Procédé (28) d’optimisation bi-niveau de la localisation d’un ensemble de capteurs de détection de défaut(s) dans une structure par tomographie à ondes élastiques guidées, les capteurs dudit ensemble étant disposés sur ladite structure, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend une optimisation bi-niveau, ladite optimisation bi-niveau comprenant : - une phase d’initialisation (30) d’une configuration de détection de référence, et de génération d’une base de donnée comprenant respectivement un nombre prédéterminé N d’images de référence distinctes de cartographies de l’épaisseur de ladite structure présentant respectivement N défauts distincts d’une image à l’autre, et jusqu’à convergence selon un critère d’arrêt prédéterminé, au moins une itération (38) des étapes successives suivantes : - pour une localisation courante dudit ensemble de capteurs associée à ladite itération, et pour chacun desdits N défauts distincts, obtention (40) de données propres à être mesurées par ledit ensemble de capteurs positionnés selon ladite localisation, - à partir desdites données, et pour chacun desdits N défauts distincts, résolution (42) et obtention d’une solution d’un premier problème d’optimisation bas-niveau de reconstruction par tomographie dudit défaut considéré, ladite solution correspondant à l’image reconstruite de la cartographie de l’épaisseur de ladite structure présentant ledit défaut considéré; - à partir desdites N images reconstruites associées respectivement à chacun desdits N défauts distincts et à partir des N images de référence de la base de donnée associées respectivement à chacun desdits N défauts distincts, détermination (44) d’un critère prédéterminé associé à un deuxième problème d’optimisation haut-niveau de la qualité de reconstruction desdits N défauts distincts, - détermination (46) du gradient dudit critère prédéterminé associé au deuxième problème d’optimisation, - déplacement (52) de chaque capteur de la valeur dudit gradient dudit critère associée à chaque capteur et obtention de la localisation de chaque capteur à utiliser lors de l’itération suivante. Procédé (28) selon la revendication 1, dans lequel l’initialisation (30) de la configuration de détection de référence comprend la définition des éléments appartenant au groupe comprenant au moins les éléments suivants : - la taille de zone de la structure à inspecter au moyen de ladite détection ; - la longueur d’onde d’intérêt ; - le nombre de capteurs théoriquement nécessaires à ladite détection ; - le nombre de capteurs utilisés en pratique ; - le positionnement initial desdits capteurs. Procédé (28) selon la revendication 2, dans lequel ledit positionnement initial desdits capteurs correspond à une disposition circulaire régulière desdits capteurs. Procédé (28) selon la revendication 3, dans lequel ladite phase d’initialisation comprend en outre l’obtention d’une asymétrie dudit positionnement initial par application d’un déplacement de valeur prédéterminée selon une direction aléatoire de chacun desdits capteurs. Procédé (28) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la détermination (46) du gradient dudit critère comprend : pour chacun desdits N défauts distincts : - la détermination (47), d’un double gradient dudit premier problème d’optimisation bas-niveau, par différenciation du gradient dudit premier problème d’optimisation bas-niveau en fonction de ses paramètres ; - la détermination (48) d’une matrice hessienne associée en fonction des données respectivement issues de ladite base de donnée, ladite matrice hessienne étant inversible, - à partir de ladite matrice hessienne, la détermination (49) d’une matrice jacobienne selon une relation d’obtention prédéterminée ; et - à partir de l’ensemble des matrices jacobiennes respectivement associées à chacun desdits N défauts distincts, détermination (50) du gradient dudit critère. Procédé (28) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ledit critère d’arrêt prédéterminé correspond à : - une norme euclidienne du gradient du problème de haut niveau inférieure à un seuil prédéterminé ; ou - l’atteinte d’un nombre maximal d’itérations prédéterminé. Procédé (28) selon la revendication 6, dans lequel ledit seuil prédéterminé correspond à une fraction prédéterminée d’une longueur d’onde d’intérêt initialisée lors de la phase d’initialisation de ladite configuration de détection de référence. Procédé (28) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite base de donnée est reconfigurable en fonction d’une information sur un type de défaut a priori à détecter. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre un procédé d’optimisation bi-niveau de la localisation d’un ensemble de capteurs de détection de défaut(s) dans une structure par tomographie à ondes élastiques guidées, selon l’une quelconque des revendications précédentes. Dispositif (10) d’optimisation bi-niveau de la localisation d’un ensemble de capteurs de détection de défaut(s) dans une structure par tomographie à ondes élastiques guidées, les capteurs dudit ensemble étant disposés sur ladite structure, ledit dispositif étant caractérisé en ce qu’il comprend une unité d’optimisation bi-niveau, ladite unité d’optimisation bi-niveau comprenant : - un module d’initialisation (12) configuré pour initialiser une configuration de détection de référence, et configuré pour générer une base de donnée comprenant respectivement un nombre prédéterminé N d’images de référence distinctes de cartographies de l’épaisseur de ladite structure présentant respectivement N défauts distincts d’une image à l’autre, et mis en œuvre itérativement ; jusqu’à convergence selon un critère d’arrêt prédéterminé, les éléments suivants : - un module d’obtention (14) configuré, pour une localisation courante dudit ensemble de capteurs associée à ladite itération, et pour chacun desdits N défauts distincts, obtenir des données propres à être mesurées par ledit ensemble de capteurs positionnés selon ladite localisation, - un module de résolution (16) configuré pour résoudre et obtenir, à partir desdites données, et pour chacun desdits N défauts distincts, une solution d’un premier problème d’optimisation bas-niveau de reconstruction par tomographie dudit défaut considéré, ladite solution correspondant à l’image reconstruite de la cartographie de l’épaisseur de ladite structure présentant ledit défaut considéré; - un premier module de détermination (18) configuré pour déterminer, à partir desdites N images reconstruites associées respectivement à chacun desdits N défauts distincts et à partir des N images de référence de la base de donnée associées respectivement à chacun desdits N défauts distincts, un critère prédéterminé associé à un deuxième problème d’optimisation haut-niveau de la qualité de reconstruction desdits N défauts distincts, - un deuxième module de détermination (19) configuré pour déterminer le gradient dudit critère, - un module de déplacement (20) configuré pour déplacer chaque capteur de la valeur dudit gradient dudit critère associée à chaque capteur et pour obtenir la localisation de chaque capteur à utiliser lors de l’itération suivante. Système de détection d’anomalie(s) dans une structure par tomographie à ondes guidées au moyen d’un ensemble de capteurs, les capteurs dudit ensemble étant disposés sur ladite structure, ledit système étant caractérisé en ce qu’il comprend : - ledit ensemble de capteurs ; - un dispositif électronique d’optimisation du placement dudit ensemble de capteurs selon la revendication 10 ; - un module de détection d’anomalies par tomographie à ondes guidées configuré pour utiliser les mesures dudit ensemble de capteurs afin de fournir une tomographie de ladite structure. Système selon la revendication 11, dans lequel les capteurs dudit ensemble sont selon l’un des types appartenant au groupe comprenant au moins : - les capteurs piézoélectriques ; - les capteurs EMAT ; - les capteurs FBG ; - les capteurs PVDF. Système selon la revendication 11 ou 12, dans lequel le système est propre à fonctionner en : - mode actif selon lequel les capteurs génèrent et mesurent les ondes guidées, ou en - mode passif selon lequel les capteurs sont configurés pour mesurer les ondes guidées présentes dans la structures naturellement durant son exploitation, les signaux mesurés par lesdits capteurs en mode passif étant propres à être utilisés pour déterminer une fonction représentative de la réponse impulsionnelle de ladite structure. Système selon l’une quelconque des revendications 11 à 13 dans lequel le module de détection d’anomalies par tomographie à ondes guidées configuré pour utiliser les mesures dudit ensemble de capteurs afin de fournir une tomographie de ladite structure comprend un solveur permettant la résolution d’un problème de minimisation sous la forme : où représente la fonction objet caractérisant un défaut de ladite structure, R est un terme de pénalité permettant la régularisation de la solution, représente les champs mesurés via lesdits capteurs dudit ensemble, représente un modèle suivant une équation de Lippmann Schwinger : étant la fonction de Green, solution de l’équation de Helmholtz associée à l’état sain de ladite structure.