FR 2920233 A1 20090227 FR 0757098 A 20070820 La présente invention concerne l'aide à la décision et plus particulièrement un procédé et des dispositifs d'évaluation de risques opérationnels pour l'aide aux décisions de maintenance de véhicules tels les aéronefs. La maintenance de premier niveau des aéronefs, c'est-à-dire l'ensemble des interventions directes (ne prenant pas en compte les réparations en atelier), est constituée principalement par les actions curatives visant à remplacer ou à réparer des composants défaillants de l'aéronef ou des composants en cours de dégradation, par des inspections planifiées, généralement périodiques, et par des actions préventives telles que le remplacement des équipements à durée de vie limitée. Les actions curatives reposent en particulier sur la connaissance de l'état de l'avion qui est notamment obtenue par les rapports des équipages, les systèmes embarqués de diagnostic et les inspections réalisées durant les visites planifiées. De façon courante, l'activité de maintenance est organisée en "maintenance en ligne" et "maintenance en hangar". La maintenance en hangar est effectuée lors de visites préprogrammées. De telles opérations de maintenance sont souvent effectuées à la base principale de la compagnie exploitant l'aéronef. La maintenance en ligne est effectuée entre deux vols, sur le lieu où se trouve l'aéronef. La maintenance en ligne a pour objet principal les actions curatives urgentes tandis que la maintenance en hangar permet de réaliser des tâches planifiées ainsi que les actions curatives différées. Ainsi, les actions curatives non urgentes sont généralement systématiquement différées à la visite suivante. Cependant, les politiques de maintenance telles que présentées précédemment ne sont pas toujours optimales. En différant des actions curatives à la visite suivante, la maintenance en ligne augmente le risque qu'une dégradation supplémentaire provoque un retard, une annulation de vol ou d'autres perturbations. L'invention permet de résoudre au moins un des problèmes exposés précédemment. L'invention a ainsi pour objet un procédé d'aide à la décision pour des opérations de maintenance de composants d'un véhicule lors de l'exploitation planifiée dudit véhicule, ladite exploitation planifiée comprenant au moins une période d'exploitation, ce procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes, - analyse de la dégradation d'au moins un desdits composants ; - évaluation des conséquences fonctionnelles sur ledit véhicule de ladite dégradation analysée selon ladite exploitation planifiée dudit véhicule ; et, -détermination d'un indice opérationnel dudit véhicule pour ladite au moins une période selon lesdites conséquences fonctionnelles évaluées. Le procédé selon l'invention permet ainsi l'optimisation des opérations de maintenance d'un véhicule selon son exploitation en déterminant un risque opérationnel, c'est-à-dire un risque de perturbation de l'exploitation normale. Le risque opérationnel est notamment basé sur un pronostic de défaillance d'au moins un composant du véhicule, ce pronostic étant déterminé par une analyse de dégradation de ce composant. De façon avantageuse, le procédé comprend en outre une étape de détermination d'un état fonctionnel d'au moins un desdits composants, ladite étape de détermination d'un indice opérationnel dudit véhicule pour ladite au moins une période étant basée sur lesdites conséquences fonctionnelles évaluées et sur ledit état fonctionnel afin d'améliorer les opérations de maintenance en combinant des fonctions de diagnostic et de pronostic de composants du véhicule. Ladite étape d'analyse de la dégradation d'au moins un desdits composants comprend de préférence une étape d'estimation de la tendance de dégradation dudit au moins un desdits composants et d'évaluation d'une probabilité de panne dudit au moins un desdits composants. Selon un mode de réalisation particulier, ladite étape d'évaluation des conséquences fonctionnelles sur ledit véhicule de ladite dégradation analysée selon ladite exploitation planifiée dudit véhicule utilise un modèle de défaillance prédéterminé. Le modèle de défaillance peut, par exemple, être déterminé par analyse théorique ou selon une méthode statistique basée sur l'observation du comportement de composants similaires du même véhicule ou de véhicules similaires. L'invention a aussi pour objet un dispositif comprenant des moyens adaptés à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé décrit précédemment ainsi qu'un programme d'ordinateur comprenant des instructions adaptées à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé décrit précédemment. L'invention a également pour objet un dispositif d'aide à la décision pour des opérations de maintenance de composants d'un véhicule lors de l'exploitation planifiée dudit véhicule, ladite exploitation planifiée comprenant au moins une période d'exploitation, ce dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend les moyens suivants, - moyens pour déterminer un état fonctionnel d'au moins un desdits composants ; - moyens pour déterminer la dégradation d'au moins un desdits composants ; - moyens pour analyser ladite dégradation déterminée ; et, - moyens pour transmettre ledit état fonctionnel et ladite analyse de ladite dégradation. L'invention permet ainsi d'implémenter au moins une partie des moyens d'aide à la décision pour des opérations de maintenance dans le véhicule, l'autre partie pouvant être implémentée dans le véhicule ou à l'extérieur de celui-ci. De façon avantageuse, le dispositif selon l'invention utilise des moyens de détermination d'états fonctionnels et de dégradations présents dans le véhicule. De préférence, lesdits moyens pour analyser la dégradation d'au moins un desdits composants comprennent des moyens pour estimer la tendance de dégradation dudit au moins un desdits composants et pour évaluer une probabilité de panne dudit au moins un desdits composants. L'invention a également pour objet un dispositif d'aide à la décision pour des opérations de maintenance de composants d'un véhicule lors de l'exploitation planifiée dudit véhicule, ladite exploitation planifiée comprenant au moins une période d'exploitation, ce dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend les moyens suivants, - moyens pour recevoir un état fonctionnel d'au moins un desdits composants et une analyse de dégradation d'au moins un desdits composants ; - moyens pour évaluer des conséquences fonctionnelles sur ledit véhicule de ladite dégradation analysée selon ladite exploitation planifiée dudit véhicule ; et, - moyens pour déterminer un indice opérationnel dudit véhicule pour ladite au moins une période selon lesdites conséquences fonctionnelles évaluées et selon ledit état fonctionnel dudit au moins un desdits composants. L'invention permet ainsi d'implémenter au moins une partie des moyens d'aide à la décision pour des opérations de maintenance à l'extérieur du véhicule pour, en particulier, limiter les transferts de données vers et depuis le véhicule, pour bénéficier de moyens de calcul et/ou de stockage plus importants et pour maintenir une base de données unique des modèles de défaillance. De façon avantageuse, lesdits moyens pour évaluer des conséquences fonctionnelles comprennent des moyens pour estimer la tendance de dégradation dudit au moins un desdits composants et pour évaluer une probabilité de panne dudit au moins un desdits composants. D'autres avantages, buts et caractéristiques de la présente invention ressortent de la description détaillée qui suit, faite à titre d'exemple non limitatif, au regard des dessins annexés dans lesquels : la figure 1 illustre un exemple d'architecture adaptée à la mise en oeuvre de l'invention ; - la figure 2, comprenant les figures 2a à 2f, illustre synthétiquement, sous forme graphique, le rôle de chacun des modules de la figure 1 pour l'aide à la décision des opérations de maintenance ; - la figure 3 illustre un exemple d'implémentation d'une fonction distribuée de diagnostic ; - la figure 4 illustre un exemple d'implémentation d'une fonction distribuée de pronostic ; - la figure 5 illustre des appels en cascade effectués lorsqu'un utilisateur demande au système la probabilité de pouvoir effectuer tous les vols planifiés ; - la figure 6 illustre un premier exemple d'implémentation selon lequel le système d'aide à la décision selon l'invention est entièrement implémenté dans le véhicule ; et, - la figure 7 illustre un second exemple d'implémentation selon lequel le système d'aide à la décision selon l'invention comprend une première partie implémentée dans le véhicule et une seconde partie implémentée dans une ou plusieurs stations fixes. L'invention permet de combiner des capacités de diagnostic, c'est-à-dire de détection d'anomalies, et de pronostic, c'est-à-dire de prévision d'anomalies, afin d'évaluer l'impact opérationnel d'une dégradation pour améliorer la disponibilité de véhicules tels que des aéronefs. En particulier, l'invention permet d'identifier une anomalie dont le risque de perturbation globale est important afin qu'une maintenance en ligne soit effectuée même si l'action curative correspondante n'est pas réglementairement obligatoire. Les décisions de maintenance permettant de répondre aux questions faut-il intervenir ou attendre ? et où et quand doit-on réparer ? nécessitent d'estimer le risque d'impact opérationnel des dégradations sur chaque vol prévu. Les risques devant être minimisés par les opérations de maintenance sont notamment les retards et les annulations de vols. C'est pourquoi la prise en compte des vols planifiés de l'avion joue un rôle important dans l'élaboration des informations de décision. Les composants du véhicule peuvent être analysés comme des contributeurs plus ou moins importants à l'exploitation du véhicule. Les modes de panne des composants ne sont pas discriminés mais les modes de défaillances des fonctions le sont. En effet, les architectures étant généralement tolérantes aux pannes (elles mettent souvent en oeuvre des éléments redondants), une perte de composant peut n'avoir qu'un impact mineur sur la fonction. L'évaluation des impacts fonctionnels des dégradations de composants repose notamment sur des diagrammes structurels représentant la contribution des composants à chaque fonction. L'évaluation du risque opérationnel, lié aux défaillances de composants et aux impacts fonctionnels des dégradations de composants, peut être basée sur des données existantes. De façon avantageuse, un changement de référentiel est effectué pour déterminer les risques opérationnels en fonction de l'utilisation réelle du véhicule afin d'évaluer les risques selon l'exploitation. Par exemple, en ce qui concerne un aéronef, les risques opérationnels peuvent être déterminés mission par mission, c'est-à-dire vol par vol, et non selon des paramètres d'usage tels qu'un nombre de cycles (par exemple de décollage et d'atterrissage), d'heures de fonctionnement ou le temps calendaire. La figure 1 illustre un exemple d'architecture 100 adaptée à la mise en oeuvre de l'invention pour l'aide à la décision des opérations de maintenance d'un véhicule, notamment d'un aéronef. L'architecture 100 comprend plusieurs modules référencés 105-1 à 105-n adaptés à évaluer le risque fonctionnel d'un ensemble prédéterminé de composants du véhicule. Par exemple, le module 105-1 peut être adapté à évaluer le risque fonctionnel d'un actionneur de gouverne sur l'exploitation d'un aéronef tandis que le module 105-n peut être adapté à évaluer le risque fonctionnel d'un calculateur de pilotage automatique sur l'exploitation de l'aéronef. L'évaluation des risques fonctionnels liés à chaque composant de l'aéronef est déterminée en fonction des vols planifiés et en fonction d'un modèle de défaillance spécifique à chaque composant de l'aéronef. Les modules 105-1 à 105-n adaptés à évaluer des risques fonctionnels sont reliés à un module d'évaluation opérationnelle 110 qui a pour objet de déterminer la capacité opérationnelle de l'aéronef en fonction du risque fonctionnel lié à chaque composant de l'aéronef, des vols planifiés et de paramètres de tolérances et de limitations. Le module d'évaluation opérationnelle 110 est relié à un module d'aide à la décision 115, utilisé comme interface utilisateur, qui permet notamment de présenter à l'utilisateur les résultats obtenus par le module d'évaluation opérationnelle 110 pour aider l'utilisateur à prendre les décisions de maintenance curative et préventive. Chaque module adapté à évaluer des risques fonctionnels, génériquement référencé 105, comprend lui-même plusieurs modules. Par exemple, le module 105-1 comprend un module de diagnostic 120-1 relié à un module d'évaluation fonctionnelle 125-1. Le module 105-1 comprend également un module de pronostic 130-1 relié à un module 135-1 adapté à prendre en compte le contexte d'exploitation de l'aéronef, en particulier les vols planifiés, pour l'estimation des risques fonctionnels. Le module 135-1 est ici appelé un module de contextualisation. Le module de contextualisation 135-1 est lui-même relié au module d'évaluation fonctionnelle 125-1. L'architecture du module 105-n est ici similaire à celle du module 105-1. Le module de diagnostic, référencé génériquement 120, regroupe les fonctions permettant de connaître les pannes identifiées dans un aéronef. Une panne est ici comprise comme l'état anormal d'un composant donné d'un véhicule. Le module de diagnostic comporte principalement les fonctions d'autodiagnostic présentes dans certains composants d'aéronef, généralement associées à des fonctions centralisées d'alarme et de maintenance. Le module de pronostic, référencé génériquement 130, regroupe les fonctions de détection des signes précurseurs des pannes, tels que des données d'usure ou de dégradation, et les fonctions permettant d'en déduire la probabilité de panne future. Les fonctions permettant d'évaluer une panne future sont, d'une part, avantageusement basées sur des fonctions d'estimation de tendance utilisées pour évaluer une usure ou une dégradation future. Les fonctions permettant d'évaluer une panne future sont par ailleurs basées sur des modèles de comportement du composant de l'aéronef auquel elles sont associées. De tels modèles, connus de l'homme de l'art, n'entrent pas directement, en eux-mêmes, dans le cadre de l'invention. Ils peuvent être déterminés empiriquement ou par calcul. La probabilité de panne est donnée en fonction de paramètres d'usage, c'est-à-dire notamment un nombre de cycles, d'heures de fonctionnement et d'activations d'une fonction particulière du système. Le module de contextualisation, référencé génériquement 135, a pour objet de prévoir dans lequel des vols prévus une panne peut se produire. La fonction du module de contextualisation est donc de déterminer le risque de panne du composant considéré en fonction de chaque vol planifié. Le module d'analyse fonctionnelle, référencé génériquement 125, est en charge de calculer les risques d'événements prédéterminés par vol. Ce module utilise un modèle de défaillance spécifique du composant de l'aéronef auquel il est associé pour identifier les conséquences de chaque panne, dont la probabilité est calculée dans les modules 130 et 135, sur les fonctions de l'aéronef. Un tel modèle est par exemple construit à partir des connaissances du fonctionnement de l'aéronef et de ses composants. La détermination de tels modèles, connue de l'homme de l'art, n'entre pas directement dans le cadre de l'invention. Le module d'évaluation opérationnelle 110 calcule les risques de perturbation des vols résultants des impacts fonctionnels des anomalies déterminées par les modules d'évaluation fonctionnelle. Les impacts opérationnels peuvent être classés en plusieurs catégories telles que les retards ou les annulations, les interruptions de mission, les tâches supplémentaires pour l'équipage et les surcoûts d'exploitation. Ce module doit prendre en compte les tolérances admises, par exemple l'exploitation d'un aéronef comportant un composant non opérationnel, et les limitations résultant de la perte d'une fonction non essentielle. A titre d'illustration, les principales données pouvant être utilisées pour l'évaluation opérationnelle sont issues du document contenant la liste des équipements nécessaires à l'exploitation d'un aéronef, connues sous le nom de MEL (acronyme de Minimum Equipment List en terminologie anglo-saxonne). Ce document, règlementaire, spécifie les tolérances associées à chaque panne. Le module d'aide à la décision 115 a pour objet de présenter à l'utilisateur les résultats des modules précédemment décrits de manière à l'aider à décider des actions à réaliser. Ce module présente, de préférence, les impacts fonctionnels et opérationnels de chaque panne ou dégradation détectée. D'autres informations dérivées peuvent également être utiles comme un classement par priorité des anomalies détectées, une estimation de la fiabilité opérationnelle de l'aéronef pour l'ensemble des missions planifiées et l'impact opérationnel d'une éventuelle décision de maintenance. Bien que les modules adaptés à évaluer les risques fonctionnels soient ici distincts les uns des autres, il convient de noter que la figure 1 est donnée à titre d'illustration et que l'architecture présentée peut être implémentée sous différentes formes. En particulier, il peut être possible d'utiliser des modules centralisés ou partiellement centralisés de diagnostic et de pronostic. A titre d'illustration, le comportement d'un composant d'aéronef consistant en un calculateur de pilotage automatique peut être analysé dans le cadre de l'invention pour déterminer les risques opérationnels résultant de son comportement. Si le module de diagnostic détecte une panne de l'alimentation électrique de ce calculateur, le module d'évaluation fonctionnelle indique que la fonction de pilotage automatique n'est pas disponible. A partir de cette information, le module d'évaluation opérationnelle conclut, à partir de la liste MEL, que l'aéronef ne peut être exploité que de jour. Par conséquent, l'aéronef ne pourra pas être exploité lors du prochain vol de nuit planifié. Il est donc nécessaire de réparer cet organe avant ce vol. De façon similaire, un filtre de liquide hydraulique d'un aéronef peut être un des composants d'aéronef analysés dans le cadre de l'invention. Par analyse des mesures différentielles de la pression entre l'entrée et la sortie du filtre, le module de pronostic associé au filtre peut déterminer l'évolution de son encrassement en fonction de son usage, c'est-à-dire en fonction de l'exploitation de l'aéronef. En comparant cette information aux vols planifiés, le module de contextualisation peut en déduire l'évolution de son encrassement en fonction des vols planifiés. Le module d'évaluation fonctionnelle peut alors transformer cette évolution en risque sur l'exploitation de l'aéronef. Ce risque est ensuite analysé par le module d'évaluation opérationnelle qui compare ce risque avec des tolérances prédéterminées pour évaluer le moment où l'aéronef ne sera plus exploitable. Ces informations sont alors transmises au module d'aide à la décision pour permettre à l'utilisateur de déterminer quand et où ce filtre devra être changé. La figure 2, comprenant les figures 2a à 2f, illustre synthétiquement, sous forme graphique, le rôle de chacun des modules de la figure 1 pour l'aide à la décision des opérations de maintenance dans le cas du filtre présenté précédemment. La figure 2a est un graphe qui représente en abscisse le temps, par exemple en heures d'utilisation du filtre et en ordonnée le taux d'encrassement. La courbe en trait plein représente l'évolution observée du niveau d'encrassement, ou taux d'encrassement, à partir de mesures effectuées tandis que la courbe en pointillé représente l'extrapolation de cette courbe permettant, notamment, d'estimer l'encrassement après l'instant présent, noté t. L'extrapolation est ici réalisée selon des techniques mathématiques standard. La figure 2b correspond à la probabilité de défaillance du filtre, c'est- à-dire à la probabilité que le filtre ne soit plus conforme aux spécifications requises. La probabilité de défaillance du filtre est dérivée de son encrassement et d'un modèle de comportement prédéterminé. La probabilité de défaillance du filtre est déterminée en fonction du temps d'utilisation du filtre. La figure 2b illustre le rôle du module de pronostic 130. La figure 2c représente un graphe similaire à celui de la figure 2b dans lequel la probabilité de défaillance du filtre est évaluée en fonction des vols planifiés, c'est-à-dire que la probabilité de défaillance du filtre est estimée pour chaque mission. Le graphe de la figure 2c est déterminé à partir de celui de la figure 2c et de la durée des missions planifiées. La figure 2c illustre le rôle du module de contextualisation 135. La figure 2d illustre un graphe dans lequel le risque fonctionnel lié à la probabilité de défaillance du filtre est exprimé en fonction des vols planifiés. Ce graphe est réalisé à partir du graphe représenté sur la figure 2c et d'un modèle de défaillance. Le modèle de défaillance est par exemple déterminé par une observation statistique des conséquences, sur le fonctionnement de l'aéronef, de l'évolution de certains paramètres d'un ensemble de composants similaires appartenant au même aéronef ou à des aéronefs similaires. Le modèle de défaillance associe ici un risque fonctionnel et sa probabilité à chaque probabilité de défaillance du filtre selon les vols planifiés. Il convient de noter que le risque fonctionnel n'est pas lié uniquement au risque de défaillance du filtre car plusieurs filtres peuvent être utilisés en parallèle. La figure 2d illustre le rôle du module d'évaluation fonctionnelle 125. La figure 2e représente un graphe illustrant le risque opérationnel en fonction des vols planifiés selon le risque fonctionnel illustré sur le graphe de la figure 2d. Ce qui différencie le risque opérationnel du risque fonctionnel est la nature de l'événement considéré. En ce qui concerne un risque fonctionnel, la nature de l'événement considéré est une perte ou une dégradation de fonction tandis qu'en ce qui concerne un risque opérationnel la nature de l'événement considéré est par exemple un retard, une annulation, un déroutement, des contraintes particulières sur le vol notamment l'altitude, la vitesse et l'impossibilité de faire un atterrissage automatique ou l'augmentation du coût opérationnel. Selon un mode de réalisation particulier, le risque opérationnel peut être représenté selon plusieurs graphes, chaque graphe étant lié à un type de risque fonctionnel. Le graphe de la figure 2e représente ici le risque opérationnel de surcoût d'exploitation. La figure 2e illustre le rôle du module d'évaluation opérationnel 110. Enfin, le graphe de la figure 2f représente un graphe d'aide à la décision pour le changement du filtre. Ce graphe, déterminé à partir de celui de la figure 2e à l'aide d'une fonction de transfert prédéterminée, donne un indice de maintenance. Dans le graphe de la figure 2f, un indice proche de zéro signifie qu'aucune opération de maintenance n'est utile tandis qu'un indice proche de un signifie qu'une opération de maintenance est nécessaire. La figure 2f illustre le rôle du module d'évaluation opérationnel 115. La figure 3 illustre un exemple d'implémentation d'une fonction distribuée de diagnostic, c'est-à-dire une fonction de diagnostic basée sur plusieurs modules. L'interface de la fonction est définie de manière unilatérale par la liste des services offerts aux autres modules et/ou fonctions. Chacun des services est décrit de la manière suivante, nomService(typeParaml,..., typeParamN) : typeRésultat où typeParam représente les types des paramètres d'entrée du service de nom nomService et type-Résultat est le type de donnée renvoyé par le service. La fonction de diagnostic 300 est par exemple assurée par les systèmes usuels d'autodiagnostic implémentés dans les systèmes avioniques. L'architecture de la fonction de diagnostic est typiquement à deux niveaux. Les différents systèmes embarqués 305-1 à 305-n, en particulier les calculateurs, sont dotés de systèmes de diagnostic appelés BITE (acronyme de Built-ln Test Equipment en terminologie anglo-saxonne) 310-1 à 310-n, respectivement, qui effectuent un diagnostic local imprécis. Le diagnostic global est effectué par un système central 315 appelé CMS (sigle de Central Maintenance System en terminologie anglo-saxonne) qui, en corrélant les résultats des diagnostics partiels, donne le résultat complet et précis. La fonction centrale de diagnostic offre notamment les services suivants, getFaults0: liste_de_LRUs qui fournit la liste des composants remplaçables, appelés LRUs (sigle de Line Replaceable Units en terminologie anglo-saxonne), en panne à l'instant de l'interrogation du service ; et, getFaultStart(LRU): dateHeure qui retourne l'instant de début d'une panne particulière parmi les pannes présentes. La panne est ici spécifiée par l'identifiant du LRU concerné. Ces services font appel aux fonctions des dispositifs d'autodiagnostic. Ils peuvent être considérés comme une interface permettant d'effectuer des requêtes. La figure 4 illustre un exemple d'implémentation d'une fonction distribuée de pronostic, c'est-à-dire une fonction de pronostic basée sur plusieurs modules. Comme en ce qui concerne la fonction de diagnostic 300, l'interface de la fonction de pronostic 400 est définie de manière unilatérale par la liste des services offerts aux autres modules et/ou fonctions. Le pronostic est ici réalisé sur des données brutes, non destinées à la maintenance ou au pronostic, issues de capteurs 405 et de systèmes 410 de traitement de données utilisées pour la mise en oeuvre des fonctions opérationnelles par les composants avioniques eux-mêmes. Les données sont recueillies à bord de l'aéronef par un système de surveillance 420 appelé ACMS (sigle d'Aircraft Condition Monitoring System en terminologie anglo-saxonne). L'ACMS est par exemple un système programmable de recueil et de formatage de données. Il peut recueillir toutes les données transmises sur les bus 415 de l'aéronef et les formater dans des rapports utilisables par des logiciels de traitement des données. Ces données sont par exemple mémorisées dans une base de données 425. Selon les composants surveillés et leur mode d'usure, leur fiabilité est évaluée en vols, en heures de vol ou avec d'autres unités. Des fonctions 430-1 à 430-m d'analyse de tendance sont utilisées pour extrapoler l'évolution des données recueillies. Ces fonctions sont avantageusement implémentées sur une même plate-forme pour bénéficier de services communs de traitement de données. Ces fonctions permettent également de convertir l'évolution des données en risques de panne selon des modèles de comportement prédéterminés. Les fonctions 430-1 à 430-m sont reliées à une interface centralisée de pronostic 435, appelée CPI (sigle de Centralized Prognostic Interface en terminologie anglo-saxonne). La fonction centrale de pronostic offre notamment les services suivants, getDegradationsO: liste de LRUs qui retourne la liste des dégradations détectées au moment de l'interrogation, c'est-à-dire une liste de composants remplaçables dégradés ; getUsageUnit(LRU): unité _d usage qui donne l'unité utilisée pour mesurer le vieillissement du composant désigné. Le composant doit setrouver dans la liste des composants dégradés à l'instant courant. Les unités d'usage sont par exemple les heures de vols, les cycles et les heures de fonctionnement, telles que les heures de fonctionnement des moteurs et les heures de fonctionnement de l'APU (sigle d'Auxiliary Power Unit en terminologie anglo-saxonne) ; getEstimatedReliability(LRU; usage): fiabilité qui retourne la probabilité estimée de bon fonctionnement du composant remplaçable dans un nombre déterminé d'unités d'usage ; et, getEstimatedRemainingUsefulLife(LRU): nombre qui retourne le temps de vie restant en unités de mesure de l'usage. Ces services font appel aux fonctions des dispositifs d'acquisition de données et à des fonctions mathématiques mettant en oeuvre, notamment, des évaluations de tendance et des modèles de comportement. Le module de contextualisation évalue la probabilité de panne des équipements dégradés pour chaque vol planifié. Alors que la probabilité est calculée par le module de pronostic, le module de contextualisation permet de déterminer cette probabilité en fonction des vols planifiés. Le module de contextualisation offre notamment les services suivants, getEstimatedReliability(LRU, vol): nombre qui retourne la probabilité estimée que le composant remplaçable spécifié fonctionne jusqu'au vol donné ; et, getExpectedOccurrence(LRU): vol qui retourne le vol durant lequel le composant remplaçable a la probabilité la plus grande de tomber en panne. Ces services font appel aux fonctions du module de pronostic et aux données d'exploitation de l'aéronef, c'est-à-dire aux paramètres des vols planifiés, ainsi qu'à une fonction de conversion permettant de transformer des unités telles que des nombres d'heures ou de cycles en identifiant de vol selon les paramètres des vols planifiés. Comme indiqué précédemment, le module d'évaluation fonctionnelle est en charge de calculer les risques de pertes ou de dégradation des fonctions de l'aéronef. Pour cela, ce module utilise des modèles de défaillance permettant d'identifier les impacts de chaque panne sur les fonctions de l'aéronef. Ces modèles peuvent notamment être déterminés par la connaissance du fonctionnement de l'aéronef et de ses systèmes à l'aide, en particulier, d'arbres de défaillances permettant de lier les pertes de fonctions aux pannes des composants. A la différence des modes de panne, les modes de défaillance ne peuvent pas être ignorés car des défaillances différentes du même système peuvent avoir des impacts opérationnels différents. Le module d'évaluation fonctionnelle offre notamment les services suivants, getForecastedFailures( : liste de défaillances qui retourne la liste des défaillances prévues ou en cours ; getFailureOccurrence(défaillance, vol) : probabilité qui retourne la probabilité qu'une défaillance se produise dans un vol donné ; et, getFailureExpectedOccurrence(défaillance) : vol qui renvoie l'identifiant du vol durant lequel la défaillance va le plus probablement se produire. Ces services font appel aux fonctions du module de contextualisation ainsi qu'à des fonctions mathématiques permettant la mise en oeuvre de modèles de défaillance. Le module d'évaluation opérationnelle calcule les risques de perturbation des vols résultant des impacts fonctionnels des anomalies déterminées par le module d'évaluation fonctionnelle. Les impacts opérationnels ressortent de diverses catégories telles que les retards ou les annulations, les interruptions de la mission ou les tâches supplémentaires pour l'équipage. Ce module doit prendre en compte les tolérances admises telles que l'exploitation d'un aéronef avec un équipement non critique non opérationnel et les limitations résultant de la perte d'une fonction non essentielle. Ces tolérances et ces limitations sont par exemple déterminées par la MEL qui spécifie, en particulier, pour chaque fonction si elle est indispensable ou non pour pouvoir voler, dans quel délai elle doit être remise en état et s'il y a des procédures opérationnelles ou de maintenance spéciales associées à sa défaillance. De telles procédures sont par exemple la désactivation du système ou l'inspection avant chaque vol. Une défaillance peut réduire les capacités opérationnelles de l'aéronef, par exemple interdire l'atterrissage automatique ou obliger à effectuer une réparation dans un délai fixé, imposer des procédures opérationnelles ou de maintenance particulières. Les impacts sur l'exécution de la mission peuvent être d'empêcher l'avion d'effectuer le vol suivant, de causer un retard ou d'augmenter le coût d'opération. Le module d'évaluation opérationnelle offre notamment le service suivant, getFlightlmpacts(défaillance, vo/1, vol2) : liste d'impacts qui retourne l'impact de l'occurrence d'une défaillance, la défaillance se produisant durant le vol volt et l'impact étant évalué sur le vol vol2 en faisant l'hypothèse que la réparation n'est pas effectuée entre les deux vols. La probabilité de la défaillance sur le vol peut être obtenue par le service getFailureOccurrence du module d'évaluation fonctionnelle. Le module d'aide à la décision présente à l'utilisateur les résultats des modules précédemment décrits de manière à l'aider à décider des actions à réaliser. On présentera au minimum les impacts fonctionnels et opérationnels de chaque panne ou dégradation détectée. D'autres informations dérivées peuvent également être utiles comme un classement par priorité décroissante des anomalies détectées, une estimation de la fiabilité opérationnelle de l'avion pour l'ensemble des missions planifiées et l'impact opérationnel d'une décision de maintenance hypothétique. Ces requêtes sont basées sur l'utilisation en cascade de services offerts par les différentes parties du système décrit. La figure 5 illustre des appels en cascade effectués lorsqu'un utilisateur demande au système la probabilité de pouvoir effectuer tous les vols planifiés. Comme représenté, l'utilisateur transmet une requête 500 à travers le module d'aide à la décision pour obtenir la liste des défaillances prévues ou en cours. Cette requête, adressée au module d'évaluation fonctionnelle, entraîne l'exécution d'une requête 505 pour obtenir du module de pronostic la liste des dégradations détectées. Simultanément, ou ensuite, une requête 510 est exécutée pour obtenir la liste des composants en panne du module de diagnostic. Une série de requêtes 515 est ensuite exécutée pour déterminer la probabilité qu'une défaillance se produise durant un vol donné. Les défaillances sont ici celles pouvant résulter des dégradations détectées. La requête est exécutée pour chaque défaillance détectée, pour chaque dégradation détectée et pour chaque vol planifié. La requête pour déterminer la probabilité qu'une défaillance se produise durant un vol déterminé est transmise par le module d'aide à la décision au module d'évaluation fonctionnelle. Pour exécuter cette requête, le module d'évaluation fonctionnel transmet lui-même une requête au module de contextualisation pour obtenir la probabilité du bon fonctionnement du composant durant un vol donné. Le module de contextualisation transmet à son tour une requête 525 similaire pour obtenir la probabilité du bon fonctionnement du composant selon son utilisation. Le résultat est converti selon les vols planifiés. Le module d'aide à la décision transmet alors une requête 530 au module d'évaluation opérationnelle pour déterminer les impacts des composants en panne et des dégradations détectés sur les vols planifiés. Le système d'aide à la décision selon l'invention peut être implémenté de différentes façons. En particulier, le système peut être implémenté en totalité dans le véhicule ou en partie dans le véhicule et en partie dans une ou plusieurs stations fixes, par exemple des stations au sol. La figure 6 illustre un premier exemple d'implémentation selon lequel le système d'aide à la décision 600 est entièrement implémenté dans le véhicule, c'est-à-dire que le système d'aide à la décision 600 est autonome même s'il peut être relié ponctuellement à une ou plusieurs stations fixes. En particulier, le système d'aide à la décision 600 peut être relié ponctuellement à une ou plusieurs stations fixes pour accéder à des informations telles que des arbres de défaillance et des modèles de dégradation utilisés pour le pronostic qui peuvent ensuite être mémorisées localement. Comme représenté, le système d'aide à la décision 600 est relié au bus de communication 415 lui-même relié, notamment, aux différents composants surveillés 305-1 à 305-n ainsi qu'aux capteurs 405 et aux systèmes 410 de traitement de données. Le système d'aide à la décision 600 comprend un système central 10 315 CMS, connecté au bus de communication 415, qui donne des résultats de diagnostic complets et précis. Le système d'aide à la décision 600 comprend également un système central 420 ACMS, connecté au bus de communication 415, qui détermine des données de pronostic. Les données de pronostic sont ici 15 mémorisées dans une base de données 425 avant d'être utilisées par des fonctions 430-1 à 430-m d'analyse de tendance et de calcul de probabilité de panne. Les données de pronostic comprenant les probabilités de panne déterminées sont transmises à l'interface centralisée de pronostic 435 pour être ensuite adaptées dans le module de contextualisation 605 selon les vols 20 planifiés. Les vols planifiés sont ici mémorisés dans une base de données 610. Alternativement, les informations concernant les vols planifiés peuvent être accédées via un réseau local ou distant. La base de données 610 est également utilisée, ici, pour mémoriser les modèles de défaillance ainsi que les tolérances et les limitations. 25 Les données de pronostic relatives aux vols planifiés sont alors transmises au module d'évaluation fonctionnelle 615 pour déterminer les conséquences des dégradations observées. Les données issues des modules 315 et 615 de diagnostic et d'évaluation fonctionnelle, respectivement, sont alors transmises au module 30 d'évaluation opérationnelle 620 qui transmet à son tour les données nécessaires à l'aide à la décision au module d'aide à la décision 625. La figure 7 illustre un second exemple d'implémentation selon lequel le système d'aide à la décision comprend une première partie 700 implémentée dans le véhicule et une seconde partie 705 implémentée dans une ou plusieurs stations fixes. Selon ce mode de réalisation, une première partie du procédé est effectuée localement dans le véhicule tandis qu'une autre partie est effectuée dans une ou plusieurs stations fixes. Pour des raisons de coût et de disponibilité des moyens de communication entre le véhicule et les stations fixes, un stockage des résultats de diagnostic et de pronostic dans les stations fixes peut s'avérer nécessaire, notamment pour éviter que les fonctions d'analyse fassent de nombreux appels aux services des modules de diagnostic et de pronostic embarqués dans les véhicules. A cette fin, une base de données 710 est utilisée pour mémoriser les données issues du module de diagnostic 315 et de l'interface centralisée de pronostic 435. Lorsque le véhicule est à proximité des stations fixes implémentant l'autre partie du procédé d'aide à la décision, les données mémorisées dans la base de données 710 sont transférées dans ces stations fixes. Le transfert peut notamment être effectué par réseau, filaire ou sans fil, ou par le déplacement physique d'un support de mémoire contenant ces données, par exemple une carte mémoire, un disque dur ou un disque de type DVD. Ce second mode de réalisation permet ainsi de limiter le traitement des données dans le véhicule et de centraliser les données de vols, les modèles de défaillance ainsi que les tolérances et les limitations dans une ou plusieurs stations fixes, c'est-à-dire de minimiser les mises à jour de données dans l'avion et de mieux correspondre à l'organisation d'exploitation des véhicules, notamment des compagnies aériennes pour lesquelles les décisions de maintenance sont prises au sol dans un centre de contrôle de la maintenance appelé MCC (sigle de Maintenance Control Center en terminologie anglo-saxonne). Le MCC décide des actions de maintenance à réaliser et transmet ses ordres aux équipes de maintenance qui interviennent sur l'avion. Il est possible de déplacer d'autres éléments de la partie 700 vers la partie 705 et réciproquement. En particulier, l'interface centralisée de pronostic et au moins une partie d'au moins certaines fonctions d'analyse de tendance peuvent être implémentées dans les stations fixes de telle sorte à capitaliser l'expérience d'analyse de tendance selon un historique de plusieurs véhicules et/ou d'utiliser une puissance de calcul plus importante permettant d'affiner l'estimation de tendances et l'estimation des probabilités de panne. Par ailleurs, le module d'évaluation opérationnelle peut intégrer des fonctions prenant en compte des coûts d'exploitation pour optimiser les opérations de maintenance. Naturellement, pour satisfaire des besoins spécifiques, une personne compétente dans le domaine de l'invention pourra appliquer des modifications dans la description précédente. REVENDICATIONS 1. Procédé d'aide à la décision pour des opérations de maintenance de composants d'un véhicule lors de l'exploitation planifiée dudit véhicule, ladite exploitation planifiée comprenant au moins une période d'exploitation, ce procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes, - analyse (130) de la dégradation d'au moins un desdits composants et transmission d'au moins une donnée liée au résultat de ladite analyse ; - réception de ladite au moins une donnée et évaluation (125) des conséquences fonctionnelles sur ledit véhicule de ladite dégradation analysée, à partir de ladite au moins une donnée reçue, selon ladite exploitation planifiée dudit véhicule ; et, - détermination (110) d'un indice opérationnel dudit véhicule pour ladite au moins une période selon lesdites conséquences fonctionnelles évaluées. 2. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comprend en outre une étape de détermination (120) d'un état fonctionnel d'au moins un desdits composants, ladite étape de détermination d'un indice opérationnel dudit véhicule pour ladite au moins une période étant basée sur lesdites conséquences fonctionnelles évaluées et sur ledit état fonctionnel. 3. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2 caractérisé en ce que ladite étape d'analyse de la dégradation d'au moins un desdits composants comprend une étape d'estimation de la tendance de dégradation dudit au moins un desdits composants et d'évaluation d'une probabilité de panne dudit au moins un desdits composants. 4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes 30 caractérisé en ce que ladite étape d'évaluation des conséquences fonctionnelles sur ledit véhicule de ladite dégradation analysée selon laditeexploitation planifiée dudit véhicule utilise un modèle de défaillance prédéterminé. 5. Dispositif comprenant des moyens adaptés à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 5 précédentes. 6. Programme d'ordinateur comprenant des instructions adaptées à la mise en oeuvre de chacune des étapes du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4. 7. Dispositif d'aide à la décision pour des opérations de 10 maintenance de composants d'un véhicule lors de l'exploitation planifiée dudit véhicule, ladite exploitation planifiée comprenant au moins une période d'exploitation, ce dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend les moyens suivants, - moyens (310) pour déterminer un état fonctionnel d'au moins un 15 desdits composants ; - moyens (405, 410) pour déterminer la dégradation d'au moins un desdits composants ; - moyens (430) pour analyser ladite dégradation déterminée ; et, - moyens pour transmettre ledit état fonctionnel et ladite analyse de 20 ladite dégradation. 12. Dispositif selon la revendication précédente caractérisé en ce que lesdits moyens pour analyser la dégradation d'au moins un desdits composants comprennent des moyens pour estimer la tendance de dégradation dudit au moins un desdits composants et pour évaluer une probabilité de panne 25 dudit au moins un desdits composants. 13. Dispositif d'aide à la décision pour des opérations de maintenance de composants d'un véhicule lors de l'exploitation planifiée dudit véhicule, ladite exploitation planifiée comprenant au moins une période d'exploitation, ce dispositif étant caractérisé en ce qu'il comprend les moyens 30 suivants, - moyens pour recevoir un état fonctionnel d'au moins un desdits composants et une analyse de dégradation d'au moins un desdits composants ;- moyens (615) pour évaluer des conséquences fonctionnelles sur ledit véhicule de ladite dégradation analysée selon ladite exploitation planifiée dudit véhicule ; et, - moyens (620) pour déterminer un indice opérationnel dudit véhicule pour ladite au moins une période selon lesdites conséquences fonctionnelles évaluées et selon ledit état fonctionnel dudit au moins un desdits composants. 10. Dispositif selon la revendication précédente caractérisé en ce que lesdits moyens pour évaluer des conséquences fonctionnelles comprennent des moyens pour estimer la tendance de dégradation dudit au moins un desdits composants et pour évaluer une probabilité de panne dudit au moins un desdits composants.