Dans ce travail nous nous proposons de concevoir un système de diagnostic par reconnaissance de formes immunitaires. La reconnaissance de formes est un vaste champ de recherche, indispensable à tout système intelligent d’aide à la décision. En nous inspirant des systèmes immunitaires nous avons essayé de capturer plusieurs propriétés utiles à la reconnaissance, comme la mémorisation et l’adaptation. L’algorithme développé est inspiré de l’algorithme d’apprentissage bio «CLONCLAS ». Cet algorithme utilise une nouvelle formule pour le calcul d’affinité qui est plus proche du modèle réel. Un logiciel informatique de simulation interactive baptisé DAIS (Diagnosis Artificiel Immun System) est développé sous MATLAB au sein du LAP (Batna), destiné à l’apprentissage et au test d’un système de diagnostic immunitaire de pannes d’un procédé industriel complexe. DAIS utilise les théories immunitaires pour le diagnostic industriel, plus précisément la sélection clonale.