FR 3108757 A1 20211001 FR 2002985 A 20200326 Procédé de contrôle d’une pièce mécanique par apprentissage en ligne de réseaux de neurones et dispositif associé Un aspect de l’invention concerne un procédé (100) de contrôle d’une pièce mécanique (PM) à partir d’au moins une image (IM) de la pièce mécanique (PM) à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus, ledit procédé comprenant : pour chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, une étape (1E1) de détermination, à partir de l’image (IM) de la pièce mécanique (PM), d’une statistique (SD) des prédictions de la présence d’un défaut au sein de la pièce mécanique (PM) ; à partir de la statistique (SD) des prédictions une étape (1E2) de calcul d’un indicateur (ID) de divergence dans les prédictions effectuées par chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones ; lorsque l’indicateur (ID) de divergence est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, une étape (1E3) de détection d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce mécanique (PM). Figure à publier avec l’abrégé : Figure 1 Procédé de contrôle d’une pièce mécanique par apprentissage en ligne de réseaux de neurones et dispositif associé DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui du contrôle non destructif d’une pièce mécanique. La présente invention concerne un procédé de contrôle d’une pièce mécanique et en particulier un procédé de contrôle par apprentissage en ligne de réseaux de neurones non indépendants. L’invention concerne également un dispositif mettant en œuvre un tel procédé. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Le contrôle automatique de pièces mécaniques est une étape essentielle de fabrication, notamment dans le domaine des transports et plus particulièrement de l’aéronautique. Une méthode connue pour effectuer une telle détection de défauts consiste à acquérir une ou plusieurs images de la pièce mécanique à caractériser puis, à l’aide d’un réseau de neurones, déterminer l’éventuelle présence d’un défaut. Pour pouvoir effectuer une telle détection, le réseau de neurone a auparavant été entrainé à l’aide de données d’apprentissage constituées à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus. Cependant, il se peut qu’une pièce et/ou qu’un défaut n’appartiennent pas à cette librairie, auquel cas la détermination de la présence d’un défaut a alors de fortes chances d’être erronée. De manière générale, l’utilisation d’un seul réseau de neurones comme cela est fait dans l’état de la technique ne permet pas de détecter la présence d’un nouveau défaut n’appartenant pas à la librairie de défauts connus utilisés pour l’apprentissage ou la présence d’une nouvelle pièce n’appartenant pas à la librairie de pièces connues utilisées pour l’apprentissage. Certes, afin de gagner en robustesse, l’utilisation de plusieurs réseaux de neurones via une méthode d’ensembles est une approche connue de la communauté de l’apprentissage profond. Mais cette méthode, bien qu’utilisant une pluralité de réseaux de neurones, ne permet pas de détecter des situations nouvelles telles qu’évoquées précédemment si les réseaux de neurones sont appris de manière indépendante. En effet, apprendre les réseaux de neurones de manière indépendante ne permet pas d’avoir d’assurance que les réseaux de neurones couvrent bien l’espace de leurs paramètres pertinents pour la tâche. Or, avoir une telle assurance est crucial pour la détection de situations nouvelles. Il existe donc un besoin d’un procédé permettant de détecter la survenue d’une pièce ou d’un défaut n’ayant pas été utilisé lors de la phase d’apprentissage. Il existe également un besoin d’un procédé permettant de prendre en compte cette nouvelle pièce ou ce nouveau défaut pour les futures caractérisations. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en utilisant une pluralité de réseaux de neurone non indépendants. Pour cela, un premier aspect de l’invention concerne un procédé de contrôle d’une pièce mécanique à partir d’au moins une image de la pièce mécanique à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus. Le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend : pour chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, une étape de détermination, à partir de l’image de la pièce mécanique, d’une statistique des prédictions de présence d’un défaut au sein de la pièce mécanique ; à partir de la statistique des prédictions, une étape de calcul d’un indicateur de divergence dans les prédictions effectuées par chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones ; lorsque l’indicateur de divergence est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, une étape de détection d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce mécanique. Grâce à l’invention, il est possible de détecter la présence d’un défaut ou d’une pièce sur lequel la pluralité de réseaux de neurones n’a pas été entrainée. Il est donc possible de prendre des mesures comme la mise à jour de la pluralité de réseaux de neurones non indépendants et/ou une intervention d’un opérateur afin d’analyser la pièce ou le défaut ainsi détecté. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon un premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Avantageusement, le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend, lorsqu’aucun nouveau défaut ou aucune nouvelle pièce n’est détecté, une étape de détermination de la présence d’un défaut à partir d’une statistique des prédictions de la présence d’un défaut. Avantageusement, le procédé selon un premier aspect de l’invention comprend, lorsqu’un nouveau défaut ou une nouvelle pièce mécanique est détecté : une étape d’annotation de l’image ou de la pluralité d’images associée au nouveau défaut et/ou à la nouvelle pièce ; et à partir de l’image ou de la pluralités d’images annotée, une étape d’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones. Avantageusement, lors de l’étape d’apprentissage, les paramètres de la pluralité de réseaux de neurones non indépendants sont mis à jour à l’aide de l’expressions suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux après la mise à jour, est un pas et est un vecteur fonction de telle que et définie par : où est le nombre de réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, est la fonction noyau, est le gradient en fonction de , est la fonction logarithme, est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image ou de la pluralité d’images annotée. De manière alternative, lors de l’étape d’apprentissage, les paramètres de la pluralité de réseaux de neurones non indépendants sont mis à jour à l’aide de l’expressions suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux après la mise à jour, est un pas et est un vecteur fonction de telle que est définie par : avec des échantillons , établis en fonction d’une densité désigne le nombre d’échantillons considérés établis en fonction de la densité , désigne le vecteur associé à l’échantillon , est une fonction telle qu’un noyau peut être défini par : où signifie que le vecteur est établi selon la loi de probabilité et est une fonction définie par : où est le gradient en fonction de , est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image ou de la pluralité d’images annotées. Avantageusement, l’indicateur de divergence est donné par l’écart-type de prédiction, l’entropie de prédiction ou par l’information mutuelle. Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon un premier aspect de l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon un premier aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon un troisième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre un ordinogramme d’un procédé selon un premier aspect de l’invention. La montre une représentation schématique d’un dispositif selon un deuxième aspect de l’invention. La illustre le principe de la détection d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce utilisée dans le procédé selon un premier aspect de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Un premier aspect de l’invention illustré à la et à la [Fig. 2] concerne un procédé 100 de contrôle d’une pièce mécanique PM à partir d’au moins une image IM de la pièce mécanique PM, de préférence une pluralité d’images IM de la pièce mécanique, à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus. L’utilisation d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants permet de classifier les images IM de manière robuste, notamment dans le cas de données ambiguës. Par ailleurs, les paramètres optimaux des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones sont appris sur une base de données d’apprentissage. Par « paramètres optimaux », on entend les jeux de paramètres pour lesquels le plus haut taux de détections et le plus bas taux de fausses alarmes sont réalisés sur une base de données de validation. Cependant, comme déjà mentionné, l’apprentissage supervisé des réseaux de neurones sur une base d’apprentissage préalablement à la mise en œuvre du procédé selon l’invention ne permet cependant pas de prendre en compte de nouvelles pièces ou de nouveaux défauts qui pourraient arriver dans la chaîne de contrôle. L’invention propose d’automatiser la détection de ces nouvelles pièces et/ou de ces nouveaux défauts comme cela sera détaillé dans la suite. On entend par nouveau défaut ou nouvelle pièce un défaut ou une pièce qui n’est pas présent dans la base d’apprentissage. La ou les images IM de la pièce nécessaires à la mise en œuvre du procédé 100 selon un premier aspect de l’invention peuvent être transmises par un dispositif d’acquisition. Dans ce cas, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape 1E0’ de réception d’au moins une image IM de la pièce mécanique PM, de préférence une pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM. Dans un mode de réalisation illustré à la figure 2, cette réception pourra se faire au moyen d’un module M0’ de communication, par exemple une carte Bluetooth, Wi-Fi ou Ethernet. La ou les images IM de la pièce nécessaires à la mise en œuvre du procédé 100 selon un premier aspect de l’invention peuvent également être acquise par le dispositif mettant en œuvre le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention. Dans ce cas, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend une étape 1E0 d’acquisition d’au moins une image IM de la pièce mécanique PM, de préférence une pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM. Dans un mode de réalisation illustré à la figure 2, cette acquisition pourra se faire au moyen d’un module M0 d’acquisition, par exemple une ou plusieurs caméras CCD. Il est utile de noter que le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention peut être mis en œuvre à partir d’un seule image IM ou d’une pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM, la pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM pouvant par exemple être acquise pour différentes orientations de la pièce PM. Le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend, pour chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, une étape 1E1 de détermination, à partir de l’image IM ou de la pluralité d’images IM de la pièce mécanique PM, d’une statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut au sein de la pièce PM. Autrement dit, chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones prédit une probabilité, pour chaque pixel de l’image IM ou de la pluralité d’images IM, de correspondre à un défaut. A l’issue de cette étape, une statistique SD des prédictions des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones concernant la présence d’un défaut dans la pièce est obtenue. Pour détecter les défauts, toute grandeur statistique déterminée à partir de la statistique SD de prédiction peut être utilisée (par exemple, la moyenne ou encore l’écart-type). Préférentiellement, le maximum des probabilités d’occurrence de défaut prédites par les réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones est utilisé. Dans un mode de réalisation, cette pluralité de réseaux de neurones est intégrée au sein d’un module M1 de détermination d’une statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut. Ce module M1 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend ensuite, à partie de la statistique SD des prédictions, une étape 1E2 de détermination d’un indicateur de divergence ID dans les prédictions effectuées par chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones. Cet indicateur de divergence peut prendre plusieurs formes. Par exemple, dans un mode de réalisation, l’indicateur de divergence est déterminé à l’aide de l’écart-type des différentes prédictions. Dans un premier mode de réalisation alternatif, l’indicateur de divergence est déterminé à l’aide de l’entropie de la prédiction. Cette dernière se calcule pour chaque prédiction et connaissant l’entrée et les réseaux . Plus particulièrement, l’entropie de la prédiction connaissant l’entrée et les réseaux , est définie par la formule suivante : où est la distribution moyenne de la prédiction connaissant l’entrée et les réseaux . Cette distribution moyenne est donnée par la formule suivante : où est la distribution, connaissant l’entrée , de la prédiction faite par le réseau . Dans un deuxième mode de réalisation alternatif, l’indicateur de divergence est déterminé à partir de l’information mutuelle. L’information mutuelle est obtenue en soustrayant la moyenne des entropies des prédictions faites par chacun des réseaux à l’entropie de la prédiction connaissant l’entrée et les réseaux . Elle permet de mesurer l’information apportée par l’ensemble des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones. Plus particulièrement, l’information mutuelle est définie par la formule suivante : où est l’entropie de la prédiction faite par le réseau connaissant l’entrée , définie par la formule Bien entendu, d’autres mesures de la divergence entre les prédictions sont envisageables. Par exemple, il sera possible d’envisager l’utilisation d’un indicateur composite déterminé à partir tout ou partie des indicateurs qui viennent d’être présentés. Il est ensuite possible, à partir de cet indicateur de divergence, de déterminer la présence d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce. Pour cela, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend également, lorsque l’indicateur ID de divergence est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, une étape 1E3 de détection d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce. Le résultat de cette étape peut par exemple être représenté sous la forme d’un booléen BO qui prend la valeur « vrai » s’il s’agit d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce et « faux » dans le cas contraire. Il est utile de rappeler que, dans la présente invention, les réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones sont des réseaux de neurones non indépendants. Sans cela, la divergence dans les prédictions utilisée dans le procédé selon un premier aspect de l’invention ne permettrait pas la détection de nouvelles données. Le principe de ce mode de détection est illustré à la . Cette figure représente en trait plein une courbe représentative de la fonction sur l’intervalle . Afin de pouvoir prédire la valeur de en fonction de , cent (100) réseaux de neurones non-indépendants ont été appris sur une base de données couvrant l’intervalle . Ensuite, la pluralité de réseaux de neurones a établi des prédictions sur l’intervalle . Les valeurs moyennes assignées à ces entrées sont représentées par les croix noires tandis que l’écart-type est représenté par la zone grisée. Sur l’intervalle utilisé pour l’apprentissage des réseaux de neurones, ces derniers font une bonne prédiction de la valeur avec un écart-type faible. A l’inverse, sur les intervalles et correspondant à de nouvelles données, les prédictions moyennes des réseaux de neurones s’éloignent fortement de la courbe rouge et l’écart-type entre les prédictions des réseaux augmente également. Ainsi, les données nouvelles par rapport à la base d’apprentissage peuvent être détectées en observant l’écart-type des prédictions des réseaux appris avec la méthode d’apprentissage de la présente invention. L’exemple ici illustré avec l’écart-type reste valable pour les autres indicateurs de divergence présentés précédemment. Dans un mode de réalisation, l’étape 1E2 de calcul d’un indicateur de divergence ID et l’étape 1E3 de détection d’un nouveau défaut et/ou d’une nouvelle pièce sont mises en œuvre à l’aide d’un module de détection M23 d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce. Dans un mode de réalisation, ce module M23 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Si aucune nouvelle pièce ou nouveau défaut n’est détecté, alors le procédé comprend une étape 1E4’ de détermination de la présence d’un défaut à partir statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut. Le résultat de cette étape peut par exemple être représenté sous la forme d’un booléen PD qui prend la valeur « vrai » en présence d’un défaut et « faux » dans le cas contraire. Un tel booléen pourra ensuite être utilisé pour déclencher une alarme en cas de défaut ou bien encore déclencher l’intervention d’un opérateur. En revanche, si un nouveau défaut ou une nouvelle pièce a été détecté, il peut être avantageux de prendre en compte cette nouvelle donnée pour les caractérisations suivantes. Pour cela, le procédé selon l’invention comprend une étape E4 d’annotation, par exemple par un opérateur, de l’image ou de la pluralité d’images associée à la nouvelle pièce et/ou au nouveau défaut. Cette labélisation a pour but de caractériser le nouveau défaut ou la nouvelle pièce afin de pouvoir ensuite mettre à jour la pluralité de réseaux de neurones. Dans un mode de réalisation, l’étape 1E4 d’annotation est mise en œuvre à l’aide d’un module d’annotation M4. Dans un mode de réalisation, ce module M4 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire, d’un dispositif d’affichage (par ex. un écran ou un écran tactile) permettant d’afficher l’image ou les images à annoter et d’un dispositif de saisie (par ex. un clavier, une souris ou bien encore un écran tactile) permettant à un opérateur d’annoter l’image ou les images. A l’issue de cette étape, les données acquises sur la nouvelle pièce ou le nouveau défaut (autrement dit la ou les images acquises) ont été annotées de sorte à obtenir des données annotées DA susceptibles d’être utilisées, par exemple dans l’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones comme cela va être détaillé maintenant. Pour cela, le procédé 100 selon un premier aspect de l’invention comprend, lorsqu’un défaut et/ou une pièce n’appartient pas aux défauts ou aux pièces de la librairie utilisée pour l’apprentissage, à partir de l’image annotée DA ou de la pluralité d’images annotées DA, une étape 1E5 d’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones. La mise à jour des paramètres des réseaux de neurones par apprentissage incrémental est faite par une méthode d’ensemble. En effet, pour assurer que la divergence entre les prédictions des différents réseaux de neurones soit forte en présence d’une donnée nouvelle (c.à.d. un nouveau défaut et/ou une nouvelle pièce), les réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones doivent être appris de telle sorte qu’ils couvrent bien l’espace des paramètres. En d’autres termes, les réseaux de neurones doivent être bien répartis sur la distribution de leurs paramètres connaissant les données de travail. Les méthodes d’ensembles avec des réseaux indépendants telles que celles avec des initialisations multiples aléatoires n’ont aucun moyen d’induire cette bonne répartition. De manière similaire, les méthodes d’échantillonnage se concentrent autour de la moyenne et ne s’en éloignent qu’au prix de longs calculs rendant cette méthode inutilisable en pratique. Enfin, les méthodes à choix multiples, font courir le risque de rendre une partie au moins des réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones non-performants sur certaines données, ce qui ne permet pas une bonne exploitation de la pluralité de réseaux de neurones. Afin de conserver une bonne robustesse de la pluralité de réseaux de neurones, dans un mode de réalisation, l’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones est effectué à l’aide d’une méthode SVGD (pour Stein Variational Gradient Descent en anglais). En effet, la méthode SVGD introduit une répulsion explicite entre les réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones afin d’assurer leur bonne répartition tout en les faisant aller vers les principaux modes de la distribution des paramètres des réseaux, ce qui permet d’assurer leurs performances. Plus particulièrement, les paramètres mis à jour de la pluralité de réseaux sont obtenus à l’aide de l’expressions suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones avant la mise à jour avec où est le nombre de réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, est le vecteur de paramètres associé au réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones après la mise à jour, est un pas et est un vecteur fonction de telle que où est le nombre de paramètres de chaque réseau de neurones (c’est-à-dire, la dimension du vecteur ). Par ailleurs, la fonction est définie par la formule suivante : où est le nombre de réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, est une fonction noyau, est le gradient en fonction de , est la fonction logarithme et est la distribution du vecteur connaissant l’entrée . Dans l’expression ci-dessus, le terme pousse le réseau vers les modes de la distribution des réseaux connaissant les nouvelles données . Par ailleurs, la fonction appelée fonction noyau doit être définie positive et symétrique, c’est-à-dire que : et pour tout . Enfin, le gradient de cette fonction noyau, décrit par le terme , permet d’éloigner le réseau du réseau : il joue donc un rôle de répulsion, ce qui assure que les réseaux couvrent bien l’espace de leurs paramètres, contrairement aux autres méthodes d’ensembles. Bien que permettant d’obtenir une pluralité de réseaux de neurones non-indépendants robuste, la méthode SVGD n’est cependant pas adaptée à toutes les situations. En effet, l’introduction du terme jouant le rôle de répulsion nécessite, lors du calcul de chaque , , de parcourir chaque , , ce qui induit un coût de calcul quadratique en fonction du nombre de réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones. On dit que le coût de calcul est . Ce coût de calcul quadratique fait que la mise à jour des réseaux prend du temps. Or, ce coût peut se révéler problématique pour certaines applications, comme une chaîne de contrôle. Afin de diminuer la puissance de calcul nécessaire à l’apprentissage incrémental tout en conservant une bonne robustesse, les inventeurs ont donc développé une méthode alternative à la méthode SVGD. Pour cela, ils ont tiré parti d’une approximation du noyau. En effet, bien que la méthode SVGD permet l’utilisation de tout type de fonction noyau , les inventeurs ont considéré une fonction du type : où est une densité de probabilité, et où la fonction est définie positive et symétrique à l’instar de la fonction noyau . Le calcul de l’intégrale ci-dessus n’est généralement pas faisable en pratique pour des réseaux de grande dimension. Cependant, les inventeurs ont noté que, en effectuant un échantillonnage selon la loi de probabilité donnée par la densité , il est possible de reformuler cette intégrale de manière approximative de sorte que : où désigne le nombre d’échantillons utilisés, par exemple , voire . Ainsi, il est possible de reformuler l’expression de de la manière suivante : où est la répulsion moyenne par rapport à l’échantillon ayant l’expression suivante : Ensuite, la mise à jour de chaque réseau se fait à l’aide de la relation suivante : Ainsi, la méthode développée par les inventeurs calcule une répulsion moyenne qui va être appliquée aux réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones par rapport à l’échantillon . Le calcul de cette répulsion moyenne ne nécessite de parcourir qu’une seule fois tous les réseaux . Ensuite, cette répulsion moyenne va être appliquée à chaque réseau avec une pondération qui va dépendre de l’éloignement entre le réseau mis à jour et l’échantillon. Ainsi, le coût de calcul de notre méthode est linéaire en fonction du nombre de réseaux et du nombre d’échantillon, c’est-à-dire , et non plus quadratique en fonction du nombre de réseaux de neurones comme dans le cas de la méthode SVGD décrite précédemment. Par exemple, en prenant , un seul échantillon et (donc un seul ) est à calculer et la méthode d’apprentissage incrémental selon l’invention est linéaire en fonction du nombre de réseaux de neurones. De manière plus détaillée, le calcul des coefficients , qui jouent le rôle de facteurs de pondération de la répulsive moyenne en fonction du réseau mis à jour, est fait préalablement à la mise à jour après avoir obtenu par échantillonnage. Ce calcul n’est en général pas coûteux. Le tirage au sort de l’échantillon est de préférence effectué à chaque itération de la méthode de mise à jour. Concernant le choix de la distribution d’échantillonnage, en théorie, afin d’assurer le bon fonctionnement de la méthode, il est souhaitable de choisir une distribution proche de celle des réseaux . En particulier, la distribution des réseaux eux-mêmes peut être choisie, ce qui fait que l’on peut prendre comme échantillon l’un des réseaux tiré au hasard. Ceci a l’avantage d’induire un gain en mémoire car l’on n’a pas à stocker en plus des réseaux un échantillon . Ainsi, la mise à jour des réseaux de neurones par apprentissage incrémental est accélérée, ce qui permet une utilisation dans une chaîne de contrôle. A l’issue de l’étape 1E5 d’apprentissage incrémental de nouveaux paramètres sont obtenus pour chaque réseaux de neurone de la pluralité de réseaux de neurones. La pluralité de réseau de neurones peut ensuite être à nouveau utilisée pour la détection de défaut dans une pièce mécanique en prenant en compte le nouveau défaut et/ou la nouvelle pièce qui devient alors un défaut connu ou une pièce connue pour les itérations suivantes. Afin de mettre en œuvre un procédé 100 selon un premier aspect de l’invention, un deuxième aspect de l’invention illustré à la figure 2 concerne un dispositif de détection d’un défaut dans une pièce. Dans un mode de réalisation, le dispositif selon un deuxième aspect de l’invention comprend un module M0 d’acquisition permettant l’acquisition d’une ou plusieurs images de la pièce d’intérêt, c’est-à-dire de la pièce dans laquelle on souhait vérifier la présence ou non d’un défaut. Dans un mode de réalisation, le dispositif comprend un module de réception M0’ permettant de recevoir des images prises par un module d’acquisition distant. Dans un mode de réalisation, le dispositif selon un deuxième aspect de l’invention comprend un module M1 de détermination d’une statistique SD des prédictions de la présence d’un défaut, ladite statistique étant déterminée à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants. Ce module M1 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Dans un mode de réalisation, le dispositif selon un deuxième aspect de l’invention comprend un module M23 de détection d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce. Dans un mode de réalisation, ce module M23 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire. Dans un mode de réalisation, un module unique assure les fonctions du module M23 de détection et du module M1 de détermination d’une statistique SD de prédiction. Dans un mode de réalisation le dispositif comprend un module d’un module d’annotation M4. Dans un mode de réalisation, ce module M4 pourra prendre la forme d’un moyen de calcul (par ex. un processeur ou une carte ASIC) associé à une mémoire, d’un dispositif d’affichage (par ex. un écran ou un écran tactile) permettant d’afficher l’image ou les images à annoter et d’un dispositif de saisie (par ex. un clavier, une souris ou bien encore un écran tactile) permettant à un opérateur d’annoter l’image ou les images. Procédé (100) de contrôle d’une pièce mécanique (PM) à partir d’au moins une image (IM) de la pièce mécanique (PM) à l’aide d’une pluralité de réseaux de neurones non indépendants, lesdits réseaux de neurones ayant été entrainés à partir d’une librairie de défauts et de pièces connus, ledit procédé comprenant : pour chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, une étape (1E1) de détermination, à partir de l’image (IM) de la pièce mécanique (PM), d’une statistique (SD) des prédictions de la présence d’un défaut au sein de la pièce mécanique (PM) ; à partir de la statistique (SD) des prédictions une étape (1E2) de calcul d’un indicateur (ID) de divergence dans les prédictions effectuées par chaque réseau de neurones de la pluralité de réseaux de neurones ; lorsque l’indicateur (ID) de divergence est supérieur à une valeur seuil prédéterminée, une étape (1E3) de détection d’un nouveau défaut ou d’une nouvelle pièce mécanique (PM). Procédé (100) selon la revendication précédente comprenant, lorsqu’aucun nouveau défaut ou aucune nouvelle pièce est détecté, une étape (1E4’) de détermination de la présence d’un défaut à partir statistique (SD) des prédictions de la présence d’un défaut. Procédé (100) selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre, lorsqu’un nouveau défaut ou une nouvelle pièce mécanique (PM) est détecté : une étape (1E4) d’annotation de l’image (IM) associée au nouveau défaut et/ou à la nouvelle pièce ; et à partir de l’image annotée (DA), une étape (1E5) d’apprentissage incrémental de la pluralité de réseaux de neurones. Procédé selon la revendication précédente caractérisé en ce que, lors de l’étape (1E5) d’apprentissage, les paramètres de la pluralité de réseaux de neurones non indépendants sont mis à jour à l’aide de l’expression suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux de neurones après la mise à jour, est un pas et ,avec le nombre de paramètres de chaque réseaux de neurones, est un vecteur fonction de telle que est définie par : où est le nombre de réseaux de neurones de la pluralité de réseaux de neurones, est la fonction noyau, est le gradient en fonction de , est la fonction logarithme, est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image annotée. Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que, lors de l’étape (11E5) d’apprentissage, les paramètres de la pluralité de réseau sont mis à jour à l’aide de l’expressions suivante : où est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux de neurones avant la mise à jour, est le vecteur de paramètres associé au réseau de la pluralité de réseaux après la mise à jour, est un pas et est un vecteur fonction de telle que , avec le nombre de paramètres de chaque réseau de neurones, est définie par : avec des échantillons , établis en fonction d’une densité désigne le nombre d’échantillons considérés établis en fonction de la densité , désigne le vecteur associé à l’échantillon , est une fonction telle qu’un noyau peut être défini par : où signifie que le vecteur est établi selon la loi de probabilité et est une fonction définie par : où est le gradient en fonction de , est la probabilité de sachant et est un vecteur représentatif de l’image annotée. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’indicateur (ID) de divergence est donné par l’entropie de prédiction. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5 dans lequel l’indicateur (ID) de divergence est donnée par l’information mutuelle. Dispositif comprenant les moyens configurés pour mettre en œuvre un procédé selon l’une des revendications précédentes. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 7. Support de données lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 9.