FR 3115479 A1 20220429 FR 2010828 A 20201022 Procédé de détection de défauts lors d’une fabrication additive par laser, dispositif de traitement de données, programme d’ordinateur et support de stockage pour la mise en œuvre du procédé Procédé (B2) de détection de défauts lors d’une fabrication additive par laser, comprenant les étapes suivantes : B21) on acquiert une première image (I INT_ i), ladite première image étant l’image, acquise dans le spectre infra-rouge, d’une surface supérieure d’une couche de poudre exposée à un balayage laser ; B23) on traite ladite première image à l’aide d’un premier réseau de neurones convolutif (AE1) de type auto-encodeur, de manière à produire un masque de défauts (Mi) indiquant l’emplacement de défauts à la surface supérieure de ladite couche de poudre. Procédé de fabrication de pièces durant lequel la présence de défauts est détectée grâce au procédé précédent. Dispositif de traitement de données, programme d’ordinateur et support de stockage pour la mise en œuvre de ce procédé. Fig.2 Procédé de détection de défauts lors d’une fabrication additive par laser, dispositif de traitement de données, programme d’ordinateur et support de stockage pour la mise en œuvre du procédé. L’invention concerne le domaine des procédés de contrôle de qualité en fabrication, dans le cas particulier de fabrications par fabrication additive par laser. La représente de manière schématique un procédé de fabrication par fusion sélective de poudres. Ce procédé est mis en œuvre grâce à une machine 100 de fabrication par fusion sélective de poudres (en l’occurrence, de poudres métalliques). La machine 100 comporte un plateau de fabrication 110, sur lequel la pièce à fabriquer 120 va être fabriquée couche par couche, un plateau de réserve de poudre 130 et une source laser 140. Les plateaux 110 et 130 comportent des actionneurs 112 et 132 qui peuvent être commandés de manière à contrôler la position en hauteur de chacun des plateaux. La machine 100 comporte en outre un miroir commandable 150, et une unité de commande 160, configurée pour piloter l’orientation du miroir et la hauteur des plateaux 110 et 130. La fabrication d’une pièce consiste à fabriquer successivement la pièce, couche par couche. L'alliage qui va constituer la pièce se présente initialement sous forme de poudre. A chaque cycle de fabrication, on réalise les opérations suivantes : un racleur 170 dépose une couche de poudre ; le faisceau laser 142 émis par la source laser 140 est dirigé par le miroir 150 de manière à balayer sélectivement la couche de poudre déposée, de manière à fusionner les particules de poudre dans les zones qui doivent faire partie de la pièce (ces zones étant définies à partir de la définition numérique en 3D de la pièce à fabriquer). Au point d’impact 144 du faisceau laser sur la couche de poudre, la température peut atteindre 2 000 °C, faisant fondre la couche de poudre supérieure mais aussi une ou plusieurs des couches inférieures, créant ainsi localement un bain liquide. La solidification des couches successives forme progressivement la pièce. Au fur et à mesure que la fabrication progresse, le bac de poudre en réserve 130 monte pour permettre au racleur 170 de déposer de nouvelles couches de poudre ; inversement, le plateau de fabrication 110 descend d'un pas équivalent à l'épaisseur d'une couche fusionnée. Lors d’une telle fabrication, des défauts de fabrication peuvent se produire, pour des raisons multiples : défaut de focalisation du faisceau laser, fusion trop importante au point d’impact du faisceau laser, présence d’impuretés dans la poudre… Il est donc nécessaire, pour assurer la qualité de la pièce fabriquée, de détecter aussi tôt que possible ces défauts de manière à lancer les actions correctrices appropriées. Traditionnellement, la détection des défauts est réalisée en prenant des photos de la surface de la couche de poudre soumise au balayage par le faisceau laser ; les photos sont alors interprétées par un opérateur spécialiste de la fabrication en cours, chargé de détecter si la fabrication est normale, ou bien si un défaut s’est produit. Cette méthode de contrôle est naturellement coûteuse et susceptible d’erreurs. Il existe donc un besoin pour une méthode de détection de défauts lors d’une fabrication par fusion sélective par laser, qui soit plus fiable et moins coûteuse. Selon un premier aspect de la présente divulgation, il est proposé un procédé de détection de défauts lors d’une fabrication additive par laser permettant de répondre à ce besoin. Ce procédé est mis en œuvre par ordinateur. Ce procédé comprend les étapes suivantes : B21) on acquiert une première image, ladite première image étant l’image, acquise dans le spectre infra-rouge, d’une surface supérieure d’une couche de poudre exposée à un balayage laser; B23) on traite ladite première image à l’aide d’un premier réseau de neurones convolutif de type auto-encodeur, de manière à produire un masque de défauts indiquant l’emplacement de défauts à la surface supérieure de ladite couche de poudre. Dans certains modes de mise en œuvre, l’étape B23 de traitement de la première image est faite par un réseau de neurones relativement simple, par exemple par le premier réseau de neurones de type auto-encodeur tel que défini ci-dessus. Cependant, dans certains modes de mise en œuvre, l’étape B23 de traitement de la première image est faite par un ensemble de réseaux de neurones comprenant, en plus dudit premier réseau de neurones défini ci-dessus, un ou plusieurs réseaux de neurones additionnels, notamment de type auto-encodeur. L’étape de traitement B23 peut être faite pendant la fabrication de la (ou des) pièce(s), ou postérieurement. Un masque de défauts désigne dans ce document une image unique ou un ensemble d’images (un tenseur); l’image ou chacune des images du masque représente les emplacements d’un ou plusieurs type de défauts décelés à la surface supérieure de la couche de poudre. Ce ou ces défauts peuvent être représentés par exemple, dans l’image ou dans chacune des images du masque, par une couleur spécifique, une pluralité de couleurs spécifiques, ou par une plage de couleurs spécifique. Chaque image du masque de défauts peut par exemple être une image en niveaux de gris (indiquant pour chaque pixel une probabilité de présence ou une importance du défaut à l’emplacement du pixel) ou éventuellement une image binaire. Les types de défauts susceptible d’être représentés par le masque de défauts sont par exemple un manque de fusion, une zone brûlée ou encore une contamination de la pièce due à la présence d’une impureté dans la couche de poudre. Dans certains modes de réalisation, plusieurs types de défaut sont représentés en une seule image : par exemple, une couleur ou une plage de couleurs peut dans une image du masque de défauts correspondre à un certain type de défauts. Dans certains modes de réalisation, différentes images du masque représentent respectivement les emplacements de différents types de défaut. Il est apparu en effet qu’un réseau de neurones convolutif de type auto-encodeur, à partir au moins d’une image acquise dans le spectre infra-rouge d’une surface exposée à un balayage laser, et naturellement après avoir subi un apprentissage adéquat, est apte à détecter de manière très efficace les défauts survenant lors d’une fabrication additive par laser. La surface exposée à un balayage laser est naturellement ici la surface de la couche de poudre déposée par le racleur, et qui est soumise au balayage du faisceau laser de telle sorte que la poudre soit fondue dans certaines régions prédéfinies de manière à être incorporée à la partie de pièce déjà fabriquée. L’expression ‘balayage laser’ désigne une opération de balayage ou de parcours de tout ou partie d’une surface à l’aide d’un faisceau laser, dont le point d’impact se déplace sur ladite surface. L’efficacité de la détection des défauts par le réseau de neurones peut être augmentée en mettant en œuvre tout ou partie des perfectionnements suivants : Dans un mode de mise en œuvre, ladite première image est une image intégrée de la surface supérieure. Par image intégrée, on désigne ici une image dans laquelle pour chaque pixel, une intensité du pixel représente l’énergie lumineuse cumulée reçue par le pixel pendant une période d’acquisition, notamment une période d’acquisition de durée supérieure à 0,1 seconde. L’intensité lumineuse est ainsi intégrée en fonction du temps, et la valeur obtenue est affectée au pixel considéré, formant ainsi l’image intégrée. Dans un mode de mise en œuvre, lors de l’étape d’acquisition B21, on acquiert en outre une deuxième image de la surface supérieure exposée au rayons laser ; la deuxième image est une image de ladite surface, acquise dans le spectre infra-rouge, dans laquelle pour chaque pixel, une intensité du pixel représente l’énergie lumineuse maximale reçue par le pixel pendant une période d’acquisition ; et lors de l’étape de traitement B23, le traitement réalisé prend en compte en entrée la deuxième image en plus de la première image. Dans un mode de mise en œuvre, lors de l’étape d’acquisition B21, on acquiert en outre une troisième image de la surface supérieure exposée au balayage laser ; la troisième image est une image de ladite surface, acquise dans le spectre visible ; et lors de l’étape de traitement B23, le traitement réalisé prend en compte en entrée la troisième image en plus de la première image. Dans certaines variantes de l’un des deux modes de mise en œuvre précédents, lors de l’étape de traitement (B23), le traitement réalisé est réalisé à l’aide d’un ensemble de réseaux de neurones comprenant : - en entrée, ledit premier réseau de neurones convolutif, et au moins un premier réseau de neurones additionnel de type auto-encodeur configuré pour recevoir en entrée une première image additionnelle parmi ladite deuxième image ou ladite troisième image ; et - en sortie, un réseau de neurones de sortie AE OUT de type auto-encodeur configuré pour recevoir en entrée les sorties du premier réseau de neurones et dudit au moins un premier réseau de neurones additionnel, et pour produire en sortie ledit masque de défauts. Dans certaines des variantes définies ci-dessus, l’ensemble de réseaux de neurones comprend en outre un deuxième réseau de neurones additionnel de type auto-encodeur configuré pour recevoir en entrée une deuxième image additionnelle parmi ladite deuxième image et ladite troisième image, et qui est autre que la première image additionnelle. Dans un mode de mise en œuvre, au moins un des réseaux de neurones de type auto-encodeur et par exemple notamment ledit premier réseau de neurones comprend des connexions reliant des couches de neurones d’indice y à des couches de neurones d’indice n-y, la profondeur totale dudit au moins un des réseaux de neurones considéré étant égale à n. Dans un mode de mise en œuvre, l’étape d’acquisition B21 est réalisée à l’aide d’un appareil photo ou d’une caméra, pendant une fabrication de pièce par fusion de poudres par laser. Par extension, la présente divulgation concerne également un procédé de fabrication de pièces par fusion de poudres par laser, dans lequel on fabrique au moins une pièce par fusion de poudres par laser ; et pendant ou après la fabrication de ladite au moins une pièce, on détecte des défauts en mettant en œuvre le procédé présenté précédemment. Les poudres utilisées dans ce procédé peuvent être des poudres de toute composition, notamment des poudres métalliques. Dans un mode particulier de réalisation, les différentes étapes du procédé de détection de défauts lors d’une fabrication additive par laser sont déterminées par des instructions de programmes d’ordinateurs. En conséquence, la présente divulgation vise aussi un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur, amènent ledit au moins un processeur à exécuter les étapes du procédé présenté précédemment. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. La présente divulgation vise aussi un support de stockage non-volatile lisible par ordinateur, sur lequel est stocké le programme d'ordinateur présenté précédemment. Le support d'informations peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple une disquette (floppy disc) ou un disque dur. Alternativement, le support d'informations peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. Par extension, la présente divulgation vise aussi un dispositif de traitement de données comprenant au moins un processeur ainsi qu’une mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions qui, lorsque celles-ci sont exécutées par ledit au moins un processeur, amènent ledit au moins un processeur à exécuter les étapes de l’un des procédés présentés précédemment. Le dispositif de traitement de données (ou une partie de celui-ci) peut être intégré à un système de fabrication de pièces par fusion de poudres métalliques par laser. Par conséquent, la présente divulgation inclut aussi un système de fabrication de pièces par fusion de poudres par laser, comprenant une machine de fabrication de pièces par fusion de poudres par laser et un dispositif de traitement de données tel que présenté précédemment. La (déjà présentée) est une représentation schématique d’une machine conventionnelle de fabrication de pièces par fusion de poudres métalliques par laser ; La représente un système de fabrication de pièces par fusion de poudres métalliques par laser selon la présente divulgation ; La représente un premier réseau de neurones utilisé pour la détection de défauts dans un procédé de détection de défauts selon la présente divulgation ; La représente un ensemble de réseaux de neurones utilisé pour la détection de défauts dans un procédé de détection de défauts selon la présente divulgation ; La est une représentation d’une image intégrée calculée lors de la mise en œuvre d’un procédé selon la présente divulgation ; La est une représentation d’une image maximale calculée lors de la mise en œuvre d’un procédé selon la présente divulgation ; La est une représentation schématique d’un masque de défauts obtenu en mettant en œuvre un procédé selon la présente divulgation ; et La est un logigramme représentant schématiquement les étapes d’un procédé de fabrication de pièces par fusion sélective de poudres suivant la présente divulgation. Description de modes de réalisation A titre d’exemple, des procédés et des systèmes de fabrication par fusion sélective de poudres conformes à la présente divulgation vont maintenant être présentés en relation avec les figures 2 à 8. Ces procédé de fabrication peuvent être mis en œuvre à l’aide d’un système 1000 de fabrication de pièces par fusion de poudres métalliques par laser tel que représenté sur la , comprenant une machine 100 de fabrication de pièces par fusion de poudres métalliques par laser et un dispositif 200 de traitement de données. La machine 100 est presque identique à la machine 100 de fabrication présentée en relation avec la ; pour cette raison, les éléments identiques ou sensiblement identiques dans les deux machines portent la même référence dans les figures 1 et 2. La particularité de la machine 100 du système 1000, par comparaison avec la machine 100 de la , est qu’elle comporte en plus un dispositif d’acquisition 180. Le dispositif d’acquisition 180 comporte deux caméras, susceptibles d’acquérir des images respectivement dans le spectre infrarouge et dans le spectre visible. Les images acquises par ces caméras sont transmises au dispositif de traitement de données 200. Le dispositif de traitement de données 200 dispose de l’architecture matérielle d’un ordinateur, telle qu’illustrée schématiquement sur la . De manière générale, tout dispositif de traitement de données comprenant au moins une mémoire apte à enregistrer des données et le programme qui va être présenté plus loin, et un ou plusieurs processeurs aptes à exécuter ce programme, peut être utilisé. Le dispositif de traitement de données peut être proche de la machine 100, ou au contraire distant, et par exemple accessible via un réseau comme le réseau internet. Dans ce mode de réalisation, le dispositif de traitement de données 200 comprend notamment un processeur 201, une mémoire vive 202, une mémoire flash non volatile 203, ainsi que des moyens de communication 204 avec d’autres composants du système 1000, dont notamment l’unité de commande 160. La mémoire non-volatile 203 du dispositif de traitement de données 200 constitue un support d’enregistrement conforme à la présente divulgation, lisible par le processeur 201 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur conforme à la présente divulgation, comportant des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de fabrication de pièces par fusion de poudres par laser (comprenant notamment les étapes de son sous-programme de détection de défaut) conforme à la présente divulgation. Ce programme peut prendre différentes formes. Dans un premier mode de mise en œuvre ( ), il constitue un premier réseau de neurones NN1 au sens de la présente divulgation. Dans un deuxième mode de mise en œuvre, plus complexe ( ), il constitue un ensemble NN2 de réseaux de neurones convolutifs. : Architecture d’un premier réseau de neurones convolutif Le réseau NN1 constituant un premier réseau de neurones convolutif selon la présente divulgation est représenté de manière schématique sur la . Dans ce mode de réalisation, le réseau de neurones NN1 est utilisé pour détecter trois types de défauts à partir des images d’entrée. Le réseau NN1 est un auto-encodeur qui comporte successivement un encodeur E, un décodeur D et trois couches de normalisation F1, F2 et F3. Dans ce mode de réalisation, le réseau NN1 est un auto-encodeur de type U-net. Un réseau de type U-net est un réseau de type auto-encodeur qui comporte spécifiquement des connexions C qui connectent directement les blocs de l’encodeur E aux blocs du décodeur D. Généralement, un bloc à une position i est connecté à un bloc à une position n-i, n étant le nombre total de blocs. L’architecture d’un réseau de type U-net est expliquée notamment dans la publication de Olaf Ronneberger, Philipp Fischer et Thomas Brox: "U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation." (International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention. Springer, Cham, 2015). L’encodeur E comporte plusieurs blocs convolutifs successifs E10, E20, E30, E40 et E50 (généralement, 3 à 5 blocs convolutifs). Chacun de ces blocs convolutifs comporte plusieurs couches de neurones artificiels successives. Dans chacun de ces blocs, les couches amont (au nombre de deux ou trois habituellement) sont des couches de convolution, et la dernière couche en aval est une couche de sous-échantillonnage (ou ‘pooling’), qui diminue la résolution des données traitées. Une couche de convolution désigne ici une couche réalisant une opération de convolution, suivie par un traitement de normalisation par lot (‘batch normalisation’) puis par une étape de correction ReLU (abréviation de ‘Rectified Linear Unit’, ‘Unité Linéaire Rectifiée’). De manière similaire à l’encodeur E, le décodeur D comporte également plusieurs blocs convolutifs successifs D10, D20, D30, D40 et D50. Chacun de ces blocs convolutifs comporte plusieurs couches de neurones artificiels successives. Dans chacun de ces blocs, les couches aval (au nombre de deux ou trois habituellement) sont des couches de convolution, et la première couche en amont est une couche de sur-échantillonnage (ou ‘up-sampling’), qui augmente la résolution des données traitées. Naturellement, pour le premier réseau de neurones d’autres architectures que celle du réseau NN1 peuvent être utilisées tout en restant dans le cadre de la présente divulgation. En entrée, l’encodeur E reçoit à chaque itération d’indice i une donnée d’entrée D IN i . Cette donnée est traitée par l’encodeur E qui produit en sortie une donnée intermédiaire D INTERM i ; cette donnée D INTERM i est transmise en entrée au décodeur D. Celui-ci traite cette donnée et fournit une donnée de sortie D Out i à chacune des couches de normalisation F1, F2 et F3. Chacune de ces couches de normalisation applique une fonction Softmax, ou fonction exponentielle normalisée, à la donnée D OUT i reçue du décodeur D et produit en sortie une image finale (respectivement M1i, M2i, M3i). Les images M1i, M2i et M3i forment ensemble le masque de défauts Mi. Dans ces images, chaque pixel a une valeur qui représente une estimation (ou prédiction), pour le pixel considéré (c’est-à-dire, à l’emplacement correspondant à ce pixel à la surface de la couche considérée), de la probabilité de présence d’un défaut, pour le défaut associé à la couche de normalisation considérée. De manière optionnelle, une fonction de seuillage (appelée aussi fonction de binarisation) peut être alors appliquée à tout ou partie du masque Mi obtenu en sortie des couches de normalisation, pour faciliter le traitement ou l’interprétation des masques obtenus. La fonction de seuillage consiste, pour chaque pixel, à comparer la valeur du pixel à un seuil prédéterminé et ainsi à affecter une valeur binaire 0 ou 1 au pixel, selon que le pixel a respectivement une valeur inférieure ou supérieure au seuil. La donnée d’entrée D IN i peut être simplement une image intégrée I INT de la couche de poudre qui a été exposée au balayage laser. Cependant, la donnée D IN i peut être aussi un tenseur obtenu en concaténant deux images ou plus : notamment, l’image intégrée I INT , et éventuellement une image maximale I MAX et/ou une image visible I VIS . La prise en compte en entrée de deux images ou davantage permet d’améliorer la performance du réseau de neurones NN1, c’est-à-dire l’exactitude des masques de défauts prédits par celui-ci. Un ensemble de réseaux de neurones NN2 (appelé plus simplement ‘NN2’) constituant un deuxième mode de réalisation est représenté de manière schématique sur la . NN2 est un ensemble de réseaux de neurones comprenant en entrée, plusieurs (trois) réseaux de neurones de type auto-encodeur : AE INT , AE MAX , AE VIS , et en sortie, un réseau de neurones AE OUT , également de type auto-encodeur. Le réseau AI INT constitue le premier réseau de neurones au sens de la présente divulgation ; les réseaux AE MAX , AE VIS forment un premier et un deuxième réseau additionnel. Cette architecture comprenant un auto-encodeur de sortie AE OUT en aval d’un ou plusieurs auto-encodeurs d’entrée permet d’améliorer la précision de prédiction du réseau de neurones. Lorsque NN2 comporte au moins deux réseaux de neurones en entrée et ainsi est à même de traiter en entrée non pas une seule image, mais deux images ou plus, sa performance est particulièrement améliorée par rapport à une architecture comportant en entrée un seul réseau de neurones, ne pouvant prendre en compte qu’une seule image. Dans le cas présent ( ), à chaque itération (d’indice i), NN2 reçoit trois images : une image intégrée IINT i, une image maximale IMAX i, et une image acquise dans le spectre visible IVIS i. Chacun des réseaux de neurones AEINT, AEMAX, AEVIS et AEOUT présente la même ou à peu près la même architecture que le réseau de neurones NN1 représenté sur la . Cependant, dans les réseaux AEINT, AEMAX, AEVIS , la présence d’une (ou plusieurs) couche(s) de normalisation en aval du réseau est optionnelle. Pour fusionner les données produites par les trois réseaux d’entrée AE INT , AE MAX et AE VIS , l’ensemble NN2 comporte une couche de réseaux de neurones G servant à concaténer les images I INT_OUT i , I MAX_OUT i , I VIS_OUT i , produites en sortie respectivement par les décodeurs de ces différents réseaux. Enfin, dans l’ensemble de réseaux de neurones NN2, le réseau de neurones de sortie AE OUT comporte en outre en sortie une couche de normalisation F. Cette couche de normalisation peut être agencée de la même manière que la couche de normalisation F présentée en relation avec la ., avec par exemple plusieurs couches Softmax disposées en parallèle, de manière à produire en sortie différentes images, chacune représentant les probabilités de présence de défauts en chaque point (ou en chaque pixel) ; chaque image représentant les probabilités de défaut pour l’un des défauts cherchés. Fabrication d’une pièce La fabrication d’une pièce se fait en réalisant de manière itérative, pour chaque couche de la pièce, les différentes étapes indiquées par la . Lors d’une itération d’indice i, la fabrication d’une couche n°i de la pièce est faite en exécutant les opérations suivantes : Dans une première étape A, on dépose à l’aide du racleur 170 une nouvelle couche de poudre. Dans ce but, le plateau de réserve de poudre est réhaussé, alors que le plateau de fabrication inversement descend d’une hauteur correspondante. Ensuite (étape B1), on réalise un balayage laser de manière à balayer tous les points de la couche considérée qui doivent faire partie de la pièce à fabriquer 120. Le balayage laser produit une fusion locale de la poudre, ce qui, dans les zones exposées au balayage laser, soude les grains de poudre à la partie inférieure de la pièce, déjà constituée. En parallèle, le dispositif de traitement de données exécute un programme de manière à réaliser un procédé de détection de défauts B2. Ce procédé B2, qui sert à détecter les défauts survenant lors des opérations de fabrication dans le système 1000, comporte les étapes suivantes : B21) on acquiert en parallèle différentes séquences ou suites d’images de la surface balayée par le faisceau laser. Plus précisément, pendant toute la durée du balayage laser B1, chacune des caméras du dispositif d’acquisition 180 acquiert une séquence d’images. Dans le mode de mise en œuvre présenté, une première caméra opérant dans le spectre visible acquiert une séquence d’images dans le spectre visible, et une deuxième caméra opérant dans le spectre infra-rouge acquiert une séquence d’images dans le spectre infrarouge. Chacune des images représente toute la surface balayée par le faisceau laser 142 (De manière alternative, l’acquisition pourrait être limitée à une zone entourant le point d’impact 144 du faisceau laser). Les images acquises en infra-rouge sont issues d’un capteur de tomographie optique. Il s’agit en l’occurrence d’un capteur S-CMOS infrarouge d’une résolution qui peut être de 2000 pixels par 2000 pixels. Les images produites par le capteur, acquises dans l’infrarouge proche, représentent le champ de température à la surface de la couche. Les images acquises sont des acquisitions successives, faites tout au long du balayage laser de la couche. B22) on applique un traitement préalable aux séquences d’images acquises, à l’aide du dispositif de traitement de données 200 : à partir des images acquises, le dispositif de traitement de données 200 calcule trois images : Une première image I INT_ i qui est une image intégrée de la surface supérieure, intégrée pendant la période d’acquisition d’image intégrée, lors de la fabrication de la couche n°i. La période d’acquisition de l’image intégrée est égale dans ce mode de mise en œuvre à la durée du balayage laser pour la couche n°i. Elle pourrait de manière alternative être une durée fixe comprenant le moment d’impact du faisceau laser au point considéré. Une deuxième image I MAX_ i qui est une image représentant l’énergie lumineuse maximale reçue par chacun des pixels pendant la période d’acquisition d’image de valeurs maximales, lors de la fabrication de la couche n°i. La période d’acquisition d’image de valeurs maximales est égale dans ce mode de mise en œuvre à la durée du balayage laser. Elle pourrait de manière alternative être une durée fixe comprenant le moment d’impact du faisceau laser au point considéré. Une troisième image I VIS _i qui est une image, acquise dans le spectre visible, de la surface supérieure de la couche soumise au balayage par faisceau laser, lors de la fabrication de la couche n°i. (Cette image peut éventuellement être une image intégrée I VIS_INT _i, calculée par intégration (ou moyennage) d’images I VIS _i acquises dans le spectre visible pendant la durée du balayage laser). Par ce traitement, on acquiert ainsi au sein du dispositif de traitement de données 200 les trois images I INT i, I MAX_ i et I VIS _i. Les images I INT i et I MAX_ i sont illustrées respectivement par les figures 5 et 6. Ainsi, dans la première mage I INT _i, qui est l’image intégrée (un exemple est représenté sur la ), la valeur de chaque pixel est donnée par : où e est la valeur de l’intensité de l’émission infrarouge mesurée par le pixel. Cette image peut être interprétée comme une photographie dont le temps d’exposition serait égal au temps du balayage laser de la couche. Dans la deuxième image I MAX _i, qui est l’image maximale (un exemple est représenté sur la ), la valeur de chaque pixel est donnée par : où t layer est la période de balayage laser de la couche. Cette image maximale peut être interprétée comme l’enveloppe de l’intensité de l’émission infrarouge durant le balayage laser d’une couche. On peut remarquer que les lignes de recouvrement L entre bandes parallèles adjacentes exposées au balayage laser (ou ‘bandes de lasage’), lignes qui apparaissent en blanc dans l’image intégrée IINT_i ( ), sont peu visibles dans l’image maximale IMAX_i ( ). Grâce à cette propriété, l’utilisation de l’image maximale est particulièrement efficace pour limiter le nombre de faux positifs. En effet, si l’on utilise uniquement l’image intégrée, le réseau de neurones à tendance à donner une importance excessive à ces lignes de recouvrement BL. L’information apportée par l’image maximale semble donc aider le réseau de neurones à ne pas interpréter les lignes de recouvrement entre bandes de lasage adjacentes comme des zones de défauts, et permet ainsi d’améliorer la qualité des masques de défaut produits par l’ensemble de réseaux de neurones NN2. B23) on traite les trois images I INT _i, I MAX _i et I VIS _i à l’aide de l’ensemble de réseaux de neurones NN2. Ces images sont fournies en entrée à NN2 : A l’itération n°i de l’algorithme, les réseaux AE INT , AE MAX , AE VIS reçoivent en entrée respectivement l’image intégrée I INT _i, l’image maximale I MAX _i et l’image visible I VIS _i. A partir de celles-ci, les réseaux AE INT , AE MAX , AE VIS produisent respectivement des images de sortie I INT _ OUT i , I MAX _ OUT i et I VIS _ OUT i . Ces images de sortie sont alors concaténées par la couche de concaténation G, ce qui forme un tenseur de rang 3. Ce tenseur est fourni en entrée au réseau de neurones de sortie AE OUT . En sortie, le réseau de neurones de sortie AE OUT produit un masque de défauts Mi. Dans ce mode de réalisation, l’ensemble de réseaux de neurones NN2 est configuré pour produire en sortie un masque de défauts qui est une image Mi. Cette image Mi est de mêmes dimensions que les images I INT i, I MAX i et I VIS i, et indique l’emplacement des défauts dans l’image. De manière alternative, le traitement de données réalisé à l’étape B23 peut être réalisé à l’aide du réseau de neurones NN1 (configuré de manière adaptée en fonction du nombre d’images à prendre en compte en entrée), à la place du réseau de neurones NN2. Sur la est représenté un masque binaire obtenu à partir du masque Mi, en appliquant une fonction de seuillage à celui-ci. Chaque pixel ne peut donc avoir que la valeur 0 ou 1. Ainsi, les pixels situés aux emplacements des défauts sont représentés en blanc, alors que les pixels des zones sans défaut sont en noir. On peut remarquer que les défauts clairement visibles sur la apparaissent également sur la droite de l’image intégrée, sur la . L’utilisation conjointe des trois images I INT i, I MAX _i et I VIS _i est la combinaison qui permet d’obtenir les meilleures performances, à l’aide de l’ensemble de réseaux de neurones NN2. Cependant, le premier réseau de neurones selon la présente divulgation (configuré et entraîné en conséquence), par exemple le réseau NN1, peut produire des masques de défauts à partir seulement d’une image acquise en infra-rouge, notamment à partir de l’image intégrée I INT i. B24) on décide d’une action pour la suite de la fabrication, sur la base du masque de défauts Mi. L’action peut aussi être décidée sur la base du masque de défauts Mi de l’étape en cours, et d’un ou plusieurs masques de défauts obtenus aux étapes précédentes. En fonction de la gravité du ou des défauts, il peut être décidé de poursuivre la fabrication (et donc de lancer la fabrication de la couche suivante n°i+1 de la pièce) sans rien modifier ; de poursuivre la fabrication en modifiant un ou plusieurs des paramètres de fonctionnement de la machine de fabrication 100 ; ou encore d’interrompre la fabrication de la pièce. Dans le deuxième cas, les paramètres modifiés peuvent être la vitesse de déplacement du point d’impact du faisceau laser, la puissance du faisceau laser, l’épaisseur de la couche de poudre déposée, etc. Sur la base de la décision qui a été prise, une commande est déterminée et transmise à l’unité de commande 160 pour la suite de la fabrication. Entraînement du ou des réseau(x) de neurones L’apprentissage du ou des réseau(x) de neurones mis en œuvre se fait de manière connue en soi à l’aide d’une base de données d’apprentissage. Cette base de données comporte des données d’entrée et des données de sortie ; ces données de sortie sont des masques de sortie (‘ground truth’) que l’on souhaite que le réseau de neurones ou le cas échéant l’ensemble de réseaux de neurones produise, lorsque les données d’entrée lui sont fournies en entrée. Selon le nombre d’images que le réseau de neurones ou l’ensemble de réseaux de neurones peut recevoir en entrée, les données d’entrée peuvent être des images, des paires d’images, des n-uplets d’images. Par exemple, pour l’entraînement de NN2, les données d’entrée sont des triplets d’images I INT i, I MAX_ i et I VIS _i calculés en réalisant l’étape B22 du procédé. Les explications qui suivant sont données dans le cas où le réseau de neurones ou l’ensemble de réseau de neurones est configuré pour recevoir un triplet d’images en entrée ; mais on comprend bien que la présente divulgation est applicable bien entendu quel que soit le nombre d’images reçues en entrée par le réseau de neurones ou l’ensemble de réseau de neurones. Les masques de sortie souhaités (‘ground truth’) peuvent être des masques illustrant les différents types de défaut que le réseau de neurones NN doit identifier, comme par exemple des défauts de points chauds (points où la température atteint une valeur excessive), de manque de fusion, et de contamination du bain de fusion. Ces masques de défauts souhaités peuvent être constitués d’images (éventuellement, des images binaires) préparées par des spécialistes de la fabrication des pièces concernées, et représentant les défauts de fabrication identifiés par ces spécialistes à partir de triplets d’images d’entrée I INT i , I MAX i et I VIS i . Dans un mode de réalisation, le réseau de neurones (ou l’ensemble de réseaux de neurones) est entraîné pour que chaque image du masque de défauts serve à évaluer la présence d’un défaut spécifique. Dans ce cas, la base de données d’apprentissage comporte alors pour chaque défaut un ensemble de triplets d’images d’entrées (I INT i, I MAX_ i et I VIS _i), avec pour chaque triplet une image de sortie (éventuellement binaire) associée. Cette image de sortie représente, pour le triplet d’images d’entrées auquel elle correspond, la meilleure estimation disponible d’une probabilité de présence du défaut considéré, pour chacun des pixels de l’image (et donc pour chaque point correspondant de la couche soumise au balayage laser). Dans ce cas, après apprentissage, l’image obtenue en sortie du réseau de neurones (en sortie de la couche de normalisation), est une image probabiliste, qui représente une probabilité de présence du défaut considéré, pour chaque pixel. Dans un autre mode de réalisation, au moins pour une image du masque de défauts, le réseau de neurones est entraîné pour évaluer la présence de plusieurs défauts à la fois. Le réseau de neurones est ainsi entraîné pour prédire, par l’image de sortie produite, la présence ou l’absence de plusieurs types de défauts, comme par exemple un manque de fusion, un point chaud ou encore une contamination de la pièce due à la présence d’une impureté dans la couche de poudre. Dans ce cas, la base de données d’apprentissage comporte alors, pour l’image considérée du masque de défauts, un ensemble de triplets d’images d’entrées (I INT i, I MAX_ i et I VIS _i), et pour chaque triplet une image de sortie associée. Cette image de sortie est alors une image dans laquelle à chaque pixel est attribué une valeur (ou couleur) spécifique, associée à un certain type de défaut identifié à l’endroit du pixel. Par exemple, cette image de sortie peut être constituée de pixels ayant l’une des valeurs suivantes : 0 (pas de défaut), 1 (manque de fusion), 2 (point chaud) ou 3 (contamination de la pièce). Pour enrichir la base de données d’apprentissage, des images additionnelles peuvent être ajoutées par des méthodes dites « d’augmentation ». Ces images peuvent être produites en appliquant aux images initialement présentes dans une base de données d’exemples une rotation, un décalage de l’image, une inversion gauche/droite, haut/bas, etc. La fonction de coût utilisée peut être notamment une fonction d’entropie croisée binaire (‘binary cross-entropy’ en Anglais). L’apprentissage peut être réalisé de manière globale (en Anglais : ‘end-to-end learning’) dans toutes les architectures proposées : que ce soit avec l’architecture simple comprenant seulement le premier réseau de neurones NN1, ou avec l’architecture complexe de l’ensemble de réseaux de neurones NN2. Par ailleurs, la dimension des images peut être optimisée. Les images fournies en entrée au(x) réseau(x) de neurones peuvent être calculées par sous-échantillonnage. Par exemple, les images produites par le capteur de tomographie optique peuvent avoir une résolution élevée (2000 par 2000 pixels ou davantage), mais l’on n’utilise pour la mise en œuvre de la méthode que des images de résolution plus faible, par exemple 1000 x 1000 pixels. Dans le cas où les images fournies en entrée au(x) réseau(x) de neurones ont une résolution élevée et pour éviter un tel sous-échantillonnage, une autre technique envisageable consiste à diviser les images en entrée (acquises initialement en ‘haute résolution’) en sous-images de plus faible résolution, chacune ayant une résolution compatible avec les capacités de traitement des réseaux de neurones utilisés. Les différentes sous-images sont alors traitées par le(s) réseau(x) de neurones, de manière à obtenir les masques de sortie respectifs correspondants. Ces masques de sortie, qui sont à la même dimension ou résolution que les sous-images, sont alors recombinés, ce qui permet d’obtenir un masque de sortie en haute résolution, de même résolution que les images acquises initialement. Par exemple, des images d’entrée de résolution 2000 x 2000 pixels peuvent être divisées en 16 sous-images de dimension 500 x 500 pixels. Pour obtenir les masques de sortie des images initiales de résolution 2000 x 2000 pixels, on assemble alors les masques de sortie produits respectivement à partir des différentes sous-images. Lors de l’entrainement du réseau, une recherche de la meilleure architecture est réalisée afin de déterminer automatiquement différents paramètres d’architecture du réseau de neurones, notamment les paramètres suivants : la dimension des données d’entrée du réseau de neurones (i.e. la taille des images d’entrée I INT , I MAX et I VIS ) ; la profondeur de chacun des réseaux AE INT , AE MAX , AE VIS et AE OUT (nombre de blocs convolutifs) ; la dimension des données intermédiaires, ou en Anglais : ‘feature maps’ (c’est-à-dire le nombre de neurones par couche) dans les différents blocs convolutifs des différents réseaux de neurones ; Le nombre de couches de convolution des différents blocs convolutifs. Cette recherche peut notamment être réalisée grâce à une analyse par grille (grid search). Quoique la présente invention ait été décrite en se référant à des exemples de réalisation spécifiques, il est évident que des différentes modifications et changements peuvent être effectués sur ces exemples sans sortir de la portée générale de l'invention telle que définie par les revendications. En outre, des caractéristiques individuelles des différents modes de réalisation évoqués peuvent être combinées dans des modes de réalisation additionnels. Par exemple, le procédé peut être mis en œuvre en fournissant en entrée à un ensemble de réseaux de neurones seulement l’image I INT i, ou encore seulement les images I INT i et I MAX _i, au lieu des trois images I INT i, I MAX _i et I VIS _i. Par conséquent, la description et les dessins doivent être considérés dans un sens illustratif plutôt que restrictif. Procédé (B2) de détection de défauts lors d’une fabrication additive par laser, comprenant les étapes suivantes : B21) on acquiert une première image (I INT_ i), ladite première image étant une image, acquise dans le spectre infra-rouge, d’une surface supérieure d’une couche de poudre exposée à un balayage laser ; B23) on traite ladite première image à l’aide d’un premier réseau de neurones convolutif (NN1,NN2) de type auto-encodeur, de manière à produire un masque de défauts (Mi) indiquant un emplacement de défauts à la surface supérieure de ladite couche de poudre. Procédé de détection de défauts selon la revendication 1, dans lequel ladite première image est une image intégrée (I INT i) de la surface supérieure, dans laquelle pour chaque pixel, une intensité du pixel représente l’énergie lumineuse cumulée reçue par le pixel pendant une période d’acquisition, notamment une période d’acquisition de durée supérieure à 0,1 seconde. Procédé de détection de défauts selon la revendication 1 ou 2, dans lequel lors de l’étape d’acquisition B21, on acquiert en outre une deuxième image de la surface supérieure exposée au rayons laser ; la deuxième image est une image (I MAX_ i) de ladite surface, acquise dans le spectre infra-rouge, dans laquelle pour chaque pixel, une intensité du pixel représente l’énergie lumineuse maximale reçue par le pixel pendant une période d’acquisition ; et lors de l’étape de traitement B23, le traitement réalisé prend en compte en entrée la deuxième image (I MAX_ i) en plus de la première image (I INT i). Procédé de détection de défauts selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel lors de l’étape d’acquisition (B21), on acquiert en outre une troisième image de la surface supérieure exposée au balayage laser ; La troisième image est une image (I VIS _i) de ladite surface, acquise dans le spectre visible ; et lors de l’étape de traitement (B23), le traitement réalisé prend en compte en entrée la troisième image (I VIS _i) en plus de la première image (I INT i). Procédé de détection de défauts selon la revendication 3 ou 4, dans lequel lors de l’étape de traitement (B23), le traitement réalisé est réalisé à l’aide d’un ensemble de réseaux de neurones (NN2) comprenant : - en entrée, ledit premier réseau de neurones convolutif, et au moins un premier réseau de neurones additionnel de type auto-encodeur (AE MAX , AE VIS ) configuré pour recevoir en entrée une première image additionnelle parmi ladite deuxième image et ladite troisième image ; et - en sortie, un réseau de neurones de sortie (AE OUT ) de type auto-encodeur configuré pour recevoir en entrée les sorties du premier réseau de neurones et dudit au moins un premier réseau de neurones additionnel, et pour produire en sortie ledit masque de défauts (Mi). Procédé de détection de défauts selon la revendication 5, dans lequel l’ensemble de réseaux de neurones (NN2) comprend en outre un deuxième réseau de neurones additionnel de type auto-encodeur (AE MAX , AE VIS ) configuré pour recevoir en entrée une deuxième image additionnelle parmi ladite deuxième image et ladite troisième image, et qui est autre que la première image additionnelle. Procédé de détection de défauts selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel ledit premier réseau de neurones (NN1) comprend des connexions reliant des couches de neurones d’indice y à des couches de neurones d’indice n-y, la profondeur totale dudit au moins un réseau de neurones considéré étant égale à n. Procédé de détection de défauts selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel l’étape d’acquisition (B21) est réalisée à l’aide d’un appareil photo ou d’une caméra, pendant une fabrication de pièce par fusion de poudres par laser. Procédé de fabrication de pièces par fusion de poudres par laser, dans lequel on fabrique au moins une pièce par fusion de poudres par laser ; et pendant ou après la fabrication de ladite au moins une pièce, on détecte des défauts en mettant en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Dispositif (200) de traitement de données comprenant au moins un processeur, ainsi qu’une mémoire dans laquelle sont enregistrées des instructions qui, lorsque celles-ci sont exécutées par ledit au moins un processeur, amènent ledit au moins un processeur à exécuter les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Système (1000) de fabrication de pièces par fusion de poudres par laser, comprenant une machine (100) de fabrication de pièces par fusion de poudres par laser et un dispositif (200) de traitement de données suivant la revendication 10. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par au moins un processeur, amènent ledit au moins un processeur à exécuter les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9. Support de stockage non-volatile lisible par ordinateur, sur lequel est stocké le programme d'ordinateur selon la revendication 12.