d'un processus, donné à titre d'exemple, exécuté au niveau 202 de l'organigramme de la figure 2; la figure 5b est un organigramme d'un processus, S donné à titre d'exemple, exécuté au niveau 204 de l'organigramme de la figure 2; la figure 5c est un organigramme d'un processus, donné à titre d'exemple, exéauté au niveau 206 de l'organigramme de la figure 2; la figure 5d est un organigramme d'un processus, donné à titre d'exemple, exécuté au niveau 208 de l'organigramme de la figure 2; la figure 6 est un schéma fonctionnel illustrant l'étape de configuration automatique d'une liaison de communication selon la présente invention; et les figures 7a et 7b sont des graphes donnant les courbes types de probabilité de panne en fonction du temps sous divers composants. Bien que l' invention soit décrite en liaison avec certains modes de réalisation, ceux-ci ne sont pas destinés à limiter l'invention. Au contraire, le but est de couvrir toutes les possibilités, modifications et équivalents conformément à l' esprit et l'étendue de la présente invention telle qu'elle est définie dans les revendications annexées. DESCRIPTION DETAILLEE DE L' INVENTION En référence aux dessins, dans lesquels des numéros de référence identiques se rapportent à des éléments similaires, la présente invention est illustrée mise en _uvre dans un environnement d' exploitation approprié. La présente invention peut également étre mise en pratique dans des environnements distribués dans lesquels les tâches sont exécutées par des dispositifs de traitement distants qui sont interoonnsctés par l'intermédiaire d'un réseau de communication. Dans un environnement distribué, des modules de programme peuvent être placés à la fois dans des dispositifs de stockage locaux et distants. La figure 1 illustre un exemple d'environnement d' exploitation approprié 100, dans lequel la présente invention peut être mise en _uvre. L'environnement d' exploitation 100 est simplement un exemple d'environnement de traitement approprié et n'a pas pour objet de limiter l'étendue d'utilisation ou la fonctionnalité de la présente invention. L'environnement d'exploitation 100 comprend un ou plusieurs utilisateurs finaux 102 qui communiquent avec un serveur du fabricant de la machine 108 par l'intermédiaire d'un réseau 106. Chaque utilisateur final 102 comprend un lieu o se trouvent une ou plusieurs machines ou un ou plusieurs dispositifs. Par exemple, un utilisateur final 102 peut être un établissement industriel, un poste distant ou une machine distante, un local commercial, une habitation, un véhicule, ou tout lieu sur lequel la fiabilité d'un équipement est importante. Les utilisateurs finaux 102 sont connectés au réscau 106 par l'intermédiaire de serveurs mandataires / passerelles 104. Dans un mode de réalisation, le réscau 106 est Internet. Selon une autre possibilité, le réscau 106 peut être un réseau virtuel privé, un réseau spécialisé, réseau commuté public, un réscau sans fil, une liaison par satellite ou tout autre type de liaison de communication. Les serveurs du fabricant de la machine 108 communiquent les uns avec les autres dans un réssau point à point (peer-to-pecr) 110. Les spécialistes de la technique reconnaîtront que le réseau 110 peut être un autre type de réseau, comme un réseau virtuel privé, un réseau spécialisé ou tout autre type de liaison de communication. Un serveur annuaire 112 conserve une liste de tous les serveurs du fabricant de la machine 108 et, comme décrit plus loin, est utilisé pour aider les serveurs du fabricant de la machine à trouver d'autres serveurs du fabricant de la machine. Le serveur annuaire 112 communique également avec le serveur du réseau d' experts 114. Le réseau d'experts 114 conserve une liste des experts disponibles dans le serveur d' un réseau d' environnement de collaboration 116 qui peut être utilisé pour résoudre des problèmes particuliers. En référence maintenant à la figure 2, l'environnement d' exploitation de l' invention présente quatre niveaux. Le niveau 202 comprend l'utilisateur final 102 et le serveur mandataire / la passerelle 104. L'équipement 300 surveillé se trouve au même emplacement que l'utilisateur final (voir la figure 3). Un détecteur 302, qui surveille la machine 300 au moyen de capteurs 304, se trouve à proximité de la machine 300. Chaque détecteur 302 communique avec le serveur mandataire / la passerelle 104 par l'intermédiaire d'un réscau local sans fil 306 et transmet des données à un serveur du fabricant de la machine 108 lorsqu'un problème est détecté. Selon une autre possibilité, le détecteur 302 communique avec le serveur mandataire / la passerelle 104 par l'intermédiaire d'une porteuse sur ligne de transport d'énergie pour assurer la transmission des signaux. Revenons à la figure 2, le niveau 204 comprend un serveur du fabricant de la machine 108. Le serveur du fabricant de la machine 108 héberge un système expert qui analyse les données reçues depuis le détecteur 302 lO et exécute un diagnostic du problème. Si le serveur du fabricant de la machine 108 est incapable de diagnostiquer le problème, les données sont transmises à d'autres serveurs du fabricant de la machine 108 qui sont sélectionnés par le serveur annuaire 112 au niveau 206. Le niveau 206 comprend des serveurs du fabricant de la machine 108 placés dans le réseau 110 et le serveur annuaire 112. Lorsque des données sont recues depuis le serveur du fabricant de la machine 108 au niveau 2, les serveurs du fabricant de la machine sélectionnés 108 tentent de diagnostiquer le problème. Le diagnostic et la solution proposoe sont retournés au serveur du fabricant de la machine 108 au niveau 204. S i les se rveurs du fabri cant de la machine sé lect ionnés 108 sont incapables de diagnostiquer le problème, les données sont transmises au serveur du réseau d'experts 114. Le niveau 208 comprend le serveur du réseau d' experts 114 et le réseau d'environnement de collaboration 116. Au niveau 208, des experts sont choisis pour diagnostiquer le problème. Les experts se trouvent partout dans le monde et le réscau d'environnement de collaboration 116 leur permet de diagnostiquer le problème sans quitter leur lieu d'origine. Lorsque le problème est diagnostiqué et résolu, la solution est retournée au serveur du fabricant de la machine 108 au niveau 204. Maintenant que le système général a été décrit, le détecteur 302 et le procédé utilisé pour diagnostiquer et résoudre un problème sont décrits en détail ci après. Bien que cela ne soit pas exigé, la présente invention est décrite dans le contexte général d'instructions exécutables par un ordinateur, comme des modules de programme. En général, les modules de programme incluent des sous-programmes, des programmes, des objets, des composants, des structures de donnces, etc., qui exécutent des tâches particulières ou mettent en _uvre des types de données abstraits particuliers. De plus, les spécialistes de la technique comprendront que la présente invention peut être mise en _uvre avec d'autres configurations de systèmes informatiques, incluant des dispositifs portables, des systèmes multiprocesseurs, des dispositifs enfouis, des dispositifs électroniques grand public et des appareils électroménagers à microprocesseur ou programmables, des PC en réseau, des mini-ordinateurs, des gros ordinateurs et équivalent. A titre d' illustration, la présente invention est décrite dans le contexte de la surveillance d'une machine. Les spécialistes de la technique comprendront que la présente invention peut être utilisce avec tout type d' installation ou de dispositif pour lequel la fiabilité est importante et dans un endroit quelconque (par exemple, à l'intérieur d'une installation, dans une automobile ou un camion, dans un environnement naturel, etc.) En référence maintenant à la figure 4, un schéma fonctionnel d'un mode de réalisation du détecteur 302 est représenté. Le détecteur 302 comprend un module d' alimentation 400, un module d' entrée de capteur analogique 402, un bouton de Remise à zéro / réapprentissage 404, un indicateur 406, un module de lO communication 408 et une unité centrale (UC) 410. Les principales fonctions du détecteur 302 sont la collecte et la mise en tampon des données provenant des capteurs, la transformation des données à l' aide de transformées de Fourier rapides (TFR) ou d'autres techniques de transformation, la génération de modèles statistiques, le calcul en temps réel de données de modèle, la prise de décision en temps rcel, la surveillance de l'état des capteurs, la communication avec le serveur mandataire / la passerelle 104 et la signalisation locale de l'état de la machine. Le module d'alimentation 400 alimente les autres composants du détecteur 302. Le module d'entrée de capteur analogique 402 reçoit et traite les signaux provenant des capteurs montés sur ou à proximité de la machine à surveiller. Les capteurs sont connectés au module d'entrée de capteur analogique 402 par des liaisons câblées point à point (peer-to-peer), un bus pour capteurs ou une liaison sans fil. Les capteurs sont utilisés pour surveiller les paramètres de fonctionnement et d'état de la machine. Les paramètres de fonctionnement et d'état de la machine incluent des paramètres comme les vibrations, la vitesse, la position du rotor, les températures de l'huile, les températures d'entrée et de sortie, la température des roulements, la pression, le courant prélevé, les S débits, le résidu harmonique, etc.. Les capteurs 304 sont des capteurs de vibrations, des sondes de température, des capteurs de vitesse / position, des capteurs de paramètres électriques (par exemple, tension et courant), des capteurs de pression, des capteurs de débit et des entrces d'état. Le module d'entrée de capteur analogique 402 exécute un filtrage et autre prétraitement des signaux si cela est nécessaire. Par exemple, en général, les signaux des capteurs de vibrations exigent un filtrage par filtre passe-haut afin de filtrer le bruit à basse fréquence indésirable et au moins un étage d' amplification afin d'optimiser les niveaux des signaux. Les spécialistes de la technique comprendront que de nombreuses fonctions du module d'entrée de capteur analogique 402 peuvent étre intégrces dans des capteurs individuels du fait de l'amélioration de la technologie des capteurs. Le bouton de Remise à zéro / réapprentissage 404 est utilisé pour remettre l'UC 410 à zéro et la régler en mode d'apprentissage comme décrit plus loin. L'indicateur 406 comprend une ou plusieurs DEL qui indiquent si la machine 300 fonctionne normalement ou non ou si une anomalie s'est produite. Le module de communication 408 est utilisé pour communiquer avec le serveur mandataire / la passerelle 104. Le module de communication 408 peut étre une carte Ethernet, une carte de réscau local sans fil utilisant un protocole comme 802.11b, Bluetooth ou tout autre protocole de communication sans fil, ou une communication câblée comme un signal de porteuse sur ligne de transport d'énergie. L'UC 410 surveille la machine 300 et détecte des déviations faibles, mais significatives sur le plan statistique, des signaux par rapport aux conditions de fonctionnement normales en utilisant des techniques de modélisation statistique connues des spécialistes de la technique. Les déviations des signaux peuvent indiquer une panne ultérieure de la machine ou des composants. L'UC 410 surveille également l'état des capteurs et désactive les entrées des capteurs défectueux, elle adapte le modèle pour qu'il fonctionne avec les capteurs restants. Selon une autre possibilité, l'UC 410 génère des signaux de capteur de remplacement correspondant aux capteurs défectueux et les entre dans le modèle. Le détecteur 302 peut étre une unité autonome ou étre intégré à d'autres composants d'une installation, il peut, par exemple, fonctionner comme un objet logiciel sur un processeur ou des unités de traitement réparties disposant d'une capacité de traitement suffisante. En référence maintenant aux figures 5a-5d, les étapes nocessaires pour surveiller et diagnostiquer une machine sont représentées. Au départ, lorsque la présente invention est intégrée à une installation, le serveur mandataire / la passerelle 104 exécute une configuration automatique de la liaison de communication (étape 502). La figure 6 représente un mode de réalisation d'une séquence de configuration automatique. Le serveur mandataire / la passerelle 104 détecte tous les modes d'accès disponibles qui sont actifs (étape 600). Cette étape est répétée périodiquement et lorsque des erreurs de transmission se produisent. Les modes incluent des réseaux locaux 700, des modems numéroteurs 702, des dispositifs sans fil 704, des satellites 706 et d'autres modes 708. Pour chaque mode actif et disponible, le serveur mandataire / la passerelle 104 établit une connexion de lO transmission de données, trouve le serveur du fabricant de la machine 108 (étape 602) et établit une connexion sécurisée (étape 606). Dans un mode de réalisation, l'établissement de la connexion sécurisoe utilise des clés d'authentification matériel et logiciel, des niveaux d'autorisation, un cryptage de données de 128 binaires, des vérifications de l'intégrité des données et une traçabilité des données. Le serveur mandataire / la passerelle 104 teste la vitesse de transmission réclle (étape 606) et établit une hiérarchie des modes de connexion (étape 608). La hiérarchie liste les connexions disponibles par ordre de préférence. La préférence est détermince au moyen de paramètres, comme la vitesse de transmission, la fiabilité du mode et le coût. Lorsque la hiérarchie est définie, les connexions non permanentes, comme le modem numéroteur, sont déconnectées afin de réduire les coûts (étape 610). Revenons à la figure 5a, le détecteur 302 génère un modèle statistique de signal pour la machine (étape 504). Cette étape est exécutée lorsque le détecteur 302 entre en mode d'apprentissage afin que celui-ci apprenne la manière dont les signaux de capteurs sont corrélés les uns avec les autres pendant le fonctionnement normal. Le détecteur 302 passe en mode d'apprentissage lors de l' installation et du démarrage et chaque fois qu'une instruction lui commande de passer dans ce mode. L' instruction commandant le passage au mode d'apprentissage est transmise à distance ou localement. Pour passer localement au mode d'apprentissage, il faut presser le bouton de Remise à zéro / réapprentissage 404. L' instruction distante est reque par le module de communication 408. En mode d'apprentissage, le détecteur 302 obtient des donnces représentatives (à savoir des données de mesure d'apprentissage) provenant des capteurs 304 correspondant à un nombre prédéterminé, choisi par l'utilisateur, de périodes d'échantillonnage (par exemple, échantillonnage de dix capteurs à une cadence de 5 kHz pendant soixante secondes). Le détecteur 302 ajuste alors la ou les meilleures courbes de référence passant par les données de mesure d'apprentissage d'une manière connue dans la technique afin de générer le modèle statistique. Les spécialistes de la technique reconnaîtront qu'il existe une grande variété de procédés pouvant être utilisés pour ajuster la courbe et qu'une grande variété de points d'optimisation peut être choisie. En outre, un certain nombre de types différents de courbes peut être utilisé (par exemple, des courbes d'ordre supérieur, à savoir de second ordre, troisième ordre, quatrième ordre, etc. ou encore des courbes linéaires à plusieurs segments). Au fur et à mesure que les techniques de création de modèle statistique sont améliorées ou développées, le détecteur 302 est mis à j our afin d'intégrer les techniques nouvelles ou améliorées. Lorsque le modèle a été généré, le détecteur 302 contrôle le fonctionnement de la machine. Lorsqu'il fonctionne, le détecteur 302reçoit les données traitées et exécute une TFR ou un autre algorithme de transformation sur les données (étape 506). Le détecteur 302 possède une mémoire suffisante pour conserver un tampon de données de travail pour les données traitées (c'est-à-dire les données provenant des capteurs auxquelles des opérations de filtrage, d'amplification, d'intégration, de conversion A/N et similaire ont été appliquées). Par exemple, dans un mode de réalisation, les données de dix capteurs sur lS une période de cinq minutes, à une définition de 16 binaires et une cadence d'échantillonnage de 5 kHz exigent une capacité de mémoire de 30 Mo environ. Le détecteur 302 conserve également des archives d' incidents et des archives de contexte. Chaque archive contient 120 images TFR de toutes les données provenant des capteurs à une cadence d'échantillonnage élevée approprice. Par exemple, des accéléromètres ou des détecteurs de courant électrique peuvent être inclus dans les images TFR, en revanche les sondes de température ne le sont pas car une seule valeur est suffisante. Les archives d' incidents contiennent une TFR par minute sur une période de deux heures. Les archives d' incidents sont écrasées de manière cyclique de façon qu'au bout de deux heures, chaque entrée de données soit supprimée. Avant la suppression, une TFR par heure (c'est-à- dire deux TFR de l 'ensemble des archives d'incidents) est déplacée dans les archives de contexte et conservoe pendant cinq j ours (c'est-à-dire heures). Les données des archives d'incidents et des archives de contexte ne sont pas analysées par le détecteur 302. Dans le cas o les données des capteurs ne correspondent pas au modèle, comme décrit plus loin (à savoir en cas d'anomalie), les archives d' incidents et de contexte sont transmises au serveur du fabricant de la machine 108 au niveau 204, o elles sont lO comparées à la bibliothèque de modèles systémiques. Si des experts humains sont nécessaires pour résoudre un problème, les données des archives d' incidents et de contexte sont transmises au niveau 208 et utilisées par les experts humains. La mémoire requise pour chaque archive est d' environ 240 ko. Il faut noter que la taille (c'est-à-dire le nombre échantillons) et la cadence d'échantillonnage des archives d' incidents et de contexte peuvent être reconfigurées. Le détecteur 302 compare les données actuelles provenant des capteurs au modè le st at i st ique afin de déterminer si elles ont changé par rapport au modèle statistique d'une manière similaire (étape 508). Cette étape est exécutée en calculant la différence entre la courbe de référence du modèle et chaque donnée de mesure actuelle. Ces mesures de différence sont analysées sur une certaine période de temps. Si la différence reste faible et aléatoire (c 'est-à-dire si les données provenant des capteurs correspondent au modèle), cela signifie que la machine 300 fonctionne normalement (étape 510) et les étapes 506 et 508 sont répétées. Un signal est transmis périodiquement au serveur du fabricant de la machine 108 pour indiquer que le fonctionnement de la machine est normal. Si la différence ne reste pas faible et aléatoire (c'est-à- dire si les données provenant des capteurs ne S correspondent pas au modèle), le détecteur 302 transmet les donnces provenant des capteurs au serveur du fabricant de la machine 108 (étape 512), émet une alerte visuelle ou sonore en changeant l'état de la DEL indicatrice 406 et continue de surveiller la machine 300 en répétant les étapes 506 à 512. Les donnces provenant des capteurs sont compressées avant d'être transmises (pour garantir une transmission plus rapide et plus rentable) et transmises au serveur du fabricant de la machine 108 par l'intermédiaire du serveur mandataire / de la passerelle 104. Si l'anomalie persiste, le détecteur 302 transmet périodiquement les donnces transformoes par lots au serveur du fabricant de la machine 108 afin d'éviter une saturation du serveur du fabricant de la machine et des coûts de transmission excessifs. Dans un autre mode de réalisation, le détecteur 302 ne s'ajuste pas sur une courbe de référence passant par les données de mesure d'apprentissage. Le détecteur 302 sélectionne un sous-ensemble pertinent de données d'apprentissage qui représente le fonctionnement normal de la machine et compare les donnces actuelles provenant de s capteurs au sous -ensemble de données d'apprentissage comme décrit plus haut. La différence entre les données de mesure d'apprentissage sélectionnces et les données de mesure actuelles est utilisée et analysée sur une certaine période de temps. Dans un autre mode de réalisation, des capteurs virtuels sont créés pour un nombre sélectionné de capteurs réels en conservant une moyenne mobile pondérée des données provenant des capteurs et en comparant les données actuelles provenant des capteurs avec la moyenne mobile pondérée sur une certaine période de temps. Les spécialistes de la technique comprendront qu'il existe d'autres possibilités. Les différentes possibilités doivent satisfaire aux critères de robustesse, de précision et de génération rapide de modèle à l' aide de processeurs standard. Pendant le fonctionnement, le détecteur 302 surveille également l'état des capteurs 304. L'état est surveillé en caleulant tout d'abord un signal de capteur estimé à partir des autres signaux de capteur et du modèle statistique. La différence entre le signal de capteur estimé et le signal de capteur réel est comparce. Si la différence n'est pas faible et aléatoire, une alerte est émise pour indiquer que le capteur est défectueux. Le capteur défectueux est exclu du calcul ultérieur du modèle jusqu'à ce qu'il soit réparé ou remplacé. Après la réparation ou le remplacement d'un capteur défectueux, le détecteur 302 attend de passer au mode d'apprentissage avant d'utiliser le capteur dans le calcul du modèle. La surveillance de l'état des capteurs est répétée périodiquement pour chaque capteur à une fréquence appropriée. Pour la plupart des capteurs, une fréquence d'une fois par seconde convient. En référence maintenant à la figure 5b, le serveur du fabricant de la machine 108 reçoit, au niveau 204, - i,: 2828945 les données provenant des capteurs transmises par le serveur mandataire / la passerel le 10 4 et décompres se les données. Le serveur du fabricant de la machine 108 héLerge un système expert qui possède une biblicthèque de modèles décrivant les anomalies des composants et une bibliathèque de modèles décrivant les anomalies du système. Le. serveur du fabricant de la machine 108 ou ses composants (par exemple le système expert) peuvent être intégrés à d'autres composants d'une installationr incluant son fonctionnement comme objet logiciel sur un processeur ou des unités de traitement réparties disposant d'une capacité de traitement suffisante. La bibliothèque de modèles décrivant les anomalies des composants contient des modèles de pannes connues spécifiques aux composants. Par exemple, la bibliothèque de modèles décrivant les anomalies des composants peut contenir des modèles de pannes concernant les roulements à billes, les moteurs, les boîtes d'engrenages, les cames, etc. La bibliothèque de modèles décrivant les anomalies du système contient des modèles systémiques diagnostiqués par des experts humains. Cette bibliathèque est mise à j our chaque fois qu'un expert identifie et classifie un nouveau modèle. Les modèles peuvent être déLinis comme modèles de fonctionnement normal ou comme modèles de situation de panne spécifique. Le système expert génère automatiquement un modèle du comportement systémique d'une machine chaque fois qu'un modèle est ajouté à la bibliothèque de modèles systémiques. Le serveur du fabricant de la machine 108 compare les donnces provenant des capteurs avec les modèles systémiques connus se trouvant dans la biblicthèque de modèles systémiques en utilisant un modèle de comportement systémique (étape 520). En cas de correspondance ente les données provenant des capteurs et un modèle de panne spécifique de la bibliothèque de modèles systémiques (étape 522), le serveur du fabricant de la machine 108 exécute une opération de rapport de panne (étape 528). Les données provenant des capteurs analysées pour la comparaison sont, en général, des données transformées par une TFR. Selon une autre possibilité, les données provenant des capteurs sont un unique échantillon de données brutes (c'est-à-dire les signaux de capteur avant traitement des signaux) ou un ensemble de séries chronologiques de données. L' ensemble de séries chronologiques de données contient des ensembles de donnces qui correspondent à un instant sur une ligne temporelle. Lorsque l'ensemble de séries chronologiques de données est utilisé, le dernier ensemble de données (c'est-à-dire, la dernière valeur mesurée de la ligne temporelle) est utilisé pour sélectionner un modèle de panne possible comme hypothèse. L'hypothèse est comparée aux autres éléments de l' ensemble de séries chronologiques en utilisant un outil statistique approprié pour déterminer si l'hypothèse est susceptible de provoquer une panne. L'opération de rapport de panne (étape 528) comprend la génération d'une alerte d'action, la génération d'un rapport, la transmission de l'alerte d' action à des techniciens de maintenance sélectionnés ou à un logiciel de gestion de parc de l'entreprise (EAM), à un programme de planification des ressources de l'entreprise (ERP) ou à tout autre logiciel de gestion de la maintenance utilisé par les responsables de la maintenance. Le rapport est ajouté à la base de donnces spécifique à la machine. L'alerte d'action est S transmise aux responsables de la maintenance de la machine afin qu'ils puissent prendre les mesures appropriées. L'alerte d'action comprend une identification de la machine, un datage, une identification du composant susceptible de tomber en panne ou défectueux, une estimation du temps de panne et une action recommandée (par exemple, remplacement, alignement, vérification, nettoyage, etc.) Le rapport ajouté à la base de données spécifique à la machine comporte des informations relatives à l'alerte d' action et une partie des données provenant des capteurs pour assurer une surveillance à long terme de la machine (par exemple, des données historiques permettant de visualiser les modifications au cours du temps). En l' absence de correspondance avec un modèle systémique, les donnces provenant des capteurs sont comparées avec des modèles de composants connus (étape 524). Si les données provenant des capteurs correspondent à un modèle de composant (étape 526), l'opération de rapport de panne (étape 528) est exécutée. En l' absence de correspondance, une identification de composant est attribuée et transmise au serveur annuaire 112 au niveau 206 (étape 530). L' identification de composant est un numéro de référence décrivant uniquement un composant de la machine, comme par exemple un roulement à billes, un moteur ou une boîte d'engrenages, etc.. Lorsqu'une correspondance et un diagnostic sont retournés au serveur du fabricant de la machine 108, le modèle et le diagnostic sont ajoutés à la bibliothèque de modèles décrivant les anomalies des composants afin d'être S utilisés pour des événements correspondants ultérieurs. En référence maintenant à la 5c, le serveur annuaire 112 recherche des serveurs du fabricant de la machine utilisant le même composant portant la même identification de composant que celle transmise par le serveur du fabricant de la machine 108 au niveau 204 (c'est-à-dire le serveur du fabricant de la machine demandeur) (étape 540). Si une identification de composant correspond (étape 542), le serveur annuaire 112 envoie l' identification de serveur de l'un des serveurs du fabricant de la machine ayant une identification de composant correspondante. Le serveur du fabricant de la machine demandeur et le serveur du fabricant de la machine ayant une identification de composant correspondante établissent une liaison point à point (peer-to-peer) et les données sont transmises au serveur du fabricant de la machine ayant une identification de composant correspondante pour être analysces (étape 546). Le serveur du fabricant de la machine ayant une identification de composant correspondante compare les données provenant des capteurs avec les bibliothèques de modèles décrivant les anomalies du système et les anomalies des composants (étape 548). S'il existe une correspondance (étape 550), le serveur du fabricant de la machine ayant une identification de composant correspondante transmet le diagnostic et le modèle de composant associés aux données provenant des capteurs au serveur du fabricant de la machine demandeur 108 au niveau 204 (étape 552) . Le serveur du fabricant de la machine demandeur 108 reçoit les informations et exécute l'opération de rapport de panne (étape 528). S' il n'y a pas de correspondance entre les données provenant des capteurs et le serveur du fabricant de la machine 108 ayant une identification de composant correspondante, les étapes 540 à 550 sont répétées sur d'autres serveurs du fabricant de la machine 108 ayant une identification de composant correspondante jusqu'à ce qu'une correspondance apparaisse ou que plus aucun serveur du fabricant de la machine 108 ayant une identification de composant correspondante ne soit trouvé. Selon une autre possibilité, des liaisons point à point (peer-to-peer) sont établies avec des serveurs du fabricant de la machines ayant une identification de composant correspondante afin que ceux-ci puissent exécuter en parallèle une comparaison des données provenant des capteurs. Si plus aucun serveur du fabricant de la machine 108 ayant une identification de composant correspondante n'est trouvé (c'est-à-dire si les données provenant des capteurs ne correspondent à aucun modèle connu), le serveur annuaire 112 en informe le serveur du fabricant de la machine demandeur et établit une liaison avec le serveur du réseau d' experts 114 et transmet les données provenant des capteurs au serveur du réseau d'experts 114 (étape 544). En référence maintenant à la figure 5d, le serveur du réscau d' experts 114 reçoit les données provenant des capteurs et détermine les experts requis. Le serveur du réseau 114 choisit un expert principal au sein d'un groupe d'experts, qui devient responsable de la résolution du problème, et établit une session de travail avec expert principal (étape 560). Le groupe d' experts est défini en mettant en correspondance les compétences des experts et le type de machine surveillée par le détecteur 302. L' expert principal est choisi en fonction d'une liste de critères. La liste de critères comprend la disponibilité de l' expert, le coût et l'urgence du problème. Par exemple, si le diagnostic doit débuter immédiatement, le groupe d' experts doit être limité aux experts qui se trouvent dans un fuseau horaire leur permettant de lancer le projet (par exemple, si la défaillance de la machine survient en plein milieu de la nuit aux EtatsUnis, l' expert principal peut être choisi dans un groupe d'experts résidant dans une partie du monde o la journée de travail vient de débuter). Lorsque l' expert principal est choisi et a accepté la session de travail, il analyse les donnces et désigne des spécialistes capables de résoudre le problème (étape 564). Les spécialistes travaillent ensemble et partagent les mêmes informations dans l'environnement de collaboration afin de résoudre le problème (étape 564). L'environnement de collaboration permet aux spécialistes de travailler ensemble depuis des lieux distants. L'environnement de collaboration est un réscau qui offre aux spécialistes et aux experts un accès partagé aux données provenant des capteurs et de la machine, un accès partagé aux bibliothèques de modèles, leur permet de partager les mêmes documents, d'établir des communications sécurisces (et non séaurisées) et permet de suivre les contributions individuelles. Les communications entre les spécialistes peuvent s'effectuer par téléphone, vidéo, messagerie électronique, messagerie instantanée, conavigation, etc. Si les spécialistes choisis ne sont pas en mesure de résoudre le problème (étape 566), l' expert principal choisit d'autres spécialistes pour voir s'ils pourront résoudre le problème et l'étape 564 se répète. L' expert principal et les spécialistes choisis continuent à travailler sur le problème jusqu'à ce qu'il soit résolu. Une fois le problème résolu, l' expert principal valide la solution et élabore une description du diagnostic de la panne qui est entrce dans la base de données du serveur du fabricant de la machine 108 au niveau 204 (étape 568). Les modèles du système et des composants et le diagnostic sont transmis au serveur du fabricant de la machine 108 au niveau 204 (étape 570). Selon un autre mode de réalisation, les modèles du système et des composants sont transmis à tous les serveurs du fabricant de la machine ayant une identification de composant qui correspond à l' identification de composant transmise par le serveur du fabricant de la machine demandeur. Un système et un procédé de diagnostic à distance adaptable à niveaux multiples de dispositifs ont été décrits. La description précédente des différents modes de réa l i sat ion de la présente invent ion a été donnée à titre d' illustration et de description. Elle n'a pas pour objet d'étre exhaustive ou de limiter la présente invention aux modes de réalisation précis décrits. De nombreuses modifications ou variations sont possibles dans l'optique des enseignements ci-dessus. Les modes de réalisation discutés ont été choisis et décrits afin d'illustrer au mieux les principes de la précente invention et son application pratique afin qu'un spécialiste ordinaire de la technique puisse utiliser la présente invention selon différents modes de réalisation et en apportant diverses modifications exigées pour une utilisation particulière. De telles modifications et variations font partie de l'étendue de la présente invention définie par les revendications annexéss interprétées aussi largement que possible dans un cadre juste, logal et équitable. FIG. 1 114 Serveur du réssau d'experts 112 Serveur annuaire S 108 Serveur du fabricant de la machine 106 Réseau 104 Serveur mandataire / passerelle 102 Utilisateur final FIG. 2 208 Niveau serveur du réseau d'experts 206 Niveau serveur annuaire point à point (pecr-to peer) 204 Niveau serveur du fabricant de la machine 202 Niveau utilisateur final FIG. 3 302 Détecteur 304 Capteurs FIG. 4 402 Module d'entrce de capteurs analogiques 400 Alimentation 410 Carte d'unité centrale 404 Bouton de remise à zéro / réapprentissage 406 Indicateur à DEL 408 Module de réscau local sans fil FIG. 5a Start = Début 502 Configuration automatique de la liaison de communication 504 Génération d'un modèle de signal pour la machine (phase d'apprentissage automatique) 506 Obtention des données de capteurs réelles 508 Les données de capteurs correspondent-elles au modèle ? Yes = 0ui 510 Fonctionnement normal No = Non - 512 Transmission des donnces de capteurs au serveur du fabricant de la machine FIG. 5b Yes = 0ui No = Non 520 Comparaison des données de capteurs avec une biblicthèque de modèles systémiques connus 522 Existe-t- il une correspondance ? 524 Comparaison des donnces de capteurs avec une bibliothèque de modèles de composants connus S 526 Existe-t-il une correspondance ? 530 Transmission de l' identification de composant qui ne correspond pas au serveur annuaire point à point (pecr-to-pecr) 528 Exécution de l'opération de rapport de panne FIG. 5c Yes = 0ui No = Non 540 Recherche de l' identification de composant suivant 542 Identification de composant trouvoe ? 544 Etablissement d'une liaison avec le serveur du fabricant de la machine et transmission des donnces de capteurs au serveur du réseau d' experts 546 Etablissement d'une liaison point à point (pecr-to- peer) entre le serveur du fabrlcant de la machine demandeur et le serveur du fabricant de la machine contenant une bibliothèque de modèles d' identification de composant correspondante 548 Comparaison des données de capteurs avec la bibl iothèque de modèl es de compos ant s du se rveur du fabricant de la machine 550 Existe-t-il une correspondance ? 552 Transmission des modèles de composants et diagnostic FIG. 5d 560 Désignation d'un expert principal par type de machine et d' application et création d'une session de travail 562 L' expert principal analyse les données et désigne l à 3 spécialistes qui seront chargés de résoudre le problème 564 Les spécialistes travaillent ensemble et partagent les mêmes données de machine par l'intermédiaire de l'environnement en collaboration 566 Problème résolu ? 568 L' expert principal valide et affine la description du diagnostic de la panne qui est entrée dans la base de donnces 570 Transmission des modèles du système et des composants et du diagnostic FIG. 6 502 Début Configuration automatique de la liaison de communication 600 Détection de tous les modes d'accès de communication disponibles répétition périodique et en cas d'erreurs de transmission 700 Réseau local 702 Modem numéroteur 709 GSM/GPRS/UMTS 706 Satellite 708 Espace pour extensions futures Configure dialing... = Configuration des paramètres de numérotation - standard de la société et codes de pays/ville Find ISP... = 0btention du numéro de téléphone du fournisseur de services (ISP) par l'intermédiaire du serveur annuaire et connexion Establish data connoction = Etablissement d'une communication de données 602 Obtention de l'adresse IP du serveur du fabricant de la machine par l'intermédiaire du serveur annuaire 604 Etablissement d'une liaison sécurisoe 606 Test de la vitesse de transmission effective 608 Etablissement d'une hiérarchie des modes de liaison 610 Déconnexion des liaisons secondaires non permanentes Communication link... = Fin de la configuration automatique de la liaison de communication FIG. 7a Approximate Percentage of Components = Pourcentage approximatif de composants Failure Probability = Probabilité de panne Time = Temps FIG. 7b Failure Probability = Probabilité de panne Traditional Time Based Management = Gestion temporelle classique Conditional Based Management = Gestion conditionnelle Time = Temps Revendi cat ions 1. Procédé de surveillance et de diagnostic à distance du fonctionnement d'une machine, le procédé comprenant: - une détection des signaux d'un ou plusieurs paramètres détat ou de fonctionnement de la machine; caractérisé en ce qu'il comporte également: - une comparaison des signaux détectés avec un modèle de signal conservé localement par rapport à la machine afin d'identifier toute anomalie dans les signaux détectés comparés au modèle de signal i - une transmission des informations décrivant chaque anomalie à un lieu distant de la machine; - un diagnostic sur le lieu distant des informations décrivant l'anomalie, le diagnostic incluant une analyse initiale des informations au moyen d'outils de diagnostic conservés sur le lieu distant, une analyse ultérieure des informations au moyen d'outils de diagnostic conservés autre part si l'analyse initiale ne permet pas de fournir un diagnostic et une analyse finale effectuce par une équipe d'experts humains à l' aide d'un logiciel d'environnement en collaboration si les analyses initiale et ultérieure n'ont pas permis d'établir un diagnostic; et - un rapport concernant le diagnostic de l'anomalie transmis à un site capable de procéder à la réparation de la machine. 2. Procédé de surveillance et de diagnostic à distance du fonctionnement d'une machine selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'étape de détection des signaux des paramètres d'état ou de fonctionnement de la machine incluent la surveillance continue d' au moins l 'un des paramètres de fonctionnement et des paramètres d'état. 3. Procédé de surveillance et de diagnostic à distance du fonctionnement d'une machine selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle de signal est un modèle statistique basé sur une collecte initiale des signaux détectés. 4. Procédé de surveillance et de diagnostic à distance du fonctionnement d'une machine selon la revendication 1, caractérisé en ce que les signaux détectés sont dérivés d'une pluralité de capteurs, le procédé comprenant les étapes suivantes: identification d'un capteur défectueux; génération d'un nouveau modèle de signal basé sur les capteurs restants; surveillance de la machine sur la base des capteurs restants et du modèle de signal jusqu'à ce que le capteur détectueux soit réparé ou remplacé. 5. Procédé de surveillance et de diagnostic à distance du fonctionnement d'une machine selon la revendication 1, caractérisé en ce que les signaux détectés sont dérivés d'une pluralité de capteurs, le procédé comprenant l'étape consistant à générer un signal de capteur de remplacement si l'anomalie détectée est basée sur un signal détecté provenant d'un unique capteur afin que le signal de remplacement remplace, dans les signaux détectés, le signal détecté provenant d'un unique capteur, et l'étape de comparaison comprend l'étape de comparaison des signaux détectés contenant le signal de remplacement et du modèle de signal. 6. Procédé de surveillance et de diagnostic à distance du fonctionnement d'une machine selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte l'étape consistant à aj outer le diagnostic aux outils de diagnostic conservés dans le lieu distant si le diagnostic est fournit par l'un des outils de diagnostic conservés autre part et par l'équipe d'experts humains. 7. Outil local placé à proximité d'une machine pour fournir une analyse des conditions de fonctionnement de la machine, comportant une pluralité de capteurs connectés à la machine afin de générer des informations décrivant l'état de fonctionnement de la machine; caractérisé en ce que l'outil est connecté, par l'intermédiaire d'une liaison de communication, à un outil de diagnostic distant qui diagnostique une anomalie dans le fonctionnement de la machine lorsque l'outil local le lui demande, l'outil local comprenant: - un processeur destiné à recevoir les informations provenant de la pluralité de capteurs, le processeur comprenant (1) un modèle des informations reflétant le fonctionnement normal de la machine, (2) des instructions permettant d'analyser les informations provenant des capteurs par rapport au modèle et l'élaboration d'un rapport sur les anomalies lorsque les informations provenant de la pluralité de capteurs ne correspondent pas au modèle; et - une interface avec la liaison de communication permettant de transmettre le rapport sur les anomalies à l'outil de diagnostic distant afin qu'il établisse un diagnostic. 8. Outil local selon la revendication 7, caractérisé en ce que le processeur comprend un mode d'apprentissage permettant de générer un modèle du fonctionnement normal de la machine. 9. Outil local selon la revendication 8, caractérisé en ce que l'outil local comprend une interface permettant de placer le processeur en mode d'apprentissage. 10. Outil local selon la revendication 8, caractérisé en ce que l' interface est un bouton de remise à zéro permettant de placer le processeur en mode d'apprentissage. 11. Outil local selon la revendication 8, caractérisé en ce que l'outillocal comprend un module de conditionnement de capteur destiné à exécuter un prétraitement des signaux sur les informations provenant de la pluralité de capteurs. 12. Outil de diagnostic situé à distance d'une machine qui fournit un diagnostic d'une anomalie concernant les conditions de fonctionnement de la machine, caractérisé en ce que l'outil de diagnostic est connocté, par l'intermédiaire d'une liaison de communication, à un outil local qui se trouve à proximité de la machine et dans lequel l'outil local surveille les conditions de fonctionnement de la machine et identifie les anomalies, l'outil de diagnostic distant comprenant: un premier n_ud sur la liaison de communication permettant de diagnostiquer l'anomalie détectée par l'outil local et des instructions permettant de diagnostiquer l'anomalie en utilisant les outils de diagnostic disponibles au niveau de ce n_ud; des n_uds supplémentaires dans le réseau ayant accès à des outils de diagnostic supplémentaires; une interface placce entre le premier n_ud et les n_uds supplémentaires en vue de la communication de l'anomalie depuis le premier n_ud vers les n_uds supplémentaires; et des instructions au niveau du premier n_ud permettant de communiquer l'anomalie à l'un des n_uds supplémentaires si les outils de diagnostic disponibles au niveau de ce n_ud ne peuvent fournir un diagnostic sur une cause de l'anomalie. 13. Outil de diagnostic selon la revendication 12, caractérisé en ce que l'outil local comprend deux types distincts de bibliothèques de modèles. 14. Outil de diagnostic selon la revendication 13, caractérisé en ce que les deux types distincts de bibliathèques de modèles sont des bibliathèques de modèles des conditions de fonctionnement du système et des composants. 15. Outil de diagnostic selon la revendication 12, caractérisé en ce que les instructions au niveau du premier n_ud comprennent de s instruct ions permettant de communi quer l'anomalie à un système expert auquel participe des experts humains afin d'établir un diagnostic de l'anomalie lorsque les outils de diagnostic du premier n_ud et des n_uds supplémentaires ne sont pas parvenus à fournir un diagnostic. 16. Outil de diagnostic situé à distance d'une machine qui fournit un diagnostic d'une anomalie concernant les conditions de fonctionnement de la machine, caractérisé en ce que l'outil de diagnostic est connecté, par l'intermédiaire d'une liaison de communication, à un outil local qui se trouve à proximité de la machine et en ce que l'outil local surveille les conditions de fonctionnement de la machine et identifie les anomalies, l'outil de diagnostic distant comprenant: - un n_ud sur la liaison de communication permettant de diagnostiquer l'anomalie détectée par l'outil local; les outils de diagnostic au niveau de ce n_ud comprenant une première bibliathèque de modèles comportant des informations décrivant des anomalies du système et une deuxième bibliothèque de modèles comportant des informations décrivant des anomalies des composants; et - des instructions au niveau du n_ud permettant d'effectuer un diagnostic en utilisant successivement les première et deuxTème bibliothèques. 17. Outil de diagnostic selon la revendication 16, caractérisé en ce que le n_ud est un premier n_ud et la liaison de communication inclut un deuxième n_ud qui est connecté au premier n_ud et repoit l'anomalie depuis le premier n_ud lorsque celui-ci n'a pas réussi à établir un diagnostic de l'anomalie, et en ce que le deuxième n_ud comprend un ou plusieurs experts humains travaillant dans un environnement de collaboration afin de diagnostiquer la cause de l'anomalie. 18. Outil de diagnostic selon la revendication 17, caractérisé en ce que la liaison de communication inclut un troisième n_ud qui est connecté au premier n_ud et reçoit un diagnostic de la cause, et en ce que le troisième n_ud comprend un ou plusieurs services capables de procéder à la réparation de la machine. 19. Outil de diagnostic selon la revendication 17, caractérisé en ce que la liaison de communication inclut un quatrième n_ud qui est connecté au premier n_ud et reçoit l'anomalie depuis le premier n_ud lorsque celui-ci n'est pas parvenu à diagnostiquer l'anomalie, et en ce que le quatrième n_ud comprend des instructions permettant de diagnostiquer l'anomalie et dans lequel le deuxième n_ud repoit l'anomalie depuis le premier n_ud si le quatrième n_ud