Le but d~un système adaptatif de diagnostic est de surveiller et diagnostiquer un système tout en s~adaptant à son évolution. Ceci passe par l~adaptation des diagnostiqueurs qui précisent ou enrichissent leur propre modèle pour suivre au mieux le système au fil du temps. Pour détecter les besoins d~adaptation, nous proposons un cadre de diagnostic multi-sources s~inspirant de la fusion d~information. Des connaissances fournies par le concepteur sur des relations attendues entre les diagnostiqueurs mono-source forment un méta-modèle du diagnostic. La compatibilité des résultats du diagnostic avec le méta-modèle est vérifiée en ligne. Lorsqu~une de ces relations n~est pas vérifiée, les diagnostiqueurs concernés sont modifiés. Nous appliquons cette approche à la conception d~un système adaptatif de détection d~intrusion à partir d~un flux de connexions à un serveur Web. Les évaluations du système mettent en évidence sa capacité à améliorer la détection des intrusions connues et à découvrir de nouveaux types d~attaque.