{"id":117,"date":"2025-10-31T00:25:51","date_gmt":"2025-10-31T00:25:51","guid":{"rendered":"https:\/\/vibromera.eu\/glossary\/fault-detection\/"},"modified":"2026-07-03T10:04:59","modified_gmt":"2026-07-03T10:04:59","slug":"fault-detection","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/fault-detection\/","title":{"rendered":"Qu&#039;est-ce que la d\u00e9tection des d\u00e9fauts ? Identification des probl\u00e8mes"},"content":{"rendered":"<h1>Comprendre la d\u00e9tection des d\u00e9fauts<\/h1>\n\t\t<section class=\"woocommerce hestia-shop products is-shortcode\" id=\"products\" data-sorder=\"hestia_shop\" >\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"hestia-shop-content\">\n\t\t\t<div class=\"row\" data-aos=\"fade-up\" >\t\t\t\t\t<div class=\"col-ms-6 col-sm-6 col-md-3 shop-item\">\n\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/product\/balanset-1\/\" class=\"woocommerce-LoopProduct-link woocommerce-loop-product__link\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"card-image\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/product\/balanset-1\/\" title=\"\u00c9quilibreuse portable et analyseur de vibrations Balanset-1A\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"230\" height=\"153\" src=\"https:\/\/vibromera.eu\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/77-e1693745667801-230x153.webp\" 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href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/product-category\/devices\/\" rel=\"tag\">Dispositifs<\/a><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<h4 class=\"card-title\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a class=\"shop-item-title-link\" href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/product\/dynamic-balancer-balanset-1a\/\" title=\"\u00c9quilibreur dynamique &quot;Balanset-1A&quot; OEM\">\u00c9quilibreur dynamique \"Balanset-1A\" OEM<\/a>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"footer\">\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"price\"><h4><span class=\"woocommerce-Price-amount amount\"><span class=\"woocommerce-Price-currencySymbol\">\u20ac<\/span>1,735.00<\/span> + TVA (le cas \u00e9ch\u00e9ant)<\/h4><\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"stats\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a rel=\"nofollow\" href=\"\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/glossary\/117?add-to-cart=4193\" data-quantity=\"1\" data-product_id=\"4193\" data-product_sku=\"BS-1OEM\" class=\"button product_type_simple add_to_cart_button 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Il r\u00e9pond \u00e0 une seule question binaire \u2014 <em>\u00ab Y a-t-il un probl\u00e8me ? \u00bb<\/em> \u2014 avant que l&#x27;analyste ne passe \u00e0 <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/diagnosis\/\">diagnostic<\/a> (en pr\u00e9cisant la nature exacte du probl\u00e8me) et <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/prognosis\/\">pronostic<\/a> (pour estimer la dur\u00e9e de vie restante de la machine). En tant que premi\u00e8re \u00e9tape, et la plus fondamentale, dans <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/condition-based-maintenance\/\">maintenance conditionnelle<\/a>, cela permet de distinguer clairement les \u00e9tats sains, ceux en voie de d\u00e9t\u00e9rioration et les \u00e9tats d\u00e9faillants, de sorte que chaque \u00e9tape suivante ait une raison d&#x27;\u00eatre.<\/p>\n<p>L&#x27;int\u00e9r\u00eat de bien faire les choses r\u00e9side dans le d\u00e9lai de r\u00e9action. Une d\u00e9tection efficace des d\u00e9faillances permet de donner l&#x27;alerte plusieurs mois avant une panne fonctionnelle, ce qui laisse le temps n\u00e9cessaire pour planifier la maintenance, se procurer les pi\u00e8ces de rechange et programmer les arr\u00eats de production \u2014 c&#x27;est l\u00e0 l&#x27;engagement fondamental de tout <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/predictive-maintenance\/\">maintenance pr\u00e9dictive<\/a> programme. Si vous d\u00e9tectez les probl\u00e8mes trop tard, vous retombez dans une logique r\u00e9active, avec des r\u00e9parations apr\u00e8s d\u00e9faillance ; si vous d\u00e9tectez les probl\u00e8mes trop pr\u00e9cipitamment, vous vous retrouvez submerg\u00e9 par les fausses alertes. Tout l&#x27;art consiste \u00e0 trouver le juste \u00e9quilibre, et les sections ci-dessous expliquent comment y parvenir dans la pratique.<\/p>\n<h2>1. Les cinq principales m\u00e9thodes de d\u00e9tection<\/h2>\n<p>Il n&#x27;existe pas de technique unique qui convienne \u00e0 toutes les machines ou \u00e0 tous les dysfonctionnements. Les programmes \u00e9prouv\u00e9s combinent plusieurs m\u00e9thodes, chacune ayant ses propres atouts et ses propres exigences en mati\u00e8re de donn\u00e9es.<\/p>\n<h3>D\u00e9passement du seuil<\/h3>\n<p>L&#x27;approche la plus simple et la plus couramment utilis\u00e9e consiste \u00e0 comparer une mesure \u00e0 une valeur pr\u00e9d\u00e9finie <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/threshold\/\">seuil<\/a>: si la valeur d\u00e9passe la ligne, un d\u00e9faut est d\u00e9clar\u00e9. Un exemple courant est un niveau de vibration global d'environ 7,1 mm\/s RMS \u2014 une valeur que certains tableaux de s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 sp\u00e9cifiques \u00e0 la machine dans la <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/iso-20816-1\/\">ISO 20816<\/a> s\u00e9rie (anciennement ISO 10816) utilisent comme limite de zone pour des groupes de machines et des conditions de support particuliers. Il ne s'agit toutefois pas d'une limite universelle : pour un v\u00e9ritable seuil d'alerte, s\u00e9lectionnez la partie applicable de l'ISO 20816 pour la machine concern\u00e9e et associez-la aux tendances de r\u00e9f\u00e9rence et \u00e0 la criticit\u00e9 de la machine. De nombreux programmes \u00e9chelonnent ces limites en <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/alarm-level\/\">alarme<\/a>, <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/warning-level\/\">avertissement<\/a>, et <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/trip-level\/\">d\u00e9clenchement<\/a> niveaux.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Avantages :<\/strong> facile \u00e0 automatiser, crit\u00e8res de r\u00e9ussite ou d&#x27;\u00e9chec clairs, facile \u00e0 expliquer \u00e0 des non-sp\u00e9cialistes.<\/li>\n<li><strong>Limites :<\/strong> le seuil doit \u00eatre correctement d\u00e9fini, et le d\u00e9faut doit atteindre une ampleur suffisante pour le franchir \u2014 ce qui entra\u00eene un d\u00e9calage et peut laisser passer des d\u00e9fauts qui produisent des signatures faibles mais caract\u00e9ristiques.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>\u00c9cart de tendance<\/h3>\n<p>Plut\u00f4t que d&#x27;attendre une limite absolue, cette m\u00e9thode surveille la forme de la <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/trending\/\">tendance<\/a> en soi. Une augmentation constante \u2014 ou, plus r\u00e9v\u00e9lateur encore, un changement soudain dans le <em>taux<\/em> de la courbe de mont\u00e9e \u2014 permet de d\u00e9tecter une d\u00e9faillance naissante bien avant qu&#x27;un seuil d\u00e9fini ne soit atteint. Comme la r\u00e9f\u00e9rence est l&#x27;historique de la machine elle-m\u00eame, cette technique est intrins\u00e8quement sp\u00e9cifique \u00e0 chaque machine et permet de d\u00e9tecter les probl\u00e8mes \u00e0 un stade pr\u00e9coce. Sa seule v\u00e9ritable exigence est un ensemble de <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/baseline-data\/\">donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence<\/a> par rapport \u00e0 laquelle on peut \u00e9valuer tout \u00e9cart.<\/p>\n<h3>D\u00e9tection d&#x27;anomalies spectrales<\/h3>\n<p>Analyse de la fr\u00e9quence <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/spectrum\/\">spectre<\/a> r\u00e9v\u00e8le non seulement <em>que<\/em> quelque chose a chang\u00e9, mais <em>quoi<\/em>. Nouveaux sommets \u00e0 <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/bearing-fault-frequencies\/\">fr\u00e9quences de d\u00e9faut des roulements<\/a>, les pics existants augmentant <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/amplitude\/\">amplitude<\/a>, ou l&#x27;\u00e9mergence de <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/sidebands\/\">bandes lat\u00e9rales<\/a> et <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/harmonics\/\">harmoniques<\/a> chaque point correspond \u00e0 un type de d\u00e9faut sp\u00e9cifique. Cette pr\u00e9cision constitue son grand avantage, m\u00eame si elle n\u00e9cessite de v\u00e9ritables capacit\u00e9s d&#x27;analyse spectrale ainsi qu&#x27;un ensemble de spectres de r\u00e9f\u00e9rence fiables \u00e0 des fins de comparaison.<\/p>\n<h3>M\u00e9thodes statistiques<\/h3>\n<p>Les m\u00e9thodes statistiques signalent les valeurs qui s&#x27;\u00e9cartent de la distribution normale caract\u00e9ristique d&#x27;un fonctionnement normal \u2014 par exemple, toute mesure sup\u00e9rieure \u00e0 la moyenne plus trois \u00e9carts-types, ou tout d\u00e9passement des limites d&#x27;un diagramme de contr\u00f4le. En tenant compte de la dispersion inh\u00e9rente aux mesures r\u00e9elles, ces m\u00e9thodes r\u00e9duisent les fausses alarmes, mais elles n\u00e9cessitent un \u00e9chantillon de taille suffisante pour d\u00e9finir de mani\u00e8re fiable ce qui est \u00ab normal \u00bb.<\/p>\n<h3>Reconnaissance de formes et apprentissage automatique<\/h3>\n<p>Le niveau le plus sophistiqu\u00e9 entra\u00eene des algorithmes \u2014 notamment des r\u00e9seaux neuronaux \u2014 sur des signatures saines par opposition aux signatures d\u00e9fectueuses, permettant ainsi la d\u00e9tection automatis\u00e9e de sch\u00e9mas subtils que les r\u00e8gles fixes ne parviennent pas \u00e0 rep\u00e9rer. En contrepartie, cela n\u00e9cessite un volume important de donn\u00e9es d&#x27;apprentissage \u00e9tiquet\u00e9es ainsi que les ressources informatiques n\u00e9cessaires pour faire fonctionner ces mod\u00e8les.<\/p>\n<h2>2. \u00c9valuation des performances de d\u00e9tection<\/h2>\n<p>La qualit\u00e9 d&#x27;un syst\u00e8me de d\u00e9tection d\u00e9pend de son taux de d\u00e9tection et de son taux de fausses alertes. Quatre indicateurs, issus de la th\u00e9orie de la classification, permettent de quantifier ses performances.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sensibilit\u00e9 (taux de vrais positifs) :<\/strong> la proportion de d\u00e9fauts r\u00e9els effectivement d\u00e9tect\u00e9s \u2014 Vrais positifs \/ (Vrais positifs + Faux n\u00e9gatifs). Un programme bien r\u00e9gl\u00e9 vise un taux sup\u00e9rieur \u00e0 90-95 % ; une sensibilit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9e signifie moins de d\u00e9fauts non d\u00e9tect\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Sp\u00e9cificit\u00e9 (taux de vrais n\u00e9gatifs) :<\/strong> la proportion de machines saines correctement identifi\u00e9es comme telles \u2014 Vrais n\u00e9gatifs \/ (Vrais n\u00e9gatifs + Faux positifs). L\u00e0 encore, l&#x27;objectif est de 90 \u00e0 95 % ; une sp\u00e9cificit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9e signifie moins de fausses alertes.<\/li>\n<li><strong>Taux de fausses alertes :<\/strong> la proportion d&#x27;alertes qui s&#x27;av\u00e8rent sans fondement, qu&#x27;il faudrait id\u00e9alement maintenir en dessous de 5 \u00e0 10 %. Un taux \u00e9lev\u00e9 engendre <em>fatigue de l&#x27;alarme<\/em>, cette \u00e9rosion progressive de la confiance qui pousse les techniciens \u00e0 ignorer les avertissements \u2014 et cela se fait au d\u00e9triment direct de la sensibilit\u00e9.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9lai de d\u00e9tection :<\/strong> le d\u00e9lai entre la premi\u00e8re d\u00e9tection et la d\u00e9faillance fonctionnelle. Plus ce d\u00e9lai est long, mieux c&#x27;est, car cela laisse plus de temps pour s&#x27;organiser. Pour les d\u00e9faillances de roulements d\u00e9tect\u00e9es gr\u00e2ce aux vibrations, ce d\u00e9lai est g\u00e9n\u00e9ralement de quelques semaines \u00e0 plusieurs mois, et la m\u00e9thode utilis\u00e9e a son importance : <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/envelope-analysis\/\">analyse d&#039;enveloppe<\/a> d\u00e9tecte syst\u00e9matiquement les premiers signes de d\u00e9t\u00e9rioration des roulements bien plus t\u00f4t que la surveillance globale seule.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>3. Difficult\u00e9s pratiques<\/h2>\n<p>Dans la r\u00e9alit\u00e9, les machines se comportent rarement de mani\u00e8re aussi r\u00e9guli\u00e8re que dans les manuels, et trois situations viennent r\u00e9guli\u00e8rement compliquer la d\u00e9tection.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00c9quilibre entre d\u00e9tection pr\u00e9coce et fausses alertes :<\/strong> Si l&#x27;on cherche \u00e0 d\u00e9clencher une alerte le plus t\u00f4t possible, on risque in\u00e9vitablement de provoquer de fausses alertes, tandis qu&#x27;attendre un signal incontestable fait perdre un temps pr\u00e9cieux. La solution habituelle consiste \u00e0 mettre en place un syst\u00e8me d&#x27;alerte \u00e0 plusieurs niveaux et \u00e0 recouper les donn\u00e9es de plusieurs param\u00e8tres avant de prendre une d\u00e9cision.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9fauts intermittents :<\/strong> Les probl\u00e8mes qui apparaissent et disparaissent peuvent rester en dessous du seuil lors d&#x27;une mesure p\u00e9riodique de tourn\u00e9e. Pour les d\u00e9tecter, il faut <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/continuous-monitoring\/\">surveillance continue<\/a> ou un <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/peak-hold\/\">maintien de la cr\u00eate<\/a> un enregistrement qui pr\u00e9serve le pire moment.<\/li>\n<li><strong>Plusieurs d\u00e9fauts simultan\u00e9s :<\/strong> Lorsque plusieurs d\u00e9fauts apparaissent simultan\u00e9ment, ils peuvent se masquer mutuellement dans le signal vibratoire ; il est donc n\u00e9cessaire de recourir \u00e0 une analyse approfondie et multim\u00e9thode pour les distinguer.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>4. V\u00e9rification des d\u00e9fauts \u00e0 l&#x27;aide de plusieurs param\u00e8tres<\/h2>\n<p>Le recoupement de deux indicateurs ind\u00e9pendants ou plus permet de r\u00e9duire consid\u00e9rablement les fausses alertes, car un v\u00e9ritable d\u00e9faut a tendance \u00e0 se manifester \u00e0 plusieurs endroits \u00e0 la fois.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Vibrations et temp\u00e9rature combin\u00e9es :<\/strong> Le fait que les deux montent confirme un probl\u00e8me de roulement ; les vibrations seules indiquent une cause m\u00e9canique telle que <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/unbalance\/\">d\u00e9s\u00e9quilibre<\/a> ou <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/misalignment\/\">d\u00e9salignement<\/a>; la temp\u00e9rature \u00e0 elle seule laisse supposer un probl\u00e8me de lubrification ou de frottement.<\/li>\n<li><strong>Plusieurs param\u00e8tres de vibration :<\/strong> Une augmentation g\u00e9n\u00e9rale, associ\u00e9e \u00e0 l&#x27;apparition d&#x27;une fr\u00e9quence caract\u00e9ristique du roulement, permet de confirmer la pr\u00e9sence d&#x27;un d\u00e9faut au niveau du roulement avec bien plus de certitude que l&#x27;un ou l&#x27;autre de ces sympt\u00f4mes pris isol\u00e9ment.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>5. D\u00e9tection automatis\u00e9e, manuelle et hybride<\/h2>\n<p>La d\u00e9tection peut \u00eatre effectu\u00e9e par un logiciel, par un expert ou, mieux encore, par les deux travaillant de concert.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>D\u00e9tection automatique<\/strong> est rapide, fiable et fonctionne 24 heures sur 24, en s&#x27;appuyant sur des contr\u00f4les de seuil, des algorithmes statistiques et l&#x27;apprentissage automatique. Son inconv\u00e9nient est qu&#x27;il peut passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de probl\u00e8mes subtils et parfois se d\u00e9clencher en raison de bruits parasites.<\/li>\n<li><strong>D\u00e9tection manuelle (par un expert)<\/strong> apporte le jugement humain, la prise en compte du contexte et la reconnaissance de sch\u00e9mas acquise par la formation \u00e0 l&#x27;analyse du spectre et \u00e0 l&#x27;inspection des formes d&#x27;onde. Ce processus est toutefois chronophage, difficile \u00e0 mettre \u00e0 l&#x27;\u00e9chelle et d\u00e9pend d&#x27;une expertise rare \u2014 celle certifi\u00e9e dans le cadre de <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/iso-18436-2\/\">ISO 18436-2<\/a>.<\/li>\n<li><strong>L&#x27;approche hybride<\/strong> \u2014 un contr\u00f4le automatis\u00e9 de l&#x27;ensemble de la flotte, assorti d&#x27;un examen par des experts des exceptions signal\u00e9es \u2014 allie efficacit\u00e9 et pr\u00e9cision et constitue la norme dans les programmes bien \u00e9tablis.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>O\u00f9 utiliser les instruments de terrain<\/h3>\n<p>D\u00e8s qu&#x27;un outil de d\u00e9pistage signale un probl\u00e8me, la prochaine \u00e9tape consiste g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 effectuer une mesure plus approfondie au niveau de la machine. Un analyseur portable \u00e0 deux canaux tel que le <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/produit\/balanset-1\/\">Balanset-1A<\/a> permet \u00e0 un technicien de se rendre pr\u00e8s de la machine suspecte, de capturer un spectre haute r\u00e9solution et <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/time-waveform\/\">forme d&#039;onde temporelle<\/a>, et v\u00e9rifier si l&#x27;alarme signale un v\u00e9ritable d\u00e9faut \u2014 et si ce d\u00e9faut est un balourd, le corriger imm\u00e9diatement en <a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/equilibrage-des-champs\/\">\u00e9quilibrage sur place<\/a> sans d\u00e9monter la machine. Ce cycle serr\u00e9, de la d\u00e9tection \u00e0 la confirmation puis \u00e0 la correction, est pr\u00e9cis\u00e9ment ce qu\u2019un programme hybride est con\u00e7u pour offrir.<\/p>\n<p>La d\u00e9tection des d\u00e9faillances est la capacit\u00e9 fondamentale qui rend possible la maintenance pr\u00e9dictive, en identifiant les probl\u00e8mes naissants suffisamment t\u00f4t pour pouvoir s&#x27;y pr\u00e9parer. Lorsqu&#x27;elle est bien men\u00e9e \u2014 gr\u00e2ce \u00e0 une combinaison judicieuse de m\u00e9thodes de d\u00e9tection, \u00e0 des seuils d\u00e9finis avec soin et \u00e0 un \u00e9quilibre m\u00fbrement r\u00e9fl\u00e9chi entre sensibilit\u00e9 et sp\u00e9cificit\u00e9 \u2014, elle fournit les alertes pr\u00e9coces qui permettent de maintenir les \u00e9quipements en \u00e9tat de fonctionnement tout en r\u00e9duisant \u00e0 la fois les co\u00fbts de maintenance et le risque de d\u00e9faillance catastrophique.<\/p>\n<hr>\n<p><a href=\"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/glossary\/\">\u2190 Retour \u00e0 l&#039;index principal<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>D\u00e9couvrez la d\u00e9tection des pannes dans le diagnostic des machines, le processus d&#039;identification des d\u00e9fauts naissants par l&#039;analyse vibratoire avant qu&#039;ils ne provoquent des d\u00e9faillances fonctionnelles.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"ai_generated_summary":"","footnotes":""},"categories":[109,110],"tags":[],"class_list":["post-117","glossary","type-glossary","status-publish","hentry","category-glossary","category-vibration-diagnostics"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/glossary\/117","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/glossary"}],"about":[{"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/glossary"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/glossary\/117\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":102175,"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/glossary\/117\/revisions\/102175"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=117"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=117"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/vibromera.eu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=117"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}