Procédé (100) de détection de défaut pour une pièce aéronautique à partir d’au moins une image (200) à contrôler de la pièce aéronautique subdivisée en une pluralité de sous-images (201), le procédé (100) comprenant les étapes suivantes : Entrainement (101) supervisé, pendant une pluralité d’époques d'entrainement, d’un réseau de neurones artificiels configuré pour fournir une probabilité de défaut pour chaque pixel (2010) d’une sous-image (201) d'entrainement d'une image (200) d’entrainement, Pour chaque époque d'entrainement et pour chaque image (200) d’un set de validation (V1), création (102) d’une matrice de probabilités de défaut à partir d’une fusion de probabilités de défaut déterminées pour chaque pixel (2010) de chaque sous-image (201) de l’image (200) du set de validation (V1), Pour chaque époque d'entrainement, détermination (103), à partir des matrices de probabilités de défaut associées à ladite époque d'entrainement, d’une courbe de détection des défauts en fonction de fausses alarmes, Détermination (104) d’un ensemble des N meilleures époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement en fonction des courbes de détection des défauts en fonction des fausses alarmes et d’un critère métier, N étant un entier supérieur ou égal à 1, Pour chaque époque d'entrainement des N meilleures époques, application (105), sur chaque sous-image (201) de l’image (200) à contrôler, du réseau de neurones artificiels avec des paramètres associés à ladite époque, pour obtenir une sous-image contrôlée associée à ladite époque d'entrainement, . Pour chaque sous-image (201) de l’image (200) à contrôler, fusion (106) des matrices de résultat des N sous-images contrôlées pour obtenir des probabilités de présence de défaut sur la sous-image (201). Procédé (100) selon la revendication 1, selon lequel l’entraînement supervisé est réalisé, pour la pluralité d’époques, à partir d’une base de données d’entraînement, le nombre d’époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement étant déterminé par un critère d'arrêt, chaque époque d'entrainement parmi la pluralité d'époques d'entrainement étant associée à un numéro, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité de sous-images (201) pour chaque image (200) d’une pluralité d’images (200) d’entraînement de pièces aéronautiques, chaque sous-image (201) étant associée à une information de défaut pour chaque pixel (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, selon lequel l'étape de création (102) d'une matrice de probabilité de défaut associée à chaque époque d’entrainement et associée à chaque image (200) du set de validation (V1) se fait selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque sous-image (201) de l'image (200) du set de validation (V1), utilisation (1021) sur la sous-image (201), du réseau de neurones artificiels avec les paramètres associés à ladite époque, pour obtenir une probabilité de défaut pour chaque pixel (2010) de la sous-image (201), Association (1022) à chaque pixel (2010) de l’image (200) du set de validation (V1), une probabilité de défaut de pixel calculée à partir de la fusion de chaque probabilité de défaut obtenue pour le pixel (2010) ; Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, dans lequel l'étape de détermination (103) d’une courbe de détections de défauts en fonction des fausses alarmes associée à une époque d'entrainement se fait selon les sous-étapes suivantes : Pour chaque seuil d’une pluralité de seuils compris dans un intervalle de seuils prédéfini, et pour chaque image (200) du set de validation (V1) : Seuillage (1031) de la matrice de probabilités de défaut associée à ladite image (200) et à ladite époque par le seuil ; Pour chaque ensemble de pixels (2010) adjacents de ladite image (200) du set de validation (V1) ne comprenant que des pixels associés à une probabilité de défaut de pixel non nulle dans la matrice de probabilités de défaut seuillée associée à l'image (200) : Si aucun pixel (2010) de l’ensemble de pixels (2010) n’est associé à une information de défaut non nulle dans le set de validation (V1), incrémentation (1032) d’un nombre de fausses alarmes associé au seuil ; Pour chaque ensemble de pixels adjacents d’information de défaut non nulle dans le set de validation (V1), si au moins un pixel (2010) de cet ensemble de pixels est associé à une probabilité de défaut de pixel non nulle dans la matrice de probabilités de défaut seuillée, incrémentation (1033) d’un nombre de détections associé au seuil ; Tracé (1034) d’une courbe (1081), associée à ladite époque, représentant le nombre de détections en fonction du nombre de fausses alarmes, comportant un point (1082) par seuil, correspondant au nombre de détections et au nombre de fausses alarmes associés au seuil ; Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, selon lequel, pour chaque époque d'entrainement parmi l'ensemble des N meilleures époques d'entrainement, le résultat de contrôle d’une sous-image est une matrice dont chaque coefficient correspond à une probabilité de défaut pour chaque pixel (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l'une quelconques des revendications précédentes, selon lequel le réseau de neurones artificiels est configuré pour fournir à partir d’une sous-image (201), une probabilité de défaut par pixel (2010) de la sous-image (201), chaque sous-image (201) de la base de données d’entraînement et chaque sous-image (201) de la base de données de validation (V1) étant associée à une information de défaut par pixel (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l’une des revendications 1 à 5, selon lequel le réseau de neurones artificiels est configuré pour fournir à partir d’une sous-image (201), une probabilité de défaut pour l’ensemble des pixels (2010) de la sous-image (201), chaque sous-image (201) de la base de données d’entraînement et chaque sous-image (201) de la base de données de validation (V1) étant associée à une information de défaut pour l’ensemble des pixels (2010) de la sous-image (201). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel l'étape de détermination (103) de la courbe de détections de défaut comprend en outre une étape de correction (1035) par suppression de chaque point correspondant à un seuil pour lequel le nombre de fausses alarmes associé au seuil est inférieur au nombre de fausses alarmes associé au seuil immédiatement suivant dans l’intervalle de seuils prédéfini suivant l’étape de Tracé, l’étape de suppression étant recommencée à chaque point supprimé à partir du seuil le plus bas restant. Procédé (100) selon la revendication précédente, dans lequel la courbe (1081) corrigée est normalisée par ajout d’un point initial (1083) associé à un nombre de détections nul et à un nombre de fausses alarmes nul et ajout d’un point final (1084) associé au nombre de détections maximal de la courbe (1081) corrigée et à un nombre maximal de fausses alarmes prédéfini, suivant l’étape de correction (1035). Procédé (100) selon la revendication précédente où le critère métier pour la détermination (104) d’un ensemble des N meilleures époques d'entrainement de la pluralité d’époques d'entrainement en fonction des courbes (1081) de détection des défauts est l’aire sous la courbe (1081). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel chaque pixel (2010) d’une image (200) est associé à une position dans l’image (200) et l’étape (102) de création de la matrice de probabilités de défaut pour une image (200) est réalisée en outre à partir de la position associée à chaque pixel (2010) de l’image (200). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, selon lequel lors de la création de la matrice de probabilités de défaut pour une image (200), une fusion est réalisée, pour chaque pixel (2010) de l’image (200) associé à une pluralité de probabilités de défaut, de la pluralité de probabilités de défaut associée au pixel (2010). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, où les probabilités de défaut pour chaque sous-image (201) de l’image à contrôler (200) obtenues à l’issue de l’étape (106) sont fusionnées (107) afin d’obtenir des probabilités de défauts pour l’image à contrôler (200).