Pour les constructeurs de moteurs d'avions comme Snecma, la disponibilité est un des enjeux clés de l'avenir. En effet, la limitation des retards et annulations de vols ainsi que la réduction de la fréquence et de la durée des opérations de maintenance pourraient entraîner des économies importantes. Pour accroître la disponibilité, l'outil le plus utilisé actuellement est le "prognostics and health management" (PHM). La première contribution de la thèse est de proposer des cadres terminologique et fonctionnel pour le développement du PHM adapté aux spécificités des moteurs d'avions. Par la suite, une approche intégrée basée sur le nouveau modèle en V3 est formalisée. La seconde contribution est un processus basé sur les modèles pour le développement de la partie embarquée chargée de l'extraction des indicateurs de santé. Elle est basée sur l'analyse de sensibilité, la régression par vecteurs supports et des nouveaux indicateurs de performances. Puisque ce processus est réalisé avant l'entrée en service, les données stochastiques sont obtenues par propagation d'incertitudes. Pour surmonter les temps de calcul liés aux évaluations du modèle, des métamodèles sont utilisés. Plus particulièrement, la troisième contribution de la thèse est une technique originale combinant régression par vecteurs supports et Krigeage. L'approche globale est finalement testée sur le système carburant d'un moteur d'avion. Les résultats sont prometteurs, tant au niveau industriel pour les précieuses informations qu'elle fournit sur la qualité du jeu d'indicateurs de santé qu'au niveau académique pour la précision apportée par la nouvelle approche du Krigeage-SVR. / For manufacturers of aircraft engines such as Snecma, the increase of systems availability is one of the key challenges of the future. Indeed, the limitation of delays and cancellations and the reduction of maintenance operations frequency and duration could lead to important costs savings. To improve availability, the most proven tool is currently prognostics and health management (PHM). The first contribution of this thesis work is to propose complete terminological and functional frameworks for the development of PHM adapted to the specific application on aircraft engines. Subsequently, an integrated development approach based on the original V3-model is formalized. The second contribution is an original model-based process for the development of the embedded extraction of health indicators, based on sensitivity analysis, support vector regression and original performance indicators for the validation. Since it is aimed at being performed before the entry into service, the stochastic data are issued from Monte-Carlo based uncertainties propagation. In order to overcome the prohibitive computation time of the model evaluations, surrogate models are used. More particularly, the third contribution of this thesis work is an original technique combining support vector regression with Kriging. The whole approach is finally tested on an aircraft engine fuel system. The results are promising, both at the industrial level with the release of valuable information about the quality of the health indicators set and at the academic level with the proven accuracy of the novel SVR-Kriging approach.

Ces travaux de thèse s’intéressent à l’association des performances industrielles et environnementales avec une démarche d’amélioration continue orientée vers le développement durable et ciblent l’élimination conjointe des « gaspillages » Lean et Green dans les processus de fabrication. La problématique majeure réside dans la mise en place des outils L&G au sein d’entreprises manufacturières possédant des processus et caractéristiques culturelles variés. Basés sur une analyse suivie de l’état de l’art et d’enquêtes de bonnes pratiques, les travaux de recherche incluent plusieurs évaluations et observations sur sites industriels. La mise au point d’une roadmap de déploiement adaptable, mettant en valeur les aspects sociaux par le biais de l’implication et de la valorisation des employés, est ainsi complétée par un modèle de sélection d’indicateurs environnementaux, une « Maison du L&G » et un modèle de maturité particularisé pour le niveau d’implémentation de la stratégie. / This thesis addresses the association of industrial and environmental performances with a continuous improvement approach oriented toward sustainable development, and particularly seeks for the identification and elimination of Lean and Green “wastes” in manufacturing processes. The major issue lies in the deployment of L&G tools within manufacturing firms with various processes and cultural characteristics. Based upon a thorough state of the art and industrial surveys on best practices, the research includes several assessments and observations on manufacturing sites. The development of an adaptable roadmap of deployment highlighting social concerns through the involvement of employees in improvements is therefore completed with a selection model of environmental indicators, a “L&G House” and a maturity model for the strategy’s implementation.