Procédé de contrôle non destructif d’une pièce, caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes: - acquisition d’au moins une image de ladite pièce, ladite image étant formée par un ensemble d’éléments d’images, - classification par un ensemble de réseaux de neurones d’un ensemble de scores de défaut pour chaque élément d’image, chaque réseau de neurones assignant à chaque élément d’image un score de défaut, - détermination pour chaque élément d’image, d’un indicateur de défaut maximal à partir dudit ensemble de scores de défaut correspondant, - calcul, pour chaque élément d’image, d’une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image, - attribution d’un label de défaut à tout élément d’image ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé, et - rejet de ladite pièce au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que ledit ensemble de scores de défaut assigné à chaque élément d’image suit une densité de probabilité gaussienne. Procédé selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l’indicateur de défaut maximal de chaque élément d’image est déterminé en calculant le maximum d’un ensemble de log-vraisemblances négatives des scores de défaut assignés audit élément d’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’indicateur de défaut maximal suit une loi de Gumbel dont le paramètre de position dépend du nombre de réseaux de neurones. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la valeur de probabilité de défaut d’un élément d’image correspond à la fonction de répartition de la loi de Gumbel sur l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, caractérisé en ce que les différents réseaux dudit ensemble de réseaux de neurones sont indépendamment entraînés de manière à ce que la log-vraisemblance négative soit minimale sur les éléments d’image sains et maximale sur les éléments d’image de défaut. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que chaque réseau de neurone est entraîné selon une technique de minimisation de l’entropie croisée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la pièce est une pièce aéronautique. Système de contrôle non destructif d’une pièce à partir d’une image (9) de ladite pièce (11), ladite image étant formée par un ensemble d’éléments d’images, caractérisé en ce qu’il comporte : - un module de classification (5) comprenant un ensemble de réseaux de neurones (51), chaque réseau de neurones étant configuré pour assigner à chaque élément d’image un score de défaut, classifiant ainsi un ensemble de scores de défaut pour chaque élément d’image, et - un module de calcul (7) configuré pour : déterminer pour chaque élément d’image, un indicateur de défaut maximal à partir dudit ensemble de scores de défaut correspondant, calculer pour chaque élément d’image une valeur de probabilité de défaut en fonction de l’indicateur de défaut maximal associé audit élément d’image, attribuer un label de défaut à tout élément d’image ayant une valeur de probabilité de défaut qui dépasse un seuil élémentaire prédéterminé, et rejeter ladite pièce (11) au cas où le nombre d’éléments d’image présentant des labels de défaut dépasse un seuil global prédéterminé. Système selon la revendication 9, caractérisé en ce qu’il comporte un dispositif d’imagerie (3) configuré pour acquérir l’image (9) de ladite pièce (11), ladite image étant une image volumique ou surfacique formée par ledit ensemble d’éléments d’images dont chaque élément comprend au moins un pixel.