Brevet FR3108758A1 — publié le 20211001

Procédé de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, procédé de contrôle et dispositif associés Un aspect de l’invention concerne un procédé d’apprentissage d’une pluralité des réseaux de neurones non indépendant destiné au contrôle de pièces mécaniques à l’aide d’une méthode itérative permettant de rendre la mise à jour des neurones linéairement dépendante du nombre de réseaux de neurones tout en garantissant l’obtentions de réseaux de neurones non indépendants bien répartis sur la distribution de leurs paramètres connaissant les données de travail. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de contrôle de pièce mécanique faisant usage d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 1 Procédé de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, procédé de contrôle et dispositif associés DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des réseaux de neurones appliqués au contrôle non destructif. La présente invention concerne un procédé de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants. L’invention concerne également un procédé de contrôle à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones mise à jour avec un procédé de mise à jour selon l’invention. L’invention concerne en outre un dispositif mettant en œuvre l’un de ces procédés. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Lorsqu’une pluralité de réseau de neurones est utilisée pour le contrôle d’une pièce mécanique, il est important que ces réseaux soient bien répartis sur la distribution de leurs paramètres connaissant les données de travail. Cette bonne répartition peut ensuite être utilisée de différentes façons, notamment dans la détection de données nouvelles, c’est-à-dire de nouveaux défauts ou de nouvelles pièces n’appartenant pas aux données utilisées pour l’apprentissage de la pluralité de réseaux de neurones. Cependant, les méthodes d’ensembles avec des réseaux indépendants telles que celles avec des initialisations multiples aléatoires n’ont aucun moyen d’induire cette bonne répartition. De manière similaire, les méthodes d’échantillonnage se concentrent autour de la moyenne et ne s’en éloignent qu’au prix de longs calculs. Les méthodes à choix multiples, quant à elles, rendent des réseaux non-performants sur certaines données, ce qui ne permet pas une bonne exploitation de l’ensemble des réseaux. La méthode SVGD introduit une répulsion explicite entre les réseaux afin d’assurer leur bonne répartition tout en les faisant aller vers les principaux modes de la distribution des paramètres des réseaux, ce qui permet d’assurer leurs performances. Néanmoins, son coût de calcul est quadratique en fonction du nombre de réseaux. Ce fort coût de calcul ne permet pas de mettre à jour rapidement les réseaux dans la chaîne de contrôle et donc ne permet pas un apprentissage en ligne. Il existe donc un besoin d’un procédé de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants peu gourmand en ressources de calcul permettant d’obtenir des réseaux de neurones non indépendants bien répartis sur la distribution de leurs paramètres connaissant les données de travail. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en utilisant une méthode de mise à jour de la pluralité de réseaux de neurone non indépendants compatible avec la mise en place sur une chaine de contrôle. Pour cela, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants dédiés au contrôle d’une pièce mécanique, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus, le procédé comprenant, à partir d’au moins une image annotée, une étape de mise à jour de la pluralité de réseaux de neurones durant laquelle les paramètres de la pluralité de réseaux de neurones non indépendants sont mis à jour à l’aide de l’expressions suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux après la mise à jour, est un pas et est un vecteur fonction de telle que est définie par : avec des échantillons , établis en fonction d’une densité désigne le nombre d’échantillons considérés établis en fonction de la densité , désigne le vecteur associé à l’échantillon , est une fonction telle qu’un noyau peut être défini par : où signifie que le vecteur est établi selon la loi de probabilité et est une fonction définie par : où est le gradient en fonction de , est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image annotée. Ainsi, la méthode développée par les inventeurs permet de calculer une répulsion moyenne qui va être appliquée aux réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones par rapport à l’échantillon . Le calcul de cette répulsion moyenne ne nécessite de parcourir qu’une seule fois tous les réseaux . Ainsi, le coût de calcul de la méthode développée par les inventeurs est linéaire en fonction du nombre de réseaux et du nombre d’échantillons, c’est-à-dire , et non plus quadratique en fonction du nombre de réseaux de neurones comme dans le cas des méthodes de l’état de la technique telles que la méthode SVGD. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Avantageusement, le procédé comprend, avant l’étape de mise à jour de la pluralité de réseaux de neurones : une étape d’acquisition d’au moins une image ; une étape d’annotation de l’image acquise. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de contrôle d’une pièce mécanique à partir d’au moins une image de la pièce mécanique à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus, ledit procédé comprenant : pour chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, une étape de détermination, à partir de l’image de la pièce mécanique, d’une statistique des prédictions de la présence d’un défaut au sein de la pièce mécanique ; à partir de la statistique des prédictions une étape de calcul d’un indicateur de divergence dans les prédictions effectuées par chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones ; lorsque l’indicateur de divergence est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, une étape de détection d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce mécanique, et lorsqu’un nouveau défaut ou une nouvelle pièce mécanique est détecté : une étape d’annotation de l’image associée au nouveau défaut et/ou à la nouvelle pièce ; et à partir de l’image annotée, une étape d’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones à l’aide d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un deuxième aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Avantageusement le procédé comprend, lorsqu’aucun nouveau défaut ou aucune nouvelle pièce n’est détecté, une étape de détermination de la présence d’un défaut à partir de la statistique des prédictions de la présence d’un défaut. Avantageusement, l’indicateur de divergence est donné par l’entropie de prédiction ou par l’information mutuelle. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention ou un deuxième aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon un premier aspect de l’invention ou un deuxième aspect de l’invention. Un cinquième aspect de l’invention concerne un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon un quatrième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre un ordinogramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La montre un ordinogramme d’un procédé selon un deuxième aspect de l’invention. La montre une représentation schématique d’un dispositif selon un troisième aspect de l’invention. La illustre le principe de la détection d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce utilisée dans le procédé selon un deuxième aspect de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Un premier aspect de l’invention illustré à la figure 1 concerne un procédé 100 de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones dédiés au contrôle d’une pièce mécanique PM, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces PM connus. Le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend, à partir d’au moins une image IM annotée, de préférence une pluralité d’images IM annotés, une étape 1E3 de mise à jour de la pluralité de réseaux de neurones durant laquelle les paramètres de la pluralité de réseaux de neurones non indépendants sont mis à jour à l’aide de l’expressions suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux après la mise à jour, est un pas et , avec le nombre de paramètres de chaque réseau de neurones, est un vecteur fonction de telle que et définie par : avec des échantillons , établis en fonction d’une densité désigne le nombre d’échantillons considérés établis en fonction de la densité , désigne le vecteur associé à l’échantillon , est une fonction telle qu’un noyau peut être défini par : où signifie que le vecteur est établi selon la loi de probabilité et une fonction définie par : où est le gradient en fonction de , est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image IM annotée. Ainsi, la méthode développée par les inventeurs calcule une répulsion moyenne qui va être appliquée aux réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones par rapport à l’échantillon . Le calcul de cette répulsion moyenne ne nécessite de parcourir qu’une seule fois tous les réseaux . Ensuite, cette répulsion moyenne va être appliquée à chaque réseau avec une pondération qui va dépendre de l’éloignement entre le réseau mis à jour et l’échantillon. Ainsi, le coût de calcul de la méthode développé par les inventeurs est linéaire en fonction du nombre de réseaux et du nombre d’échantillons, c’est-à-dire , et non plus quadratique en fonction du nombre de réseaux de neurones comme dans le cas de la méthode SVGD. Par exemple, en prenant , un seul échantillon et (donc un seul ) est à calculer et la méthode d’apprentissage incrémental utilisée dans le procédé selon un premier aspect de l’invention est linéaire en fonction du nombre de réseaux de neurones. De manière plus détaillée, le calcul des coefficients , qui jouent le rôle de facteurs de pondération de la répulsion moyenne en fonction du réseau mis à jour, est fait préalablement à la mise à jour après avoir obtenu par échantillonnage. Ce calcul n’est en général pas coûteux. Concernant le choix de la distribution d’échantillonnage, en théorie, afin d’assurer le bon fonctionnement de la méthode, il est souhaitable de choisir une distribution proche de celle des réseaux . En particulier, la distribution des réseaux eux-mêmes peut être choisie, ce qui fait que l’on peut prendre comme échantillon l’un des réseaux tiré au hasard. Ceci a l’avantage d’induire un gain en mémoire car l’on n’a pas à stocker en plus des réseaux un échantillon . Ainsi, la mise à jour des réseaux de neurones par apprentissage incrémental est accélérée, ce qui permet une utilisation dans une chaîne de contrôle. Le tirage au sort de l’échantillon est de préférence effectué à chaque itération de la méthode de mise à jour. Afin de dériver les relations qui viennent d’être détaillées, les inventeurs ont tiré parti de la méthode SVGD (pour « Stein Variational Gradient Descent » en anglais) qui induit une répulsion entre les réseaux mais avec un coût quadratique en fonction du nombre de réseaux. La méthode SVGD effectue la mise à jour où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux après la mise à jour, est un pas et est un vecteur fonction de telle que et définie par : où est le nombre de réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, est la fonction noyau, est le gradient en fonction de , est la fonction logarithme, est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image ou de la pluralité d’images annotée. Bien que la méthode SVGD permette l’utilisation de tout type de fonction noyau , les inventeurs ont considéré une fonction du type : où est une densité de probabilité, et où la fonction est définie positive et symétrique à l’instar de la fonction noyau . Le calcul de l’intégrale ci-dessus n’est généralement pas faisable en pratique pour des réseaux de grande dimension. Cependant, les inventeurs ont noté que, en effectuant un échantillonnage selon la loi de probabilité donnée par la densité , il est possible de reformuler cette intégrale de manière approximative de sorte que : où désigne le nombre d’échantillons utilisés, par exemple , voire . Ainsi, il est possible de reformuler l’expression de de la manière suivante : où est la répulsion moyenne par rapport à l’échantillon ayant l’expression suivante : Ensuite, la mise à jour de chaque réseau se fait à l’aide de la relation suivante : La ou les images IM de la pièce nécessaires à la mise en œuvre du procédé 100 selon un premier aspect de l’invention peuvent être transmises par un dispositif d’acquisition. Dans ce cas, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape de réception d’au moins une image IM de la pièce mécanique PM, de préférence une pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM. Dans un mode de réalisation illustré à la figure 3, cette réception pourra se faire au moyen d’un module M0’ de communication, par exemple une carte Bluetooth, Wi-Fi ou Ethernet. La ou les images IM de la pièce PM nécessaires à la mise en œuvre du procédé 100 selon un premier aspect de l’invention peuvent également être acquises par le dispositif mettant en œuvre le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention. Dans ce cas, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape 1E1 d’acquisition d’au moins une image IM de la pièce mécanique PM, de préférence une pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM. Dans un mode de réalisation illustré à la figure 3, cette acquisition pourra se faire au moyen d’un module M0 d’acquisition, par exemple une ou plusieurs caméras CCD. Il est utile de noter que le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention peut être mis en œuvre à partir d’un seule image IM ou d’une pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM, la pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM pouvant par exemple être acquise pour différentes orientations de la pièce PM. Dans un mode de réalisation, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape E2 d’annotation, par exemple par un opérateur, de l’image acquise. Cette annotation (parfois aussi appelée labélisation) a pour but de caractériser le défaut et/ou la pièce associée à l’image acquise afin de pouvoir ensuite mettre à jour la pluralité de réseaux de neurones. Dans un mode de réalisation, l’étape 1E2 d’annotation est mise en œuvre à l’aide d’un module d’annotation M4. Dans un mode de réalisation, ce module M4 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire, d’un dispositif d’affichage (par ex. un écran ou un écran tactile) permettant d’afficher l’image ou les images à annoter et d’un dispositif de saisie (par ex. un clavier, une souris ou bien encore un écran tactile) permettant à un opérateur d’annoter l’image ou les images. A l’issue de cette étape 1E2, les données acquises sur la pièce PM ou le défaut (autrement dit la ou les images acquises) ont été annotées de sorte à obtenir des données annotées DA susceptibles d’être utilisées dans l’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones comme cela vient d’être détaillé. Il est possible de tirer parti des avantages du procédé 100 selon un premier aspect de l’invention dans le contrôle des pièces mécaniques, notamment pour la mise à jour de la pluralité de réseaux de neurones en charge de ce contrôle. Pour cela, un deuxième aspect de l’invention illustré à la et à la [Fig. 3] concerne un procédé 200 de contrôle d’une pièce mécanique PM à partir d’au moins une image IM de la pièce mécanique PM, de préférence une pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM, à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus. L’utilisation d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants permet de classifier les images IM de manière robuste, notamment dans le cas de données ambiguës. Par ailleurs, les paramètres optimaux des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones sont appris sur une base de données d’apprentissage. Par « paramètres optimaux », on entend les jeux de paramètres pour lesquels le plus haut taux de détections et le plus bas taux de fausses alarmes sont réalisés sur une base de données de validation. Cependant, l’apprentissage supervisé des réseaux de neurones sur une base d’apprentissage préalablement à la mise en œuvre d’un procédé selon un deuxième aspect de l’invention ne permet pas de prendre en compte de nouvelles pièces et/ou de nouveaux défauts qui pourraient arriver dans la chaîne de contrôle. Le procédé 200 selon un deuxième aspect de l’invention se propose d’automatiser la détection de ces nouvelles pièces et/ou de ces nouveaux défauts. On entend par nouveau défaut ou nouvelle pièce un défaut ou une pièce qui n’est pas présent dans la base d’apprentissage utilisée pour entrainer la pluralité de réseaux de neurones. Le procédé 200 selon un deuxième aspect de l’invention comprend, pour chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, une étape 2E1 de détermination, à partir de l’image IM ou de la pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM, d’une statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut au sein de la pièce PM. Autrement dit, chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones prédit une probabilité, pour chaque pixel de l’image IM ou de la pluralité d’images IM, de correspondre à un défaut. A l’issue de cette étape 2E1, une statistique SD des prédictions des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones concernant la présence d’un défaut dans la pièce est obtenue. Pour détecter les défauts, toute grandeur statistique déterminée à partir de la statistique SD des prédictions peut être utilisée (par exemple, la moyenne ou encore l’écart-type). Préférentiellement, le maximum des probabilités d’occurrence de défaut prédites par les réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones est utilisé. Dans un mode de réalisation, cette pluralité de réseaux de neurones est intégrée au sein d’un module M1 de détermination d’une statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut. Ce module M1 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Le procédé 200 selon un deuxième aspect de l’invention comprend ensuite, à partie de la statistique SD des prédictions, une étape 2E2 de détermination d’un indicateur de divergence ID dans les prédictions effectuées par chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones. Cet indicateur de divergence peut prendre plusieurs formes. Par exemple, dans un mode de réalisation, l’indicateur de divergence est déterminé à l’aide de l’écart-type des différentes prédictions. Dans un premier mode de réalisation alternatif, l’indicateur de divergence est déterminé à l’aide de l’entropie de la prédiction. Cette dernière se calcule pour chaque prédiction et connaissant l’entrée et les réseaux . Plus particulièrement, l’entropie de la prédiction connaissant l’entrée et les réseaux , est définie par la formule suivante : où est la distribution moyenne de la prédiction connaissant l’entrée et les réseaux . Cette distribution moyenne est donnée par la formule suivante : où est la distribution, connaissant l’entrée , de la prédiction faite par le réseau . Dans un deuxième mode de réalisation alternatif, l’indicateur de divergence est déterminé à partir de l’information mutuelle. L’information mutuelle est obtenue en soustrayant la moyenne des entropies des prédictions faites par chacun des réseaux à l’entropie de la prédiction connaissant l’entrée et les réseaux . Elle permet de mesurer l’information apportée par l’ensemble des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones. Plus particulièrement, l’information mutuelle est définie par la formule suivante : où est l’entropie de la prédiction faite par le réseau connaissant l’entrée , définie par la formule suivant : Bien entendu, d’autres mesures de la divergence entre les prédictions sont envisageables. Par exemple, il sera possible d’envisager l’utilisation d’un indicateur composite déterminé à partir tout ou partie des indicateurs qui viennent d’être présentés. Il est ensuite possible, à partir de cet indicateur de divergence, de déterminer la présence d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce. Pour cela, le procédé 200 selon un deuxième aspect de l’invention comprend également, lorsque l’indicateur ID de divergence est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, une étape 2E3 de détection d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce. Le résultat de cette étape 2E3 peut par exemple être représenté sous la forme d’un booléen BO qui prend la valeur « vrai » s’il s’agit d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce et « faux » dans le cas contraire. Il est utile de rappeler que, dans la présente invention, les réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones sont des réseaux de neurones non indépendants. Sans cela, la divergence dans les prédictions utilisée dans le procédé 200 selon un deuxième aspect de l’invention ne permettrait pas la détection de nouvelles données. Le principe de ce mode de détection est illustré à la Fig. 4. Cette figure représente en trait plein une courbe représentative de la fonction sur l’intervalle [-6,6]. Afin de pouvoir prédire la valeur de en fonction de , cent (100) réseaux de neurones non-indépendants ont été appris sur une base de données couvrant l’intervalle [-4,4]. Ensuite, la pluralité de réseaux de neurones a établi des prédictions sur l’intervalle [-6,6]. Les valeurs moyennes assignées à ces entrées sont représentées par les croix noires tandis que l’écart-type est représenté par la zone grisée. Sur l’intervalle [-4,4] utilisé pour l’apprentissage des réseaux de neurones, ces derniers font une bonne prédiction de la valeur avec un écart-type faible. A l’inverse, sur les intervalles [-6,-4[ et ]4,6] correspondant à de nouvelles données, les prédictions moyennes des réseaux de neurones s’éloignent fortement de la courbe rouge et l’écart-type entre les prédictions des réseaux augmente également. Ainsi, les données nouvelles par rapport à la base d’apprentissage peuvent être détectées en observant l’écart-type des prédictions des réseaux appris avec la méthode d’apprentissage de la présente invention. L’exemple ici illustré avec l’écart-type reste valable pour les autres indicateurs de divergence présentés précédemment. Dans un mode de réalisation, l’étape 2E2 de calcul d’un indicateur de divergence ID et l’étape 2E3 de détection d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce sont mises en œuvre à l’aide d’un module de détection M23 d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce. Dans un mode de réalisation, ce module M23 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Si aucune nouvelle pièce ou nouveau défaut n’est détecté, alors le procédé 200 comprend une étape 2E4’ de détermination de la présence d’un défaut à partir statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut. Le résultat de cette étape peut par exemple être représenté sous la forme d’un booléen PD qui prend la valeur « vrai » en présence d’un défaut et « faux » dans le cas contraire. Un tel booléen pourra ensuite être utilisé pour déclencher une alarme en cas de défaut ou bien encore déclencher l’intervention d’un opérateur. En revanche, si un nouveau défaut ou une nouvelle pièce a été détecté, il peut être avantageux de prendre en compte cette nouvelle donnée pour les caractérisations suivantes. Pour cela, le procédé 200 selon un deuxième aspect de l’invention comprend, lorsqu’un nouveau défaut et/ou une nouvelle pièce a été détecté (c’est-à-dire que le défaut ou la pièce n’appartient pas aux défauts ou aux pièces de la librairie utilisée pour l’apprentissage) une étape 2E4 d’annotation, par exemple par un opérateur, de l’image acquise, puis, à partir de l’image annotée DA ou de la pluralité d’images IM annotées, une étape 2E5 d’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones à l’aide d’un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention. Ainsi, la mise à jour des paramètres des réseaux de neurones par apprentissage incrémental est faite par une méthode d’ensemble ce qui permet d’assurer que la divergence entre les prédictions des différents réseaux de neurones soit forte en présence d’une donnée nouvelle (c.à.d. un nouveau défaut et/ou une nouvelle pièce), les réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones ainsi appris couvrant bien l’espace des paramètres. En d’autres termes, les réseaux de neurones ainsi obtenus sont bien répartis sur la distribution de leurs paramètres connaissant les données de travail. Un tel résultat ne peut pas être obtenu avec les autres méthodes de l’état de la technique, exception faite de la méthode SVGD qui est cependant beaucoup plus gourmande en puissance de calcul. Plus particulièrement, les méthodes d’ensembles avec des réseaux indépendants telles que celles avec des initialisations multiples aléatoires n’ont aucun moyen d’induire cette bonne répartition. De manière similaire, les méthodes d’échantillonnage se concentrent autour de la moyenne et ne s’en éloignent qu’au prix de longs calculs rendant cette méthode inutilisable en pratique. Enfin, les méthodes à choix multiples, font courir le risque de rendre une partie au moins des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones non-performants sur certaines données, ce qui ne permet pas une bonne exploitation de la pluralité de réseaux de neurones. A l’issue de l’étape 1E5 d’apprentissage incrémental de nouveaux paramètres sont obtenus pour chaque réseaux de neurone de la pluralité de réseaux de neurones. La pluralité de réseau de neurones peut ensuite être à nouveau utilisée pour la détection de défaut dans une pièce mécanique en prenant en compte le nouveau défaut et/ou la nouvelle pièce qui devient alors un défaut connu ou une pièce connue pour les itérations suivantes. Afin de mettre en œuvre un procédé 100,200 selon un premier aspect de l’invention ou un deuxième aspect de l’invention, un troisième aspect de l’invention illustré à la figure 3 concerne un dispositif DI de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants ou de détection d’un défaut dans une pièce. Dans un mode de réalisation, le dispositif DI comprend un module M0 d’acquisition permettant l’acquisition d’une ou plusieurs images IM de la pièce mécanique PM. Dans un mode de réalisation, le dispositif DI comprend un module de réception M0’ permettant de recevoir des images IM prises par un module d’acquisition distant. Dans un mode de réalisation, le dispositif DI comprend un module M1 de détermination d’une statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut, ladite statistique étant déterminée à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants. Ce module M1 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Dans un mode de réalisation, le dispositif DI comprend un module M23 de détection d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce PM. Dans un mode de réalisation, ce module M23 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Dans un mode de réalisation, un module unique assure les fonctions du module M23 de détection et du module M1 de détermination d’une statistique SD de prédiction. Dans un mode de réalisation le dispositif DI comprend un module d’annotation M4. Dans un mode de réalisation, ce module M4 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire, d’un dispositif d’affichage (par ex. un écran ou un écran tactile) permettant d’afficher l’image ou les images à annoter et d’un dispositif de saisie (par ex. un clavier, une souris ou bien encore un écran tactile) permettant à un opérateur d’annoter l’image ou les images IM. Procédé (100) de mise à jour d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants dédiés au contrôle d’une pièce mécanique (PM), lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces (PM) connus, le procédé (100) comprenant, à partir d’au moins une image (IM) annotée, une étape (1E3) de mise à jour de la pluralité de réseaux de neurones durant laquelle les paramètres de la pluralité de réseaux de neurones non indépendants sont mis à jour à l’aide de l’expressions suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux après la mise à jour, est un pas et , avec le nombre de paramètres de chaque réseau de neurones, est un vecteur fonction de telle que et définie par : avec des échantillons , établis en fonction d’une densité désigne le nombre d’échantillons considérés établis en fonction de la densité , désigne le vecteur associé à l’échantillon , est une fonction telle qu’un noyau peut être défini par : où signifie que le vecteur est établi selon la loi de probabilité et une fonction définie par : où est le gradient en fonction de , est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image (IM) annotée. Procédé (100) selon la revendication précédente comprenant en outre, avant l’étape (1E3) de mise à jour de la pluralité de réseaux de neurones : une étape (1E1) d’acquisition d’au moins une image (IM) ; une étape (1E2) d’annotation de l’image (IM) acquise. Procédé (200) de contrôle d’une pièce mécanique (PM) à partir d’au moins une image (IM) de la pièce mécanique (PM) à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus, ledit procédé comprenant : pour chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, une étape (2E1) de détermination, à partir de l’image (IM) de la pièce mécanique (PM), d’une statistique (SD) des prédictions de la présence d’un défaut au sein de la pièce mécanique (PM) ; à partir de la statistique (SD) des prédictions une étape (2E2) de calcul d’un indicateur (ID) de divergence dans les prédictions effectuées par chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones ; lorsque l’indicateur (ID) de divergence est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, une étape (2E3) de détection d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce mécanique (PM), et lorsqu’un nouveau défaut ou une nouvelle pièce mécanique (PM) est détecté : une étape (2E4) d’annotation de l’image (IM) associée au nouveau défaut et/ou à la nouvelle pièce ; et à partir de l’image annotée (DA), une étape (2E5) d’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones à l’aide d’un procédé selon la revendication 1. Procédé (200) selon la revendication précédente comprenant, lorsqu’aucun nouveau défaut ou aucune nouvelle pièce est détecté, une étape (2E4’) de détermination de la présence d’un défaut à partir statistique (SD) des prédictions de la présence d’un défaut. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’indicateur (ID) de divergence est donné par l’entropie de prédiction. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5 dans lequel l’indicateur (ID) de divergence est donnée par l’information mutuelle. Dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 6. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 8.