FR 3148838 A1 20241122 FR 2304811 A 20230515 PROCEDE DE DETERMINATION D’UNE REPRESENTATION D’UN SQUELETTE D’UN TORON D’UN MATERIAU COMPOSITE TISSE Procédé (100), mis en œuvre par ordinateur, de détermination d’une représentation spatiale d’un squelette d’un toron d’une portion de pièce en matériau composite tissé, le toron s’étendant selon une direction prédéterminée, ledit procédé comprenant : Obtenir (110), à partir d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon la direction prédéterminée, un espace latent de la base de données, la base de données étant décrite dans l’espace latent par un ensemble de variables latentes ; Recevoir (120) un ensemble de coordonnées spatiales du toron ; Déterminer (130) la représentation spatiale du squelette du toron à partir de l’ensemble de coordonnées spatiales obtenues, ladite représentation spatiale du squelette du toron étant fonction des variables latentes. Figure à publier avec l’abrégé : Figure 4 PROCEDE DE DETERMINATION D’UNE REPRESENTATION D’UN SQUELETTE D’UN TORON D’UN MATERIAU COMPOSITE TISSE DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des matériaux composites tissés et notamment celui de la modélisation numérique de ces matériaux. En particulier, l’invention concerne un procédé de détermination d’un squelette d’un toron d’un matériau composite tissé à l’aide d’un modèle d’apprentissage automatique utilisant une technique d’apprentissage de représentations. L’invention porte également sur un dispositif de détermination d’une structure spatiale d’un squelette d’un matériau composite tissé. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Un matériau composite tissé est un assemblage comportant au moins une ossature textile tissée appelée renfort et un liant appelé matrice. Le renfort est l’armature reprenant l’essentiel des efforts mécaniques. La matrice a pour bout de transmettre les efforts mécaniques au renfort, d’assurer sa protection et sa disposition au sein de la pièce. Le renfort comprend des torons (aussi appelés « fils ») tissés à l’aide d’un métier à tisser, suivant une topologie de tissage théorique. La topologie de tissage est définie selon au moins deux orientations, également appelées axes de renfort, chaque toron comprenant une pluralité de fibres, souvent de carbone ou de verre. Les axes de renfort sont classiquement appelés « chaîne » et « trame ». En général, la chaîne correspond à la direction principale de tissage, et la trame correspond à la direction transversale, orthogonale à la chaîne. Le mode d’entrecroisement des torons (i.e. le motif selon lequel sont tissés les torons) est classiquement appelé « armure ». Classiquement, un modèle textile comprend une description paramétrique de chaque toron au sein d’un tissage. On entend ici par « description paramétrique d’un toron » une description d’un toron en tant qu’objet solide, caractérisé par une fibre neutre et des sections transversales associées à au moins certains points de la fibre neutre. On entend par « fibre neutre » ou « squelette » une courbe décrivant le chemin central du toron dans l’espace. Les sections transversales sont des courbes bidimensionnelles définies sur des plans orthogonaux à la tangente à la fibre neutre. Un exemple de description paramétrique d’un toron est représenté à la . La fibre neutre est ici représentée par la série ordonnée de points connectés par la ligne en trait continu. Les ellipses représentent les sections transversales de la représentation paramétrique du toron. Une modélisation textile utilisant le toron comme unité la plus élémentaire est également appelée modélisation textile à l’échelle mésoscopique. Il existe des méthodes pour déterminer le modèle textile d’une pièce (ou une portion de pièce) en matériau composite à partir d’une image tomographique 3D de cette pièce. Un exemple d’image tomographique d’un tel matériau tissé est representé en (adaptée de l’article « Descriptive modeling of textiles using FE simulations and deep learning», de A. Mendoza, R. Trullo et Y. Wielhorski publié dans la revue « Composites Science and Technology » en 2021). L'une de ces méthodes repose sur l'extraction manuelle, par des opérateurs experts, des fibres neutres et des sections transversales. Une telle approche manuelle d’extraction du modèle textile commence par le repérage manuel des fibres neutres de tous les torons présents à l’intérieur d’une région d’intérêt du matériau composite tissé. Il est important de noter que cette étape de repérage manuel est très longue. Ensuite, une ou plusieurs sections transversales sont attribuées à la fibre neutre de sorte à obtenir un objet solide pour chaque toron. En général, une section transversale paramétrique très simple (par exemple une ellipse) est attribuée à chaque orientation (chaîne et trame). Cette étape ne nécessite donc pas une intervention de l’opérateur expert pour chaque toron ou pour chaque point important (par exemple un point associé à un changement de courbure) du toron. Ainsi, c’est bien l’étape de repérage manuel des fibres neutres qui est primordiale dans l’approche manuelle d’extraction du modèle textile. La procédure de repérage manuel d’un toron j dans la région d’intérêt est détaillée à la Figure 3. La première étape comprend l’identification des plans d’intérêt pour le toron j, représentés par les lignes verticales en tirets. Ce repérage est réalisé sur une image bidimensionnelle ou coupe bidimensionnelle représentant le toron dans sa longueur, telle que celle représentée à gauche. Dans ce cas, il s’agit d’une coupe selon le plan xz, sur laquelle sont déterminées les coordonnées selon l’axe x des centres de la fibre neutre au niveau des plans d’intérêt, chaque valeur correspondant à la coordonnée selon l’axe x du centre de la fibre neutre associée au toron j au niveau du plan i. Les deux autres coordonnées des centres de la fibre neutre au niveau des plans d’intérêt, à savoir , sont ensuite identifiées sur une coupe xy correspondant au plan d’intérêt i (illustrée à droite sur la ). Ces deux étapes permettent d’identifier tous les points de la fibre neutre associée au toron et correspondant aux plans d’intérêt. Les plans d’intérêt sont généralement fixés par l’opérateur en fonction des croisements (des torons dans le sens orthogonal) que le toron présente dans sa longueur ou par ses points d’inflexion. Ensuite, des fonctions d’interpolation (par exemple des splines ou des fonctions de base radiale) sont utilisées pour connecter les points identifiés, de sorte à obtenir la fibre neutre associée au toron. Pour chaque toron, une courbe 3D respective est ainsi obtenue. Néanmoins, une comparaison entre la courbe obtenue et plusieurs vues bidimensionnelles est nécessaire pour vérifier la qualité de la modélisation obtenue. Si la fibre neutre ainsi obtenue ne représente pas assez précisément le toron d’intérêt, il est nécessaire de répéter le procédé en rajoutant des plans d’intérêts supplémentaires. Ce procédé de repérage manuel doit être effectué pour chaque toron dans la région d’intérêt, ce qui rend l’extraction manuelle du modèle textile particulièrement longue et coûteuse. De plus, les résultats peuvent dépendre fortement de l’opérateur, ce qui limite la reproductibilité et la fiabilité de l’extraction manuelle. Récemment, certaines méthodes d’extraction automatique ou semi-automatique du modèle textile ont été proposées. Ces méthodes reposent sur des techniques de traitement d’images, par exemple pour identifier les régions du volume appartenant à chacun des composants du matériau tissé ou pour identifier des points clés pour la définition des torons. La plupart de ces méthodes fait appel au tenseur de structures pour extraire des informations d’orientations locales. Ces signatures sont ensuite traitées soit par des algorithmes ad hoc construits à base des heuristiques métier (voir par exemple l’article scientifique « 3D composite reinforcement meso F.E. analyses based on X-ray computed tomography» publié dans « Composite Structures » en 2015), soit par des algorithmes basées sur l’analyse statistique des données (voir par exemple l’article scientifique « Quantification of the internal structure and automatic generation of voxel models of textile composites from X-ray computed tomography data » de I. Stramit et al., publié dans « Composites Part A: Applied Science and Manufacturing » en 2015). Il a été également proposé de traiter ces signatures par des algorithmes de type apprentissage profond (voir par exemple « Descriptive modeling of textiles using FE simulations and deep learning » de A. Mendoza et al., publié dans « Composites Science and Technology » en 2021). Toutefois, chacune de ces méthodes est développée pour un motif de croisement des torons bien précis et n’est pas applicable en général. En outre, ces méthodes sont souvent peu robustes aux erreurs (elles ont tendance à propager les erreurs de positionnement des centres d’une coupe à l’autre), et ne disposent d’aucun moyen de contrôle de telles erreurs. Il existe donc un besoin de développer des outils pour rendre l’extraction de fibres neutres de torons d’in matériau composite tissé plus rapide, reproductible et fiable. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment en déterminant une représentation spatiale d’un squelette d’un toron d’un matériau tissé composite à partir de points repérés manuellement et d’une base de données comprenant une multiplicité de structures de torons. Grâce à l’application d’une technique d’apprentissage de représentations à la base de données, il est possible de synthétiser les informations contenues dans la base de données et de les utiliser pour déterminer la structure d’un nouveau toron. Grâce à l’utilisation des informations extraites par l’analyse de la base de données, le nombre de points à repérer manuellement pour obtenir une représentation spatiale d’un squelette d’un toron est fortement réduit. Un premier aspect de l’invention concerne ainsi un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de détermination d’une représentation spatiale d’un squelette d’un toron d’une portion de pièce en matériau composite tissé, le toron s’étendant selon une direction prédéterminée, ledit procédé comprenant : Obtenir, à partir d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon la direction prédéterminée, un espace latent de la base de données, la base de données étant décrite dans l’espace latent par un ensemble de variables latentes ; Recevoir un ensemble de coordonnées spatiales du toron ; Déterminer la représentation spatiale du squelette du toron à partir de l’ensemble de coordonnées spatiales reçues, ladite représentation spatiale du squelette du toron étant fonction des variables latentes. Par « toron », il est entendu un assemblage d’un ou plusieurs faisceaux de fibres (aussi nommés mèches). Souvent les faisceaux de fibres sont torsadés entre eux pour améliorer la cohésion du toron. Par « squelette », il est entendu un modèle paramétrique d’un toron comprenant une série de coordonnées spatiales de centres du toron. En d’autres termes, le squelette (ou « fibre neutre » du toron) représente le « chemin » du centre du toron dans l’espace à l’intérieur de la portion de pièce en matériau composite tissé. Par « portion de pièce », il est entendu tout ou partie de la pièce. Par « représentation spatiale d’un squelette d’un toron », il est entendu une représentation décrivant la structure du squelette du toron. La représentation spatiale peut comprendre par exemple un ensemble de coordonnées spatiales en deux dimensions ou en trois dimensions. Alternativement, la représentation spatiale peut comprendre une ou plusieurs fonctions mathématiques donnant une coordonnée spatiale du squelette en fonction d’une autre coordonnée spatiale. Par exemple la représentation spatiale d’un squelette d’un toron peut avoir la forme ou . Par « espace latent », il est entendu un espace représentant les éléments de la base de données au moyen de leurs caractéristiques principales. L’espace latent est décrit par des variables latentes qui peuvent être utilisées pour décrire les éléments de la base de données. L’espace latent est par exemple obtenu en appliquant une technique d’apprentissage de représentations à la base de données. Par « technique d’apprentissage de représentations », il est entendu une méthode d’apprentissage automatique capable de détecter automatiquement des caractéristiques permettant de décrire, souvent sous une forme simplifiée, la base de données en entrée. Par exemple, une technique d’apprentissage de représentations peut fournir une représentation de la base de données en entrée en utilisant une base réduite. Des exemples de modèles d’apprentissage de représentations sont l’analyse en composantes principales, les auto-encodeurs ou des réseaux de neurones récurrents. La représentation spatiale du squelette toron est donc obtenue en minimisant une fonction de coût déterminé à partir de la distance entre des points connus et leurs prédictions fournies par le modèle. Le procédé ci-dessus permet d’utiliser une représentation simplifiée de la base de données pour obtenir, en partant de l’ensemble de coordonnées du toron, une représentation spatiale d’un squelette d’un toron. La représentation ainsi obtenue est une fonction de variables latentes décrivant la base de données dans l’espace latent. La fonction exprimant le squelette peut par exemple être trouvée en minimisant une différence entre l’ensemble de coordonnées du toron et une combinaison linéaire de variables latentes. Le modèle d’apprentissage automatique ainsi entraîné est donc généralisé et capable de fournir des prédictions précises pour tout type de motif de croisement de torons, pourvu que ce motif soit suffisamment représenté dans la base de données. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l’espace latent de la base de données est obtenu à l’aide d’une technique d’apprentissage de représentations choisie dans une liste comprenant : analyse en composantes principales, auto-encodeur, réseaux de neurones récurrents. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, la pièce en matériau composite tissé est une pièce aéronautique. Par exemple la pièce aéronautique est une aube de moteur. Dans un ou plusieurs modes de réalisation : L’obtention de l’espace latent représentatif de la base de données comprend une analyse en composantes principales de ladite base de données, les variables latentes étant P composantes principales ; La représentation spatiale du squelette du toron comprend un ensemble de points associés à des coordonnées respectives , dans lequel est égal à une combinaison linéaire de type , avec P coefficients réels. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, les coefficients sont déterminés en minimisant un écart entre les coordonnées spatiales reçues et les valeurs de la combinaison linéaire évaluée pour les positions . Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l’écart minimisé est de la forme . Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l’obtention de l’espace latent représentatif de la base de données comprend l’application d’un modèle de type autoencodeur à la base de données. Dans un ou plusieurs modes de réalisation : L’obtention de l’espace latent représentatif de la base de données comprend l’application d’un modèle de type autoencodeur à la base de données ; Les variables latentes de la base de données sont de type , étant une représentation spatiale d’un squelette appartenant à la base de données. Dans un ou plusieurs modes de réalisation, lequel l’obtention des variables latentes de la base de données comprend la détermination de deux fonctions et choisies de sorte à minimiser l’écart entre X et . Dans un ou plusieurs modes de réalisation, l’obtention de l’espace latent représentatif de la base de données comprend l’application d’un modèle de type réseau de neurones récurrents. Un deuxième aspect de l’invention porte sur un dispositif de détermination d’une représentation spatiale d’un squelette d’un toron d’une portion de pièce en matériau composite tissé, le toron s’étendant selon une direction x prédéterminée, ledit dispositif comprenant : Une interface d’entrée pour recevoir : Des variables latentes décrivant un espace latent d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon la direction prédéterminée ; Un ensemble de coordonnées spatiales du toron ; Un circuit configuré pour déterminer la représentation spatiale du squelette du toron à partir de l’ensemble de coordonnées spatiales , la représentation spatiale étant fonction des variables latentes. Le dispositif selon le deuxième aspect de l’invention permet la détermination de la représentation spatiale du squelette du toron en utilisant le procédé selon le premier aspect de l’invention. Un troisième aspect de l’invention porte sur un dispositif de détermination d’un espace latent d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon une direction x prédéterminée, ledit dispositif comprenant : Une interface d’entrée pour recevoir la base de données ; Un circuit pour obtenir l’espace latent en appliquant à la base de données une technique d’apprentissage de représentations ; Une interface de sortie pour fournir un ensemble de variables latentes représentant la base de données dans l’espace latent. Le dispositif de détermination de l’espace latent ci-dessus permet, en appliquant une technique d’apprentissage de représentations, de synthétiser les informations contenues dans la base de données en déterminant les caractéristiques principales des squelettes de torons compris dans la base de données. La technique d’apprentissage de représentations est comprise dans un ensemble comprenant : analyse en composantes principales, auto-encodeur, réseaux de neurones récurrents. Les variables latentes fournies par le dispositif de détermination de l’espace latent selon le troisième aspect de l’invention peuvent être utilisées par le dispositif de détermination de la structure spatiale du toron selon le deuxième aspect de l’invention. Un quatrième aspect de l’invention porte sur un produit programme informatique comprenant les instructions pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 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 D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description, qui peut être lue en regard des figures. Ces figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La représente schématiquement une représentation paramétrique d’un toron. La représente une image tomographique d’un matériau composite tissé. La représente schématiquement le procédé d’extraction manuelle d’un modèle textile selon l’état de l’art. La représente un ordinogramme d’un procédé de détermination d’une représentation spatiale d’un squelette d’un toron selon le premier aspect de l’invention. La représente un exemple de base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons. La représente 6 composantes principales obtenues à partir de la base de données de la . La représente un exemple de mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention. La représente un exemple de mise en œuvre du procédé selon le premier aspect de l’invention. La représente un exemple de dispositif de détermination d’un squelette d’un toron selon le deuxième aspect de l’invention. La représente un exemple de dispositif de détermination d’un espace latent d’une base de données selon le troisième aspect de l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE Les Figures 1, 2 et 3 ont été décrites en relation à l’état de la technique. La représente un ordinogramme du procédé 100 de détermination d’une représentation spatiale d’un squelette d’un toron selon le premier aspect de l’invention. Le procédé 100 comprend une étape 110 d’obtention d’un espace latent d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons. Les squelettes de torons appartenant à la base de données s’étendent selon la même direction que le toron dont on veut déterminer le squelette. Par exemple la direction peut être une direction trame ou chaîne du matériau composite tissé. L’étape 110 permet donc de trouver les caractéristiques principales des squelettes formant la base de données et de les représenter sous forme de variables latentes. Le procédé 100 selon le premier aspect de l’invention comprend en outre une étape 120 de recevoir un ensemble de coordonnées spatiales du toron dont on veut déterminer la représentation spatiale. La représentation spatiale du toron est déterminée, lors de l’étape 130, à partir de l’ensemble de coordonnées spatiales et des variables latentes déterminées lors de l’étape 110. En particulier, la représentation spatiale du toron est obtenue sous forme d’une fonction des variables latentes. Selon un mode de réalisation, l’étape 130 de détermination de la représentation spatiale du squelette du toron comprend la minimisation d’une fonction de coût prenant en compte la différence entre l’ensemble de coordonnées spatiales du toron est une fonction des variables latentes. Selon un mode de réalisation du procédé 100 selon l’invention, l’espace latent de la base de données est déterminé en appliquant une technique d’apprentissage de représentations. La figure 5 illustre une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons. En particulier la représente 34 torons sens chaîne, chaque toron étant décrit par 433 points. Les représentations spatiales de squelettes illustrées à la sont bidimensionnelles et appartiennent au plan xz. Les représentations spatiales de squelettes montrées à la résultent d’une identification manuelle suivie d’interpolations de type « spline » ou « RBF ». Selon un mode de réalisation du procédé 100 selon le premier aspect de l’invention, la technique d’apprentissage de représentations appliquée à la base de données lors de l’étape 110 est de type analyse en composantes principales ou ACP. La Figure 6 illustre les 6 premières composantes principales ou modes propres obtenus en appliquant l’ACP à la base de données illustrée à la . Les 6 composantes principales, appelées également modes propres ou modes principaux, permettent de décrire 99% de la variance des données illustrées à la . En d’autres termes, une combinaison linéaire des 6 modes illustrés à la permettent de décrire un squelette de la base de données avec une erreur inférieure à 1% de la variance de données. Dans ce cas, l’espace latent de la base de données comprend donc le 6 premiers modes principaux d’une analyse en composantes principales de la base de données. En d’autres termes, lorsque le squelette du toron à déterminer est évalué sur un ensemble de points d’interrogation avec , la représentation spatiale du toron déterminée à l’aide du procédé 100 selon le premier aspect de l’invention est sous la forme , les poids étant déterminés pour approximer les points d’interrogation. On entend par point d’interrogation un point du squelette du toron qui a été déterminé, par exemple, manuellement. La détermination du squelette complet comprend la reconstruction d'une courbe passant par ces points (ou au plus près de ces points, comme détaillé plus bas) d'interrogation, qui soit représentative d'un squelette de toron. Selon un mode de réalisation, les poids sont déterminés grâce à la méthode des moindres carrés en minimisant l’écart , P étant le nombre de composantes principales. La illustre un exemple de représentation spatiale 80a d’un squelette de toron obtenu à l’aide du procédé ci-dessus en utilisant 5 points d’interrogations P. Les lignes en tirets I représentent des interpolations standard (quadratique, cubique et à fonctions de base radiale) des 5 points d’interrogation P. Il apparaît sur la que le squelette 90a trouvé grâce au procédé 100 selon le premier aspect de l’invention permet de trouver une bonne reconstruction du squelette avec seulement 5 points d’interrogations, ce qui n’est pas possible en utilisant les techniques d’interpolation standard donnant les courbes I. La illustre un exemple de représentation spatiale 90b d’un squelette de toron obtenu à l’aide du procédé selon le premier aspect de l’invention en utilisant 8 points d’interrogations P. Cette figure montre que les méthodes standard d’interpolation nécessitent au moins 8 points pour décrire correctement le chemin du toron. Selon un autre mode de réalisation du procédé 100 selon le premier aspect de l’invention, la technique d’apprentissage de représentations utilisée lors de l’étape 110 est un modèle d’apprentissage automatique de type encodeur. Selon ce mode de réalisation, les variables latentes ont une forme de type , étant une représentation latente d’un squelette appartenant à la base de données. La fonction est donc utilisée pour reconstruire une représentation spatiale du toron à partir de points repérés manuellement. La phase d’apprentissage consiste donc à identifier les hyper paramètres du modèle, par exemple les poids du réseau de neurones représentant l’autoencodeur, permettant de minimiser l’écart entre et . L’autoencodeur est donc une alternative à l’analyse en composantes principales comme modèle de représentation pour approximer les points du squelette. Selon un autre mode de réalisation, la technique d’apprentissage de représentation utilise un réseau de neurones récurrents ou RRN d’après la terminologie anglaise « Recurrent Neural Network ». Dans ce cas l’ensemble de points appartenant au squelette du toron est une série temporelle de coordonnées . La représentation spatiale du squelette du toron possède la forme avec une série de points d’entrée , une série de points de sortie , et l’espace latent correspondant. Ainsi, la fonction est appliqué sur l’entrée courante mais fournit une solution selon les conditions cumulées des entrée précédentes. La fonction est un modèle d’apprentissage récurrent, par exemple un réseau de neurones récurrent. Une alternative au réseau de neurones récurrents est toute approche de prédiction (ou « forecasting » selon la terminologie anglaise) qui, à partir d’une séquence de centres de torons (x 0 ,..x n ) permet de faire la prédiction (x n+1 ,..x n +m ). En cas de reconstruction tridimensionnelle du squelette du toron, il est possible d’envisager deux modèles unidimensionnels et ou un seul modèle bidimensionnel . La illustre un mode de réalisation du dispositif de détermination 90 d’une structure spatiale d’un squelette d’un toron selon un mode de réalisation de l’invention. Le dispositif 90 comprend une interface d’entrée 91 et un circuit de calcul tel qu’un microprocesseur 92. L’interface d’entrée est configurée pour recevoir un ensemble de variables latentes VL et un ensemble de coordonnées spatiales du toron dont on veut déterminer la structure. Le circuit ou microprocesseur 92 est configuré pour déterminer la représentation spatiale du squelette du toron à partir de l’ensemble de coordonnées spatiales , la représentation spatiale étant fonction des variables latentes. Selon un mode de réalisation, le dispositif 90 est configuré pour mettre en œuvre le procédé 100 selon le premier aspect de l’invention. La figure 9 représente un dispositif 901 de détermination d’un espace latent d’une base de données D comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon une direction prédéterminée. Le dispositif 901 comprend une interface d’entrée 910 pour recevoir la base de données D. Le dispositif 901 comprend en outre un circuit ou microprocesseur 920 pour obtenir l’espace latent en appliquant à la base de données une technique d’apprentissage de représentations et une interface de sortie 930 pour fournir un ensemble de variables latentes VL représentant la base de données dans l’espace latent. Procédé (100), mis en œuvre par ordinateur, de détermination d’une représentation spatiale d’un squelette d’un toron d’une portion de pièce en matériau composite tissé, le toron s’étendant selon une direction prédéterminée, ledit procédé comprenant : Obtenir (110), à partir d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon la direction prédéterminée, un espace latent représentatif de la base de données, la base de données étant décrite dans l’espace latent par un ensemble de variables latentes ; Recevoir (120) des coordonnées spatiales de points du squelette du toron situés à des positions respectives le long de la direction prédéterminée ; Déterminer (130) la représentation spatiale du squelette du toron à partir des coordonnées spatiales obtenues, ladite représentation spatiale du squelette du toron étant fonction des variables latentes. Procédé selon la revendication précédente dans lequel l’espace latent de la base de données est obtenu à l’aide d’une technique d’apprentissage de représentations choisie dans une liste comprenant : analyse en composantes principales, auto-encodeur, réseaux de neurones récurrents. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel la pièce en matériau composite tissé est une pièce aéronautique. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel : L’obtention de l’espace latent représentatif de la base de données comprend une analyse en composantes principales de ladite base de données, les variables latentes étant P composantes principales ; La représentation spatiale du squelette du toron comprend un ensemble de points associés à des coordonnées respectives , dans lequel est égal à une combinaison linéaire de type , avec P coefficients réels. Procédé selon la revendication précédente dans lequel les coefficients sont déterminés en minimisant un écart entre les coordonnées spatiales reçues et les valeurs de la combinaison linéaire évaluée pour les positions . Procédé selon la revendication précédente dans lequel l’écart minimisé est de la forme . Procédé selon l’une des revendications 1 à 3 dans lequel : L’obtention de l’espace latent représentatif de la base de données comprend l’application d’un modèle de type autoencodeur à la base de données ; Les variables latentes de la base de données sont de type , étant une représentation spatiale d’un squelette appartenant à la base de données. Procédé selon la revendication précédente dans lequel l’obtention des variables latentes de la base de données comprend la détermination de deux fonctions et choisies de sorte à minimiser l’écart entre X et . Procédé selon l’une des revendications 1 à 3 dans lequel l’obtention de l’espace latent représentatif de la base de données comprend l’application d’un modèle de type réseau de neurones récurrents. Dispositif de détermination d’une représentation spatiale (S) d’un squelette d’un toron d’une portion de pièce en matériau composite tissé, le toron s’étendant selon une direction x prédéterminée, ledit dispositif comprenant : Une interface d’entrée (91) pour recevoir : Des variables latentes (VL) décrivant un espace latent d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon la direction prédéterminée ; Un ensemble de coordonnées spatiales du toron ; Un circuit (92) configuré pour déterminer la représentation spatiale (S) du squelette du toron à partir de l’ensemble de coordonnées spatiales , la représentation spatiale étant fonction des variables latentes. Dispositif (901) de détermination d’un espace latent d’une base de données comprenant des représentations spatiales de squelettes de torons s’étendant selon une direction prédéterminée, ledit dispositif comprenant : Une interface d’entrée (910) pour recevoir la base de données (D) ; Un circuit (920) pour obtenir l’espace latent en appliquant à la base de données une technique d’apprentissage de représentations ; Une interface de sortie (930) pour fournir un ensemble de variables latentes (VL) représentant la base de données (B) dans l’espace latent. Produit programme informatique comprenant les instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.