FR 3110100 A1 20211119 FR 2004936 A 20200518 Procédé et système de détermination de cause s de défaut s observé s dans des processus de soudage au laser L’invention concerne un procédé et un système de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser comprenant l’acquisition d’un signal de production, comprenant des séries temporelles d’échantillons de tension représentatives de la lumière réfléchie durant le soudage au laser d’une pièce. Le procédé comprend une obtention (42, 44) d’un signal de référence associé au processus de soudage au laser appliqué et, en cas de détection (48) de la présence d’une déviation calculée entre le signal de production acquis et le signal de référence supérieure à un seuil prédéterminé, au moins un paramètre caractéristique de ladite déviation est calculé. Une affectation (54) du signal de production acquis à un groupe de signaux en fonction dudit au moins un paramètre caractéristique, comprenant une mise en œuvre (60) d’une méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique pour assigner le signal de production soit à un groupe préalablement identifié, soit à un nouveau groupe, est effectuée, suivie d’une détermination (64, 66, 68) d’au moins une cause de défaut en fonction du groupe d’affectation du signal de production. Figure pour l’abrégé : Figure 2 Procédé et système de détermination de causes de défauts observés dans des processus de soudage au laser La présente invention concerne un procédé et un système de détermination de causes de défauts observés dans des processus de soudage au laser. L’invention se situe dans le domaine de l’évaluation des défauts dans les processus de fabrication, et en particulier dans l’évaluation du soudage au laser. Dans les processus de fabrication, il est utile de surveiller l’occurrence de défauts potentiels, qui pourraient induire des défauts dans les articles fabriqués, en vue d’appliquer des mesures correctives et du dépannage. Pour assurer la qualité des processus de fabrication, des techniques de surveillance de ces processus de fabrication ont été développées, afin d’obtenir des données représentatives des processus de fabrication et de permettre l’analyse des données obtenues durant la surveillance pour déterminer si certains seuils de qualité sont atteints. Par exemple, dans le soudage au laser, plusieurs solutions commerciales utilisent divers capteurs, e.g. des pyromètres, pour relever des valeurs de données dans le temps permettant de caractériser le processus de soudage. Il est également connu d’utiliser un système comprenant des capteurs pour capter la lumière réfléchie durant le processus de soudage, et un capteur pour transformer la lumière réfléchie acquise en un signal de tension, comprenant des séries temporelles de valeurs de tension, formant un signal de séries temporelles de données représentatives du processus de soudage au laser. Ainsi, pour chaque processus de soudage au laser, un signal de tension représentatif est obtenu. Il est alors possible de calculer, dans une usine de fabrication, un signal de tension de référence pour chaque processus de soudage au laser, par exemple par moyennage des signaux de tension acquis durant des applications du processus de soudage au laser, pour des objets fabriqués qui respectent des exigences de qualité dans une limite de seuil de tolérance prédéfinie. En d’autres termes, un signal de tension de référence est calculé pour chaque processus de soudage au laser nominal. Un tel signal de tension de référence peut être utilisé, avec le signal de tension représentatif du processus de soudage au laser, pour surveiller le processus de soudage au laser : si le signal de tension représentatif du processus de soudage au laser est suffisamment similaire, dans une limite de seuil de tolérance prédéfinie, au signal de tension de référence, il est considéré que le niveau de qualité attendu du processus de fabrication est atteint ; sinon, un problème du processus de fabrication est détecté. Dans ce cas, classiquement, le processus de fabrication est arrêté et des opérateurs de maintenance doivent intervenir pour résoudre le problème et appliquer des mesures correctives. Il existe un besoin de faciliter le dépannage et assurer qu’un niveau de qualité donné est atteint par un processus de fabrication par soudage au laser. A cet effet, l’invention propose un procédé de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser comprenant l’acquisition d’un signal de production, comprenant des séries temporelles d’échantillons de tension représentatives de la lumière réfléchie durant le soudage au laser d’une pièce. Ce procédé comporte des étapes de: - obtention d’un signal de référence associé au processus de soudage au laser appliqué à ladite pièce, - comparaison du signal de production acquis audit signal de référence, - en cas de détection de la présence d’une déviation calculée entre le signal de production acquis et le signal de référence supérieure à un seuil prédéterminé, calcul d’au moins un paramètre caractéristique de ladite déviation entre le signal de production acquis et le signal de référence ; - affectation du signal de production acquis à un groupe de signaux en fonction dudit au moins un paramètre caractéristique calculé, comprenant une mise en œuvre d’une méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique pour assigner le signal de production soit à un groupe préalablement identifié, soit à un nouveau groupe ; -détermination d’au moins une cause de défauts du processus de soudage au laser en fonction du groupe d’affectation du signal de production. Avantageusement, la détermination de la ou des cause(s) des défauts est effectuée automatiquement, sur la base d’au moins un paramètre caractérisant d’une déviation entre le signal de production acquis et le signal de référence du processus de soudage au laser. Le procédé de cause d’un défaut selon l’invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables. La méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique est une méthode des K-moyennes. Le calcul d’au moins un paramètre caractéristique comprend, pour au moins un sous-ensemble d’échantillons du signal de production acquis formant un sous-ensemble de déviation locale par rapport au signal de référence, une détermination de distance maximale par rapport au signal de référence, de durée de la déviation locale et d’un instant de début de la déviation locale. Le procédé comprend en outre une détermination de présence dans le signal de production acquis d’une chute à zéro, le signal de production acquis étant affecté à un groupe prédéterminé en cas de présence d’une chute à zéro. Le procédé comprend en outre une détermination de similarité de forme consistant à déterminer si le signal de production acquis et le signal de référence ont des formes similaires, avec un décalage vers le haut ou vers le bas, le signal de production acquis étant affecté à un groupe prédéterminé correspondant à un signal décalé. Le procédé comprend en outre, avant l’étape de comparaison, une étape de pré-traitement du signal, dans laquelle le signal de production acquis est normalisé et/ou sous-échantillonné et/ou lissé et/ou rembourré. A l’étape de pré-traitement, le signal de référence est normalisé et/ou sous-échantillonné et/ou lissé et/ou rembourré. Le processus de soudage au laser est effectué dans un système de soudage au laser, et la détermination d’au moins une cause de défauts dans le processus de soudage au laser comprend, lorsque le groupe auquel est affecté le signal de production est un groupe préalablement identifié, une obtention d’une information relative à au moins une cause des défauts observés associée audit groupe à partir d’une base de données d’informations, et une transmission de ladite information au système de soudage au laser. Le processus de soudage au laser est effectué dans un système de soudage au laser et la détermination d’au moins une cause de défauts dans le processus de soudage au laser comprend, lorsque le groupe auquel est affecté le signal de production est un nouveau groupe, une transmission audit système de soudage au laser d’une requête pour indiquer une cause du ou des défauts observé(s) dans le signal de production acquis. Selon un autre aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont implémentées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser tel que brièvement décrit ci-dessus. Selon un autre aspect, l’invention concerne un système de détermination des causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser comprenant l’acquisition d’un signal de production, comprenant des séries temporelles d’échantillons de tension représentatives de la lumière réfléchie durant le soudage au laser d’une pièce. Le système comporte un processeur configuré pour implémenter des modules de: -obtention d’un signal de référence associé au processus de soudage au laser appliqué à ladite pièce, -comparaison du signal de production acquis audit signal de référence, -en cas de détection de la présence d’une déviation calculée entre le signal de production acquis et le signal de référence supérieure à un seuil prédéterminé, calcul d’au moins un paramètre caractéristique de ladite déviation entre le signal de production acquis et le signal de référence ; -affectation du signal de production acquis à un groupe de signaux en fonction dudit au moins un paramètre caractéristique calculé, comprenant une mise en œuvre 60 d’une méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique pour assigner le signal de production soit à un groupe préalablement identifié, soit à un nouveau groupe ; -détermination d’au moins une cause de défauts du processus de soudage au laser en fonction du groupe d’affectation du signal de production. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description qui en est donnée ci-dessous, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux figures annexées, parmi lesquelles : La figure 1 représente un système de soudage au laser et un système de détermination de causes de défauts observés durant le processus de soudage au laser selon un mode de réalisation de l’invention ; La figure 2 est un ordinogramme des principales étapes d’un procédé de détermination de causes de défauts observés durant le processus de soudage au laser selon un mode de réalisation de l’invention. L’invention sera décrite ci-après dans le cadre des processus de soudage au laser. Elle s’applique à tout type de processus de soudage au laser. Plus généralement, l’invention s’applique à tout type de soudage qui produit un signal de mesure de qualité. La figure 1 illustre schématiquement un système de soudage au laser 2 et un système 4 associé de détermination de causes de défauts observés dans le système de soudage au laser 2. Plus en détail, le système de soudage au laser 2 comprend un outil de soudage 6, qui n’est pas décrit en détail ici étant donné que plusieurs types d’outils de soudage sont connus. Un tel outil est alimenté par une source de puissance (non représentée) et est configuré pour orienter un faisceau laser en direction d’une pièce 8 à souder. Dans le système de soudage au laser 2, l’outil de soudage 6 est contrôlé par une unité de contrôle 10, qui est configurée pour transmettre des commandes à l’outil de soudage 6. L’unité de contrôle 10 est par exemple un contrôleur électronique, qui peut être commandé par un opérateur humain. L’unité de contrôle 10 est connectée à une interface de communication 12, qui est configurée pour transmettre et recevoir des données selon un protocole de communication. Dans un mode de réalisation préféré, l’interface de communication 12 est adaptée à communiquer selon un protocole de communication radio, par exemple WiFi, LTE ou 5G. De plus, le système de soudage au laser 2 comporte également un capteur électro-optique 14, une unité de traitement 16 des données captées, et une interface de communication 18 des données captées associée. Le capteur électro-optique 14 est un capteur configuré pour capter la lumière réfléchie durant le processus de soudage au laser appliqué à la pièce 8, et pour convertir le signal optique acquis en un signal de tension qui comprend des séries temporelles d’échantillons représentatifs de la lumière captée. La sortie du capteur électro-optique 14 est appelée ci-après signal de production qui est le signal de tension représentatif du processus de soudage au laser appliqué. Plusieurs signaux de production sont acquis durant le soudage au laser de plusieurs pièces, et ces signaux de production sont mémorisés dans une mémoire 20, associée à l’unité de traitement 16 des données captées. L’unité de traitement 16 est configurée pour calculer un signal de référence, basé sur une pluralité de signaux de production mémorisés, chacun de ces signaux de production mémorisés correspondant à un soudage au laser qui respecte des exigences de qualité prédéterminées, dans une marge de tolérance prédéterminée, le respect des exigences de qualité étant assuré par exemple par une inspection de la qualité des pièces produites par le processus de soudage au laser. Ainsi, le signal de référence est un signal de tension de référence représentatif du processus de soudage sans défaut. Par exemple, un nombre N de signaux de production est acquis et mémorisé. Chaque signal de production comprend un série d’échantillons de tension, et est noté : Prod j ={P j (1),…, P j (i),…P j (K)} où K est le nombre total d’échantillons du signal Prod j , et chaque indice i correspond à un instant temporel de la série d’échantillons (P j (i) est le i ème échantillons du signal). Le signal de référence est composé d’un nombre donné d’échantillons, par exemple K échantillons, correspondant à une durée donnée du processus de soudage au laser, et chaque échantillon Rs(i) correspondant au i ème instant temporel, est calculé par calcul d’une valeur moyenne des échantillons des signaux de production P j (i) correspondant au même instant temporel. La formule mathématique correspondant est la suivante : En variante, une moyenne pondéré est appliquée pour calculer les échantillons du signal de référence. Selon une autre alternative, une ligne horizontale de valeur constante est choisie comme signal de référence pour des zones spécifiées des signaux de production. La valeur constante est par exemple calculée par application d’un calcul de moyenne ou de moyenne pondérés des valeurs des signaux de productions dans la zone spécifiée. Il est entendu que pour chaque processus de soudage au laser différent, un signal de référence est calculé selon cette méthode. Bien entendu, la méthode de calcul des signaux de référence peut différer pour des usines de fabrication différentes. Pour simplifier l’explication, dans la suite de la description on considère un processus de soudage au laser pour la fabrication de pièces, pour lequel un signal de référence est calculé et mémorisé. Pour un processus de soudage au laser donné, le signal de référence calculé, ainsi que le signal de production acquis pour la fabrication d’une pièce, sont transmis au système 4 de détermination de causes de défauts observés lors du processus de soudage appliqué dans le système de soudage au laser 2. Dans un mode de réalisation, la transmission est effectuée par un protocole de communication sans fil, par exemple WiFi, LTE ou 5G. Le système 4 de détermination de causes de défauts observés dans le processus de soudage au laser est par exemple un dispositif électronique programmable (i.e. un ordinateur) comportant une interface de communication 22, adaptée à recevoir et à transmettre des données selon un protocole de communication. Dans un mode de réalisation préféré, l’interface de communication 12 est adaptée à communiquer selon un protocole de communication radio, par exemple WiFi, LTE ou 5G. En particulier, l’interface de communication 22 est adaptée à communiquer avec les interfaces de communication 12, 18 du système de soudage au laser 2. Le système 4 comporte en outre une unité électronique de calcul 24, par exemple un ou plusieurs processeurs, configurée pour implémenter des instructions de code de programme, connectée à l’interface de communication 22 et également connectée à une unité électronique de stockage de données 26, adaptée à mémoriser des données. Les unités 22, 24, 26 sont connectées via des bus de communication internes. L’unité électronique de calcul 24 est en particulier configurée pour exécuter un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles pour implémenter un procédé de détermination de causes de défauts d’un processus de soudage au laser selon l’invention. Le programme d’ordinateur est par exemple mémorisé sur un support non-volatile d’enregistrement de données 28, lisible par un ordinateur, par exemple un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple EPROM, EEPROM, FLASH, NVRAM), une carte magnétique ou une carte optique. Selon une variante, le système 4 de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser est implémenté par un FPGA (Field Programmable Gate Array) ou par un circuit intégré dédié, par exemple un ASIC (Applications Specific Integrated Circuit). Comme expliqué plus en détail ci-après en référence à la figure 2, le système 4 de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser est configuré pour analyser un signal de production acquis, représentatif d’un processus de soudage au laser, reçu du système 2, par comparaison avec un signal de référence correspondant, et affecter dynamiquement le signal de production à un groupe de signaux, en fonction d’au moins un paramètre caractérisant la déviation entre le signal de production acquis et le signal de référence. Selon le résultat de l’affectation à un groupe, une cause du défaut observé peut être prédite à partir d’une base de données 25 d’informations mettant en correspondance les groupes de signaux et des causes de défaut(s) observé(s). Au moins une cause prédite est transmise au système de soudage au laser 2, par exemple à l’unité de contrôle 10 qui commande l’outil de soudage au laser 6 pour appliquer une mesure corrective. Si le signal de production est affecté à un nouveau groupe, une requête est envoyée au système de soudage au laser, pour obtenir des informations sur la cause ou des causes de défauts observés. Ainsi, le système 4 de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser communique avec le système de soudage au laser 2, soit pour indiquer une ou des causes de défauts observés, ou pour obtenir des informations sur les causes de défauts observés, afin d’enrichir la base de données d’informations 25. Le système 4 de détermination de causes de défauts observés est configuré pour mettre en œuvre le procédé de détermination de causes de défauts, selon toutes ses variantes de mise en œuvre. Les principales étapes d’un procédé de détermination de causes de défauts observés dans des processus de soudage au laser, selon un mode de réalisation de l’invention, sont décrites en référence à la figure 2. Le procédé comprend une étape 40 de réception d’un signal de production Prod i , acquis par le système de soudage au laser. Le signal de production est par exemple composé de séries temporelles d’échantillons d’un signal de tension. Le signal de production est représentatif du processus de soudage au laser appliqué à une pièce. Dans un mode de réalisation, seulement les signaux de production représentatifs d’un processus de soudage au laser défectueux sont transmis par le système de soudage et reçus par le système de détermination de causes de défauts. Le procédé comprend en outre une étape 42 d’obtention d’un signal de référence RS i correspondant au processus de soudage au laser appliqué pour acquérir le signal de production Prod i . Le signal de référence est un signal de tension, représentatif du processus de soudage au laser dans des conditions nominales, sans défauts observés dans une marge de tolérance prédéterminée. Le signal de référence est soit reçu du système de soudage au laser 2, soit lu dans une mémoire du système 4 de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser. Les étapes 40 et 42 sont suivie d’une étape optionnelle 44 de pré-traitement du signal de production acquis et du signal de référence. Par exemple, chacun de ces signaux est normalisé et/ou lissé et/ou sous-échantillonné et/ou rembourré (« padded » en anglais). De manière connue pour un homme du métier, la normalisation est une étape de pré-traitement qui rend les signaux plus aisément comparables, en les ramenant dans un même intervalle de valeurs. Le lissage comporte un traitement de moyennage des points qui sont proches dans les séries temporelles, dans une fenêtre donnée, de sorte que le signal ne comporte plus de pics ponctuels. Le rembourrage (« padding ») est un traitement consistant à ajouter des valeurs données, par exemple des zéros, en début ou en fin de signal de manière à le rendre de longueur (nombre d’échantillons) égale à celle d’un autre signal. Le sous-échantillonnage est un processus consistant à diminuer la longueur du signal en sélectionnant un point sur M, par exemple un point sur 10. En variante, d’autres méthodes de pré-traitement sont utilisables, par exemple une standardisation à la place d’une normalisation, un découpage du signal le plus long à la place d’un rembourrage du signal le plus court, le sous-échantillonnage n’est pas effectué, etc. Selon une autre variante, le signal de référence obtenu est déjà pré-traité, et seul un pré-traitement du signal de production acquis est effectué à l’étape de pré-traitement 44. Avantageusement, le pré-traitement facilite la comparaison des signaux. De plus, le procédé comprend une comparaison 46 entre le signal de production acquis et le signal de référence. L’étape 46 met en œuvre un calcul d’une ou plusieurs déviation(s) entre ces deux signaux, par exemple en appliquant une formule de calcul de déviation donnée. Dans un mode de réalisation, le calcul de l’étape 46 comprend l’application d’une fenêtre glissante sur le signal de production et le signal de référence, et à l’intérieur d’une telle fenêtre, le calcul d’une valeur de chaque signal et d’une différence entre les valeurs moyennes calculées. Par exemple, la déviation est égale à un pourcentage de différence entre les valeurs moyennes calculées. La déviation calculée est comparée à un seuil prédéterminé (étape 48) pour déterminer si le signal de production est similaire au signal de référence avec une tolérance donnée. Par exemple, si la déviation est égale à un pourcentage de différence, le seuil prédéterminé est compris entre 5% et 50%, et est par exemple égal à 20%. Plus précisément, si la moyenne du signal de production sur une fenêtre glissante est de plus de 20% plus élevée ou plus basse que la valeur correspondante du signal de référence, alors la présence d’une déviation est validée. Alternativement le seuil (ou la marge de tolérance) est calculé automatiquement. Si la déviation calculée est inférieure au seuil, il en est conclu qu’aucun défaut ayant pour effet une déviation de forme n’est détecté (étape 50). Si la déviation calculée est supérieure au seuil ou sort des marges de tolérance, il en est conclu que le signal de production et le signal de référence différent et par conséquent un défaut induisant une déviation de forme entre ces signaux est détecté. De plus, une ou plusieurs déviations locales peuvent être observées. Une déviation locale par rapport au signal de référence a lieu lorsqu’un sous-ensemble d’échantillons du signal de production acquis, qui peut être réduit à un seul échantillon, est tel que chaque valeur d’échantillon du sous-ensemble est distante de la valeur du signal de référence correspondante de plus d’un seuil de déviation locale prédéterminé, par exemple égal au seuil prédéterminé décrit ci-dessus. Un tel sous-ensemble d’échantillons du signal de production forme un sous-ensemble de déviation locale par rapport au signal de référence. Lors de l’étape de calcul 52, un calcul de paramètres caractérisant la déviation locale ou les déviations locales entre le signal de production et le signal de référence est appliqué. Alternativement, un ou plusieurs paramètres caractérisant la déviation locale sont calculés à l’étape 46 décrite ci-dessus. Pour chaque déviation locale, les paramètres caractérisant la déviation locale suivants sont calculés : la distance maximale entre le signal de production et le signal de référence, la durée de la déviation locale (i.e. le nombre d’échantillons du signal de production du sous-ensemble d’échantillons de déviation locale), l’instant de début de la déviation locale, par exemple l’index temporel du premier échantillon du sous-ensemble définissant la déviation locale. De plus, un paramètre caractérisant particulier est une chute à zéro dans le signal de production. Une chute à zéro est enregistrée comme paramètre caractéristique d’une déviation, indépendamment de l’indice temporel correspondant. L’étape 52 de calcul de paramètres caractérisant la ou les déviations est suivie d’une étape de regroupement 54 (« clustering » en anglais), lors de laquelle le signal de production est affecté à un groupe (ou « cluster ») de signaux, qui est soit un groupe préalablement identifié et mémorisé, soit un nouveau groupe, créé dynamiquement. Dans le mode de réalisation de la figure 2, l’étape 54 de regroupement (affectation de chaque signal de production à un groupe) comporte plusieurs sous-étapes. Dans un premier temps, les paramètres caractérisant la déviation (ou les déviations) sont analysés lors d’une sous-étape d’analyse 56, pour déterminer si une chute à zéro a été détectée dans le signal de production, ou si le signal de production a la même forme que le signal de référence, mais avec des échantillons décalés, soit vers le haut (i.e. les valeurs des échantillons du signal de production sont systématiquement plus élevées, sensiblement d’une même valeur de décalage, que les valeurs d’échantillons correspondantes du signal de référence), soit vers le bas (i.e. les valeurs des échantillons du signal de production sont systématiquement moins élevées, sensiblement d’une même valeur de décalage, que les valeurs d’échantillons correspondantes du signal de référence). Pour chacun des cas de figure identifiés à l’étape 56, un groupe prédéfini correspondant est préenregistré, et les causes de défaut associées sont également préenregistrées. Le signal de production est affecté au groupe correspondant à l’étape d’affectation 58. Par exemple, une chute à zéro peut indiquer que le capteur électro-optique 14 et l’unité de traitement 16 des données captées ne sont pas correctement configurés. Par exemple, si le signal de production acquis a la même forme que le signal de référence, mais décalé vers le haut, il peut en être déduit qu’à cause d’un nettoyage inadéquat, une augmentation de la quantité de lumière réfléchie durant le processus de soudage, et par conséquent durant l’acquisition du signal de production, s’est produite. Par exemple, si le signal de production acquis a la même forme que le signal de référence, mais décalé vers le bas, il peut en être déduit qu’à cause d’un nettoyage inadéquat, la protection vitrée de l’optique du capteur électro-optique est contaminée, par exemple enfumée. Cela produit une baisse de l’intensité du faisceau lumineux capté durant le processus de soudage, et par conséquent durant l’acquisition du signal de production. La forme du signal de production est alors similaire à celle du signal de référence, mais les valeurs des échantillons sont plus faibles. Si la sous-étape d’analyse 56 donne des résultats négatifs, une méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique est mise en œuvre à l’étape 60, basée sur les paramètres caractérisant la ou les déviations calculés et, éventuellement, sur le signal de référence. Le regroupement dynamique affecte le signal de production acquis soit à un groupe préalablement identifié (préalablement créé par la méthode de regroupement dynamique), soit à un nouveau groupe. Par exemple, la méthode de regroupement par K-moyennes, dite méthode des K-moyennes (en anglais « K-means »), connue dans le domaine de l’analyse des données, est appliquée, avec un apprentissage à la volée (« online learning ») et une création dynamique de groupes (ou « clusters »). A l’issue de l’étape 54, le signal de production Prod i est affecté à un groupe de signaux C q . Ensuite lors d’une étape de vérification 62 il est vérifié si le groupe C q a déjà été identifié et enregistré dans la base de données d’informations 25 qui mémorise les causes des défauts observé dans les processus de soudage en association avec des groupes de signaux. Par exemple, la base de données d’informations comprend un label ou des labels indiquant des causes de défauts préalablement observés en association avec le groupe C q . Le(s) label(s) sont basés sur des informations fournies par des utilisateurs, par exemple des opérateurs de maintenance du système de soudage au laser. Par exemple, des opérateurs de maintenance peuvent renseigner des causes de défauts par l’intermédiaire d’une interface utilisateur du système de soudage au laser. Dans le cas d’une réponse positive à l’étape de vérification 62, cette étape est suivie d’une étape 64 d’obtention et de transmission d’information (par exemple un label ou des labels indiquant des causes de défaut) relative à la cause prédite des défauts observés au système de soudage laser 2. Avantageusement, des mesures correctives ou de dépannage peuvent être mise en œuvre facilement et rapidement grâce à l’information reçue. En cas de réponse négative à l’étape de vérification 62 (i.e. le groupe C q est un groupe nouvellement créé), cette étape est suivie d’une étape 66 de transmission au système de soudage au laser d’une requête pour indiquer la ou les causes de défaut du processus de soudage au laser. Ensuite, le procédé comprend une étape 68 de réception d’informations concernant la ou les causes du défaut observées dans le processus de soudage au laser, en provenance d’une entrée d’utilisateur, par exemple d’un opérateur de maintenance via une interface utilisateur dédiée. L’information concernant la ou les causes des défauts observés est enregistrées, par exemple sous forme d’un label indiquant une cause, en association avec le groupe C q , dans la base de données d’informations 25. Optionnellement, l’étape 64 de transmission d’information est également suivie de l’étape 68 de réception d’informations concernant la ou les causes de défaut observé dans le processus de soudage au laser en provenance d’une entrée d’utilisateur, par exemple dans le cas où la cause prédite des défauts observés, transmise à l’étape 64, n’a pas été validée par l’opérateur de maintenance du système de soudage au laser. Dans ce cas, une mise à jour des causes de défauts associées au groupe C q est effectuée dans la base de données d’informations 25. Si plusieurs causes de défauts prédites sont associées à un même groupe, des statistiques d’occurrence de ces causes sont calculées et mémorisées. Quand la déviation entre un signal de production et le signal de référence cause une affectation du signal de référence à un groupe qui a plusieurs labels indiquant des causes de défauts possibles, toutes les causes de défauts sont transmises au système de soudage au laser (étape 64), par exemple dans l’ordre décroissant des statistiques d’occurrence. Alternativement, seulement la cause de défaut avec la valeur de statistique d’occurrence la plus élevée est transmise au système de soudage au laser. Avantageusement, le procédé de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser est piloté par des données et automatiquement mis à jour en utilisant des informations fournies par des utilisateurs, de manière à réunir les causes effectives des défauts observés. Avantageusement, le dépannage et la maintenance sont largement facilités, et peuvent être mis en place rapidement après observation d’un défaut. Par conséquent, une ligne de production comprenant un système de soudage au laser peut être redémarrée rapidement. Procédé de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser comprenant l’acquisition d’un signal de production, comprenant des séries temporelles d’échantillons de tension représentatives de la lumière réfléchie durant le soudage au laser d’une pièce, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte des étapes de: - obtention (42, 44) d’un signal de référence associé au processus de soudage au laser appliqué à ladite pièce, - comparaison (46) du signal de production acquis audit signal de référence, -en cas de détection (48) de la présence d’une déviation calculée entre le signal de production acquis et le signal de référence supérieure à un seuil prédéterminé, calcul (52) d’au moins un paramètre caractéristique de ladite déviation entre le signal de production acquis et le signal de référence ; - affectation (54) du signal de production acquis à un groupe de signaux en fonction dudit au moins un paramètre caractéristique calculé, comprenant une mise en œuvre (60) d’une méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique pour assigner le signal de production soit à un groupe préalablement identifié, soit à un nouveau groupe ; - détermination (64, 66, 68) d’au moins une cause de défaut du processus de soudage au laser en fonction du groupe d’affectation du signal de production. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique est une méthode des K-moyennes. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le calcul d’au moins un paramètre caractéristique comprend, pour au moins un sous-ensemble d’échantillons du signal de production acquis formant un sous-ensemble de déviation locale par rapport au signal de référence, une détermination de distance maximale par rapport au signal de référence, de durée de la déviation locale et d’un instant de début de la déviation locale. Procédé selon la revendication 3, comprenant en outre une détermination (56) de présence dans le signal de production acquis d’une chute à zéro, le signal de production acquis étant affecté (58) à un groupe prédéterminé en cas de présence d’une chute à zéro. Procédé selon les revendications 2 ou 3, comprenant en outre une détermination (56) de similarité de forme consistant à déterminer si le signal de production acquis et le signal de référence ont des formes similaires, avec un décalage vers le haut ou vers le bas, le signal de production acquis étant affecté à un groupe prédéterminé correspondant à un signal décalé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre, avant l’étape de comparaison (46), une étape (44) de pré-traitement du signal, dans laquelle le signal de production acquis est normalisé et/ou sous-échantillonné et/ou lissé et/ou rembourré. Procédé selon la revendication 6, dans lequel à l’étape de pré-traitement, le signal de référence est normalisé et/ou sous-échantillonné et/ou lissé et/ou rembourré. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le processus de soudage au laser est effectué dans un système de soudage au laser, et la détermination d’au moins une cause de défauts dans le processus de soudage au laser comprend, lorsque le groupe auquel est affecté le signal de production est un groupe préalablement identifié, une obtention d’une information relative à au moins une cause des défauts observés associée audit groupe à partir d’une base de données d’informations, et une transmission (64) de ladite information au système de soudage au laser. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le processus de soudage au laser est effectué dans un système de soudage au laser et dans lequel la détermination d’au moins une cause de défauts dans le processus de soudage au laser comprend, lorsque le groupe auquel est affecté le signal de production est un nouveau groupe, une transmission (66) audit système de soudage au laser d’une requête pour indiquer une cause du ou des défauts observé(s) dans le signal de production acquis. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont implémentées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser conforme aux revendications 1 à 9. Système de détermination de causes de défauts observés dans un processus de soudage au laser comprenant l’acquisition d’un signal de production, comprenant des séries temporelles d’échantillons de tension représentatives de la lumière réfléchie durant le soudage au laser d’une pièce, caractérisé en ce qu’il comporte un processeur configuré pour implémenter des modules de: -obtention d’un signal de référence associé au processus de soudage au laser appliqué à ladite pièce, -comparaison du signal de production acquis audit signal de référence, -en cas de détection de la présence d’une déviation calculée entre le signal de production acquis et le signal de référence supérieure à un seuil prédéterminé, calcul d’au moins un paramètre caractéristique de ladite déviation entre le signal de production acquis et le signal de référence ; -affectation du signal de production acquis à un groupe de signaux en fonction dudit au moins un paramètre caractéristique calculé, comprenant une mise en œuvre d’une méthode d’apprentissage automatique de regroupement dynamique pour assigner le signal de production soit à un groupe préalablement identifié, soit à un nouveau groupe ; -détermination d’au moins une cause de défaut du processus de soudage au laser en fonction du groupe d’affectation du signal de production.