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Over the past twenty years, the maintenance function has undergone considerable change to respond to advanced technologies of information and communication (NTIC) with successive concepts, e-maintenance and s-maintenance. The important role of the human factor in the problems related to conduct industrial processes is indisputable and is justified by a greater diversity of research. Indeed, the consideration of the human characteristics is essential to enhance the factory performance. Particularly, reuse of human knowledge is an element which plays an essential role in the continuous improvement of maintenance activities. In this context, we are interested to the problem of selection of experts in maintenance process. We propose, in this paper, a new approach to formalize knowledge as first step to solve the experts' selection problem under the previous experience. In that purpose, this paper takes domain ontology as a framework, the experience feedback models used to select experts, in the purpose to collaborate the interactions between them as a team that is capable of making decision in a fault diagnosis/repair situation based not only on skills but also according to the previous experience and CMDO ontology as the knowledge domain.

International audience; Thanks to ICT, Web emergency and Internet, the achievement of maintenance services and monitoring can be performed automatically, remotely and through various distributed information systems. Hence the emergence of the concept of services offered through maintenance architectures, ranging from autonomic systems to integrated systems where knowledge management, cooperation and collaboration are vital to any operation. Into this context, new services like intelligent maintenance, self maintenance, etc are required. To this end, a new concept called s-maintenance is emerged. This concept defines a new generation of maintenance systems founded on a knowledge based system. While existing systems don't respond to the characteristics of this new generation of systems, we design in this paper an architecture of a maintenance component based system respecting the characteristics of s-maintenance. Each component in the system is defined to respond to one or many characteristics of this concept.

Operational condition maintenance of industrial equipment is a principal challenge for the firm production. This fact transfer the maintenance from the cost center to the profit center which has lead to massif development of maintenance support system starting from the GMAO to the e-maintenance platform. These systems provide to the maintenance agent, decision-support, and set of services allowing a computerized management of core activities for maintenance process. (e.g. intervention, planning, diagnostic,...). However, the user request continues evolving in time with respect of their expertise, their renewed knowledge and new constraints. On the other hand, the existing services are not following their requirements and they need to be updated. In this thesis, an overview on the advantage and drawback of existing computerized support system, in particular the e-maintenance platform (the most advanced maintenance system) is presented in order to meet the users needs and propose scalable and on-demand services. To overcome the existing system shortage, we propose the s-maintenance concept characterized by the collaborative exchange between users and applications and the common knowledge of the maintenance field. Thus, to implement this concept, a knowledge-oriented platform is proposed providing the auto-x functionalities (auto-traceability, auto-learning and auto-management) and meeting the s-maintenance characteristics. The architecture based on components of this platform, is also based on shared knowledge between integrated components for the benefit of the semantic interoperability as well as for the knowledge capitalization. Maintenance domain ontology is also developed on which the knowledge base is rested. Finally, in order to develop the auto-x functionalities, provided by the platform, a trace-based system is proposed by exploiting the knowledge base and the associated ontology.; 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.

Operational condition maintenance of industrial equipment is a principal challenge for the firm production. This fact transfer the maintenance from the cost center to the profit center which has lead to massif development of maintenance support system starting from the GMAO to the e-maintenance platform. These systems provide to the maintenance agent, decision-support, and set of services allowing a computerized management of core activities for maintenance process. (e.g. intervention, planning, diagnostic,...). However, the user request continues evolving in time with respect of their expertise, their renewed knowledge and new constraints. On the other hand, the existing services are not following their requirements and they need to be updated. In this thesis, an overview on the advantage and drawback of existing computerized support system, in particular the e-maintenance platform (the most advanced maintenance system) is presented in order to meet the users needs and propose scalable and on-demand services. To overcome the existing system shortage, we propose the s-maintenance concept characterized by the collaborative exchange between users and applications and the common knowledge of the maintenance field. Thus, to implement this concept, a knowledge-oriented platform is proposed providing the auto-x functionalities (auto-traceability, auto-learning and auto-management) and meeting the s-maintenance characteristics. The architecture based on components of this platform, is also based on shared knowledge between integrated components for the benefit of the semantic interoperability as well as for the knowledge capitalization. Maintenance domain ontology is also developed on which the knowledge base is rested. Finally, in order to develop the auto-x functionalities, provided by the platform, a trace-based system is proposed by exploiting the knowledge base and the associated ontology.; 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