Brevet FR3113529A1 — publié le 20220225

Procédé de caractérisation d’une pièce (10), comportant: réalisation de mesures à l’aide d’un capteur (11), le capteur étant disposé sur la pièce ou face à la pièce ; formation d’au moins une matrice de mesures (M) à l’aide des mesures effectuées lors de l’étape a); utilisation de la matrice en tant que donnée d’entrée d’un réseau de neurones convolutif (CNN 2 ), comportant : un bloc d’extraction (A 1 ), configuré pour extraire des caractéristiques de chaque donnée d’entrée ; un bloc de classification (B 2 ), configuré pour effectuer une classification des caractéristiques extraites, le bloc de classification débouchant sur au moins un nœud ; en fonction de chaque nœud, détection de la présence d’un défaut dans la pièce; Le réseau de neurones mis en œuvre lors de l’étape c) est établi en prenant en compte le bloc d’extraction d’un autre réseau de neurones préalablement paramétré. Figure 2B. Procédé de caractérisation d’une pièce par contrôle non destructif Le domaine technique de l’invention est l’interprétation de mesures par contrôle non destructif réalisées sur une pièce mécanique ou une partie d’une structure. ART ANTERIEUR Le CND, signifiant Contrôle Non destructif consiste à effectuer une surveillance de pièces ou de structures mécaniques, à l’aide de capteurs, de façon non destructive. L’objectif est d’effectuer un contrôle et/ou détecter et suivre l’apparition de défauts structurels. Il s’agit de suivre l’intégrité d’une pièce contrôlée, de façon à prévenir la survenue d’accidents, ou de prolonger la durée d’utilisation de la pièce dans de bonnes conditions de sécurité. Le CND est couramment mis en œuvre dans des équipements sensibles, de façon à optimiser le remplacement ou la maintenance. Les applications sont nombreuses dans le contrôle d’équipements industriels, par exemple dans l’exploitation pétrolière, dans le nucléaire, ou dans les transports, par exemple dans l’aéronautique. Les capteurs utilisés dans le CND sont des capteurs non destructifs, n’induisant pas de dommage sur les pièces contrôlées. Les pièces contrôlées peuvent être des éléments structurels d’équipements industriels ou d’aéronefs, ou des ouvrages de génie civil, par exemple des ponts ou des barrages. Les méthodes mises en œuvre sont variées. Elles peuvent par exemple mettre en œuvre des rayons X, ou des ondes ultrasonores ou la détection par courants de Foucault. Lors de leur mise en œuvre, les capteurs sont reliés à des moyens informatiques, de façon à pouvoir interpréter les mesures effectuées. La présence d’un défaut, dans une pièce, entraîne une signature du défaut, mesurable par un capteur. Les moyens informatiques effectuent une inversion. Il s’agit, à partir des mesures, d’obtenir des données quantitatives relatives au défaut, par exemple sa position, ou sa forme, ou ses dimensions. L’inversion peut être réalisée en prenant en compte des modèles analytiques directs, par exemple des modèles polynomiaux, permettant d’établir une relation entre des caractéristiques d’un défaut et des mesures résultant d’un capteur. L’inversion du modèle permet une estimation desdites caractéristiques à partir de mesures réalisées. Selon une autre approche, les caractéristiques des défauts peuvent être estimées en mettant en œuvre des algorithmes d’intelligence artificielle supervisée, par exemple des réseaux de neurones. Cependant, une difficulté liée à l’utilisation de réseaux de neurones est le recours à une phase d’apprentissage aussi complète que possible, de façon à optimiser les performances de l’estimation. Cela prend du temps et nécessite un nombre important de données. Les inventeurs proposent un procédé adressant cette question. L’objectif est de faciliter l’apprentissage d’un réseau de neurones destiné à effectuer une inversion, tout en conservant une bonne performance dans l’estimation des caractéristiques du défaut. Un premier objet de l’invention est un procédé de caractérisation d’une pièce, la pièce étant susceptible de comporter un défaut, le procédé comportant les étapes suivantes : réalisation de mesures non destructives à l’aide d’un capteur, le capteur étant disposé sur la pièce ou face à la pièce ; formation d’au moins une matrice de mesures à l’aide des mesures effectuées lors de l’étape a); utilisation de la matrice en tant que donnée d’entrée d’un réseau de neurones convolutif, le réseau de neurones convolutif comportant : un bloc d’extraction, configuré pour extraire des caractéristiques de chaque donnée d’entrée ; un bloc de classification, configuré pour effectuer une classification des caractéristiques extraites par le bloc d’extraction, le bloc de classification débouchant sur une couche de sortie comportant au moins un nœud ; en fonction de la valeur de chaque nœud de la couche de sortie, détection de la présence d’un défaut dans la pièce, et caractérisation éventuelle du défaut détecté ; le procédé comportant, préalablement aux étapes c) et d) : constitution d’une première base de données, la première base de données comportant des mesures effectuées ou simulées, sur une première pièce modèle, selon une première configuration, la première configuration étant paramétrée par des paramètres, la première base de donnée étant formée en considérant au moins un paramètre variable et au moins un paramètre fixe ; prise en compte d’un premier réseau de neurones, comportant un bloc d’extraction et un bloc de traitement, le bloc de traitement étant configuré pour traiter des caractéristiques extraites par le bloc d’extraction, le premier réseau de neurones ayant fait d’objet d’un premier apprentissage, en utilisant la première base de données; le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte également : une constitution d’une deuxième base de données, comportant des mesures effectuées ou simulées sur une deuxième pièce modèle, représentative de la pièce caractérisée, selon une deuxième configuration, la deuxième configuration étant paramétrée en modifiant au moins un paramètre fixe de la première configuration ; un deuxième apprentissage, en utilisant la deuxième base de données, de façon à paramétrer un deuxième réseau de neurones convolutif, le deuxième réseau de neurones convolutif comportant le bloc d’extraction du premier réseau de neurones, et un bloc de classification, ce dernier étant paramétré lors du deuxième apprentissage ; de telle sorte que lors de l’étape c), le réseau de neurones utilisé est le deuxième réseau de neurones convolutif, résultant du deuxième apprentissage. Par mesure, il est entendu une mesure d’une grandeur physique susceptible de varier en présence d’un défaut dans la pièce. Il peut s’agir d’une grandeur acoustique, électrique, électrostatique, magnétique, électromagnétique (par exemple une intensité d’un rayonnement), ou mécanique. La deuxième configuration peut notamment prendre en compte : une deuxième pièce modèle différente de la première pièce modèle ; et/ou des mesures expérimentales tandis que la première configuration prend en compte des mesures simulées, ou réciproquement ; et/ou une forme du défaut différente de la forme du défaut considérée sur la première pièce modèle ; et/ou des conditions de mesure différentes par rapport aux conditions de mesure prises en compte dans la première configuration (par exemple type de capteur, température, humidité, bruit de mesure) ; et/ou un type de défaut différent du type de défaut pris en compte lors de la première configuration. La première base de données peut comporter des mesures effectuées ou simulées sur une pièce modèle comportant le défaut. Selon un mode de réalisation, le bloc de traitement du premier réseau de neurones est un bloc de classification, configuré, lors du premier apprentissage, pour effectuer une classification des caractéristiques extraites par le bloc d’extraction, le premier réseau de neurones étant un réseau de neurones convolutif. Lors du deuxième apprentissage, le bloc de classification du deuxième réseau de neurones peut être initialisé en utilisant le bloc de classification du premier réseau de neurones. Selon un mode de réalisation, le premier réseau de neurones est de type auto-encodeur. Ledit bloc de traitement du premier réseau de neurones peut être configuré, lors du premier apprentissage, pour reconstruire des données, issues de la première base de données, et formant des données d’entrée du premier réseau de neurones. Le défaut peut être de type : délaminage, et/ou fissure, et/ou perforation et/ou fissure se propageant à partir d’une perforation et/ou présence d’une zone poreuse et/ou une présence d’une inclusion et/ou présence de corrosion. La pièce peut être constituée d’un matériau composite, composant des composants assemblés les uns aux autres. Le défaut peut alors être un défaut d’assemblage entre les composants. Les mesures peuvent être représentatives d’une distribution spatiale : de propriétés électriques ou magnétiques ou mécaniques de la pièce ; et/ou de dimensions de la pièce ; et/ou de propriétés de propagation d’une onde acoustique ou mécanique ou électromagnétique à travers ou le long de la pièce ; et/ou de propriétés de réflexion d’une onde acoustique ou mécanique ou d’une onde électromagnétique, notamment visible ou infra-rouge, par la pièce ; et/ou de propriétés de transmission d’une onde électromagnétique X ou gamma par la pièce ; et/ou d’une température de la pièce. Le défaut peut être une variation de la distribution spatiale par rapport à une distribution spatiale de référence. La distribution spatiale de référence peut avoir été préalablement modélisée ou établie expérimentalement. Les mesures peuvent être de type : mesure de courants de Foucault formés dans la pièce sous l’effet d’une excitation de la pièce par un champ magnétique ; et/ou mesure d’une propagation d’ondes acoustiques ou mécanique se propageant à travers ou le long de la pièce ; et/ou mesure de la réflexion d’une lumière infra-rouge ou visible lorsque la pièce est illuminée par une lumière infra-rouge ou visible; et/ou mesure de la transmission d’un rayonnement X ou gamma à travers la pièce lorsque ladite pièce est irradiée par une source de rayonnement X ou gamma. Le procédé peut être tel que : la première base de données constituée à partir de mesures simulées ; et la deuxième base de données est formée à partir de mesures effectuées expérimentalement; ou la première base de données est constituée à partir de mesures effectuées expérimentalement ; et la deuxième base de donnée est formée à partir de mesures simulées ; ou la première base de données et la deuxième base de données sont constituées à partir de mesures simulées ; ou la première base de données et la deuxième base de données sont constituées à partir de mesures expérimentales. La première configuration et la deuxième configuration peuvent être paramétrées par au moins un des paramètres choisis parmi : type de mesure : expérimentale ou simulée ; forme de la pièce modèle ; matériau formant la pièce modèle ; conditions de mesure ; type de défaut considéré ; localisation du défaut dans la pièce modèle ; forme du défaut dans la pièce modèle ; au moins une dimension du défaut de la pièce modèle. Les conditions de mesure peuvent comprendre au moins : positionnement du capteur par rapport à la pièce modèle et/ou nombre de capteurs ; température et/ou humidité et/ou conditions environnementales à laquelle est mis en œuvre le capteur ; état de surface de la pièce inspectée ; niveau de bruit de mesure ; type de capteur utilisé ; incertitudes associées aux mesures. La première pièce modèle et la deuxième pièce modèle peuvent être identiques. Selon une possibilité : la deuxième pièce modèle a une forme différente de la première pièce modèle ; et/ou la deuxième pièce modèle est formée d’un matériau différent de la première pièce modèle. La deuxième base de données peut comporter un nombre de données inférieur au nombre de données de la première base de données. La caractérisation du défaut peut comporter : une identification du type de défaut, parmi des types prédéterminés ; et/ou une estimation d’au moins une dimension du défaut ; et/ou une localisation du défaut dans la pièce. et/ou une détermination d’un nombre de défauts dans la pièce. L'invention sera mieux comprise à la lecture de l'exposé des exemples de réalisation présentés, dans la suite de la description, en lien avec les figures listées ci-dessous. FIGURES Les figures 1A et 1B schématisent la mise en œuvre de mesures par courants de Foucault sur une pièce conductrice. La représente la structure d’un réseau de neurones convolutif. La montre les principales étapes d’un procédé selon l’invention. La montre un défaut considéré lors d’un premier exemple. La est un exemple d’image résultant de mesures simulées sur le défaut représenté sur la . La présente des performances de classification d’un réseau de neurones, en considérant respectivement des mesures dont le rapport signal à bruit est respectivement de 5 dB (gauche), 20 dB (centre), et 40 dB (droite). La présente des performances de classification d’un réseau de neurones selon l’invention, en considérant respectivement des mesures dont le rapport signal à bruit est respectivement de 5 dB (gauche), 20 dB (centre), et 40 dB (droite). Les figures 4A et 4B montrent un défaut considéré lors d’un deuxième exemple. La présente des performances de classification comparées : d’un réseau de neurones de référence (courbe a) ; d’un réseau de neurones auxiliaire (courbe b) ; d’un réseau de neurones selon l’invention (courbe c). La schématise une variante de l’invention. EXPOSE DE MODES DE REALISATION PARTICULIERS Les figures 1A et 1B schématisent un exemple d’application de l’invention. Un capteur 1 est disposé face à une pièce à contrôler 10, de façon à caractériser la pièce. Il peut notamment s’agir d’une caractérisation thermique ou mécanique. Par caractérisation thermique ou mécanique, on entend une caractérisation de propriétés thermiques ou mécaniques de la pièce : température, déformation, structure. La pièce à caractériser peut être une pièce monolithique, ou une pièce plus complexe résultant d’un assemblage de plusieurs pièces élémentaires, par exemple une voilure d’une aile d’avion ou une peau d’un fuselage. La caractérisation peut consister à détecter une présence éventuelle d’un défaut structurel 11. Dans cet exemple, le capteur 1 est configuré pour effectuer des mesures de courants de Foucault générés dans la pièce à contrôler 10. Cette dernière est un pièce conductrice d’électricité. Le principe des mesures non destructives par courants de Foucault est connu. Sous l’effet d’une excitation par un champ magnétique 12, des courants de Foucault 13 sont induits dans la pièce 10. Dans l’exemple représenté, le capteur 1 est une bobine, alimentée par un courant modulé en amplitude. Elle génère un champ magnétique 12, dont des lignes de champ sont représentées sur la . Des courants de Foucault 13 sont induits, formant des boucles de courant sur la pièce 10. Les courants de Foucault 13 engendrent un champ magnétique de réaction 14, ce dernier agissant sur l’impédance de la bobine 1. Ainsi, la mesure de l’impédance de la bobine 1 est représentative des courants de Foucault 13 formés dans la pièce 10. En présence d’un défaut 11, comme schématisé sur la , les courants de Foucault 13 sont modifiés, ce qui se traduit par une variation d’impédance de la bobine. Ainsi, la mesure de l’impédance de la bobine constitue une signature du défaut. Dans cet exemple le capteur 1 joue le rôle d’excitation de la pièce 10, ainsi que de capteur de la réaction de la pièce en réponse à l’excitation. Généralement, le capteur est déplacé le long de la pièce, parallèlement à cette dernière. Dans l’exemple représenté, la pièce s’étend selon un axe X et un axe Y. Le capteur peut être déplacé parallèlement à chaque axe, ce qui est matérialisé par les doubles flèches. De façon alternative, on peut mettre en œuvre une matrice de capteurs. On dispose ainsi d’une série de mesures, formant une distribution spatiale, de préférence bidimensionnelle, d’une grandeur mesurée, en l’occurrence l’impédance du capteur 1. Il est usuel de distinguer les parties réelle et imaginaire de l’impédance. L’impédance mesurée est généralement comparée à une impédance en l’absence de défaut, de façon à obtenir une cartographie de la variation d’impédance ΔH. On peut former une matrice de mesures M, représentant la partie réelle ou la partie imaginaire de l’impédance mesurée en chaque point de mesure. Le capteur 1 est relié à une unité de traitement 2, comportant une mémoire 3 comprenant des instructions pour permettre la mise en œuvre d’un algorithme de traitement de mesures, dont les principales étapes sont décrites par la suite. L’unité de traitement est usuellement un ordinateur, relié à un écran 4. Comme décrit en lien avec l’art antérieur, la matrice de mesures M correspond à une répartition spatiale de la réponse de la pièce à l’excitation, chaque mesure étant une signature de la pièce. Une inversion doit être effectuée, de façon à pouvoir conclure à la présence d’un défaut, et, le cas échéant, une caractérisation de ce dernier. L’inversion est effectuée par l’algorithme de traitement mis en œuvre par l’unité de traitement 2. Par défaut structurel, il est entendu un défaut mécanique affectant la pièce. Il peut notamment s’agir d’une fissure, ou d’un délaminage, ou d’une perforation, formant par exemple un trou traversant, ou d’une fissure se propageant à partir d’un trou, ou d’une zone anormalement poreuse. Le défaut structurel peut également être une présence d’une inclusion d’un matériau indésirable, ou d’une zone corrodée. Le défaut structurel peut affecter la surface de la pièce 10 située face au capteur. Il peut également être localisé en profondeur dans la pièce. Le type de capteur utilisé est sélectionné en fonction du défaut à caractériser. La pièce à contrôler 10 peut être formée d’un matériau composite. Elle comporte alors des composants assemblés les uns aux autres. Il peut s’agir d’un assemblage de plaques ou de fibres. Le défaut peut être un défaut d’assemblage : il peut s’agir d’un délaminage local de plaques, ou une décohésion de fibres ou de torons de fibres, ou une non uniformité de l’orientation de fibres, ou défaut résultat d’un impact ou choc. La pièce à contrôler 10 présente des propriétés mécaniques spatialement distribuées le long de la pièce. Le défaut peut être une variation de la distribution spatiale des propriétés mécaniques par rapport à une distribution spatiale de référence. Il peut par exemple s’agir d’une partie de la pièce, dans laquelle les propriétés mécaniques ne correspondent pas à des propriétés mécaniques de référence, ou sont en dehors d’une plage de tolérance. La propriété mécanique peut être le module d’Young, ou la densité, ou une vitesse de propagation d’une onde acoustique. La distribution spatiale de référence peut être issue d’une spécification, et correspondre à un objectif à atteindre. Elle peut résulter d’un modèle ou de mesures expérimentales. Le paragraphe précédent s’applique également à des propriétés électriques ou magnétiques, ou encore à une contrainte à laquelle est exposée la pièce à contrôler. Il peut par exemple s’agir d’une contrainte de température ou d’une contrainte mécanique, par exemple une contrainte de pression, à laquelle est soumise la pièce au cours de son exploitation. Aussi, la caractérisation de la pièce peut consister à établir une température de la pièce, ou un niveau de contrainte mécanique (effort, pression, déformation) auquel est soumis la pièce. La caractérisation peut également consister à établir une distribution spatiale d’une température de la pièce ou, de façon plus générale, d’une contrainte à laquelle est soumise la pièce. Le défaut est alors un écart entre la distribution spatiale et une distribution spatiale de référence. Lorsque l’on considère une distribution spatiale de le température de la pièce, un défaut peut être l’apparition d’un point chaud, au niveau duquel la température de la pièce est anormalement élevée par rapport à une distribution spatiale de référence de la température. La caractérisation du défaut vise à déterminer le type de défaut, parmi les types précédemment cités. Elle peut également comporter une localisation du défaut, ainsi qu’une estimation de tout ou partie de ses dimensions. Le traitement des mesures peut être réalisé en mettant en œuvre un algorithme d’intelligence artificielle supervisé, par exemple basé sur un réseau de neurones. L’apprentissage de l’algorithme peut être effectué en constituant une base de données formées à partir de mesures réalisées ou simulées sur une pièce comportant un défaut dont les caractéristiques sont connues : type de défaut, dimensions, localisation, éventuellement porosité ou autre grandeur physique permettant de caractériser le défaut. La base de données peut être établie par simulation, en utilisant un logiciel de simulation dédié. Un exemple de logiciel dédié est le logiciel CIVA (fournisseur : Extende), permettant notamment de simuler différentes modalités de contrôle non destructif : propagation d’ultrasons, effets de courants de Foucault et radiographie X. Un tel logiciel permet de simuler des mesures à partir d’une modélisation de la pièce. Le recours d’un tel logiciel peut permettre de constituer une base de données permettant l’apprentissage de l’algorithme d’intelligence artificielle utilisé. Pour ce type d’application, les inventeurs ont estimé que le recours à un réseau de neurones convolutif est approprié. En effet, les données d’entrée sont matricielles et peuvent être assimilées à des images. Chaque image correspond à une cartographie d’une grandeur physique mesurée, et susceptible de varier en présence d’un défaut dans la pièce. La schématise l’architecture d’un tel réseau. Le réseau de neurones convolutif comporte un bloc d’extraction de caractéristiques A 1 , relié à un bloc de traitement B 1 . Le bloc de traitement est configuré pour traiter les caractéristiques extraites du bloc d’extraction A 1 . Dans cet exemple, le bloc de traitement B 1 est un bloc de classification. Il permet une classification sur la base des caractéristiques extraites par le bloc d’extraction A 1 . Le réseau de neurones convolutif est alimentée par des données d’entrée A in , qui correspondent à une ou plusieurs images. Dans l’exemple considéré, les données d’entrée forment une image, obtenue par une concaténation de deux images représentant respectivement la partie réelle et la partie imaginaire de la variation d’impédance ΔH mesurée en différents points de mesure, régulièrement répartis, face à la pièce, selon un arrangement matriciel. Le bloc d’extraction de caractéristiques A 1 comporte J couches C 1 …C j …C J en aval des données d’entrée. J étant un entier supérieur ou égal à 1. Chaque couche C j est obtenue par application d’un filtre de convolution aux images d’une couche précédente C j -1 . L’indice j est le rang de chaque couche. La couche C 0 correspond aux données d’entrée A in . Les paramètres des filtres de convolution appliqués à chaque couche sont déterminés lors de l’apprentissage. La dernière couche C J peut comporter un nombre de termes dépassant plusieurs dizaines, voire plusieurs centaines, voire plusieurs milliers. Ces termes correspondent à des caractéristiques extraites de chaque image formant les données d’entrée. Entre deux couches successives, le procédé peut comporter des opérations de réduction de dimension, par exemple des opérations usuellement désignées par le terme « pooling » (regroupement). Il s'agit de remplacer les valeurs d'un groupe de pixels par une seule valeur, par exemple la moyenne, ou la valeur maximale, ou la valeur minimale du groupe considéré. On peut par exemple appliquer un "max pooling" (regroupement maximal), ce qui correspond au remplacement des valeurs de chaque groupe de pixels par la valeur maximale des pixels dans le groupe. La dernière couche C J fait l’objet d’une opération usuellement désignée par le terme « Flatten » (aplatissement), de façon que les valeurs de cette couche forment un vecteur. Ces valeurs constituent les caractéristiques extraites de chaque image. Le bloc de classification B 1 est un réseau de neurones interconnecté, usuellement désigné par le terme « fully connected » ou perceptron multicouches. Il comporte une couche d’entrée B in , et une couche de sortie B out . La couche d’entrée B in est formée par les caractéristiques du vecteur résultant du bloc d’extraction A 1 . Entre la couche d’entrée B in et la couche de sortie B out , on peut prévoir une ou plusieurs couches cachées H. On dispose ainsi successivement de la couche d’entrée B in , de chaque couche cachée H et de la couche de sortie B out . A chaque couche peut être attribué un rang k. Le rang k = 0 correspond à la couche d’entrée B in . Chaque couche comporte des nœuds, le nombre de nœuds d’une couche pouvant être différent du nombre de nœuds d’une autre couche. D’une façon générale, la valeur d’un nœud d’une couche de rang est telle que où est la valeur d’un nœud de la couche précédente , représentant un ordre du nœud de la couche précédente, étant un entier compris entre 1 et M k -1 , M k -1 correspondant à la dimension de la couche précédente, de rang ; est un biais associé à chaque nœud de la couche précédente ; est une fonction d'activation associé au nœud d’ordre de la couche considérée, étant un entier compris entre 1 et M k , M k correspondant à la dimension de la couche de rang ; est un terme de pondération pour le noeud d’ordre de la couche précédente (rang -1) et le nœud d’ordre de couche considérée (rang ). La forme de chaque fonction d'activation f n est déterminée par l'homme du métier. Il peut par exemple s'agir d'une fonction d'activation f n de type tangente hyperbolique ou sigmoïde. La couche de sortie B out comporte des valeurs permettant de caractériser un défaut identifié par les images de la couche d’entrée A in . Elle constitue le résultat de l’inversion effectuée par l’algorithme. Dans l’application la plus simple, la couche de sortie peut ne comporter qu’un seul nœud, prenant la valeur 0 ou 1 selon que l’analyse révèle la présence d’un défaut ou non. Dans une application d’identification, la couche de sortie peut comporter autant de nœuds que de types de défaut considérés, chaque nœud correspondant à une probabilité de présence d’un type de défaut parmi des types prédéterminés (fissure, trou, délaminage…). Dans une application de dimensionnement, la couche de sortie peut comporter autant de nœuds que de dimensions d’un défaut, ce qui suppose une prise en compte d’un modèle géométrique de défaut. Dans une application de localisation, la couche de sortie peut comporter des coordonnées indiquant la position, bidimensionnelle ou tridimensionnelle, d’un défaut dans la pièce. Dans une application de caractérisation, la couche de sortie peut contenir des informations sur la pièce inspectée, par exemple une distribution spatiale de propriétés mécaniques (par exemple le module d’Young), ou électriques ou magnétiques ou thermiques (par exemple la température) ou géométriques (par exemple au moins une dimension de la pièce). La dimension de la couche de sortie correspond à un nombre de points de la pièce en lesquels la propriété mécanique est estimée sur la base des données d’entrée. Les applications peuvent être combinées, de façon à obtenir à la fois une localisation et un dimensionnement, ou une localisation, une identification et un dimensionnement. Un élément important de l’invention est que le bloc d’extraction A 1 peut être établi, pour une modalité de mesure, en utilisant un apprentissage aussi exhaustif que possible, en prenant en compte une base de données importante. Le bloc de classification peut être adapté à différents cas spécifiques, dans lesquelles la modalité de mesure est mise en œuvre. Autrement dit, l’invention rend possible le paramétrage de différents blocs de classification B 1 , B 2 , pour différentes applications, tout en conservant un même bloc d’extraction A 1 . D’une façon générale, au cours d’une première phase d’apprentissage, le bloc d’extraction A 1 et un premier bloc de classification B 1 sont paramétrés. La première phase d’apprentissage est mise en œuvre en utilisant une première base de données DB 1 , établie selon une première configuration, en considérant une première pièce modèle. Le procédé comporte une utilisation d’une deuxième base de données DB 2 , sur la base de laquelle un deuxième apprentissage est effectué. La deuxième base de donnée est établie selon une deuxième configuration, différente de la première configuration. La première configuration est paramétrée par différents paramètres P i , i étant un entier identifiant chaque paramètre. Ces paramètres peuvent notamment comprendre : P 1 : constitution de la base de données : données expérimentales ou données simulées, ou données simulées avec différents niveaux de précision ou de fidélité ; P 2 : forme de la pièce modèle considérée ; P 3 : matériau de la pièce modèle considérée ; P 4 : conditions de mesures, par exemple durée d’acquisition, positionnement du capteur par rapport à la pièce, références du capteur utilisé ou modélisé, paramètres environnementaux (température, humidité, éventuellement pression), bruit de mesure, type de traitement effectué sur les mesures pour estimer une propriété de la pièce, qu’il s’agisse d’une propriété électrique, magnétique ou mécanique; P 5 : type de défaut considéré ; P 6 : localisation du défaut dans la pièce modèle ; P 7 : forme du défaut considéré ; P 8 : dimensions du défaut considéré. Par fidélité, évoquée en lien avec le premier paramètre P 1 , on entend une capacité du modèle à représenter la réalité. La première base de données DB 1 comporte différentes images, représentatives de mesures effectuées ou simulées sur la première pièce modèle, en faisant varier certains paramètres P j , dits paramètres variables, tandis que d’autres paramètres P i ≠ j sont fixes pour l’ensemble des images de la première base de données. Par exemple, la première base de donnée DB 1 est constituée en ne faisant varier que le paramètre P 8 , représentant les dimensions du défaut considéré, tandis que les paramètres P 1 à P 7 sont constants. Il est entendu que lors de chaque apprentissage, les caractéristiques du défaut que l’on cherche à estimer sont connues. Généralement, les paramètres variables correspondent aux caractéristiques destinées à être estimées par le réseau de neurones. La première base de données DB 1 peut comporter un premier nombre d’image N 1 pouvant dépasser plusieurs centaines, voire plusieurs milliers. Ainsi, suite au premier apprentissage, le premier réseau de neurones, formé par la combinaison des blocs A 1 et B 1 est alors supposé présenter une performance de prédiction satisfaisante. Un élément important de l’invention est de pouvoir utiliser le premier apprentissage pour effectuer le deuxième apprentissage, selon une configuration différente. Par configuration différente, il est entendu qu’on modifie au moins un des paramètres fixes de la première configuration. Les exemples suivants montrent différentes possibilités de modifications d’un paramètre : Modification du premier paramètre P 1 : le deuxième apprentissage est réalisé en considérant des mesures expérimentales, in-situ, alors que le premier apprentissage est réalisé en considérant des mesures simulées ou effectuées dans des conditions de laboratoire (ou toute autre combinaison de mesures expérimentales et de simulation). Selon une possibilité, le niveau de précision de la première base de données DB 1 et de la deuxième base de données DB 2 sont différents. Par exemple, le premier apprentissage et le deuxième apprentissage sont réalisées en se basant sur des mesures simulées avec un niveau de précision respectivement faible et élevé : la première base de données peut être obtenue par un premier modèle analytique, rapide mais peu précis, tandis que la deuxième base de données peut résulter d’un modèle semi-analytique, numérique ou stochastique, plus lent à mettre en œuvre mais plus précis. De façon similaire, la première base de donnée peut être obtenue avec un capteur générant des mesures moins précises que le capteur utilisé pour constituer la deuxième base de données. Lorsque la première et la deuxième base de données sont obtenues expérimentalement, ou par simulation, le nombre de capteurs utilisés (ou simulés) peut être différent lors de la constitution de chaque base de données. Modification du deuxième paramètre P 2 : le deuxième apprentissage est réalisé en considérant une deuxième pièce modèle, dont la forme est différente de la première pièce modèle : la deuxième pièce modèle peut être bombée ou incurvée alors que la première pièce modèle est plane. Le premier apprentissage peut par exemple être effectué sur une pièce modèle dont la géométrie est simple, aisément modélisable, ou facile à fabriquer. Le deuxième apprentissage peut alors être effectué en considérant une pièce dont la géométrie est plus complexe, et correspondant davantage à la réalité. Modification du troisième paramètre P 3 : le deuxième apprentissage est réalisé en considérant une deuxième pièce modèle dont le matériau a une composition différente de la première pièce modèle : il peut par exemple s’agir d’un alliage différent, ou d’un alliage réaliste, présentant une certaine variabilité par rapport à un alliage théorique considéré lors du premier apprentissage. Le même raisonnement s’applique à un matériau composite. Modification du quatrième paramètre P 4 : les conditions de mesures prises en compte dans le deuxième apprentissage sont différentes que lors du premier apprentissage. Par exemple, la position du capteur par rapport à la pièce modèle est différente, ou la température ou l’humidité à laquelle est exposé le capteur est différente. Le type de capteur peut également être différent. Le deuxième apprentissage peut être effectué en prenant en compte une réponse réaliste du capteur, incluant par exemple une prise en compte du bruit de mesure. La première base de données peut être obtenues en utilisant un capteur (ou une simulation) affecté d’un niveau de bruit et/ou d’incertitude différent du capteur permettant d’obtenir la deuxième base de données. Modification du cinquième paramètre P 5 : le deuxième apprentissage est réalisé en considérant un nombre et/ou un type de défaut différent de celui considéré dans le premier apprentissage Modification des sixième, septième et huitième paramètres P 6 , P 7 , P 8 : la position, la forme, ou les dimensions du défaut sont respectivement modifiées au cours du deuxième apprentissage. D’une façon générale, le premier apprentissage est réalisé en fixant certains paramètres. Au moins l’un de ces paramètres est modifié lors du deuxième apprentissage, pour constituer la deuxième base de données DB 2 . Un aspect important de l’invention est que lors du deuxième apprentissage, le bloc d’extraction A 1 , issu du premier apprentissage, est conservé. On considère que le premier apprentissage est suffisamment exhaustif pour que la performance du bloc d’extraction, en terme d’extraction de caractéristiques des images fournies en entrée, soit considérée comme suffisante. Le bloc d’extraction peut alors être utilisé lors du deuxième apprentissage. Autrement dit, les caractéristiques extraites par le bloc A 1 constituent un bon descripteur des mesures formant la couche d’entrée. Le deuxième apprentissage se limite ainsi à une mise à jour du paramétrage du bloc de classification, de façon à obtenir un deuxième bloc de classification B 2 adapté à la configuration du deuxième apprentissage. Le deuxième apprentissage peut alors être mis en œuvre avec une deuxième base de données DB 2 comportant moins de données que la première base de données. Au cours du deuxième apprentissage, le deuxième bloc de classification B 2 peut être initialisé en prenant en compte les paramètres régissant le premier bloc de classification B 1 . Selon une possibilité, le deuxième bloc de classification B 2 peut comporter un même nombre de couches cachées que le premier bloc de classification B 1 . Ces dernières peuvent posséder le même nombre de nœuds que les couches du premier bloc de classification. La dimension de la couche de sortie dépend des caractéristiques du défaut à estimer. Aussi, la dimension de la couche de sortie du deuxième bloc de classification B 2 peut être différente de celle du premier bloc de classification B 1 . Selon une possibilité, le nombre de couches cachées et/ou la dimension des couches cachées du deuxième bloc de classification est différent du nombre de couches cachées et/ou de la dimension des couches cachées du premier bloc de classification. L’avantage de l’invention est que moyennant un premier apprentissage suffisamment complet, le deuxième apprentissage peut être établi en considérant un nombre de données significativement inférieur au nombre de données utilisées pour réaliser le premier apprentissage. Par nombre de données significativement inférieur, on entend au moins 10 fois voire 100 fois moins de données. La deuxième base de données DB 2 , constituée pour établir le deuxième apprentissage, est plus petite que la première base de données DB 1 . On parle d’apprentissage frugal, dans la mesure ou le nombre de données requises est modeste. La méthode permet une mise en œuvre d’un premier apprentissage dans des conditions de laboratoire, sur la base de simulations ou de conditions expérimentales optimisées. Ce premier apprentissage est suivi d’un deuxième apprentissage plus proche de la réalité du terrain : prise en compte de mesures expérimentales, et/ou de conditions de mesure plus réalistes, ou d’une forme ou une constitution de la pièce plus complexe. L’invention permet une limitation du nombre de mesures nécessaires au deuxième apprentissage, tout en permettant l’obtention d’un réseau de neurones présentant de bonnes performances de prédiction. Cela constitue un avantage important, puisque l’acquisition de mesures dans des conditions réalistes est habituellement plus complexe que l’obtention de mesures en laboratoire ou de mesures simulées. Le deuxième apprentissage peut permettre la prise en compte de spécificités non modélisables, par exemple le bruit de mesure, ou des variations relativement à la composition ou à la forme de la pièce. Un autre intérêt de l’invention est de pouvoir utiliser un premier apprentissage, réalisé sur une pièce selon un certain matériau, pour effectuer un deuxième apprentissage « frugal », sur une pièce similaire, d’un matériau différent. Le premier apprentissage peut être perçu comme un apprentissage général, pouvant convenir à différentes applications particulières, ou à différents types ou formes de pièces, ou à différents types de défauts. Il est essentiellement destiné à disposer d’un bloc d’extraction A 1 permettant d’extraire des caractéristiques pertinentes des données d’entrée. Le deuxième apprentissage est un apprentissage plus ciblé, sur une application particulière, ou sur un type de pièce particulière, ou à un type de défaut particulier. L’invention facilite l’obtention du deuxième apprentissage, car elle nécessite nettement moins de données d’entrée que le premier apprentissage. Ainsi, un même premier apprentissage peut être utilisé pour effectuer différents deuxièmes apprentissages, correspondant respectivement à des configurations différentes. Le premier apprentissage peut être réalisé sur une première base de données relativement facile à obtenir, par rapport à la deuxième base de données. Cela permet de prévoir une première base de donnée plus exhaustive, prenant par exemple en compte une grande variabilité dans les dimensions et/ou dans la forme du défaut. Les principales étapes de l’invention sont schématisées sur la . Etape 100 : constitution de la première base de données DB 1 . Au cours de cette étape, on constitue la première base de données DB 1 selon une première configuration. Comme précédemment décrit, la première configuration est paramétrée par des premiers paramètres, certains de ces premiers paramètres étant fixes. La première base de données est formée d’images représentatives de mesures obtenues (effectuées ou simulées) selon la première configuration. Etape 110 : premier apprentissage. Au cours de cette étape, la première base de données est utilisée pour paramétrer les blocs A 1 et B 1 , de façon à optimiser la performance de prédiction d’un premier réseau de neurones convolutif CNN 1 . Etape 120 : constitution de la deuxième base de données DB 2 . Au cours de cette étape, on constitue la deuxième base de données DB 2 selon une deuxième configuration. Comme précédemment décrit, au moins un paramètre, considéré comme fixe lors de la première configuration, est modifié. La taille de la deuxième base de données est de préférence au moins 10 fois inférieure à la taille de la première base de données. Etape 1 3 0 : deuxième apprentissage. Au cours de cette étape, on utilise la deuxième base de données DB 2 pour effectuer un apprentissage d’un deuxième réseau de neurones convolutif CNN 2 formé par le premier bloc d’extraction A 1 , résultant du premier apprentissage, et d’un deuxième bloc de classification B 2 , propre à la configuration adoptée lors du deuxième apprentissage. La configuration relative au deuxième apprentissage peut correspondre à des conditions considérées comme proche des conditions de mesures. En effet, le réseau de neurones convolutif CNN 2 résultant du deuxième apprentissage est destiné à être mis en œuvre pour interpréter des mesures effectuées sur des pièces examinées. C’est l’objet de l’étape suivante. Etape 200 : réalisation de mesures Des mesures sont réalisées, sur une pièce examinée, selon la configuration de mesure considérée lors du deuxième apprentissage. Etape 210 : Interprétation des mesures On utilise le réseau de neurones convolutif CNN 2 , résultant du deuxième apprentissage, pour estimer les caractéristiques d’un défaut éventuellement présent dans la pièce examinée, à partir des mesures effectuées lors de l’étape 200. Ces caractéristiques peuvent être établies à partir de la couche de sortie B out du réseau de neurones convolutif CNN 2 . Ce réseau est donc utilisé pour effectuer l’étape d’inversion des mesures. Exemple 1 . Un premier exemple de mise en œuvre de l’invention est présenté en lien avec les figures 3A à 3D. La représente un défaut simple, de type fissure en T, présentant 7 caractéristiques de position ou de dimension : les caractéristiques X1, X2 et X4 sont des longueurs ou des largeurs de deux branches selon un plan P XY ; les caractéristiques X5 et X6 sont des profondeurs des deux branches perpendiculairement au plan P XY ; la caractéristique X3 est une caractéristique angulaire ; les caractéristiques X7 et X8 sont des caractéristiques de position du défaut dans le plan P XY . On a simulé des mesures effectuées selon une modalité de courants de Foucault, en décrivant un balayage constitué par 41 x 46 points de mesure à une distance de 0,3 mm en dessus de la pièce. La pièce était une pièce métallique plane. Le tracé régulier représenté sur la illustre le déplacement du capteur le long de la pièce, parallèlement au plan PXY. L’image formée sur la est une image de la partie réelle de la variation d’impédance ΔH. La variation d’impédance correspond à une différence, en chaque point de mesure, entre des impédances respectivement simulées en présence et en absence de défaut dans la pièce. La a été obtenue en considérant les caractéristiques suivantes : X1 = 11.822 mm ; X2 = 0.086 mm; X3 = -9.88° ; X4 = 11.835 mm ; X5 = 0.635 mm ; X6 = 1.127 mm ; X7 = 27.489 mm ; X8 = 24.099 mm. Un premier apprentissage a été effectué sur la base de simulations. Au cours du premier apprentissage, on a utilisé 2000 images en prenant en compte un niveau de bruit très faible (rapport signal à bruit de 40 dB). Chaque image d’entrée est une concaténation d’une image de la partie réelle et d’une image de la partie imaginaire de la variation d’impédance ΔH mesurée en chaque point de mesure. Au cours de cet apprentissage, on a fait varier les dimensions du défaut, la forme restant la même. Le premier apprentissage a permis de paramétrer un premier réseau de neurones convolutif CNN 1 , comportant un premier bloc d’extraction A 1 et un premier bloc de classification B 1 tels que précédemment décrits. La couche d’entrée comporte deux images, correspondant respectivement à la partie réelle et à la partie imaginaire de la variation d’impédance ΔH aux différents points de mesure. Le bloc d’extraction A 1 comporte quatre couches de convolution C 1 à C 4 telles que : C 1 est obtenue en appliquant 32 noyaux de convolution de dimensions 5x5 aux deux images d’entrée. C 2 est obtenue en appliquant 32 noyaux de convolution de dimensions 3x3 à la couche C 1 . C 3 est obtenue en appliquant 64 noyaux de convolution de dimensions 3x3 à la couche C 2 . Une opération de Maxpooling (regroupement selon un critère maximum) par groupes de 2x2 pixels est effectuée entre les couches C2 et C3 ainsi qu’entre la couche C3 et la couche C4, cette dernière étant convertie en un vecteur de dimension 1024. Le vecteur de dimension 1024 issu du bloc d’extraction A 1 constitue la couche d’entrée B in d’un bloc de classification B 1 fully connected comportant une seule couche cachée H (512 nœuds), reliée à une couche de sortie B out . Cette dernière est un vecteur de dimension 8, chaque terme correspondant respectivement à une estimation des dimensions X1 à X8. Le premier réseau de neurones convolutif CNN1 a été testé pour estimer les 8 paramètres dimensionnels X1 à X8 représentés sur la . Lors du test, on a utilisé des images de tests simulées, et représentatives de mesures expérimentales présentant trois niveaux de rapport signal à bruit, respectivement 5dB (rapport signal à bruit faible), 20 dB (rapport signal à bruit moyen), et 40 dB (rapport signal à bruit élevé). Sur les images de test, on a fait varier les différentes caractéristiques X1 à X8. Le rapport signal sur bruit a été simulé en ajoutant un bruit blanc gaussien aux matrices (ou images) formant la couche d’entrée du réseau de neurones. La montre les performances de prédiction de la dimension X1 en utilisant des images de test dont le rapport signal sur bruit est respectivement égal à 5 dB (gauche), 20 dB (centre), 40 dB (à droite). Sur chacune des courbes, l’axe des abscisses correspond aux valeurs vraies et l’axe des ordonnées correspond aux valeurs estimées par le réseau de neurones CNN1. On observe que les performances de prédiction ne sont pas satisfaisantes lorsque le rapport signal sur bruit ne correspond pas à celui ayant été considéré lors de l’apprentissage. En revanche, la performance d’estimation est satisfaisante lorsque le rapport signal sur bruit correspond à celui considéré lors de l’apprentissage. Sur la , on a indiqué des indicateurs relatifs à la performance de prédiction : MAE (Mean Absolute Error – Erreur absolue moyenne), MSE (Mean Squared Error – Erreur quadratique moyenne) et R2 (coefficient de détermination). Les inventeurs ont formé un deuxième réseau de neurones CNN 2 , en utilisant, dans une deuxième base de données, 20 images simulées en prenant en compte un rapport signal sur bruit de 40 dB et 20 images simulées en prenant en compte un rapport signal sur bruit de 5 dB, soit un total de 40 images. Comme précédemment décrit, le deuxième réseau de neurones CNN 2 a été paramétré en conservant le bloc d’extraction A 1 du premier réseau de neurones CNN 1 . Seul le bloc d’extraction B 2 du deuxième réseau de neurones a été paramétré, en conservant le même nombre de couches et le même nombre de nœuds par couche du premier réseau de neurones CNN 1 . Le deuxième réseau de neurones CNN2 a été testé sur les mêmes données de test que le premier réseau de neurones, i-e avec des images de test présentant des rapports signal à bruit respectivement égaux à 5 dB, 20 dB et 40 dB. La montre les performances d’estimation du deuxième réseau de neurones, relativement à l’estimation de la première dimension X1. La est présentée de façon identique à la : images de test dont le rapport signal sur bruit est de 5 dB (gauche), 20 dB (centre) et 40 dB (droite). Les performances d’estimation sont correctes quel que soit le rapport signal à bruit considéré. Ce premier exemple démontre la pertinence de l’invention : elle permet une adaptation rapide d’un réseau de neurones lorsque l’on passe d’une première configuration à une deuxième configuration en modifiant un paramètre maintenu fixe durant la première configuration, en l’occurrence le rapport signal à bruit. On notera que le deuxième réseau de neurones a été paramétré à l’aide d’une base de données de 40 images, soit 50 fois moins que la base de données utilisée lors de l’apprentissage du premier réseau de neurones. Exemple 2 Au cours d’un deuxième exemple, les inventeurs sont passés d’une première configuration d’apprentissage, prenant en compte un défaut d’une première forme prédéterminée, à une deuxième configuration d’apprentissage, basée sur un deuxième forme, différente de la première forme. Le deuxième défaut est représenté sur les figures 4A et 4B. Le deuxième défaut complexe, est de type fissure formant trois T présentant 23 caractéristiques de position ou de dimension : les caractéristiques X1, X2, X3, X4, X5, X6 sont des longueurs de branches selon un plan P XY ; les caractéristiques X7, X8, X9 et X10 sont des angles dans le plan P XY ; les caractéristiques X11, X12, X13, X14, X15, X16, X17, X18, X19 et X20 sont des caractéristiques de position; les caractéristiques X21, X22, X23, non représentées sur la figure 4B, sont les épaisseurs de chaque T perpendiculairement au plan P XY . Les inventeurs ont paramétré un réseau de neurones de référence CNNref, en constituant une base de données de référence DBref. La base de données de référence DBref comporte 2000 images, chaque image étant obtenue par une concaténation d’images de la partie réelle et de la partie imaginaire de la variation d’impédance, obtenues par simulation de mesures, selon 89x69 points de mesure régulièrement répartis selon un maillage matriciel. On a représenté, sur la , la trajectoire du capteur d’image. Le réseau de neurones de référence CNN ref était un réseau de neurones convolutif, d’une structure analogue aux réseaux de neurones CNN 1 et CNN 2 décrits en lien avec le premier exemple. Les seules différences sont : la dimension de la couche d’entrée, cette dernière comportant deux images de dimension 89x69, correspondant respectivement à la partie réelle et à la partie imaginaire de la variation d’impédance ΔH ; la dimension de la couche de sortie, comportant 23 nœuds, chaque nœud correspondant à une estimation d’une dimension X1 à X23. La courbe (a) de la montre la performance d’estimation (coefficient de détermination) des 23 dimensions à l’aide du réseau de neurones de référence. Les coefficients de détermination relatifs à chaque dimension ont été calculés sur la base d’une application du réseau de neurones de référence à 400 défauts différents. La performance d’estimation est très bonne, ce qui n’est pas surprenant car le réseau de neurones de référence est un réseau spécifiquement conçu pour cette forme de défaut. Les inventeurs ont comparé les performances du réseau de neurones de référence avec : d’une part un réseau de neurones auxiliaire issu d’une base de données réduite DB aux , établie de la même façon que la base de données de référence DB ref , mais ne comportant que 50 images, correspondant à 50 jeux de dimensions différentes. d’autre part un réseau de neurones constitué selon l’invention. On a formé la base de données réduite DBaux en se basant sur 50 jeux de caractéristiques X1…X23 différents. Le réseau de neurones auxiliaire a été paramétré sur la base de cette base de données réduite. La structure du réseau de neurones auxiliaire est identique à celle du réseau de neurone de référence CNNref. Les performances de classification sont reportées sur la (courbe b). Sans surprise, les performances de classification sont médiocres, ce qui est dû au « sous-apprentissage » du réseau de neurones auxiliaire. Les coefficients de détermination relatifs à chaque dimension ont été calculés sur la base d’une application du réseau de neurones auxiliaire et du réseau de neurones selon l’invention à 400 défauts différents. Les inventeurs ont constitué un réseau de neurones selon l’invention. Pour cela, un premier réseau de neurones CNN1 a été paramétré, en utilisant une première base de données DB1 comportant 2000 images résultant de simulations telles que décrites en lien avec le premier exemple, sur un défaut « simple », tel que représenté sur la . La dimension de chaque image était de 89x69. La couche d’entrée était formée de deux images, représentant respectivement les parties réelle et imaginaire de la variation d’impédance ΔH mesurée en 89x69 points de mesure. De même que dans l’exemple 1, les points de mesure sont régulièrement répartis selon un maillage matriciel. Pour constituer la première base de données, on a fait varier les dimensions X1 à X8 du défaut simple. Ils ont ensuite utilisé la base de données auxiliaire DBaux, spécifique au défaut complexe, en tant que deuxième base de données DB2, pour paramétrer un deuxième réseau de neurones CNN2, ce dernier utilisant le bloc d’extraction A1 du premier réseau de neurones CNN1. Le paramétrage du deuxième réseau de neurones s’est alors réduit à un paramétrage du bloc de classification B2 du deuxième réseau de neurones CNN2. Ce dernier correspond à un réseau de neurones selon l’invention. Le bloc de classification B2 du réseau de neurones convolutif CNN2 a été paramétré en modifiant des paramètres, considérés comme fixes durant la constitution du bloc d’extraction A1 du premier réseau de neurones convolutif CNN1. En l’occurrence, il s’agit de la forme du défaut. En effet, le bloc d’extraction A1 du premier réseau de neurones convolutif CNN1 est paramétré en prenant en compte une forme simple de défaut (défaut en T représenté sur la ), tandis que le bloc de classification B2 du deuxième réseau de neurones convolutif CNN2 est paramétré en prenant en compte une forme différente (défaut complexe comportant trois T représenté sur la ). Le deuxième réseau de neurones CNN2 est un réseau de neurones selon l’invention. Les inventeurs ont mis en œuvre le deuxième réseau de neurones sur des images de test. Les performances d’estimation du réseau de neurones CNN2 sont représentées sur la , courbe (c). On peut observer qu’un dépit d’un apprentissage réalisé avec la même base de données que le réseau auxiliaire, qui est une base de données frugale, les performances de classification sont supérieures à celles du réseau de neurones auxiliaires. Cela confirme l’intérêt de l’invention. Variante 1 Dans les exemples qui précèdent, les données d’entrée des réseaux de neurones étaient formées de matrices résultant de simulations de mesures effectuées selon la modalité de courants de Foucault. L’invention peut s’appliquer à d’autres modalités usuellement pratiquées dans le domaine du contrôle non destructif, sous réserve que les données d’entrée soient présentées sous forme matricielle, assimilable à une image. Plus précisément, les autres modalités envisageables sont : les contrôles par ultrasons, selon lesquels une onde acoustique se propage à travers une pièce examinée. Cela concerne les mesures de type échographie, dans lesquelles les mesures sont généralement représentatives de la réflexion, par un défaut, d’une onde ultrasonore incidente. Cela concerne également la propagation d’ondes ultrasonores guidées. Dans ce type de modalité, les grandeurs physiques adressées sont les propriétés de propagation d’ondes ultrasonore dans la matière, la présence d’un défaut se traduisant par une variation des propriétés de propagation par rapport à une pièce en l’absence de défaut. On peut obtenir des images représentatives de la propagation d’une onde ultrasonore le long d’une pièce ou à travers cette dernière. Les contrôles par rayons X ou gamma, selon lesquels la pièce examinée est soumise à une irradiation par un rayonnement électromagnétique ionisant. La présence d’un défaut se traduit par une modification des propriétés de transmission du rayonnement d’irradiation. Les mesures permettent d’obtenir des images représentatives de la transmission du rayonnement d’irradiation à travers la pièce examinée. Les contrôles par thermographie, selon lesquels la pièce examinée est soumise à une illumination par un rayonnement électromagnétique dans la bande spectrale infra-rouge. La présence d’un défaut se traduit par une modification des propriétés de réflexion du rayonnement d’illumination. Les mesures permettent d’obtenir des images représentatives de la réflexion du rayonnement d’illumination par la pièce examinée. Les contrôles par mesures de paramètres de propagation d’une onde de flexion dans la pièce. Selon une telle modalité, on dispose des transducteurs sur la pièce, chaque transducteur étant configuré pour émettre ou détecter une onde de flexion se propageant à travers la plaque. Les paramètres de propagation de l’onde (en particulier vitesse de groupe et/ou l’amplitude) dépendent des propriétés élastiques de la pièce, et notamment de la densité et du module d’Young. Ces derniers dépendent de la température de la pièce. Ainsi, les paramètres de propagation de l’onde de flexion permettent d’estimer la température de la pièce. Lorsqu’on dispose de différents transducteurs piézoélectriques disposés ponctuellement autour d’une partie de la pièce, on peut définir plusieurs couples émetteurs/détecteurs. Il est alors possible d’estimer une distribution spatiale de la température dans la partie de pièce délimitée par les transducteurs, selon des algorithmes de reconstruction connus de l’homme du métier. Le défaut peut être une anomalie dans la distribution spatiale de la température par rapport à une distribution spatiale de référence. Variante 2 Selon une autre variante, lors du premier apprentissage, on met en œuvre un premier bloc d’extraction A1 couplé à un bloc de reconstruction B’1. A l’instar du premier bloc de classification B1 précédemment décrit, le bloc de reconstruction B1 est un bloc de traitement des données extraites par le premier bloc d’extraction A1. Cette variante met en œuvre un premier réseau de neurones CNN’1, de type auto-encodeur. Comme représenté sur la , le premier réseau de neurones comporte le bloc d’extraction A1 et le bloc de reconstruction B’1. De façon connue de l’homme du métier, un réseau de neurones de type auto-encodeur est une structure comportant un bloc d’extraction A 1 , dit encodeur, permettant d’extraire une information pertinente à partir d’une donnée d’entrée A in , définie dans un espace de départ. La donnée d’entrée est ainsi projetée dans un espace, dit espace latent. Dans l’espace latent, l’information extraite par le bloc d’extraction est appelée code. L’auto-encodeur comporte un bloc de reconstruction B’ 1 , permettant une reconstruction du code, de façon à obtenir une donnée de sortie A out , définie dans un espace généralement identique à l’espace de départ. L’apprentissage est effectué de façon à minimiser une erreur entre la donnée d’entrée A in et la donnée de sortie A out . Suite à l’apprentissage, le code, extrait par le bloc d’extraction, est considéré comme représentatif des caractéristiques principales de la donnée d’entrée. Autrement dit, le bloc d’extraction A 1 permet une compression de l’information contenue dans la donnée d’entrée A in . Le premier réseau de neurones peut notamment être de type auto-encodeur convolutif : chaque couche du bloc d’extraction A1 résulte de l’application d’un noyau de convolution à une couche précédente. Sur la , on a représenté les couches de convolution C1…Cj…CJ, la couche CJ étant la dernière couche du bloc d’extraction A1, comportant le code. On a également représenté les couches D1…Dj…DJ du bloc de traitement B’1, la couche DJ correspondant à la donnée de sortie Aout. Contrairement au bloc de classification B 1 , précédemment décrit, le bloc de reconstruction B’ 1 ne vise pas à déterminer les caractéristiques d’un défaut. Le bloc de reconstruction permet une reconstruction de la donnée sortie A out , sur la base du code (couche C J ), la reconstruction étant aussi fidèle que possible à la donnée d’entrée A in . Le bloc de classification B 1 et le bloc de reconstruction B’ 1 sont utilisés à une même finalité : permettre un paramétrage du premier bloc d’extraction A 1 , ce dernier pouvant être utilisé durant le deuxième apprentissage, pour paramétrer le deuxième bloc d’extraction B 2 . Selon cette variante, le procédé suit les étapes 100 à 210 précédemment décrites en lien avec la . Le premier apprentissage (étape 110) consiste à paramétrer le bloc d’extraction A1. Il peut être effectué sur la base d’au moins une première base de données. L’utilisation d’un auto-encodeur permet de combiner différentes premières bases de données. Certaines bases de données sont représentatives de pièces saines, sans défaut, tandis que d’autres bases de données sont représentatives de pièces comportant un défaut. Par exemple, on peut combiner : des bases de données rassemblant des mesures effectuées sur une pièce saine, à différentes températures, cela pour apprendre l’effet d’une variation de température sur les mesures ; des bases de données rassemblant des mesures effectuées sur une pièce comportant un défaut, à une température constante, cela pour apprendre l’effet de la présence d’un défaut sur les mesures. Le fait d’effectuer un premier apprentissage en combinant différentes bases de données, représentatives de situations différentes, permet d’obtenir un bloc d’extraction de données concentrant l’information utile de chaque image. A la suite de l’apprentissage, les étapes 120 à 210 sont effectuées comme précédemment décrit. Il s’agit d’effectuer un deuxième apprentissage, sur la base de la deuxième base de données, de façon à paramétrer un bloc de classification B 2 , en utilisant le bloc d’extraction A 1 résultant du premier apprentissage. Procédé de caractérisation d’une pièce (10), la pièce étant susceptible de comporter un défaut (11), le procédé comportant les étapes suivantes : réalisation de mesures non destructives à l’aide d’un capteur (11), le capteur étant disposé sur la pièce ou face à la pièce ; formation d’au moins une matrice de mesures (M) à l’aide des mesures effectuées lors de l’étape a); utilisation de la matrice en tant que donnée d’entrée d’un réseau de neurones convolutif (CNN 2 ), le réseau de neurones convolutif comportant : un bloc d’extraction (A 1 ), configuré pour extraire des caractéristiques de chaque donnée d’entrée ; un bloc de classification (B 2 ), configuré pour effectuer une classification des caractéristiques extraites par le bloc d’extraction, le bloc de classification débouchant sur une couche de sortie comportant au moins un nœud ; en fonction de la valeur de chaque nœud de la couche de sortie, détection de la présence d’un défaut dans la pièce, et caractérisation éventuelle du défaut détecté ; le procédé comportant, préalablement aux étapes c) et d) : constitution d’une première base de données (DB1), la première base de données comportant des mesures effectuées ou simulées, sur une première pièce modèle, selon une première configuration, la première configuration étant paramétrée par des paramètres, la première base de donnée étant formée en considérant au moins un paramètre variable et au moins un paramètre fixe ; prise en compte d’un premier réseau de neurones (CNN 1 , CNN’ 1 ), comportant un bloc d’extraction (A 1 ) et un bloc de traitement (B 1 , B’ 1 )), le bloc de traitement étant configuré pour traiter des caractéristiques extraites par le bloc d’extraction, le premier réseau de neurones ayant fait d’objet d’un premier apprentissage, en utilisant la première base de données (DB 1 ); le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte également : une constitution d’une deuxième base de données (DB 2 ), comportant des mesures effectuées ou simulées sur une deuxième pièce modèle, représentative de la pièce caractérisée, selon une deuxième configuration, la deuxième configuration étant paramétrée en modifiant au moins un paramètre fixe de la première configuration ; un deuxième apprentissage, en utilisant la deuxième base de données (DB 2 ), de façon à paramétrer un deuxième réseau de neurones convolutif (CNN 2 ), le deuxième réseau de neurones convolutif comportant le bloc d’extraction (A 1 ) du premier réseau de neurones (CNN 1 , CNN’1), et un bloc de classification (B 2 ), ce dernier étant paramétré lors du deuxième apprentissage ; de telle sorte que lors de l’étape c), le réseau de neurones utilisé est le deuxième réseau de neurones convolutif (CNN 2 ), résultant du deuxième apprentissage. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la première base de données comporte des mesures effectuées ou simulées sur une pièce modèle comportant le défaut. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le bloc de traitement du premier réseau de neurones est un bloc de classification (B 1 ), configuré, lors du premier apprentissage, pour effectuer une classification des caractéristiques extraites par le bloc d’extraction, le premier réseau de neurones étant un réseau de neurones convolutif (CNN 1 ). Procédé selon la revendication 3, dans lequel lors du deuxième apprentissage, le bloc de classification du deuxième réseau de neurones (B 2 ) est initialisé en utilisant le bloc de classification du premier réseau de neurones (B 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, dans lequel le premier réseau de neurones (CNN’ 1 ) est de type auto-encodeur, ledit bloc de traitement (B’ 1 ) du premier réseau de neurones étant configuré, lors du premier apprentissage, pour reconstruire des données, issues de la première base de données (DB 1 ), et formant des données d’entrée du premier réseau de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le défaut est de type : délaminage, et/ou fissure, et/ou perforation et/ou fissure se propageant à partir d’une perforation et/ou présence d’une zone poreuse et/ou une présence d’une inclusion et/ou présence de corrosion. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la pièce est constituée d’un matériau composite, composant des composants assemblés les uns aux autres, dans lequel le défaut est un défaut d’assemblage entre les composants. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les mesures sont représentatives d’une distribution spatiale : de propriétés électriques ou magnétiques ou mécaniques de la pièce ; et/ou de dimensions de la pièce ; et/ou de propriétés de propagation d’une onde acoustique ou mécanique ou électromagnétique à travers ou le long de la pièce ; et/ou de propriétés de réflexion d’une onde acoustique ou mécanique ou d’une onde électromagnétique visible ou infra-rouge par la pièce ; et/ou de propriétés de transmission d’une onde électromagnétique X ou gamma par la pièce. et/ou d’une température de la pièce. Procédé selon la revendication 8, dans lequel le défaut est une variation de la distribution spatiale par rapport à une distribution spatiale de référence. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les mesures sont de type : mesure de courants de Foucault formés dans la pièce sous l’effet d’une excitation de la pièce par un champ magnétique ; ou mesure d’ondes acoustiques ou mécanique se propageant à travers ou le long de la pièce ; ou mesure de la réflexion d’une lumière infra-rouge ou visible lorsque la pièce est illuminée par une lumière infra-rouge ou visible ; ou mesure de la transmission d’un rayonnement X ou gamma à travers la pièce lorsque ladite pièce est irradiée par une source de rayonnement X ou gamma. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel : la première base de données (DB 1 ) est constituée à partir de mesures simulées ; et la deuxième base de données (DB 2 ) est formée à partir de mesures effectuées expérimentalement; ou la première base de données est constituée à partir de mesures effectuées expérimentalement ; et la deuxième base de donnée est formée à partir de mesures simulées ; ou la première base de données et la deuxième base de données sont constituées à partir de mesures simulées ; ou la première base de données et la deuxième base de données sont constituées à partir de mesures expérimentales. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la première configuration et la deuxième configuration sont paramétrées par au moins un des paramètres choisis parmi : type de mesure : expérimentale ou simulée ; forme de la pièce modèle ; matériau formant la pièce modèle ; conditions de mesure ; type de défaut considéré ; localisation du défaut dans la pièce modèle ; forme du défaut dans la pièce modèle ; au moins une dimension du défaut de la pièce modèle. Procédé selon la revendication 12, dans lequel les conditions de mesure comprennent au moins : positionnement du capteur par rapport à la pièce modèle et/ou nombre de capteurs ; température et/ou humidité et/ou conditions environnementales à laquelle est mis en œuvre le capteur ; état de surface de la pièce inspectée ; niveau de bruit de mesure ; type de capteur utilisé ; incertitudes associées aux mesures. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la première pièce modèle et la deuxième pièce modèle sont identiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13, dans lequel : la deuxième pièce modèle a une forme différente de la première pièce modèle ; et/ou la deuxième pièce modèle est formée d’un matériau différent de la première pièce modèle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la deuxième base de données comporte un nombre de données inférieur au nombre de données de la première base de données. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la caractérisation du défaut comporte : une identification du type de défaut, parmi des types prédéterminés ; et/ou une estimation d’au moins une dimension du défaut ; et/ou une localisation du défaut dans la pièce. et/ou détermination d’un nombre de défauts dans la pièce.