Procédé de génération automatique d’une image artificielle du renfort d’un matériau composite Un aspect de l’invention concerne un procédé de génération automatique d’une image du renfort d’un matériau composite, comportant les étapes suivantes : Obtention d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile du renfort du matériau composite, comportant pour chaque axe de renfort, un sous-ensemble de données comprenant pour chaque plan de section d’un ensemble de plans de section perpendiculaires à l’axe de renfort, parallèles et non confondus entre eux, le barycentre et un ensemble de points de la circonférence de chaque section de fil de renfort du matériau composite comprise dans le plan de section, à chaque barycentre et à chaque point de l’ensemble de points de la circonférence d’une section de fil de renfort correspondant à un fil de renfort étant affecté un label correspondant au fil de renfort, chaque plan de section de l’ensemble de plans de section étant associé à une position sur l’axe de renfort ; Génération d’une image du renfort du matériau composite à partir de l’ensemble de données et de la position sur un axe de renfort associée à chaque plan de section de l’ensemble de plans de section, et affectation de chaque pixel de l’image compris dans un fil de renfort au label associé au fil de renfort. Procédé de génération automatique d’une image artificielle du renfort d’un matériau composite DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui des matériaux composites et plus particulièrement celui du contrôle non destructif de matériaux composites. La présente invention concerne un procédé de génération automatique d’une image artificielle du renfort d’un matériau composite. La présente invention concerne également un procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort d’un matériau composite et un procédé de détection automatique d’au moins un défaut textile dans le renfort d’un matériau composite ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Un matériau composite est un assemblage comportant au moins une ossature textile appelée renfort et un liant appelé matrice. La fabrication d’une pièce dans un matériau composite nécessite donc une première étape de confection du renfort, par exemple par tissage, puis une deuxième étape d’assemblage avec la matrice, par exemple par injection. Le renfort d’une pièce est confectionné de manière que la géométrie textile du renfort soit conforme à une géométrie textile de renfort théorique permettant à la pièce d’avoir les propriétés thermo-physiques et/ou thermomécaniques souhaitées. Cependant, il est courant que des écarts soient constatés entre la géométrie de renfort réelle de la pièce et la géométrie de renfort théorique. Ces écarts, appelés défauts textiles, ont souvent pour conséquence une variation des propriétés thermo-physiques et/ou thermomécaniques de la pièce par rapport à ce qui a été prévu, et peuvent donc entraîner le rejet de la pièce, considérée comme défectueuse, si l’écart est important. Actuellement, l’identification des défauts textiles est réalisée par contrôle visuel sur la pièce, ce qui rend l’opération extrêmement chronophage, une simple aube LEAP™ comportant plusieurs milliers de fils de carbone à contrôler, et sujette à de nombreuses erreurs, car il est parfois impossible, même à l’œil nu, de distinguer des défauts textiles. Il existe donc un besoin de pouvoir contrôler la conformité de la géométrie textile du renfort d’un matériau composite avec la géométrie textile théorique, avec un risque réduit d’erreurs. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant de détecter de manière précise, les éventuels défauts textiles du renfort d’un matériau composite. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de génération automatique d’une image artificielle du renfort d’un matériau composite, le renfort comprenant une pluralité de fils de renfort chacun agencés selon un axe de renfort, le procédé comportant les étapes suivantes : Obtention d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile du renfort du matériau composite, comportant pour chaque axe de renfort, un sous-ensemble de données comprenant pour chaque plan de section d’un ensemble de plans de section perpendiculaires à l’axe de renfort, parallèles et non confondus entre eux, le barycentre et un ensemble de points de la circonférence de chaque section de fil de renfort du matériau composite comprise dans le plan de section, à chaque barycentre et à chaque point de l’ensemble de points de la circonférence d’une section de fil de renfort correspondant à un fil de renfort étant affecté un label correspondant au fil de renfort, chaque plan de section de l’ensemble de plans de section étant associé à une position sur l’axe de renfort ; Génération à l’aide d’un logiciel de conversion d’images, d’une image artificielle du renfort du matériau composite à partir de l’ensemble de données et de la position sur un axe de renfort associée à chaque plan de section de l’ensemble de plans de section, et affectation de chaque pixel de l’image compris dans un fil de renfort au label associé au fil de renfort. Grâce à l’invention, une image artificielle du renfort d’un matériau composite est obtenue à partir d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile du renfort du matériau composite. L’ensemble de données peut être relatif à la géométrie théorique du renfort du matériau composite ou à la géométrie réelle du renfort du matériau composite. Dans le premier cas, une image artificielle du renfort théorique du matériau composite est obtenue et dans le deuxième cas, une image artificielle du renfort réel du matériau composite est alors obtenue. Il est alors possible de comparer l’image artificielle du renfort théorique du matériau composite et l’image artificielle du renfort réel du matériau composite pour identifier les éventuels défauts textiles dans le renfort réel. Cette comparaison peut être réalisée à l’œil nu et est alors facilitée par la distinction des différents fils de renfort dans chaque image artificielle grâce aux labels, ou automatiquement, par exemple par une corrélation d’images volumiques. Les images générées peuvent également être utilisées pour constituer une base de données permettant d’entraîner ou de tester un algorithme de traitement d’images. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Selon une première variante de réalisation, l’étape d’obtention de l’ensemble de données comporte les sous-étapes suivantes : Pour chaque plan de section de l’ensemble de plans de section : Acquisition d’une image du renfort du matériau composite par un système d’imagerie selon le plan de section ; Identification du barycentre et de chaque point de l’ensemble de points de la circonférence de chaque section de fil de renfort comprise dans l’image acquise ; Pour chaque fil de renfort, affectation du label correspondant au fil de renfort à chaque barycentre et à chaque point de l’ensemble de points de la circonférence d’une section du fil de renfort. Ainsi, il est possible d’obtenir un ensemble de données relatif à la géométrie réelle du renfort d’un matériau composite. Selon une sous-variante de réalisation de la première variante de réalisation précédente, la sous-étape d’identification et la sous-étape d’affectation sont réalisées manuellement ou à l’aide d’un algorithme. Selon une variante de réalisation compatible avec la variante de réalisation précédente, le système d’imagerie est un système d’imagerie par tomodensitométrie. Selon une deuxième variante de réalisation, l’étape d’obtention de l’ensemble de données est réalisée à l’aide d’un logiciel de modélisation textile à partir d’une géométrie de renfort textile théorique. Ainsi, le logiciel de modélisation textile va calculer automatiquement l’ensemble de données correspondant à partir de la géométrie de renfort textile théorique connue. Comme la géométrie de renfort textile théorique peut être modifiée - il est possible par exemple de choisir différentes topologies ou morphologies ou d’introduire des défauts textiles - une base de données comportant n’importe quel nombre d’images et une grande diversité de cas peut être obtenue et ceci sans intervention humaine. Selon une troisième variante de réalisation compatible avec la première variante de réalisation et la deuxième variante de réalisation, le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention comporte en outre une étape de modification de l’image générée par introduction de bruit ou d’au moins un défaut artefact. Ainsi, il est possible d’obtenir une image artificielle simulant des conditions d’acquisition par un système d’imagerie donné. Par exemple, pour simuler une image obtenue par tomodensitométrie, du bruit blanc peut être ajouté dans l’image artificielle. Il est alors possible d’obtenir une base de données d’images simulant des conditions d’acquisition par un système d’imagerie donné plus ou moins dégradées et ainsi tester la robustesse d’algorithmes de traitement d’images. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort d’un matériau composite, comportant une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur une base de données comportant une pluralité d’images générées par le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention, chacune associée à l’ensemble de données correspondant. L’algorithme est alors entraîné de manière supervisée pour être capable de détecter le barycentre et l’ensemble de points de la circonférence de chaque section de fil de renfort dans chaque image générée. Un troisième aspect de l’invention concerne un procédé de détection automatique d’au moins un défaut textile dans le renfort d’un matériau composite, comportant une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur une base de données comportant une pluralité d’images générées par le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention, chacune générée à partir d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile réelle d’un matériau composite d’entraînement et associée dans la base de données, à une image générée par le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention, à partir d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile théorique du matériau composite d’entraînement. L’algorithme est alors entraîné de manière supervisé pour être capable de détecter chaque défaut textile dans chaque image générée pour un renfort réel par comparaison avec l’image générée pour un renfort théorique correspondante. Un quatrième aspect de l’invention concerne un procédé de test d’un algorithme de traitement d’images sur une base de données comportant une pluralité d’images générées par le procédé de génération selon le premier aspect de l’invention. Ainsi, l’algorithme peut être testé sur une grande diversité de cas. Un cinquième aspect de l’invention concerne un calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention et/ou du procédé selon le deuxième aspect de l’invention et/ou du procédé selon le troisième aspect de l’invention et/ou du procédé selon le quatrième aspect de l’invention. Un sixième aspect de l’invention concerne un produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention et/ou du procédé selon le deuxième aspect de l’invention et/ou du procédé selon le troisième aspect de l’invention et/ou du procédé selon le quatrième aspect de l’invention. Un septième aspect de l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon le premier aspect de l’invention et/ou du procédé selon le deuxième aspect de l’invention et/ou du procédé selon le troisième aspect de l’invention et/ou du procédé selon le quatrième aspect de l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La figure 1 montre une reconstruction tri-dimensionnelle de l’architecture du renfort d’un matériau composite à partir d’images de tomographie par rayons X. La figure 2 est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes d’un procédé de génération selon l’invention. La figure 3 montre une représentation schématique d’un fil de renfort isolé intersecté par un plan de section. La figure 4 montre une image de tomographie par rayons X du renfort d’un matériau composite acquise dans un premier mode de réalisation d’une première étape du procédé de génération selon l’invention. La figure 5 montre pour un même renfort de matériau composite (en bas) une image générée par le procédé de génération selon l’invention et (en haut) une image artificielle générée sans labellisation des fils de renfort. DESCRIPTION DETAILLEE Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Un premier aspect de l’invention concerne un procédé de génération automatique d’une image artificielle du renfort d’un matériau composite. On entend par « image artificielle », une image générée par un calculateur. L’image générée peut être bidimensionnelle ou tridimensionnelle. Un matériau composite est un assemblage comportant au moins une ossature appelée renfort, comportant des fils de renfort, encore appelés mèches ou torons, et un liant appelée matrice, constituée généralement d’une matière plastique. Un fil de renfort est composé d’une pluralité de fibres de renfort. Les fils de renfort sont agencés selon au moins un axe, appelé axe de renfort. Le renfort est par exemple une superposition de plis de renfort comprenant des fils de renfort. La montre une reconstruction tri-dimensionnelle de l’architecture du renfort 300 d’un matériau composite à partir d’images de tomographie par rayons X. Sur la , le pli de renfort 301 supérieur est constitué de fils de renfort 302 agencés selon un axe Y et de fils de renfort 302 agencés selon un axe X. Les axes X et Y sont donc les axes de renfort du renfort 300 représenté à la . Sur la , les axes de renfort X et Y sont sensiblement perpendiculaires mais les plis de renfort 301 peuvent comporter des fils de renfort 302 agencés selon des axes de renfort formant un angle différent de 90°. Par exemple, les axes de renfort X, Y peuvent former un angle de 45°. Les plis de renfort 301 d’un même renfort 300 peuvent avoir des axes de renfort X, Y différents. Par exemple, le renfort 300 comprend deux types de plis de renfort 301, le premier et le deuxième type de pli de renfort 301 comportant chacun deux axes de renfort X, Y formant un angle de 45° et étant superposés de manière que les axes de renfort X, Y du premier type forment un angle de 45° avec les axes de renfort X, Y du deuxième type, le renfort 300 comporte alors quatre axes de renfort différents. Dans le renfort 300 d’un matériau composite, les fils de renfort 302 sont agencés entre eux de manière à former une géométrie textile particulière. La est un schéma synoptique illustrant l’enchaînement des étapes du procédé 100 de génération selon l’invention. Une première étape 101 du procédé 100 de génération selon l’invention consiste à obtenir un ensemble de données relatives à la géométrie textile du renfort 300 du matériau composite. L’ensemble de données comporte un sous-ensemble de données par axe de renfort X, Y du renfort 300 du matériau composite. Chaque sous-ensemble de données est associé à un ensemble de plans de section comprenant une pluralité de plans de section perpendiculaires à l’axe de renfort X, Y correspondant, parallèles et non confondus entre eux, c’est-à-dire que les plans de section de l’ensemble de plans de section sont espacés entre eux selon l’axe de renfort X, Y. Chaque plan de section peut donc être associé à une position sur l’axe de renfort X, Y. Par exemple, si pour l’axe de renfort X, l’ensemble de plans de section comportent trois plans de section espacés chacun d’1 mm, la première image est par exemple associée à la position 0 mm sur l’axe de renfort X, la deuxième image à la position 1 mm sur l’axe de renfort X et la troisième image 303 à la position 2 mm sur l’axe de renfort X. Les plans de section de l’ensemble de plans de section peuvent être ou non espacés d’une même distance selon l’axe de renfort X, Y. Chaque sous-ensemble de données comporte pour chaque plan de section de l’ensemble de plans de section, le barycentre et un ensemble de points de la circonférence de chaque section de fil de renfort 302 du matériau composite comprise dans le plan de section. L’ensemble de points comporte par exemple 10 points. La montre une représentation schématique d’un fil de renfort 302 isolé, agencé selon l’axe de renfort X et intersecté par un plan de section 3031 perpendiculaire à l’axe de renfort X. Comme illustré sur la , le fil de renfort 302 comporte selon le plan de section 3031, une section 3020 de fil de renfort 302 définie par son barycentre 3021 et sa circonférence 3022. Dans chaque sous-ensemble de données, un label, ou « tag » en anglais, correspondant à un fil de renfort 302 est affecté à chaque barycentre 3021 et à chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 d’une section 3020 de fil de renfort 302 correspondant au fil de renfort 302. Par exemple, si le renfort 300 du matériau composite comporte un premier fil de renfort 302 correspondant au label L1, un deuxième fil de renfort 302 correspondant au label L2 et un troisième fil de renfort 302 correspondant au label L3, agencés selon l’axe de renfort X et que l’ensemble de plans de section correspondant à l’axe de renfort X comporte un premier plan de section 3031 et un deuxième plan de section 3031, le sous-ensemble de données correspondant à l’axe de renfort X comporte le barycentre 3021 et chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de la section 3020 du premier fil de renfort 302 dans le premier plan de section 3031, chacun affectés du label L1, le barycentre 3021 et chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de la section 3020 du premier fil de renfort 302 dans le deuxième plan de section 3031, chacun affectés du label L1, le barycentre 3021 et chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de la section 3020 du deuxième fil de renfort 302 dans le premier plan de section 3031, chacun affectés du label L2, le barycentre 3021 et chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de la section 3020 du deuxième fil de renfort 302 dans le deuxième plan de section 3031, chacun affectés du label L2, le barycentre 3021 et chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de la section 3020 du troisième fil de renfort 302 dans le premier plan de section 3031, chacun affectés du label L3 et le barycentre 3021 et chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de la section 3020 du troisième fil de renfort 302 dans le deuxième plan de section 3031, chacun affectés du label L3. On entend par « label affecté à un élément », une étiquette affectée à un élément permettant de l’identifier et de le distinguer d’autres éléments. Selon un premier mode de réalisation illustré sur la , la première étape 101 du procédé 100 de génération selon l’invention comporte une première sous-étape 1011 consistant, pour chaque axe de renfort X, Y, à acquérir une image du renfort 300 du matériau composite selon chaque plan de section 3031 de l’ensemble de plans de section correspondant à l’axe de renfort X, Y. Les images sont par exemple acquises par un système d’imagerie par tomodensitométrie ou tomographie par rayons X, par imagerie par rayonnement synchrotron, ou encore par imagerie par microscope électronique à transmission. Le système d’imagerie a par exemple un seuil de résolution de 150 µm pour permettre le détection des barycentres 3021 de fils de renfort 302 dans une image acquise et de 40 µm pour permettre le détection des circonférences 3022 de fils de renfort 302 dans une image acquise. Les images peuvent être des images de renforts 300 de matériaux composites avant assemblage avec leurs matrices et/ou des images de renforts 300 de matériaux composites après assemblage avec leurs matrices. La représente une image Iacq acquise par tomographie par rayon X lors de la première sous-étape 1011 du procédé 100. L’image I acq est acquise selon un plan de section 3031 comprenant les axes Y et Z et perpendiculaire à l’axe de renfort X. L’image I acq comporte une pluralité de sections 3020 de fils de renfort 302. Une deuxième sous-étape 1012 du premier mode de réalisation du procédé 100 de génération selon l’invention consiste à identifier dans chaque image I acq acquise à la première sous-étape 1011, le barycentre 3021 et chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de fil de renfort 302 comprise dans l’image acquise I acq . L’identification est réalisée manuellement ou à l’aide d’un algorithme, tel qu’un algorithme de traitement d’images utilisant par exemple des algorithmes de morphologie mathématique ou un algorithme basé sur de l’apprentissage supervisé. Une troisième sous-étape 1013 du premier mode de réalisation du procédé 100 de génération selon l’invention consiste pour chaque fil de renfort 302, à affecter le label correspondant au fil de renfort 302 à chaque barycentre 3021 et à chaque point de l’ensemble de points de la circonférence 3022 identifié pour une section 3020 du fil de renfort 302 à la deuxième sous-étape 1012. L’identification est réalisée manuellement et/ou à l’aide d’un algorithme de regroupement, par exemple l’algorithme DBSCAN. Selon un deuxième mode de réalisation, la première étape 101 du procédé 100 de génération selon l’invention est réalisée à l’aide d’un logiciel de modélisation textile à partir d’une géométrie de renfort textile théorique. Le logiciel de modélisation textile est par exemple Multifil, TexGen, WiseTex, ou encore DFMA. Le logiciel de modélisation textile est capable de calculer l’ensemble de données à partir d’informations telles que le type de tissage, l’espacement entre chaque fil de renfort 302, ou encore l’épaisseur de chaque fil de renfort 302. Une deuxième étape 102 du procédé 100 de génération selon l’invention consiste à générer une image artificielle du renfort 300 du matériau composite à partir de l’ensemble de données et de la position associée à chaque plan de section 3031 de l’ensemble de plans de section selon l’axe de renfort X, Y correspondant, dans laquelle chaque pixel compris dans un fil de renfort 302 est affecté du label correspondant au fil de renfort 302. La génération de l’image est réalisée par un logiciel de conversion d’images, autrement appelé « voxeliseur », tel que le logiciel REVOXEL. Le logiciel de modélisation textile est capable de prendre en compte des propriétés qui ont un effet significatif sur la morphologie du renfort 300, comme par exemple la tension appliquée sur les fils de renfort 300, ou des ondulations transversales ajoutées à posteriori. La montre pour un même renfort 300 de matériau composite, (en bas) une image Igen générée par le procédé 100 de génération selon l’invention et (en haut) une image générée sans labellisation des fils de renfort 302. Dans l’image I gen générée par le procédé 100 de génération selon l’invention, chaque fil de renfort 302 est clairement distingué des autres fils de renfort 302, ce qui n’est pas le cas dans l’autre image générée pour laquelle le contrôle visuel est difficile. Le procédé 100 de génération selon l’invention peut comporter en outre une troisième étape 103 consistant à modifier l’image I gen générée. La modification est réalisée à l’aide du logiciel de modélisation textile utilisé à la deuxième étape 102. La modification peut consister par exemple à introduire du bruit dans l’image I gen générée ou au moins un artefact. Le bruit est par exemple un bruit blanc. On entend par « artefact dans une image », une distorsion ou une perturbation dans l’image introduite par le système d’imagerie. L’artefact est par exemple un artefact ring ou un artefact Feldkamp. Un deuxième aspect de l’invention concerne un procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort 300 d’un matériau composite. On entend par « reconstitution de l’architecture du renfort d’un matériau composite », l’obtention d’un modèle numérique de l’architecture du renfort du matériau composite permettant ensuite d’effectuer des caractérisations numériques du matériau composite, par exemple les propriétés thermo-physiques et/ou thermomécaniques en chaque point du renfort ou encore la localisation de défauts de tissage. Le procédé de reconstitution selon l’invention comporte une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur une base de données comportant une pluralité d’images I gen générées par le procédé 100 de génération selon l’invention, chacune associée à l’ensemble de données correspondant. L’algorithme est par exemple un réseau de neurones artificiels qui est entraîné de manière supervisé pour être capable de détecter le barycentre 3021 et l’ensemble de points de la circonférence 3022 de chaque section 3020 de fil de renfort 302 dans chaque image I gen générée. Un troisième aspect de l’invention concerne un procédé de détection automatique d’au moins un défaut textile dans le renfort 300 d’un matériau composite. On entend par « défaut textile », un écart entre la géométrie de renfort réelle et la géométrie de renfort théorique du renfort 300 du matériau composite. Le procédé de détection selon l’invention comporte une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur une base de données comportant une pluralité d’images I gen générées par le procédé 100 de génération selon l’invention, à partir d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile réelle d’un matériau composite et associée dans la base de données à une image I gen générée par le procédé 100 de génération selon l’invention à partir d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile théorique du même matériau composite. L’algorithme est par exemple un réseau de neurones artificiels qui est entraîné de manière supervisé pour être capable de détecter chaque défaut textile dans chaque image I gen générée. Un quatrième aspect de l’invention concerne un procédé de test d’un algorithme de traitement d’images sur une base de données comportant une pluralité d’images I gen générées par le procédé 100 de génération selon l’invention. Le procédé 100 de génération selon le premier aspect de l’invention, le procédé de reconstitution selon le deuxième aspect de l’invention, le procédé de détection selon le troisième aspect de l’invention et le procédé de test selon le quatrième aspect de l’invention peuvent être mis en œuvre par un calculateur. Procédé (100) de génération automatique d’une image (I gen ) artificielle du renfort (300) d’un matériau composite, le renfort (300) comprenant une pluralité de fils de renfort (302) chacun agencés selon un axe de renfort (X, Y), le procédé (100) comportant les étapes suivantes : Obtention d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile du renfort (300) du matériau composite, comportant pour chaque axe de renfort (X, Y), un sous-ensemble de données comprenant pour chaque plan de section (3031) d’un ensemble de plans de section perpendiculaires à l’axe de renfort (X, Y), parallèles et non confondus entre eux, le barycentre (3021) et un ensemble de points de la circonférence (3022) de chaque section (3020) de fil de renfort (302) du matériau composite comprise dans le plan de section (3031), à chaque barycentre (3021) et à chaque point de l’ensemble de points de la circonférence (3022) d’une section (3020) de fil de renfort (302) correspondant à un fil de renfort (302) étant affecté un label correspondant au fil de renfort (302), chaque plan de section (3031) de l’ensemble de plans de section étant associé à une position sur l’axe de renfort (X, Y, 101) ; Génération à l’aide d’un logiciel de conversion d’images, d’une image (I gen ) artificielle du renfort (300) du matériau composite à partir de l’ensemble de données et de la position sur un axe de renfort (X, Y) associée à chaque plan de section (3031) de l’ensemble de plans de section, et affectation de chaque pixel de l’image (I gen ) compris dans un fil de renfort (302) au label associé au fil de renfort (302, 102). Procédé (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape (101) d’obtention de l’ensemble de données comporte les sous-étapes suivantes : Pour chaque plan de section (3031) de l’ensemble de plans de section : Acquisition d’une image (I acq ) du renfort (300) du matériau composite par un système d’imagerie selon le plan de section (3031, 1011) ; Identification du barycentre (3021) et de chaque point de l’ensemble de points de la circonférence (3022) de chaque section (3020) de fil de renfort (302) comprise dans l’image acquise (I acq , 1012) ; Pour chaque fil de renfort (302), affectation du label correspondant au fil de renfort (302) à chaque barycentre (3021) et à chaque point de l’ensemble de points de la circonférence (3022) d’une section (3020) du fil de renfort (302, 1013). Procédé (100) selon la revendication 2, caractérisé en ce que la sous-étape (1012) d’identification et la sous-étape (1013) d’affectation sont réalisées manuellement ou à l’aide d’un algorithme. Procédé (100) selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce que le système d’imagerie est un système d’imagerie par tomodensitométrie. Procédé (100) selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’étape (101) d’obtention de l’ensemble de données est réalisée à l’aide d’un logiciel de modélisation textile à partir d’une géométrie de renfort textile théorique. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte en outre une étape (103) de modification de l’image (I gen ) générée par introduction de bruit ou d’au moins un artefact. Procédé de reconstitution automatique de l’architecture du renfort (300) d’un matériau composite, comportant une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur une base de données comportant une pluralité d’images (I gen ) générées par le procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, chacune associée à l’ensemble de données correspondant. Procédé de détection automatique d’au moins un défaut textile dans le renfort (300) d’un matériau composite, comportant une étape d’apprentissage supervisé d’un algorithme sur une base de données comportant une pluralité d’images (I gen ) générées par le procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, chacune générée à partir d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile réelle d’un matériau composite d’entraînement et associée dans la base de données, à une image (I gen ) générée par le procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, à partir d’un ensemble de données relatives à la géométrie textile théorique du matériau composite d’entraînement. Procédé de test d’un algorithme de traitement d’images sur une base de données comportant une pluralité d’images (I gen ) générées par le procédé (100) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Calculateur configuré pour mettre en œuvre les étapes du procédé (100) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 et/ou du procédé de reconstitution selon la revendication 7 et/ou du procédé de détection selon la revendication 8 et/ou du procédé de test selon la revendication 9. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 et/ou du procédé de reconstitution selon la revendication 7 et/ou du procédé de détection selon la revendication 8 et/ou du procédé de test selon la revendication 9. Support d’enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 et/ou du procédé de reconstitution selon la revendication 7 et/ou du procédé de détection selon la revendication 8 et/ou du procédé de test selon la revendication 9.