MOUSSAI Saber, SALEM ChaimaEnca/ Adbelhafid BENYOUNES2023-09-252023-09-252023ELC/2023http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/40940Dans ce travail on s’intéresse à l’application des algorithmes d’apprentissage automatiques pour la détection et la classification des défauts dans les turbines à gaz. L’apprentissage automatique est une méthode d’analyse des données qui automatise la construction de modèles analytiques. Il s’agit d’une branche de l’intelligence artificielle basée sur l’idée que les algorithmes peuvent apprendre à partir des données, détecter, identifier et prendre des décisions. Grâces à leurs efficacités et rapidités, ces algorithmes nous donnent des résultats précis pour la détection et la classification des défauts donc un meilleur diagnostic des pannes dans un temps opportunfrApprentissage automatiques, Turbine à gaz, Intelligence artificielle, détection des défauts et classification des défauts.Thesis