Abstract FR:

De tres nombreux phenomenes physiques sont observes sous la forme de signaux temporels aleatoires, qu'il faudra interpreter dans un but de prise de decision. Si un expert est capable d'exploiter visuellement ces signaux, un diagnostic automatique necessite une approche plus complexe comprenant deux phases: un codage de toute l'information statistique qu'ils contiennent, puis une classification sur les codes ainsi obtenus. Alors, quels codes choisir, quelle methode utiliser pour les determiner, et enfin, quelle methode de reconnaissance de formes utiliser? l'objectif de ce travail est d'apporter des elements de reponse a ces questions. Pour ce faire, on rappelle dans un premier temps les outils classiques de representation et classification de signaux aleatoires, ce qui induit la notion de distance entre signaux. Puis on propose une approche originale visant a l'optimalite du diagnostic (au sens du minimum de la probabilite d'erreur), et l'on montre que la solution optimale depend des methodes de traitement du signal utilisees pour obtenir les codes, des simulations comparatives, et une partie experimentale sur des signaux reels viennent illustrer les avantages que peut apporter cette solution