Procédé (200), mis en œuvre par un ordinateur, de détermination d’un squelette d’un toron s’étendant dans une direction prédéterminée dans une représentation tridimensionnelle d’une portion de pièce en matériau composite tissé, la représentation tridimensionnelle de la portion de pièce comprenant un ensemble de coupes bidimensionnelles, les coupes bidimensionnelles s’étendant selon un plan normal à la direction prédéterminée et comprenant des sections successives du toron, ledit procédé comprenant : Obtenir (210) un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour déterminer, à partir de la représentation tridimensionnelle de la portion de pièce, des prédictions de positions de centres de sections de torons s’étendant selon la direction prédéterminée dans l’ensemble des coupes bidimensionnelles ; Pour chaque coupe bidimensionnelle parmi un sous-ensemble de coupes bidimensionnelles : Déterminer (220), à l’aide du modèle d’apprentissage automatique obtenu, une prédiction de la position du centre de section du toron dans ladite coupe bidimensionnelle ; et Comparer (230) la prédiction de la position du centre de section du toron à une position de référence du centre de section du toron pour obtenir un indicateur de qualité de la prédiction de la position du centre de section du toron dans la coupe ; Relier (240) les prédictions des positions des centres de sections du toron pour former le squelette du toron. Procédé selon la revendication précédente dans lequel la représentation tridimensionnelle est obtenue par tomographie. 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’indicateur de qualité de la prédiction de la position du centre de section du toron dans la coupe est une fonction de la différence entre la prédiction de la position du centre de section du toron et la position de référence du centre de section du toron. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre : pour chaque coupe pour laquelle l'indicateur de qualité associé à la position prédite ne vérifie pas un critère de qualité prédéterminé, corriger la position prédite en lui attribuant la position de référence. Procédé selon la revendication précédente dans lequel le critère de qualité prédéterminé comprend la définition d’un voisinage (V) autour de la position de référence (P0), le critère de qualité prédéterminé étant satisfait si la prédiction de la position (P1) déterminée à l’aide du modèle d’apprentissage automatique appartient au voisinage (V). Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre : recevoir, pour au moins une coupe bidimensionnelle parmi l’ensemble des coupes bidimensionnelles, un ensemble de positions de centres de section de torons vérifiées, la position de référence du centre de section du toron appartenant audit ensemble de positions de centres de section de torons vérifiées. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel la position de référence du centre de section du toron correspond à la position du centre de section du toron prédite par le modèle dans une autre coupe bidimensionnelle du sous-ensemble de coupes bidimensionnelles. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel : les coupes bidimensionnelles de la représentation tridimensionnelles sont des coupes indexées successives selon la direction prédéterminée, chaque coupe étant associée à une valeur respective d’un indice i ; la position de référence correspond à la position du centre de section du toron prédite par le modèle dans une coupe de référence d’indice i R ; la valeur absolue de la différence entre i R et i C est inférieure à une valeur prédéterminée, i C étant l’indice de la coupe à laquelle la position du centre de section du toron est déterminée. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre obtenir (250), à partir des indicateurs de qualité déterminés, un indicateur global de qualité de la détermination du squelette du toron dans lequel l’indicateur global de qualité est obtenu à partir du pourcentage de prédictions vérifiant un critère de qualité prédéterminé ou à partir d’une combinaison linéaire d’indicateurs de qualité. Procédé (100), mis en œuvre par ordinateur, d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer un squelette d’un toron s’étendant dans une direction prédéterminée dans une portion de pièce en matériau composite tissé, le procédé comprenant : Recevoir (110) une pluralité de représentations tridimensionnelles d’une pluralité respective de portions de pièce en matériau composite tissé, chaque représentation tridimensionnelle comprenant un ensemble respectif de coupes bidimensionnelles, les coupes bidimensionnelles s’étendant selon un plan normal à la direction prédéterminée et représentant des sections de torons s’étendant selon la direction prédéterminée, les coupes bidimensionnelles étant annotées avec un ensemble de positions correspondant à des centres de section de torons s’étendant selon la direction prédéterminée ; Entraîner (120) le modèle d’apprentissage automatique en utilisant les coupes bidimensionnelles annotées, le modèle d’apprentissage automatique entraîné prenant en entrée une coupe bidimensionnelle et étant configuré pour fournir en sortie une prédiction des positions des centres de torons dans ladite coupe bidimensionnelle, l’entraînement étant réalisé en optimisant une fonction de coût dépendant d’une différence entre des positions prédites et des positions de la coupe bidimensionnelle annotée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 10 dans lequel le modèle d’apprentissage automatique est entraîné conformément à la revendication 11. Dispositif de détermination d’un squelette d’un toron s’étendant dans une direction prédéterminée dans une représentation tridimensionnelle d’une portion de pièce en matériau composite tissé, la représentation tridimensionnelle de la portion de pièce comprenant un ensemble de coupes bidimensionnelles, les coupes bidimensionnelles s’étendant selon un plan normal à la direction prédéterminée et comprenant des sections successives du toron, ledit dispositif comprenant : une interface d’entrée pour obtenir (210) un modèle d’apprentissage automatique entraîné pour déterminer, à partir de la représentation tridimensionnelle de la portion de pièce, des prédictions de positions de centres de sections de torons s’étendant selon la direction prédéterminée dans l’ensemble des coupes bidimensionnelles ; un circuit configuré pour : Pour chaque coupe bidimensionnelle parmi un sous-ensemble de coupes bidimensionnelles : Déterminer (220), à l’aide du modèle d’apprentissage automatique obtenu, une prédiction de la position du centre de section du toron dans ladite coupe bidimensionnelle ; et Comparer (230) la prédiction de la position du centre de section du toron à une position de référence du centre de section du toron pour obtenir un indicateur de qualité de la prédiction de la position du centre de section du toron dans la coupe ; Relier (240) les prédictions des positions des centres de sections du toron pour former le squelette du toron ; et Déterminer (250), à partir des indicateurs de qualité déterminés, un indicateur global de qualité de la détermination du squelette du toron. Dispositif d’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique pour déterminer un squelette d’un toron s’étendant dans une direction prédéterminée dans une portion de pièce en matériau composite tissé, le dispositif comprenant : Une interface d’entrée pour recevoir (110) une pluralité de représentations tridimensionnelles d’une pluralité respective de portions de pièce en matériau composite tissé, chaque représentation tridimensionnelle comprenant un ensemble respectif de coupes bidimensionnelles, les coupes bidimensionnelles s’étendant selon un plan normal à la direction prédéterminée et représentant des sections de torons s’étendant selon la direction prédéterminée, les coupes bidimensionnelles étant annotées avec un ensemble de positions correspondant à des centres de section de torons s’étendant selon la direction prédéterminée ; Un circuit pour entraîner (120) le modèle d’apprentissage automatique en utilisant les coupes bidimensionnelles annotées, le modèle d’apprentissage automatique entraîné prenant en entrée une coupe bidimensionnelle et étant configuré pour fournir en sortie une prédiction des positions des centres de torons dans ladite coupe bidimensionnelle, l’entraînement étant réalisé en optimisant une fonction de coût dépendant d’une différence entre des positions prédites et des positions de la coupe bidimensionnelle annotée Produit programme informatique comportant des instructions pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 11 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.