FR 3122272 A1 20221028 FR 2104126 A 20210421 Procédé de génération d’une base de données d’images pseudo-réalistes de matériaux composites Un aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’une base de données d’images pseudo-réalistes de matériaux composites à partir d’une image tridimensionnelle acquise par un système d’imagerie, comportant les étapes suivantes : Constitution d’une première base de données d’entraînement comportant, pour chaque image acquise obtenue à partir de l’image tridimensionnelle, une image trinaire correspondant à l’image acquise dans laquelle chaque section de toron a une circonférence elliptique, et l’image acquise correspondante ; Apprentissage supervisé d’un premier réseau de neurones artificiels sur la première base de données d’entraînement ; Obtention d’au moins un modèle paramétrique artificiel à l’aide d’un logiciel de calculs d’éléments finis, conversion du modèle paramétrique artificiel en une image tridimensionnelle artificielle à l’aide du logiciel de conversion d’images et obtention d’une pluralité d’images trinaires artificielles à partir de l’image tridimensionnelle artificielle ; Constitution de la base de données d’images pseudo-réalistes comportant une pluralité d’images pseudo-réalistes obtenue en utilisant le premier réseau de neurones artificiels sur la pluralité d’images trinaires artificielles, et le modèle paramétrique artificiel associée. Procédé de génération d’une base de données d’images pseudo-réalistes de matériaux composites DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des matériaux composites et plus particulièrement celui des bases de données d’images de matériaux composites destinées à être utilisées pour la segmentation de chaque toron d’un matériau composite. La présente invention concerne un procédé de génération d’une base de données d’images de matériaux composites et en particulier un procédé de génération d’une base de données d’images pseudo-réalistes de matériaux composites destinée à être utilisée pour l’apprentissage supervisé d’un algorithme permettant de segmenter chaque toron du renfort d’un matériau composite. La présente invention concerne également un procédé de reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite utilisant la base de données générée. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Dans le domaine des matériaux composites, la reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite par la segmentation de chaque fil du renfort, également appelé mèche ou toron, dans le volume du matériau composite, est un excellent moyen d’avoir accès à la géométrie interne réelle du matériau. En particulier, la reconstitution de la géométrie de chaque toron permet d’obtenir la morphologie du textile indispensable pour le calcul des propriétés thermo-physiques et thermomécaniques locales. La géométrie de chaque toron est définie par une fibre neutre et une pluralité de sections transversales, la fibre neutre étant la ligne reliant les barycentres des sections transversales sur l’ensemble de la longueur du toron et les sections transversales étant une approximation de l’enveloppe du toron. Il existe actuellement des algorithmes basés sur de l’apprentissage supervisé permettant de reconstituer automatiquement la fibre neutre de chaque toron d’un renfort de matériau composite. Pour cela, une base de données comportant un nombre important d’images tomographiques dans lesquelles le barycentre de chaque section de toron a été identifié est utilisée. Etant donné que l’identification est réalisée manuellement ou semi-manuellement à l’aide d’un logiciel de traitement d’images, et qu’une pièce en matériau composite peut comporter plusieurs milliers de torons, une telle opération est extrêmement chronophage et également sujette à de nombreuses erreurs car il est parfois impossible, même à l’œil nu, de distinguer les torons les uns des autres tant leur densité est grande. Pour ces raisons, le recours à des algorithmes basés sur de l’apprentissage supervisé pour reconstituer en plus l’enveloppe de chaque toron d’un matériau composite est difficilement envisageable, dans la mesure où il faudrait, en sus de l’identification du barycentre de chaque section de toron, identifier manuellement plusieurs points de la circonférence de chaque section de toron dans chaque image tomographique de la base de données, ce qui n’est pas réalisable en un temps raisonnable et avec un taux de précision suffisamment important pour que l’algorithme soit performant. Il existe donc un besoin d’obtenir une base de données d’images destinée à l’apprentissage supervisé d’un algorithme permettant d’obtenir la géométrie de chaque toron d’un matériau composite, en minimisant le nombre d’étapes nécessitant une intervention humaine. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant d’obtenir une base de données d’images pour la reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite, plus rapidement et avec un risque d’erreurs réduit. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’une base de données d’images pseudo-réalistes de matériaux composites reproduisant les caractéristiques d’images acquises par un système d’imagerie, à partir d’une image tridimensionnelle de matériau composite acquise par le système d’imagerie, un matériau composite comportant une pluralité de torons agencés selon une pluralité d’axes de renfort, le procédé comportant les étapes suivantes : Pour chaque image acquise d’une pluralité d’images acquises correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle selon un plan de section perpendiculaire à un axe de renfort, identification du barycentre de chaque section de toron présent dans l’image acquise ; Obtention d’un modèle paramétrique comprenant, pour chaque section de toron présent dans une image acquise, les coordonnées dans l’image acquise du barycentre identifié et d’un ensemble de points de la circonférence d’une section simplifiée de toron ayant le barycentre identifié pour barycentre et une circonférence elliptique ; Conversion du modèle paramétrique obtenu en une image tridimensionnelle simplifiée à l’aide d’un logiciel de conversion d’images ; Pour chaque image acquise, obtention d’une image trinaire correspondant à une section de l’image tridimensionnelle simplifiée selon le plan de section associé à l’image acquise et présentant un premier niveau de gris pour les pixels compris dans un toron agencé selon l’axe de renfort perpendiculaire au plan de section, un deuxième niveau de gris pour les pixels compris dans un toron agencé selon un axe de renfort différent de l’axe de renfort perpendiculaire au plan de section, et un troisième niveau de gris pour les pixels non compris dans un toron ; Constitution d’une première base de données d’entraînement comportant chaque image trinaire et l’image acquise correspondante et apprentissage supervisé d’un premier réseau de neurones artificiels sur la première base de données d’entraînement pour obtenir un premier réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une image trinaire, une image pseudo-réaliste reproduisant les caractéristiques d’une image acquise par le système d’imagerie ; Obtention d’au moins un modèle paramétrique artificiel à l’aide d’un logiciel de calculs d’éléments finis et conversion du modèle paramétrique artificiel en une image tridimensionnelle artificielle à l’aide du logiciel de conversion d’images ; Obtention d’une pluralité d’images trinaires artificielles correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle artificielle selon un plan de section perpendiculaire à un axe de renfort ; Constitution de la base de données d’images pseudo-réalistes comportant une pluralité d’images pseudo-réalistes obtenue en utilisant le premier réseau de neurones artificiels sur la pluralité d’images trinaires artificielles, et le modèle paramétrique artificiel associé à l’image tridimensionnelle artificielle correspondante. Grâce à l’invention, une base de données comportant une pluralité d’images pseudo-réalistes de matériaux composites reproduisant les caractéristiques d’images de matériaux composites acquises par un système d’imagerie et dans lesquelles le barycentre et plusieurs points de la circonférence de chaque section de toron ont été identifiés, est générée. Pour cela, un réseau de neurones artificiels a été entraîné sur une base de données d’entraînement pour le rendre capable de générer une image pseudo-réaliste à partir d’une image trinaire. La base de données d’entraînement comporte une pluralité d’images trinaires chacune associée à une image acquise correspondant à une section transversale d’une image tridimensionnelle acquise par le système d’imagerie. Chaque image acquise reproduit donc les caractéristiques d’images de matériaux composites acquises par le système d’imagerie. Les images trinaires sont obtenues à partir d’un modèle paramétrique dans lequel chaque barycentre d’une section de toron identifiée dans une image acquise est affecté d’une circonférence elliptique. La constitution de la base de données d’entraînement nécessite donc uniquement l’identification manuelle ou semi-manuelle du barycentre de chaque section de toron dans chaque image acquise, la circonférence de l’enveloppe de chaque toron étant considérée comme elliptique, ce qui évite d’avoir à identifier manuellement plusieurs points de la circonférence de chaque section de toron dans chaque image acquise. Une fois entraîné, le réseau de neurones artificiels est utilisé sur une pluralité d’images trinaires artificielles, générées à partir d’un modèle paramétrique artificiel, pour obtenir une pluralité d’images pseudo-réalistes. Le modèle paramétrique artificiel est représentatif de la réalité, en particulier la section de chaque toron est de circonférence quelconque et les images pseudo-réalistes générées présentent donc également des sections de toron de circonférence quelconque. Le réseau de neurones arrive donc non seulement à convertir les images trinaires en images pseudo-réalistes mais également à modifier la forme des sections de chaque toron afin de les rendre plus réalistes également. Le modèle paramétrique artificiel permet donc de pallier l’absence d’identification manuelle de la circonférence de chaque section de toron dans chaque image acquise. Comme le modèle paramétrique artificiel a été obtenu à l’aide d’un logiciel de calculs d’éléments finis, la fibre neutre et l’enveloppe de chaque toron sont donc connues et donc le barycentre et plusieurs points de la circonférence de chaque section de chaque toron sont connus pour chaque image trinaire artificielle. L’association de chaque image pseudo-réaliste avec le barycentre et plusieurs points de la circonférence de chaque section de chaque toron présent dans l’image trinaire artificielle correspondante permet donc d’obtenir une base de données adaptée pour l’apprentissage supervisé d’un algorithme permettant de reconstituer automatiquement l’architecture du renfort d’un matériau composite. Comme les images de la base de données sont générées automatiquement, la base de données générée peut comporter n’importe quel nombre d’images et donc être utilisée pour entraîner n’importe quel algorithme. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une variante de réalisation, le système d’imagerie est un système d’imagerie tomographique. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, le premier réseau de neurones artificiels est un réseau de neurones artificiels convolutif profond. Selon une variante de réalisation compatible avec les variantes de réalisation précédentes, l’apprentissage supervisé du premier réseau de neurones artificiels est réalisé par minimisation d’une fonction de coût pour chaque image trinaire de la première base de données d’entraînement, la fonction de coût comportant une première composante dépendant de l’erreur quadratique moyenne entre l’image acquise associée à l’image trinaire dans la première base de données d’entraînement et l’image fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire et une deuxième composante dépendant de l’erreur perceptuelle entre l’image acquise associée à l’image trinaire dans la première base de données d’entraînement et l’image fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire. Ainsi, la fonction de coût prend en compte d’une part l’erreur pixel par pixel et d’autre part l’erreur caractéristique par caractéristique, une caractéristique étant une représentation intermédiaire utilisée par un réseau de neurones artificiels pour réaliser sa prédiction. Selon une alternative de réalisation de la sous-variante de réalisation précédente, l’erreur perceptuelle est calculée à partir d’un vecteur de caractéristiques correspondant à l’image acquise associée à l’image trinaire dans la première base de données d’entraînement et d’un vecteur de caractéristiques correspondant à l’image fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire, chaque vecteur de caractéristiques étant obtenu à l’aide d’un réseau de neurones artificiels convolutif pré-entraîné. Selon une sous-variante de réalisation de la variante de réalisation précédente compatible avec la sous-variante de réalisation précédente, la fonction de coût est égale à : Avec , l’erreur quadratique moyenne entre l’image acquise associée à l’image trinaire dans la première base de données d’entraînement et l’image fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire, , l’erreur perceptuelle entre l’image acquise associée à l’image trinaire dans la première base de données d’entraînement et l’image fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire et un coefficient compris entre 0 et 1. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort d’un matériau composite, comportant une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur la base de données d’images pseudo-réalistes générée par le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention. Ainsi, la reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite peut être obtenue automatiquement en utilisant un algorithme basé sur de l’apprentissage supervisé puisque la base de données générée utilisée pour l’apprentissage peut comporter autant d’images reproduisant les caractéristiques d’une image de matériau composite acquise par un système d’imagerie que nécessaire et comporte des informations précises car obtenues via un logiciel de calculs d’éléments finis et non par identification manuelle. En particulier, l’invention concerne un procédé de reconstitution automatique de l’architecture, selon un axe de renfort, du renfort d’un matériau composite, le renfort comprenant une pluralité de torons agencés selon l’axe de renfort, le procédé comportant les étapes suivantes : Acquisition par un système d’imagerie, d’une image tridimensionnelle du matériau composite et obtention d’une pluralité d’images acquises correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle selon un plan de section perpendiculaire à l’axe de renfort ; Apprentissage supervisé d’un deuxième réseau de neurones artificiels sur une deuxième base de données d’entraînement pour obtenir un deuxième réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une image acquise, le barycentre et un ensemble de points de la circonférence de chaque section de toron présent dans l’image acquise, la deuxième base de données d’entraînement comportant un ensemble d’images de matériaux composites d’entraînement chacune selon un plan de section perpendiculaire à un axe de renfort du matériau composite d’entraînement, chaque image de l’ensemble d’images étant associée au barycentre et à l’ensemble de points de la circonférence de chaque section de toron présent dans l’image ; Utilisation du deuxième réseau de neurones artificiels entraîné sur chaque image acquise pour obtenir le barycentre et l’ensemble de points de la circonférence de chaque section de toron présent dans l’image acquise. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de reconstitution selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : le système d’imagerie est un système d’imagerie par tomodensitométrie ; l’ensemble d’images de la deuxième base de données d’entraînement comporte une pluralité d’images obtenues à partir d’au moins une image tridimensionnelle acquise par le système d’imagerie, et le barycentre et l’ensemble de points de la circonférence de chaque section de toron présent dans une image sont obtenus par identification manuelle ; le procédé comporte en outre une étape de génération de la deuxième base de données d’entraînement ; l’ensemble d’images de la deuxième base de données d’entraînement comporte une pluralité d’images pseudo-réalistes reproduisant les caractéristiques d’images acquises par le système d’imagerie ; chaque image pseudo-réaliste est obtenue à l’aide d’un premier réseau de neurones artificiels convolutif profond à partir d’une image trinaire artificielle générée à l’aide d’un logiciel de calculs d’éléments finis ; le barycentre et l’ensemble de points de la circonférence associés à chaque image de l’ensemble d’images de la deuxième base de données d’entraînement sont obtenus via le logiciel de calculs d’éléments finis ; le deuxième réseau de neurones artificiels est un réseau de neurones artificiels convolutif profond. L’invention concerne également un procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort d’un matériau composite, comportant pour chaque axe de renfort du matériau composite, les étapes du procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort du matériau composite selon un axe de renfort selon l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé de génération selon le premier aspect de l’invention et/ou du procédé de reconstitution selon le deuxième aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de génération selon le premier aspect de l’invention et/ou du procédé de reconstitution selon le deuxième aspect de l’invention. Un cinquième aspect de l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé de génération selon le premier aspect de l’invention et/ou du procédé de reconstitution selon le deuxième 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 figure 1 montre une image tridimensionnelle d’un matériau composite acquise par tomographie par rayons X. La figure 2 est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé de génération selon l’invention. La figure 3 montre une représentation schématique d’un toron isolé intersecté par un plan de section. La figure 4 montre une image trinaire correspondant à une image acquise obtenue à partir de l’image tridimensionnelle acquise. La figure 5 montre une image pseudo-réaliste obtenue à partir d’une image trinaire artificielle. La figure 6 est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé de reconstitution selon l’invention. La figure 7 illustre le résultat d’une quatrième étape du procédé de reconstitution selon l’invention. La figure 8 montre un maillage d’éléments finis obtenu à partir d’une reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite obtenue grâce au procédé de reconstitution selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de génération d’une base de données comportant une pluralité d’images pseudo-réalistes de matériaux composites. On entend par « image pseudo-réaliste », une image générée numériquement mais reproduisant les caractéristiques d’une image acquise par un système d’imagerie. Le système d’imagerie est par exemple un système d’imagerie par tomographie par rayons X, par synchrotron ou par microscopie électronique en transmission. Un matériau composite comporte un renfort textile et une matrice. Dans un matériau composite tissé, le renfort textile comprend des torons tissés suivant un motif de tissage prédéfini. La matrice est un liant, souvent en matière plastique. Un toron du renfort textile est composé d’une pluralité de fibres, souvent de carbone ou verre. Les torons sont tissés suivant un motif de tissage défini selon au moins deux orientations, également appelées axes de renfort. Pour les matériaux composites tissés 3D, le motif de tissage est défini sur plusieurs couches. Ces couches sont liées par des torons appelés liants. La montre une image tridimensionnelle I3D_acq d’un matériau composite acquise par tomographie par rayons X. Sur la , le matériau composite est un matériau composite tissé 3D présentant un renfort 300 constitué de torons 302 tissés suivant un motif de tissage défini sur plusieurs couches 301 et selon deux axes de renfort orthogonaux X et Y, classiquement appelés chaîne et trame. Les images de la base de données à générer peuvent être des images de matériaux composites avant assemblage avec leurs matrices ou après assemblage avec leurs matrices. La base de données à générer est destinée à être utilisée pour l’apprentissage supervisé d’un algorithme permettant de reconstituer l’architecture du renfort d’un matériau composite, c’est-à-dire de segmenter chaque toron 302 du renfort 300 du matériau composite pour obtenir sa géométrie, et plus précisément sa fibre neutre et une approximation de son enveloppe. Pour cela, chaque image pseudo-réaliste de la base de données est associée au barycentre et à plusieurs points de la circonférence de la section de chaque toron 302 présent dans l’image pseudo-réaliste. On entend par « reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite », l’obtention d’un modèle paramétrique de l’architecture du renfort du matériau composite permettant ensuite d’effectuer des caractérisations numériques du matériau composite, par exemple les propriétés thermo-physiques et/ou thermomécaniques en chaque point du renfort 300 ou encore la localisation de défauts de tissage. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes du procédé 101 de génération selon l’invention. Le procédé 101 de génération selon l’invention est réalisée à partir d’une image tridimensionnelle I 3D_acq de matériau composite telle que celle représentée sur la . Une pluralité d’images acquises est obtenue à partir de l’image tridimensionnelle I 3D_acq , chaque image acquise étant une section de l’image tridimensionnelle I 3D_acq selon un plan de section perpendiculaire à un axe de renfort X, Y du matériau composite. La pluralité d’images acquises comporte par exemple entre 2000 et 4000 images. La pluralité d’images acquises comporte par exemple 3512 images acquises, par exemple 1814 images acquises selon un plan de section perpendiculaire à l’axe de renfort X et 1698 images acquises selon un plan de section perpendiculaire à l’axe de renfort Y. Les plans de section des images acquises sont parallèles entre eux et non confondus, c’est-à-dire que les plans de section sont espacés entre eux selon l’axe de renfort X, Y auquel ils sont perpendiculaires. La montre une représentation schématique d’un toron 302 isolé, agencé selon l’axe de renfort X et intersecté par un plan de section 3031 perpendiculaire à l’axe de renfort X. Comme illustré sur la , une image acquise selon le plan de section 3031 comprend une section 3020 du toron 302. Cette section 3020 peut être définie par son barycentre 3021 et sa circonférence 3022. Une première étape 1011 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à identifier dans chaque image acquise le barycentre 3021 de chaque section 3020 de toron présent dans l’image acquise. L’identification est réalisée manuellement ou semi-manuellement à l’aide d’un logiciel de traitement d’images. La première étape 1011 est par exemple réalisée à l’aide d’un logiciel de d’annotation d’images. La montre une image acquise Iacq sur laquelle le barycentre 3021 de chaque section 3020 de toron 302 présent dans l’image Iacq a été identifié par un point noir. Une deuxième étape 1012 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à créer un modèle paramétrique à partir de chaque barycentre 3021 identifié à la première étape 1011. Pour cela, chaque section 3020 de toron dont le barycentre 3021 a été identifié à la première étape 1011 est affectée d’une circonférence 3022 elliptique pour obtenir une section simplifiée de toron. Les caractéristiques de l’ellipse, par exemple son grand axe et son petit axe, peuvent être identiques ou différentes pour chaque section 3020 de toron. Les caractéristiques de l’ellipse sont par exemple identiques pour chaque section 3020 de toron appartenant à un même toron 302. Le modèle paramétrique comprend alors les coordonnées dans l’image acquise I acq du barycentre 3021 identifié à la première étape 1011 et les coordonnées d’un ensemble de points de la circonférence 3022 de la section simplifiée de toron associée, c’est-à-dire de la circonférence 3022 elliptique. L’ensemble de points comporte par exemple 10 points. Une troisième étape 1013 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à convertir le modèle paramétrique obtenu à la deuxième étape 1012 en une image tridimensionnelle simplifiée à l’aide d’un logiciel de conversion d’images. Ce logiciel de conversion d’images, autrement appelé « voxeliseur », permet de convertir un modèle paramétrique continu vers une grille régulière discrète. Cette nouvelle grille peut être vue comme une image volumique dont chaque élément est un voxel et dans laquelle, la valeur de chaque voxel est zéro si le centre du voxel se trouve hors de tout toron, ou si le centre du voxel se trouve dans un toron, égale à la valeur du toron. Ici, le logiciel attribuera la valeur du toron le plus proche en analysant les distances entre le centre du voxel et les fibres neutres des torons concernés. Une quatrième étape 1014 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à générer une image trinaire I tri pour chaque image acquise I acq . Chaque image trinaire I tri est une section de l’image tridimensionnelle simplifiée obtenue à la troisième étape 1013, selon le plan de section 3031 associé à l’image acquise I acq correspondante. Dans une image trinaire I tri , chaque section de toron est donc une section simplifiée 3020’ de circonférence 3022 elliptique. On entend par « image trinaire », une image comportant trois niveaux de gris. Dans une image trinaire I tri selon l’invention, un premier niveau de gris est affecté aux pixels compris dans un toron 302 agencé selon l’axe de renfort X, Y perpendiculaire au plan de section 3031 associé à l’image acquise I acq correspondante, un deuxième niveau de gris est affecté aux pixels compris dans un toron 302 agencé selon un axe de renfort différent de l’axe de renfort X, Y perpendiculaire au plan de section 3031, et un troisième niveau de gris est affecté aux autres pixels c’est-à-dire aux pixels non compris dans un toron 302 agencé selon un axe de renfort X, Y. Dans l’image trinaire I tr i sur la , le premier niveau de gris est 1, correspondant à une couleur blanche, le troisième niveau de gris est 0, correspondant à une couleur noire et le deuxième niveau de gris est un niveau intermédiaire, par exemple 0.5, correspondant à une couleur grise. Une cinquième étape 1015 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à constituer une première base de données d’entraînement puis à entraîner de manière supervisée un premier réseau de neurones artificiels sur la première base de données d’entraînement pour obtenir un premier réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une image trinaire I tri , une image pseudo-réaliste reproduisant les caractéristiques d’une image acquise I acq par le système d’imagerie. Le premier réseau de neurones artificiels utilisé est par exemple un réseau de neurones artificiels convolutif profond, tel que le réseau de neurones artificiels U-Net. L’apprentissage supervisé permet d’entraîner le réseau de neurones artificiels à une tâche prédéfinie, en mettant à jour les hyperparamètres du réseau de neurones artificiels de manière à minimiser une fonction de coût correspondant à l’erreur entre la donnée de sortie fournie par le réseau de neurones artificiels et la vraie donnée de sortie, c’est-à-dire ce que le réseau de neurones artificiels devrait fournir en sortie pour remplir la tâche prédéfinie sur une certaine donnée d’entrée. Une base de données d’entraînement comporte donc des données d’entrée, chacune associée à une vraie donnée de sortie. La première base de données d’entraînement comporte chaque image trinaire I tri obtenue à la quatrième étape 1014, et pour chaque image trinaire I tri , l’image acquise I acq associée. Ainsi, les données d’entrée sont les images trinaires I tri et les vraies données de sortie sont les images acquises I acq . L’apprentissage supervisé du premier réseau de neurones artificiels consiste donc à mettre à jour les hyperparamètres de manière à minimiser une fonction de coût correspondant à l’erreur entre l’image fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir d’une image trinaire I tri de la première base de données d’entraînement et la vraie image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement. La montre une image pseudo-réaliste Iart fournie par le premier réseau de neurones artificiels. La fonction de coût comporte par exemple une première composante dépendant de l’erreur quadratique moyenne entre l’image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement et l’image I art fournie par le premier réseau de neurones artificiels, et une deuxième composante dépendant de l’erreur perceptuelle entre l’image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement et l’image I art fournie par le premier réseau de neurones artificiels. L’erreur perceptuelle correspond à l’erreur quadratique moyenne entre un vecteur de caractéristiques correspondant à l’image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement et un vecteur de caractéristiques correspondant à l’image I art fournie par le premier réseau de neurones artificiels. Chaque vecteur de caractéristiques est obtenu à l’aide d’un réseau de neurones artificiels convolutif pré-entraîné. Un vecteur de caractéristiques est une représentation intermédiaire utilisée par le réseau de neurones artificiels convolutif pré-entraîné pour réaliser sa prédiction. On entend par « réseau de neurones artificiels pré-entraîné », un réseau de neurones artificiels ayant été préalablement entraîné sur une base de données différente. Le réseau de neurones artificiels convolutif pré-entraîné est par exemple VGG-16 pré-entraîné sur la base de données ImageNet et le vecteur de caractéristiques correspond par exemple à la sortie du quatrième bloc convolutif et donc à l’entrée du cinquième bloc convolutif. Le vecteur de caractéristiques correspondant à l’image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement est alors obtenu en fournissant l’image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement au réseau de neurones artificiels convolutif pré-entraîné et le vecteur de caractéristiques correspondant à l’image I art fournie par le premier réseau de neurones artificiels, en fournissant l’image I art fournie par le premier réseau de neurones artificiels au réseau de neurones artificiels convolutif pré-entraîné. La fonction de coût se calcule par exemple de la manière suivante : Avec , l’erreur quadratique moyenne entre l’image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement et l’image I art fournie par le premier réseau de neurones artificiels, , l’erreur perceptuelle entre l’image I acq associée à l’image trinaire I tri dans la première base de données d’entraînement et l’image I art fournie par le premier réseau de neurones artificiels et un coefficient compris entre 0 et 1. vaut par exemple 0,5. Une sixième étape 1016 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à obtenir au moins un modèle paramétrique artificiel à l’aide d’un logiciel de calculs d’éléments finis, puis à convertir le modèle paramétrique artificiel en une image tridimensionnelle artificielle à l’aide du logiciel de conversion d’images. Le logiciel de calculs d’éléments finis est par exemple Multifil, WiseTex, TexGen ou encore DFMA. Douze images tridimensionnelles artificielles sont par exemple obtenues. Une septième étape 1017 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à obtenir une pluralité d’images trinaires artificielles I tri_gen à partir de chaque image tridimensionnelle artificielle obtenue à la sixième étape 1016, chaque image trinaire artificielle I tri_gen étant une section de l’image tridimensionnelle artificielle selon un plan de section 3031 perpendiculaire à un axe de renfort X, Y. Une huitième étape 1018 du procédé 101 de génération selon l’invention consiste à utiliser le premier réseau de neurones artificiels sur chaque image trinaire artificielle I tri_gen obtenue à la septième étape 1017 pour obtenir une image pseudo-réaliste I art . La montre un exemple d’image pseudo-réaliste Iart obtenue par le premier réseau de neurones artificiels à partir d’une image trinaire artificielle Itri_gen. La base de données d’images pseudo-réalistes comporte alors chaque image pseudo-réaliste I art obtenue et le modèle paramétrique artificielle associée à l’image tridimensionnelle artificielle correspondante. Le modèle paramétrique artificiel comporte les coordonnées du barycentre 3021 et de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron présent dans une image trinaire artificielle I tri_gen obtenue à partir de l’image tridimensionnelle artificielle correspondante. Sur la , le barycentre 3021 et un ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron sont représentés par des points sur l’image trinaire artificielle Itri_gen. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de reconstitution de l’architecture du renfort 300 d’un matériau composite selon un axe de renfort X, Y du matériau composite. Dans la suite de la description, le procédé selon le deuxième aspect de l’invention sera appliqué à l’axe de renfort X, c’est-à-dire que l’architecture du renfort 300 du matériau composite sera déterminée selon l’axe de renfort X. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes du procédé 100 de reconstitution selon l’invention. Le procédé 100 de reconstitution selon l’invention peut comporter une première étape 101 de génération d’une deuxième base de données d’entraînement. Selon un premier mode de réalisation, la deuxième base de données d’entraînement est générée par le procédé 101 de génération selon le premier aspect de l’invention, c’est-à-dire que la première étape 101 comporte les étapes du procédé 101 de génération selon le premier aspect de l’invention. La deuxième base de données d’entraînement générée comporte alors une pluralité d’images pseudo-réalistes I art de matériaux composites d’entraînement reproduisant les caractéristiques d’images I acq de matériaux composites correspondant chacune à une section d’une image tridimensionnelle I 3D_acq acquise par le système d’imagerie selon un plan de section 3031 perpendiculaire à un axe de renfort X, Y du matériau composite d’entraînement, et chaque image pseudo-réaliste I art est associée au barycentre 3021 et à un ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 présente dans l’image pseudo-réaliste I art , obtenus via le logiciel de calculs d’éléments finis. Selon un deuxième mode de réalisation, la deuxième base de données d’entraînement comporte une pluralité d’images de matériaux composites d’entraînement correspondant chacune à une section d’une image tridimensionnelle I 3D_acq acquise par le système d’imagerie selon un plan de section 3031 perpendiculaire à un axe de renfort X, Y du matériau composite d’entraînement, et chaque image est associée au barycentre 3021 et à un ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 présente dans l’image acquise I acq obtenus par identification manuelle. Le ou les matériaux composites d’entraînement peuvent être identiques ou différents du matériau composite dont on veut reconstituer l’architecture du renfort 300. Une deuxième étape 102 du procédé 100 de reconstitution selon l’invention consiste à acquérir une image tridimensionnelle I 3D_acq du matériau composite dont on veut reconstituer l’architecture du renfort 300 à l’aide du système d’imagerie et à obtenir une pluralité d’images acquises I acq correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle I 3D_acq selon un plan de section 3031 perpendiculaire à l’axe de renfort X. Une troisième étape 103 du procédé 100 de reconstitution selon l’invention consiste à entraîner de manière supervisée un deuxième réseau de neurones artificiels sur la deuxième base de données d’entraînement pour obtenir un deuxième réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une image acquise I acq , c’est-à-dire une image correspondant à une section d’une image tridimensionnelle I 3D_acq acquise par le système d’imagerie selon un plan de section 3031 perpendiculaire à un axe de renfort X, Y du matériau composite, le barycentre 3021 et l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 présent dans l’image acquise I acq . Le deuxième réseau de neurones artificiels utilisé est par exemple un réseau de neurones artificiels convolutif profond, tel que le réseau de neurones artificiels Fast R-CNN, Faster R-CNN ou Mask R-CNN. L’entraînement supervisé du deuxième réseau de neurones artificiels consiste donc à mettre à jour les hyperparamètres de manière à minimiser l’erreur entre le barycentre 3021 et l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 fournie par le deuxième réseau de neurones artificiels à partir d’une image de la deuxième base de données d’entraînement et le barycentre 3021 et l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 associée à l’image dans la deuxième base de données d’entraînement. Une quatrième étape 104 du procédé 100 de reconstitution selon l’invention consiste à utiliser le deuxième réseau de neurones artificiels entraîné à la troisième étape 103 sur chaque image acquise I acq obtenue à la deuxième étape 102 pour obtenir le barycentre 3021 et l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 présent dans l’image acquise I acq . La illustre le résultat de la quatrième étape du procédé de reconstitution selon l’invention sur une image acquise Iacq obtenue à la deuxième étape 102. Sur la , le barycentre 3021 et 10 points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 compris dans l’image acquise Iacq ont été représentés par des points noirs. Un troisième aspect de l’invention concerne un procédé de reconstitution automatique de l’architecture complète du renfort du matériau composite. Le procédé selon le troisième aspect de l’invention comporte les étapes du procédé 100 selon le deuxième aspect de l’invention pour chaque axe de renfort X, Y du renfort 300 du matériau composite. Une fois que le barycentre 3021 et l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de toron 302 sont obtenus pour une pluralité d’images acquises I acq et pour chaque axe de renfort X, Y du matériau composite, il est possible de générer une géométrie du tissage en reliant les points 3022 des sections 3020 consécutives appartenant à un même toron 302. Ensuite, cette géométrie peut être utilisée pour construire un maillage d’éléments finis en utilisant un logiciel comme par exemple GMSH ou MeshLab. La montre un maillage d’éléments finis obtenu à partir de la reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite obtenue grâce au procédé de reconstitution selon l’invention. Le procédé 101 de génération selon le premier aspect de l’invention et le procédé 100 de reconstitution selon le deuxième aspect de l’invention peuvent être mis en œuvre par un calculateur. Procédé (101) de génération d’une base de données d’images pseudo-réalistes (I art ) de matériaux composites reproduisant les caractéristiques d’images acquises (I acq ) par un système d’imagerie, à partir d’une image tridimensionnelle (I 3D_acq ) de matériau composite acquise par le système d’imagerie, un matériau composite comportant une pluralité de torons (302) agencés selon une pluralité d’axes de renfort (X, Y), le procédé (101) comportant les étapes suivantes : Pour chaque image acquise (I acq ) d’une pluralité d’images acquises correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle (I 3D_acq ) selon un plan de section (3031) perpendiculaire à un axe de renfort (X, Y), identification du barycentre (3021) de chaque section (3020) de toron présent dans l’image acquise (I acq , 1011) ; Obtention d’un modèle paramétrique comprenant, pour chaque section (3020) de toron présent dans une image acquise (I acq ), les coordonnées dans l’image acquise (I acq ) du barycentre (3021) identifié et d’un ensemble de points de la circonférence (3022) d’une section simplifiée (3020’) de toron ayant le barycentre (3021) identifié pour barycentre (3021) et une circonférence (3022) elliptique (1012) ; Conversion du modèle paramétrique obtenu en une image tridimensionnelle simplifiée à l’aide d’un logiciel de conversion d’images (1013) ; Pour chaque image acquise (I acq ), obtention d’une image trinaire (I tri ) correspondant à une section de l’image tridimensionnelle simplifiée selon le plan de section (3031) associé à l’image acquise (I acq ) et présentant un premier niveau de gris pour les pixels compris dans un toron (302) agencé selon l’axe de renfort (X) perpendiculaire au plan de section (3031), un deuxième niveau de gris pour les pixels compris dans un toron (302) agencé selon un axe de renfort (Y) différent de l’axe de renfort (X) perpendiculaire au plan de section (3031), et un troisième niveau de gris pour les pixels non compris dans un toron (302, 1014) ; Constitution d’une première base de données d’entraînement comportant chaque image trinaire (I tri ) et l’image acquise (I acq ) correspondante et apprentissage supervisé d’un premier réseau de neurones artificiels sur la première base de données d’entraînement pour obtenir un premier réseau de neurones artificiels entraîné capable de fournir à partir d’une image trinaire (I tri ), une image pseudo-réaliste (I art ) reproduisant les caractéristiques d’une image (I acq ) acquise par le système d’imagerie (1015) ; Obtention d’au moins un modèle paramétrique artificiel à l’aide d’un logiciel de calculs d’éléments finis et conversion du modèle paramétrique artificiel en une image tridimensionnelle artificielle à l’aide du logiciel de conversion d’images (1016) ; Obtention d’une pluralité d’images trinaires artificielles (I tri _gen ) correspondant chacune à une section de l’image tridimensionnelle artificielle selon un plan de section (3031) perpendiculaire à un axe de renfort (X, Y, 1017) ; Constitution de la base de données d’images pseudo-réalistes comportant une pluralité d’images pseudo-réalistes (I art ) obtenue en utilisant le premier réseau de neurones artificiels sur la pluralité d’images trinaires artificielle (I tri_gen ), et le modèle paramétrique artificiel associée à l’image tridimensionnelle artificielle correspondante (1018). Procédé (101) selon la revendication 1, caractérisé en ce que le système d’imagerie est un système d’imagerie par tomodensitométrie. Procédé (101) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le premier réseau de neurones artificiels est un réseau de neurones artificiels convolutif profond. Procédé (101) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’apprentissage supervisé du premier réseau de neurones artificiels est réalisé par minimisation d’une fonction de coût pour chaque image trinaire (I tri ) de la première base de données d’entraînement, la fonction de coût comportant une première composante dépendant de l’erreur quadratique moyenne entre l’image acquise (I acq ) associée à l’image trinaire (I tri ) dans la première base de données d’entraînement et l’image (I art ) fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire (I tri ) et une deuxième composante dépendant de l’erreur perceptuelle entre l’image acquise (I acq ) associée à l’image trinaire (I tri ) dans la première base de données d’entraînement et l’image (I art ) fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire (I tri ). Procédé (101) selon la revendication 4, caractérisé en ce que l’erreur perceptuelle est calculée à partir d’un vecteur de caractéristiques correspondant à l’image acquise (I acq ) associée à l’image trinaire (I tri ) dans la première base de données d’entraînement et d’un vecteur de caractéristiques correspondant à l’image (I art ) fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire (I tri ), chaque vecteur de caractéristiques étant obtenu à l’aide d’un réseau de neurones artificiels convolutif pré-entraîné. Procédé (101) selon la revendication 4 ou 5, caractérisé en ce que la fonction de coût est égale à : Avec , l’erreur quadratique moyenne entre l’image acquise (I acq ) associée à l’image trinaire (I tri ) dans la première base de données d’entraînement et l’image (I art ) fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire (I tri ), , l’erreur perceptuelle entre l’image acquise (I acq ) associée à l’image trinaire (I tri ) dans la première base de données d’entraînement et l’image (I art ) fournie par le premier réseau de neurones artificiels à partir de l’image trinaire (I tri ) et un coefficient compris entre 0 et 1. Procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort (300) d’un matériau composite, comportant une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur la base de données d’images pseudo-réalistes (I art ) générée par le procédé (101) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes. Calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé (101) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 et/ou du procédé de reconstitution selon la revendication 7. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (101) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 et/ou du procédé de reconstitution selon la revendication 7. Support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (101) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 et/ou du procédé de reconstitution selon la revendication 7.