FR 3117625 A1 20220617 FR 2013262 A 20201215 Système et procédé pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines Un aspect de l’invention concerne un système (100) pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte (200) de machines (201-1, 201-2, 201-3) comprenant chacune au moins un élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) associé à un groupe d’éléments identiques, le système (100) comportant : pour chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3), un module réducteur (101) embarqué configuré pour collecter les données sur l’élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) acquises par un capteur (2011) et calculer un ensemble d’indicateurs à partir des données ; un module central (102) configuré pour, pour chaque groupe d’éléments, calculer une distance statistique entre l’ensemble d’indicateurs de chaque élément et l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) d’un élément idéal et affecter un rang à chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) par distance décroissante, l’opération de maintenance étant réalisée par rang croissant. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 1 Système et procédé pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des systèmes et procédés pour la planification d’opérations de maintenance et plus particulièrement celui des systèmes et procédés pour la planification d’opérations de maintenance d’une flotte de machines. La présente invention concerne un système pour la planification optimisée d’une opération de maintenance et en particulier un système pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines. La présente invention concerne également un procédé pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines et un produit-programme d’ordinateur. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Afin d’optimiser les opérations de maintenance sur une flotte de machines, il est connu d’embarquer sur chaque machine un module intelligent de détection d’anomalies capable d’analyser les données de l’ensemble des capteurs embarqués sur la machine pour déterminer l’état de santé de chaque élément de la machine et ainsi détecter voire prédire une anomalie nécessitant une opération de maintenance sur la machine. Un tel module intelligent utilise classiquement un modèle mathématique dont l’établissement nécessite une connaissance approfondie de la machine, et notamment des critères pertinents pour qualifier l’état de santé de chaque élément de la machine, ainsi qu’une grande quantité de données relatives à la machine ou à des machines identiques, pour que le modèle soit capable de qualifier la valeur de chaque critère d’anormale quand une anomalie est présente. L’établissement et l’utilisation du modèle mathématique entraîne donc une forte consommation d’énergie, et nécessite des ressources informatiques de calcul et de stockage importantes. Le module intelligent est donc un élément volumineux et complexe qui nécessite lui-même des opérations de maintenance pour assurer son bon fonctionnement. Il existe donc un besoin d’optimiser la planification des opérations de maintenance sur une flotte de machines, sans avoir recours à un système complexe, volumineux et énergivore et sans utiliser de connaissances a priori sur les machines. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en proposant un système pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines ne nécessitant pas de connaissances approfondies sur les machines ni d’embarquer sur chaque machine un module complexe, volumineux et énergivore. Un premier aspect de l’invention concerne un système pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines comprenant chacune au moins un élément et pour chaque élément, au moins un capteur configuré pour acquérir des données de mesure d’une grandeur physique représentant des conditions d’utilisation de l’élément et/ou de la machine, chaque élément étant associé à un groupe d’éléments comportant une pluralité d’éléments identiques compris chacun dans une machine différente, le système comportant : pour chaque élément, un module réducteur embarqué sur la machine correspondante et configuré pour : collecter les données sur l’élément acquises par le capteur correspondant sur une période donnée ; calculer un ensemble d’indicateurs comportant au moins un indicateur, à partir des données collectées sur la période ; envoyer l’ensemble d’indicateurs calculé à un module central ; le module central configuré pour, pour chaque groupe d’éléments : calculer une distance statistique entre l’ensemble d’indicateurs de chaque élément du groupe d’éléments reçu et l’ensemble d’indicateurs d’un élément idéal du groupe d’éléments ; affecter un rang à chaque élément du groupe d’éléments par distance décroissante, le rang le plus faible correspondant à l’ordre de priorité le plus élevée pour l’opération de maintenance du groupe d’éléments. Grâce à l’invention, un module réducteur par élément est embarqué sur chaque machine pour collecter des données relatives à l’élément et calculer un ensemble d’indicateurs représentatifs des données collectées sur une période donnée. Chaque module réducteur est un module simple et peu volumineux, tel qu’une carte électronique, qui n’a besoin d’aucune connaissance sur l’élément et qui n’a besoin que de peu d’énergie pour fonctionner. Chaque ensemble d’indicateurs est envoyé à un module central intelligent non embarqué communiquant avec chaque module réducteur pour que ce dernier affecte un ordre de priorité à chaque élément de chaque machine. L’ordre de priorité est déterminé par comparaison entre les éléments d’un même groupe d’éléments, un groupe d’éléments regroupant chaque élément présentant une réplique sur plusieurs machines de la flotte de machines. En effet, le module central collecte les ensembles d’indicateurs de chaque élément du groupe d’éléments, et les compare entre eux en calculant une distance statistique évaluée à partir d’un élément idéal correspondant à un élément n’ayant subi aucune usure, pour déterminer quels sont les éléments les plus éloignés du comportement idéal. Ces éléments sont les plus susceptibles de défaillance et nécessite donc la priorité d’inspection la plus élevée. Ainsi, si les éléments à inspecter en priorité sont jugés comme étant en bon état à l’issue de l’opération de maintenance, c’est-à-dire après inspection, les éléments suivants qui sont plus proches de l’état idéal de l’élément peuvent ne pas être inspectés, ce qui permet de réduire de manière considérable le temps et les effectifs nécessaires à l’opération de maintenance. Les calculs complexes pour l’obtention de l’ordre de priorité de chaque élément sont donc entièrement réalisés par le module central déporté par rapport aux machines et ne nécessitent aucune autre information que les ensembles d’indicateurs obtenus à partir des données acquises par les capteurs embarqués sur les machines. De plus, l’ensemble d’indicateurs associé à chaque élément ayant fait l’objet d’une opération de maintenance peut être utilisé pour développer des modèles de prédiction de panne. Par exemple, si l’élément auquel a été affecté l’ordre de priorité 1 est jugé comme étant en bon état après inspection, il est possible de conclure pour le futur que tout élément présentant un ensemble d’indicateurs meilleur que l’élément inspecté n’a pas besoin de subir une maintenance. Il est alors possible, en collectant les résultats des opérations de maintenance et en les associant aux ensembles d’indicateurs correspondants, de déterminer un seuil d’alerte sur l’ensemble d’indicateurs au-delà duquel il est probable que l’élément soit en panne. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le système selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, le système selon l’invention comporte une base de données connectée au module central, le module central étant en outre configuré pour stocker chaque ensemble d’indicateurs reçu dans la base de données. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, la flotte de machines est embarquée sur au moins un aéronef et chaque machine est un siège d’aéronef. Ainsi, le système est adapté à la maintenance prédictive de sièges d’aéronef. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines comprenant chacune au moins un élément et pour chaque élément, au moins un capteur configuré pour acquérir des données de mesure d’une grandeur physique représentant des conditions d’utilisation de l’élément et/ou de la machine, chaque élément étant associé à un groupe d’éléments comportant une pluralité d’éléments identiques compris chacun dans une machine différente, le procédé étant mis en œuvre par le système selon l’invention et comportant : pour chaque élément, les étapes suivantes mises en œuvre périodiquement par le module réducteur correspondant : collecte des données sur l’élément acquises par le capteur correspondant sur une période donnée ; calcul d’un ensemble d’indicateurs comportant au moins un indicateur, à partir des données collectées sur la période ; envoi de l’ensemble d’indicateurs calculé au module central ; pour chaque groupe d’éléments, les étapes suivantes mises en œuvre par le module central : calcul d’une distance statistique entre l’ensemble d’indicateurs de chaque élément du groupe d’éléments reçu et l’ensemble d’indicateurs d’un élément idéal du groupe d’éléments ; affectation d’un rang à chaque élément du groupe d’éléments par distance décroissante, le rang le plus faible correspondant à l’ordre de priorité le plus élevée pour l’opération de maintenance du groupe d’éléments. Selon une variante de réalisation, le procédé selon l’invention comporte une étape de stockage de chaque ensemble d’indicateurs reçu dans la base de données, mise en œuvre par le module central. Ainsi, le module central a accès à chaque ensemble d’indicateurs calculé pour chaque période écoulée. Selon une sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente, le procédé selon l’invention comporte, pour chaque groupe d’éléments, une étape de calcul de l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal du groupe d’éléments à partir de chaque ensemble d’indicateurs collecté pour un élément du groupe d’éléments stocké dans la base de données. Selon une alternative de réalisation de la sous-variante de réalisation précédente, l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal correspond à la valeur moyenne des ensembles d’indicateurs collectés pour les éléments du groupe d’éléments stockés dans la base de données. Ainsi, dans le cas où l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal n’est pas évident, ce dernier est évalué comme l’ensemble d’indicateurs moyen en considérant chaque ensemble d’indicateurs calculé pour un élément du groupe d’éléments pour chaque période écoulée. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, l’étape de calcul de la distance statistique est réalisée par un algorithme d’apprentissage non supervisé. Selon une sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente, l’algorithme d’apprentissage non supervisé est l’algorithme rapide du déterminant de la covariance minimale FAST-MCD, une machine à vecteur de support à une classe ou l’algorithme des k plus proches voisins. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, l’ensemble d’indicateurs comporte au moins un indicateur temporel choisi parmi le groupe suivant : intégrale temporelle, énergie, entropie, ou autre et/ou un indicateur statistique choisi parmi le groupe suivant : moyenne, écart-type, kurtosis, ou autre et/ou un indicateur fréquentiel choisi parmi le groupe suivant : amplitude, fréquence de Fourier, ou autre. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, la flotte de machines est embarquée sur au moins un aéronef et chaque machine est un siège d’aéronef. Ainsi, le procédé est adapté à la maintenance prédictive de sièges d’aéronef. Un troisième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention mises en œuvre par le module central. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La figure 1 montre une représentation schématique d’un système selon l’invention appliqué sur une flotte de machines. La figure 2 est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé selon l’invention. La figure 3 est un exemple de distribution statistique des éléments d’un groupe d’éléments, pour lesquels un ensemble d’indicateurs comportant deux indicateurs a été calculé, dans un espace vectoriel orthonormé de dimension deux. DESCRIPTION DETAILLEE Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Un premier aspect de l’invention concerne un système pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte de machines. La flotte de machines est embarquée dans un véhicule, par exemple dans un aéronef. On entend par « flotte de machines », un ensemble de machines comportant au moins deux machines. Dans le contexte de l’invention, la flotte de machines comprend préférentiellement entre 5 et 1000 machines. L’invention s’applique à n’importe quel type de flottes de machines. Dans un exemple, chaque machine est une structure mécanique, par exemple un siège d’aéronef. Dans ce cas, la flotte de machines correspond par exemple à l’ensemble des sièges de même type embarqués dans un aéronef ou des aéronefs. Chaque machine comporte au moins un élément. Dans le contexte de l’invention, on entend par « élément », une partie de la machine sur laquelle au moins un capteur est configuré pour acquérir des données de mesure d’une grandeur physique représentant des conditions d’utilisation de l’élément et/ou de la machine. Par exemple, dans le cas où la machine est un siège d’aéronef, la machine peut comporter un élément correspondant aux coussins du siège et plus particulièrement à l’assise du siège, avec au moins un capteur, par exemple une jauge de contraintes acquérant des données de contraintes et/ou une jauge de vibrations acquérant des données vibratoires sur l’assise du siège. La montre une représentation schématique du système 100 selon l’invention appliqué sur une flotte 200 de machines. Sur la , la flotte 200 de machines comporte une première machine 201-1 comportant deux éléments 2010-1, 2010-2, une deuxième machine 201-2 comportant deux éléments 2010-2, 2010-3 et une troisième machine 201-3 comportant deux éléments 2010-1, 2010-3. Sur la , les machines 201-1, 201-2, 201-3 comportent chacune des éléments 2010-1, 2010-2, 2010-3 différents mais les machines 201-1, 201-2, 201-3 pourraient comporter des éléments 2010-1, 2010-2, 2010-3 identiques. Sur la , les machines 201-1, 201-2, 201-3 comportent un même nombre d’éléments 2010-1, 2010-2, 2010-3 mais les machines 201-1, 201-2, 201-3 pourraient comporter un nombre d’éléments 2010-1, 2010-2, 2010-3 différent. Chaque élément compris dans une machine de la flotte de machines est associé à un groupe d’éléments. Un groupe d’éléments regroupe une pluralité d’éléments identiques compris chacun dans une machine différente. Sur la , la première machine 201-1 et la troisième machine 201-3 comportent chacune un premier élément 2010-1 représenté par un cercle, la première machine 201-1 et la deuxième machine 201-2 comportent chacune un deuxième élément 2010-2 représenté par une étoile, et la deuxième machine 201-2 et la troisième machine 201-3 comportent chacune un troisième élément 2010-3 représenté par un triangle. Chaque premier élément 2010-1 est donc associé à un premier groupe d’éléments comportant le premier élément 2010-1 de la première machine 201-1 et le premier élément 2010-1 de la troisième machine 201-3, chaque deuxième élément 2010-2 est donc associé à un deuxième groupe d’éléments comportant le deuxième élément 2010-2 de la première machine 201-1 et le deuxième élément 2010-2 de la deuxième machine 201-2 et chaque troisième élément 2010-3 est donc associé à un troisième groupe d’éléments comportant le troisième élément 2010-3 de la deuxième machine 201-2 et le troisième élément 2010-3 de la troisième machine 201-3. Sur la , un capteur 2011 permet d’acquérir des données sur chaque premier élément 2010-1, un capteur 2011 permet d’acquérir des données sur chaque deuxième élément 2010-2 et deux capteurs 2011 permettent d’acquérir des données sur chaque troisième élément 2010-3. Le système 100 selon l’invention comporte : un module réducteur 101 par élément 2010-1, 2010-2, 2010-3, embarqué sur la machine 201-1, 201-2, 201-3 comportant l’élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 ; un module central 102. Sur la , chaque machine 201-1, 201-2, 201-3 comporte deux modules réducteurs 101. Chaque module réducteur 101 est par exemple une carte électronique. Le module central 102 est par exemple un serveur. Chaque module réducteur 101 est connecté au module central 102 via une connexion filaire ou non filaire. La connexion non filaire peut être une connexion Wifi, Bluetooth, LoRa 2.4 GHz, ou autre. Le module central 102 est par exemple connecté à une base de données 1021 via une connexion filaire ou non filaire. Le module central 102 peut comporter la base de données 1021. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé pour la planification optimisée d’une opération de maintenance de la flotte 200 de machines. Le procédé selon l’invention est mis en œuvre par le système 100 selon l’invention. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes du procédé 300 selon l’invention. Une première étape 301, une deuxième étape 302 et une troisième étape 303 du procédé 200 selon l’invention sont mises en œuvre périodiquement pour chaque élément 2010-1, 2010-2, 2010-3, par le modèle réducteur 101 correspondant à l’élément 2010-1, 2010-2, 2010-3. La première étape 301 consiste à collecter les données acquises par le capteur 2011 correspondant à l’élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 sur une période donnée. La période donnée est par exemple comprise entre quelques secondes et quelques minutes, par exemple égale à 30 secondes. La deuxième étape 302 consiste à calculer un ensemble d’indicateurs à partir des données collectées à la première étape 301. Un ensemble d’indicateurs comporte au moins un indicateur. Un indicateur est par exemple temporel, par exemple l’intégrale temporelle, l’énergie, ou l’entropie des données collectées sur la période. Un indicateur est par exemple statistique, par exemple la moyenne, l’écart-type, ou le kurtosis des données collectées sur la période. Un indicateur est par exemple fréquentiel, par exemple l’amplitude, ou la fréquence de Fourier des données collectées sur la période. Un autre exemple d’indicateur est par exemple le minimum ou le maximum des données collectées sur la période. L’ensemble d’indicateurs est représentatif des conditions d’utilisation de l’élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 et/ou de la machine 201-1, 201-2, 201-3 sur la période considérée. Le choix du ou des indicateurs de l’ensemble d’indicateurs dépend donc du type de données collectées et de l’élément pour lequel les données ont été collectées. Dans le cas où l’élément est l’assise du siège d’aéronef et que le capteur est une jauge de contraintes, l’indicateur est par exemple l’intégrale temporelle des données sur la période ou la somme totale des données sur la période. L’ensemble d’indicateurs choisi est le même pour chaque élément d’un groupe d’éléments. Le ou les indicateurs de l’ensemble d’indicateurs sont par exemple choisis en réalisant des essais. La troisième étape 303 du procédé 300 selon l’invention consiste à envoyer l’ensemble d’indicateurs calculé à la deuxième étape 302 au module central 102 via la connexion filaire ou non filaire. Les étapes suivantes du procédé 300 selon l’invention sont réalisées pour chaque groupe d’éléments, par le module central 102. Dans le cas de la flotte 200 de machines illustrée sur la , les étapes suivantes sont réalisées pour le premier groupe d’éléments, pour le deuxième groupe d’éléments et pour le troisième groupe d’éléments, par le module central 102. Le procédé 300 selon l’invention peut comporter une quatrième étape 304 consistant à stocker chaque ensemble d’indicateurs reçu par le module central 102 dans la base de données 1021. La base de données 1021 stocke alors, pour chaque élément, un ensemble d’indicateurs par période pour laquelle la première étape 301, la deuxième étape 302 et la troisième étape 303 ont été réalisées. Quand l’ensemble d’indicateurs d’un élément idéal d’un groupe d’éléments n’est pas évident, l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal du groupe d’éléments est calculé lors d’une cinquième étape 305. On entend par « élément idéal », un élément n’ayant subi aucune usure, et donc l’élément le moins susceptible de nécessiter une opération de maintenance dans le contexte de l’invention. L’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal est évident, par exemple dans le cas où l’élément est l’assise du siège d’aéronef et que le capteur est une jauge de contraintes, l’élément idéal étant alors une assise n’ayant jamais reçu aucune contrainte et donc une assise sur laquelle personne ne s’est jamais assis. Dans le cas où l’ensemble d’indicateurs comporte l’intégrale temporelle des données sur la période et/ou la somme totale des données sur la période, l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal comporte une intégrale temporelle nulle et/ou une somme totale nulle. Lorsque l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal n'est pas évident, il est calculé lors de la cinquième étape 305, à partir de chaque ensemble d’indicateurs reçu par le module central 102 pour un élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments. L’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal est par exemple la valeur moyenne des ensembles d’indicateurs reçus pour les éléments 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments. Dans le cas où la quatrième étape 304 a été réalisée, l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal est calculé à partir de chaque ensemble d’indicateurs reçu pour un élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments stocké dans la base de données 1021, et donc à partir de chaque ensemble d’indicateurs précédemment calculé, c’est-à-dire calculé pour la dernière période et les périodes précédentes. Dans le cas où la quatrième étape 304 n’a pas été réalisée, l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal est calculé à partir de chaque ensemble d’indicateurs reçu pour un élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments envoyé lors de la dernière troisième étape 303. Une sixième étape 306 du procédé 300 selon l’invention consiste à calculer une distance statistique entre l’ensemble d’indicateurs de chaque élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments considéré et l’ensemble d’indicateurs de l’élément idéal du groupe d’éléments connu ou calculé à la cinquième étape 305. Le choix de la distance statistique peut dépendre de la distribution statistique des éléments 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments considéré dans un espace vectoriel orthonormé de dimension égale au nombre d’indicateurs dans l’ensemble d’indicateurs de chaque élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments considéré. La est un exemple de distribution statistique des éléments 2010 d’un groupe d’éléments, pour lesquels un ensemble d’indicateurs comportant un premier indicateur Ind1 et un deuxième indicateur Ind2 a été calculé, dans un espace vectoriel orthonormé de dimension deux. Dans cet espace vectoriel orthonormé de dimension deux, chaque élément 2010 du groupe d’éléments est représenté par un point ayant pour coordonnées la valeur du premier indicateur Ind1 et la valeur du deuxième indicateur Ind2. Sur la , la distribution statistique est une distribution statistique ellipsoïde gaussienne et l’élément idéal 2010-id correspond au centre de la distribution statistique. Dans ce cas, la distance statistique utilisée est par exemple la distance de Mahalanobis. La sixième étape 306 est réalisée par un algorithme d’apprentissage non supervisé, appartenant par exemple à la famille des algorithmes d’apprentissage non supervisé pour la détection de valeurs aberrantes ou « outlier detection ». La sixième étape 306 est par exemple réalisée par l’algorithme rapide du déterminant de la covariance minimale ou algorithme FAST-MCD pour « fast minimum covariance determinant » qui utilise la distance de Mahalanobis dans une distribution statistique ellipsoïde gaussienne. Dans ce cas, le nombre d’indicateurs de l’ensemble d’indicateurs au carré doit être inférieur au nombre d’éléments dans le groupe d’éléments. La sixième étape 306 est par exemple réalisée par une machine à vecteur de support à une classe ou « one-class SVM » ou l’algorithme des k plus proches voisins. Une septième étape 307 du procédé 300 selon l’invention consiste à affecter un rang à chaque élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 du groupe d’éléments par distance décroissante, c’est-à-dire que l’élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 correspondant à la distance la plus élevée sera affecté du rang le plus faible et que l’élément 2010-1, 2010-2, 2010-3 correspondant à la distance la plus faible sera affecté du rang le plus élevé. Sur la , la distance statistique entre l’élément 2010 le plus éloigné de l’élément idéal 2010-id et l’élément idéal 2010-id, et la distance statistique entre le deuxième élément 2010 le plus éloigné de l’élément idéal 2010-id et l’élément idéal 2010-id sont représentées en pointillés. Comme la distance statistique entre l’élément 2010 le plus éloigné de l’élément idéal 2010-id et l’élément idéal 2010-id est la distance calculée à la sixième étape 306 la plus élevée, l’élément correspondant se voit attribuer le rang R1 lors de la septième étape 307, le deuxième élément le plus éloigné de l’élément idéal 2010-id se voit attribuer le rang R2 et ainsi de suite jusqu’à ce qu’un rang ait été affecté à chaque élément 2010 du groupe d’éléments. Le rang attribué à chaque élément 2010 lors de la septième étape 307 correspond à un ordre de priorité pour l’opération de maintenance qui est réalisée par rang croissant. La présente invention pourrait également s’appliquer à une flotte de machines qui ne serait pas embarquée sur un véhicule, par exemple à une flotte de machines située dans une usine. Système (100) pour la planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte (200) de machines (201-1, 201-2, 201-3) comprenant chacune au moins un élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) et pour chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3), au moins un capteur (2011) configuré pour acquérir des données de mesure d’une grandeur physique représentant des conditions d’utilisation de l’élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) et/ou de la machine (201-1, 201-2, 201-3), chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) étant associé à un groupe d’éléments comportant une pluralité d’éléments (2010-1, 2010-2, 2010-3) identiques compris chacun dans une machine (201-1, 201-2, 201-3) différente, le système (100) comportant : pour chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3), un module réducteur (101) embarqué sur la machine (201-1, 201-2, 201-3) correspondante et configuré pour : collecter les données sur l’élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) acquises par le capteur (2011) correspondant sur une période donnée ; calculer un ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) comportant au moins un indicateur, à partir des données collectées sur la période ; envoyer l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) calculé à un module central (102) ; le module central (102) configuré pour, pour chaque groupe d’éléments : calculer une distance statistique entre l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) de chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) du groupe d’éléments reçu et l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) d’un élément idéal (2010-id) du groupe d’éléments ; affecter un rang (R1, R2) à chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) du groupe d’éléments par distance décroissante, le rang le plus faible correspondant à l’ordre de priorité le plus élevée pour l’opération de maintenance du groupe d’éléments. Système (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comporte une base de données (1021) connectée au module central (102), le module central (102) étant en outre configuré pour stocker chaque ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) reçu dans la base de données (1021). Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que la flotte (200) de machines (201-1, 201-2, 201-3) est embarquée sur au moins un aéronef et chaque machine (201-1, 201-2, 201-3) est un siège d’aéronef. Système (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) comporte au moins un indicateur temporel choisi parmi le groupe suivant : intégrale temporelle, énergie, entropie, ou autre, et/ou un indicateur statistique choisi parmi le groupe suivant : moyenne, écart-type, kurtosis ou autre, et/ou une indicateur fréquentiel choisi parmi le groupe suivant : amplitude, fréquence de Fourier ou autre. Procédé (300) de planification optimisée d’une opération de maintenance d’une flotte (200) de machines (201-1, 201-2, 201-3) comprenant chacune au moins un élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) et pour chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3), au moins un capteur (2011) configuré pour acquérir des données de mesure d’une grandeur physique représentant des conditions d’utilisation de l’élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) et/ou de la machine (201-1, 201-2, 201-3), chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) étant associé à un groupe d’éléments comportant une pluralité d’éléments (2010-1, 2010-2, 2010-3) identiques compris chacun dans une machine (201-1, 201-2, 201-3) différente, le procédé (300) étant mis en œuvre par le système (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes et comportant : pour chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3), les étapes suivantes mises en œuvre périodiquement par le module réducteur (101) correspondant : collecte (301) des données sur l’élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) acquises par le capteur (2011) correspondant sur une période donnée ; calcul (302) d’un ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) comportant au moins un indicateur, à partir des données collectées sur la période ; envoi (303) de l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) calculé au module central (102) ; pour chaque groupe d’éléments, les étapes suivantes mises en œuvre par le module central (102) : calcul (306) d’une distance statistique entre l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) de chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) du groupe d’éléments reçu et l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) d’un élément idéal (2010-id) du groupe d’éléments ; affectation (307) d’un rang (R1, R2) à chaque élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) du groupe d’éléments par distance décroissante, le rang le plus faible correspondant à l’ordre de priorité le plus élevée pour l’opération de maintenance du groupe d’éléments. Procédé (300) selon la revendication 5 mis en œuvre par le système (100) comportant une base de données (1021), caractérisé en ce qu’il comporte une étape de stockage (304) de chaque ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) reçu dans la base de données (1021), mise en œuvre par le module central (102). Procédé (300) selon la revendication 6, caractérisé en ce qu’il comporte, pour chaque groupe d’éléments, une étape de calcul (305) de l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) de l’élément idéal (2010-id) du groupe d’éléments à partir de chaque ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) collecté pour un élément (2010-1, 2010-2, 2010-3) du groupe d’éléments stocké dans la base de données (1021). Procédé (300) selon la revendication 7, caractérisé en ce que l’ensemble d’indicateurs (Ind1, Ind2) de l’élément idéal (2010-id) correspond à la valeur moyenne des ensembles d’indicateurs (Ind1, Ind2) collectés pour les éléments (2010-1, 2010-2, 2010-3) du groupe d’éléments stockés dans la base de données (1021). Procédé (300) selon l’une quelconque des revendications 5 à 8, caractérisé en ce que l’étape de calcul (306) de la distance statistique est réalisée par un algorithme d’apprentissage non supervisé. Procédé (300) selon la revendication 9, caractérisé en ce que l’algorithme d’apprentissage non supervisé est l’algorithme rapide du déterminant de la covariance minimale FAST-MCD, une machine à vecteur de support à une classe ou l’algorithme des k plus proches voisins. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (300) selon l’une quelconque des revendications 5 à 10, mises en œuvre par le module central (102).