La thèse traite du diagnostic de procédés et se divise en trois parties. La première partie présente une méthode de modélisation causale pour le diagnostic. La seconde partie présente les différentes méthodes mises en ouvre pour la détection, la localisation et l'identification de défauts. Pour effectuer la détection, nous comparons les variables du modèle causal aux mesures. Nous évaluons les apports d'une approche ensembliste et d'une approche par logique floue pour la prise en compte des incertitudes. La localisation est réalisée grâce à un algorithme de hitting-sets afin de déterminer l'ensemble des composants suspects. Ceci permet de focaliser l'identification de défauts sur un nombre réduit de composants. Cette identification utilise l'expertise sur les modes de défaillance, exprimée sous forme de bases de règles, chacune relative à un composant, et permettant d'aiguiller l'opérateur sur des actions et des vérifications à effectuer. La troisième partie présente l'application.

Les systèmes de géolocalisation permettent la surveillance en temps réel des déplacements d'objets mobiles. Aujourd'hui, les données produites par ces capteurs sont reçues et stockées dans des bases de données spatio-temporelles. Un processus de fouille de données appliqué sur ces bases de données spatio-temporelles permet d'extraire le comportement des objets mobiles (patrons spatio-temporels) et d'analyser en temps réel les trajectoires d'objets mobiles suivant un même itinéraire. En utilisant ces modèles, des situations inhabituelles peuvent être détectés. Cette thèse définit à la fois des patrons spatio-temporels ainsi que des outils de comparaison et de qualification de trajectoires en utilisant un indice de similarité basée sur des mesures spatiales et temporelles et la logique floue. Ces outils peuvent être utilisés pour faciliter la surveillance du trafic maritime.