La sécurité des installations industrielles implique une gestion intégrée de tous les facteurs pouvant causer des incidents. La gestion d’alarmes est une condition qui peut être formulée comme un problème de reconnaissance de motifs pour lequel les motifs temporels sont utilisés pour caractériser différentes situations typiques, en particulier liées au phases de démarrage et d'arrêt. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de gestion des alarmes basée sur un processus de diagnostic. En considérant les alarmes et les actions des procédures d'exploitation standard comme des événements discrets, le diagnostic repose sur la reconnaissance de situation pour fournir aux opérateurs des informations pertinentes sur les défauts induisant les flux d'alarmes. La reconnaissance de situation est basée sur des chroniques qui sont apprises pour chaque situation. Nous proposons d'utiliser un modèle causal hybride du système et des simulations pour générer les séquences d'événements représentatives à partir desquelles les chroniques sont apprises automatiquement en utilisant l'algorithme « Heuristic Chronicle Discovery Algorithm Modified » (HCDAM). Une extension de cet algorithme est présentée dans cette thèse où les connaissances d'experts sont prises en compte comme des restrictions temporelles qui constituent une nouvelle entrée pour HCDAM. Deux cas d’étude illustratifs dans le domaine des procédés pétrochimiques sont présentés.