Système numérique de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef, ce système comportant : - un premier module (MDS 1 ) de détermination d’au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; - un deuxième module (MDS 2 ) de détermination d’au moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols; - un module (MDPD) de détermination de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir desdits au moins un premier et deuxième symptômes, ce module comportant un réseau bayésien (RB) entraîné à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - un module (MSAC) configuré pour signaler au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Système de détermination selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit module (MNLP) de traitement du langage naturel prend en entrée des textes extraits desdits rapports de maintenance d’aéronef et produit en sortie des labels (LAB j ) représentant: - des informations parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes ; et - des défaillances. Système de détermination selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que ledit au moins un deuxième symptôme (S 2 i ) est une signature déterminée à partir d’au moins un indicateur (IND i ) positionné lorsque le deuxième module (MDS 2 ) de détermination détecte des données (DC k ) de comportement représentatives d’une tendance de dégradation du fonctionnement d’au moins un composant de l’aéronef. Procédé de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef, ce procédé mis en œuvre par ordinateur comportant les étapes suivantes : - détermination (F10) d’au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; - détermination (F20) d’au moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols; - détermination (F30) de probabilités de défaillance d’une pluralité de composants de l’aéronef à partir desdits au moins un premier et deuxième symptômes, cette détermination utilisant un réseau bayésien (RB) entraîné à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronefs, - signalement (F40) d’au moins un composant défaillant parmi ladite pluralité de composants en fonction desdites probabilités. Procédé d’entraînement d’un réseau bayésien (BR) destiné à être mis en œuvre par un module (MDPD) configuré pour déterminer des probabilités de défaillance d’une pluralité de composants d’un aéronef à partir d’au moins un premier et au moins un deuxième symptômes de l’aéronef, ledit réseau bayésien (RB) étant entraîné (E30) à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter (E10, E20) des rapports de maintenance d’aéronef, dans lequel : - ledit au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; et - ledit moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols. Dispositif (DENT) d’entraînement d’un réseau bayésien (BR) destiné à être mis en œuvre par un module (MDPD) configuré pour déterminer des probabilités de défaillance d’une pluralité de composants d’un aéronef à partir d’au moins un premier et au moins un deuxième symptômes de l’aéronef, ledit réseau bayésien (BR) étant entraîné à partir d’une base de connaissance (BC) comprenant des données produites par un module (MNLP) de traitement du langage naturel configuré pour traiter des rapports de maintenance d’aéronef, dans lequel : - ledit au moins un premier symptôme (S 1 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données d’état (DE k ) collectées sous aile ; et - ledit moins un deuxième symptôme (S 2 i ) de l’aéronef est déterminé à partir de données de dégradation (DC k ) représentatives d’une variation anormale de données de vols. Dispositif d’entraînement (DENT) selon la revendication 6 caractérisé en ce que ledit module (MNLP) de traitement du langage naturel prend en entrée des textes extraits desdits rapports de maintenance d’aéronef et produit en sortie : (i) au moins un premier label (LAB j ) représentant une information parmi des données de vol, des données d’état, des données de comportement et/ou des symptômes ; et (ii) au moins un deuxième label (LABj) représentant une défaillance, le dispositif d’entraînement (DENT) comportant un module (MEBC) d’enrichissement de la base de connaissance (BC) avec : (i) au moins un symtôme (S 1 i , S 2 i ) identifié à partir d’un dit premier label, associé à : (ii) une défaillance identifiée à partir d’un dit deuxième label. Programme d’ordinateur (PROG T ) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé de détermination d’au moins un composant défaillant d’un aéronef selon la revendication 4 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Programme d’ordinateur (PROG E ) comportant des instructions pour l’exécution des étapes du procédé d’entraînement selon la revendication 5 lorsque ledit programme est exécuté par un ordinateur. Support (10C, 20C) comportant un programme d’ordinateur selon la revendication 8 ou selon la revendication 9.