Le maintien en condition opérationnelle des équipements industriels est un des enjeux importants de l'entreprise, et a fait passer la maintenance d'un centre de coût à un centre de profit, ce qui a eu pour conséquence une éclosion de logiciels d'aide à la maintenance allant de la GMAO aux plateformes de e-maintenance. Ces systèmes d'aide fournissent aux différents acteurs de la maintenance, un support à la décision et un ensemble de services permettant une gestion informatisée d'activités de base appartenant au processus de maintenance (exemple l'intervention, la planification, le diagnostic, etc.). Toutefois, les besoins des utilisateurs évoluent dans le temps en fonction de nouvelles contraintes, de leur expertise, des nouvelles connaissances. Par contre les services fournis n'évoluent pas et nécessitent une réactualisation. Afin de tenir compte de l'évolution de ces connaissances, pour que ces systèmes d'aide puissent répondre aux besoins des utilisateurs et puissent proposer des services à la demande et des services évolutifs nous avons fait le point dans cette thèse sur les avantages et limites des systèmes informatiques d'aide existants notamment les plateformes de e-maintenance (systèmes les plus avancés aujourd'hui en maintenance). Pour pallier le manque des systèmes existants, nous avons proposé le concept de s-maintenance qui est caractérisé principalement par les échanges collaboratifs entre applications et utilisateurs, par des connaissances communes du domaine de maintenance. Pour mettre en œuvre ce concept, nous avons proposé une plateforme orientée connaissances assurant des fonctionnalités auto-x (auto-traçabilité, auto-apprentissage, autogestion) qui permettent de répondre aux caractéristiques de la s-maintenance. L'architecture à base de composants de cette plateforme prend appui sur une base de connaissances partagée entre les différents composants qu'elle intègre au profit de l'interopérabilité sémantique ainsi que de la capitalisation des connaissances. Nous avons par ailleurs développé une ontologie du domaine de maintenance sur laquelle s'appuie cette base de connaissances. Finalement, afin de développer les fonctionnalités auto-x assurées par la plateforme nous avons proposé un système à base de traces exploitant la base de connaissances et l'ontologie associée
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