FR 3149712 A1 20241213 FR 2305806 A 20230608 L’invention concerne un procédé de détection d’anomalie dans plusieurs zones prédéfinies d’une même pièce aéronautique, comportant : - la fourniture d’une image à inspecter (Img) à un système de détection (300) comportant un réseau de neurones dorsal (BB) conçu pour fournir une représentation intermédiaire (RI) de l’image à inspecter (Img), et des réseaux de neurones de localisation (LA, LB), respectivement associés aux zones, et chacun conçu, à partir de la représentation intermédiaire (RI), pour rechercher une ou plusieurs anomalies et localiser chaque anomalie trouvée dans l’image à inspecter (Img) ; le système de détection (300) ayant été préalablement entraîné, pour chaque zone, par une fourniture, au réseau dorsal (BB), d’images d’entraînement, et à partir des images d’entrainement de la zone considérée, un ajustement adaptatif au cours duquel des paramètres du réseau dorsal (BB) et du réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone considérée sont ajustés, mais pas des paramètres du ou des autres réseaux de localisation (LA, LB) ; et - une obtention de la ou des anomalies et de leur localisation en sortie du réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone de l’image à inspecter (Img). Figure pour l’abrégé : Fig. 3 DETECTION D’ANOMALIE DANS UNE PIECE AERONAUTIQUE Domaine technique de l’invention La présente invention concerne un procédé de détection d’anomalie dans plusieurs zones prédéfinies de pièce, un programme d’ordinateur associé, ainsi qu’un dispositif de détection d’anomalie. La présente invention concerne en particulier le domaine du contrôle non destructif de pièces, en particulier de pièces aéronautiques. Arrière-plan technologique Dans la demande de brevet américain publiée sous le numéro US 2011 0182495 A1, des descripteurs classiques caractérisant la texture de la pièce (analyse en ondelette) sont utilisés, et une valeur de déviation de l’image est calculée par rapport à une image avec texture de référence de la pièce saine, pour détecter les éventuelles anomalies sans aucune méthode statistique. Cette approche présente néanmoins des limitations car elle nécessite d’obtenir une texture de référence, ce qui peut être difficile à cause de la complexité et de l’hétérogénéité de la géométrie de la pièce elle-même. Ainsi, pour traiter différentes zones de la pièce, il faudrait établir des modèles mathématiques différents avec différentes textures pour les différentes zones. Dans le brevet américain publié sous le numéro US 8,238,635 B2, une comparaison d’une image test avec une image de référence saine (cette-ci éventuellement obtenue en moyennant plusieurs images saines) est réalisée. Un recalage élastique ou rigide pour superposer les deux images et pour calculer l’image de résidu (soustraction des deux images recalées) est effectué préalablement. Cette solution présente donc comme inconvénient de nécessiter un recalage, qui est une opération assez couteuse en calcul. De plus, l’exploitation de l’image de résidu s’avère compliquée dès que les conditions d’acquisition (luminosité capteurs, …) des images changent légèrement. Dans la demande de brevet américain publiée sous le numéro US 2009 0066939 A1, au lieu d’utiliser des apprentissages statistiques, des descripteurs sont conçus manuellement pour détecter chaque type de défauts recherchés, en exploitant par exemple la transformée de Hough pour la recherche de droite, ou bien des filtres connectés pour le filtrage par forme. Cette approche n’est clairement pas optimale en présence d’anomalies et zones de la pièce très hétérogènes. Dans la demande de brevet français publié sous le numéro FR 3 058 816, un apprentissage statistique automatique est proposé. D’abord, l’image acquise à l'aide d'un générateur de rayons X est préalablement découpée en plusieurs imagettes. Ensuite, les imagettes sont classées automatiquement avec un label représentatif de la présence d'anomalies dans l’imagette. Cette solution présente comme inconvénient de nécessiter un découpage préalable des images en petites imagettes, puis une reconstruction. En outre, cette solution ne permet pas de localiser précisément les anomalies. Il peut ainsi être souhaité de prévoir un procédé de détection d’anomalie qui permette de s’affranchir d’au moins une partie des problèmes et contraintes précités. Il est donc proposé un procédé de détection d’anomalie dans plusieurs zones prédéfinies d’une même pièce telle qu’une aube, les zones ayant des structures différentes telles que des géométries différentes et/ou des matériaux différents et/ou des épaisseurs différentes et/ou la présence ou l’absence d’une cavité et/ou des cavités de tailles différentes, caractérisé en ce qu’il comporte : chaque zone étant associée à au moins une vue prédéfinie de cette zone, une obtention d’une image, dite à inspecter, d’une des zones selon une des vues prédéfinies de cette zone ; la fourniture de l’image à inspecter à un système de détection comportant : un réseau de neurones dorsal conçu pour recevoir l’image à inspecter et pour fournir une représentation intermédiaire de l’image à inspecter, et des réseaux de neurones de localisation, respectivement associés aux zones, et chacun conçu, à partir de la représentation intermédiaire, pour rechercher une ou plusieurs anomalies et localiser chaque anomalie trouvée dans l’image à inspecter ; le système de détection ayant été préalablement entraîné, pour chaque zone, par : une fourniture, au réseau dorsal, d’images d’entraînement selon chaque vue prédéfinie de la zone considérée, et, à partir des images d’entrainement de la zone considérée, un ajustement adaptatif a cours duquel des paramètres du réseau dorsal et du réseau de localisation associé à la zone considérée sont ajustés, mais pas des paramètres du ou des autres réseaux de localisation, pour améliorer la détection et la localisation ; et une obtention de la ou des anomalies et de leur localisation en sortie du réseau de localisation associé à la zone de l’image à inspecter. Ainsi, par rapport à la demande de brevet américain US 2011 0182495 A1, l’invention ne nécessite qu’un seul système de détection entraîné (avec les réseaux de localisation respectivement dédiés aux zones), ce qui évite d’établir plusieurs modèles mathématiques. Par rapport au brevet américain US 8,238,635 B2, l’invention ne nécessite pas de comparer l’image à tester avec une image de référence pour calculer l’image de résidu, puisqu’une fois le dispositif de détection entraîné, il suffit de lui fournir l’image à tester. Par rapport, à la demande de brevet américain US 2009 0066939 A1, l’invention utilise des réseaux de neurones permettant d’éviter la définition manuelle de descripteurs. Par rapport, à la demande de brevet français FR 3 058 816, le dispositif de détection reçoit et traite l’image à tester dans son intégralité, et ne nécessite donc pas d’étape de découpage de l’image à tester. L’invention peut en outre comporter l’une ou plusieurs des caractéristiques additionnelles suivantes, selon toute combinaison techniquement possible. De façon pratique, chaque réseau de localisation est associé à plusieurs boîtes de référence et chaque réseau de localisation est conçu pour fournir, d’une part, une position, dans l’image à inspecter, d’une des boîtes de référence de la zone représentée sur l’image à inspecter et, d’autre part, une probabilité de présence d’anomalie dans la boîte de référence à cette position. Ainsi, une localisation plus précise qu’avec les réseaux de l’état de la technique évoqués plus haut peut être obtenue. En effet, ces réseaux de l’état de la technique sont des réseaux de classification utilisant des cartes d’activation de zones de neurones, ces zones de neurones étant respectivement associées à des parties très générale de l’image. Ainsi, ils ne permettent une localisation que dans ces parties générales, ce qui est beaucoup moins précis que l’utilisation de boîtes. De façon pratique également, les boîtes de référence sont différentes pour au moins un des réseaux de localisation par rapport au(x) autre(s) réseau(x) de localisation, par exemple en nombre et/ou en dimension. De façon pratique également, le procédé comporte en outre, pour chaque zone : - une détermination, dans les images d’entraînement représentant la zone considérée, de boîtes entourant chaque anomalie préalablement trouvée dans les images d’entraînement ; - un partitionnement des boîtes en plusieurs groupes de boîtes similaires ; et - pour chaque groupe trouvé, une détermination d’une boîte de référence à partir des boîtes du groupe. De façon pratique également, la boîte de référence déterminée a des dimensions dérivées de dimensions des boîtes du groupe. De façon pratique également, le procédé comporte en outre, pour chaque zone prédéfinie, un réseau de classification conçu pour classer, dans des classes prédéfinies, les anomalies trouvées par le réseau de localisation associé à la zone considérée. De façon pratique également, la pièce est une aube comportant un pied et une pale, et dans lequel les zones prédéfinies sont formées du pied et de la pale. De façon pratique également, la pale présente une ou plusieurs cavités définissant un certain pourcentage de vide par rapport au volume total de la pale, ce pourcentage de vide étant supérieure à celui du pied, le pourcentage de vide du pied pouvant être nul signifiant l’absence de cavité. De façon pratique également, la pale et le pied présentent des épaisseurs différentes. Il est également proposé un programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé de détection d’anomalie selon l’invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Il est également proposé un système de détection d’anomalie caractérisé en ce qu’il comporte : un réseau de neurones dorsal conçu pour recevoir une image à inspecter et pour fournir une représentation intermédiaire de l’image à inspecter, et des réseaux de neurones de localisation respectivement associés à des zones prédéfinies d’une même pièce telle qu’une aube, les zones ayant des structures différentes telles que des géométries différentes et/ou des matériaux différentes et/ou des épaisseurs différentes et/ou la présence ou l’absence d’une cavité et/ou des cavités de tailles différentes, et chacun conçu, à partir de la représentation intermédiaire, pour rechercher une ou plusieurs anomalies et localiser chaque anomalie trouvée dans l’image à inspecter ; le dispositif de détection ayant été préalablement entraîné, pour chaque zone, par : une fourniture, au réseau dorsal, d’images d’entraînement selon chaque vue prédéfinie de la zone considérée, et à partir des images d’entrainement de la zone considérée, un ajustement adaptatif au cours duquel des paramètres du réseau dorsal et du réseau de localisation associé à la zone considérée sont ajustés, mais pas des paramètres du ou des autres réseaux de localisation, pour améliorer la détection et la localisation. Brève description des figures L’invention sera mieux comprise à l’aide de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple et faite en se référant aux dessins annexés dans lesquels : la est une vue en perspective d’une aube pouvant former une pièce à inspecter, la est une vue en perspective d’un système d’acquisition d’image de pièces à inspecter, la est un schéma fonctionnel d’un dispositif de détection d’anomalie dans une pièce à inspecter, la est un schéma blocs d’un procédé de détection d’anomalie dans une pièce à inspecter, la est similaire à la , et illustre en outre deux zones de l’aube, à savoir un pied et une pale, la regroupe un exemple d’images d’entraînement pour entraîner le dispositif de détection d’anomalie, la illustre les images d’entraînement de la , après annotation pour définir des boîtes entourant respectivement des anomalies, la est un graphe illustrant, pour chacune des deux zones de l’aube, les dimensions des boîtes des images d’entraînement, ainsi que des boîtes de référence déterminées par partitionnement, la illustre un exemple de répartition des images d’entraînement en deux lots, la est similaire à la et illustre le fonctionnement du dispositif de détection pendant une phase apprentissage à partir des images d’entraînement du premier lot de la illustrant la première zone, la est similaire à la et illustre le fonctionnement du dispositif de détection pendant une phase apprentissage à partir des images d’entraînement du premier lot de la illustrant la deuxième, la est similaire à la , et illustre le fonctionnement du dispositif de détection pendant une phase d’apprentissage, la est une image d’une zone d’une aube à inspecter, la est similaire à la et illustre le fonctionnement du dispositif de détection pendant une phase de prédiction sur l’image de la , et la est un schéma fonctionnel d’un système informatique implémentant le dispositif de détection de la . Description détaillée de l’invention En référence à la , une aube 100 pouvant former une pièce à inspecter conformément à l’invention, comporte un pied 102 et une pale 104. L’aube 100 appartient par exemple à une soufflante d’une turbomachine d’un aéronef. En référence à la , un exemple de système 200 d’acquisition d’image d’une pièce 202, telle que l’aube 100 de la , va à présent être décrit. Le système d’acquisition 200 comporte tout d’abord un générateur 204 de rayon X conçu pour générer un cône de rayons X bombardant la pièce 202. Le système d’acquisition 200 peut en outre comporter un collimateur 203 fixé en sortie du générateur 204 pour limiter le cône de rayons X. Ainsi, il y a moins de dispersion de rayons X susceptible d’entraîner une diffusion. Le système d’acquisition 200 comporte en outre un détecteur 206 placé derrière la pièce 202 et conçu pour déterminer une atténuation des rayons X, afin de fournir une image bidimensionnelle, parfois appelée « projection ». Cette image est par exemple en niveaux de gris proportionnels à l’atténuation des rayons X traversant la pièce 202. En référence à la , un exemple de système 300 de détection d’anomalie dans une pièce, telle que l’aube 100 de la , va à présent être décrit. Le système de détection 300 peut tout d’abord comporter un module 302 de traitement d’image. Ce dernier est conçu pour recevoir une image à inspecter Img et pour éventuellement réaliser un ou plusieurs traitements d’image dessus. L’image traitée sera par la suite également appelée image à inspecter et désignée par la même référence Img. L’image à inspecter Img représente l’une de Z zones de pièce prédéfinies. La définition de ces zones sera décrite plus loin plus en détail. Un premier traitement possible est un filtrage conçu pour rehausser les motifs caractéristiques des anomalies et de réduire le bruit de l’image. Un deuxième traitement possible est un masquage autour d’une région d’intérêt de l’image. Ce masquage est par exemple réalisé par une détection automatisée de l’air et du collimateur 203, par exemple en calculant automatiquement un seuil optimal de niveau gris permettant de séparer la pièce de l’air et du collimateur 203. Une troisième opération possible est une normalisation des données afin de faciliter et obtenir une convergence plus rapide de l’apprentissage qui sera décrit plus loin. Par exemple, la normalisation est réalisée pour obtenir une moyenne de 0 et un écart type de 1 des niveaux de gris de l’image à inspecter. Le système de détection 300 comporte en outre un réseau de neurones convolutif dit dorsal BB. Ce dernier est conçu pour recevoir l’image à inspecter Img (après traitement dans le cas où un ou plusieurs traitements d’image sont prévus) et pour fournir une représentation intermédiaire RI de l’image à inspecter Img. Le système de détection 300 comporte en outre des têtes Hz (1 ≤ z ≤ Z), respectivement associées aux zones z. Chaque tête Hz comporte un réseau de neurones de localisation Lz, conçu, à partir de la représentation intermédiaire RI, pour rechercher une ou plusieurs anomalies et localiser chaque anomalie trouvée dans l’image à inspecter Img, lorsque cette dernière représente la zone z associée. Chaque tête Hz peut en outre comporter un réseau de neurones de classification Cz, conçu, à partir de la représentation intermédiaire RI, pour classer chaque anomalie trouvée par le réseau de localisation Lz. Chaque tête Hz est ainsi conçue pour fournir un résultat de prédiction Rz comportant la localisation déterminée par le réseau de localisation Lz et, le cas échéant, la classification déterminée par le réseau de classification Cz. Le système de détection 300 peut en outre comporter un module de sélection 304. Ce dernier est conçu pour recevoir une indication IND de la zone z que l’image à inspecter Img représente et pour désactiver la ou les têtes associées à des zones autres que celle indiquée par l’indication IND reçue. Le système de détection 300 comporte en outre un module d’entraînement 306 conçu pour ajuster des paramètres ϑ BB du réseau dorsal BB et, pour chaque tête Hz, des paramètres ϑ Lz du réseau de localisation Lz et, le cas échéant, des paramètres ϑ Cz du réseau de classification Cz. Cet ajustement est réalisé lors d’une phase d’apprentissage qui va à présent être décrite. En référence à la , un procédé 400 de détection d’anomalie selon l’invention, va à présent être décrit. Le procédé 400 comporte tout d’abord la phase d’apprentissage mentionnée plus haut, qui comporte les étapes suivantes. Au cours d’une étape 402, les zones z sont définies. Une zone z est une partie de pièce, en particulier une partie homogène, par exemple avec une géométrie et/ou un matériau particulier. Les zones z sont des zones d’une même pièce, par exemple d’une aube comme celle de la . Dans ce dernier cas, une première zone z = A peut être le pied de l’aube et une deuxième zone z = B peut être la pale de l’aube, comme illustré sur la . Le choix des différentes zones z est par exemple fait en tenant compte de l’hétérogénéité de la pièce à inspecter, c’est-à-dire des spécificités géométriques et physiques liées aux différentes zones de la pièce. Les zones z ont ainsi des structures différentes. Par « structures différentes », on entend par exemple : des géométries différentes et/ou des matériaux différentes et/ou des épaisseurs différentes et/ou la présence ou l’absence d’une cavité et/ou des cavités de tailles différentes. Par exemple, un pied d’aube présente généralement peu de cavité, au contraire de la pale. La pale présente ainsi un certain pourcentage de vide par rapport à son volume total du fait de la présence d’une ou plusieurs cavités. Le pied présente lui aussi un certain pourcentage de vide par rapport à son volume total (pouvant être nul en l’absence de cavité). Le pourcentage de vide dans la pale est alors supérieur au pourcentage de vide dans le pied, par exemple supérieur d’au moins 10%. Au cours d’une étape 404, pour chaque zone z, une ou plusieurs vues de la zone z considérée sont définies. Par la suite, il sera considéré qu’une seule vue est définie pour chaque zone z. Au cours d’une étape 406, des images d’entraînement I* sont obtenues. Ces images d’entraînement I* sont issues de plusieurs pièces d’entraînement, pour chaque vue de chaque zone z. Par exemple, le système d’acquisition 200 est utilisé pour acquérir les images d’entraînement I*. Chaque image d’entraînement I* est de préférence obtenue à partir de plusieurs projections d’une même pièce, selon une même vue, par exemple en moyennant ces projections. Cela permet de diminuer le bruit d’acquisition. Sur la , un exemple d’images d’entraînement I* A 1 , I* A 2 , I* A 3 , I* B 1 , I* B 2 , I* B 3 est illustré, avec les zones z = A et z = B de la . Les parties hachurées sur ces images d’entraînement I* A 1 , I* A 2 , I* A 3 , I* B 1 , I* B 2 , I* B 3 représentent des anomalies. Bien sûr, en pratique, le nombre d’images d’entraînement I* sera beaucoup plus élevé. Au cours d’une étape 408, les images d’entraînement I* peuvent être traitées par le module de traitement 302, afin de faciliter l’analyse par le dispositif de détection 300. Au cours d’une étape 410, une ou plusieurs anomalies sont recherchées dans chaque image d’entraînement I* et chaque anomalie trouvée est localisée. Cette étape est par exemple réalisée par un opérateur humain. Par exemple, la localisation de chaque anomalie trouvée comporte une définition d’une boîte, dite boîte annotée BOI*, qui est rectangulaire et englobe l’anomalie trouvée. Cette définition comporte par exemple une hauteur et une largeur de la boîte annotée BOI*, ainsi qu’une position de la boîte annotée BOI* dans l’image d’entraînement I*. Chaque anomalie trouvée peut en outre par exemple être classée par l’opérateur humain selon une classification prédéfinie (par exemple : inclusion, surépaisseur, résidu, surépaisseur, …). Par exemple, en référence à la , l’opérateur humain définit les boîtes annotées BOI* A 2 , BOI* A 3 , BOI* B 1 , BOI* B 3 autour des anomalies des images d’entraînement I* A 2 , I* A 3 , I* B 1 , I* B 3 , respectivement. Les images d’entraînement I* sont de préférence représentatives de la variabilité des pièces à inspecter ainsi que des différentes zones homogènes de la pièce à inspecter. Le nombre d’images d’entraînement avec des anomalies doit être suffisant pour pouvoir apprendre au dispositif de détection 300 des caractéristiques représentatives de chaque anomalie. Afin de créer de la diversité dans les images d’entraînement I*, il est possible, au cours d’une étape 411, d’ajouter des transformations à au moins une partie des images d’entraînement I* (par exemple, des rotations, un ajout de bruit ou de flou, une modification du contraste, un changement de la luminosité, un rognage, …). À l’issue de l’étape 410 et, le cas échéant de l’étape 411, une base de données d’apprentissage est ainsi obtenue comportant les images d’entraînement I* et, pour chacune d’elles : une indication IND de la zone z représentée sur l’image d’entraînement et un résultat d’entraînement comportant, pour chaque anomalie trouvée, une localisation de cette anomalie avec éventuellement une classification de cette anomalie dans le cas où les anomalies sont classées. Comme expliqué précédemment, la localisation comporte par exemple une boîte annotée BOI* englobant l’anomalie trouvée. Au cours d’une étape 412 additionnelle, des boîtes de référence AN (généralement appelées « anchors » en anglais) sont déterminées pour chaque zone z. Les boîtes de référence sont de préférence différentes d’une zone z à l’autre. Chaque boîte de référence AN est caractérisée par ses dimensions, par exemple une hauteur et une largeur. Pour déterminer les boîtes de référence AN, les dimensions des boîtes annotées BOI* associées ) au moins une partie des images d’entraînement I* de chaque zone z sont par exemple partitionnées (de l’anglais « clustering ») pour obtenir un ou plusieurs groupes (« clusters » en anglais) de dimensions similaires des boîtes annotées BOI*. Par exemple, un partitionnement par moyenne-K (de l’anglais « K-means ») est réalisé. Une boîte de référence AN est alors associée à chacun des groupes trouvés, avec des dimensions dérivées des dimensions du groupe considéré, par exemple en prenant un centroïde du groupe considéré. Par exemple, en référence à la où la largeur de boîte est en abscisse et la hauteur de boîte en ordonnée, le partitionnement peut donner quatre groupes pour la zone A (pale d’aube), soit quatre boîtes de référence AN A1 , AN A2 , AN A3 , AN A4 , et trois groupes pour la zone B (pieds d’aube), soit trois boîtes de référence AN B1 , AN B2 , AN B3 . Au cours d’une étape 414, le système de détection 300 est entraîné par apprentissage supervisé à partir des images d’entraînement I* et des résultats d’entraînement associés. Pour cela, chaque image d’entraînement I* est fournie au réseau dorsal BB et le module d’entraînement 306 ajuste les paramètres ϑ BB du réseau dorsal BB et de la tête Hz associée à la zone z représentée sur l’image d’entraînement I* considérée, pour améliorer la détection et la localisation dans cette zone z. En revanche, les paramètres de la ou des autres têtes ne sont pas ajustés à partir de l’image d’entraînement I* considérée. Ainsi, les paramètres ϑ L z , ϑ C z des têtes Hz sont ajustés avec respectivement les images d’entraînement des zones z qui leur sont associées. Dit autrement, les autres têtes sont laissées inchangées. L’entraînement vise par exemple tout d’abord à associer, à chaque boîte annotée BOI* entourant une anomalie dans l’image d’entraînement I*, une boîte de référence AN parmi celles associées à la zone z représentée dans l’image d’entrainement I* et une position de cette boîte de référence AN, de sorte que la boîte de référence AN à cette position soit proche de la boîte annotée BOI*. L’entraînement vise par exemple en outre à associer, à chaque boîte annotée BOI* entourant une anomalie dans l’image d’entraînement I*, une probabilité forte d’anomalie dans la boîte de référence AN repositionnée, ainsi que la classe d’anomalie annotée lorsque des classes sont utilisées. À la différence du procédé décrit dans la demande de brevet français publiée sous le numéro FR 3 058 816 A1, qui réalise un pavage de l’image pour travailler sur des imagettes, chaque image d’entraînement est fournie en entier au réseau dorsal BB. Cela est avantageux notamment en temps de calcul car un unique passage dans le système de détection 300 est suffisant pour obtenir une prédiction sur l’image d’entraînement complète. En plus, il n’est pas nécessaire de réaliser une étape de post-traitement pour assembler les prédictions obtenues sur chaque imagette. Les paramètres sont par exemple ajustés de manière itérative, par exemple par lot (de l’anglais « batch ») d’images d’entraînement et l’ajustement des paramètres est par exemple réalisé par un algorithme de descente de gradient. Comme cela est connu en soi, un algorithme de descente de gradient permet de trouver le minimum de n’importe quelle fonction convexe en convergeant progressivement vers celle-ci. Ainsi, dans le cas d’utilisation de lots, les images d’entraînement I* sont réparties en lots Kj (1 ≤ j ≤ J), chaque lot Kj pouvant comporter des images d’entraînement de zones z différentes. Les images d’entraînement I* de chaque lot Kj sont alors successivement fournies en entrée du dispositif de détection 300 pour respectivement obtenir des résultats de prédiction Rj. Ces résultats de prédiction Rj sont comparés aux résultats d’entraînement des images d’entraînement du lot Kj. À partir de cette comparaison, une fonction de perte partielle de détection et, le cas échéant, une fonction de perte partielle de classification , sont déterminés pour le lot Kj considéré et pour chaque zone z. Les fonctions de perte partielles de détection d’une même zone z sont alors combinées, par exemple additionnées, pour obtenir une fonction de perte de détection pour le réseau de détection Lz de chaque zone z. La fonction de perte de détection est par exemple la fonction de perte L1 ou bien la fonction de perte L1 lisse (de l’anglais « smooth L1 ») . Le cas échéant, de manière similaire, les fonctions de perte partielles de classification d’une même zone z sont alors combinées, par exemple additionnées, pour obtenir une fonction de perte de classification pour le réseau de classification Cz de chaque zone z. La fonction de perte de classification est par exemple la fonction de perte d’entropie croisée ou bien la fonction de perte focale (de l’anglais « focal loss »). Ainsi, en notant Z le nombre total de zones z, 2xZ fonctions de pertes sont déterminées : Z fonctions de perte pour la localisation et Z fonctions de perte pour la classification. Ensuite, pour chaque zone z, les paramètres ϑ BB du réseau dorsal BB, les paramètres ϑ Lz du réseau de détection Lz et, le cas échéant, les paramètres ϑ Cz du réseau de classification Cz de la tête Hz sont mis à jour à partir des fonctions de perte et déterminées. Par exemple, l’algorithme de descente de gradient utilise l’équation suivante pour chaque zone z : [Math. 1] . Ainsi, chaque image d’entraînement I* participe à l’élaboration de la ou des fonctions de perte et associées à la zone z représentée sur cette image d’entraînement I*. Ainsi, par l’utilisation de ces fonctions de pertes pour mettre à jour les paramètres, les paramètres ϑ BB du réseau dorsal BB sont ajustés à partir de chaque image d’entrainement I*, quelle que soit la zone z représentée, tandis que seuls les paramètres ϑ Lz , ϑ Cz de la tête Hz associée à la zone z représentée sur l’image d’entraînement I* sont ajustés, et pas les paramètres de la où des autres têtes. Par exemple, en référence à la , un premier lot K1 comporte les images d’entraînement I* A1 , I* A2 , I* B 3 et un deuxième lot K2 comporte les images d’entraînement I* B 1 , I* B 2 , I* A 3 . Les images d’entraînement I* A1 , I* A2 , I* B3 du premier lot K1 sont ainsi tout d’abord fournies au dispositif de détection 300. En référence à la figure 10, pour les images d’entraînement I* A1 , I* A2 , la tête HA fournit alors les résultats R A1 , R A2 . En référence à la figure 11, pour l’image d’entraînement I* B3 , la tête HB fournit alors le résultat R B3 . À partir des résultats R A1 , R A2 , R B3 , les fonctions de perte partielles suivantes sont déterminées : , , et . De la même manière, les images d’entraînement I* B1 , I* B2 , I* A3 du deuxième lot K2 sont fournies au système de détection 300 pour obtenir les résultats R B 1 , R B 2 , R A 3 et, à partir d’eux, les fonctions de perte partielles , et et . En référence à la figure 12, les fonctions de perte , , et sont alors utilisées pour mettre à jour les paramètres ϑ BB , ϑ LA , ϑ LB , ϑ CA , ϑ CB du système de détection 300, par exemple selon l’équation [Math. 1]. Une nouvelle itération d’entraînement peut alors commencer, en fournissant à nouveau les images d’entraînement I* au système de détection 300. Le procédé 400 comporte ensuite une phase de prédiction. Au cours d’une étape 416, une image à inspecter Img est obtenue, par exemple au moyen du système d’acquisition 200. Cette image à inspecter Img représente une des zones z selon une vue parmi la ou les vues prédéfinies de cette zone z. Par exemple, comme illustré sur la , l’image à inspecter Img représente la pale (zone A) d’une aube, selon l’unique vue prédéfinie pour la pale. Au cours d’une étape 418, l’image à inspecter Img doit de préférence être traitée de la même manière que les images d’entraînement I* par le module de traitement 302. Au cours d’une étape 420, l’image à inspecter Img est fournie au système de détection 300, le cas échéant après traitement. Au cours d’une étape 422, lorsque le module de sélection 304 est présent, la zone z représentée sur l’image à inspecter Img est indiquée au module de sélection 304, qui désactive par exemple la ou têtes associés à la ou aux zones autres que celle indiquée. Par exemple, comme illustré sur la , la zone A est indiquée au module de sélection 304. En réponse, ce dernier désactive la tête HB et laisse active la tête HA. Au cours d’une étape 424, le réseau dorsal BB fournit une représentation intermédiaire RI de l’image à inspecter Img. Au cours d’une étape 426, la tête Hz associée à la zone z représentée sur l’image à inspecter Img recherche une ou des anomalies et localise chaque anomalie trouvée, à partir de la représentation intermédiaire RI. Au cours d’une étape 428, un résultat R de cette recherche et de cette localisation est récupéré en sortie de la tête Hz associée à la zone z représentée sur l’image à inspecter Img. Par exemple, le résultat R comporte, pour chaque boîte de référence AN associée à la zone z représentée sur l’image à inspecter Img, une position de cette boîte de référence AN dans l’image Img et une probabilité de présence d’une anomalie dans cette boîte de référence AN. Une anomalie peut ainsi être considérée comme trouvée lorsque cette probabilité est supérieure à un seuil prédéfini. Les têtes Hz peuvent en outre être conçue pour réaliser une segmentation de chaque anomalie trouvée, c’est-à-dire un classement de chaque pixel de la boîte de référence AN contenant cette anomalie, par exemple selon deux valeurs : un valeur indiquant un pixel avec anomalie et une autre valeur indiquant un pixel sans anomalie. Cette segmentation est par exemple réalisée en ajoutant dans chaque tête un réseau de neurones de segmentation, qui sera entraîné de manière similaire aux réseaux de détection Lz et de classification Cz. La phase de prédiction peut être répétée pour plusieurs pièces à inspecter, par exemple pour plusieurs aubes à inspecter. En référence à la , le dispositif de détection 300 est par exemple un système informatique comportant une unité 1502 de traitement de données (telle qu’un microprocesseur) et une mémoire principale 1504 (telle qu’une mémoire RAM, de l’anglais « Random Access Memory ») accessible par l’unité de traitement 1502. Le système informatique comporte en outre par exemple une interface réseau et/ou un support lisible par ordinateur, comme par exemple un support local 1506 (tel qu’un disque dur local) ou bien un support distant (tel qu’un disque dur distant et accessible via par l’interface réseau au travers d’un réseau de communication) ou bien encore un support amovible (tel qu’une clé USB, de l’anglais « Universal Serial Bus », ou bien un CD, de l’anglais « Compact Disc » ou bien un DVD, de l’anglais « Digital Versatile Disc ») lisible au moyen d’un lecteur approprié du système informatique (tel qu’un port USB ou bien un lecteur de disque CD et/ou DVD). Un programme d'ordinateur P contenant des instructions pour l’unité de traitement 1502 est enregistré sur le support local 1506 et/ou téléchargeable via l’interface réseau. Ce programme d’ordinateur P est par exemple destiné à être chargé dans la mémoire principale 1504, afin que l’unité de traitement 1502 exécute ses instructions. Les instructions sont par exemple organisées en modules logiciels implémentant respectivement les éléments du dispositif de détection 300, tels que décrits en référence à la . Alternativement, tout ou partie de ces modules pourrait être implémenté sous forme de modules matériels, c'est-à-dire sous forme d'un circuit électronique, par exemple micro-câblé, ne faisant pas intervenir de programme d'ordinateur. En conclusion, on notera que l’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation décrits précédemment. Il apparaîtra en effet à l'homme de l'art que diverses modifications peuvent être apportées aux modes de réalisation décrits ci-dessus, à la lumière de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Dans la présentation détaillée de l’invention qui est faite précédemment, les termes utilisés ne doivent pas être interprétés comme limitant l’invention aux modes de réalisation exposés dans la présente description, mais doivent être interprétés pour y inclure tous les équivalents dont la prévision est à la portée de l'homme de l'art en appliquant ses connaissances générales à la mise en œuvre de l'enseignement qui vient de lui être divulgué. Procédé (400) de détection d’anomalie dans plusieurs zones prédéfinies (A, B) d’une même pièce aéronautique telle qu’une aube, les zones ayant des structures différentes telles que des géométries différentes et/ou des matériaux différents et/ou des épaisseurs différentes et/ou la présence ou l’absence d’une cavité et/ou des cavités de tailles différentes, caractérisé en ce qu’il comporte : chaque zone (A, B) étant associée à au moins une vue prédéfinie de cette zone (A, B), une obtention d’une image, dite à inspecter (Img), d’une des zones (A, B) selon une des vues prédéfinies de cette zone (A, B) ; la fourniture de l’image à inspecter (Img) à un système de détection (300) comportant : un réseau de neurones dorsal (BB) conçu pour recevoir l’image à inspecter (Img) et pour fournir une représentation intermédiaire (RI) de l’image à inspecter (Img), et des réseaux de neurones de localisation (LA, LB), respectivement associés aux zones (A, B), et chacun conçu, à partir de la représentation intermédiaire (RI), pour rechercher une ou plusieurs anomalies et localiser chaque anomalie trouvée dans l’image à inspecter (Img) ; le système de détection (300) ayant été préalablement entraîné, pour chaque zone (A, B), par une fourniture, au réseau dorsal (BB), d’images d’entraînement (I* A1 , I* A2 , I* A3 , I* B1 , I* B2 , I* B3 ,) selon chaque vue prédéfinie de la zone (A, B) considérée, et, à partir des images d’entrainement (I* A1 , I* A2 , I* A3 , I* B1 , I* B2 , I* B3 ,) de la zone (A, B) considérée, un ajustement adaptatif au cours duquel des paramètres du réseau dorsal (BB) et du réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone (A, B) considérée sont ajustés, mais pas des paramètres du ou des autres réseaux de localisation (LA, LB), pour améliorer la détection et la localisation ; et une obtention de la ou des anomalies et de leur localisation en sortie du réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone (A, B) de l’image à inspecter (Img). Procédé (400) selon la revendication 1, dans lequel chaque réseau de localisation (LA, LB) est associé à plusieurs boîtes de référence (AN A1 , AN A2 , AN A3 , AN A4 , AN B1 , AN B2 , AN B3 ) et dans lequel chaque réseau de localisation (LA, LB) est conçu pour fournir, d’une part, une position, dans l’image à inspecter (Img), d’une des boîtes de référence (AN A1 , AN A2 , AN A3 , AN A4 , AN B1 , AN B2 , AN B3 ) de la zone (A, B) représentée sur l’image à inspecter (Img) et, d’autre part, une probabilité de présence d’anomalie dans la boîte de référence (AN A1 , AN A2 , AN A3 , AN A4 , AN B1 , AN B2 , AN B3 ) à cette position. Procédé (400) selon la revendication 2, dans lequel les boîtes de référence (AN A1 , AN A2 , AN A3 , AN A4 , AN B1 , AN B2 , AN B3 ) sont différentes pour au moins un des réseaux de localisation (LA, LB) par rapport au(x) autre(s) réseau(x) de localisation, par exemple en nombre et/ou en dimension. Procédé (400) selon la revendication 2 ou 3, comportant en outre, pour chaque zone (A, B) : une détermination, dans les images d’entraînement (I*) représentant la zone (A, B) considérée, de boîtes (BOI* A2 , BOI* A3 , BOI* B1 , BOI* B3 ) entourant chaque anomalie préalablement trouvée dans les images d’entraînement (I*) ; un partitionnement des boîtes (BOI* A2 , BOI* A3 , BOI* B1 , BOI* B3 ) en plusieurs groupes de boîtes similaires ; et pour chaque groupe trouvé, une détermination d’une boîte de référence (AN A1 , AN A2 , AN A3 , AN A4 , AN B1 , AN B2 , AN B3 ) à partir des boîtes du groupe. Procédé (400) selon la revendication 4, dans lequel la boîte de référence (AN A1 , AN A2 , AN A3 , AN A4 , AN B1 , AN B2 , AN B3 ) déterminée a des dimensions dérivées de dimensions des boîtes du groupe. Procédé (400) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comportant en outre, pour chaque zone prédéfinie (A, B), un réseau de classification (CA, CB) conçu pour classer, dans des classes prédéfinies, les anomalies trouvées par le réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone (A, B) considérée. Procédé (400) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel la pièce est une aube comportant un pied et une pale, et dans lequel les zones prédéfinies (A, B) sont formées du pied et de la pale. Procédé (400) selon la revendication 7, dans lequel la pale présente une ou plusieurs cavités définissant un certain pourcentage de vide par rapport au volume total de la pale, ce pourcentage de vide étant supérieure à celui du pied, le pourcentage de vide du pied pouvant être nul signifiant l’absence de cavité. Procédé (400) selon la revendication 7, dans lequel la pale et le pied présentent des épaisseurs différentes. Programme d’ordinateur (P) téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par ordinateur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions pour l’exécution des étapes d’un procédé (400) de détection d’anomalie selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Système (300) de détection d’anomalie caractérisé en ce qu’il comporte : un réseau de neurones dorsal (BB) conçu pour recevoir une image à inspecter (Img) et pour fournir une représentation intermédiaire (RI) de l’image à inspecter (Img), et des réseaux de neurones de localisation (LA, LB) respectivement associés à des zones prédéfinies (A, B) d’une même pièce telle qu’une aube, les zones ayant des structures différentes telles que des géométries différentes et/ou des matériaux différentes et/ou des épaisseurs différentes et/ou la présence ou l’absence d’une cavité et/ou des cavités de tailles différentes, et chacun conçu, à partir de la représentation intermédiaire (RI), pour rechercher une ou plusieurs anomalies et localiser chaque anomalie trouvée dans l’image à inspecter (Img) ; le dispositif de détection (300) ayant été préalablement entraîné, pour chaque zone (A, B), par : une fourniture, au réseau dorsal (BB), d’images d’entraînement (I* A1 , I* A2 , I* A3 , I* B1 , I* B2 , I* B3 ,) selon chaque vue prédéfinie de la zone (A, B) considérée, et à partir des images d’entrainement (I* A1 , I* A2 , I* A3 , I* B1 , I* B2 , I* B3 ,) de la zone (A, B) considérée, un ajustement adaptatif au cours duquel des paramètres du réseau dorsal (BB) et du réseau de localisation (LA, LB) associé à la zone (A, B) considérée sont ajustés, mais pas des paramètres du ou des autres réseaux de localisation (LA, LB), pour améliorer la détection et la localisation.