Brevet FR3156456A1 — publié le 20250613

Un aspect de l’invention concerne un procédé (100) de surveillance d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique comprenant : Obtenir (110) des données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique pour tisser la pièce, Générer (120) un modèle numérique de la machine à tisser électronique en agrégeant les données de configuration et de consigne obtenues, Fournir (140) le modèle numérique de la machine à tisser électronique généré (120) au modèle d’apprentissage automatique afin d’obtenir une prédiction de la tension exercée au niveau des moteurs individuels durant le tissage de la pièce, et Surveiller (150) le tissage de la pièce en comparant la prédiction de la tension exercée au niveau d'un moteur individuel et la tension mesurée par le capteur de tension associé audit moteur individuel. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 1 Procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la surveillance et de la gestion de tissages de pièces. La présente invention concerne un procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce, le tissage de la pièce étant réalisé par une machine à tisser électronique. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Le tissage est un procédé d’assemblage de fils réalisé par une machine à tisser, permettant d’obtenir un tissu. Il consiste à entrecroiser des fils tendus dans le sens de la longueur de la machine à tisser, appelés fils de chaîne, et des fils tendus dans le sens de la largeur de la machine à tisser, appelés fils de trame. Les machines à tisser actuelles, que nous appellerons dans la présente demande « machines à tisser électroniques », sont mécanisées et pilotées informatiquement. Grâce à l’utilisation de ces machines, il est maintenant possible d’obtenir, en un temps limité, des pièces en matériau composite tissé complexes à tisser ayant des propriétés techniques, notamment mécaniques, particulières. Les pièces en matériau composite tissé sont notamment utilisées dans différents domaines tel que l’aéronautique, par exemple pour la fabrication des aubes de moteur. Une machine à tisser électronique utilise un harnais pour maintenir des barres de guidage en place et des ressorts de rappel pour maintenir la tension des fils. Les barres de guidage et les ressorts de rappel constituent le bas métier de la machine à tisser. De plus, des lisses sont attachées au harnais. Le harnais de lisses permet de maintenir les fils en place pour créer des motifs complexes. Les lisses attachées au harnais sont pilotées par des moteurs individuels équipés de capteurs de tension. Les capteurs de tension permettent de mesurer la tension exercée au niveau de chaque moteur. Lorsque les fils de chaîne sont levés par l'intermédiaire du harnais, un espace, appelé la foule, entre les fils de chaîne est obtenu. La foule est donc le résultat de la séparation des fils de chaîne en deux nappes : haute et basse. Les principales anomalies impactant le tissage d’une pièce sont les ruptures ou les coinçages des fils de chaîne, les casses de lisses ou la collision entre une lance, conduisant les fils de trame, et certains fils de chaîne. Ces anomalies de tissage, qui peuvent impacter négativement la qualité de la pièce tissée ou révéler un dysfonctionnement de la machine, sont difficiles à repérer, étant donné la complexité du procédé. Des contrôles comme des tomographies à rayons X sont certes appliqués sur la pièce après sa confection, mais ils sont peu fiables et longs à effectuer, et ne peuvent pas être appliqués en temps réel. Certaines machines à tisser électroniques possèdent un très grand nombre de moteurs qui sont équipés de capteurs de tension. Par exemple la machine Jacquard Staubli Unival 100 est équipée d’environ 9000 moteurs, chaque moteur étant muni d’un capteur permettant de quantifier son effort sur une échelle de 0 à 100 %. La surveillance d’un tissage réalisé par une telle machine est donc complexe à réaliser. Il est connu de surveiller et de gérer le tissage d’une pièce à l’aide d’un système d’alarme directement implémenté sur la machine à tisser électronique. Ce système d’alarme arrête le tissage lorsque la valeur renvoyée par un des capteurs des moteurs est en dehors d’une plage de valeurs prédéterminée. Ce système d’alarme présente de nombreux inconvénients. Par exemple, ce système ne tient pas compte des spécificités de la pièce et/ou du montage. De plus, ce système pourra générer une grande quantité de fausses alertes et/ou ne détectera pas une grande quantité d’anomalies. Il existe donc un besoin d’améliorer la surveillance et la gestion d’un tissage d’une pièce réalisé par une machine à tisser électronique. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, notamment en permettant la surveillance d’un tissage d’une pièce réalisé par une machine à tisser électronique qui tient compte des spécificités de la pièce et du montage. Ainsi, le procédé de surveillance selon l’invention traite les données acquises pendant le tissage d’une pièce et utilise un modèle du métier à tisser capable de prédire la réponse des capteurs machine aux instructions de tissage. La réponse prédite par le modèle est successivement comparée aux nouvelles données issues du tissage en cours. Les écarts entre la prédiction du modèle et les nouvelles données peuvent être reportés comme défauts et localisés sur une cartographie de la pièce. Ainsi, une machine à tisser électronique compatible avec le procédé selon l’invention possède un encodeur et un moteur pour chacun des œillets. Le moteur a pour rôle de positionner les œillets en respectant la consigne fournie par l’utilisateur. Les données captées sont issues de chacun des moteurs. Le procédé selon l’invention consiste donc à identifier les signaux issus des moteurs qui ne sont pas en cohérence avec la consigne donnée à la machine. Afin que cette opération soit faite d’une façon efficace il a été nécessaire d’identifier les grandeurs physiques les plus corrélées avec le signal enregistré par le moteur. Les grandeurs identifiées sont notamment la position des œillets pour chacune des insertions et le réglage du bas métier. Concernant la position des œillets pour chacune des insertions, lorsque l’œillet est dans une position ne respectant pas la consigne, le moteur réagit en essayant de le ramener dans la position respectant la consigne. Cette réaction va induire une modification rapide du couple moteur qui est normalement capté par le système d’acquisition. La position des œillets peut être récupérée par exemple à partir du traitement croisé du carton à tisser et des instructions d’ouverture de foule. Le réglage du bas métier concerne notamment pour les paramètres concernant l’appel du tissu, couramment appelé « l’avance », et les paramètres des barres de guidage. L’avance de la préforme peut générer une surtension des chaînes pouvant empêcher le moteur d’appeler correctement le fil. Le réglage des barres de guidage a un impact direct sur la géométrie des ouvertures de foule et donc sur la condition d’équilibre des fils de chaîne. Un mauvais positionnement peut en effet amener à frapper des chaînes avec la lance. Ce genre d’évènement pourrait potentiellement introduire des surtensions captées par le système. Ces deux informations peuvent être stockées dans le carton à tisser. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de surveillance d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique, la machine à tisser comprenant des moteurs individuels, chaque moteur individuel parmi les moteurs individuels étant équipé d’un capteur de tension mesurant la tension exercée au niveau dudit moteur individuel, le procédé comprenant : Obtenir des données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique pour tisser la pièce, les données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique comprenant : des données issues d’un carton à tisser, le carton à tisser fournissant un positionnement de chacun des fils pendant une insertion lors du tissage de la pièce, et Des données de colletage décrivant des diamètres des fils de chaîne et une répartition desdits fils de chaîne entre des lignes et des colonnes du harnais de la machine à tisser, et Des données d’une consigne d’ouverture d’une foule décrivant des positions hautes et basses pour les lisses en fonction d’un numéro d’insertion et d’une position dans le harnais, Générer un modèle numérique de la machine à tisser électronique en agrégeant les données de configuration et de consigne obtenues, Obtenir un modèle d’apprentissage automatique entraîné prenant en entrée un modèle numérique de la machine à tisser électronique et étant configuré pour fournir en sortie une prédiction d’une tension exercée au niveau du moteur individuel parmi les moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce, le modèle numérique de la machine à tisser étant une structure de données numériques agrégeant les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique, Fournir le modèle numérique de la machine à tisser électronique généré au modèle d’apprentissage automatique afin d’obtenir une prédiction de la tension exercée au niveau des moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce, et Surveiller le tissage de la pièce en comparant la prédiction de la tension exercée au niveau d'un moteur individuel parmi les moteurs individuels et la tension mesurée par le capteur de tension associé audit moteur individuel. Grâce à l’invention, le procédé de surveillance tient compte des spécificités de la machine de tissage en intégrant par exemple des données décrivant les diamètres des différents fils de chaîne ainsi que leur répartition entre les lignes et les colonnes du harnais de la machine à tisser, la définition du harnais, le ou les types de fils utilisés, la rigidité des ressorts et/ou la géométrie de l’ouverture de foule. Le procédé de surveillance tient aussi compte des spécificités de la pièce tissée en intégrant par exemple des données concernant l’épaisseur et la densité du fil de trame utilisé pour le tissage de la pièce. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : le procédé comprend en outre la modification des conditions d’utilisation de la machine à tisser lorsqu’une différence de tension entre la prédiction de la tension exercée au niveau du moteur individuel parmi les moteurs individuels et la tension mesurée par le capteur de tension associé audit moteur individuel est supérieure à une valeur de tension seuil prédéterminée, la modification des conditions d’utilisation de la machine à tisser comprend au moins une action parmi : Identifier une dégradation d’un composant de la machine à tisser, Arrêter la machine à tisser, et Sauvegarder la position du défaut de tissage sur la pièce tissée, la machine à tisser électronique prend en entrée différents fils de chaîne et comprend des barres de guidage, des ressorts de rappel et un harnais auquel des lisses sont attachées, les lisses étant pilotées par les moteurs individuels et dans lequel les données de configuration et de consigne de tissage obtenues, le procédé comprenant en outre des données relatives au bas métier de la machine à tisser électronique décrivant des déplacements des barres de guidage et des rigidités des ressorts de rappel situés sous les lisses, la pièce tissée par la machine à tisser électronique est une pièce aéronautique, l’obtention du modèle d’apprentissage automatique entraîné comprend les sous-étapes : Obtenir un historique d’ensembles de données provenant de tissages de pièces effectués par la machine à tisser électronique, chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données correspondant à des données collectées lors du tissage de la pièce et comprenant des données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique et une tension mesurée par le capteur de tension au niveau dudit moteur individuel parmi les moteurs individuels de la machine à tisser électronique, Générer, pour chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données, un modèle numérique de la machine à tisser électronique, ledit modèle numérique étant une structure de données numériques agrégeant les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique, Obtenir un modèle d’apprentissage automatique prenant en entrée le modèle numérique de la machine à tisser électronique et étant configuré pour fournir en sortie une prédiction d’une tension exercée au niveau d’un moteur individuel de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce, et Entraîner le modèle d’apprentissage automatique à l’aide d’un algorithme de régression pénalisant, pour chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données, une différence entre la tension mesurée et la prédiction de la tension générée en sortie par le modèle d’apprentissage automatique, l’algorithme de régression est un algorithme de renforcement de gradient. Les sous-étapes pouvant être comprises dans l’obtention du modèle d’apprentissage automatique constituent un procédé d’apprentissage. Le procédé d’apprentissage est conçu pour permettre au modèle d’apprentissage automatique de généraliser la surveillance du tissage à de nouvelles pièces. En d’autres termes, le modèle d’apprentissage automatique entraîné est configuré pour pouvoir être utilisé dans un procédé de surveillance de tissages de pièces différentes que les pièces tissées des données d’entrainement. De même, le modèle d’apprentissage automatique entraîné est aussi configuré pour pouvoir être utilisé dans un procédé de surveillance de tissages de pièces réalisés avec de nouvelles configurations de la machine à tisser électronique, c’est-à-dire avec des configurations de la machine à tisser électronique qui n’étaient pas dans les données d’entraînement. Un deuxième aspect de l’invention concerne un système configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique. Un troisième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique. Un quatrième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique. 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 FIG. 1 montre un organigramme d’un exemple de procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce selon l’invention. La FIG. 2 montre un organigramme d’un exemple d’une étape du procédé de surveillance d’un tissage d’une pièce selon l’invention. La FIG. 3 montre une représentation graphique d’un exemple d’instructions de mue pouvant être fournies à une machine à tisser électronique. La FIG. 4 montre un exemple d’évolution de la hauteur des barres de guidage au cours d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique. La FIG. 5 montre un graphique comprenant un exemple de prédiction de la tension exercée au niveau d’un moteur individuel de la machine à tisser électronique durant le tissage d’une pièce et un exemple de tension mesurée au niveau d’un moteur individuel tension parmi les moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce. La FIG. 6 montre une représentation graphique de données décrivant les diamètres des différents fils de chaîne ainsi que leur répartition entre les lignes et les colonnes du harnais de la machine à tisser. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. DESCRIPTION DETAILLEE Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La FIG. 1 montre un organigramme d’un exemple d’un exemple de procédé 100 selon l’invention. Les étapes essentielles de cet exemple de procédé sont indiquées par un rectangle avec des lignes pleines et l’étape facultative est indiquée par un rectangle avec des lignes pointillées. L’invention concerne un procédé 100 de surveillance d’un tissage d’une pièce, le tissage de la pièce étant réalisé par une machine à tisser électronique. Le procédé 100 est mis en œuvre par ordinateur ou par un processeur. Par « mis en œuvre par ordinateur », on entend que les étapes, ou pratiquement toutes les étapes, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Ainsi, des étapes sont réalisées par le calculateur, éventuellement de manière entièrement automatique, ou semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes du procédé peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou prédéfini. Un exemple typique de mise en œuvre par ordinateur d'un procédé consiste à exécuter le procédé avec un système adapté à cet effet. Le système peut comprendre un processeur couplé à une mémoire et une interface utilisateur graphique (GUI), la mémoire ayant enregistré dessus un programme informatique comprenant des instructions pour mettre en œuvre le procédé. La mémoire peut également stocker une base de données. La mémoire est tout matériel adapté pour un tel stockage, comprenant éventuellement plusieurs parties physiques distinctes. Une première étape 110 du procédé 100 consiste à obtenir des données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique pour tisser la pièce. Le terme « obtenir » peut-être défini dans la présente demande comme « recevoir » ou « calculer ». Les données de configuration et de consigne de tissage obtenues à l’étape 110 comprennent des données issues d’un carton à tisser. Le carton à tisser fournit le positionnement de chacun des fils, notamment la foule haute et la foule basse, pendant chacune des insertions lors du tissage de la pièce. Les données de configuration et de consigne de tissage obtenues à l’étape 110 comprennent aussi des données de colletage décrivant les diamètres des différents fils de chaîne ainsi que leur répartition entre les lignes et les colonnes du harnais de la machine à tisser. La FIG. 6 montre une représentation graphique de données décrivant les diamètres des différents fils de chaîne ainsi que leur répartition entre les lignes et les colonnes du harnais de la machine à tisser. Ces données de colletage permettent notamment d’identifier les moteurs de la machine à tisser dont les fils de chaînes sont les plus susceptibles d’interagir entre eux, et donc de se coincer mutuellement. Dit autrement, ces données de colletage permettent ainsi de regrouper les différents moteurs en « colonnes » dont les fils de chaînes sont plus susceptibles d’interagir entre eux, et notamment de se coincer mutuellement. Le procédé 100 peut ainsi tenir compte de cette donnée de voisinage entre les moteurs pour raffiner ses prédictions. L’information concernant les diamètres des différents fils de chaîne est aussi importante puisqu’elle permet d’identifier les fils ayant le plus tendance à frotter les fils voisins et exerçant un poids supplémentaire sur les moteurs qui les actionnent. En effet, plus un fil a un diamètre important, plus le fil a tendance à frotter les fils voisins et à exercer un poids supplémentaire sur les moteurs qui les actionnent. Ces données de colletage peuvent être obtenues sous forme de fichiers Excel qui peuvent être convertis en objets, par exemple avec le langage python, contenant les relations entre chaque moteur du métier à tisser et sa position dans le harnais, la position étant décrite par les numéros de ligne et de colonne, ainsi que le diamètre des fils de chaîne passant dans chaque collet. Les données de configuration et de consigne de tissage obtenues à l’étape 110 comprennent aussi des données d’une consigne d’ouverture de la foule. Les données de la consigne d’ouverture de la foule décrivent les positions hautes et basses des lisses en fonction d’un numéro d’insertion et d’une position dans le harnais. Ces positions peuvent être calculées à partir d’un ou de plusieurs fichiers consigne de la machine. Les fichiers consigne de la machine à tisser peuvent par exemple être au moins un fichier parmi : un fichier de type « *.tif » contenant les informations de l’armure du tissage, un fichier de type « *.gof » contenant les informations de la géométrie de l’ouverture de foule pour chaque programme, un fichier de type « *.bmp » contenant les programmes utilisés pour chaque moteur et chaque insertion au cours du temps, et un fichier de type « *.shd » permettant de faire le lien entre les fichiers de type « *.gof » et de type « *.bmp ». Une représentation des données contenues dans un exemple de fichier contenant les programmes utilisés pour chaque moteur et chaque insertion au cours du temps est illustrée en FIG. 3 pour une machine à tisser de type Staübli Unival 100. Ainsi, la FIG. 3 illustre des instructions de mue, couramment appelée en anglais « shedding », pouvant être fournies une machine à tisser de type Staübli Unival 100. Les données concernant l’ouverture de foule permettent une meilleure précision de la prédiction de la tension d’un ou de moteurs car elle détermine l’amplitude du mouvement des lisses, et donc indirectement la force appliquée par les moteurs. Dans une variante, compatible avec les variantes précédentes, les données de configuration et de consigne de tissage obtenues à l’étape 110 comprennent aussi des données relatives au bas métier, i.e. les barres de guidage et le peigne de la machine à tisser électronique. Les données relatives au bas métier comprennent des données décrivant les déplacements des barres de guidage et des données décrivant des rigidités des ressorts de rappel situés sous les lisses. La FIG. 4 illustre un exemple d’évolution de la hauteur des barres de guidage au cours des 6000 insertions lors du tissage d’une aube d’un moteur d’avion. L’axe horizontal du graphique correspond au nombre d’insertions lors du tissage d’une aube d’un moteur d’avion et l’axe vertical correspond à la hauteur des barres de guidage. La courbe 410 correspond à l’amplitude entre la hauteur minimale et maximale des barres de guidage durant une insertion et la courbe 420 correspond aux hauteurs minimale et maximale des barres de guidage durant une insertion. Ces données relatives au bas métier permettent d’améliorer la précision de la prédiction de la tension appliquée à un ou des moteurs car les mouvements du peigne et des barres de guidage appliquent une traction sur le tissu qui se traduit en une tension dans les lisses. En effet, la hauteur des barres de guidage est utile pour déterminer les couples des moteurs, car en levant ou en baissant le tissu, elles exercent indirectement une traction sur les fils de chaîne qui se répercute sur les lisses. Similairement, plus la vitesse d’avancement du métier à tisser sera importante, plus la traction induite sur les lisses sera élevée. Les mouvements du peigne et des barres de guidage appliquent donc une traction sur le tissu qui se traduit en tension dans les moteurs. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, les rigidités des ressorts sont obtenues à partir des données de mesures des couples sur un ensemble de pièces. Ainsi, un exemple de procédure pour obtenir les rigidités des ressorts consistent à calculer de manière empirique la rigidité et la longueur à vide de chacun des ressorts du métier à tisser à partir des données de mesures des couples sur un ensemble de pièces. Une première étape de cet exemple de procédure consiste à calculer, pour chaque moteur et chaque insertion, la médiane des mesures de couple sur l’ensemble des pièces, ce qui permet d’éliminer les anomalies statistiques. Une seconde étape de cet exemple de procédure consiste à filtrer les points, i.e. les données d’entraînement, pour lesquels au minimum trois insertions successives sont associées à une même hauteur de lisse, ce qui permet de se placer dans un cas d’équilibre statique des forces entre le moteur et le ressort. Une troisième étape de cet exemple de procédure consiste à calculer la pente et l’ordonnée à l’origine d’une régression linéaire entre le couple et la hauteur de lisse pour l’ensemble de ces points. Ces deux valeurs permettent de caractériser la rigidité et la longueur à vide du ressort et peuvent donc être utilisées dans la suite du procédé 100. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, la hauteur de chaque lisse est obtenue avant, pendant et après chaque insertion. En effet, lorsque la machine à tisser électronique ne permet pas une mesure en continu de la valeur du couple du moteur, cette valeur peut être dépendante du mouvement futur de la lisse. Par exemple, lorsqu’une lisse passe d’une position basse à une position haute, le moteur anticipera le mouvement de montée dès le premier cycle, et en conséquence, la tension mesurée lors de la première insertion sera plus élevée que lorsque la lisse était également en position basse lors du deuxième cycle. Dans une variante, compatible avec les variantes précédentes, des données concernant le comportement des fils voisins, par exemple les fils de la même colonne du harnais, peuvent aussi être aussi obtenues à l’étape 110. En effet, les fils voisins peuvent interagir entre eux par frottement, se coincer et donc influer sur la tension des autres moteurs de la même colonne. Par exemple, il est possible pour chaque moteur d’une colonne, d’obtenir la hauteur de lisse avant, pendant et après chaque insertion. Dans une variante, compatible avec les variantes précédentes, des données de mesure spécifiques à chaque pièce peuvent aussi être obtenues à l’étape 110. Les données de mesure correspondent aux valeurs du couple de chaque moteur de la machine pour chacune des insertions. Les données de mesure sont par exemple contenues dans des fichiers de type « *.Ret ». Dans une seconde étape 120, un modèle numérique de la machine à tisser électronique est généré en agrégeant les données de configuration et de consigne obtenues. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, le modèle numérique de la machine à tisser électronique peut être généré 120 à l’aide de différentes étapes. Par exemple, le fichier d’une image, pouvant être de type « *.tif », contenant les informations de l’armure du tissage, comprend, pour chaque moteur et chaque insertion, un nombre binaire indiquant lorsque le moteur est en position basse ou haute. Afin de récupérer ces données, il est ainsi possible de construire un analyseur syntaxique de ce type de fichiers qui stocke ces données de levage des lisses sous forme d’un tableau, par exemple un tableau de type « NumPy ». Chacun des fichiers de type « *.gof », contenant les informations de la géométrie de l’ouverture de foule pour chaque programme, peut aussi être analysé à l’aide d’un analyseur syntaxique afin de récupérer la valeur en millimètres de l’élévation de chaque lisse en positions haute et basse, pour chaque insertion, et pour une valeur de consigne spécifique. Chaque fichier de type « *.gof » représente une valeur différente de la consigne. Le fichier de type « *.shd », permettant de faire le lien entre les fichiers de type « *.gof » et de type « *.bmp , peut être converti par des scripts, par exemples de scripts de type python, en une table de correspondance entre une valeur de consigne et un code couleur. Enfin, le fichier de type « *.bmp », contenant les programmes utilisés pour chaque moteur et chaque insertion au cours du temps, peut aussi contenir, pour chaque insertion et chaque moteur, un code couleur. Ce code couleur peut être stocké sous la forme d’un tableau, par exemple un tableau de type « NumPy », grâce à un script dédié en langage python. Lorsque toutes les informations ont été récupérées des fichiers, la première étape est de combiner les données du fichier de type « *.shd » et du fichier de type « *.bmp » pour faire correspondre à chaque couple « moteur, insertion » non plus un code couleur, mais une valeur de consigne. Ensuite les données présentes dans les fichiers de type « *.gof » sont ajoutées pour faire correspondre à chaque couple « moteur, insertion » non plus une valeur de consigne, mais les valeurs d’élévation en positions haute et basse, provenant du fichier de type « *.gof », de la valeur de consigne correspondante, pour le moteur et l’insertion donnés. Concrètement, le résultat de cette opération peut être stocké sous forme de deux tableaux, par exemple des tableaux de type « NumPy », l’un contenant les positions basses des lisses pour chaque couple « moteur, insertion », l’autre les positions hautes pour chaque couple « moteur, insertion ». Enfin, il est possible de combiner ces informations avec le fichier de type « *.tif », contenant les informations de l’armure du tissage, afin de savoir, pour chaque couple « moteur, insertion », s’il est nécessaire de choisir la valeur d’élévation de la lisse en position haute ou en position basse. Le résultat final de cette série d’opérations peut par exemple être un tableau, par exemple un tableau de type « NumPy », contenant pour chaque moteur et chaque insertion la hauteur, par exemple la hauteur en millimètres, de la lisse correspondante. Cette donnée est utile pour la prédiction de la tension des moteurs. En effet, chaque lisse est actionnée à la fois par un moteur et un ressort de rappel. Ainsi, plus la lisse est tirée vers le haut par le moteur, plus la force appliquée par le ressort augmente, le couple appliqué par le moteur augmente donc lui aussi en réaction. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, la génération 120 du modèle numérique de la machine à tisser électronique peut en outre comprendre l’agrégation des données dans une classe dédiée du langage python, nommée Loom, permettant de manipuler les données efficacement. De plus, l’utilisation de l’espace mémoire occupé a été optimisé notamment par un choix de types numériques adapté aux différentes variables, par exemple des entiers stockés en mémoire sur 8 ou 16 bits. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, lorsque des données relatives au bas métier de la machine à tisser électronique sont obtenues à l’étape 110, la génération 120 du modèle numérique de la machine à tisser électronique peut en outre comprendre le stockage de données relatives au bas métier de la machine à tisser électronique. Les données relatives au bas métier de la machine à tisser électronique sont présentes dans un fichier de type « *.tif », et indiquent pour chaque insertion l’épaisseur du fil de trame utilisé, la vitesse du tapis roulant déplaçant le tissu, l’information si le tissu avance ou est à l’arrêt, et la hauteur des barres de guidage. Ces données peuvent être récupérées et stockées à l’aide d’un analyseur syntaxique. Le stockage de ces données peut être effectué dans différents tableaux, par exemple dans un objet construit en langage python comprenant différents tableaux de type « NumPy ». Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, lorsque des données concernant le comportement des fils voisins sont obtenues à l’étape 110, la génération 120 du modèle numérique de la machine à tisser électronique peut en outre comprendre la réduction des données obtenues par exemple en utilisant une analyse en composantes principales. Par exemple, lorsque 32 moteurs sont présents par colonnes, 96 données peuvent être obtenues pour chaque insertion. Avec l’analyse en composantes principales, ces données peuvent être réduites à 10 variables synthétiques qui pourront être utilisées pour la génération 120 du modèle numérique de la machine à tisser électronique. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, lorsque des données de mesure sont obtenues à l’étape 110, la génération 120 du modèle numérique de la machine à tisser électronique peut en outre comprendre le stockage de ces données de mesure. Ces données peuvent être récupérées et stockées à l’aide d’un analyseur syntaxique. Le stockage de ces données peut être effectué dans différents tableaux, par exemple des tableaux de type « NumPy ». L’information concernant le couple de chaque moteur de la machine pour chacune des insertions peut être encodée par exemple sous la forme d’un entier de 5 bits représentant le couple au moment de l’insertion comme un pourcentage du couple maximal que peut appliquer le moteur. Le procédé 100 comprend une troisième étape 130 d’obtention d’un modèle d’apprentissage automatique entraîné prenant en entrée un modèle numérique de la machine à tisser électronique et étant configuré pour fournir en sortie une prédiction d’une tension exercée au niveau d’un moteur individuel de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce. Le modèle numérique de la machine à tisser est une structure de données numériques agrégeant les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, l’étape 130 du procédé 100 comprend quatre sous-étapes illustrées à la FIG. 2 . La FIG. 2 montre un organigramme d’un exemple de l’étape 130 comprenant quatre sous étapes 131 à 134. Une première sous-étape 131 de l’étape 130 consiste à obtenir des données d’entraînement. Les données d’entraînement obtenues sont un historique d’ensembles de données provenant d’un tissage d’une ou plusieurs pièces effectuées par une machine à tisser électronique. La machine à tisser électronique à partir de laquelle des données d’entraînement ont été obtenues est préférentiellement du même type que la machine à tisser électronique surveillée à l’aide du procédé 100. Par exemple, les données d’entraînement sont constituées de données collectées sur plusieurs milliers de moteurs d’une machine à tisser électronique lors de plusieurs milliers d’insertions durant le tissage d’une pièce. Dans un autre exemple, compatible avec l’exemple précédent, les données ont été collectées pendant le tissage d’une ou plusieurs pièces aéronautiques telle qu’une aube de moteur d’avion. Chaque ensemble de données de l’historique correspond aux données collectées lors du tissage d’une pièce par la machine à tisser électronique. Chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données comprend les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique et une ou des tensions mesurées par des capteurs de tension durant un tissage d’une pièce par la machine à tisser électronique. Parmi les tensions mesurées, il est possible d’identifier quelle mesure de tension correspond à un moteur individuel en particulier. De plus, il faut noter qu’au sein de chaque ensemble de données, la correspondance entre les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique et la ou les tensions mesurées par un ou des capteurs de tension durant un tissage d’une pièce par la machine à tisser électronique est possible. Dit autrement, il est possible de savoir à quelles données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique correspond à la tension mesurée par des capteurs de tension durant un tissage d’une pièce par la machine à tisser électronique. De manière préférentielle, ces données de configuration et de consigne sont de type et de composition identiques ou similaires aux données de configuration et de consigne utilisées durant le procédé 100. Ainsi l’ensemble des données pouvant être obtenu à l’étape 110 du procédé 100 peut aussi être obtenu à la sous-étape 131 afin d’être utilisé aux sous-étapes 132 à 134. Dans une seconde sous-étape 132 de l’étape 130, un modèle numérique de la machine à tisser électronique est généré pour chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données. Le modèle numérique de la machine à tisser électronique est une structure de données numériques qui agrège les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique de l’ensemble de données considéré. Le modèle numérique peut aussi agréger des données relatives à la géométrie de la pièce tissées. Le modèle numérique permet de manipuler facilement et efficacement ces données. Il peut par exemple être un vecteur de nombres. De plus, il faut noter que la correspondance entre chaque modèle numérique de la machine à tisser électronique généré et chaque tension mesurée par les capteurs de tension au niveau des moteurs individuels de la machine est possible. Ainsi, lors de l’étape 134, il est possible de retrouver la ou les tensions mesurées par le ou les capteurs de tension au niveau des moteurs individuels de la machine correspondant au modèle numérique de la machine à tisser électronique fourni en entrée au modèle d’apprentissage automatique. De plus, l’agrégation des données et la génération du modèle numérique peuvent être préférentiellement similaires aux étapes 120 et 132. Par exemple, si le modèle numérique généré à l’étape 120 contient des données de trois types agrégées dans un ordre spécifique, le modèle numérique généré à l’étape 132 doit aussi contenir des données de ces trois types agrégées dans le même ordre. De manière préférentielle, le modèle numérique est généré à l’étape 132, en utilisant la même méthode que la méthode utilisée pour générer le modèle numérique à l’étape 120. Une troisième sous-étape 133 de l’étape 130 consiste à obtenir un modèle d’apprentissage automatique. Un modèle d’apprentissage automatique peut être défini comme un modèle mathématique ayant la capacité d’apprendre, par exemple à prédire un résultat, à partir de données d’apprentissage. Dans l’invention, le modèle d’apprentissage automatique est un modèle prenant en entrée un modèle numérique d’une machine à tisser électronique tel que généré à l’étape 120 et à l’étape 132. Le modèle d’apprentissage automatique est configuré pour fournir en sortie une prédiction d’une ou de plusieurs tensions exercées au niveau d’un ou de plusieurs moteurs individuels d’une machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, le modèle d’apprentissage automatique est une combinaison d’un grand nombre de modèles individuels, par exemple des arbres de décision. Il s'agit de centaines ou de milliers de modèles individuels très dépendants les uns des autres, avec un objectif commun. Dans une quatrième sous-étape 134 de l’étape 130, le modèle d’apprentissage automatique obtenu à la sous-étape 133 est entraîné. L’entraînement du modèle d’apprentissage automatique comprend une première partie, lors de laquelle le modèle numérique de la machine à tisser électronique généré à l’étape 132 est fourni en entrée afin d’obtenir en sortie une prédiction d’une ou des tensions exercées au niveau d’un ou de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce. Dans une seconde partie, cette prédiction, ainsi que la ou les tensions mesurées durant le tissage de la pièce, sont utilisées par un algorithme de régression. L’objectif de l’algorithme de régression est de pénaliser, pour chaque ensemble de données numériques de l’historique d’ensembles de données numériques, une différence entre la tension mesurée par le capteur de tension et la prédiction de la tension générée en sortie par le modèle d’apprentissage automatique. Ainsi, le modèle d’apprentissage automatique est entraîné sur la base d’un algorithme de régression, à l’aide d’un historique de données de tissages de pièces réalisée par la machine à tisser électronique, à prédire le signal « normal » des capteurs en fonction de la consigne. Par exemple, il est possible d’utiliser des valeurs de couples mesurées extraites stockées dans des fichiers de type « *.Ret ». Le terme « normal » signifie ici le signal mesuré par les capteurs de tension en l’absence d’anomalie. Cet algorithme est complètement agnostique du fonctionnement réel de la machine à tisser électronique. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, les données collectées durant le procédé de surveillance 100 peuvent en outre être utilisées comme données d’entraînement pour l’exemple d’étape 130 comprenant les quatre sous-étapes 131 à 134. Ainsi, chaque surveillance d’un tissage d’une nouvelle pièce peut participer à l’apprentissage et au raffinement du modèle d’apprentissage automatique obtenu à l’aide des quatre sous-étapes 131 à 134. Dans un exemple, compatible avec les exemples précédents, l’entraînement du modèle d’apprentissage automatique est basé sur un algorithme de renforcement de gradient, communément appelé en anglais « gradient boosting ». Un algorithme de renforcement de gradient compatible avec l’invention entraîne un grand nombre d’arbres de décision, afin d’obtenir un modèle capable de prédire des tensions exercées au niveau de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce, en améliorant itérativement les prédictions par une optimisation par descente de gradient. Il est par exemple possible d’utiliser la librairie LightGBM avec un modèle comprenant plusieurs centaines voire plusieurs milliers d’arbres de décisions afin d’effectuer l’étape 134. Ainsi, l’étape 130 permet d’obtenir un modèle d’apprentissage automatique capable de prédire des tensions exercées au niveau de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce. Le modèle d’apprentissage automatique entraîné peut donc être utilisé dans la suite du procédé 100 de surveillance d’un tissage d’une pièce. Une quatrième étape 140 du procédé 100 consiste à fournir le modèle numérique de la machine à tisser électronique généré 130 au modèle d’apprentissage automatique afin d’obtenir une prédiction de la tension exercée au niveau d’un ou de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce. Dans une cinquième étape 150 du procédé 100, le tissage de la pièce est surveillé en utilisant la prédiction, obtenue à l’étape 140, de la tension exercée au niveau d’un ou de plusieurs moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce et la tension mesurée par un ou des capteurs de tension. La surveillance est par exemple effectuée en calculant l’écart entre la prédiction, obtenue à l’étape 140, de la tension exercée au niveau d’un ou de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce et la tension mesurée par un ou des capteurs de tension. Dans un autre exemple, la prédiction de la tension est effectuée pour une période comprenant un nombre prédéterminé, par exemple compris entre 5 et 20, d’insertions et un écart quadratique entre la tension prédite et la tension mesurée sur chaque période est calculé pour surveiller le tissage de la pièce. Une sixième étape optionnelle 160 du procédé 100 consiste à modifier des conditions d’utilisation de la machine à tisser lorsqu’une différence de tension entre la prédiction de la tension exercée au niveau d’un ou de moteurs individuels de la machine à tisser électronique et la tension mesurée par le ou les capteurs de tension est supérieure à une valeur de tension seuil prédéterminée. La FIG. 5 montre un graphique comprenant deux courbes 510 et 520. L’axe horizontal du graphique correspond au nombre d’insertions effectuées et l’axe vertical du graphique correspond à la tension au niveau d’un ou de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant un tissage d’une pièce. La courbe 510 est un exemple de prédiction de la tension exercée au niveau d’un ou de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce pouvant être obtenu à l’étape 140. La courbe 520 est la tension mesurée au niveau d’un ou de moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce. Pour cet exemple, la prédiction de la tension et la tension mesurée sont très proches pour les 100 premières insertions. A partir de la 100 ème insertion, un écart important existe entre la prédiction de la tension et la tension mesurée. Ainsi, pour cet exemple, une anomalie est détectée à partir de la 100 ème insertion si cet écart est supérieur à la valeur de tension seuil prédéterminée. Un exemple de valeur de tension seuil prédéterminée est compris entre 1 et 10 newtons. Le procédé de surveillance 100 peut être utilisé durant le tissage d’une pièce ou après le tissage d’une pièce. Lorsqu’une anomalie est détectée durant le tissage de la pièce, la modification des conditions d’utilisation de la machine à tisser peut consister à arrêter la machine à tisser électronique. L’arrêt de la machine à tisser électronique peut être fait automatiquement, semi-automatiquement ou manuellement. De manière alternative, lorsqu’une anomalie est détectée durant le tissage de la pièce, la position sur la pièce tissée du défaut de tissage peut être sauvegardée. Lorsqu’une anomalie est détectée après le tissage de la pièce, la position sur la pièce tissée de l’anomalie peut aussi être identifiée. Le procédé de surveillance 100 peut aussi être utilisé pour identifier une dégradation d’un composant de la machine à tisser ou une durée de vie des composants de machine à tisser qui pilotent les fils. Dans un mode de réalisation préférentiel, compatible avec les variantes précédentes, le tissage surveillé par le procédé 100 est le tissage d’une pièce aéronautique telle qu’une aube de moteur d’avion. Procédé (100), mis en œuvre par ordinateur, de surveillance d’un tissage d’une pièce par une machine à tisser électronique, la machine à tisser comprenant des moteurs individuels, chaque moteur individuel parmi les moteurs individuels étant équipé d’un capteur de tension mesurant la tension exercée au niveau dudit moteur individuel et le procédé comprenant : Obtenir (110) des données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique pour tisser la pièce, les données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique comprenant : Des données issues d’un carton à tisser, le carton à tisser fournissant un positionnement de chacun des fils pendant une insertion lors du tissage de la pièce, et Des données de colletage décrivant des diamètres des fils de chaîne et une répartition desdits fils de chaîne entre des lignes et des colonnes du harnais de la machine à tisser, et Des données d’une consigne d’ouverture d’une foule décrivant des positions hautes et basses pour les lisses en fonction d’un numéro d’insertion et d’une position dans le harnais, Générer (120) un modèle numérique de la machine à tisser électronique en agrégeant les données de configuration et de consigne obtenues, Obtenir (130) un modèle d’apprentissage automatique entraîné prenant en entrée un modèle numérique de la machine à tisser électronique et étant configuré pour fournir en sortie une prédiction d’une tension exercée au niveau du moteur individuel parmi les moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce, le modèle numérique de la machine à tisser étant une structure de données numériques agrégeant les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique, Fournir (140) le modèle numérique de la machine à tisser électronique généré (120) au modèle d’apprentissage automatique afin d’obtenir une prédiction de la tension exercée au niveau des moteurs individuels de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce, et Surveiller (150) le tissage de la pièce en comparant la prédiction de la tension exercée au niveau d'un moteur individuel parmi les moteurs individuels et la tension mesurée par le capteur de tension associé audit moteur individuel. Procédé (100) selon la revendication 1 dans lequel le procédé comprend en outre la modification des conditions d’utilisation de la machine à tisser (160) lorsqu’une différence de tension entre la prédiction de la tension exercée au niveau du moteur individuel parmi les moteurs individuels et la tension mesurée par le capteur de tension associé audit moteur individuel est supérieure à une valeur de tension seuil prédéterminée. Procédé (100) selon la revendication 1 ou 2 dans lequel la modification des conditions d’utilisation de la machine à tisser (160) comprend au moins une action parmi : Identifier une dégradation d’un composant de la machine à tisser, Arrêter la machine à tisser, et Sauvegarder la position du défaut de tissage sur la pièce tissée. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la machine à tisser électronique prend en entrée différents fils de chaîne et comprend des barres de guidage, des ressorts de rappel et un harnais auquel des lisses sont attachées, les lisses étant pilotées par les moteurs individuels et dans lequel les données de configuration et de consigne de tissage obtenues (110), le procédé comprenant en outre des données relatives au bas métier de la machine à tisser électronique décrivant des déplacements des barres de guidage et des rigidités des ressorts de rappel situés sous les lisses. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la pièce tissée par la machine à tisser électronique est une pièce aéronautique. Procédé (100), selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’obtention (130) du modèle d’apprentissage automatique entraîné comprend les sous-étapes : Obtenir (131) un historique d’ensembles de données provenant de tissages de pièces effectués par la machine à tisser électronique, chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données correspondant à des données collectées lors du tissage de la pièce et comprenant des données de configuration et de consigne de tissage fournies à la machine à tisser électronique et une tension mesurée par le capteur de tension au niveau dudit moteur individuel parmi les moteurs individuels de la machine à tisser électronique, Générer (132), pour chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données, un modèle numérique de la machine à tisser électronique, ledit modèle numérique étant une structure de données numériques agrégeant les données de configuration et de consigne de tissage de la machine à tisser électronique, Obtenir (133) un modèle d’apprentissage automatique prenant en entrée le modèle numérique de la machine à tisser électronique et étant configuré pour fournir en sortie une prédiction d’une tension exercée au niveau d’un moteur individuel de la machine à tisser électronique durant le tissage de la pièce, et Entraîner (134) le modèle d’apprentissage automatique à l’aide d’un algorithme de régression pénalisant, pour chaque ensemble de données de l’historique d’ensembles de données, une différence entre la tension mesurée et la prédiction de la tension générée en sortie par le modèle d’apprentissage automatique. Procédé (100) selon la revendication précédente dans lequel l’algorithme de régression est un algorithme de renforcement de gradient. Système configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.