Cette thèse présente une méthode de pronostic basée sur des règles symboliques extraites par fouille de données. Une application de cette méthode au cas du grippage de pompes à vide est aussi détaillée. Plus précisément, à partir d'un historique de données vibratoires, nous modélisons le comportement des pompes par extraction d'un type particulier de règles d'épisode appelé « First Local Maximum episode rules » (FLM-règles). L'algorithme utilisé pour extraire ces FLM-règles extrait aussi de manière automatique leur fenêtre optimale respective, i.e. la fenêtre dans laquelle la probabilité d'observer la prémisse et la conclusion de la règle est maximale. Un sous-ensemble de ces FLM-règles est ensuite sélectionné pour prédire les grippages à partir d'un flux de données vibratoires. Notre contribution porte sur la sélection des FLM-règles les plus fiables, la recherche de ces FLM-règles dans un flux continu de données vibratoires et la construction d'un intervalle de pronostic de grippage à partir des fenêtres optimales des FLM-règles retrouvées. / This thesis presents a symbolic rule-based method that addresses system prognosis. It also details a successful application to complex vacuum pumping systems. More precisely, using historical vibratory data, we first model the behavior of the pumps by extracting a given type of episode rules, namely the First Local Maximum episode rules (FLM-rules). The algorithm that extracts FLM-rules also determines automatically their respective optimal temporal window, i.e. the temporal window in which the probability of observing the premiss and the conclusion of a rule is maximum. A subset of the extracted FLM-rules is then selected in order to further predict pumping system failures in a vibratory data stream context. Our contribution consists in selecting the most reliable FLM-rules, continuously matching them in a data stream of vibratory data and building a forecast time interval using the optimal temporal windows of the FLM-rules that have been matched.