Résistance au bruit et à la rareté de la détection d'anomalies par arbre de décision de systèmes physiques simulés

La détection d’anomalie est une tâche d’apprentissage dans laquelle les anomalies sont beaucoup plus rares que les comportements normaux. Notre objectif est de détecter une anomalie, en l’occurrence une fuite de fluide, le plus tôt possible, avant l’arrêt préventif de la machine. Dans cet article, nous étudions la résistance au bruit et à la rareté des anomalies d’une technique d’apprentissage supervisée, les arbres de décision. Nous considérons des données artificielles représentatives d’anomalies de systèmes physiques comme la crevaison d’un pneumatique ou la fuite de fluide réfrigérant d’une pompe à chaleur. Nos tests montrent qu’un arbre de décision est capable d’apprendre un seuil sur la pression observée, en présence de bruit, qui s’adapte à des fréquences très faibles d’anomalies, jusqu’à 1 pour 100 000