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MINISTERE DE L’ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET DE LA RECHERCHE
SCIENTIFIQUE
MINISTÈRE DE L’ENSEIGNEMENT SUPÉRIEUR
ET DE LA RECHERCHE SCIENTIFIQUE
UNIVERSITÉ HADJ LAKHDAR « BATNA »
FACULTÉ DE TECHNOLOGIE
DÉPARTEMENT DE GÉNIE INDUSTRIEL
MEMOIRE DE MAGISTER
PRESENTE AU
Laboratoire d’automatique et Productique
En vue de l’obtention de diplôme de
MAGISTER
Spécialité : Génie Industriel et Productique
Par
AMAR HABOUSSI
Ingénieur d’état en Informatique
Thème
Directrice de Thèse : Dr. L. Hayet MOUSS
Devant le JURY :
Nadia Mouss MC-A Université de Batna Présidente
Hayet Mouss MC-A Université de Batna Rapporteur
Okba Kazar Prof Université de Biskra Examinateur
Hamoudi Kalla MC-A Université de Batna Examinateur
Rafik Mahdaoui MAT-A Université de Khenchela Co-Encadreur
Année Universitaire : 2011-2012
Systèmes Immunitaires Artificiels
pour le diagnostic des systèmes complexes

Au nom de Dieu le Clément, le Tout Miséricordieux
Nous remercions tout d'abord Dieu de nous avoir offert tout ce que
nous possédons.
Nous tenons à remercier vivement Pr. L.H.MOUSS et Mr.
R.Mahdaoui pour avoir acceptés de diriger et suivre la réalisation de notre
mémoire, pour leurs conseils et remarques qui nous été d'un grand apport.
Nous remercions également les membres de jury pour avoir accepter
de juger et critiquer ce travail, ainsi que tout ceux qu’ont honore de leur
présence.
Nous remercions aussi l'ensemble des enseignants au département
génie industriel.
AMAR HABOUSSI

A ma famille que j ’ aime…
A touts mes amies…

SOMMAIRE
INTRODUCTION GENERALE
DIAGNOSTIC PAR RECONNAISSANCE DE FORME
I.1 Introduction
7
I.2 Supervision Des Systèmes
7
I.3 Systèmes Complexes
8
I.3.1 Notion de système et système complexe
8
I.3.2 Les type de systèmes
12
I.3.2.1 les systèmes continus
12
I.3.2.2 Les systèmes a évènements discrets
12
I.3.2.3 Les systèmes dynamiques hybrides
12
I.4 Surveillance Industrielle
13
I.4.1 Module d'acquisition de données
14
I.4.2 Module de perception
16
I.4.3 Module de détection de défauts
17
I.4.4 Module de localisation de défauts
17
I.4.5 Module d’identification de défauts
17
I.4.6 Module de pronostic
18
I.4.7 Module d'analyse de conséquences
18
I.4.8 Module de planification des actions
18
I.5 Le Diagnostic Industriel
19
I.5.1 Organisation générale d’un système de surveillance
19
I.5.2 Les Stratégies Du Diagnostic Industriel
21

I.5.2.1 Stratégies Orientées Bon Fonctionnement
22
I.5.2.2 Stratégie Orientée Mauvais Fonctionnement
22
I.6 Les différentes méthodes de diagnostic
23
I.6.1 Choix de la méthode de diagnostic
23
I.6.2 Le Diagnostic à base de modèles
24
I.6.2.1 Redondance Analytique
25
I.6.2.2 Estimation Paramétrique
25
I.6.2.3 Observateur
26
I.6.2.4 Filtre
26
I.6.2.5 Espace De Parité
26
I.6.3. Les Méthodes sans modèles (directes)
27
I.6.3.1 Redondance Matérielle
27
I.6.3.2 Seuillage
28
I.6.3.3 Traitement Statistique
28
I.6.3.4 Modèles de connaissance
28
I.6.3.4.1 Les Systèmes Experts
28
I.6.3.4.2 Le Raisonnement a partir de cas
28
I.6.3.5 La Reconnaissance De Formes
29
I.7Conclusion
30
LES SYSTEMES IMMUNITAIRES NATURELS
II.1 Introduction
32
II.2 Systèmes immunitaires naturels
32
II.2.1 Historique
33
II.2.2 Concepts immunologiques
33
II.2.2.1 Organes immunitaires
33