On s'intéresse à la prédiction de la durée de vie utile restante d'un système.
Cette prédiction est généralement basée sur les données de surveillance de l'état collectées à partir de capteurs, ces capteurs pouvant eux même être imparfaits (défaillance, dégradation). Cette imperfection est souvent modélisée par un bruit gaussien de moyenne constante, voire ignorée dans la plupart des travaux antérieurs. Cette étude se concentre sur la prévision de la durée de vie utile en tenant compte de la dégradation du capteur. À cette fin, nous avons d'abord développé un modèle conjoint de la dégradation du capteur et du système. Ce modèle module la dégradation du capteur par des processus de Wiener et Gamma au lieu d'un bruit gaussien. Ensuite, différentes méthodes de prédiction basées sur des filtres particulaires sont proposées pour prédire la durée de vie utile sur la base du modèle de dégradation conjoint. Enfin, les performances des méthodes proposées sont analysées à l'aide de différents exemples numériques. Les résultats obtenus confirment les performances et les avantages des méthodes proposées.