FR 2920569 A1 20090306 FR 0757194 A 20070827 PROCÉDÉ ET DISPOSITIF DE DIAGNOSTIC DE PANNES SIMPLES SURVENUES DANS DES MATÉRIELS L'invention concerne les diagnostics de pannes qui surviennent dans des matériels, et plus précisément les dispositifs et procédés chargés d'effectuer des diagnostics de pannes à partir d'une base de données de pannes. On entend ici par � panne � un ensemble d'au moins un défaut de 1 o fonctionnement, permanent ou intermittent (ou fugitif), et pouvant faire l'objet d'une détection aboutissant à la génération par une fonction de diagnostic de message(s) d'erreur regroupé(s) dans un fichier de données. Un défaut est dit permanent s'il ne disparaît qu'après une intervention de réparation. Un défaut est dit fugitif s'il apparaît et disparaît de façon aléatoire ou cyclique sans 15 intervention de réparation. Par ailleurs, on entend ici par � matériel � tout type d'équipement muni d'au moins un élément pouvant faire l'objet d'au moins un défaut de fonctionnement tel que défini ci-dessus. II pourra par exemple s'agir, bien que non limitativement, d'un véhicule automobile. 20 Dans certains matériels, comme par exemple les véhicules automobiles, l'électronique dite � embarquée � occupe une place de plus en plus importante. Ainsi, dans l'application préc itée, on la retrouve notamment au niveau du moteur, du châssis, des organes de sécurité et dans l'habitacle (en particulier pour gérer l'aérothermie). II est donc fréquent de voir 25 coexister au sein d'un même véhicule plusieurs dizaines de calculateurs (ou microprocesseurs). Afin de faciliter la gestion d'un si grand nombre de calculateurs, il a été proposé de mettre en oeuvre une technique d'échange de données par multiplexage. Pour ce faire, on peut par exemple constituer un réseau global à partir de plusieurs sous-réseaux, par exemple de type CAN 30 (� Controller Area Network �), connectés entre eux par l'intermédiaire d'un calculateur central (maître). Le multiplexage est particulièrement utile, mais hélas il induit certains inconvénients. Ainsi, il peut être à l'origine de problèmes de sûreté de fonctionnement et peut rendre difficile la détermination de l'origine des pannes du fait de la propagation dans le réseau global des symptômes de panne due aux interdépendances entre calculateurs et fonctions (fréquemment réparties). II peut également s'avérer défaillant du fait d'incompatibilités de fonctionnement entre des calculateurs provenant d'équipementiers différents. Bien qu'il ne soit pas le seul dans ce cas (cela peut être également dû à une stratégie de diagnostic embarqué faiblement robuste), le multiplexage peut être également à l'origine de l'allumage permanent à tort de certains 1 o voyants du tableau de bord (c'est ce que l'on appelle les faux défauts) ou du dysfonctionnement par intermittence de certaines fonctions (c'est ce que l'on appelle les défauts intermittents ou fugitifs). Afin de permettre aux techniciens de déterminer les origines des pannes, on met à leur disposition des fichiers, parfois dits � log �, qui 15 contiennent des messages d'erreur générés par des fonctions de diagnostic embarquées consécutivement à la détection ou la disparition de défauts de fonctionnement (ou dysfonctionnements), permanents ou intermittents. Les contenus de ces fichiers log sont cependant souvent difficiles à exploiter du fait qu'ils sont analysés au moyen de méthodes basiques de 20 diagnostic de pannes et de bases de données de défauts. Cela résulte notamment du fait qu'il n'existe pas de relations bijectives entre les codes de défaut (répertoriés dans les bases de données de défauts) et les pannes réelles du fait des interdépendances fonctionnelles, et donc qu'une panne peut être représentée par un ensemble de codes de défaut. Cela résulte également 25 du fait que les fichiers log peuvent être � pollués � par de fausses alertes et sont en outre de type multidimensionnel. Afin de faciliter le travail des techniciens, on a proposé de mettre à leur disposition des dispositifs (ou outils) de diagnostic de pannes couplés aux base(s) de données de pannes. Ainsi, le document brevet WO 2006/127051 30 propose de collecter dans une base de données, par exemple via l'Internet, les informations décrivant les pannes pouvant survenir dans des matériels, puis d'effectuer une analyse statistique de données stockées afin de synthétiser les données correspondant à une panne par un nombre très limité de vecteurs d'informations conservant les propriétés statistiques principales des données initiales. Ce type d'analyse statistique améliore la situation, mais de façon insuffisante car dans bon nombre de cas il fournit plus aux techniciens des pistes pour déterminer l'origine réelle des pannes que de véritables diagnostics leur indiquant l'origine réelle des pannes. L'invention a donc pour but d'améliorer la situation dans le cas de pannes simples. Elle propose à cet effet un procédé, dédié au diagnostic de pannes simples survenues dans des matériels et représentées par des fichiers de 1 o données, et consistant, en présence d'un vecteur dit � forme � x; résultant de la transformation d'un fichier de données issu d'un matériel en panne : i) à calculer des valeurs représentatives de similarités entre le vecteur forme x; et des vecteurs dits � prototype � faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de M pannes simples identifiées 15 pouvant survenir dans le matériel en panne et de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes simples identifiées j, puis ii) à déduire des valeurs de similarité une panne simple du matériel en panne. Le procédé selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques 20 qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : au i) les valeurs de similarité peuvent être les résultats de mesures de dissimilarité entre le vecteur forme x; et des vecteurs prototypes. Mais, on comprendra qu'elles pourraient également être les résultats de mesures de similarité (qui sont les opérations inverses des mesures de dissimilarité) ; 25 - en présence d'une base de données de pannes X contenant M premiers vecteurs prototypes Pl représentatifs respectivement des M pannes identifiées 1 et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une desdites M pannes identifiées j, on peut effectuer 30 au i), pour chaque panne identifiée j, une première mesure de dissimilarité entre le vecteur forme x; et le premier vecteur prototype Pl associé à cette panne identifiée j, afin d'obtenir une première valeur de similarité S1j, et une seconde mesure de dissimilarité entre le vecteur forme x; et le second vecteur prototype P2j associé à cette panne identifiée j, afin d'obtenir une seconde valeur de similarité S2j, puis au ii) on peut retenir chaque première valeur de similarité S1j qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante, et sélectionner parmi ces premières valeurs de similarité S1j retenues celle qui est la plus petite et qui correspond alors à la panne du matériel en panne ; • au ii) en présence de plusieurs premières valeurs de similarité S1j sélectionnées et égales, on peut signaler les pannes i qui correspondent respectivement à ces premières valeurs de similarité S1j sélectionnées ; • au ii), en présence de premiers vecteurs prototypes Pli constitués, d'une part, d'un premier vecteur a1j dont chaque variable a1jk constituante est représentative de la valeur de variable xik (k = 1 à N) qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; (x; = (xi1,..., x;N)) considérés d'un premier sous-ensemble X1j, qui correspondent à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 1j dont chaque variable 1ik constituante est représentative de la variation des valeurs de variable )4 du premier sous-ensemble X1j par rapport à la variable alik correspondante, et en présence de seconds vecteurs prototypes P2j constitués, d'une part, d'un premier vecteur a2j dont chaque variable a2jk constituante est représentative de la valeur de variable )4 qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; considérés d'un second sous-ensemble X2j, qui ne correspondent pas à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 2j dont chaque variable 2jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable x;k du second sous-ensemble X2j par rapport à la variable a2jk correspondante, on peut déterminer chaque première valeur de similarité S1j en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du premier vecteur a1j, et on peut déterminer chaque seconde valeur de similarité S2j en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du premier vecteur a2j ; o chaque première mesure de dissimilarité peut par exemple être N définie par la relation dsl(xi,Plj)= lnlûeljk XII, û alik, et k=1 El jk ~ chaque seconde mesure de dissimilarité peut par exemple être N 1-e2. définie par la relation ds2(xi,P2j)=1 in 'k x ûa2jk ; k=1 �2 jk - en cas de réception d'un fichier de données, on peut transformer ce dernier en un vecteur forme x; constitué d'un ensemble de N variables x;k (x; = (A1,..., x;N), avec k = 1 à N) associées respectivement à N codes de défaut CD;k pouvant survenir dans le matériel en panne, chaque variable x;k pouvant prendre des première et seconde valeurs représentatives respectivement de la détection au moins une fois et de l'absence de 1 o détection du code de défaut CD;k dans le fichier reçu. L'invention propose également un dispositif, dédié au diagnostic de pannes simples survenues dans des matériels et représentées par des fichiers de données, et comprenant des moyens de traitement chargés, en présence d'un vecteur dit � forme � x; résultant de la transformation d'un fichier de 15 données issu d'un matériel en panne : - de calculer des valeurs représentatives de similarités entre le vecteur forme x; et des vecteurs dits � prototype � faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de M pannes simples identifiées i pouvant survenir dans le matériel en panne et de M ensembles de M-1 20 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes simples identifiées j, puis - de déduire de ces valeurs de similarité une panne simple du matériel en panne. Le dispositif selon l'invention peut comporter d'autres caractéristiques 25 qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment : - ses moyens de traitement peuvent être chargés de calculer des mesures de dissimilarité entre le vecteur forme x; et des vecteurs prototypes, les résultats de ces calculs étant les valeurs de similarité ; - en présence d'une base de données de pannes X contenant M premiers 30 vecteurs prototypes P1j représentatifs respectivement des M pannes identifiées 1 et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes identifiées j, ses moyens de traitement peuvent être chargés i) d'effectuer pour chaque panne identifiée j, d'une part, une première mesure de dissimilarité entre le vecteur forme x; et le premier vecteur prototype Pl associé à cette panne identifiée j, afin d'obtenir une première valeur de similarité S1j, et d'autre part, une seconde mesure de dissimilarité entre le vecteur forme x; et le second vecteur prototype P2j associé à cette panne identifiée j, afin 1 o d'obtenir une seconde valeur de similarité S2j, ii) de retenir chaque première valeur de similarité S1j qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante, et iii) de sélectionner parmi ces premières valeurs de similarité S1j retenues celle qui est la plus petite et qui correspond alors à la panne du matériel en panne ; 15 • en cas de sélection de plusieurs premières valeurs de similarité S1j égales, ses moyens de traitement peuvent être chargés de signaler les pannes i qui correspondent respectivement à ces premières valeurs de similarité S1j sélectionnées ; • en présence de premiers vecteurs prototypes Pli constitués, d'une 20 part, d'un premier vecteur a11 dont chaque variable aljk constituante est représentative de la valeur de variable x;k (k = 1 à N) qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; (x; = (xi1,..., x;N)) considérés d'un premier sous-ensemble X1j, qui correspondent à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 1j dont chaque variable 1ik 25 constituante est représentative de la variation des valeurs de variable x;k du premier sous-ensemble X1j par rapport à la variable a1jk correspondante, et en présence de seconds vecteurs prototypes P2j constitués, d'une part, d'un premier vecteur a2j dont chaque variable a2jk constituante est représentative de la valeur de variable x;k qui est 30 majoritaire dans les vecteurs formes x; considérés du second sous- ensemble X2j, qui ne correspondent pas à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 2j dont chaque variable 2jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable x;k du second sous-ensemble X2i par rapport à la variable a2ik correspondante, ses moyens de traitement peuvent être chargés i) de déterminer chaque première valeur de similarité S1i en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du premier vecteur alet ii) de déterminer chaque seconde valeur de similarité S2i en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du premier vecteur a2i ; o ses moyens de traitement peuvent être chargés de déterminer i) chaque première mesure de dissimilarité à partir de la relation N 1-el dsl(xi,Plj)=1 ln k=1 el jk de dissimilarité à partir de la relation N 1-e2. ds2(xi ,P2j)=1 ln 'k xik -a2jk ; k=1 �2 jk -en cas de réception d'un fichier de données, ses moyens de traitement peuvent être chargés de transformer ce fichier de données reçu en un vecteur forme x; constitué d'un ensemble de N variables Xik (x; = (xi1,..., x;N), avec k = 1 à N) associées respectivement à N codes de défaut CD;k pouvant survenir dans le matériel en panne, chaque variable Xik pouvant prendre des première et seconde valeurs représentatives respectivement de la détection au moins une fois et de l'absence de détection du code de défaut CD;k dans le fichier reçu. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et du dessin annexé, sur lequel l'unique figure illustre de façon schématique et fonctionnelle un exemple de réalisation d'un dispositif (ou outil) de diagnostic de pannes selon l'invention recevant un fichier log d'un matériel. Le dessin annexé pourra non seulement servir à compléter l'invention, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. L'invention a pour but de faciliter la détermination de l'origine réelle des pannes qui surviennent dans des matériels. ûalik , et ii) chaque seconde mesure Dans ce qui suit, on considère à titre d'exemple non limitatif que les matériels (V;) sont des véhicules automobiles. Mais, l'invention n'est pas limitée à ce type de matériel. Elle concerne en effet tout type de matériel (ou équipement) comportant au moins un élément, pouvant faire l'objet d'au moins un défaut de fonctionnement détectable, et d'au moins un module de diagnostic embarqué, chargé au moins de générer des messages d'erreurs consécutivement à la détection ou la disparition de défauts de fonctionnement (ou dysfonctionnements), permanents ou intermittents. II est rappelé que ces messages d'erreur sont regroupés dans un fichier de données JDD;, dit � log �, 1 o qui est stocké dans le matériel V; correspondant et qui peut être extrait en vue d'une analyse par un dispositif (ou outil) de diagnostic de pannes externe. Un fichier log JDD; peut être considéré comme un ensemble d'enregistrements correspondant chacun à un message d'erreur, généralement constitué de trois champs principaux. Le premier champ principal, appelé 15 � apparition/disparition �, indique si le message résulte de la détection ou de la disparition d'un défaut de fonctionnement. II peut par exemple comprendre le signe � + � (apparition) ou � - � (disparition). Le deuxième champ principal, appelé � code de défaut � CDik, est un code généralement de type hexadécimal qui désigne le défaut détecté. Le troisième champ principal, 20 parfois appelé � libellé �, décrit le défaut détecté. Un fichier log JDD; peut être schématiquement représenté sous la forme d'un tableau du type de celui donné ci-dessous : Apparition/ Code de Libellé disparition défaut + 7159 Défaut information niveau d'huile moteur invalide + 7173 Défaut information température huile moteur invalide + 7362 Voyant inhibition sac passager - 7173 Défaut information température huile moteur invalide - 7159 Défaut information niveau d'huile moteur invalide + 7173 Défaut information température huile moteur invalide + FOI D Défaut absence de communication avec le calculateur suspension 7173 Défaut information température huile moteur invalide + F011 Défaut BSI muette sur le réseau CAN carrosserie On considère dans ce qui suit que l'on a identifié M pannes j, avec j = 1 à m, pour un modèle de véhicules Vi. Par ailleurs, on considère dans ce qui suit qu'il existe N codes de défaut CDik, avec k = 1 à N, pour le modèle de véhicules Vi ici considéré. De plus, on dispose d'une table de correspondance entre chacune des M pannes 1 et un ensemble d'au moins un code de défaut CDik. Afin d'atteindre le but précité, l'invention propose un procédé et un dispositif D dédiés au diagnostic de pannes survenues dans des matériels Vi, 1 o ici des véhicules automobiles. Dans l'exemple non limitatif illustré, seuls quatre véhicules V1 à V4 (i = 1 à 4) ont été représentés, mais l'invention n'est pas limitée à ce nombre. Elle concerne en effet n'importe quel nombre de véhicules, dès lors qu'il est au moins égal à un (1). Un dispositif D selon l'invention comprend au moins un module de 15 traitement MT chargé, en présence d'un vecteur dit � forme � xi, qui résulte de la transformation d'un fichier de données JDDi issu d'un véhicule en panne Vi, par exemple V3, de calculer des valeurs qui représentent des similarités entre ce vecteur forme xi et des vecteurs dits � prototype � qui font partie d'une base de données de pannes simples X et qui sont représentatifs de M pannes 20 simples identifiées 1 qui sont susceptibles de survenir dans le matériel en panne V3 (compte tenu de son modèle) et de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes simples identifiées j, puis de déduire de ces valeurs de similarité une panne simple du matériel en panne V3. 25 On comprendra qu'à un vecteur prototype représentant une panne simple 1 correspond un autre vecteur prototype représentant l'ensemble des M-1 autres pannes simples 2 à m, parfois dit panne complémentaire de cette panne simple 1 et donc différente de cette dernière. De même, à un vecteur prototype représentant une panne simple 2 correspond un autre vecteur 30 prototype représentant l'ensemble des M-1 autres pannes simples 1, et 3 à M, parfois dit panne complémentaire de cette panne simple 2 et donc différente de cette dernière, et ainsi de suite. II est important de noter que la base de données de pannes simples X peut être externe au dispositif D (comme dans l'exemple non limitatif illustré), mais accessible à celui-ci, par exemple par le biais d'un réseau de communication (éventuellement via l'Internet), ou bien faire partie dudit dispositif D. Par ailleurs, une base de données de pannes X peut être soit spécifique à un unique modèle (de véhicules V;), soit dédiée à plusieurs modèles (par exemple tous ceux d'une même marque, voire même de plusieurs marques). Une base de données de pannes X peut être stockée dans n'importe quel type de moyens de stockage, et notamment dans une mémoire. II est également important de noter que le dispositif D peut n'être agencé que pour recevoir des vecteurs formes x; résultant de la transformation de fichiers de données JDD; générés dans des véhicules en panne V. Mais, dans une variante, il peut être également agencé de manière à recevoir les fichiers de données JDD; générés dans des véhicules en panne V. Dans ce cas, son module de traitement MT est chargé transformer chaque fichier de données JDD; reçu en un vecteur forme x; qui est par exemple constitué d'un ensemble de N variables x;k (soit x; = (xi1,..., x;N)), associées respectivement aux N codes de défaut CD;k qui peuvent survenir dans un véhicule du même modèle que celui qui est en panne (ici V3). Chaque variable x;k d'un vecteur forme x; correspond alors à l'un des N codes de défaut CD;k, et peut prendre soit une première valeur représentative de la détection au moins une fois du code de défaut CD;k dans le fichier JDD; (duquel est issu le vecteur forme x;), soit une seconde valeur représentative de l'absence de détection du code de défaut CD;k dans ledit fichier JDD;. On notera que si un même code de défaut CD;k peut être généré par P calculateurs différents (P 2) au sein d'un même véhicule V;, on prévoit alors P variables différentes x;k dans le vecteur forme x;. A titre d'exemple non limitatif, chaque variable x;k peut être binaire. Dans ce cas, sa première valeur peut être égale à 1, tandis que sa seconde valeur est égale à O. Mais l'inverse est également possible. On comprendra qu'avec ce codage binaire, on ne prend en compte qu'une seule fois l'occurrence d'un évènement. En d'autres termes, un défaut intermittent n'est comptabilisé qu'une seule fois. Cette solution est actuellement préférée, car il est considéré que le nombre et/ou la fréquence d'occurrence d'un défaut n'apporte pas d'information supplémentaire. Mais, cette comptabilisation peut être envisagée. Les valeurs de similarité qui sont utilisées par le module de traitement MT sont par exemple les résultats de mesures de dissimilarité entre le vecteur forme x; et des vecteurs prototypes contenus dans la base de données de pannes X (qui correspond au véhicule en panne V3). II est avantageux que cette base de données de pannes X contienne 1 o pour chacune des M pannes j, identifiées pour le véhicule en panne V3, un premier vecteur prototype Pl qui la représente, et un second vecteur prototype P2j qui représente l'ensemble des M-1 pannes simples 1' (avec j' j), parfois dit panne complémentaire de la panne simple identifiée 1 (et donc qui diffère de cette dernière). En d'autres termes, la base de données de pannes X contient 15 M premiers vecteurs prototypes Pl représentatifs respectivement des M pannes identifiées 1 et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) complémentaires chacun de l'une des M pannes simples identifiées j. Par exemple, chaque premier vecteur prototype Pli est constitué d'un 20 premier vecteur a1j et d'un second vecteur 1j. Chaque premier vecteur a1j est par exemple constitué de N variables a1 ik, soit a1 i = (a1 J1, a1 ~2,..., a1 iN). Chaque variable a1 jk représente par exemple la valeur de variable x;k qui est majoritaire au sein des vecteurs formes x; considérés dans le premier sous-ensemble X1j et correspondant à la panne 25 identifiée j. Par conséquent, chaque variable a1 jk ne peut prendre que les mêmes valeurs que les variables x; k (par exemple 0 et 1). Par exemple, si X1j comprend cinq vecteurs formes (n1j=5), et que trois valeurs de x;k dans ces vecteurs formes sont nulles (0) tandis que les deux autres valeurs sont égales à un (1), alors la valeur de variable x;k qui est majoritaire dans le sous- 30 ensemble X1j est la valeur nulle (0) et par conséquent la valeur de alik est nulle (0). Chaque second vecteur 1j est par exemple constitué de N variables "4, soit 1 - ( 1p,..., "4). Chaque variable 1 jk représente la variation (ou dispersion) des valeurs de variable x;k par rapport à la variable a1jk correspondante. Par conséquent, lorsque les variables a1jk prennent les valeurs 0 et 1, les variables 1ik ne peuvent prendre que des valeurs comprises entre 0 (par valeur supérieure) et 1/2 (par valeur inférieure). Par exemple, chaque variable 1ik peut être déterminée à partir de la relation suivante : El jk 1 * xik ù al jk , nl x,e67, où n1j est égal au nombre de vecteurs formes x; dans le premier sous-ensemble X1j, et � I I � désigne l'opérateur valeur absolue. De même, chaque second vecteur prototype P2j est par exemple 1 o constitué d'un premier vecteur a2j et d'un second vecteur 2j. Chaque premier vecteur a2j est par exemple constitué de N variables a2jk, soit a2j = (a2j1, a2j2,..., a2jN). Chaque variable a2jk représente la valeur de variable x;k qui est majoritaire au sein des vecteurs formes x; considérés dans le second sous-ensemble X2j et correspondant à l'ensemble des M-1 pannes 15 1' (avec j' j), parfois dit panne complémentaire de la panne j. Par conséquent, chaque variable a2jk ne peut prendre que les mêmes valeurs que les variables x;k (par exemple 0 et 1). Par exemple, si X2j comprend cinq vecteurs formes (n2j=5) et que deux valeurs de x;k dans ces vecteurs formes sont nulles (0), tandis que trois d'entre elles sont égales à un (1), alors la valeur 20 de x;k qui est majoritaire est la valeur un (1) et par conséquent la valeur de a1ik est égale à un (1). Chaque second vecteur 2j est par exemple constitué de N variables 2jk, soit 2j = ( 2j1, 2j2,..., 2jN). Chaque variable 2jk représente la variation (ou dispersion) des valeurs de variable x;k par rapport à la variable a2jk 25 correspondante. Par conséquent, lorsque les variables a2jk prennent les valeurs 0 et 1, les variables 2jk ne peuvent prendre que des valeurs comprises entre 0 (par valeur supérieure) et 1/2 (par valeur inférieure). Par exemple, chaque variable 2jk peut être déterminée à partir de la relation suivante : 1 e2~k = * xik ù a2Jk , n2j �,j 30 où n2j est égal au nombre de vecteurs formes x; dans le second sous-ensemble X2j. Lorsque la base de données de pannes X est constituée des M paires de vecteurs prototypes P1 j et P2j, et que le module de traitement MT dispose d'un vecteur forme x;, il peut par exemple effectuer des première et seconde mesures de dissimilarité pour chaque panne identifiée i. Chaque première mesure de dissimilarité se fait entre le vecteur forme x; et le premier vecteur prototype Pli associé à la panne identifiée i considérée. Elle fournit une première valeur de similarité S1 j. Par exemple, le module de traitement MT peut déterminer chaque première valeur de similarité S1j en effectuant une somme pondérée dsl(xi,Plj) des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du premier vecteur a1j. Pour ce faire, il peut par exemple utiliser la relation : N 1-el. ds1(xi,P1j)-~ ln k xik-aljk , k=1 el jk où � In � désigne l'opérateur logarithme népérien. Chaque seconde mesure de dissimilarité se fait entre le vecteur forme x; et le second vecteur prototype P2j associé à la panne identifiée considérée. Elle fournit une seconde valeur de similarité S2j. Par exemple, le module de traitement MT peut déterminer chaque seconde valeur de similarité S2j en effectuant une somme pondérée ds2(xi,P2j) des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du second vecteur a2j. Pour ce faire, il peut par exemple utiliser la relation : N 1-e2jk ds2(xi,P2j)=1 ln k=1 ~2jk II est important de noter que les valeurs de similarité qui sont utilisées par le module de traitement MT ne sont pas obligatoirement les résultats des mesures de dissimilarité décrites ci-avant. Elles peuvent être également les résultats de mesures de dissimilarité différentes de celles décrites ci-avant. Notamment, on peut utiliser d'autres types de pondération que celui décrit ci- -a2jk. avant ( ln 1ù �l'k et ln 1ù �2'k ) . De même, elles peuvent être également el jk s2,k les résultats de mesures de similarité. Dans le cas de mesures de dissimilarité le module de traitement MT compare chaque première valeur de similarité S1i à la seconde valeur de similarité S2i correspondante, afin de déterminer celle qui est la plus petite. On comprendra en effet que si une première valeur de similarité S1i est inférieure à la seconde valeur de similarité S2i correspondante, cela signifie que le vecteur forme x; analysé à une probabilité plus importante de correspondre à la panne identifiée (représentée par le premier vecteur prototype Pli) qu'aux M-1 1 o pannes (avec j' j), parfois dites panne complémentaire de cette panne identifiée (représentée par le second vecteur prototype P2i). Puis, le module de traitement MT retient chaque première valeur de similarité S1 qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2i correspondante, afin de sélectionner parmi ces premières valeurs de similarité 15 S1~ retenues celle qui est la plus petite. On comprendra en effet que plus une première valeur de similarité S1i sélectionnée est petite, plus la probabilité que le vecteur forme x; analysé corresponde à la panne identifiée (qui correspond à S1) est importante. Par conséquent, le module de traitement MT désigne comme panne du véhicule en panne V3, celle (parmi les M) qui 20 correspond à la première valeur de similarité S1i sélectionnée la plus petite. On notera qu'en cas de sélection de plusieurs premières valeurs de similarité S1i égales, le module de traitement MT peut par exemple signaler les pannes qui correspondent respectivement à chacune d'entre elles. Le technicien devra alors déterminer celle qui correspond effectivement à la panne 25 survenue dans le véhicule V3. Par ailleurs, on notera que si l'on utilise des mesures de similarité à la place de mesures de dissimilarité, le module de traitement MT compare chaque première valeur de similarité S1~ (résultat d'une première mesure de similarité) à la seconde valeur de similarité S2i correspondante (résultat d'une 30 seconde mesure de similarité), afin de déterminer celle qui est la plus grande. On comprendra en effet que dans ce cas si une première valeur de similarité S1 est supérieure à la seconde valeur de similarité S2i correspondante, cela signifie que le vecteur forme x; analysé a une probabilité plus importante de correspondre à la panne identifiée i (représentée par le premier vecteur prototype Pli) qu'aux M-1 pannes i' (avec j' j), parfois dites panne complémentaire de cette panne identifiée 1 (représentée par le second vecteur prototype P2j). De même, dans ce cas le module de traitement MT retient chaque première valeur de similarité S1j qui est supérieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante, afin de sélectionner parmi ces premières valeurs de similarité S1j retenues celle qui est la plus grande. On comprendra en effet que dans ce cas plus une première valeur de similarité S1j 1 o sélectionnée est grande, plus la probabilité que le vecteur forme x; analysé corresponde à la panne identifiée i (qui correspond à su est importante. Par conséquent, dans ce cas le module de traitement MT désigne comme panne du véhicule en panne V3, celle (parmi les M) qui correspond à la première valeur de similarité S1j sélectionnée la plus grande. 15 On notera également que lorsqu'un vecteur forme x; aboutit à des premières valeurs de similarité S1j qui sont toutes supérieures ou inférieures (selon que l'on utilise respectivement des mesures de dissimilarité ou de similarité) aux secondes valeurs de similarité S2j correspondantes, ou bien que la première valeur de similarité retenue indique une similarité insuffisante avec 20 la panne identifiée j, le module de traitement MT peut éventuellement stocker ce vecteur forme x; dans la base de données de vecteurs formes. En effet, ce cas de figure signifie que la panne correspondant au vecteur forme x; n'est pas représentée dans la base de données de pannes X. Le cas considéré doit alors être expertisé afin d'étudier la nouvelle panne et la base de connaissances 25 sera ensuite mise à jour afin de prendre en compte la nouvelle panne étudiée. Cela se traduira par la définition de nouveaux premiers Pli et second P2j vecteurs prototypes qui seront associés à la nouvelle panne identifiée. Le dispositif de diagnostic de pannes D selon l'invention, et notamment son module de traitement MT ainsi qu'éventuellement la base de données de 30 pannes X (qu'il contient éventuellement), peut être réalisé sous la forme de circuits électroniques, de modules logiciels (ou informatiques), ou d'une combinaison de circuits et de logiciels. L'invention peut être également vue sous l'angle d'un procédé, dédié au diagnostic de pannes simples survenues dans des matériels V; et représentées par des fichiers de données JDD;, et pouvant par exemple être mis en oeuvre par un dispositif de diagnostic de pannes D du type de celui décrit ci-avant. Ce procédé reprenant les fonctionnalités principales et auxiliaires présentées ci-avant, seule sa combinaison de fonctionnalités principales est présentée ci-dessous. Ce procédé consiste, en présence d'un vecteur forme x; résultant de la transformation d'un fichier de données JDD; issu d'un matériel en panne V; : i) à calculer des valeurs représentatives de similarités entre ce vecteur forme x; 1 o et des vecteurs prototypes faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de M pannes simples identifiées i pouvant survenir dans le matériel en panne V; et de M ensembles de M-1 pannes simples (avec j' j) excluant chacun l'une des M pannes simples identifiées j, puis 15 ii) à déduire de ces valeurs de similarité une panne simple du matériel en panne V. L'invention ne se limite pas aux modes de réalisation de dispositif et de procédé de diagnostic de pannes simples décrits ci-avant, seulement à titre d'exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager 20 l'homme de l'art dans le cadre des revendications ci-après. REVENDICATIONS 1. Procédé de diagnostic de pannes simples survenues dans des matériels (V;) et représentées par des fichiers de données (JDD;), caractérisé en ce qu'il consiste, en présence d'un vecteur dit � forme � x; résultant de la transformation d'un fichier de données (JDD;) issu d'un matériel en panne (V;), i) à calculer des valeurs représentatives de similarités entre ledit vecteur forme x; et des vecteurs dits � prototype � faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de M pannes simples identifiées i pouvant survenir dans ledit matériel en panne (V;), et de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une desdites M pannes simples identifiées j, puis ii) à déduire desdites valeurs de similarité une panne simple du matériel en panne (V;). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'au i) lesdites valeurs de similarité sont les résultats de mesures de dissimilarité entre ledit vecteur forme x; et des vecteurs prototypes. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce qu'en présence d'une base de données de pannes X contenant M premiers vecteurs prototypes Pli représentatifs respectivement des M pannes identifiées i et M seconds vecteurs prototypes P2j représentatifs respectivement de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une desdites M pannes identifiées j, on effectue au i), pour chaque panne identifiée j, une première mesure de dissimilarité entre ledit vecteur forme x; et le premier vecteur prototype Pli associé à cette panne identifiée j, de manière à obtenir une première valeur de similarité S1j, et une seconde mesure de dissimilarité entre ledit vecteur forme x; et le second vecteur prototype P2j associé à cette panne identifiée j, de manière à obtenir une seconde valeur de similarité S2j, puis au ii) on retient chaque première valeur de similarité S1j qui est inférieure à la seconde valeur de similarité S2j correspondante, et on sélectionne parmi ces premières valeurs de similarité S1j retenues celle qui est la plus petite et qui correspond alors à la panne du matériel en panne (V;). 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'au ii) en présence de plusieurs premières valeurs de similarité S1j sélectionnées et égales, on signale lesdites pannes i qui correspondent respectivement auxdites premières valeurs de similarité S1j sélectionnées. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 et 4, caractérisé en ce qu'au ii), en présence de premiers vecteurs prototypes Pli constitués, d'une part, d'un premier vecteur a1j dont chaque variable al jk constituante est représentative de la valeur de variable Xik (k = 1 à N) qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; (x; = x;N)) considérés d'un premier sous-ensemble X1j, qui correspondent à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 1j dont chaque variable 1 jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable Xik du premier sous-ensemble X1j par rapport à la variable al jk correspondante, et en présence de seconds vecteurs prototypes P2j constitués, d'une part, d'un premier vecteur a2j dont chaque variable a2jk constituante est représentative de la valeur de variable Xik qui est majoritaire dans les vecteurs formes x; considérés d'un second sous-ensemble X2j, qui ne correspondent pas à la panne j, et d'autre part, d'un second vecteur 2j dont chaque variable 2jk constituante est représentative de la variation des valeurs de variable Xik du second sous-ensemble X2j par rapport à la variable a2jk correspondante, on détermine chaque première valeur de similarité S1j en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du premier vecteur a1j, et on détermine chaque seconde valeur de similarité S2j en effectuant une somme pondérée des différences entre les variables de même indice k du vecteur forme x; et du premier vecteur a2j. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que chaque première mesure de dissimilarité est définie par la relation N 1ùel. dsl(xi ,P1,)in 'k xik ûaljk , et en ce que chaque seconde mesure de k=1 El jk iv 1ùe2 dissimilarité est définie par la relation ds2(xi,P2j)=1 in 'k xzk ûa2jk . k=1 E2 jk 7. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce qu'en cas de réception d'un fichier de données (JDD;), on transforme ce dernier enun vecteur forme x; constitué d'un ensemble de N variables Xik (x; = (xi1,..., x;N), avec k = 1 à N) associées respectivement à N codes de défaut CD;k pouvant survenir dans ledit matériel en panne (V;), chaque variable Xik pouvant prendre des première et seconde valeurs représentatives respectivement de la détection au moins une fois et de l'absence de détection du code de défaut CD;k dans ledit fichier (JDD;). 8. Dispositif (D) de diagnostic de pannes simples survenues dans des matériels (V;) et représentées par des fichiers de données (JDD;), caractérisé en ce qu'il comprend des moyens de traitement (MT) agencés, en présence 1 o d'un vecteur dit � forme � x; résultant de la transformation d'un fichier de données (JDD;) issu d'un matériel en panne (V;), i) pour calculer des valeurs représentatives de similarités entre ledit vecteur forme x; et des vecteurs dits � prototype � faisant partie d'une base de données de pannes simples X et représentatifs de M pannes simples identifiées 1 pouvant survenir dans ledit 15 matériel en panne (V;) et de M ensembles de M-1 pannes simples 1' (avec j' j) excluant chacun l'une desdites M pannes simples identifiées j, puis ii) pour déduire desdites valeurs de similarité une panne simple du matériel en panne (V;). 9. Utilisation des procédé et dispositif (D) selon l'une des revendications 20 précédentes dans le cas de matériels (V;) de type véhicule automobile.