Cet article traite le problème du pronostic de fautes des systèmes à événements discrets modélisés par des Réseaux de Petri Etiquetés (LPN). Le pronostic de fautes est un processus en ligne, également connu sous le nom de prédiction de fautes. Il a pour objectif principal de détecter qu'une faute non observable, se produira inéluctablement dans le futur, compte tenu de l'observation actuelle d'événements. En utilisant les concepts de marquage de base et d'arbres d'accessibilité, nous montrons que le pronostic peut être effectué en ligne en exploitant une copie du LPN d'origine, appelée Réseau de Petri piloté par les fautes. Ce travail propose donc une solution au problème du pronostic de fautes pour tout LPN borné, sans cycles de transitions non observables.