Cet article présente une méthode pour le diagnostic des procédés industriels. Nous sommes intéressés par le diagnostic de fautes perçue comme une classification supervisée. L\u27intérêt de la méthode proposée est de prendre en compte de nouvelles composantes (et donc de nouvelles informations) dans le classifieur. Ces nouvelles composantes sont des probabilités extraites d\u27un réseau Bayésien comparant les données de fautes aux données normales de fonctionnement. Les performances de cette méthode sont évaluées sur les données d\u27un problème benchmark : le Tennessee Eastman Process. Trois types de fautes sont prises en comptes sur ce procédé complexe. Nous montrons sur cet exemple que l\u27addition de ces nouvelles composantes permet de faire décroître le taux de mauvaises classifications
