Procédé de contrôle non destructif d’une pièce composite tissée ( 1 ), dans lequel un volume tomographique ( 2 ) préalablement acquis et reconstruit est divisé en une pluralité de zones de visualisations ( 3 ), caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes de : pré-traitement ( E1 ) dudit volume tomographique ( 2 ), comprenant un découpage ( E13 ) des zones de visualisations ( 3 ) du volume tomographique ( 2 ) en des sous-volumes ( 4 ) tridimensionnels ; traitement ( E2 ) de chaque sous-volume ( 4 ), ledit traitement comprenant, pour chaque sous-volume ( 4 ), d’une part, une extraction ( E21 ) d’un vecteur descripteur ( 5 ), ladite extraction mettant en œuvre une analyse d’image au moyen d’un modèle de représentation ( 9 ) préalablement appris, ladite analyse d’image décomposant chaque sous-volume ( 4 ) en une pondération appliquée à une pluralité de descripteurs dudit modèle de représentation ( 9 ), le vecteur descripteur ( 5 ) étant composé des poids de cette décomposition, et d’autre part, une projection ( E22 ) du vecteur descripteur ( 5 ) extrait dans un modèle de réduction de dimension ( 10 ) préalablement appris, de manière à condenser le vecteur descripteur ( 5 ) en un vecteur descripteur réduit ( 6 ), de dimension plus faible ; post-traitement ( E3 ) des vecteurs descripteurs réduits ( 6 ), comprenant : d’une part une conversion ( E31 ), au moyen d’un modèle d’estimation de vraisemblance ( 11 ) préalablement appris, du vecteur descripteur réduit ( 6 ) de chaque sous-volume ( 4 ) en une valeur scalaire ( 7 ), ladite valeur scalaire ( 7 ) représentant une vraisemblance d’appartenance du sous-volume à une classe saine, et d’autre part une agrégation ( E32 ) par calcul de moyenne des valeurs scalaires ( 7 ) dans chacune des zones de visualisation ( 3 ), le résultat de ce calcul étant une estimation de l’appartenance ( 8 ) à la classe saine pour chaque zone de visualisation ( 3 ) du volume tomographique ( 2 ) ; et contrôle ( E4 ) d’une présence de défauts ( d ) sur la pièce composite tissée ( 1 ), en fonction des estimations de l’appartenance ( 8 ) à la classe saine des zones de visualisation ( 3 ) du volume tomographique ( 2 ) ainsi obtenues. Procédé selon la revendication 1, comprenant une étape de création ( A1 ) du modèle de représentation ( 9 ), propre à permettre l’extraction ( E21 ) de vecteurs descripteurs ( 5 ), et comprenant des étapes de : sélection ( A10 ) de sous-volumes de référence ( 4r ), formant un volume tomographique de référence ( 2 r), annotés comme étant d’un type sain ou d’un type défectueux, diversification ( A12 ) des sous-volumes de référence ( 4r ), ladite diversification ( A12 ) mettant en œuvre une multiplication et une transformation géométrique d’un ou plusieurs sous-volumes de référence ( 4r ), et apprentissage ( A14 ) d’un réseau de neurones au moyen des sous-volumes de référence ( 4r ) diversifiés pour obtenir un modèle de représentation ( 9 ) des sous-volumes de référence ( 4r ), l’apprentissage mettant en œuvre une fonction d’erreur et un algorithme d’optimisation. Procédé selon la revendication 2, comprenant une étape de création ( A2 ) du modèle de réduction de dimension ( 10 ) propre à permettre la projection ( E22 ) de vecteurs descripteurs ( 5 ) extraits, et comprenant la mise en œuvre : de l’extraction ( E21 ) de vecteurs descripteurs de référence ( 5r ) des sous-volumes de référence ( 4r ), au moyen du modèle de représentation ( 9 ), d’un calcul de construction ( A21 ) d’un espace réduit, ledit calcul de construction ( A21 ) mettant en œuvre une orthogonalisation d’une première matrice de covariance des vecteurs descripteurs de référence ( 5r ) extraits. Procédé selon la revendication 3, comprenant une étape de création ( A3 ) du modèle d’estimation de vraisemblance ( 11 ), propre à permettre la conversion ( E31 ) de vecteurs descripteurs réduits ( 6 ), ledit apprentissage mettant en œuvre : la projection ( E22 ), dans l’espace réduit, des vecteurs descripteurs de référence ( 5r ) extraits annotés comme étant type sain, de manière à les condenser en des vecteurs descripteurs de référence réduits ( 6r ) de type sain, et un calcul ( A31 ) d’une seconde matrice de covariance ( 12 ) des vecteurs descripteurs de référence réduits ( 6r ) de type sain représentant un domaine de la classe saine. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la projection ( E22 ) du vecteur descripteur ( 5 ) en un vecteur descripteur réduit ( 6 ) met en œuvre une méthode d’analyse en composantes principales (PCA). Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 4, dans lequel la création ( A1 ) du modèle de représentation ( 9 ) comprend un regroupement ( A13 ) des sous-volumes de référence ( 4r ) obtenus par la diversification ( A12 ) en des sous-ensembles comprenant chacun des sous-volumes de référence ( 4r ) de types sain et défectueux. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le pré-traitement ( E1 ) comprend une étape de normalisation globale des niveaux de gris ( E12 ) du volume tomographique ( 3 ) adapté pour en améliorer le contraste. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le découpage ( E13 ) des zones de visualisations ( 3 ) met en œuvre un recouvrement entre chaque paire de sous-volume ( 4 ) adjacent, d’une même zone de visualisation ( 3 ) uniquement, afin de minimiser le taux de fuite. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel le pré-traitement ( E1 ) comprend une étape de correction locale ( E14 ) du contraste mettant en œuvre une normalisation d’histogramme de chaque sous-volume ( 4 ) découpé. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le contrôle ( E4 ) d’une présence de défauts ( d ) sur la pièce composite tissée ( 1 ) met en œuvre une comparaison des estimations de l’appartenance ( 8 ) à la classe saine à un seuil prédéfini. Produit programme d'ordinateur, comprenant des instructions de code pour exécuter le procédé de contrôle non destructif selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsqu'il est exécuté sur des moyens de traitement d’une unité de calcul.