Brevet FR3156570A1 — publié le 20250613

L’invention porte sur un procédé d’inspection d’un module d’une centrale photovoltaïque dotée d’une pluralité de modules chacun constitué d’une pluralité de cellules. Ce procédé comprend : le traitement (SIGNcar) d’une image (IM) du module inspecté pour déterminer une signature caractéristique du module inspecté ; la comparaison (COMP) de la signature caractéristique avec des signatures de référence stockées dans une base de données (BdD) qui associe à chacun d’une pluralité de modules de référence une signature de référence et un numéro de série; lorsque la signature caractéristique coïncide avec l’une des signatures de référence, l’affectation au module inspecté du numéro de série (IDref) du module de référence dont la signature de référence coïncide avec la signature spécifique. Figure pour l’abrégé : figure 1 Procédé et système d’inspection de modules photovoltaïques par analyse d’image Le domaine de l’invention est celui de l’inspection de modules photovoltaïques par analyse d’image. Une technique de caractérisation d’un module photovoltaïque consiste à observer une lumière émise par phénomène d’électroluminescence par les différentes cellules qui composent le module. Pour ce faire, un courant est injecté dans le module et une image proche infrarouge du module est acquise à l’aide d’une caméra. L’image récupérée montre la qualité des cellules et des informations sur les défauts contenus dans le module. D’une manière générale, l’exploitant d’une centrale solaire photovoltaïque cherche à s’approvisionner en modules photovoltaïques auprès de fournisseurs qui offrent le meilleur rapport qualité-prix. Pour cela, il mène des audits qualité auprès des fournisseurs. Il récupère notamment à des fins d’évaluation des échantillons des images d’électroluminescence qui sont réalisées lors du contrôle qualité réalisé par les fournisseurs sur les modules produits. Ensuite, lorsque l’exploitant achète des modules, toutes les images acquises lors du contrôle qualité lui sont transmises. Il possède ainsi une image d’électroluminescence de chacun des modules achetés, associée au numéro de série ou identifiant du module. Lors de la construction de la centrale, les modules sont déployés sans que ne soit consigné à quelle position est installé un module particulier, i.e. un module correspondant à un numéro de série donné. Dès lors, en phase d’exploitation de la centrale, il n’est pas possible de connaitre le numéro de série d’un module déployé à une position donnée, sauf en allant sur place lire ce numéro au dos du module ce qui s’avère peu pratique et très chronophage car une centrale peut compter plus de 100 000 modules. Pour localiser les modules dans une centrale, une solution consisterait à utiliser les dispositifs électroniques et communicant posés au dos des modules et dont la fonction principale est d’optimiser la puissance électrique produite. Cette solution nécessiterait de programmer chacun de ces dispositifs « à la main » pour y mémoriser le numéro de série du module correspondant. Mais, d’une part, ces dispositifs sont chers notamment en termes de main d’œuvre. Et, d’autre part, ce relevé à la main est une stratégie bien trop chronophage dans une centrale pouvant compter plus de 100 000 modules. Il en découle qu’il n’existe pas aujourd’hui de solution permettant d’assurer la traçabilité d’un module depuis sa production jusqu’à son exploitation et ainsi permettre, par exemple, de réaliser un suivi de son état de santé et le cas échéant d’identifier si des défauts l’affectant sont des défauts liés à sa production, à son transport, à son installation, ou à son utilisation (vieillissement). Un objectif de l’invention est d’améliorer l’analyse et le suivi des performances d’une centrale solaire photovoltaïque. Pour ce faire, l’invention propose un procédé d’inspection d’un module d’une centrale photovoltaïque dotée d’une pluralité de modules chacun constitué d’une pluralité de cellules, comprenant : le traitement d’une image du module inspecté pour déterminer une signature caractéristique du module inspecté ; la comparaison de la signature caractéristique avec des signatures de référence stockées dans une base de données qui associe à chacun d’une pluralité de modules de référence une signature de référence et un identifiant ; lorsque la signature caractéristique coïncide avec l’une des signatures de référence, l’affectation au module inspecté de l’identifiant du module de référence dont la signature de référence coïncide avec la signature spécifique. Certains aspects préférés mais non limitatifs de ce procédé sont les suivants : la signature caractéristique du module inspecté est une cartographie de caractéristiques de l’image du module inspecté ; le traitement de l’image du module inspecté comprend une segmentation dans l’image de chacune des cellules du module inspecté et, pour chacune des cellules segmentées, une cartographie de caractéristiques, la signature caractéristique du module inspecté consistant en l’union des cartographies de caractéristiques des cellules segmentées ; la cartographie de caractéristiques de l’image du module inspecté est obtenue au moyen d’un modèle de détection d’objets ayant préalablement fait l’objet d’un apprentissage machine à l’aide d’images annotées de modules ; la cartographie de caractéristiques de l’image du module inspecté comprend une cartographie de défauts du module ; la cartographie de caractéristiques de l’image du module inspecté comprend en outre une cartographie de variations de luminosité dans l’image du module inspecté ; le traitement de l’image comprend un pré-traitement comprenant les opérations successives consistant à isoler le module inspecté, redimensionner le module inspecté et transformer le module inspecté en un rectangle ; il comprend en outre l’émission d’une alerte lorsque la signature caractéristique ne coïncide avec aucune des signatures de référence ; il comprend la réitération de l’étape de traitement à partir d’une image du module inspecté acquise à une date ultérieure et la comparaison des signatures caractéristiques du module inspecté déterminées à chacune des itérations de l’étape de traitement ; il comprend une étape préalable consistant, pour chacun des modules de référence, à traiter une image du module de référence pour déterminer la signature de référence du module de référence ; l’image du module inspecté est une image d’électroluminescence ; l’image du module inspecté est une image acquise par un drone. D'autres aspects, buts, avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront mieux à la lecture de la description détaillée suivante de formes de réalisation préférées de celle-ci, donnée à titre d'exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés sur lesquels : - la FIG. 1 est un schéma représentant différentes étapes mises en œuvre dans une réalisation possible du procédé selon l’invention ; - la FIG. 2 représente une image d’électroluminescence acquise par un drone survolant une centrale selon différents niveaux de zoom ; - la FIG. 3 représente différents défauts susceptibles d’être observés au moyen d’une image d’électroluminescence d’une cellule ; - la FIG. 4 illustre des variations de luminosité dans une image d’électroluminescence d’un module ; - la FIG. 5 est un schéma représentant une cartographie de caractéristiques imagées par une image d’un module. EXPOSÉ DÉTAILLÉ DE MODES DE RÉALISATION PARTICULIERS L’invention porte sur un procédé d’inspection d’un module photovoltaïque d’une centrale solaire photovoltaïque dotée d’une pluralité de modules photovoltaïques chacun constitué d’une pluralité de cellules photovoltaïques. A titre d’exemple, la centrale peut comprendre de l’ordre de 100 000 à 200 000 modules et chaque module peut être constitué de 144 cellules dans un agencement matriciel de 6*24 cellules. Dans ce qui suit, on prendra pour exemple privilégié une inspection basée sur des images d’électroluminescence de modules. L’invention n’est toutefois pas limitée à cette modalité d’inspection et s’étend dans les faits à toute modalité d’imagerie de module à partir de laquelle il est possible d’extraire des caractéristiques différenciantes d’un module imagé et ainsi de déterminer une signature caractéristique du module imagé. L’invention peut ainsi être également mise en œuvre en exploitant des images thermiques infrarouges, des images de photoluminescence, des images de thermographie par détection synchrone (« Lock-In Thermography » en anglais), des images de thermographie active, des images de fluorescence UV ou encore des images optiques. En référence à la FIG. 1 , le procédé d’inspection est précédé d’une phase T0 de constitution d’une base de données de référence BdD à partir d’images d’électroluminescence de modules de référence ayant fait l’objet d’une acquisition préalable lors d’une étape ACQini, chacune de ces images étant associée à un identifiant IDref du module de référence correspondant (par exemple un numéro de série). La constitution de la base de données de référence BdD comprend un traitement, lors d’une étape SIGNref, des images d’électroluminescence pour déterminer une signature de référence de chacun des modules de référence. La base de données BdD vient associer, pour chaque module de référence, l’identifiant IRref du module de référence avec la signature de référence du module de référence. Les images d’électroluminescence des modules de référence sont typiquement des images fournies à l’exploitant de la centrale par un tiers. Par exemple, comme précédemment indiqué, lorsque l’exploitant d’une centrale achète des modules à un fournisseur, toutes les images d’électroluminescence réalisées lors du contrôle qualité du fournisseur lui sont transmises. Il possède ainsi une image d’électroluminescence de chacun des modules qui lui sont livrés par le fournisseur, associée à un identifiant unique du module. Par exemple, le nom du fichier contenant l’image comprend le numéro de série du module. L’étape ACQini est donc ici mise en œuvre par le fournisseur des modules. Alternativement, l’étape ACQini peut être mise en œuvre par l’exploitant, par exemple en laboratoire après réception des modules et avant leur déploiement sur site. Dans le cadre de l’invention, le module inspecté est un module qui a été livré à l’exploitant de la centrale. En référence à la FIG. 1 , une image d’électroluminescence du module inspecté est acquise par l’exploitant lors d’une étape ACQinsp, par exemple en laboratoire (notamment lorsque l’étape ACQini est mise en œuvre par le tiers) ou encore sur site dans un local en obscurité ou en extérieur (de nuit ou de jour). A titre d’exemple, l’image peut être une image représentant un ou plusieurs modules déployés sur site acquise au moyen d’un trépied agencé sur les structures porteuses des modules ou au moyen d’un drone volant. La FIG. 2 illustre à cet égard une image d’électroluminescence acquise par un drone survolant une centrale selon différents niveaux de zoom. On observe, sur l’image IM zoomée à l’échelle d’un module, des fissures probablement causées par un mauvais traitement du module lors de sa fabrication ou une mauvaise manipulation du module lors de son transport ou lors de son installation sur site. Le procédé d’inspection du module est mis en œuvre lors d’une phase T1 ultérieure à la phase T0 de constitution de la base de données BdD, après que les modules ont été livrés à l’exploitant et avant ou après leur déploiement sur site. Ce procédé comprend la mise en œuvre par un processeur d’un dispositif de traitement de données d’étapes d’obtention de l’image d’électroluminescence représentant le module inspecté acquise lors de l’étape ACQinsp et de traitement de cette image lors d’une étape SIGNcar pour déterminer une signature caractéristique du module inspecté. Le procédé se poursuit avec une étape COMP de comparaison de la signature caractéristique avec les signatures de référence stockées dans la base de données BdD qui associe à chacun des modules de référence sa signature de référence et son identifiant. Lorsque l’étape COMP de comparaison conclut que la signature caractéristique coïncide avec l’une des signatures de référence (i.e. ces signatures présentent un taux de coïncidence supérieur à un seuil, par exemple 80%), le procédé comprend l’affectation au module inspecté de l’identifiant du module de référence dont la signature de référence coïncide avec la signature spécifique. La traçabilité du module inspecté est dès lors assurée, permettant par exemple, lors de l’analyse et du suivi des performances de la centrale, de remonter au lot de fabrication d’un module à l’origine de sous-performances de la centrale. Ou encore, comme décrit par la suite, de réaliser un suivi de l’état de santé d’un module. Le procédé peut par ailleurs se poursuivre en exploitant l’identifiant ainsi affecté au module inspecté pour identifier le module inspecté dans une carte des modules déployés dans la centrale. En réitérant le procédé précédemment décrit pour chacun des modules déployés dans la centrale, il devient dès lors possible de localiser n’importe quel module donné à l’aide de son identifiant. L’inspection des modules par drone notamment permet d’obtenir une telle carte de la position des modules avec leur identifiant. Lorsque l’étape COMP de comparaison conclut que la signature caractéristique du module inspecté ne coïncide avec aucun des signatures de référence, le procédé comprend l’émission d’une alerte informant d’un risque de fraude. Cette alerte peut notamment être émise lors d’un contrôle qualité des modules mis en œuvre par l’exploitant après réception des modules. L’exploitant peut ainsi s’assurer que tous les modules inspectés correspondent bien aux modules attendus. Dans le cas contraire, l’exploitant peut être confronté à une fraude (par exemple, le fabricant a fourni une image d’un module sans défaut alors que le module inspecté présente en réalité un ou plusieurs défauts) ou non (le fabricant a commis une erreur en ne transmettant pas l’image du bon module avec le bon numéro de série). Pour lever le doute suite à l’émission de l’alerte, un opérateur peut se déplacer sur le site de la centrale pour relever l’identifiant du module inspecté dont la signature caractéristique ne coïncide avec aucune des signatures de référence et comparer l’image du module inspecté avec l’image du module de référence en question (récupéré dans la base de données de référence avec l’identifiant du module relevé). Le procédé selon l’invention peut par ailleurs comprendre une nouvelle inspection du module lors d’une phase T2 postérieure à la phase T1, par exemple un ou deux ans après. Cette nouvelle inspection comprend l’obtention d’une image du module inspecté acquise lors d’une étape ACQinsp* à la date ultérieure, le traitement SIGNcar* de cette nouvelle image pour déterminer une nouvelle signature caractéristique du module inspecté puis la comparaison COMP* des signatures caractéristiques déterminées aux phases T1 et T2 du module inspecté déterminées à chacune des itérations de l’étape de traitement. Si les signatures caractéristiques déterminées aux phases T1 et T2 ne coïncident pas, le procédé peut comprendre l’émission d’une alerte information d’une détérioration possible du module. Il est à noter que l’affectation à la phase T1 de son identifiant au module rend possible un tel suivi dans le temps de l’état de santé du module. Cette phase T2 peut par ailleurs être répétée dans le temps, par exemple tous les ans. On détaille dans ce qui suit une réalisation possible de la détermination des signatures de référence des modules de référence et des signatures caractéristiques des modules inspectés. Selon cette réalisation, une signature d’un module est une cartographie de caractéristiques de l’image du module, propre au module. Cette cartographie de caractéristiques peut comprendre (le cas échéant consister en) une cartographie de défauts du module, ces défauts étant apparents dans l’image du module. Comme illustré sur la FIG. 3 , ces défauts sont par exemple des défauts révélés par électroluminescence tels que des fissures ou microfissures ou défauts en forme de croix C (à gauche sur la FIG. 3 ), des taches noires T (au centre du la FIG. 3 ), des défauts de type anneau R (à gauche sur la FIG. 3 ). La cartographie de caractéristiques peut également comprendre une cartographie de variations de luminosité dans l’image du module inspecté. Comme représenté sur la FIG. 4 , cette cartographie de variations de luminosité peut indiquer des cellules de forte luminosité CH, des cellules de faible luminosité CL ou encore inclure des régions de bords noirs BN en périphérie de cellules. Dans une réalisation exploitant des images optiques des modules, les modules peuvent porter une marque unique, délibérément inscrite sur le module par le fabricant (tel un QR code gravé sur le verre en bord d’un module) et visible lors de l’acquisition de l’image des modules. La signature d’un module correspond dans ce cas de figure à une cartographie de motifs imagés qui correspondent à cette marque unique. Afin d’optimiser les performances dans le traitement des images pour déterminer les signatures des modules, ces images sont découpées en cellules et la cartographie des caractéristiques est réalisée cellule par cellule. Ainsi, de préférence, le traitement de l’image d’un module (module de référence ou module inspecté) comprend une segmentation dans l’image de chacune des cellules du module et, pour chacune des cellules segmentées, une cartographie de caractéristiques telle que précédemment décrite. La signature caractéristique du module inspecté ou la signature de référence d’un module de référence consiste alors en l’union des cartographies de caractéristiques des cellules segmentées. Afin de réaliser cette segmentation, l’image d’un module (de référence ou inspecté) peut être soumise à un pré-traitement qui comprend les opérations successives consistant à isoler le module inspecté, redimensionner l’image du module inspecté et transformer cette image du module inspecté en un rectangle. Par exemple, ce pré-traitement comprend une extraction des parties de l’image qui concernent un ou plusieurs modules. Chaque module entier dans cette extraction est ensuite isolé pour fournir une image d’un seul module. Les modules non entiers dans cette extraction sont supprimés. L’image d’un module, déformée par la prise de vue en un parallélogramme, est ensuite redimensionnée et transformée en un rectangle de taille préétablie. L’image est ensuite découpée en cellules, par exemple selon un découpage automatique prenant en considérant une taille attendue pour les cellules ou par identification des contours des cellules dans l’image. Dans une réalisation possible, la cartographie des caractéristiques imagées est obtenue au moyen d’un modèle de détection d’objets (ou au moyen d’un modèle de segmentation sémantique) ayant préalablement fait l’objet d’un apprentissage machine à l’aide d’images annotées de modules et/ou de cellules. Le modèle de détection d’objets est par exemple le modèle Yolov8 entrainé sur des milliers d’images d’électroluminescence pour détecter des défauts sur chaque cellule. La cartographie obtenue peut ainsi consister en un ensemble de rectangles englobant chacune des caractéristiques identifiées dans l’image. Chaque rectangle enregistre ainsi la position et la surface d’une caractéristique tout en étant associé à une étiquette (ou catégorie) de caractéristique. La FIG. 5 illustre à cet égard un exemple de cartographie de caractéristiques imagées rapportée sur une matrice de 6*24 cellules. Dans cette cartographie, l’étiquette associée à une catégorie de caractéristique correspond au motif de fond du rectangle englobant correspondant qui permet dans cet exemple d’identifier un type de défaut C, T, R ou un type de luminosité BN, CL, CH. Cette cartographie peut être enregistrée dans un fichier qui constitue une forme d’empreinte digitale unique du module analysé. Cette cartographie peut également être superposée à l’image du module (le cas échéant l’image issue du pré-traitement). Une réalisation possible de la comparaison des signatures (signature caractéristique d’un module inspecté comparée aux signatures de référence stockées par la base de données ou comparaison de signatures caractéristiques d’un même module déterminées à différents moments dans le temps) consiste en mesure d’intersection par rapport à l’union (« Intersection over Union » ou IoU en anglais) qui décrit le niveau de chevauchement (ou taux de recouvrement) entre les cartographies, typiquement entre les différents rectangles englobant mentionnés ci-dessus. Cette mesure IoU peut notamment consister à déterminer si un pourcentage X donné de caractéristiques extraites d’une première image se retrouvent dans les caractéristiques extraites d’une deuxième image. Ici, la première image est par exemple une image d’un module de référence et l’on cherche à vérifier si les caractéristiques extraites d’une image d’un module inspecté sont conformes à plus de X %, par exemple à plus de 80%, aux caractéristiques extraites de l’image du module de référence. Dans l’affirmative, les signatures associées à la première et à la deuxième image coïncident. Cette mesure IoU peut comprendre le calcul du taux de recouvrement de chaque caractéristique de la première image et si la moyenne de tous les taux de recouvrement est supérieure à X %, alors la première et la deuxième image sont des images d’un même module. Alternativement, chacun des taux de recouvrement doit être supérieur à X % pour conclure que la première et la deuxième image sont des images d’un même module. Dans une réalisation possible, des taux de recouvrement peuvent être calculés pour un type donné de caractéristiques considéré comme caractéristiques de référence, par exemple des défauts qui ne peuvent apparaître qu’en phase de fabrication. De plus, dans le cas où le nombre de caractéristiques diffère entre la première image (par exemple celle d’un module de référence) et la deuxième image (celle d’un module inspecté), par exemple des caractéristiques présentes dans la première image ne sont pas identifiés dans la deuxième image, il est possible de tout de même considérer que les deux images coïncident et représentent un même module si plus de Z % de caractéristiques extraites de la première image sont présentent dans l’ensemble des caractéristiques extraites de la deuxième image. Alternativement, cette mesure IoU peut consister à déterminer si un pourcentage Y donné de caractéristiques extraites d’une première image ne se retrouvent pas dans les caractéristiques extraites d’une deuxième image. Ici, les deux images peuvent être celles d’un même module inspecté, identifié comme tel grâce à l’identifiant qui lui est affecté conformément à l’invention. La première image peut être celle du module inspecté à une date ultérieure à celle (date antérieure) de l’acquisition de la deuxième image. Dans ce cas de figure, on cherche à vérifier si les caractéristiques extraites d’une image du module inspecté à la date ultérieure diffèrent à plus de Y %, par exemple à plus de 20%, des caractéristiques extraites de l’image du module inspecté à la date antérieure. Dans l’affirmative, le module inspecté peut être identifié comme porteur de plus de défauts à la date ultérieure qu’à la date antérieure. Cette dégradation du module inspecté est de plus quantifiée par le résultat de la mesure IoU. De plus, dans le but d’améliorer l’identification, il est possible d’affiner cette quantification par type de caractéristique, par exemple par type de défaut en retenant par exemple des défauts qui ne peuvent apparaître qu’au cours de la fabrication du module (défauts de type anneau par exemple) ou bien que lors de son transport ou de son installation (défauts de type fissure d’une certaine formation par exemple), ou encore des défauts susceptibles d’apparaître au cours du fonctionnement de la centrale (par exemple des défauts causés par le vent ou une forte charge forte de type neige). Alternativement, il est possible d’exclure certaines caractéristiques (par exemple les défauts de fabrication) et de ne conserver que certaines autres (par exemple les défauts susceptibles d’apparaître au cours du fonctionnement de la centrale). L’invention n’est pas limitée au procédé précédemment décrit et s’étend à un système d’inspection d’un module d’une centrale photovoltaïque, comprenant un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé précédemment décrit ainsi qu’à un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque celles-ci sont exécutées par un ordinateur, conduisent l’ordinateur à mettre en œuvre le procédé précédemment décrit. Procédé d’inspection d’un module d’une centrale photovoltaïque dotée d’une pluralité de modules chacun constitué d’une pluralité de cellules, comprenant : le traitement (SIGNcar) d’une image (IM) du module inspecté pour déterminer une signature caractéristique du module inspecté ; la comparaison (COMP) de la signature caractéristique avec des signatures de référence stockées dans une base de données (BdD) qui associe à chacun d’une pluralité de modules de référence une signature de référence et un identifiant ; lorsque la signature caractéristique coïncide avec l’une des signatures de référence, l’affectation au module inspecté de l’identifiant (IDref) du module de référence dont la signature de référence coïncide avec la signature spécifique. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la signature caractéristique du module inspecté est une cartographie de caractéristiques révélées par l’image du module inspecté. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le traitement (SIGNcar) de l’image du module inspecté comprend une segmentation dans l’image de chacune des cellules du module inspecté et, pour chacune des cellules segmentées, une cartographie de caractéristiques, la signature caractéristique du module inspecté consistant en l’union des cartographies de caractéristiques des cellules segmentées. Procédé selon l’une des revendications 2 et 3, dans lequel la cartographie de caractéristiques révélées par l’image du module inspecté est obtenue au moyen d’un modèle de détection d’objets ayant préalablement fait l’objet d’un apprentissage machine à l’aide d’images annotées de modules. Procédé selon l’une des revendications 2 à 4, dans lequel la cartographie de caractéristiques révélées par l’image du module inspecté comprend une cartographie de défauts du module. Procédé selon la revendication 5, dans lequel la cartographie de caractéristiques révélées par l’image du module inspecté comprend en outre une cartographie de variations de luminosité dans l’image du module inspecté. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel le traitement de l’image comprend un pré-traitement comprenant les opérations successives consistant à isoler le module inspecté, redimensionner le module inspecté et transformer le module inspecté en un rectangle. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, comprenant en outre l’émission d’une alerte lorsque la signature caractéristique ne coïncide avec aucune des signatures de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, comprenant la réitération de l’étape de traitement (SIGNcar*) à partir d’une image du module inspecté acquise à une date ultérieure et la comparaison (COMP*) des signatures caractéristiques du module inspecté déterminées à chacune des itérations de l’étape de traitement. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, comprenant une étape préalable consistant, pour chacun des modules de référence, à traiter une image du module de référence pour déterminer la signature de référence du module de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10, dans lequel l’image du module inspecté est une image d’électroluminescence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel l’image du module inspecté est une image acquise par un drone. Système d’inspection d’un module d’une centrale photovoltaïque, comprenant un processeur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 12. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque celles-ci sont exécutées par un ordinateur, conduisent l’ordinateur à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 12.