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Glossaire IA

Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle

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Politique de Maintenance (Maintenance Policy)

Stratégie définissant les actions de maintenance à entreprendre dans chaque état possible d'un système, visant à optimiser un objectif comme la minimisation des coûts.

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Agent de Maintenance

Entité algorithmique en RL qui observe l'état des équipements et décide des actions de maintenance (inspection, réparation, remplacement) à entreprendre.

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Récompense de Coût (Cost Reward)

Signal de récompense négatif en RL pour la maintenance, pénalisant les coûts de réparation, les temps d'arrêt de production et les actions de maintenance inutiles.

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État de Dégradation

Représentation de l'état actuel d'un équipement dans le MDP, incluant des indicateurs comme l'usure, les vibrations, la température et l'historique des pannes.

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Simulation de Défaillance

Modèle numérique reproduisant le comportement de dégradation des équipements, utilisé pour générer des données d'entraînement pour l'agent RL sans risque réel.

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Transfert d'Apprentissage (Transfer Learning)

Technique permettant de réutiliser les connaissances acquises par un agent RL sur un type d'équipement pour accélérer l'apprentissage sur des équipements similaires.

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Maintenance Conditionnelle Basée sur RL

Approche où les décisions de maintenance sont déclenchées par des seuils de dégradation appris dynamiquement par l'agent RL plutôt que prédéfinis.

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Multi-Agents pour Systèmes Interconnectés

Extension du RL où plusieurs agents collaborent ou compétitionnent pour optimiser la maintenance d'équipements interdépendants dans un système complexe.

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