Utilisation des méthodes de l’intelligence artificielle pour la maintenance prédictive : application à l’industrie automobile

Abstract

Cette th`esepr´esenteuncadredemaintenancepr´edictivebas´esurdes mod`elesd’intelligenceartificielle(IA)pourpr´edirelesmodesded´efaillance dans desmachinesindustrielles,avecunaccentparticuliersurlesecteur automobile. L’´etudeabordelesd´efisdelamaintenancedesmoteursde v´ehiculesenanalysantlesdonn´eesissuesdedeuxensemblesdedonn´ees distincts. L’approchecombinel’analysetraditionnelledesd´efaillancesavec des m´ethodesmodernesdemachinelearningpouridentifierlescomposants susceptibles detomberenpanneavantqu’ilsnecausentdesarrˆetsdepro- duction. DiversalgorithmesdemachinelearningtelsqueRandomForest, XGBoostetGradientBoostingont´et´ecompar´eset´evalu´esenutilisant des donn´eesr´eellesafind’optimiserlesstrat´egiesdemaintenance,r´eduire les coˆutsetam´eliorerl’efficacit´eop´erationnelle.Desm´etriquesdeper- formance, tellesquelapr´ecision,lerappel,leF1-scoreetlamatricede confusion, ont´et´eutilis´eespour´evaluerl’efficacit´edesmod`elespr´edictifs dans laminimisationdesarrˆetsimpr´evusetl’optimisationdesplannings de maintenance.