Procédé permettant d’effectuer une auto-détection de défaut de palier (500) comprenant : la réception de données de surveillance d’état par un processeur (102), en provenance d’un ou plusieurs capteurs (104), les données de surveillance d’état comportant des harmoniques de vibration d’au moins un palier (105) accouplé à un arbre rotatif (109), le palier ayant une bague intérieure et une bague extérieure, le procédé comportant en outre : la réception (110) des données de vibration préalablement ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel et finalement fournies en tant que tableaux d’ampleurs et de fréquences, ainsi qu’une vitesse d’arbre approximative en tr/min ou tr/sec, b) l’application d'un procédé (120) de détermination de pics qui détermine des pics individuels à partir du bruit de fond, et les amplitudes réelles de pic et leurs fréquences de centre de pic exactes, la fréquence et l’amplitude exactes de chaque pic possible étant stockées dans un tableau, c) l’identification (130) de tous les sous-ordres de nombre entier plausibles de chaque pic jusqu’à un nombre d’ordre prédéfini comportant le pic lui-même qui se trouvent dans une plage spécifique de plages de fréquences fondamentales cibles, un pic pour chaque type de défaut défini et le stockage de ces pics ainsi que de leur numéro d’harmonique et leur fondamental théorique comme tableaux d’ordres, d) le regroupement (150) des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mises en groupe, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite de dimension de groupe prédéfinie et les regroupements ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes et tous les autres comme valeurs aberrantes, et les groupes stockés dans des tableaux d’ordres, et e) l’identification (140) de tous les pics de la liste d’origine qui peuvent être des composantes de bande latérales plausibles des pics identifiés à l’étape d), qui ont des fréquences fondamentales théoriques qui se trouvent dans chaque plage cible spécifique et sont mis en groupe, les fréquences fondamentales théoriques présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les groupes ayant plus qu’un nombre de pics prédéfini dans ceux-ci étant organisés en groupes et tous les autres étant des valeurs aberrantes, et les groupes stockés dans des tableaux d’ordres et f) l’application d'un procédé (160) de regroupement à leurs fréquences delta de base présentant une limite ou tolérance de dimension de groupe prédéfinie et les groupes ayant des caractéristiques de regroupement acceptables par nombre de pics dans ceux-ci et/ou les plus étroites dimensions de groupe étant organisés en groupes de bande latérale et tous les autres comme valeurs aberrantes, les bandes latérales étant des groupes stockés dans des tableaux en référence à leur pic de fréquence central respectif à partir des tableaux d’ordres, chaque fréquence delta de base étant une fréquence prédéterminée associée à un défaut selon l’ordre de la vitesse de roulement du palier. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre des formes de groupement (155) pour chaque défaut de bague intérieure ou bague extérieure de palier (ou d’autres types de défauts), trois facteurs de construction de forme étant définis par 1) l’identification des harmoniques comme un nombre d’ordres, 2) le nombre de bandes latérales, et 3) la plage de fréquences fondamentales et la plage de fréquences pour les bandes latérales, une composante fondamentale, aucune ou quelques composante(s) harmonique(s), aucune ou quelques composante(s) de bande latérale ayant une fréquence delta autre que son fondamental comprenant les formes groupées possibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la détermination d’indicateurs d’état, la sélection d’un groupe le plus plausible par (a) la corrélation avec des composantes de forme pondérées, (b) la présence ou non de composantes, (c) RSS de composantes de groupe (d) un procédé de reconnaissance de formes sur chaque groupe. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre la création et l’utilisation d’indicateurs d’état et de caractéristiques dérivés d’un groupe à partir d’une à plusieurs plages dans des modèles d’apprentissage automatique avec des modèles supervisés, semi-supervisés et non supervisés prédéterminés pour la classe d’application de sorte que des défauts puissent être identifiés à l’aide des premières mesures et/ou des modèles d’apprentissage et de développement en continu spécifiques à ce point de mesure ou à une application spécifique (plusieurs points de mesure) à même de prendre en compte des facteurs de bruit changeant et de nouvelles conditions de fonctionnement, et l’identification de défauts avec un haut degré de certitude sur la base d’un algorithme codé à l’aide d'un compilateur ou d’une ressource informatique avec un langage de haut niveau, par le biais d'un apprentissage automatique, et à l’aide d’un algorithme d’intelligence artificielle pour « apprendre » quels défauts existent. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la conversion des tableaux d’ampleurs et de fréquences en une accélération enveloppe par le biais d'un système d’acquisition de données, et/ou un fenêtrage de Hanning est réalisé sur les données avant une Transformée de Fourier Rapide (TFRapide), et/ou une TFRapide ou une Transformée de Fourier Réelle (TFRéelle) est réalisée sur les données pour générer des données spectrales, et/ou l’ampleur des données de TFRapide est calculée à partir des composantes spectrales réelles et imaginaires, « ampleur » = SQRT(Real^2 + Imag^2), et/ou le spectre est tronqué, Real et Imag étant respectivement des composantes spectrales réelle et imaginaire obtenues par la TFRapide. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la division de chaque fréquence de pic à l’étape c) par un nombre variant de 1 au nombre d’harmoniques pour déterminer toutes les sous-fréquences fondamentales théoriques plausibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la soustraction à la fréquence de chaque pic déterminé à l’étape b) de toutes les autres fréquences de pic à tour de rôle et la division de la valeur absolue du résultat par un nombre variant de 1 au nombre de bandes latérales devant être recherchées afin d’identifier tous les pics de bande latérale plausibles. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la sélection (560) à l’étape e) de seulement le groupe ayant (a) le plus de pics et/ou (b) la tolérance de dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic harmonique comme étant représentatif du symptôme le plus probable lié à ce type de défaut défini et étant stocké comme tableaux de composantes de groupe. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la sélection (160) à l’étape f) de seulement le groupe de bandes latérales stocké dans les tableaux ayant (a) le plus de pics et/ou (b) la tolérance de dimension de groupe la plus étroite et/ou (c) la meilleure forme de présence de pic de bande latérale comme étant représentatif des bandes latérales les plus probables liées à ce type de défaut défini spécifique et étant stocké comme tableaux de composantes de bande latérale associées à ce groupe spécifique. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’application d’un filtre de tapis de bruit pour filtrer le bruit à partir du spectre de fréquences des données de vibration préalablement ou séquentiellement transformées dans le domaine fréquentiel afin d’éliminer le bruit spectral indésirable en gardant seulement les composantes qui sont à +10dB au-dessus d’un niveau de tapis spectral local prédéterminé, et les autres étant réduites à zéro. Procédé selon la revendication 10, comprenant en outre l’identification des pics à partir du spectre dont le bruit a été filtré, puis un procédé d’interpolation de pic quadratique est effectué sur le spectre non filtré, et il identifie la fréquence exacte comme ordres de vitesse d’arbre présumée et amplitude de chaque pic possible, et les stocke dans un tableau, et le résultat créant des tableaux normalisés de fréquences de pic et amplitudes de pic. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’élimination (145) de pics de fréquence mécaniques connus à l’aide d’un module laissant un ensemble de fréquences qui comportent les composantes de fréquence de défaut de palier telles que la bague intérieure et la bague extérieure du palier, les pics mécaniques résultant d’un appareil de test plutôt que du palier, et un sous-algorithme « fréquence fondamentale dans la bande » étant invoqué deux fois pour sélectionner des pics de tableau qui peuvent avoir un sous-ordre et donc une fréquence fondamentale théorique dans une bande de fréquences spécifiée. Procédé selon la revendication 9, comprenant en outre la détermination, à l’aide d’une fonction « fréquence fondamentale dans la bande », si chaque pic lui-même ou un sous-ordre exact de celui-ci se trouve dans une plage de fréquences de fréquences fondamentales dignes d’intérêt (FunL - > FunH) prédéterminée et la création d’un nouveau tableau de fondamentaux, de numéros d’harmoniques et d’indices d’origine, ceux dont les fondamentaux sont groupés ensemble dans des tolérances pré-spécifiées ou d’apprentissage étant groupés comme « ordres » pour ce fondamental spécifique, une fonction « côtés dans la bande » étant appliquée, et pour le(s) groupe(s) sélectionné(s) pour chaque ordre dans ce groupe chaque pic possible dans le tableau d’origine étant vérifié pour déterminer si sa fréquence delta en ce qui concerne cet ordre est ou a un sous-ordre dans la plage de bande latérale. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre la détermination des tolérances apprises par intelligence artificielle. Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre l’association à l’aide d’un sous-algorithme d’ordres de regroupement de quels fréquences fondamentales théoriques appartiennent à un groupe, un procédé de groupe dimensionnel effectuant l’élimination des valeurs aberrantes du groupe, les groupements par tolérances de dimension de groupe prédéfinie des fréquences fondamentales théoriques pouvant être obtenus par (i) des histogrammes de réduction de tailles de segment pour un ou plusieurs groupes, (ii) le regroupement de réduction de taille par élimination de valeurs aberrantes pour un seul groupe, (iii) de multiples clusters pour de multiples groupes, et les sorties des sous-algorithmes Clusterorders et/ou Remove-Subs étant des tableaux de composantes d’ordre individuelles triées en un groupe/des groupes identifiable(s). Procédé selon la revendication 13, comprenant en outre l’application (320) d’un sous-algorithme OrdCIs pour déterminer une RSS des ordres de chaque groupe et des valeurs de présence de pic d’ordre représentatives du nombre de pic d’ordre et une fréquence fondamentale moyenne, un sous-algorithme SideCIs étant appliqué pour déterminer la RSS des bandes latérales de chaque groupe et aussi des valeurs de présence de pic de bandes latérales représentatives du nombre de pic d’ordre de bandes latérales et une fréquence de bande latérale moyenne, et un sous-algorithme groupCIs étant appliqué pour déterminer la RSS de groupe et la valeur CI relative de pourcentage de bande. Procédé selon la revendication 15, dans lequel une plage de recherche pour la fréquence fondamentale étant, pour une première itération, centrée autour de la fréquence attendue d'une composante de vibration mécanique connue et utilisant un faible nombre d’harmoniques, puis par regroupement des résultats le groupe le plus plausible étant utilisé pour calculer une plage de recherche considérablement plus étroite et le nombre d’harmoniques étant augmenté pour une deuxième itération, à partir de laquelle, avec ou sans l’option de regroupement supplémentaire, les pics identifiés sont éliminés des tableaux de pics avant l’itération de la revendication 1 pour les fréquences de défauts. Procédé selon la revendication 1, comprenant un test pour ignorer les côtés comportant a) le groupe a au moins 2 « premières » composantes de bande latérale, et/ou b) le groupe a au moins 1 « première » composante de bande latérale et 2 « deuxièmes » composantes de bande latérale, et les sorties des fonctions ClusterSides et/ou IgnoreSides étant des tableaux de composantes de bande latérale individuelles triées en le(s) même(s) groupe(s) de la composante d’ordre que celle qui est leur « fréquence centrale », les fonctions ClusterSides et/ou IgnoreSides effectuant respectivement les étapes a) et b. Procédé selon la revendication 2, comprenant en outre l’utilisation d’un procédé d’indicateur d’état scalaire de groupe pour grouper des formes, chaque mesure étant attribuable à un nœud et/ou un palier spécifique(s) et à une estampille temporelle ainsi qu’à la vitesse d’arbre estimée (tr/min ou Hz), des mesures d’indicateurs d’état scalaires quantitatifs et qualitatifs dérivés de mesures non spécifiques étant déterminés à partir de deux sources, premièrement une forme d’onde ; telle que, de manière non limitative, RMS (Moyenne Quadratique), Crête Vraie, Crête-à-Crête Vraie, facteur de crête, aplatissement, asymétrie, % d’activité sinusoïdale/harmonique, et deuxièmement le spectre ; tel que, de manière non limitative, RSS de diverses bandes fixes comme absolue et/ou normalisée par rapport à la RSS du spectre total, aplatissement spectral, asymétrie spectrale, indicateur d’harmonique spectral non spécifique. Procédé selon la revendication 17, comprenant en outre l’utilisation d’un procédé d’indicateur d’état scalaire de bande de recherche pour grouper des formes, chaque mesure ayant de multiples bandes de recherche, pour rechercher des symptômes de défauts, chaque bande de recherche fournissant une valeur de RSS absolue des composantes spectrales dans cette bande sur la base de la vitesse fournie, effectivement une bande de suivi de vitesse, et un sous-algorithme RSS de bande étant appliqué pour calculer la RSS de la bande spectrale digne d’intérêt comme dérivée des plages de vitesse et de palier et des nombres d’ordres et de bandes latérales. Procédé selon la revendication 17, comprenant en outre l’utilisation d’un procédé de vecteur formant des mesures d’indicateurs d’état pour grouper des formes, plusieurs mesures d’indicateurs d’état étant extraits pour chaque groupe identifié dans une mesure. Procédé selon la revendication 18, comprenant en outre l’utilisation des composantes de groupe le plus plausible pour produire des indicateurs d’état pertinents à la fois quantitatifs et qualitatifs qui, avec leurs fréquences fondamentales et de bande latérale, sont transmis à (1) une logique « post-balayage » existante avec des paramètres dérivés d’un plan d’expériences, (2) une « logique de décision » avec des paramètres conçus ou appris par IA/AA (Intelligence Artificielle/Apprentissage Automatique) ou (3) IA ou AA avec des procédés de tendance ou de « reconnaissance de formes ». Procédé selon la revendication 1, chaque pic pouvant être associé seulement à un et seulement un groupe, appelé « groupe le plus plausible », ce groupe étant sélectionné entre autres par a) la combinaison la plus probable d’harmoniques dans le groupe et/ou b) le fondamental qui est la fréquence de vitesse de rotation ou une autre fréquence mécanique c) une fréquence fondamentale inférieure, et après la sélection du groupe le plus plausible, des pics associés à ce groupe étant éliminés d’autres groupes. Procédé selon la revendication 1, les plages de fréquences fondamentales pour l’identification de groupes comportant les regroupement selon e), commençant à une fréquence basse et étant augmentées progressivement par paliers, le maximum de plage ne dépassant pas deux fois le minimum de plage et le minimum de palier de plage suivant ne dépassant pas le maximum précédent, et les pics qui satisfont aux inclusions dans le groupe étant éliminés des tableaux de pics avant l’incrément de plage suivant de manière à éliminer des harmoniques de fréquences fondamentales inférieures afin d’empêcher qu’elles ne soient considérées par erreur comme appartenant à un groupe présentant une fréquence fondamentale plus élevée.