M. Abdel-hameed, IEEE Transactions on Reliability R-24, vol.2, pp.18-9529, 1975.

M. Arulampalam, S. Sanjeev, N. Maskell, and . Gordon, « A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-Gaussian Bayesian tracking, IEEE Transactions on signal processing, vol.50, pp.174-188, 2002.

T. Aven and U. Jensen, Stochastic Models in Reliability, Applications of mathematics, p.9780387986333, 1999.

F. R. Bach, I. Et-michael, and . Jordan, « Discriminative training of hidden Markov models for multiple pitch tracking, Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, pp.489-492, 2005.

V. Barbu and N. Limnios, Discrete Time Semi-Markov Processes for Reliability and Survival Analysis -A Nonparametric Estimation Approach, 2004.

M. Nikulin, N. Mesbah, . Limnios, M. Boston, and . Boston, , pp.978-978

C. Bauckhage, « Computing the Kullback-Leibler Divergence between two Weibull Distributions, 2013.

A. Becker, D. Geiger, and A. A. Schäffer, « Automatic selection of loop breakers for genetic linkage analysis. », in : Human heredity 48 1, pp.49-60, 1998.

D. Bellot, « Data Fusion with Bayesian network for dynamical systems modelling and an application to telemedicine, 2002.

B. Mrad and A. , Probabilistic evidence in bayesian networks », Theses, 2015.

B. Salem, A. Abdeljabbar, P. Muller, and . Weber, Dynamic Bayesian Networks in System Reliability Analysis, 2006.
URL : https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00092032

H. Bertholon, Une modélisation du vieillissement, 2001.

H. Boudali and J. Bechta-dugan, « A discrete-time Bayesian network reliability modeling and analysis framework, Reliability Engineering and System Safety, vol.87, pp.337-349, 2005.

A. Bouejla, « Contribution of Bayesian networks to the prevention of the risk of piracy against Oil Offshore Fields », Theses, 2014.

L. Bouillaut, P. Aknin, R. Donat, and S. Bondeux, « VirMaLab -A generic approach for optimizing maintenance policies of complex systems, WCRR 2011 -9th World Congress on Railway Research, WCRR 2011 -9th World Congress on Railway Research, p.11, 2011.

C. Bracquemond and O. Gaudoin, « A survey on discrete lifetime distributions, pp.69-98, 2003.

P. Broy, H. Charaibi, and R. Donat, « Using Dynamic Bayesian Networks to solve a dynamic reliability problem, Advances in Safety, Reliability and Risk, pp.335-341, 2011.

K. J. Carroll, « On the use and utility of the Weibull model in the analysis of survival data, Controlled Clinical Trials, vol.24, pp.197-2456, 2003.

B. R. Cobb, P. Et-prakash, and . Shenoy, « Inference in hybrid Bayesian networks with mixtures of truncated exponentials, International Journal of Approximate Reasoning, vol.41, pp.888-613, 2006.

C. Cocozza-thivent, Processus stochastiques et fiabilité des systèmes, Mathématiques et Applications, 1997.

G. F. Cooper, « The computational complexity of probabilistic inference using bayesian belief networks, Artificial Intelligence, vol.42, pp.4-3702, 1990.

R. G. Cowell and A. Dawid, Probabilistic Networks and Expert Systems, 1999.

D. Cox, Regression Models and Life Tables, vol.34, pp.187-202, 1972.

R. Dechter, « Bucket elimination : A unifying framework for reasoning, Artificial Intelligence, vol.113, pp.4-3702, 1999.

A. Dempster, N. Laird, and D. B. Rubin, « Maximum Likelihood From Incomplete Data Via The EM algorithm, Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), vol.39, pp.1-38, 1977.

M. Deviren, K. Daoudi, and K. Smaïli, « Une nouvelle approche de modélisation du langage par des réseaux Bayésiens dynamiques, XXVes Journées d'Etudes sur la Parole -JEP-TALN-RECITAL, 2004.

R. Donat, « Reliability and Maintenance Modelling based on Probabilistic Graphical Models -Case study on Rail Break Prevention, 2009.

R. Donat, P. Leray, L. Bouillaut, and P. Aknin, « A Dynamic Bayesian Network to Represent Discrete Duration Models, Neurocomputing 73.4-6, pp.925-2312, 2010.

R. A. Fisher, On the Mathematical Foundations of Theoretical Statistics, vol.222, pp.309-368, 1922.

J. Foulliaron, « Utilisation des modèles graphiques probabilistes pour la mise en place d'une politique de maintenance à base de pronostic, Theses, 2015.

G. Francis, « The geometric mean, in vital and social statistics, Proceedings of the Royal Society, pp.365-367, 1879.

O. François, « De l'identification de structure de réseaux bayésiens à la reconnaissance de formes à partir d'informations complètes ou incomplètes », thèse de doct, 2006.

W. R. Gilks, S. Richardson, and D. Spiegelhalter, Markov Chain Monte Carlo in Practice, p.9780412055515, 1995.

J. L. Gross, P. Jay-yellen, and . Zhang, Handbook of Graph Theory, vol.2, 2004.

W. K. Hastings, « Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications, Biometrika 57.1, pp.97-109, 1970.

D. Heckerman, A Tutorial on Learning With Bayesian Networks, rapp. tech, p.57, 1995.

M. Henrion, Uncertainty in Artificial Intelligence, sous la dir. de John F. Lemmer et Laveen N. Kanal, t. 5, Machine Intelligence and Pattern Recognition, pp.149-163, 1988.

. Henry, Catastrophe ferroviaire de Meudon, 1842.

T. S. Jaakkola, I. Et-michael, and . Jordan, « Variational Probabilistic Inference and the QMR-DT Network, J. Artif. Int. Res, vol.10, issue.1, pp.1076-9757, 1999.

F. V. Jensen, Introduction to Bayesian Networks, 1st, p.387915028, 1996.

. Jiang, C. Shao-fei, C. Fu, and . Zhang, « A Hybrid Data-fusion System Using Modal Data and Probabilistic Neural Network for Damage Detection, Adv. Eng. Softw. 42, vol.6, pp.965-9978, 2011.

S. Jonquières, « Application des réseaux Bayesiens à la reconnaissance active d'objets 3D : contribution à la saisie, vol.170, p.p, 2000.

M. I. Jordan and . Zoubin-ghahramani, « An introduction to variational methods for graphical models, Machine learning, pp.183-233, 1999.

C. M. Kadie, D. Hovel, and E. Horvitz, MSBNx : A Component-Centric Toolkit for Modeling and Inference with bayesian Networks, 2001.

K. C. Kapur, R. Et-leonard, and . Lamberson, Reliability in engineering design, vol.586, p.471511919, 1977.

R. Kay, « Proportional Hazard Regression Models and the Analysis of Censored Survival Data, Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), vol.26, p.359254, 1977.

D. Koller, U. Lerner, and D. Angelov, « A General Algorithm for Approximate Inference and Its Application to Hybrid Bayes Nets, UAI'99, pp.324-333, 1999.

K. Kristensen and I. A. Rasmussen, « The use of a Bayesian network in the design of a decision support system for growing malting barley without use of pesticides, Computers and Electronics in Agriculture, vol.33, pp.168-1699, 2002.

S. Kullback, « An Application of Information Theory to Multivariate Analysis, Ann. Math. Statist. 23, vol.1, pp.88-102, 1952.

B. Lanternier, D. Charpentier, and P. Lyonnet, « Modélisation de taux de défaillance en mécanique, Colloque de maîtrise des risques et sûreté de fonctionnement "Risques et performances, p.4, 2006.

P. Laplace, Exposition du système du monde, Exposition du système du monde, 1836.

S. L. Lauritzen, « Propagation of Probabilities, Means and Variances in Mixed Graphical Association Models, Journal of the American Statistical Association, vol.87, pp.1098-1108, 1992.

S. L. Lauritzen, J. Et-david, and . Spiegelhalter, « Local Computations with Probabilities on Graphical Structures and Their Application to Expert Systems, Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), vol.50, p.359246, 1988.

J. F. Lawless, Statistical Models and Methods for Lifetime Data, Wiley Series in Probability and Statistics, p.9781118031254, 2011.

N. Limnios and G. Oprisan, Semi-Markov Processes and Reliability, 2001.

A. Markov, « Extension of the Limit Theorems of Probability Theory to a Sum of Variables Connected in a Chain, Dynamic Probabilistic Systems, vol.I, pp.552-577, 1971.

W. S. Mcculloch, W. Et, and . Pitts, « A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, The bulletin of mathematical biophysics 5.4, pp.1522-9602, 1943.

. Moral, R. Serafín, A. Rumí, and . Salmerón, « Mixtures of Truncated Exponentials in Hybrid Bayesian Networks, Proceedings of the 6th, 2001.

, European Conference on Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty, ECSQARU '01, pp.156-167

K. P. Murphy, « A Variational Approximation for Bayesian Networks with Discrete and Continuous Latent Variables, Proceedings of the Fifteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI'99, pp.1-55860, 1999.

K. Murphy and . Patrick, Dynamic Bayesian Networks : Representation, Inference and Learning, 2002.

S. O. Natkin, « Les réseaux de Petri Stochastiques et leur applications à l'évaluation des systèmes informatiques », thèse de doct, 1980.

P. Naïm, P. Wuillemin, P. Leray, O. Pourret, and A. Becker, , 2007.

R. Neal and G. Hinton, « A View Of The Em Algorithm That Justifies Incremental, Sparse, And Other Variants, Learning in graphical models 89, 1998.

R. E. Neapolitan, Learning Bayesian Networks, p.130125342, 2003.

W. Nelson, Applied Life Data Analysis, Wiley Series in Probability and Statistics, p.9780471644620, 2004.

F. Nowlan, H. F. Stanley, and . Heap, Reliability-centered Maintenance, 1978.

. O'gorman, R. Bryan, A. Babbush, A. Perdomo-ortiz, V. Aspuru-guzik et al., « Bayesian network structure learning using quantum annealing, The European Physical Journal Special Topics, vol.224, pp.1951-6401, 2015.

A. Pagès and M. Gondran, Fiabilité des systèmes, Collection de la Direction des études et recherches d'Electricité de France, p.9782212015829, 1980.

J. Pearl, Bayesian Networks : A Model of Self-activated Memory for Evidential Reasoning, 1985.

S. Perez, Modélisation des pathologies respiratoires des écoliers niçois par les Réseaux Bayésiens, 2010.

C. Petri and . Adam, « Kommunikation mit Automaten, 1962.

H. Pham, System Reliability Concepts, pp.9-75, 2006.

B. Pinaud, C. Baudrit, M. Sicard, P. Wuillemin, and N. Perrot, « Validation et enrichissement interactifs d'un apprentissage automatique des paramètres d'un réseau bayésien dynamique appliqué aux procédés alimentaires, JFRB 2008 -4èmes Journées Francophones sur les Réseaux Bayésiens, 2008.

S. Poisson, Recherches sur la probabilité des jugements en matière criminelle et en matière civile : précédées des règles générales du calcul des probabilités, 1837.

C. A. Pollino, O. Woodberry, A. Nicholson, K. Korb, T. Barry et al., « Parameterisation and evaluation of a Bayesian network for use in an ecological risk assessment, Environmental Modelling & Software 22.8, Bayesian networks in water resource modelling and management, pp.1364-8152, 2007.

M. M. Rao, Probability Theory with Applications, Probability and mathematical statistics, p.9780080925363, 1984.

M. Rausand and A. Høyland, System Reliability Theory : Models, Statistical Methods, and Applications, Wiley Series in Probability an, p.9780471471332, 2004.

J. Ringler, « Une modelisation bayesienne du taux de defaillance en fiabilite, Microelectronics Reliability, vol.22, pp.26-2714, 1982.

C. P. Robert, The Bayesian Choice : A Decision-Theoretic Motivation, p.9781475743142, 1994.

S. M. Ross, Stochastic processes, Wiley series in probability and statistics : Probability and statistics, p.9780471120629, 1996.

E. Rutherford, F. Soddy, and ;. Lx, Radioactive Change, The London, vol.5, pp.576-591, 1903.

M. Sahami, S. Dumais, D. Heckerman, and E. Horvitz, « A Bayesian Approach to Filtering Junk E-Mail », in : Learning for Text Categorization : Papers from the 1998 Workshop, 1998.

M. Scanagatta, C. Campos, G. Corani, and M. Zaffalon, « Learning Bayesian Networks with Thousands of Variables, Advances in Neural Information Processing Systems, vol.28, pp.1864-1872, 2015.

N. D. Singpurewalla, . Et-mao-shi, and . Song, « Reliability analysis using Weibull lifetime data and expert opinion, pp.340-347, 1988.

A. Villemeur, Sûreté de fonctionnement des systèmes industriels : fiabilité, facteurs humains, informatisation, Collection de la Direction des études et recherches d'Électricité de France, p.9782212016154, 1988.

H. A. Watson, « Method of inadvertent launch control analysis, Launch Control Safety Study, vol.1, 1961.

P. Weber and L. Jouffe, « Reliability modelling with dynamic bayesian networks, pp.57-62, 2003.

P. Weber, P. Munteanu, and L. Jouffe, « Dynamic Bayesian Networks Modelling the Dependability of Systems with Degradations and Exogenous Constraints, IFAC Proceedings Volumes 37.4, 11th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing (INCOM 2004), pp.1474-6670, 2004.

W. Weibull, « A statistical distribution function of wide applicability, Journal of applied mechanics, vol.18, pp.293-297, 1951.

N. Wiener, Differential-space, 1923.

B. Ycart, Notions de fiabilité, Cahier de Mathématiques Appliquées n°13, 2004.

F. Zahra, S. Zohra, Y. Khouas-oukid, and . Assoul-semmar, « Dynamic Bayesian Networks in Dynamic Reliability and Proposition of a Generic Method for Dynamic Reliability Estimation », in : Modeling Approaches and Algorithms for Advanced Computer Applications, sous la dir. d'Abdelmalek Amine, Ait Mohamed Otmane et Ladjel Bellatreche, pp.409-418, 2013.

E. Zio, An Introduction to the Basics of Reliability and Risk Analysis, Series on quality, reliability & engineering statistics, p.9789812707413, 2007.

G. Zwingelstein, La maintenance basée sur la fiabilité : guide pratique d'application de la RCM, Collection Diagnostic et maintenance, p.9782866015459, 1996.

. .. Politiques-de-maintenance,

, Approche générique pour développer des modèles de maintenance, vol.18

.. .. Exemple-de-réseau-bayésien,

, Réseau Bayésien Dynamique à trois tranches de temps, p.22

. .. Réseau-bayésien-dynamique, , p.23

.. .. Modèle-graphique-de-durée,

.. .. Modèle-graphique-de-durée,

. .. Modèle-graphique-de-durée, , vol.38

. .. Modèle-graphique-de-durée-hybride-weibull, , p.40

. .. Modèle-graphique-de-durée-hybride-weibull, , p.43

. .. Exemple-de-trajectoire,

.. .. Protocole,

. .. Exemple-de-trajectoires,

, Évolution de la divergence de Kullback-Leibler entre les distributions de Weibull associées à l'état "ok" apprise et théorique, en fonction du nombre de trajectoires apprises et du paramètre ? ok, p.71

, Évolution de la divergence de Kullback-Leibler entre les tables de probabilité conditionnelle de la durée de séjour dans l'état "ok" apprise et théorique en fonction du nombre de trajectoires apprises et du paramètre ? ok

. Temps and . .. Mgdhw, , p.73

. Temps and . .. Mgd, , p.74

M. .. Stockage,

M. .. Stockage,

, Temps de traitement de l'estimation de la fiabilité, p.77

. .. Fiabilité, , p.79

, Exemple de table de probabilité conditionnelle de capteur, p.31

, Table de probabilité conditionnelle de transition naturelle d'un système à trois états de fonctionnement sans réparation, p.42

, Paramètres de la Weibull caractérisant la LPC des temps de séjour après transition

, Quatre trajectoires simulées du système de production. Dans ce contexte le nombre de trajectoires K est égal à 4

, Nombre d'observations des temps de séjour allant de 1 à S max trimestres pour chaque état (excepté l'état absorbant panne) dans les K = 2000 trajectoires disponibles

, Nombre d'observations des transitions entre les états, p.65

, Estimation de la loi de probabilité des temps de séjour s'il y a une transition

. .. Paramètre-de-weibull, , p.68

C. De-corrélation-de-la and . .. Mgdhw,