L’imagerie acoustique a de nombreuses applications dans le domaine industriel. La localisation de sources acoustiques est largement utilisée dans l’automobile et l’aéronautique dans le but d’améliorer le confort des passagers. Les méthodes d’imagerie acoustique se sont également révélées efficaces dans le domaine du diagnostic des machines tournantes. Il est courant d’utiliser des accéléromètres pour la surveillance des machines car le diagnostic par analyse vibratoire fait appel à des outils et des indicateurs maitrisés. Cependant, ce type d’analyse requiert un positionnement stratégique des capteurs qui n’est pas toujours réalisable. De plus, cette approche permet d’analyser les défauts dans les domaines temporel et fréquentiel mais donne peu d’information sur leur localisation spatiale.L’imagerie acoustique peut se défaire de ces contraintes, ce qui lui confère un avantage précieux dans certaines configurations. Elle permet d’avoir une vision globale de la répartition de l’énergie non seulement sur les dimensions temporelle et fréquentielle mais aussi sur la dimension spatiale. L’intérêt de la méthode proposée est double. Premièrement, il est intéressant de combiner plusieurs méthodes d’imagerie acoustique de manière à ce qu’elles soient complémentaires. Le beamforming est une méthode robuste peu sensible au bruit environnant mais possède une résolution spatiale faible en basse fréquence. A l’inverse, la méthode des sources équivalentes possède une résolution correcte en basse fréquence mais nécessite un processus de régularisation du problème inverse. Une des deux méthodes sera privilégiée en fonction du défaut recherché. Le second point de notre étude est de visualiser des indicateurs utilisés en diagnostic (kurtosis, facteur crête, etc...) plutôt que la pression rayonnée par la machine qui ne permet pas toujours de conclure sur la présence d’un défaut. L’étude présentée propose de tester expérimentalement cette approche à l’aide d’un banc d’essais sur lequel des défauts d’engrenage sont introduits.