Une garantie de fiabilité efficace est essentielle pour assurer le fonctionnement sûr, fiable et rentable des systèmes d’ingénierie modernes. Au fil des décennies, les chercheurs et les praticiens de l’ingénierie ont développé diverses approches, évoluant progressivement de la maintenance préventive vers le paradigme de la maintenance prédictive (PdM). Cet article propose une revue exhaustive des stratégies de garantie de fiabilité, en mettant particulièrement l’accent sur les avancées récentes en maintenance prédictive intelligente. Le cœur de ce nouveau paradigme est la notion « d’agent intelligent » capable de surveiller le fonctionnement du système, de détecter l’apparition et l’évolution des défaillances, d’évaluer l’état de santé, d’estimer la durée de vie résiduelle des composants clés et du système, et de prendre de manière autonome des décisions concernant l’approvisionnement en pièces de rechange et la planification de la maintenance. Les méthodes présentées sont classées en trois grandes catégories : les méthodes statistiques, les méthodes physiques et les méthodes intelligentes. Une attention particulière est accordée aux méthodes intelligentes, notamment les sources de données (vibrations, images et vidéos, émission acoustique, ultrasons et signaux électriques), les méthodes d’analyse (basées sur des règles, statistiques, physiques, apprentissage superficiel et profond) et les dispositifs cibles (batteries, roulements, turbines à gaz, éoliennes, puces et systèmes mécatroniques). En outre, les applications pratiques dans les domaines des chemins de fer à grande vitesse, de l’aérospatiale et du nucléaire sont discutées. Enfin, l’article synthétise les principaux défis de recherche et perspectives pour le développement futur de la garantie de fiabilité intelligente, incluant la normalisation des données, la sécurité et le partage, le calcul en périphérie, les algorithmes de fusion de données, le raisonnement sous incertitude, la prise de décision quantifiable, les grands modèles fondamentaux et les jumeaux numériques.

garantie de fiabilité intelligente; maintenance prédictive; prévision et gestion de la santé; systèmes d’ingénierie