FR 3003369 A1 20140919 FR 1451937 A 20140310 Système et procédé pour l'identification et l'analyse d'entités à données de maintenance La présente invention concerne l'identification et l'analyse d'entités de données, notamment l'identification d'entités de données et l'analyse de données de maintenance. Dans certaines industries, des véhicules ou des machines industrielles nécessitent un entretien régulier et, dans certains cas, une remise en état et/ou une révision du fait de leur usage constant. Par exemple, des services aéronautiques comprennent des données de maintenance d'aéronefs, appelées données de maintenance, réparation et révision (MRO : « Maintenance, Repair, Overhaul » selon un acronyme anglosaxon) dans des carnets ou dossiers d'entretien. Ordinairement, les données de MRO contiennent des informations sur les problèmes (p. ex. des symptômes) dans les aéronefs et les mesures de remise en état correspondantes (p. ex. des réparations et des mesures correctrices). Du fait de la complexité des aéronefs, il est fréquent qu'un mécanicien puisse tenter d'appliquer plusieurs solutions à un problème particulier. Cependant, en raison de la quantité de données de MRO archivées et/ou de l'accessibilité des données, il peut être difficile de déterminer l'efficacité d'une réparation pour un problème particulier et/ou la fiabilité d'une pièce ou d'un organe particulier. Dans une première forme de réalisation de l'invention, il est proposé un procédé pour identifier et analyser des entités de données parmi des données (de maintenance, réparation et révision (MRO)). Le procédé comporte l'obtention de données de MRO comprenant des informations textuelles non structurées. Le procédé comporte aussi l'exécution d'une reconnaissance d'entités nommées parmi les données de MRO pour extraire des entités des informations textuelles non structurées et marquer les entités avec un identifiant. Le procédé comporte en outre une analyse heuristique des entités identifiées pour estimer une efficacité d'une solution à un problème spécifique ou estimer une fiabilité d'un organe. Dans une deuxième forme de réalisation de l'invention, il est proposé un système pour identifier et analyser des entités parmi des données (de maintenance, réparation et révision (MRO)). Le système comporte une structure de mémoire codant une ou plusieurs routines exécutables par un processeur et dont l'exécution, provoque la réalisation d'actions. Les actions comprennent la réalisation d'une reconnaissance d'entités nommées parmi des données de MRO afin d'extraire des entités et de marquer les entités avec un identifiant, les données de MRO comprenant des informations textuelles non structurées, et l'identifiant indiquant si une entité particulière est une pièce, un problème ou une mesure correctrice. Les actions comprennent aussi une analyse heuristique des entités identifiées pour estimer une efficacité d'une solution à un problème spécifique ou estimer une fiabilité d'un organe. Le système comporte aussi un organe de traitement conçu pour accéder à la/aux routines codée(s) par la structure de mémoire et pour exécuter celle(s)-ci. Dans une troisième forme de réalisation de l'invention, il est proposé un ou plusieurs supports non éphémères, exploitables par ordinateur, codant une ou plusieurs routines exécutables par un processeur. La/les routine(s), lors de son/leur exécution par un processeur, provoque(nt) la réalisation d'actions. Les actions comprennent la réalisation d'une reconnaissance d'entités nommées parmi des données (de maintenance, réparation et révision (MRO)) afin d'extraire des entités et de marquer les entités avec un identifiant, les données de MRO comprenant des informations textuelles non structurées, et l'identifiant indiquant si une entité particulière est une pièce, un problème ou une mesure correctrice. Les actions comprennent aussi une analyse heuristique des entités identifiées pour estimer une efficacité d'une solution à un problème spécifique ou estimer une fiabilité d'un organe. L'invention sera mieux comprise à l'étude détaillée de quelques modes de réalisation pris à titre d'exemples non limitatifs et illustrés par les dessins annexés sur lesquels : - la Figure 1 est une vue schématique globale d'une forme de réalisation d'un système d'analyse et d'identification d'entités de données ; - la Figure 2 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour identifier et analyser des entités de données à l'aide du système illustré sur la Figure 1 ; - la Figure 3 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour construire un modèle de correction d'orthographe et corriger l'orthographe de données textuelles ; - la Figure 4 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour construire un modèle d'identification de synonymes et normaliser les synonymes des données textuelles ; - la Figure 5 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour construire un modèle de reconnaissance d'entités nommées et extraite des entités de données textuelles ; - la Figure 6 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour analyser des entités extraites (p.ex. l'efficacité d'une réparation) ; - la Figure 7 est une représentation graphique d'une forme de réalisation d'un diagramme d'efficacité ; - la Figure 8 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour analyser des entités extraites (p.ex. la fiabilité d'un organe) ; - la Figure 9 est une représentation graphique d'une forme de réalisation d'un diagramme de fiabilité d'un organe ; - la Figure 10 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour analyser des entités extraites (p. ex. une analyse de groupes de symptômes) ; - la Figure 11 est une représentation graphique d'une forme de réalisation de groupes de symptômes ; - la Figure 12 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé pour utiliser une interface utilisateur afin de visualiser l'efficacité d'une réparation ; - la Figure 13 est une représentation d'une forme de réalisation d'une interface utilisateur pour visualiser l'efficacité d'une réparation (p.ex. les pièces choisies) ; - la Figure 14 est une représentation d'une forme de réalisation d'une interface utilisateur pour visualiser l'efficacité d'une réparation (p.ex. les problèmes choisis) ; - la Figure 15 est une représentation d'une forme de réalisation de l'interface utilisateur de la Figure 13 au moment du choix d'une pièce spécifique ; - la Figure 16 est une représentation d'une forme de réalisation de l'interface utilisateur de la Figure 14 au moment du choix d'un problème spécifique ; et - la Figure 17 est une représentation d'une forme de réalisation d'une interface utilisateur affichant des informations sur l'efficacité d'une réparation. Bien que la présentation ci-après soit réalisée globalement dans le contexte de données de maintenance d'aéronefs (en particulier, des données de MRO), il faut souligner que les techniques selon la présente invention ne se limitent pas à un emploi dans le contexte de l'aéronautique. Il est entendu que les exemples et les explications fournis dans le contexte des données de MRO d'aéronefs ne servent qu'à faciliter les explications en présentant des cas de mises en oeuvre et d'applications concrètes. Cependant, les présentes solutions peuvent aussi servir dans d'autres contextes tels que les carnets ou dossiers d'entretien de machines industrielles (p.ex. des équipements lourds, du matériel agricole, des équipements de raffinage de pétrole, etc.) de n'importe quel type de véhicule de transport ou de n'importe quel autre type d' équipements. Passant aux dessins et considérant pour commencer la Figure 1, il y est représenté schématiquement un système d'identification et d'analyse 10 d'entités de données pour identifier et analyser des données parmi des données de MRO. Une "entité de données" est un objet à données qui a un type de données (p.ex. une pièce, un problème, une mesure correctrice, etc.). Dans la forme de réalisation illustrée sur la Figure 1, le système 10 comporte un système de traitement 12 qui utilise divers algorithmes, modèles et heuristiques 16 (p.ex. des algorithmes/modèles d'exploration de textes, des modèles d'analyse, etc.) pour identifier et analyser des entités de données issues de n'importe quelle source parmi une série de sources 18 de données (p.ex. des données ou du texte non structuré(es) 20) de carnets ou de dossiers d'entretien d'aéronefs). Par exemple, comme décrit plus en détail ci-après, le système de traitement 12 peut élaborer et utiliser des algorithmes, des modèles et/ou des heuristiques 16 pour corriger des fautes d'orthographe dans le texte non structuré des données de MRO et/ou normaliser des synonymes dans le texte non structuré ou dans le texte non structuré à orthographe corrigée. De plus, le système de traitement 12 peut élaborer et utiliser des modèles/algorithmes/ heuristiques 16 (p.ex. un modèle de Markov caché (MMC) pour obtenir une efficacité de réparation (p.ex. pour des symptômes spécifiques et des réparations ou mesures correctrices correspondantes) ou une fiabilité de pièces ou organes particuliers. Le système de traitement 12 comprendra globalement un ou plusieurs ordinateurs programmés (et des processeurs et mémoires associés) qui peuvent se trouver à un seul ou a plusieurs endroits. Les modèles/algorithmes/heuristiques 16 eux-mêmes peuvent être stockés dans le système de traitement 12 ou sont accessibles pour le système de traitement 12 quand il est sollicité pour identifier ou analyser les entités de données. Pour permettre une interface utilisateur avec les modèles/algorithmes/heuristiques 16, les sources 18 de données et les entités de données, une série d'interfaces modifiables 22 est prévue. La encore, ces interfaces 22 peuvent être stockées dans le système de traitement 12 ou sont accessibles pour le système 12 lorsque nécessaire. Les interfaces 22 produisent une série de vues 24 à propos desquelles on en saura davantage plus loin. Globalement, les vues permettent d'élaborer les modèles 16, l'analyse d'entités de données, la visualisation des résultats analytiques et l'interaction avec ceux-ci, et la visualisation des entités de données elles-mêmes et l'interaction avec celles-ci. Par ailleurs, uniquement à titre d'exemple, les techniques selon la présente invention peuvent servir à identifier des entités de données dans des documents textuels (p.ex. des carnets ou dossiers d'entretien d'aéronefs), ainsi que des documents avec d'autres formes et types de données, notamment des données d'images, des données audio, des données de signaux, etc., comme expliqué plus loin. Cependant, comme expliqué plus en détail ci-après, bien que les techniques selon la présente invention donnent des outils incomparables pour l'analyse de documents textuels, l'invention ne se limite pas à une application aux seules données textuelles. Les techniques peuvent être employées avec des entités de données telles que des images, des données audio, des données de signaux et des entités de données qui comprennent ces types de données ou sont associées les unes aux autres en ayant ces types de données (à savoir du texte et des images, du texte et du son, des images et du son, du texte et des images et du son, etc.). A l'aide des algorithmes/modèles/heuristiques 16, le système de traitement 12 accède aux sources 18 de données pour identifier et analyser individuellement des entités de données. Par exemple, la technique selon la présente invention peut servir à identifier et analyser les données de MRO non structurées 20. Des entités de données MRO non structurées peuvent ne comprendre aucun de ces champs identifiables, mais peuvent, en revanche, être des données "brutes" ou non traitées (p.ex. des notes ou des commentaires manuscrits ou sous une forme libre) pour lesquelles un traitement plus poussé ou différent peut être de mise (p.ex. une correction d'orthographe et/ou une normalisation de synonymes). De plus, ces données de MRO non structurées issues des carnets et dossiers d'entretien peuvent se trouver dans des bases de données 26. Les techniques selon la présente invention assurent plusieurs fonctions utiles qu'il convient de considérer comme distinctes, quoique liées. Tout d'abord une "identification" d'entités de données concerne le choix et l'extraction d'entités intéressantes, ou potentiellement intéressantes, depuis les données de MRO non structurées 20 et marquage des entités ou l'attribution d'identifiants à celles-ci (p.ex. pour identifier l'entité comme étant une pièce, un problème ou une mesure correctrice) a l'aide des algorithmes/modèles/heuristiques 16. Une "analyse" des entités implique un examen des caractéristiques définies par les données et/ou des relations entre les données. De nombreux types d'analyse sont réalisables, sur la base des marques ou identifiants, et des algorithmes/modèles/heuristiques 16, par exemple, pour identifier des relations ou des tendances dans les données. Comme évoqué plus haut, le système de traitement 12 s'appuie aussi sur des règles et des algorithmes/modèles/heuristiques 16 pour identifier et analyser les entités de données. Comme expliqué plus en détail ci-après, les algorithmes/modèles/ heuristiques 16 seront normalement adaptés aux fins spécifiques (p.ex. l'identification et l'analyse) des entités de données. Par exemple, les algorithmes/ modèles/heuristiques 16 peuvent concerner l'analyse et/ou la correction de texte dans des documents textuels. Les algorithmes/modèles/heuristiques 16 peuvent être stockés dans le système de traitement 12 ou sont accessibles, si nécessaire, pour le système de traitement 12. Des algorithmes complexes pour l'analyse (p.ex. un algorithme de regroupement) et l'identification de caractéristiques intéressantes (p.ex. des algorithmes d'exploration de textes) dans les documents textuels peuvent faire partie des algorithmes et, si nécessaires, il est possible de s'appuyer sur eux pour l'identification et l'analyse des entités de données. Le système de traitement 12 de données est également couplé à un ou plusieurs dispositifs de mémorisation 28 pour mémoriser des résultats de recherches, des résultats d'analyses, des préférences d'utilisateurs et n'importe quelles autres données permanentes ou temporaires susceptibles d'être nécessaires pour atteindre les buts de l'identification et de l'analyse. En particulier, le dispositif de mémorisation 28 peut servir à stocker les bases de données 26 et les algorithmes/modèles/heuristiques 16. Une série d'interfaces modifiables 22 peut être envisagée pour prendre part à l'élaboration des modèles et algorithmes 16 et à l'analyse des entités elles-mêmes. C' est uniquement à titre d'exemple, comme illustré sur la Figure 1, que ces interfaces 22 sont envisagées ici. Il peut s'agir d'une interface 30 prévue pour élaborer et/ou vérifier des algorithmes ou des modèles 16. Des interfaces de visualisation 32 de résultats sont envisagées pour illustrer les résultats de l'analyse d'une ou de plusieurs entités de données. Les interfaces 22 seront normalement présentées l'utilisateur par un poste de travail 34 (p.ex. par l'intermédiaire d'un écran d'affichage 36) en lien avec le système de traitement 12. Le système de traitement 12 peut assurément faire partie d'un poste de travail 34 ou peut être totalement distant du poste de travail 34 avec lequel il est en lien par l'intermédiaire d'un réseau approprié. De nombreuses vues différentes 24 peuvent être présentées par les interfaces 22, dont les vues énumérées sur la Figure 1 et appelées vue de tampon, vue de formulaire, vue de tableau, vue de détail, affichage spatial de base, affichage spatial à incrustation, schéma défini par l'utilisateur, ou toute autre vue. Il faut se rappeler qu'il ne s'agit là que d'exemples d'examens d'analyse et que bien d'autres vues ou variantes de ces vues peuvent être envisagées. Compte tenu du fonctionnement du système 10 évoqué ci- dessus en référence à la Figure 1, la Figure 2 représente un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé 38 pour identifier et analyser des entités de données à partir de données de MRO non structurées 20. N'importe quel ordinateur à application spécifique ou à usage général, possédant une mémoire et un processeur, peut exécuter tout ou partie des étapes du procédé 38 et d'autres procédés décrits plus loin. A titre d'exemple, comme indiqué plus haut à propos de la Figure 1, le système de traitement 12 et le dispositif de mémorisation 28 ou la mémoire du poste de travail 34 peuvent être conçus pour exécuter le procédé 38. Par exemple, le dispositif de mémorisation ou la mémoire du poste de travail 34, qui peut être n'importe quel support matériel non temporaire, exploitable par ordinateur (p.ex. un disque optique, un dispositif à semiconducteur, une puce, un microprogramme), peut stocker un ou plusieurs jeux d'instructions exécutables par un processeur du système de traitement 12 ou du poste de travail 34 pour réaliser les étapes du procédé 38 et des autres procédés décrits plus loin. Considérant la Figure 2, dans la mise en oeuvre représentée, le procédé 38 comporte l'obtention (p.ex. la réception de données du dispositif de mémorisation 28) de données brutes 40 (p.ex. des données de MRO) (bloc 42). Les données brutes 40 comprennent du texte non structuré de carnets ou dossiers d'entretien d'aéronefs. Dans certaines formes de réalisation, le texte non structuré contient des fautes d'orthographe et/ou de multiples acronymes ou synonymes pour certains termes ou certaines locutions. Afin de corriger les fautes d'orthographe dans les données brutes 40, le procédé 38 comporte la création d'un modèle ou module de correction d'orthographe 44 (bloc 46) utilisant des données d'apprentissage 48 (p.ex. des données d'apprentissage de MRO qui contiennent des fautes d'orthographe) comme décrit plus en détail plus loin. Afin de normaliser des termes synonymes (y compris des acronymes) dans les données brutes 40, le procédé 38 comporte la création d'un module ou modèle 50 d'identification de synonymes (et acronymes) (bloc 52) utilisant des données de formation 54 (p.ex. des données d'apprentissage de MRO qui contiennent des synonymes et des acronymes différents pour des termes ou des locutions particuliers) comme décrit plus en détail plus loin. Dans certaines formes de réalisation, le procédé 38 comporte une correction de fautes d'orthographe dans les données brutes 40 (bloc 56). Dans certaines formes de réalisation, le procédé 38 comporte une normalisation de termes synonymes (bloc 60) dans le texte à orthographe corrigée 58, ce qui donne un texte 62 à emploi de synonymes. Dans d'autres formes de réalisation, le procédé 38 comporte une normalisation de termes synonymes (bloc 60) dans les données brutes 40. Dans certaines formes de réalisation, le procédé 38 utilise effectivement une correction de fautes d'orthographe (bloc 56) et/ou une normalisation de termes synonymes (bloc 60). Afin d'identifier et d'analyser les données de MRO à l'aide d'algorithmes d'exploration de textes, le procédé 38 comporte la création d'un modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées (bloc 66) utilisant des données d'apprentissage 68 (p.ex. des données de MRO marquées manuellement) comme décrit plus en détail plus loin. Dans certaines formes de réalisation, le modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées comprend un modèle de Markov caché (MMC). Le procédé 38 comporte l'utilisation du modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées pour effectuer une reconnaissance d'entités nommées dans le texte 62 à emploi de synonymes (et à correction d'orthographe) (bloc 70) pour extraire des entités 72 des données de MRO non structurées. Dans certaines formes de réalisation, la reconnaissance d'entités nommées peut être effectuée (bloc 70) dans du texte 58 à correction d'orthographe sans normalisation de termes synonymes ou dans du texte 62 à emploi de synonymes sans correction d'orthographe. Comme décrit plus en détail plus loin, la reconnaissance d'entités nommées comprend la détection de termes ou locutions dans le texte non structuré, l'extraction des termes ou locutions en tant qu'entités 72 et le marquage ou l'attribution d'un identifiant aux entités 72. Dans certaines formes de réalisation, l'identifiant ou la marque indique si l'entité 72 est une pièce, un problème ou une mesure correctrice (p.ex. une réparation). A la suite de l'extraction des entités 72, le procédé 38 comporte la réalisation d'une analyse des entités extraites 72 (bloc 74), ce qui débouche sur des données ou entités analysées 76 comme décrit plus en détail plus loin. On peut citer comme exemples d'analyses la détermination d'une efficacité d'une réparation pour un problème spécifique, l'estimation d'une fiabilité d'un organe ou d'une pièce et/ou le regroupement des entités ou données analysées 76 en groupes de symptômes qui réunissent des pièces spécifiques et des problèmes correspondants pour la pièce spécifique présentant un symptôme commun. Le procédé 38 comporte également un affichage des données 76 d'analyse des entités extraites 72 (bloc 78) comme décrit plus en détail plus loin. Par exemple, des graphiques ou des diagrammes peuvent être affichés (p.ex. sur l'écran 36), illustrant l'efficacité d'une réparation ou la fiabilité d'organes. Des regroupements de symptômes peuvent aussi être affichés. Comme indiqué plus haut, les techniques décrites ici peuvent utiliser le modèle ou module de correction d'orthographe 44 sur les données textuelles de MRO non structurées. La Figure 3 est un organigramme illustrant le déroulement d'un procédé 80 pour construire le modèle de correction d'orthographe 44 et pour corriger l'orthographe des données textuelles de MRO non structurées. Les données textuelles de MRO non structurées peuvent comprendre du texte décrivant, dans des carnets ou les dossiers d'entretien d'aéronefs, un symptôme particulier (c'est-à-dire le problème et la pièce correspondante) et une mesure correctrice ou une réparation correspondante pour le symptôme particulier. Dans certaines formes de réalisation, la mesure correctrice peut ne pas comprendre de réparation (par exemple, elle peut conseiller d'attendre un certain temps avant de procéder à une remise en état) ou décrire si la réparation a été efficace. La Figure 3 représente une ou plusieurs bases de données 26 qui contiennent les données de MRO non structurées. Celles-ci contiennent le texte brut 40 (c'est-à-dire sans correction d'orthographe ni normalisation de synonymes), le texte 58 à correction d'orthographe et le texte 62 à emploi de synonymes (qui peut aussi avoir fait ou non l'objet d'une correction d' orthographe). Comme représenté sur la Figure 3, des étapes d'algorithme sont indiquées dans les rectangles, des étapes de construction de modèle sont indiquées dans des rectangles en traits discontinus et des étapes d'exécution de modèle sont indiquées dans des rectangles en traits pleins. Le modèle de correction d'orthographe 44 est exécuté par un algorithme d'apprentissage automatique (par exemple un modèle à arborescence de décisions) ayant appris à partir d'un vocabulaire de termes relevés dans des carnets d'entretien d'aéronefs (ou autres). Pour construire le modèle de correction d'orthographe 44, le procédé 80 comporte l'extraction d'un nombre préétabli de mots ou termes exclusifs concernant la maintenance des aéronefs (p.ex. 1000 mots), pris dans le texte brut 40 de données d'apprentissage ou d'échantillonnage (bloc 82). Les données d'apprentissage ou d'échantillonnage du texte brut 40 sont différentes des données de texte brut auxquelles le modèle de correction d'orthographe 44 est appliqué à la suite de la construction du modèle 44. Après cette extraction de mots ou termes exclusifs, le procédé 80 comporte l'ajout de termes mal orthographiés pour que les mots exclusifs extraits s'apparient avec chaque mot exclusif extrait (bloc 84). Par exemple, les termes exclusifs "système" et "régulateur" peuvent être respectivement appariés avec les termes mal orthographiés "systame" et "réguateur". Pour chaque paire composée d'un terme et d'une correction, le procédé 80 comporte l'extraction de caractéristiques (bloc 86). Ces caractéristiques peuvent comprendre des paramètres statistiques tels qu'une évaluation de similitude, une fréquence de termes, une probabilité, une hiérarchisation de la paire terme-correction et d'autres paramètres. Les caractéristiques peuvent également comprendre une détermination établissant si un terme est anglais, s'il y a une différence (à savoir d'orthographe) entre des termes d'une paire terme-correction, et la longueur d'un terme particulier. D'autres caractéristiques peuvent également être extraites. Le procédé 80 comporte en outre le marquage manuel (p.ex. par un utilisateur) d'une transformation correcte pour chaque paire terme-correction (bloc 88). Par exemple, "systame" et "réguateur" peuvent être respectivement transformés ou corrigés en "système" et "régulateur". Selon une autre possibilité, certains mots correctement orthographiés peuvent être transformés ou corrigés sous la forme d'un terme plus usuel. Par exemple, "commande" peut être corrigé ou transformé en "cde" parce que ce dernier terme peut être un terme plus usuel qui oriente le modèle 44 vers "cde". Une fois que les transformations correctes sont marquées, le procédé 80 comporte la construction du modèle 44 (bloc 90). Dans certaines formes de réalisation, le modèle 44 comprend une arborescence 92 de décisions reposant sur les caractéristiques extraites. Après la construction du modèle 44, le procédé 80 comporte l'exécution du modèle 44. L'exécution du modèle 44 comprend l'application de l'arborescence 92 de décisions au texte brut de MRO concerné (c'est-à-dire pas au données d'apprentissage) (bloc 94) pour corriger l'orthographe du texte brut 40 et obtenir le texte 58 à correction d'orthographe. L'application de l'arborescence 92 de décisions au texte brut 40 comprend l'exécution de demandes reposant sur les caractéristiques extraites jusqu'à ce qu'une orthographe correcte soit déterminée pour le texte concerné. Juste après la correction de l'orthographe, le texte 58 à correction d'orthographe est fourni à la base de données 26. Comme indiqué plus haut, les techniques décrites ici peuvent utiliser le modèle ou module 50 d'identification de synonymes sur les données textuelles de MRO non structurées. La Figure 4 est un organigramme illustrant le déroulement d'un procédé 96 pour construire le modèle 50 d'identification de synonymes et pour normaliser des synonymes des données textuelles de MRO non structurées. Les données textuelles de MRO non structurées sont comme celles décrites plus haut en référence à la Figure 3. La Figure 4 présente une ou plusieurs bases de données 26 qui contiennent les données de MRO non structurées. Celles-ci comprennent le texte brut 40 (c'est-à-dire sans correction d'orthographe ni normalisation de synonymes), le texte 58 correction d'orthographe et le texte 62 à emploi de synonymes (qui peut aussi avoir fait ou non l'objet d'une correction d'orthographe). Comme représenté sur la Figure 4, des étapes d'algorithme sont indiquées dans les rectangles, des étapes de construction de modèle sont indiquées dans des rectangles en traits discontinus et des étapes d'exécution de modèle sont indiquées dans des rectangles en traits pleins. Des synonymes sont trouvés dans le modèle d'identification 50 de synonymes, d'après les caractéristiques de distribution d'un mot ou d'un terme. Ainsi, sur la base des mots environnant un mot donné, des synonymes sont trouvés (p.ex. un lexique contextuel). Pour construire le modèle d'identification 50 de synonymes, le procédé 96 comporte l'obtention d'un texte 58, à correction d'orthographe, de données d'apprentissage ou d'échantillonnage relatives à la maintenance des aéronefs et la division du texte 58 en suites de trigrammes (p.ex. des suites de trois mots) (bloc 98). Dans certaines formes de réalisation, les données d'apprentissage ou d'échantillonnage du texte 58 à correction d'orthographe ou du texte brut 40 sont différentes des données de texte à correction d'orthographe ou des données de texte brut auxquelles le modèle d'identification 50 de synonymes est appliqué à la suite de la construction du modèle 50. Le procédé 96 comporte l'extraction de tendances contextuelles pour chaque trigramme (bloc 100). Juste après l'extraction de tendances contextuelles, le procédé 90 comporte la recherche, dans l'échantillon de texte 58 à correction d'orthographe (ou de texte brut 40), d'un autre passage qui contient les mêmes tendances contextuelles (bloc 102). Le procédé 96 comporte en outre l'extraction de termes du texte 40 ou 58 qui comprennent la même tendance contextuelle et le filtrage de ce texte 40 ou 58 à l'aide de règles heuristiques (bloc 104) afin de créer une liste de synonymes pour chaque tendance contextuelle. Dans certaines formes de réalisation, l'heuristique peut comprendre une heuristique "englobe" pour filtrer une liste de synonymes. Par exemple, dans une heuristique "englobe", le terme "surrégime" peut englober les termes suivants : "surrég", "srg", "s/r" et "sur régime". Le procédé 96 comporte l'ajout de la liste de synonymes et de la tendance contextuelle correspondante dans le modèle d'identification 50 de synonymes (bloc 106). Dans certaines formes de réalisation, le modèle d'identification 50 de synonymes comprend un lexique contextuel 108. Dans certaines formes de réalisation, le procédé 96 comporte une vérification manuelle (p.ex. par un utilisateur) d'un échantillon d'entrées du lexique contextuel 108 (bloc 110). Après la construction du modèle 50, le procédé 96 comporte l'exécution du modèle 50. L'exécution du modèle 50 comprend l'application du lexique contextuel 108 au texte 58 de MRO à correction d'orthographe ou, dans certaines formes de réalisation, au texte brut de MRO concerné 40 (c'est-à-dire pas aux données d'apprentissage) (bloc 112) pour normaliser les synonymes du texte 58 à correction d'orthographe (p.ex. à synonymes corrects) ou du texte brut et obtenir un texte 62 à correction de synonymes. Par exemple, le lexique contextuel 108 peut contenir le contexte "réparé * inop" et le synonyme "feu d'atterrissage" pour ce contexte avec les synonymes potentiels suivants destinés à être englobés par le synonyme "feu d'atterrissage" : "fa", "f/e"feux atterr", "feux att" et "fxage". Juste après la normalisation de termes synonymes, le texte 62 à correction de synonymes ou à emploi de synonymes est fourni à la base de données 26. Dans certaines formes de réalisation, le modèle d'identification 50 de synonymes décrit plus haut peut également servir sur des acronymes pendant la normalisation de termes synonymes. Comme indiqué plus haut, les techniques décrites ici peuvent utiliser le modèle ou module de reconnaissance 64 d'entités nommées sur les données textuelles de MRO non structurées. La Figure 5 est un organigramme illustrant le déroulement d'un procédé 114 pour construire le modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées et pour extraire des entités 72 des données textuelles de MRO non structurées. Les données textuelles de MRO non structurées sont comme celles décrites en référence à la figure 3. La Figure 4 présente une ou plusieurs bases de données 26 qui contiennent les données de MRO non structurées. Celles-ci comprennent le texte brut 40 (c'est-à-dire sans correction d'orthographe ni normalisation de synonymes), le texte 58 correction d'orthographe et le texte 62 à emploi de synonymes (qui peut aussi avoir fait ou non l'objet d'une correction d'orthographe). Même si, comme décrit ci-après, la construction et l'application du modèle 64 sont utilisées sur le texte 62 à correction d'orthographe et emploi de synonymes, le modèle peut reposer sur et être appliqué au texte brut 40, au texte à correction d'orthographe ou au texte à emploi de synonymes (sans correction d'orthographe). Comme illustré sur la Figure 5, des étapes d'algorithme sont indiquées dans les rectangles, des étapes de construction et de test de modèle sont indiquées dans des rectangles en traits discontinus et des étapes d'exécution de modèle sont indiquées dans des rectangles en traits pleins. Comme décrit plus en détail ci-après, le modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées peut comprendre un MMC pour extraire et doter d'un identifiant ou marquer des entités 72 présentes dans les données textuelles de MRO non structurées. Par exemple, les entités extraites 72 peuvent être dotées d'une marque ou d'un identifiant indiquant une pièce, un problème, une réparation (ou une mesure correctrice) ou quelque autre qualifiant. Pour construire le modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées, le procédé 114 comporte l'obtention d'un texte 62 à correction d'orthographe, à emploi de synonymes, de données d'échantillonnage de texte relatives à la maintenance des aéronefs et la division du texte 62 (bloc 116) en données d'apprentissage et en données de test. Comme illustré, les données d'échantillonnage sont réparties en environ 70 pour cent de données d'échantillonnage et 30 pour cent de données de test. Dans certaines formes de réalisation, les pourcentages des données d'apprentissage et des données de test peuvent varier. Les données d'échantillonnage sont différentes des données de MRO non structurées auxquelles le modèle de reconnaissance 64 est appliqué à la suite de la construction du modèle 64. Le procédé 114 comporte une opération manuelle de marquage ou d'attribution d'identifiant (p.ex. par un utilisateur) de données d'échantillonnage de texte telles que des pièces, des problèmes ou des réparations (ou des mesures correctrices) (bloc 118). Le procédé 114 comporte aussi un apprentissage sur l'échantillon de texte marqué afin de créer le modèle 64 (bloc 120). La création du modèle 64 débouche sur la production de fichiers 122 de modèle pour l'application du modèle 64. Après la construction du modèle 64, le procédé 114 comporte un test du modèle 64. Le test du modèle 64 comprend l'application du modèle 64 aux données d'échantillonnage d'essai afin d'extraire et de doter des entités 72 d'un identifiant ou d'une marque à partir des données d'échantillonnage de texte non structurées (bloc 124). Le procédé 114 comporte une vérification de mesures d'exactitude (p.ex. par un utilisateur) du modèle 64 et une extraction d'entités 72 et une attribution d'identifiants à celles-ci (bloc 126). Après la construction et le test du modèle 64, le procédé 114 comporte une exécution du modèle 64 en appliquant le modèle 64 (bloc 128) à des données textuelles de MRO non structurées intéressantes. Le modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées extrait des entités 72 des données textuelles de MRO non structurées intéressantes et leur affecte une marque ou un identifiant indiquant une pièce 130, un problème 132, une réparation (ou une mesure correctrice) 134 ou quelque autre qualifiant 136. Juste après l'extraction et le marquage des entités 72, les entités 72 peuvent être fournies à la base de données 26 en vue d'une analyse ultérieure décrite plus en détail ci-après. Comme indiqué plus haut, le modèle de reconnaissance 64 d'entités nommées peut comprendre le MMC. Le MMC est un processus markovien (c'est-à-dire un procédé stochastique) qui comprend des états inobservés ou cachés. Dans le MMC, les mots des données textuelles de MRO non structurées représentent des observations. Les états cachés comprennent : la pièce (P), le problème (I), un autre état (0) et le qualifiant (Q). L'état 0 représente aussi la réparation (ou la mesure correctrice). La construction de modèle décrite plus haut pour le modèle 64 comprend la construction d'un modèle d'initialisation où l'échantillon de texte à marquage manuel ci-dessus est marqué d'un des symboles d'états (p.ex. P, I, 0 ou Q). Dans le MMC, des matrices de probabilité Pi, A et B sont calculées. "Pi" représente la probabilité de début, c'est-à-dire la probabilité que l'état (P, I, 0, Q) soit survenu au début des données textuelles de MRO non structurées. La probabilité de début est calculée pour chacun des états. "A" représente la probabilité de transition, c'est-à-dire combien de transitions sont survenues entre les états (p.ex. de P à P, de P à Q, de P à I, de P à 0, de Q à Q, de Q à P, etc.). "B" représente la probabilité d'émission, c'est-à-dire la probabilité qu'un état particulier (p.ex. P) émette un mot particulier (par exemple, poussée). Ainsi, quand le modèle 64 (c'est-à-dire le MMC) est appliqué aux données textuelles de MRO non structurées intéressantes, le modèle 64 décode ou détermine la suite d'états la plus probable pour chaque entité 72 (p.ex. à l'aide d'un algorithme de Viterbi), le modèle 64 énumérant toutes les suites d'états et sélectionnant celle qui a la plus grande probabilité. Comme décrit plus haut, les entités extraites 72 peuvent être analysées de diverses manières, illustrées sur les figures 6 à 11. La figure 6 est un organigramme du déroulement d'un procédé 138 pour analyser les entités extraites 72 afin de déterminer l'efficacité d'une réparation ou d'une mesure correctrice particulière pour un symptôme (c'est-à-dire une pièce et un problème). Le procédé 138 comporte l'utilisation d'une heuristique 140 pour estimer une efficacité d'une réparation pour un problème spécifique (bloc 142). L'heuristique 140 est dérivée de données de MRO archivées. Ainsi, par exemple, dans des cas où un problème réapparaît sur le même aéronef (par exemple les mêmes entités de pièce et de problème), une réparation antérieure peut être marquée comme inefficace. Après l'estimation d'une inefficacité d'une réparation ou d'une mesure correctrice pour un symptôme, le procédé 138 comporte la création d'un diagramme d'efficacité (p.ex. un diagramme d'efficacité de réparation) 144 (bloc 146). Le procédé 138 comporte également l'affichage du diagramme d'efficacité (p.ex. sur l'écran 36) (bloc 148). La Figure 7 propose un exemple du diagramme d'efficacité 144 de réparation. La figure 7 ne présente qu'un seul agencement du diagramme 144, mais d'autres agencements peuvent être utilisés. Comme représenté, le diagramme 144 présente, en haut, un symptôme particulier 150 (p.ex. "Circuit d'air de purge Déclenchement"). De plus, le symptôme 150 est décomposé en une pièce 152 (p.ex. "Circuit d'air de purge") et un problème 154 (p.ex. "Déclenchement"). Dans certaines formes de réalisation, le symptôme 150, la pièce 152 et le problème 154 peuvent ne pas comporter de marques. Le diagramme 144 comprend aussi un histogramme 156 illustrant l'efficacité de mesures correctrices sur des pièces particulières associées au symptôme 150. L'histogramme 156 comprend un axe y 158 représentant le pourcentage de réparations ou de mesures correctrices efficaces/inefficaces pour une pièce particulière associée au symptôme 150 et l'axe x 160 représentant les pièces associées au symptôme. Comme illustré, l'histogramme 156 représente par une barre pleine (p.ex. la partie pleine 162 de barre pour "régulateur de prérefroidisseur") le pourcentage de réparations efficaces sur une pièce particulière et représente par une barre hachurée (p.ex. la partie hachurée 164 pour "régulateur de prérefroidisseur") le pourcentage de réparations inefficaces sur la pièce particulière. Globalement, le diagramme 144 permet à un utilisateur de visualiser celles des pièces qui sont associées au symptôme particulier 150, à quelle fréquence, par rapport aux autres pièces, une pièce particulière est associée au symptôme particulier 150, et le pourcentage de réparations efficaces ou inefficaces pour la pièce particulière. Comme illustré sur l'histogramme 156, les pièces sont réparties en allant de la pièce la plus courante à la moins courante associée au symptôme 150 ; cependant, cette répartition peut être inversée (p.ex. de la plus commune à la moins commune) ou les pièces peuvent être réparties dans un autre ordre (p.ex. alphabétiquement, par nom de pièce. La Figure 8 est un organigramme du déroulement d'un procédé 166 pour analyser les entités extraites 72 afin de déterminer la fiabilité d'organes. Le procédé 168 comporte l'utilisation d'une heuristique 168 pour estimer une fiabilité d'un organe ou d'une pièce (bloc 170). L'heuristique 168 est dérivée de données de MRO archivées. Ainsi, par exemple, dans des cas où le même organe ou la même pièce dans le même aéronef ou dans un certain nombre d'aéronefs nécessite de manière récurrente une remise en état, l'organe peut être marqué comme non fiable. Après l'estimation de fiabilité d'un organe ou d'une pièce, le procédé 166 comporte la création d'un diagramme de fiabilité 172 de pièce (bloc 174). Le procédé 166 comporte aussi l'affichage du diagramme de fiabilité 172 (p.ex. sur l'écran 36) (bloc 176). La Figure 9 propose un exemple du diagramme de fiabilité 172 de pièce. La Figure 9 ne présente qu'un seul agencement du diagramme 172, ainsi que des informations de fiabilité de pièce, mais d'autres agencements (ainsi que d'autres informations de fiabilité de pièce) peuvent être utilisés. Comme représenté, le diagramme 172 présente, en haut, un système de bord particulier 172 (p.ex. "Circuit d'air de purge"). Le diagramme 172 comprend aussi un histogramme 177 illustrant la fiabilité de pièces particulières pour le système 174. L'histogramme 177 comprend un axe y 178 représentant une fréquence d'événements ou d'incidents (p.ex. maintenance, remise en état, révision, remplacement, etc.) affectant les pièces associées au système 174 et un axe x 180 représentant les pièces associées au système 174. Comme illustré, chaque barre (p.ex. la barre 182) de l'histogramme 177 représente la fréquence d'événements ou d'incidents. Globalement, le diagramme 172 permet à un utilisateur de visualiser celles des pièces qui sont le plus souvent affectées par des événements ou des incidents (c'est-à-dire les moins fiables) par rapport à d'autres pièces du système 174. Comme illustré sur l'histogramme 177, les pièces sont réparties en allant de la pièce à la plus grande fréquence d'événements ou d'incidents à la pièce à la plus petite fréquence d'événements ou d'incidents ; cependant, cette répartition peut être inversée (p.ex. d'une fréquence d'événements la plus petite à une fréquence d'événements la plus grande) ou les pièces peuvent être réparties dans quelque autre ordre (p.ex. alphabétiquement, par nom de pièce). La Figure 10 est un organigramme du déroulement d'un procédé 184 pour analyser les entités extraites 72 afin de regrouper les entités 72 en groupes (p.ex. des groupes de symptômes) 186. Chacun des groupes 186 de symptômes réunit, au titre d'un symptôme commun (c'est-à-dire une pièce et un problème), des pièces spécifiques et des problèmes correspondants pour les pièces spécifiques. Le procédé 184 comporte l'utilisation d'un algorithme de regroupement 188 pour effectuer une analyse de groupes afin de regrouper les entités 72 en groupes 186 de symptômes (bloc 190). Après le regroupement des entités 72 en groupes 186 de symptômes, le procédé 184 comporte un affichage des groupes 186 de symptômes (p.ex. sur l'écran 36) (bloc 192). La Figure 11 présente un exemple de représentation graphique des groupes 186 de symptômes. La Figure 11 ne présente qu'un seul agencement des groupes 186 et d'autres agencements peuvent être utilisés. Comme illustré, des diagrammes de Venn adjacents, représentant chacun des groupes 186 de symptômes, sont disposés dans un regroupement (p.ex. le cercle 194) représentatif de tous les symptômes dans la maintenance d'aéronefs identifiés et analysés dans les techniques décrites plus haut. Comme indiqué plus haut, chaque groupe 186 de symptômes représente des regroupements, au titre d'un symptôme commun (p.ex. pièce/système et problème) de pièces spécifiques et de problèmes correspondants pour les pièces spécifiques. Par exemple, chaque groupe 186 de symptômes peut comprendre de multiples sous-groupes 196 avec des pièces spécifiques (P) et des problèmes correspondants (I) qui peuvent relever du symptôme commun. Dans certaines formes de réalisation, le sous-groupe 196 peut comprendre un seul problème et de multiples pièces associées à ce problème (p.ex. le sous-groupe 198) ou le sous-groupe 196 peut comprendre de multiples problèmes associés à une seule pièce (p.ex. le sous- groupe 200). Globalement, les groupes 186 de symptômes donnent une représentation générale des symptômes et des relations entre les problèmes et les pièces associées à ces problèmes. Comme décrit plus haut, les entités extraites 72 peuvent être analysées pour considérer l'efficacité d'une réparation. La Figure 12 est un organigramme du déroulement d'une forme de réalisation d'un procédé 202 pour utiliser une interface utilisateur afin de visualiser l'efficacité d'une réparation. Les figures 13 à 17 fournissent des représentations d'interfaces utilisateurs pour visualiser l'efficacité d'une réparation. Comme illustré sur la Figure 12, le procédé 202 comporte la réception d'une saisie utilisateur sélectionnant soit des pièces soit des problèmes à visualiser comme catégorie sur une interface utilisateur (bloc 204). Comme illustré sur les interfaces utilisateurs respectives 206, 208 des figures 13 et 14, les interfaces utilisateurs 206, 208 présentent une zone 210 pour sélectionner "pièces" et une zone 212 pour sélectionner "problèmes". Dans le procédé 202, si la zone 210 pour pièces est sélectionnée, l'interface utilisateur 206 affiche une représentation graphique 214 (p.ex. un histogramme) de pièces particulières et la fréquence de réparations ou de mesures correctrices associées aux pièces (bloc 216) comme représenté sur la Figure 13. Selon une autre possibilité, dans le procédé 202, si la zone 212 pour problèmes est sélectionnée, l'interface utilisateur 208 affiche une représentation graphique 218 (p.ex. un histogramme) de problèmes particuliers et la fréquence de réparations ou de mesures correctrices associées aux problèmes (bloc 220) comme représenté sur la figure 14. Dans certaines formes de réalisation, le procédé 202 comporte aussi l'affichage de regroupements 194 de groupes 186 de symptômes (bloc 222) comme décrit ci-dessus et comme illustré sur les figures 13 et 14. Dans l'hypothèse où les pièces ont été sélectionnées à l'aide de l'interface utilisateur 206, le procédé 202 comporte également la réception d'une saisie utilisateur sélectionnant une pièce particulière (bloc 224). Par exemple, comme illustré sur la Figure 15, l'utilisateur peut sélectionner une barre pour une pièce particulière (p.ex. la barre 226 représentant un conduit de purge). Dans certaines formes de réalisation, la barre (p.ex. la barre 226) peut être mise en surbrillance. Au moment de la sélection de la pièce spécifique, le procédé 202 comporte l'affichage de représentations graphiques (p.ex. des histogrammes) de pièces coopérant avec celle-ci et de problèmes associés à la pièce spécifique sélectionnée (bloc 228). Par exemple, l'interface utilisateur 206 affiche un histogramme 230 de pièces coopérant avec la pièce spécifique sélectionnée et la fréquence de réparations ou de mesures correctrices à cette pièce qui coopère, comme illustré sur la figure 15. Comme illustré également sur la Figure 15, l'interface utilisateur 206 affiche un histogramme 232 de problèmes associés à la pièce spécifique sélectionnée et la fréquence de réparations ou de mesures correctrices associées à un problème particulier et à la pièce spécifique sélectionnée. Le procédé 202 comporte en outre la réception d'une saisie utilisateur sélectionnant un problème sélectionné (bloc 234). Par exemple, comme illustré sur la figure 15, l'utilisateur peut sélectionner une barre pour un problème particulier (p.ex. la barre 236 représentant "Déclenchement"). Dans certaines formes de réalisation, la barre (p.ex. la barre 236) peut être mise en surbrillance. Au moment de la sélection du problème spécifique (et donc d'une paire spécifique pièce-problème, c'est-à-dire d'un symptôme), le procédé 202 comporte l'affichage d'informations d'efficacité de réparation pour la combinaison pièce-problème (c'est-à-dire le symptôme) (bloc 238). Comme représenté, l'affichage des informations d'efficacité de réparation après la sélection de la combinaison pièce-problème peut nécessiter un clic sur un bouton 240 (p.ex. le bouton "page suivante"). Selon une autre possibilité, les informations d'efficacité de réparation peuvent être affichées automatiquement. Dans l'hypothèse où des problèmes ont été sélectionnés à l'aide de l'interface utilisateur 208, le procédé 202 comporte aussi la réception d'une saisie utilisateur sélectionnant un problème spécifique (bloc 242). Par exemple, comme illustré sur la Figure 16, l'utilisateur peut sélectionner une barre pour une pièce particulière (p.ex. la barre 244 représentative de "éclairage"). Dans certaines formes de réalisation, la barre (p.ex. la barre 244) peut être mise en surbrillance. Au moment de la sélection du problème spécifique, le procédé 202 comporte l'affichage de représentations graphiques (p.ex. des histogrammes) des problèmes liés et de pièces associées au problème spécifique sélectionné (bloc 246). Par exemple, l'interface utilisateur 208 affiche un histogramme 248 de problèmes liés au problème spécifique sélectionné et la fréquence de réparations ou de mesures correctrices associées à ces problèmes liés, comme illustré sur la figure 16. Comme également illustré sur la Figure 16, l'interface utilisateur 208 affiche un histogramme 250 de pièces associées au problème spécifique sélectionné et la fréquence de réparations ou de mesures correctrices associées à une pièce particulière et au problème spécifique sélectionné. Le procédé 202 comporte en outre la réception d'une saisie utilisateur sélectionnant une pièce spécifique (bloc 252). Par exemple, comme illustré sur la Figure 16, l'utilisateur peut sélectionner une barre pour un problème particulier (p.ex. la barre 254 représentative de "voyant"). Dans certaines formes de réalisation, la barre (p.ex. la barre 254) peut être mise en surbrillance. Au moment de la sélection de la pièce spécifique (et donc d'une paire pièce-problème spécifique, c'est-à-dire d'un symptôme), le procédé 202 comporte l'affichage d'informations d'efficacité de réparation pour la combinaison pièce-problème (c'est-à-dire d'un symptôme) (bloc 238). Comme illustré, l'affichage des informations d'efficacité de réparation après la sélection de la combinaison pièce-problème peut nécessiter un clic sur un bouton 240 (p.ex. le bouton "page suivante"). Selon une autre possibilité, les informations d'efficacité de réparation peuvent être affichées automatiquement. La Figure 17 présente une interface utilisateur 254 qui apparaît après la sélection, dans le procédé 202 ci-dessus, d'une combinaison pièce-problème (c'est-à-dire d'un symptôme) qui fournit les informations d'efficacité de réparation. L'interface utilisateur 255 affiche un diagramme 256 d'efficacité de réparation (p.ex. un histogramme) semblable au diagramme décrit en référence à la Figure 7, qui comprend diverses pièces associées au symptôme sélectionné et le pourcentage d'efficacité et d'inefficacité de réparations ou de mesures correctrices associées à ces pièces. L'interface utilisateur 255 peut comprendre des représentations graphiques 258 d'entrées particulières 260 associées à des combinaisons pièce-problème particulières relevant du symptôme sélectionné. Les représentations graphiques 258 peuvent regrouper des combinaisons pièce-problème communes (p.ex. pour un aéronef particulier) les unes avec les autres (p.ex. les entrées 262, 264). Les représentations graphiques 258 comprennent des entrées de suivi 260 (p.ex. l'entrée 266) en lien avec une entrée particulière 260 (p.ex. l'entrée 268). Dans certaines formes de réalisation, une entrée spécifique 260 peut être sélectionnée pour obtenir davantage d'informations spécifiques sur l'entrée sélectionnée 260. Les effets techniques des formes de réalisation de la présente invention comprennent la réalisation de systèmes et de procédés pour identifier et analyser des entités 72 à partir de données textuelles de MRO non structurées obtenues dans des carnets ou des dossiers d'entretien d'aéronefs. Les systèmes et procédés peuvent comporter la construction de modèles et l'application des modèles aux données textuelles de MRO non structurées pour réaliser une analyse des données de MRO. L'analyse des données peut fournir des informations sur l'efficacité de réparations, la fiabilité d'organes et d'autres informations. Les informations fournies suite à l'analyse peuvent aider (p.ex. des techniciens de maintenance) à prendre des décisions plus avisées quant à des actions de remise en état. REVENDICATIONS1. Procédé (38 ; 80 ; 96 ; 114 ; 138 ; 166 ; 184 ; 202) pour identifier et analyser des entités (72) de données à partir de données (d'entretien, remise en état et révision (MRO)) (20), le procédé comportant : l'obtention (42) de données de MRO (20) contenant des informations textuelles non structurées ; l'exécution (70) d'une reconnaissance d'entités nommées sur les données de MRO (20) afin d'extraire des entités (72) des informations textuelles non structurées (20) et de marquer les entités (72) avec un identifiant ; et l'analyse heuristique des entités marquées (72) afin d'estimer une efficacité d'une réparation pour un problème spécifique ou d'estimer une fiabilité d'un organe. 2. Procédé (38 ; 80 ; 96 ; 114 ; 138 ; 166 ; 184 ; 202) selon la revendication 1, comportant la correction de fautes d'orthographe dans les données de MRO (20), à l'aide d'un modèle de correction (44) d'orthographe, avant l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées. 3. Procédé (38 ; 80 ; 96 ; 114 ; 138 ; 166 ; 184 ; 202) selon la revendication 1, comportant la normalisation de termes synonymes, à l'aide d'un modèle d'identification (50) de synonymes, dans les données de MRO (20) avant l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées. 4. Procédé (38 ; 80 ; 96 ; 114 ; 138 ; 166 ; 184 ; 202) selon la revendication 1, dans lequel l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées est effectuée à l'aide d'un modèle de Markov caché. 5. Procédé (38 ; 80 ; 96 ; 114 ; 138 ; 166 ; 184 ; 202) selon la revendication 4, comportant la création du modèle de Markov caché avant l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées en réalisant un apprentissage du modèle de Markov caché sur des données de MRO à marquage manuel, différentes des données de MRO (20) obtenues, les marques des données de MRO 520) marquage manuel indiquant des pièces (130, 152), des problèmes (132, 154) ou des mesures correctrices (134). 6. Procédé (38 ; 80 ; 96 ; 114 ; 138 ; 166 ; 184 ; 202) selon la revendication 1, comportant la création et l'affichage d'un diagramme (144) d'efficacité de réparations reposant sur les entités analysées (72), le diagramme (144) d'efficacité de réparations illustrant un symptôme (150, 174) qui comprend une pièce spécifique et un problème correspondant, des pièces coopérant avec celle-ci qui ont fait l'objet de réparations ou de mesures correctrices, et un indicateur de l'efficacité des réparations ou des mesures correctrices sur les pièces qui coopèrent. 7. Procédé (38 ; 80 ; 96 ; 114 ; 138 ; 166 ; 184 ; 202) selon la revendication 1, comportant le regroupement des entités analysées (72) en groupes (186) de symptômes à l'aide d'un algorithme de regroupement et l'affichage des groupes (186) de symptômes les uns par rapport aux autres, chaque groupe (186) de symptômes regroupant, au titre d'un symptôme commun (150, 174), des pièces spécifiques et des problèmes correspondants pour les pièces spécifiques. 8. Système (10) pour identifier et analyser des entités de données (72) parmi des données (d'entretien, remise en état et révision (MRO)) (20), le système comportant :une structure de mémoire codant une ou plusieurs routines exécutables par un processeur, dans lequel les routines, au moment de leur exécution, provoquent la réalisation d'actions comprenant : l'exécution (70), sur des données de MRO (20), d'une reconnaissance d'entités nommées afin d'extraire des entités (72) et de marquer les entités (72) avec un identifiant, les données de MRO (20) comprenant des informations textuelles non structurées et l'identifiant indiquant si l'entité (72) est une pièce (130, 152), un problème (132, 154) ou une mesure correctrice (134) ; et l'analyse heuristique (74) des entités marquées (72) afin d'estimer une efficacité d'une réparation pour un problème spécifique ou d'estimer un fiabilité d'un organe ; et un organe de traitement (12) conçu pour accéder à la/aux routine(s) codée(s) par la structure de mémoire et pour exécuter celle(s)-ci. 9. Système (10) selon la revendication 8, dans lequel l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées est effectuée à l'aide d'un modèle de Markov caché. 10. Système (10) selon la revendication 9, dans lequel les routines, au moment de leur exécution par le composant de traitement (12), provoquent la réalisation d'autres actions, comprenant : la création du modèle de Markov caché, avant l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées, en réalisant un apprentissage du modèle de Markov caché sur des données d'apprentissage de MRO à marquage manuel, les marques des données d'apprentissage de MRO à marquage manuel indiquant des pièces (130, 152), des problèmes (132, 154) ou des mesures correctrices (134). 11. Système (10) selon la revendication 8, dans lequel les routines, au moment de leur exécution par le composant detraitement (12), provoquent la réalisation d'autres actions, comprenant : la création d'un diagramme (144) d'efficacité de réparations, à afficher, reposant sur les entités analysées (72), le diagramme (144) d'efficacité de réparations illustrant un symptôme (150, 174) qui comprend une pièce spécifique et un problème correspondant, des pièces coopérant avec celle-ci qui ont fait l'objet de réparations ou de mesures correctrices, et un indicateur de l'efficacité des réparations ou des mesures correctrices sur les pièces qui coopèrent. 12. Système (10) selon la revendication 8, dans lequel les routines, au moment de leur exécution par le composant de traitement (12), provoquent la réalisation d'autres actions, comprenant : la création d'un diagramme (172) de fiabilité d'organes, afficher, reposant sur les entités analysées (72). 13. Système (10) selon la revendication 8, dans lequel les routines, au moment de leur exécution par le composant de traitement (12), provoquent la réalisation d' autres actions, comprenant : le regroupement des entités analysées (72) en groupes (186) de symptômes à l'aide d'un algorithme de regroupement et l'affichage des groupes (186) de symptômes les uns par rapport aux autres, chaque groupe (186) de symptômes regroupant, au titre d'un symptôme commun (150, 174), des pièces spécifiques et des problèmes correspondants pour les pièces spécifiques. 14. Système (10) selon la revendication 8, dans lequel les routines, au moment de leur exécution par le composant de traitement (12), provoquent la réalisation d'autres actions, comprenant :la correction de fautes d'orthographe dans les données de MRO (20), à l'aide d'un modèle (44) de correction d'orthographe, avant l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées ; et la normalisation de termes synonymes, à l'aide d'un modèle (50) d'identification de synonymes, dans les données de MRO à correction d'orthographe avant l'exécution de la reconnaissance d'entités nommées. 15. Support(s) non temporaire(s) exploitable(s) par ordinateur, codant une ou plusieurs routines exécutables par un processeur, la/les routine(s), au moment de leur exécution par un processeur (12), provoquant la réalisation d'actions comprenant : l'exécution (70) d'une reconnaissance d'entités nommées sur des données (d'entretien, remise en état et révision (MRO)) (20), afin d'extraire des entités (72) et de marquer les entités (72) avec un identifiant, les données de MRO (20)comprenant des informations textuelles non structurées, et l'identifiant indiquant si l'entité est une pièce (130, 152), un problème (132, 154) ou une mesure correctrice (134) ; et l'analyse heuristique des entités marquées (72) afin d'estimer une efficacité d'une réparation pour un problème spécifique ou d'estimer une fiabilité d'un organe.