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Participants : Michèle Basseville, Albert Benveniste, Qinghua Zhang, Laurent Tromp Des contacts (conseil pour l'encadrement d'un stagiaire) ont été établis avec EDF / DER / CCC (M. Samaan) pour l'apport potentiel de nos algorithmes à la surveillance et l'aide à la conduite de centrales nucléaires.

Toujours dans le domaine du nucléaire, une étude de faisabilité démarre en collaboration avec EDF / DER / SDM (A. Jousselin, G. d'Urso) sur l'application de nos méthodes basées sur des modèles à la détection et au diagnostic de certaines dégradations.

D'autre part, sollicitées par M. Ghallab, organisateur du congrès RFIA '96, M. Basseville et M.-O. Cordier (projet REPCO ) ont travaillé à une première mise en évidence des complémentarités du traitement statistique du signal et l'intelligence artificielle, pour ce qui est de la génération, du filtrage et de l'interprétation des alarmes [27, 58].

Enfin, nous abordons la surveillance en contexte hybride numérique/symbolique par le biais de la conception d'algorithmes prenant en compte toutes les connaissances, notamment en termes de modélisation et de relations de cause à effet, contenues dans les analyses de risque et de fiabilité généralement disponibles pour les systèmes industriels complexes. L'idée est d'abord, là aussi, d'adapter l'approche HMM (Hidden Markov Model) à un graphe provenant d'une analyse de fiabilité et sur lesquels les observations sont les statistiques de test fournissant les alarmes que nous savons développer en continu. Une thèse démarre sur ce sujet (L. Tromp). Un exemple d'application est en cours de discussion avec EGT -Alsthom Belfort.