Brevet FR3162091A1 — publié le 20251114

Des exemples présentent un procédé de traitement de données, un produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé, un dispositif de traitement de données configuré pour la mise en œuvre du procédé, et un système de traitement de données comprenant un tel dispositif de traitement de données. Figure de l’abrégé : [Fig. 3] Contrôle de qualité d’un élément physique La présente divulgation concerne le domaine du contrôle qualité. De nombreux secteurs industriels évaluent la qualité des pièces qu’ils produisent avant de les mettre sur le marché, notamment pour assurer que ces pièces remplissent bien leur fonction. Toutefois, les processus du contrôle de qualité des pièces peuvent être coûteux, notamment dans la mesure où ils demandent régulièrement l’intervention d’un technicien. La présente divulgation vient améliorer cette situation. Résumé A cet égard, il est proposé un procédé mis en œuvre par ordinateur, de traitement de données relatif à un élément physique, notamment un produit manufacturé, le procédé comprenant : une obtention d’au moins une donnée caractérisant l’élément physique ; une détermination d’un score représentatif d’un état de l’élément physique à partir d’un traitement, par un premier modèle d’apprentissage automatique, de l’au moins une donnée obtenue ; et une classification de l’élément physique dans une classification représentative d’un état de l’élément physique à partir du score déterminé ; dans lequel la classification représentative de l’état de l’élément physique comprend trois classes : une première classe dans laquelle l’élément physique est défini comme conforme, une deuxième classe dans laquelle l’élément physique est défini comme conforme sous réserve d’effectuer au moins une opération de remise en conformité sur l’élément physique appartenant à une liste d’opérations de remise en conformité déterminée, et une troisième classe dans laquelle l’élément physique est défini comme non conforme. Optionnellement, préalablement à l’obtention d’au moins une donnée caractérisant l’élément physique, le procédé comprend en outre : une réception d’au moins un signal de mesure de l’élément physique ; un prétraitement d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique. Optionnellement, l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique comprend une donnée relative à un contour de l’élément physique sur une image de l’élément physique ; l’au moins un signal de mesure comprend une image de l’élément physique ; et le prétraitement d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique comprend une détection des contours de l’élément physique dans l’image. Optionnellement, l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique comprend une donnée relative à une dimension de l’élément physique ; l’au moins un signal de mesure comprend une image ou un nuage de points de l’élément physique ; et le prétraitement d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique comprend une détermination d’une dimension de l’élément physique à partir de l’image ou du nuage de points. Optionnellement, le procédé comprend en outre : une détermination d’une carte de chaleur par le premier modèle d’apprentissage automatique, à partir de l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique ; la carte de chaleur associant une pluralité de coordonnées de l’élément physique traité à une valeur d’intensité respective représentative d’une probabilité de défaut. Optionnellement, le procédé comprend en outre, lorsque l’élément physique est classifié dans la deuxième classe : une classification d’au moins un défaut de l’élément physique par un deuxième modèle d’apprentissage automatique , le deuxième modèle d’apprentissage automatique recevant en entrée la carte de chaleur déterminée par le premier modèle d’apprentissage automatique ; et une détermination d’un score de remise en conformité de l’élément physique par le deuxième modèle d’apprentissage automatique . Optionnellement, le deuxième modèle d’apprentissage automatique reçoit également en entrée un signal binaire de conformité ; et dans lequel le score de remise en conformité est égal au signal binaire de conformité. Optionnellement, la classification d’au moins un défaut de l’élément physique peut comprendre une classification de chaque défaut de l’élément physique dans une classe de défaut acceptable ou dans une classe de défaut critique ; la classe de défaut acceptable regroupant des défauts appartenant à une pluralité de types de défauts, dans laquelle chaque type de défaut est associé avec une opération de correction appartenant à la liste d’opérations de remise en conformité déterminée ; et la classe de défaut critique correspondant à une classe regroupant les autres défauts. Optionnellement, le procédé peut en outre comprendre une détermination d’un facteur correctif par un troisième modèle d’apprentissage automatique, le troisième modèle d’apprentissage automatique recevant en entrée l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique, la classification de l’au moins un défaut de l’élément physique, et le score de remise en conformité ; et une modification du premier modèle d’apprentissage automatique à partir du facteur correctif. La demande porte également sur un dispositif de traitement de données configuré pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation. La demande porte par ailleurs sur un système de traitement de données relatif à un élément physique, notamment un produit manufacturé, comprenant : au moins un capteur configuré pour acquérir au moins un signal de mesure de l’élément physique ; un dispositif de traitement de données configuré pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation; dans lequel l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique est obtenue à partir de l’au moins un signal de mesure de l’élément physique La demande porte en outre sur un produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Enfin, la demande porte sur un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation lorsque ce programme est exécuté par un processeur. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : FIG. 1 représente schématiquement un exemple de dispositif de traitement de données. FIG. 2 représente schématiquement un exemple de système de traitement de données. FIG. 3 représente schématiquement un exemple de procédé de traitement de données. FIG. 4 représente schématiquement un exemple d’une architecture logicielle d’un premier modèle d’apprentissage automatique. FIG. 5 représente schématiquement un exemple de classification d’un élément physique. FIG. 6 représente schématiquement un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 7 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 8 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 9 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 10 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 11 représente schématiquement un autre exemple d’une architecture logicielle du premier modèle d’apprentissage automatique. FIG. 12 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 13 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 14 représente schématiquement un exemple de classification d’un défaut d’un élément physique. FIG. 15 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 16 représente schématiquement un exemple d’une architecture logicielle du premier modèle d’apprentissage automatique et d’un deuxième modèle d’apprentissage automatique. FIG. 17 représente schématiquement un autre exemple d’une architecture logicielle du premier modèle d’apprentissage automatique et du deuxième modèle d’apprentissage automatique. FIG. 18 représente schématiquement encore un autre exemple de procédé de traitement de données. FIG. 19 représente schématiquement un exemple d’une architecture logicielle du premier modèle d’apprentissage automatique, du deuxième modèle d’apprentissage automatique et d’un troisième modèle d’apprentissage automatique. Les inventeurs ont remarqué que les processus de contrôle qualité en partie automatisés demandaient, pour chaque pièce dont la qualité était déterminée par la partie automatisée du processus comme étant non conforme, une vérification ultérieure d’un opérateur de contrôle qualité pour déterminer si cette pièce pouvait être remise en conformité ou devait être définitivement considérée comme non conforme. Par conséquent, bien qu’un premier tri des pièces soit effectué automatiquement, un second tri opéré par un agent de contrôle qualité est nécessaire pour déterminer quelles pièces considérées en premier lieu comme non conformes par le processus automatique peuvent être remises en conformité. La présente divulgation propose une solution qui permet au moins de réduire voire de supprimer l’intervention de l’opérateur de contrôle qualité pour déterminer quelles pièces, et plus largement quels éléments physiques à analyser, peuvent être remis en conformité. En particulier, la présente divulgation propose une solution pour classifier automatiquement les éléments à analyser conformes, les éléments à analyser non conformes, et les éléments à analyser qui peuvent être remises en conformité sur la base d’un score représentatif d’un état de la pièce déterminé par un modèle d’apprentissage automatique (« Machine learning Model » en anglais). Par ailleurs, dans la mesure où cette classification est opérée automatiquement, la variabilité de la qualité des produits compris dans une même classe est réduite, ce qui permet de réduire, voire de supprimer, la subjectivité du contrôle opéré vis-à-vis d’un contrôle qualité opéré par des agents de contrôle pour lequel le contrôle qualité diffère d’un agent à un autre. En d’autres termes, la solution proposée présente une classification bien plus régulière et fiable que lorsque cette classification est effectuée par une intervention humaine. Un élément physique peut être défini dans la présente divulgation comme tout élément tangible dont la qualité peut être évaluée à des fins de contrôles qualité. L’élément tangible se distingue notamment d’une donnée numérique, intangible. Un élément physique selon la présente divulgation ne correspond donc pas à un ensemble de données stockées dans une mémoire. Un élément physique selon la présente divulgation peut notamment correspondre à une matière première ou à un produit. Le produit peut notamment être un produit intermédiaire ou un produit fini. Une matière première peut être définie comme une matière ou une substance naturelle ou brute destinée à faire l'objet d'une transformation artisanale ou industrielle. Une matière première peut par exemple correspondre à un métal, un alliage de métaux, du pétrole, du bois, du soufre, du sel, du charbon, un gaz, une matière première agricole, etc. Un produit intermédiaire peut être défini comme un produit ou un matériau dérivé de la matière première à l’issue d’une ou plusieurs transformations, et pour lequel au moins une autre transformation est nécessaire avant d’obtenir un produit fini. En d’autres termes, un produit intermédiaire est un produit impropre à la vente pour le consommateur final. Un produit intermédiaire peut par exemple correspondre à du plastique en granulé qui est un dérivé du pétrole. Un produit intermédiaire peut également correspondre à un acier (dérivé du fer), à un tissu (dérivé du coton), à de la pâte à papier (dérivé du bois). Un produit fini peut être défini comme un produit issu d’une matière première ou d’un produit intermédiaire à la suite d’un processus industriel ou artisanal et qui est destiné à la vente au consommateur final. Un produit fini peut notamment correspondre à un produit manufacturé, tel qu’une pièce usinée. Il est maintenant décrit en référence à la FIG. 1 un exemple de dispositif de traitement de données 1 permettant la mise en œuvre de l’un quelconque des exemples de procédés 100 selon la présente divulgation. Le dispositif de traitement de données 1 comprend un processeur 11 adapté pour mettre en œuvre l’un quelconque des exemples de procédés selon la présente divulgation. Le processeur 11 peut par exemple être de type microprocesseur, microcontrôleur, FPGA, etc. Le dispositif de traitement de données 1 comprend également une mémoire 12 stockant les instructions de code exécutées par le processeur. La mémoire 12 peut par exemple comprendre une mémoire ROM (Read-Only Memory), une mémoire RAM (Random Access Memory), une mémoire EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) ou tout autres types de moyens de stockage adaptés. La mémoire 12 peut par exemple comprendre des moyens de stockage optique, électronique ou encore magnétique. La mémoire 12 peut notamment stocker des instructions de code permettant l’exécution par le processeur 11 de l’un quelconque des exemples de procédés selon la présente divulgation. Le processeur 11 peut avoir accès aux informations en mémoire 12, qu’il s’agisse des instructions de codes, ou d’autres données, notamment acquises par différents capteurs (présentés ci-après) qui pourraient être stockées en mémoire 12. En référence à la FIG. 2 , il est également présenté un exemple de système de traitement de données 10 permettant la mise en œuvre de l’un quelconque des exemples de procédés 100 selon la présente divulgation. Le système de traitement de données 10 peut comprendre un dispositif de traitement de données 1 configuré pour la mise en œuvre de l’un quelconque des exemples de procédés 100 présentés dans ce document. Le système de traitement de données 10 peut également comprendre au moins un capteur 2 configuré pour acquérir au moins un signal de mesure de l’élément physique. Dans des exemples, le système de traitement de données 10 peut comprendre au moins un capteur 2 parmi les types de capteurs suivants : un type de capteurs configuré pour acquérir une image associant des coordonnées en deux dimensions à une valeur d’intensité ; un type de capteurs configuré pour acquérir un nuage de points associant des coordonnées en trois dimensions à une valeur d’intensité ; un type de capteurs configuré pour acquérir un signal électrique associant un niveau de signal électrique à une valeur d’une grandeur physique. Le système de traitement de données 10 peut comprendre plusieurs capteurs 2 appartenant à un même type. Dans des exemples, un type de capteurs configuré pour acquérir une image peut comprendre : un capteur d’image configuré pour acquérir au moins une image dans un espace chromatique prédéterminé ; un capteur d'image de type capteur d'ultraviolet ; et un capteur d'image de type capteur d'infrarouge. Un espace chromatique prédéterminé peut par exemple correspondre à un espace chromatique RGB (de l'anglais pour « Red Green Blue », également appelé RVB pour « Rouge Vert Bleu ») ou à un espace chromatique TSL (de « Teinte, Saturation, Luminosité », également appelé HSL en anglais pour « Hue, Saturation, Lightness »). D’autres espaces chromatiques peuvent évidemment être envisagés. Dans des exemples, un type de capteurs configuré pour acquérir un nuage de points associant des coordonnées en trois dimensions à une valeur d’intensité peut correspondre à un capteur radar, ou à un capteur lidar (Light Detection And Ranging). Dans des exemples, un type de capteurs configuré pour acquérir un signal électrique associant un niveau de signal électrique à une valeur d’une grandeur physique peut par exemple comprendre : un capteur de pression ; un capteur de température ; un capteur de conductivité (thermique ou électrique) ; un capteur de champ magnétique ; un capteur sonore (par exemple dans le domaine audible ou dans le domaine des ultrasons) ; un capteur de composition chimique (par exemple un capteur d’hydrométrie) ; et un capteur de densité. On comprend donc que les données acquises par les capteurs, qu’il s’agisse d’images, de nuages de points, ou de signaux électriques représentatifs de grandeurs physiques pourront être utilisées, seules ou en combinaison les unes des autres, pour caractériser l’élément physique. D’autres exemples de capteurs 2 que ceux présentés peuvent éventuellement être envisagés en fonction de l’élément physique à considérer. On comprend par ailleurs qu’en fonction de l’élément physique à considérer, des capteurs seront plus pertinents que d’autres. Le dispositif de traitement de données 1 du système de traitement de données 10 peut être configuré pour traiter un signal de mesure acquis par l’au moins un capteur de façon à obtenir une donnée appartenant à au moins une donnée D caractérisant l’élément physique. Comme développé dans la suite, les exemples de procédé 100 traitent l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique de façon à notamment classifier cet élément physique. Dans des exemples, le système de traitement de données 10 peut comprendre un écran (non représenté). Il est maintenant présenté en référence à la FIG. 3 un exemple de procédé 100 de traitement de données relatif à un élément physique. Le procédé 100 peut être mis en œuvre par ordinateur. Il peut notamment être mis en œuvre pour effectuer un contrôle qualité de l’élément physique. Ce procédé est présenté pour un élément physique mais il peut évidemment être mis en œuvre pour chaque élément physique d’une pluralité d’éléments physiques similaires (une série d’une même matière première ou d’un même produit par exemple). Ces éléments physiques peuvent par exemple être acheminés successivement par des moyens adéquats dans une zone prédéterminée qui permette d’acquérir des données utilisées pour la mise en œuvre du procédé 100, notamment des données acquises par un ou plusieurs capteurs 2. En particulier, le procédé 100 est particulièrement adapté pour être mis en œuvre pour évaluer la qualité des produits en sortie de ligne de production. Il doit être noté que les figures associées aux exemples de procédé 100 ne sont que des illustrations des exemples du procédé 100 représentant, par des blocs, les différentes opérations éventuellement comprises dans le procédé et décrites dans la suite du document. À ce titre, les illustrations ne traduisent aucune séquentialité entre les opérations. En d’autres termes, les opérations décrites en référence aux figures ne sont pas nécessairement mises en œuvre les unes à la suite des autres et peuvent notamment être mises en œuvre dans un ordre différent de celui représenté sur les figures, ou être mises en œuvre de manière parallèle, à moins qu’une opération donnée nécessite un résultat d’une autre opération pour être mise en œuvre. De la même façon, il n’est pas nécessaire que chaque opération soit mise en œuvre une fois avant qu’une même opération soit répétée une deuxième fois. La fréquence de mise en œuvre de chaque opération lui est propre et n’est pas nécessairement liée à la mise en œuvre des autres opérations. Comme illustré par le bloc 110, le procédé 100 comprend une opération d’obtention d’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique. L’au moins une donnée D peut être obtenue à partir d’au moins un signal de mesure acquis par au moins un capteur. Avantageusement, l’au moins une donnée D comprend une pluralité de données déterminées à partir des signaux de mesure mesurés par chacun des capteurs 2 du système de traitement de données. Dans des exemples, l’au moins une donnée D peut comprendre une donnée obtenue directement à partir d’un signal de mesure acquis par un capteur, c’est-à-dire sans traitement du signal de mesure de ce capteur. Dans des exemples, l’au moins une donnée D peut comprendre une donnée obtenue à partir d’un prétraitement sur un signal de mesure acquis par un capteur, comme cela sera détaillé dans la suite. Comme illustré par le bloc 120, le procédé 100 comprend une opération de détermination d’un score Se représentatif d’un état de l’élément physique. Le score Se représentatif de l’état de l’élément physique est déterminé à partir d’un traitement, par un premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 , de l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique. Le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 peut notamment correspondre à un premier réseau de neurones, qui peut être un réseau de neurones de convolution. Dans ces exemples, une couche d’entrée du premier réseau de neurones peut comprendre une pluralité de neurones d’entrée, et une donnée appartenant à l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique peut être associé à un neurone d’entrée spécifique ou à un groupe de neurones d’entrée spécifiques. Il s’agit donc, dans l’opération illustrée par le bloc 120, d’utiliser un premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 pour déterminer le score Se associé à un état de l’élément physique. Par conséquent, on comprend qu’à mesure que le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 est entrainé, le score Se détermine de plus en plus précisément l’état de l’élément physique considéré. Notamment, l’élément physique peut faire partie d’une pluralité d’éléments à analyser similaire (une série d’un même produit par exemple) et le procédé 100 est mis en œuvre sur chacun des éléments à analyser pour entrainer le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 . Un premier exemple schématique d’une architecture logicielle du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 est représenté en FIG. 4 . Dans cet exemple, l’au moins une donnée D est rentrée dans le premier modèle d’apprentissage automatique NN1 qui sort le score Se associé à un état de l’élément physique. Comme illustré par le bloc 130, le procédé 100 comprend une opération de classification de l’élément physique dans une classification Ce représentative d’un état de l’élément physique à partir du score déterminé. La classification Ce représentative de l’état de l’élément physique est schématiquement illustrée en FIG. 5 . Cette classification Ce représentative de l’état de l’élément physique comprend (ou est constituée par) trois classes. La classification Ce représentative de l’état de l’élément physique comprend ainsi une première classe C1 dans laquelle l’élément physique est défini comme conforme. En l’occurrence, l’élément physique peut être classifié comme conforme lorsqu’il respecte une pluralité de critères de conformité déterminés. Ces critères de conformité dépendent de l’élément physique considéré et peuvent donc être déterminés par la personne du métier en fonction dudit élément physique. Notamment, dans le cadre d’une pièce usinée, un critère de conformité peut par exemple correspondre à une absence de creux supérieur à une largeur déterminée ou à une profondeur déterminée dans une zone spécifique. Dans le cadre d’un matériau, un critère de conformité peut par exemple correspondre à un taux d’humidité du matériau inférieur à un premier seuil déterminé et/ou supérieur à deuxième seuil déterminé. Ces exemples sont donnés à titre non limitatifs pour montrer que les critères de conformité prédéterminés sont directement liés à l’élément physique traité. La classification Ce représentative de l’état de l’élément physique comprend également une deuxième classe C2 dans laquelle l’élément physique est défini comme conforme sous réserve d’effectuer au moins une opération de remise en conformité sur l’élément physique. L’opération de remise en conformité appartient à une liste d’opérations de remise en conformité déterminée. La liste d’opérations de remise en conformité déterminée peut être établie par un agent de contrôle qualité en fonction de l’élément physique considéré. Notamment, la liste d’opérations de remise en conformité peut être déterminée en fonction des critères de conformité. Une opération de remise en conformité peut ainsi être associée à un ou plusieurs critères de conformité. A l’inverse, certains critères de conformité peuvent n’être associés à aucune opération de remise en conformité. La classification Ce représentative de l’état de l’élément physique comprend une troisième classe C3 dans laquelle l’élément physique est défini comme non conforme. L’élément physique peut être classifié comme non conforme lorsqu’il ne respecte pas un critère de la pluralité de critères de conformité déterminée et qu’aucune opération de la liste d’opérations prédéterminée ne permet de modifier l’élément physique pour qu’il respecte ce critère. Dans des exemples, un élément physique peut être classifié comme appartenant à la première classe C1 (conforme) lorsque le score Se associé à son état est supérieur à un seuil de conformité. Dans des exemples, un élément physique peut être classifié comme appartenant à la troisième classe C3 (non conforme) lorsque le score Se associé à son état est inférieur à un seuil de non-conformité. Dans des exemples, un élément physique peut être classifié comme appartenant à la deuxième classe C2 (conforme sous réserve d’effectuer au moins une opération de remise en conformité) lorsque le score Se associé à son état est compris entre le seuil de non-conformité et seuil de conformité. Le procédé 100 proposé permet ainsi de classifier, en fonction d’un score déterminé par un modèle d’apprentissage automatique, chacun des éléments physiques dans l’une des trois classes. Il n’est donc plus nécessaire de faire intervenir un technicien pour discriminer, parmi les éléments physiques non conformes, lesquels peuvent être remis en conformité, et lesquels ne peuvent pas être remis en conformité. A ce titre, le procédé de la présente divulgation propose une manière astucieuse de classifier des produits dans le cadre d’un processus de contrôle qualité. En particulier, alors que les processus de contrôle qualité en partie automatisés identifiés par les inventeurs ne permettaient jusqu’alors que de déterminer si un élément était ou non conforme, la présente divulgation propose une nouvelle forme de classification automatisée qui permet également de déterminer quels sont les éléments qui peuvent être remis en conformité. Notamment, et bien que des exemples détaillés ci-après présentent un modèle d’apprentissage supervisé par un opérateur (ou plusieurs opérateurs) de contrôle qualité, une fois que le modèle atteint un degré d’apprentissage déterminé, il n’est plus nécessaire de faire intervenir un opérateur pour aider à la classification des éléments physiques par le procédé 100. Par conséquent, même lorsque le modèle est entrainé jusqu’à atteindre ce degré d’apprentissage déterminé à l’aide d’un opérateur de contrôle qualité, l’intervention de l’opérateur est réduite à cette étape. Il est également à noter que la solution proposée, dans la mesure où elle s’approprie le savoir-faire du ou des opérateurs de contrôle qualité qui l’entraine(nt), permet de standardiser le niveau de qualité des produits classifiés. En particulier, la solution proposée permet de réduire la variabilité de la qualité des produits classifiés dans une même classe, en particulier dans les classes C1 (conforme) et C2 (conforme sous réserve d’effectuer une opération de remise en conformité) en réduisant, voire en supprimant, la subjectivité du contrôle qualité qui diffèrent d’un agent de contrôle qualité à un autre. D’autres opérations peuvent être optionnellement intégrées au procédé 100 et sont présentées dans la suite de la présente divulgation. Ces opérations peuvent être intégrées au procédé 100 en combinaison les unes avec les autres sauf lorsque le contraire est expressément explicité dans la présente divulgation. Dans des exemples, le seuil de non-conformité peut être défini dynamiquement, par exemple à partir d’une pluralité d’itérations du procédé 100 sur une pluralité correspondante d’éléments physiques. Dans des exemples, le seuil de conformité peut être défini dynamiquement, par exemple à partir d’une pluralité d’itérations du procédé 100 sur une pluralité correspondante d’éléments physiques. Dans des exemples, le seuil de conformité et/ou le seuil de non-conformité peut être déterminé à partir des scores Se représentatifs de l’état respectif d’une pluralité d’éléments physiques déterminés. Comme expliqué précédemment, le procédé 100 a vocation à être implémenté sur plusieurs éléments physiques (plusieurs produits) similaires, par exemple issus d’une même ligne de production, de sorte que le calcul du score Se de ces éléments peut être utilisés pour le calcul des seuils. Dans des exemples, le seuil de conformité peut être déterminé à partir d’une pluralité de scores Se déterminés pour des éléments physiques ayant été classifiés dans la première classe C1 et dans la deuxième classe C2. Dans des exemples, le seuil de non-conformité peut être déterminé à partir d’une pluralité de scores Se déterminés pour des éléments physiques ayant été classifiés dans la troisième classe C3 et dans la deuxième classe C2. Le fait de calculer les seuils de non-conformité et de conformité de manière dynamique, en se basant sur une pluralité d’itérations du procédé 100, permet d’affiner au fur et à mesure de l’apprentissage du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 , l’écart entre les deux seuils de façon à ne conserver dans cet écart que les éléments physiques conformes sous réserve d’effectuer une opération de remise en conformité déterminée. Dans des exemples, le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 peut être supervisé par un opérateur de contrôle qualité tant qu’un écart entre le seuil de conformité et le seuil de non-conformité est supérieur à une valeur déterminée. En d’autres termes, lorsque l’écart entre le seuil de conformité et le seuil de non-conformité devient inférieur à cette valeur, l’intervention de l’opérateur n’est plus nécessaire. En effet, les inventeurs ont remarqué que lorsque l’écart entre les seuils est suffisamment faible, l’auto-entrainement du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 est suffisamment efficace pour qu’il se stabilise à des taux d’erreurs dans la classification bien inférieurs à celui d’un opérateur de contrôle. Dans des exemples, le procédé 100 peut en outre comprendre des opérations préalables à l’opération 110 d’obtention de l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique. Dans ces exemples, le procédé 100 peut ainsi comprendre une opération 101 de réception d’au moins un signal de mesure de l’élément physique. L’au moins un signal de mesure peut notamment être acquis par l’au moins un capteur 2. Dans des exemples de procédé comprenant l’opération 101, le procédé 100 peut en outre comprendre une opération 102 de prétraitement d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique. Comme expliqué précédemment, l’au moins une donnée D peut comprendre une donnée issue directement du signal de mesure acquis par un capteur et/ou peut comprendre une donnée issue d’un prétraitement 102 du signal de mesure d’un capteur. Ces exemples sont schématiquement représentés en FIG. 6 . Dans des exemples, l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique peut par exemple comprendre une donnée relative à un contour de l’élément physique sur une image de l’élément physique. L’image de l’élément physique peut être acquise par un capteur d’image. Le fait d’avoir accès à une donnée relative à un contour de l’élément physique peut permettre au premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 de détecter un défaut sur la forme de l’élément physique traité. Dans des exemples dans lesquels l’au moins une donnée D comprend une donnée relative à un contour de l’élément physique, l’au moins un signal de mesure reçu lors de l’opération 101 peut comprendre une image de l’élément physique. Dans ces exemples, l’opération de prétraitement 102 d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique peut comprendre une opération de détection 1020 des contours de l’élément physique dans l’image. Ces exemples sont schématiquement représentés en FIG. 7 . En particulier, un réseau de neurones de pré-traitement ou un algorithme de détection de contours peuvent être utilisés pour détecter les contours de l’élément physique. Le réseau de neurones de pré-traitement peut par exemple correspondre à un réseau de neurones de convolution, particulièrement bien adapté pour effectuer cette opération 1020 de détection de contours. Dans des exemples, l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique peut par exemple comprendre une donnée relative à une dimension de l’élément physique. Une donnée relative à une dimension peut par exemple correspondre à une longueur d’un côté d’une surface de l’élément physique. Le fait d’avoir accès à une donnée relative à une dimension de l’élément physique peut permettre au premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 de détecter un défaut sur les dimensions de l’élément physique traité. Dans des exemples dans lesquels l’au moins une donnée D comprend une donnée relative à une dimension de l’élément physique, l’au moins un signal de mesure reçu lors de l’opération 101 peut comprendre une image ou un nuage de points de l’élément physique. L’image peut par exemple être acquise par un capteur d’image tandis que le nuage de points peut par exemple être acquis par un radar ou un lidar. Dans ces exemples, l’opération de prétraitement 102 d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique peut comprendre une opération de détermination 1021 d’une dimension de l’élément physique à partir de l’image ou du nuage de points. Ces exemples sont schématiquement représentés en FIG. 8 . Dans une première option dans laquelle la détermination d’une dimension de l’élément physique est opérée à partir d’un nuage de points, la dimension de l’élément physique peut être obtenue à partir d’une différence entre les coordonnées de deux points spécifiques. Dans une deuxième option dans laquelle la détermination d’une dimension de l’élément physique est opérée à partir d’une image, la dimension de l’élément physique peut être obtenue à partir d’une différence entre des coordonnées associées à deux pixels de l’image. On comprend par ailleurs que la détermination d’une dimension de l’élément physique proposée à l’opération 1021 peut être facilitée par la mise en œuvre préalable de l’opération 1020 qui détermine les contours de cet élément. Dans des exemples, l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique peut par exemple comprendre une donnée relative à une réponse acoustique de l’élément physique à partir d’un signal sonore. Le signal sonore peut par exemple être acquis par un capteur sonore. Dans des exemples, le signal sonore peut être acquis par le capteur sonore à la suite d’un choc test sur l’élément physique traité, par exemple suite à un coup test. Les inventeurs ont par exemple remarqué qu’un produit qui présentait une déformation mécanique (notamment un défaut interne, ou une fissure, une crevasse) produisait une réponse acoustique qui se distingue de la réponse acoustique d’un élément physique conforme. Le fait d’avoir accès à une donnée relative à une réponse acoustique de l’élément physique peut par exemple permettre au premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 de détecter ces types de défauts. Dans une première option, le signal sonore peut directement correspondre à une donnée relative à la réponse acoustique de l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique. Dans une deuxième option, le signal sonore acquis par le capteur sonore peut être reçu lors de l’opération 101 et l’opération de prétraitement 102 peut comprendre une opération de sélection 1022 d’une partie du signal sonore correspondant à une plage de fréquences d’intérêt du signal sonore. Auquel cas, une donnée relative à une réponse acoustique de l’élément physique peut correspondre à la sous-partie du signal sonore sélectionné. Ces exemples sont schématiquement représentés en FIG. 9 . Le traitement de ce type Dans des exemples, l’au moins une donnée D peut comprendre une donnée d’image. Une donnée d’image peut par exemple permettre de détecter des défauts de couleurs, de texture, ou encore de forme de l’élément physique. La donnée d’image de l’au moins une donnée D peut par exemple correspondre à une sélection d’une partie spécifique d’image. Dans des exemples, le procédé 100 comprend la réception d’une image lors de l’opération 101 et le prétraitement de l’image dans une opération 102 de façon à subdiviser l’image, par exemple en une pluralité de parties de tailles identiques. Dans des exemples, une subdivision de l’image peut correspondre à une donnée d’image de l’au moins une donnée D. Dans des exemples, le procédé 100 peut comprendre en outre une opération 140 de détermination d’une carte de chaleur Hm (ou « heatmap » en anglais) par le premier modèle d’apprentissage automatique. Ces exemples sont schématiquement représentés en FIG. 10 . La carte de chaleur Hm associe une pluralité de coordonnées de l’élément physique traité à une valeur d’intensité respective représentative d’une probabilité de défaut. La probabilité de défaut au niveau d’une coordonnée de l’élément physique peut par exemple être proportionnelle (ou alternativement être inversement proportionnelle) à la valeur d’intensité associée à cette coordonnée. La carte de chaleur Hm peut notamment être limitée à deux dimensions pour faciliter son affichage sur un écran. En effet, une carte de chaleur Hm en trois dimensions demanderait la mise en œuvre d’une étape de projection des coordonnées en trois dimensions de la carte de chaleur dans un espace pixélisé en deux dimensions pour permettre son affichage sur un écran. Une coordonnée en deux dimensions de la carte de chaleur Hm peut correspondre à un pixel sur l’écran. Un deuxième exemple schématique de l’architecture logicielle du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 est représenté en FIG. 11 . Dans cet exemple, l’au moins une donnée D est rentrée dans le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 qui sort le score Se associé à un état de l’élément physique, et qui sort également une carte de chaleur Hm. Notamment, dans des exemples dans lesquels le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 correspond à un premier réseau de neurones, le premier réseau de neurones peut comprendre une couche de sortie présentant une pluralité de neurones de sortie dans laquelle un neurone de sortie détermine le score Se et un groupe d’autres neurones de sortie parmi la pluralité de neurones de sortie détermine la carte de chaleur Hm. Dans des exemples dans lesquels le procédé 100 comprend l’opération 140, le procédé 100 peut en outre comprendre une opération d’affichage 141 de la carte de chaleur Hm sur un écran (par exemple sur l’écran du système de traitement) ainsi qu’une opération 142 d’affichage d’une information d’identification, sur cet écran, d’un ou d’une pluralité de pixels de la carte de chaleur Hm présentant une valeur d’intensité supérieure à un seuil prédéterminé. En particulier, une information d’identification peut correspondre à une délimitation du pixel ou de la pluralité de pixels sur l’écran, par exemple par le fait d’entourer ces pixels sur l’écran. Ces exemples sont schématiquement illustrés en FIG. 12 . Ces exemples permettent d’identifier sur un écran affichant la carte de chaleur, les zones probables de défaut de l’élément physique traité. Cela permet notamment de faciliter l’assistance de l’opérateur pour entrainer le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 , en ayant un visuel sur ce que ce modèle considère comme étant susceptible de défaut sur l’élément physique. Dans des exemples de procédé 100 comprenant l’opération 140, le procédé 100 peut en outre comprendre, lorsque l’élément physique est classifié dans la deuxième classe C2, plusieurs opérations supplémentaires. En particulier, dans ces exemples, le procédé peut en outre comprendre une opération de classification 150 d’au moins un défaut de l’élément physique par un deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 . Le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 peut par exemple correspondre à un deuxième réseau de neurones, qui peut être un réseau de neurones de convolution. Le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 reçoit en entrée la carte de chaleur Hm de l’élément physique traité déterminée par le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 . A partir de cette carte de chaleur Hm, le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 vient donc opérer une classification 150 d’au moins un défaut et avantageusement de l’ensemble de défauts de l’élément physique traité. Par conséquent, le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 comprend également une identification des défauts de l’élément physique à partir de la carte de chaleur Hm. Ainsi, lorsque le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 correspond à un deuxième réseau de neurones, il peut comprendre une première pluralité de neurones spécifiques utilisés pour l’identification des défauts sur la carte de chaleur, et une deuxième pluralité de neurones spécifiques permettant de classifier les défauts identifiés. La classification 150 d’au moins un défaut peut comprendre une classification 151 de chaque défaut de l’élément physique dans une classe de défaut acceptable Ca ou dans une classe de défaut critique Cc. Ces exemples sont schématiquement représentés en FIG. 13 . Par ailleurs, un exemple de classification de défauts Cd comprenant la classe de défaut acceptable Ca et la classe de défaut critique Cc est schématiquement représenté en FIG. 14 . La classe de défaut acceptable Ca peut par exemple correspondre à une classe regroupant des défauts appartenant à une pluralité de types de défauts, dans laquelle chaque type de défaut est associé avec une opération de correction appartenant à la liste d’opérations de remise en conformité déterminée. En particulier, un type de défaut peut être associé à une opération de correction appartenant à la liste d’opérations de remise en conformité lorsque cette opération de correction permet de corriger ce défaut. Par conséquent, la classe Ca regroupe les défauts qui peuvent être corrigés de façon à ce que l’élément physique passe de la deuxième classe C2 (conforme sous réserve d’exécuter une opération de remise en conformité) à la première classe C1 (conforme). La classe de défaut critique Cc peut par exemple correspondre à une classe regroupant les autres défauts, c’est-à-dire les défauts pour lesquels aucune opération de correction appartenant à la liste d’opérations de remise en conformité déterminée n’est associée. En d’autres termes, si le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 classifie un défaut comme appartenant à la classe de défaut critique Cc, c’est que la classification de l’élément physique traité comme appartenant à la deuxième classe C2 était une erreur et que l’élément physique aurait dû être classé dans la troisième classe C3 (non conforme). Dans des exemples dans lesquels le procédé 100 comprend l’opération 150 de classification, le procédé peut en outre comprendre une opération 160 de détermination d’un score de remise en conformité Src de l’élément physique par le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2. Ainsi, dans ces exemples, le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 permet à la fois de classifier les défauts, et également de déterminer le score de remise en conformité Src de l’élément physique. Ces exemples sont schématiquement illustrés en FIG. 15 . Dans des exemples dans lesquels le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 correspond à un deuxième réseau de neurones, le deuxième réseau de neurones peut comprendre une couche de sortie présentant une pluralité de neurones de sortie dans laquelle un neurone de sortie détermine le score de remise en conformité Src et un groupe d’autres neurones de sortie parmi la pluralité de neurones de sortie détermine la classification Cd des défauts de l’élément physique. Un premier exemple schématique d’une architecture logicielle comprenant le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 et le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 est schématiquement représenté en FIG. 16 . Dans cet exemple, l’au moins une donnée D est rentrée dans le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 qui sort le score Se associé à un état de l’élément physique, et qui sort également une carte de chaleur Hm. La carte de chaleur Hm est entrée dans le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 qui sort à la fois une classification des défauts Cd, et un score de remise en conformité Sc de l’élément physique. Dans des exemples dans lesquels le procédé 100 comprend l’opération 160, le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 peut également recevoir en entrée un signal binaire de conformité Bc. Dans ces exemples, le score de remise en conformité Src est égal au signal binaire de conformité. Le signal binaire de conformité Bc peut par exemple correspondre à un signal envoyé par un opérateur de contrôle qualité indiquant si l’élément physique traité peut ou non être remis en conformité. Notamment, le signal binaire de conformité Bc peut correspondre à 1 (ou alternativement 0) lorsque l’opérateur de contrôle qualité détermine que l’élément physique traité peut être remis en conformité et peut correspondre à 0 (ou alternativement 1) l’opérateur de contrôle qualité détermine que l’élément physique traité ne peut être remis en conformité. Ainsi, dans ces exemples, le score de conformité Src devient un score binaire qui s’appuie sur un opérateur extérieur pour permettre l’apprentissage du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 , et éventuellement du deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 . On comprend que ces exemples de procédé 100 se combinent avantageusement avec ceux comprenant les opérations 141 et 142 pour lesquels des zones considérées comme étant des zones de défaut sont identifiés sur un écran affichant la carte de chaleur. L’opérateur peut donc facilement identifier sur l’écran, ou directement en observant l’élément physique traité (éventuellement en s’appuyant sur les observations affichées sur l’écran), les zones éventuellement défectueuses, et indiquer si, selon lui, l’élément physique peut ou non être remis en conformité via le signal binaire de conformité Bc. Le signal binaire de conformité Bc peut ainsi être utilisé pour permettre de superviser un apprentissage du premier NN 1 et/ou du deuxième modèle NN 2 d’apprentissage automatique. Un deuxième exemple schématique d’une architecture logicielle comprenant le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 et le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 est schématiquement représenté en FIG. 17 . Il s’agit de la même architecture que celle représentée en FIG. 16 , qui intègre également en entrée du deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 le signal binaire de conformité Bc. Dans des exemples dans lesquels le procédé 100 comprend l’opération 160, le procédé 100 peut en outre comprendre une opération 170 de détermination d’un facteur correctif Fc par un troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 . Le troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 peut correspondre à un troisième réseau de neurones, par exemple un réseau de neurones récurrent. Ce facteur correctif Fc pourra être utilisé dans une opération 180 pour modifier le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 afin d’entrainer ce modèle. Le troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 reçoit en entrée l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique, la classification Cd de l’au moins un défaut de l’élément physique, et le score de remise en conformité Src. Le troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 reçoit donc les données d’entrée du premier modèle d’apprentissage automatique NN 3 (l’au moins une donnée D), et les sorties (la classification des défauts Cd et le score de remise en conformité Src) du deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 3 . A partir de ces éléments, le troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 est capable de déterminer un facteur correctif Fc destiné à améliorer le fonctionnement du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 . Le troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 agit ainsi comme un modèle de renforcement de l’apprentissage du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 . Dans des exemples dans lesquels le procédé 100 comprend l’opération 170, le procédé 100 peut en outre comprendre une opération 180 de modification du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 à partir du facteur correctif Fc. Ces exemples sont schématiquement illustrés en FIG. 18 . Dans des exemples dans lesquels le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 correspond à un premier réseau de neurones, le facteur correctif Fc peut être appliqué au premier réseau de neurones de façon à modifier un poids associé à un ou plusieurs neurones spécifiques du premier réseau de neurones. Le facteur correctif Fc peut par exemple comprendre une pluralité de coefficients correctifs, où chaque coefficient correctif est déterminé pour être appliqué sur un poids d’un neurone respectif du premier réseau de neurones. Un exemple d’une architecture logicielle comprenant le premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 , le deuxième modèle d’apprentissage automatique NN 2 , et le troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 est schématiquement représenté en FIG. 19 . Dans cet exemple, il est fourni en entrée du troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 l’au moins une donnée D caractérisant l’élément physique, la classification Cd de l’au moins un défaut de l’élément physique, et le score de remise en conformité Src. Il est alors déterminé en sortie du troisième modèle d’apprentissage automatique NN 3 le facteur correctif Fc qui est fourni en entrée du premier modèle d’apprentissage automatique NN 1 . L’apprentissage du ou des modèles peut donc être effectué de manière continue lors de l’implémentation du procédé 100 sur une pluralité d’éléments physiques. En particulier, on comprend que les différentes itérations du procédé 100 permettent de déterminer, de plus en plus précisément, le score Se représentatif de l’état d’un élément à analyser, de sorte que la classification d’un élément à analyser dans l’une des trois classes est de plus en plus précise. Procédé (100), mis en œuvre par ordinateur, de traitement de données relatif à un élément physique, notamment un produit manufacturé, le procédé comprenant : une obtention (110) d’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique ; une détermination (120) d’un score (Se) représentatif d’un état de l’élément physique à partir d’un traitement, par un premier modèle d’apprentissage automatique (NN 1 ), de l’au moins une donnée (D) obtenue ; et une classification (130) de l’élément physique dans une classification (Ce) représentative d’un état de l’élément physique à partir du score déterminé ; dans lequel la classification (Ce) représentative de l’état de l’élément physique comprend trois classes : une première classe (C1) dans laquelle l’élément physique est défini comme conforme, une deuxième classe (C2) dans laquelle l’élément physique est défini comme conforme sous réserve d’effectuer au moins une opération de remise en conformité sur l’élément physique appartenant à une liste d’opérations de remise en conformité déterminée, et une troisième classe (C3) dans laquelle l’élément physique est défini comme non conforme. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, préalablement à l’obtention (110) d’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique, le procédé comprend en outre : une réception (101) d’au moins un signal de mesure de l’élément physique ; un prétraitement (102) d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique comprend une donnée relative à un contour de l’élément physique sur une image de l’élément physique ; dans lequel l’au moins un signal de mesure comprend une image de l’élément physique; et dans lequel le prétraitement (102) d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique comprend une détection (1020) des contours de l’élément physique dans l’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3, dans lequel l’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique comprend une donnée relative à une dimension de l’élément physique ; dans lequel l’au moins un signal de mesure comprend une image ou un nuage de points de l’élément physique ; et dans lequel le prétraitement (102) d’un signal de mesure afin d’obtenir une donnée de l’au moins une donnée caractérisant l’élément physique comprend une détermination (1021) d’une dimension de l’élément physique à partir de l’image ou du nuage de points. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le procédé (100) comprend en outre : une détermination (140) d’une carte de chaleur par le premier modèle d’apprentissage automatique (NN 1 ), à partir de l’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique ; la carte de chaleur associant une pluralité de coordonnées de l’élément physique traité à une valeur d’intensité respective représentative d’une probabilité de défaut. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le procédé (100) comprend en outre, lorsque l’élément physique est classifié dans la deuxième classe : une classification (150) d’au moins un défaut de l’élément physique par un deuxième modèle d’apprentissage automatique (NN 2 ), le deuxième modèle d’apprentissage automatique (NN 2 ) recevant en entrée la carte de chaleur déterminée par le premier modèle d’apprentissage automatique (NN 1 ) ; et une détermination (160) d’un score de remise en conformité (Src) de l’élément physique par le deuxième modèle d’apprentissage automatique (NN 2 ). Procédé selon la revendication précédente, dans lequel le deuxième modèle d’apprentissage automatique (NN 2 ) reçoit également en entrée un signal binaire de conformité (Bc) ; et dans lequel le score de remise en conformité (Src) est égal au signal binaire de conformité (Bc). Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, dans lequel la classification (150) d’au moins un défaut de l’élément physique comprend une classification (151) de chaque défaut de l’élément physique dans une classe de défaut acceptable (Ca) ou dans une classe de défaut critique (Cc) ; la classe de défaut acceptable (Ca) regroupant des défauts appartenant à une pluralité de types de défauts, dans laquelle chaque type de défaut est associé avec une opération de correction appartenant à la liste d’opérations de remise en conformité déterminée ; et la classe de défaut critique (Cc) correspondant à une classe regroupant les autres défauts. Procédé selon l’une quelconque des revendications 6 à 8, comprenant en outre : une détermination (170) d’un facteur correctif (Fc) par un troisième modèle d’apprentissage automatique (NN 3 ), le troisième modèle d’apprentissage automatique (NN 3 ) recevant en entrée l’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique, la classification (Cd) de l’au moins un défaut de l’élément physique, et le score de remise en conformité (Src) ; et une modification (180) du premier modèle d’apprentissage automatique (NN 1 ) à partir du facteur correctif (Fc). Produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif de traitement de données (1) configuré pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Système de traitement de données relatif à un élément physique, notamment un produit manufacturé, comprenant : au moins un capteur (2) configuré pour acquérir au moins un signal de mesure de l’élément physique ; et un dispositif de traitement de données (1) selon la revendication précédente ; dans lequel l’au moins une donnée (D) caractérisant l’élément physique est obtenue à partir de l’au moins un signal de mesure de l’élément physique.