Cette thèse s'attache à étudier la problématique de la décision de maintenance pour des systèmes soumis à évolution technologique incertaine, rapprochant attentes opérationnelles liées à la maintenance et préoccupations stratégiques d'investissement. Nous tirons bénéfice de la flexibilité et du caractère dynamique du principe d'options réelles traditionnellement appliqué au domaine de la finance en les évaluant par le biais de processus de décision markoviens non stationnaires. Plus précisément, les modèles présentés permettent d'adapter dynamiquement la décision de maintenance pour des systèmes soumis à de fortes évolutions technologiques, cette décision étant liée à la notion de saut technologique, au choix de la génération technologique à mettre en place ainsi qu'à la vélocité et l'incertitude du marché. L'option de maintenance peut alors se substituer à une décision hâtive d'investissement. D'autre part, on analyse les décisions en fonction des différentes natures d'obsolescence qu'elle soit subjective, définie par le ratio performances actuelles et espérées, ou objective dans le cas d'incompatibilité matérielle, notamment des pièces de rechange. Enfin, grâce à ces modèles, on peut étudier l'influence de la qualité et du niveau de connaissance du marché sur les politiques de maintenance et d'investissement en offrant la possibilité d'enrichir ponctuellement l'information.

L'intérêt principal de mes recherches se définit dans la construction de modèles décisionnels en contexte incertain qu'il soit dû au comportement aléatoire des systèmes étudiés, des environnements dans lesquels ils évoluent ou encore à la connaissance et la caractérisation de ces modes d'évolution. Les premiers points réfèrent plus à l'analyse des comportements stochastiques des phénomènes étudiés alors que les deux derniers portent essentiellement sur l'analyse statistique des données collectées et l'information disponible. Le document présente une synthèse de mes travaux suivant deux axes : les modèles de décision paramétriques pour l'optimisation de la maintenance conditionnelle et les approches Processus de Décision Markovien appliqués pour des problèmes de gestion de l'entretien routier ou encore l'optimisation de la maintenance sous des contraintes d'évolution technologique.

Cette étude est le résultat d’une thèse CIFRE de trois ans entre le bureau d’étude d’Airbus (domaine du contrôle de l’avion) et le laboratoire TéSA à Toulouse. L’objectif principal est de proposer, développer et valider une solution logicielle pour la détection et le diagnostic d’un type spécifique de vibrations des gouvernes de profondeur et direction, appelée oscillation en cycle limite (limit cycle oscillation ou LCO en anglais), basée sur les signaux existants dans les avions civils. LCO est un terme mathématique générique définissant un mode périodique indépendant de conditions initiales et se produisant dans des systèmes non linéaires non conservatifs. Dans cette étude, nous nous intéressons au phénomène de LCO induit par les jeux mécaniques dans les gouvernes d’un avion civil. Les conséquences du LCO sont l’augmentation locale de la charge structurelle, la dégradation des qualités de vol, la réduction de la durée de vie de l’actionneur, la dégradation du confort du poste de pilotage et de la cabine, ainsi que l’augmentation des coûts de maintenance. L’état de l’art en matière de détection et de diagnostic du LCO induit par le jeu mécanique est basé sur la sensibilité du pilote aux vibrations et sur le contrôle périodique du jeu sur les gouvernes. Cette étude propose une solution basée sur les données (issues de la boucle d’asservissement des actionneurs qui agissent sur les gouvernes) pour aider au diagnostic du LCO et à l’isolement du jeu mécanique. L’objectif est d’améliorer encore plus la disponibilité des avions et de réduire les coûts de maintenance en fournissant aux compagnies aériennes un signal de contrôle pour le LCO et les jeux mécaniques. Pour cette raison, deux solutions algorithmiques pour le diagnostic des vibrations et des jeux ont été proposées. Un détecteur en temps réel pour la détection du LCO est tout d’abord proposé basé sur la théorie du rapport de vraisemblance généralisé (generalized likelihood ratio test ou GLRT en anglais). Certaines variantes et simplifications sont également proposées pour satisfaire les contraintes industrielles. Un détecteur de jeu mécanique est introduit basé sur l’identification d’un modèle de Wiener. Des approches paramétrique (estimateur de maximum de vraisemblance) et non paramétrique (régression par noyau) sont explorées, ainsi que certaines variantes des méthodes non paramétriques. En particulier, le problème de l’estimation d’un cycle d’hystérésis (choisi comme la non-linéarité de sortie d’un modèle de Wiener) est abordé. Ainsi, les problèmes avec et sans contraintes sont étudiés. Une analyse théorique, numérique (sur simulateur) et expérimentale (données de vol et laboratoire) est réalisée pour étudier les performances des détecteurs proposés et pour identifier les limitations et la faisabilité industrielle. Les résultats numériques et expérimentaux obtenus confirment que le GLRT proposé (et ses variantes / simplifications) est une méthode très efficace pour le diagnostic du LCO en termes de performance, robustesse et coût calculatoire. D’autre part, l’algorithme de diagnostic des jeux mécaniques est capable de détecter des niveaux de jeu relativement importants, mais il ne fournit pas de résultats cohérents pour des niveaux de jeu relativement faibles. En outre, des types d’entrée spécifiques sont nécessaires pour garantir des résultats répétitifs et cohérents. Des études complémentaires pourraient être menées afin de comparer les résultats de GLRT avec une approche Bayésienne et pour approfondir les possibilités et les limites de la méthode paramétrique proposée pour l’identification du modèle de Wiener. / This research study is the result of a 3 years CIFRE PhD thesis between the Airbus design office(Aircraft Control domain) and TéSA laboratory in Toulouse. The main goal is to propose, developand validate a software solution for the detection and diagnosis of a specific type of elevator andrudder vibration, called limit cycle oscillation (LCO), based on existing signals available in flightcontrol computers on board in-series aircraft. LCO is a generic mathematical term defining aninitial condition-independent periodic mode occurring in nonconservative nonlinear systems. Thisstudy focuses on the LCO phenomenon induced by mechanical freeplays in the control surface ofa civil aircraft. The LCO consequences are local structural load augmentation, flight handlingqualities deterioration, actuator operational life reduction, cockpit and cabin comfort deteriorationand maintenance cost augmentation. The state-of-the-art for freeplay induced LCO detection anddiagnosis is based on the pilot sensitivity to vibration and to periodic freeplay check on the controlsurfaces. This study is thought to propose a data-driven solution to help LCO and freeplaydiagnosis. The goal is to improve even more aircraft availability and reduce the maintenance costsby providing to the airlines a condition monitoring signal for LCO and freeplays. For this reason,two algorithmic solutions for vibration and freeplay diagnosis are investigated in this PhD thesis. Areal time detector for LCO diagnosis is first proposed based on the theory of the generalized likeli hood ratio test (GLRT). Some variants and simplifications are also proposed to be compliantwith the industrial constraints. In a second part of this work, a mechanical freeplay detector isintroduced based on the theory of Wiener model identification. Parametric (maximum likelihoodestimator) and non parametric (kernel regression) approaches are investigated, as well as somevariants to well-known nonparametric methods. In particular, the problem of hysteresis cycleestimation (as the output nonlinearity of a Wiener model) is tackled. Moreover, the constrainedand unconstrained problems are studied. A theoretical, numerical (simulator) and experimental(flight data and laboratory) analysis is carried out to investigate the performance of the proposeddetectors and to identify limitations and industrial feasibility. The obtained numerical andexperimental results confirm that the proposed GLR test (and its variants/simplifications) is a very appealing method for LCO diagnostic in terms of performance, robustness and computationalcost. On the other hand, the proposed freeplay diagnostic algorithm is able to detect relativelylarge freeplay levels, but it does not provide consistent results for relatively small freeplay levels. Moreover, specific input types are needed to guarantee repetitive and consistent results. Further studies should be carried out in order to compare the GLRT results with a Bayesian approach and to investigate more deeply the possibilities and limitations of the proposed parametric method for Wiener model identification.

L'un des challenges de l'optimisation de la maintenance est la production de modèles décisionnels conjuguant performance au niveau stratégique et au niveau opérationnel. Une hypothèse classique est de considérer que le niveau de dégradation du système peut être modélisé par un processus stochastique particulier caractérisé en régime stationnaire sans tenir compte des effets de l'environnement d'exploitation du système. Cette hypothèse peut être vue comme un des facteurs entraînant des écarts entre les performances attendues et celles mesurées. Par contre, de nombreux travaux sont développés dans le cadre de la fiabilité pour l'intégration de l'impact de l'environnement. L'objectif de ce manuscrit est de développer des outils d'aide à la décision de maintenance pour des systèmes à dégradation graduelle évoluant dans un environnement aléatoire stressant. Nous proposons différentes modélisations de l'environnement et de son impact sachant qu'il peut influencer soit la défaillance du système, soit le processus de dégradation. Nous explicitons les relations mutuelles entre l'environnement et le processus de dégradation et nous construisons différentes politiques de maintenance adaptatives qui se basent sur l'état de dégradation du système mais également sur l'évolution de l'environnement. De plus, les politiques proposées permettent de se baser soit uniquement sur une connaissance a priori du système, soit d'intégrer l'information disponible en ligne concernant l'environnement. Nous chercherons dans ce manuscrit à proposer de nouvelles approches de maintenance combinant performances théoriques attendues d'un côté et réalité et pragmatisme opérationnels d'un autre.

Motivés par l'évolution des réglementations en matière d'écologie mais aussi par des contraintes purement économiques, plusieurs secteurs industriels se sont retrouvés dans l'obligation de développer de nouvelles méthodes et modèles pour la gestion des produits en fin de vie. Dans ce contexte, la remanufacturation vise à gérer la récupération de la valeur d’un produit avant sa fin de vie. Elle permet de prolonger le cycle de vie du produit et d’économiser une partie des besoins industriels en matière première. Ces produits remanufacturés seront remis dans le marché et destinés à une autre catégorie de clients, différente de celle des produits neufs. Dans d'autres cas, les produits remanufacturés sont réutilisés sous la forme de pièces de rechange dans les actions de maintenance, mais cette réutilisation peut varier selon la stratégie de maintenance adoptée. Dans ce contexte, cette thèse s'intéresse à l’intégration d'un flux d’approvisionnement hybride en pièces de rechange dans un modèle de maintenance basé sur la dégradation stochastique d’un système de production. Deux types de flux d’approvisionnement en pièces de rechange sont étudiés : un flux direct et un flux inverse. Le flux direct est représenté par l'utilisation de pièces de rechange neuves et le flux inverse est représenté par la réutilisation des pièces récupérées lors des remplacements ultérieurs, avec la possibilité de réaliser une action de remanufacturation pour améliorer l'état de dégradation de ces pièces de rechange. Plusieurs problématiques ont été traitées pour permettre de comprendre l'impact et l'influence d'une politique de remanufacturation sur les performances d'un système de production. En effet, dans un premier temps, nous nous sommes intéressés à des systèmes de production composés d'une seule machine. Dans ce cadre, nous avons proposé des études séquentielles puis intégrées pour optimiser la politique de maintenance et celle de l'approvisionnement hybrides en pièces de rechange destinées aux actions de remplacements. Nous avons étudié également la gestion de production soumise à une contrainte de qualité basée sur l'évolution de la dégradation de la machine. Ensuite, et dans un second temps, nous avons présenté des généralisations des modèles étudiés dans le cadre de systèmes de production composés de plusieurs machines. Enfin, nous avons développé un outil d'aide à la décision pour conception de systèmes de production dans le cadre d'une politique de remanufacturation. Cette problématique - du niveau stratégique - vise à sélectionner le meilleur ensemble de machines pour construire un nouveau système de production capable de satisfaire les contraintes de production définies par décideur / Motivated by the change of regulations in the matter of sustainability, but also by pure economic constraints, several industries have found themselves obligated to develop new methods and models for the management of products that are at the end of their life cycle. In this context, the remanufacturing aims at managing the recovery of the product’s value before its end of life. This type of action will extend the product life cycle and save the use of the raw material. These remanufactured products will be re-injected in a market that serves another class of customers, different from the one using new products. In other cases, the remanufactured products are reused as spare parts for the maintenance, but this reuse may vary according to the maintenance strategy adopted. This thesis focuses on the integration of a hybrid flow supply of spare parts in a service model based on stochastic degradation of a production system. Two types of spare parts supply flows are studied: a direct flow and reverse flow. The direct flow is represented by the use of new spare parts and the reverse flow is represented by the reuse of the recovered parts during the replacements, with the ability to perform remanufacturing action to improve the degradation level of these spare parts. Several issues were treated to better understand the impact of remanufacturing policies over the performance of a production system. At the beginning we started our study with production systems composed of a single machine. In this context, we proposed sequential studies then integrated one to optimize the maintenance policy as well as the Hybrid provisioning in regard to spare parts destined to replacement actions. Similarly, we’ve studied the production management subjected to quality constraint based on the machine’s degradation process. Furthermore, we’ve presented generalizations of studied models within the context of a production system composed of several machines. Finally, we’ve developed an aid-to-decision-design tool for production systems within the remanufacturing process. This problematic aims at –from a strategic point- selecting the best group of machines to build a new system of production that is able to satisfy the constraints of a production defined by the decision maker

Ces travaux de thèse traitent des problèmes de maintenance associés aux véhicules industriels. Ils se concentrent sur la planification des opérations de maintenance et sur le développement d'une méthodologie de conception pour la maintenance. Le but est de proposer une offre de maintenance personnalisée en fonction de chaque véhicule et capable de s'adapter aux contraintes des utilisateurs. Dans l'industrie du transport, ces contraintes se caractérisent par un nombre d'opportunités de maintenance limité et des immobilisations à fortes conséquences financières. Cette offre a vocation à garantir un niveau de disponibilité élevé tout en réduisant l'impact de la maintenance sur les coûts globaux d'exploitation. Dans ce cadre, la politique de maintenance développée vise à assurer, moyennant un certain risque, l'autonomie d'un système multi-composant sur des périodes d'opérations données. Pendant ces périodes, aucune opération de maintenance et aucune défaillance du système ne doivent venir perturber la réalisation des missions. A la fin de chaque période, la politique considérée évalue la nécessité d'une intervention de maintenance pour assurer la prochaine période avec un niveau de confiance spécifié. Lorsque la maintenance est jugée indispensable, des critères intégrant les coûts et l'efficacité de la maintenance sont introduits pour sélectionner les opérations à réaliser. Cette forme originale de regroupement dynamique s'appuie à la fois sur les modèles de fiabilité des composants, sur la structure fiabiliste du système et sur les informations de surveillance disponibles en ligne. Celles-ci se composent d'informations liées à l'état de santé des composants mais également à leurs conditions d'utilisation. La flexibilité du processus permet d'intégrer, dans la décision, des niveaux d'informations différents suivant les composants. Les paramètres de cette politique, à savoir la longueur de la période et le niveau de confiance, sont optimisés en fonction du coût total de maintenance. Ce coût, évalué sur un horizon fini, intègre les coûts directs associés aux opérations de maintenance et les coûts indirects engendrés par les immobilisations. Pour envisager une réduction significative des coûts d'exploitation du système, l'optimisation de la politique de maintenance seule ne suffit pas. Il est primordial de mener une réflexion plus large associant le système et sa maintenance dès la conception. Pour diriger cette réflexion, la méthodologie de conception proposée hiérarchise, à l'aide d'un facteur d'importance original, l'impact des composants sur les coûts d'exploitation. Différentes options de conceptions sont ensuite évaluées, par simulation, sur les composants jugés prioritaires. Les options retenues conduisent à réduire les coûts globaux d'exploitation. Des résultats de simulation permettent d'illustrer les méthodes développées. Une application sur un sous-système du véhicule industriel est également réalisée. / This thesis research work focuses on the maintenance operations scheduling and the development of a design methodology for maintenance. The aim is to suggest a customized maintenance service offer for each vehicle and able to adapt to user constraints. In the transport industry, these constraints are defined by a limited number of maintenance opportunities and vehicle unplanned stops with significant financial consequences. This service offer should enable both to improve the vehicle uptime and to reduce the maintenance impact on operating costs. In this framework, the developed maintenance policy ensures, with a given risk probability, maintenance free operating periods for a multi-component system. During these periods, the system should be able to carry out all its assigned missions without maintenance actions and system fault. And the end of each period, the considered policy evaluates if a maintenance action is required to ensure maintenance-free and fault-free operation on the next period with a specified confidence level. When a maintenance action is mandatory, decision criteria considering the maintenance costs and the maintenance efficiency are used to select the operations to be performed. This form of dynamic clustering, called time-driven clustering, integrates both the component reliability models, the system structure and the available monitoring information. In our case, the monitoring information refers to the component state information and information on the component operating conditions. The process flexibility makes possible to make a maintenance decision in using different information levels for system components. The policy parameters, namely the period length and the confidence level value, are optimized based on the total maintenance cost. This cost, evaluated on a finite horizon, is composed of directs costs related to maintenance operations and indirect costs generated by system immobilizations. In order to reach a significant operating costs reduction, the maintenance policy optimization alone is not sufficient. It is essential to have a broader approach to involve the system and its maintenance since the conception. In this context, the developed design methodology suggests to prioritize the components impact on the operating costs. This prioritization is performed thanks to a defined importance factor. Then, multiple design options are evaluated by simulation in priority component. The selected options lead to reduce the operating costs. This work contains simulation results that illustrate the methods mentioned above. Moreover, a heavy vehicle sub-system is used as a test-case.

Cette thèse est consacrée à la description, la prédiction et la prévention des défaillances de systèmes. Elle se compose de quatre parties relatives à la modélisation stochastique de dégradation, au pronostic de défaillance du système, à l'estimation du niveau de défaillance et à l'optimisation de maintenance.Le processus d'Ornstein-Uhlenbeck (OU) dépendant du temps est introduit dans un objectif de modélisation des dégradations. Sur la base de ce processus, le premier instant de passage d’un niveau de défaillance prédéfini est considéré comme l’instant de défaillance du système considéré. Différentes méthodes sont ensuite proposées pour réaliser le pronostic de défaillance. Dans la suite, le niveau de défaillance associé au processus de dégradation est estimé à partir de la distribution de durée de vie en résolvant un problème inverse de premier passage. Cette approche permet d’associer les enregistrements de défaillance et le suivi de dégradation pour améliorer la qualité du pronostic posé comme un problème de premier passage. Le pronostic de défaillances du système permet d'optimiser sa maintenance. Le cas d'un système contrôlé en permanence est considéré. La caractérisation de l’instant de premier passage permet une rationalisation de la prise de décision de maintenance préventive. L’aide à la décision se fait par la recherche d'un niveau virtuel de défaillance dont le calcul est optimisé en fonction de critères proposés / This thesis is dedicated to describe, predict and prevent system failures. It consists of four issues: i) stochastic degradation modeling, ii) prognosis of system failures, iii) failure level estimation and iv) maintenance optimization. The time-dependent Ornstein-Uhlenbeck (OU) process is introduced for degradation modeling. The time-dependent OU process is interesting from its statistical properties on controllable mean, variance and correlation. Based on such a process, the first passage time is considered as the system failure time to a pre-set failure level. Different methods are then proposed for the prognosis of system failures, which can be classified into three categories: analytical approximations, numerical algorithms and Monte-Carlo simulation methods. Moreover, the failure level is estimated from the lifetime distribution by solving inverse first passage problems. This is to make up the potential gap between failure and degradation records to reinforce the prognosis process via first passage problems. From the prognosis of system failures, the maintenance optimization for a continuously monitored system is performed. By introducing first passage problems, the arrangement of preventive maintenance is simplified. The maintenance decision rule is based on a virtual failure level, which is solution of an optimization problem for proposed objective functions

Aujourd’hui la prédiction des défaillances de certains systèmes industriels est devenue indispensable pour l’amélioration de la fiabilité et de la rentabilité de ces derniers. Cette prédiction s’appuie principalement sur l’analyse d’évolution du niveau de dégradation du système. Pour les systèmes dont l’état de détérioration n’est pas directement observable, la définition d’indicateurs de santé mesurables est nécessaire. Une modélisation du processus de dégradation à partir de ces données peut être ensuite effectuée. Dans cette thèse, nous considérons un ensemble d’indicateurs non-monotones pour un système opérant dans un environnement dynamique. Compte tenu des principales caractéristiques des données ainsi que de l’impact des conditions environnementales et de leur instabilité, une modélisation stochastique de l’évolution de ces indicateurs est proposée. Les modèles proposés se basent principalement sur une combinaison d’un processus de Wiener et de processus de sauts. Les motivations, les méthodes de calibration, l’utilité et les limites de chaque modèle sont discutées. Nous proposons ensuite une approche pour l’aide à la décision concernant les actions de maintenance préventive. Cette approche consiste à évaluer la valeur d’une option réelle qui présente la possibilité d’«Attendre avant d’Agir» suite à un signal d’avertissement sur une défaillance probable. Une application de cette approche pour le cas d'une éolienne équipée d’un système de surveillance et de gestion est traitée / A major concern for engineers and managers nowadays is to make high quality products and highly reliable systems. In this context, reliability analysis and failure prediction, besides of efficient maintenance decision-making are strongly required. Deterioration modeling and analysis is a fundamental step for the understanding and the anticipation of system behavior. Consider a functional system operating in unstable conditions or environment where the deterioration level is not observable and could not be determined by direct measures. For this system a set of measurable health indicator that indirectly reflects the system working conditions and deterioration level can be defined and examined. Considering these indicators, the development of a mathematical model describing the system behavior is required.In this thesis, we consider a set of non-monotone indicators evolving in a dynamic environment. Taking into account the major features of the data evolution as well as the impact of dynamic environment consequences and potential shocks, stochastic models based on Wiener and jump processes are proposed for these indicators. Each model is calibrated and tested, and their limits are discussed. A decision-making approach for preventive maintenance strategies is then proposed. In this approach, knowing the RUL of the system, a simulation-based real options analysis is used in order to determine the best date to maintain. Considering a case study of a wind turbine with PHM structure, the decision optimization approach is described

De nos jours, les systèmes industriels sont de plus en plus complexes tant du point de vue de leur structure logique que des diverses dépendances (dépendances économique, stochastiques et structurelles) entre leurs composants qui peuvent influencer l'optimisation de la maintenance. La Maintenance conditionnelle qui permet de gérer les activités de maintenance en fonction de l’information de surveillance a fait l’objet de beaucoup d'attention au cours des dernières années, mais les dépendances stochastiques sont rarement utilisées dans le processus de prise de décision. Par conséquent, cette thèse a pour objectif de proposer des politiques de maintenance conditionnelle tenant compte des dépendances économiques et stochastiques pour les systèmes multi-composant. En termes de dépendance économique, les politiques proposées sont conçues pour permettre de favoriser les opportunités de grouper des actions de maintenance. Une règle de décision est établie qui permet le groupement de maintenances avec des périodes d'inspection différentes. La dépendance stochastique causée par une part de dégradation commune est modélisée par copules de Lévy. Des politiques de maintenance conditionnelle sont proposées pour profiter de la dépendance stochastique.Nos travaux montrent la nécessité de tenir compte des dépendances économiques et stochastiques pour la prise de décision de maintenance. Les résultats numériques confirment l’avantage de nos politiques par rapport à d’autres politiques existant dans la littérature / Nowadays, industrial systems contain numerous components so that they become more and more complex regarding the logical structures as well as the various dependences (economic, stochastic and structural dependences) between components. The dependences between components have an impact on the maintenance optimization as well as the reliability analysis. Condition-based maintenance which enables to manage maintenance activities based on information collected through monitoring has gained a lot of attention over recent years but stochastic dependences are rarely used in the decision making process. Therefore, this thesis is devoted to propose condition-based maintenance policies which take advantage of both economic and stochastic dependences for multi-component systems. In terms of economic dependence, the proposed maintenance policies are designed to be maximally effective in providing opportunities for maintenance grouping. A decision rule is established to permit the maintenance grouping with different inspection periods. Stochastic dependence due to a common degradation part is modelled by Lévy and Nested Lévy copulas. Condition-based maintenance policies with non-periodic inspection scheme are proposed to make use of stochastic dependence. Our studies show the necessity of taking account of both economic and stochastic dependences in the maintenance decisions. Numerical experiments confirm the advantages of our maintenance policies when compared with other existing policies in the literature

Aujourd'hui, les systèmes industriels deviennent de plus en plus complexes. Cette complexité est due d’une part à la structure du système qui ne se résume pas à des structures classiques en fiabilité, d’autre part à la prise en compte de composants présentant des phénomènes de dégradation graduelle que des systèmes de monitoring permettent de surveiller. Ceci mène à l'objectif de cette thèse portant sur le développement des stratégies de maintenance prévisionnelle pour des systèmes multi-composants complexes. Les politiques envisagées proposent notamment des stratégies de regroupement de composants permettant de tirer des dépendances économiques identifiées. Des facteurs d'importance permettant de prendre en compte la structure du système et la dépendance économique sont développés et combinés avec les évaluations de fiabilité prévisionnelle des composants pour l’élaboration de règles de décision de regroupement. De plus, un couplage des règles de décision de maintenance et de gestion des stocks est également étudié. L’ensemble des études menées montrent l’intérêt de la prise en compte de la fiabilité prévisionnelle des composants, des dépendances économiques et de la structure complexe du système dans l'aide à la décision de maintenance et de gestion des stocks. L’avantage des stratégies développées est vérifié en les comparant à d’autres existantes dans la littérature / Today, industrial systems become more and more complex. The complexity is due partly to the structure of the system that cannot be reduced to classic structure reliability (series structures, parallel structures, series-parallel structures, etc), secondly the consideration of components with gradual degradation phenomena that can be monitored. This leads to the main purpose of this thesis on the development of predictive maintenance strategies for complex multi-component systems. The proposed policies provide maintenance grouping strategies to take advantage of the economic dependence between components. The predictive reliability of components and importance measures allowing taking into account the structure of the system and economic dependence are developed to construct the grouping decision rules. Moreover, a joint decision rule for maintenance and spare parts provisioning is also studied.All the conducted studies show the interest in the consideration of the predictive reliability of components, economic dependencies as well as complex structure of the system in maintenance decisions and spare parts provisioning. The advantage of the developed strategies is confirmed by comparing with the other existing strategies in the literature