Ce procédé de classification numérique d’au moins un mode de rupture visible sur au moins une deuxième image d’un faciès de rupture d’un assemblage collé, chaque mode de rupture visible étant identifié parmi un ensemble de modes de rupture de référence possibles, comprend : - une détection des contours du faciès de rupture de ladite au moins une deuxième image (E9) et, - une mise en œuvre d’un modèle numérique de classification apte à recevoir en entrée ladite au moins une deuxième image et à délivrer en sortie, pour chaque deuxième image, une pluralité de données comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié (E10, E11). Figure pour l’abrégé : Fig 3 Procédé de classification d’un mode de rupture visible sur une image d’un faciès de rupture d’un assemblage collé La présente intervention concerne le comportement mécanique d’assemblages collés et se rapporte plus particulièrement à la classification des faciès de rupture qui surviennent dans l’adhésif ou à l’interface des assemblages collés métal/composite, métal/métal, composite/composite. Etat de la technique antérieure Un aéronef comprend généralement un groupe motopropulseur formé par une pluralité de turbomachines destinées à fournir la poussée nécessaire à une mise en mouvement de l’aéronef. Chaque turbomachine est logée dans une nacelle et comprend des compresseurs, des chambres de combustion, des turbines ainsi qu’une soufflante positionnée en amont d’une entrée d’air de la turbomachine. Une telle soufflante comporte une pluralité d’aubes principales aptes à générer un grand flux d’air entrant dans la turbomachine divisé ensuite en un flux primaire et en un flux secondaire. Le flux d’air secondaire est ensuite redressé par des aubes directrices (« Outlet Guide Vane » en anglais) situées sur la surface interne de la soufflante. Pour répondre à des objectifs de réduction de consommation de carburant, d’émission de CO² ainsi que de gain de masse, les aubes de soufflantes qu’elles soient principales ou directrices ainsi que les OGV et d’autres pièces sont principalement réalisées en matériaux composites à matrice organique. Toutefois, lors des phases de décollage ou d’atterrissage de l’aéronef, la turbomachine est susceptible d’ingérer des corps étrangers de taille plus ou moins importante (oiseaux, glace, poussières, etc.). Ces évènements sont à l’origine de phénomène d’abrasion ou d’impacts capables d’altérer la forme de l’aube et modifier son profil aérodynamique. Il est alors nécessaire de protéger l’aube pour satisfaire aux exigences aéronautiques en matière de sécurité et de performance. A cet effet, il est proposé de protéger le bord d’attaque de l’aube en y collant sur sa longueur une pièce de protection réalisée en matériau métallique apte à résister à de tels impacts. A titre d’exemple, on peut citer le titane, l’inox, le nickel, le nickel-cobalt ou l’acier comme matériaux adaptés à cet usage. Les propriétés mécaniques de l’aube deviennent alors dépendantes de la qualité du collage de la pièce de protection sur le bord d’attaque de l’aube. Il est donc nécessaire d’évaluer la qualité de l’assemblage collé lors de sa caractérisation, lors du programme de certification de l’aube et lors du suivi de production. Cette évaluation est aussi avantageuse pour améliorer la compréhension des mécanismes menant à la rupture de l’adhésif lorsque l’aéronef est en service. Pour ce faire, il est proposé d’effectuer des essais mécaniques. Ces essais permettent, en autre, de sanctionner la qualité de l’assemblage par l’étude et la caractérisation des faciès de rupture aux interfaces du complexe de collage (primaire-colle) avec la pièce de protection. Ces modes de rupture ainsi que leurs surfaces sont toutefois déterminées à l’œil nu, ce qui conduit à une estimation lente à mettre en œuvre et approximative. Le but de l’invention est alors de pouvoir reconnaître automatiquement les différents modes de rupture observables sur un faciès de rupture d’une surface adhésive. Au vu de ce qui précède, l’invention a pour objet un procédé de reconnaissance numérique et automatique d’une pluralité de modes de rupture de référence aptes à être observés sur un premier faciès de rupture de référence d’un assemblage collé. Le procédé comprend : - une affectation d’un identifiant à chaque mode de rupture de référence ; - une sélection d’une première image du faciès de rupture de référence comprenant l’ensemble des modes de rupture de référence ; - une détection des contours du faciès de rupture de référence sur la première image et, - une génération d’un modèle numérique de classification à partir de la première image, apte à recevoir en entrée au moins une deuxième image d’un deuxième faciès de rupture et délivrer en sortie une pluralité de données comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié sur la deuxième image parmi les modes de rupture de référence possibles. Afin de détecter automatiquement les proportions surfaciques des différents modes de rupture observables sur un faciès de rupture, il est avantageux de générer un modèle numérique de classification par apprentissage automatique (« Machine Learning » en anglais). A cet effet, le modèle numérique reçoit en entrée la première image, dite image de référence, représentative d’un faciès de rupture de référence qui comprend l’ensemble des modes de rupture destinés à être identifiés sur la deuxième image par le modèle numérique de classification. L’opérateur physique valide ou corrige ensuite les données en sortie du modèle numérique afin qu’il délivre des données précises correspondant aux modes de rupture observables sur le faciès de rupture de référence de la première image ainsi que leurs surfaces respectives. On obtient ainsi un modèle numérique de classification entraîné et apte à déterminer automatiquement, pour chaque deuxième image reçue en entrée, le ou les modes de rupture et leurs surfaces. Avantageusement, le procédé de reconnaissance numérique comprend un encodage de la première image en 8 bits avant d’y détecter les contours du faciès de rupture de référence. La première image est encodée en 32 bits et nécessite donc de mobiliser des ressources informatiques importantes pour la traiter. Encoder la première image sur 8 bits, en conservant 256 niveaux de gris différents sur l’image, permet d’alléger son poids sans perdre les informations nécessaires à la génération d’un modèle numérique de classification entraîné. De préférence, la génération du modèle numérique de classification comprend la mise en œuvre d’une pluralité d’arbres de décision. Cette étape est réalisée de manière itérative sur la première image jusqu’à l’obtention d’une segmentation satisfaisante des modes de rupture tels que visibles à l’œil nu. L’invention a en outre pour objet un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé de reconnaissance numérique tel que défini ci-dessus. L’invention a également pour objet un procédé de classification numérique d’au moins une mode de rupture visible sur au moins une deuxième image d’un faciès de rupture d’un assemblage collé, chaque mode de rupture visible étant identifié parmi un ensemble de modes de rupture de référence possibles. Le procédé de classification numérique comprend : - une détection des contours du faciès de rupture de ladite au moins une deuxième image et, - une mise en œuvre d’un modèle numérique de classification apte à recevoir en entrée ladite au moins une deuxième image et à délivrer en sortie, pour chaque deuxième image, une pluralité de données comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié. Avantageusement, le procédé de classification numérique comprend un encodage de la deuxième image en 8 bits avant d’y détecter les contours du faciès de rupture. De préférence, la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié est exprimée en un pourcentage correspondant à un ratio entre le nombre de pixels formant la surface de la rupture et le nombre total de pixels de la deuxième image. Autrement dit, le modèle numérique de classification compte le nombre de pixels associés à chaque niveau de gris détecté pour déterminer la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié sur la deuxième image. L’invention a encore pour objet un dispositif de classification numérique d’au moins une mode de rupture visible sur au moins une deuxième image d’un faciès de rupture d’un assemblage collé, chaque mode de rupture visible étant identifié parmi un ensemble de modes de rupture de référence possibles. Le dispositif comprend : - des moyens de détection aptes à identifier les contours du faciès de rupture de ladite au moins une deuxième image et, - des moyens de calcul aptes à mettre en œuvre un modèle numérique de classification apte à recevoir en entrée ladite au moins une deuxième image et à délivrer en sortie, pour chaque deuxième image, une pluralité de données comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié. Les moyens de calcul et/ou de détection peuvent être intégrés sous forme de modules apte à exécuter des instructions programme et à échanger des données avec d’autres dispositifs. En variante, les moyens de calcul sont intégrés sous forme de circuits logiques de manière partiellement ou intégralement matérielle. L’invention a en outre pour objet un programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé de classification numérique tel que défini ci-dessus. L’invention a encore pour objet un support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur tel que défini ci-dessus. D’autres buts, caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins indexés sur lesquels : illustre un premier organigramme d’un procédé de reconnaissance numérique et automatique d’une pluralité de modes de rupture de référence aptes à être observées sur un faciès de rupture de référence d’un assemblage collé selon un mode de mise en œuvre de l’invention ; présente de manière schématique un dispositif de classification numérique d’au moins un mode de rupture visible sur une image selon un mode de réalisation de l’invention et, présente un deuxième organigramme d’un procédé de classification numérique du mode de rupture observable sur ladite image, mis en œuvre par le dispositif de classification numérique. Exposé détaillé des modes de réalisation de l’invention La illustre un organigramme d’un procédé de reconnaissance numérique et automatique d’une pluralité de modes de rupture de référence aptes à être observées sur un faciès de rupture de référence. De tels modes de rupture peuvent être classés en fonction de leurs caractéristiques observables à l’œil nu. A titre d’exemple, les modes de rupture peuvent être cohésifs (la fissure se propage dans la colle) ou adhésif (la fissure se propage à l’interface entre la colle et le substrat). Les identifier permet d’améliorer la compréhension des mécanismes menant à la rupture d’une surface adhésive par exemple. Pour ce faire, il est d’abord proposé de générer un modèle numérique de classification par apprentissage automatique (« Machine Learning » en anglais) apte à reconnaître des modes de rupture prédéfinis sur un faciès de rupture. Le procédé débute alors par une étape E1 au cours de laquelle un opérateur affecte un identifiant à chaque mode de rupture de référence destiné à être identifié. Au cours de l’étape E2, l’opérateur sélectionne une première image, dite image de référence, qui comprend l’ensemble des modes de rupture de référence. Pour choisir la première image, l’opérateur peut s’appuyer sur la norme ISO 10365 qui énumère les modes de rupture possibles et leurs caractéristiques visibles à l’œil nu. La première image est généralement encodée en 32 bits alourdissant donc son poids et son traitement par une unité de calcul. Il est alors avantageux, lors de l’étape E3, d’encoder la première image sur 8 bits en conservant ainsi 256 niveaux de gris différents sur l’image sans pour autant perdre les informations nécessaires à la génération d’un modèle numérique de classification. A l’étape E4, l’opérateur détecte les contours du faciès de rupture de référence sur la première image de manière à y conserver que les zones d’intérêt (« features » selon le vocable anglosaxon) et ainsi optimiser le traitement de ladite image. En variante, lorsqu’un fond de couleur spécifique est placé sous la première image lors de sa capture, cette couleur pourra alors être détectée par tout dispositif d’analyse d’image. Les contours du faciès de rupture de référence sont alors dessinés automatiquement sur la première image. Un modèle numérique de classification, apte à être entrainé par apprentissage automatique, reçoit ainsi en entrée lors de l’étape E5, la première image encodée en 8 bits ou en 32 bits. A titre d’exemple, la génération du modèle d’apprentissage peut être mise en œuvre selon une technique d’apprentissage automatique nommée « forêts aléatoires » et également connue sous le nom de « forêts d’arbres décisionnels » (« random forest classifier » en anglais). Plus particulièrement, l’algorithme des forêts aléatoires effectue un apprentissage sur de multiples arbres de décision entraînés sur des sous-ensembles de données différents. Chaque arbre de décision fait appel à une pluralité de méthodes de segmentation dans un ordre aléatoire telles que la réduction de bruit (notamment le filtre de Gauss), les détections du gradient des niveaux de gris de l’image. Un grand nombre d’arbres décisionnels sont donc générés pour tester un maximum de possibilités. Une moyenne sera ensuite calculée en fonction des résultats des arbres de décision générés par l’algorithme afin de fournir le meilleur résultat obtenu par rapport aux informations données par l’utilisateur. A l’étape E6, l’opérateur physique valide ou corrige les données en sortie du modèle numérique de classification afin qu’il puisse délivrer des données correspondant aux modes de rupture observables sur le faciès de rupture de la première image ainsi que leurs surfaces respectives. Enfin, à l’étape E7, on obtient un modèle numérique entraîné apte à déterminer automatiquement au moins un mode de rupture et sa surface sur au moins une deuxième image reçue en entrée du modèle. On se réfère à la qui illustre un dispositif de classification numérique 1 d’au moins un mode de rupture visible sur ladite deuxième image 2. Le dispositif 1 comporte des moyens de détection 3 aptes à identifier les contours du faciès de rupture de la deuxième image 2 pour en définir les zones d’intérêt. Le dispositif 1 comprend en outre des moyens de calcul 4 couplés aux moyens de détection 3 et destinés à mettre en œuvre le modèle numérique de classification entraîné. A titre d’exemple, les moyens de calcul 4 peuvent être sous la forme d’un microprocesseur ou sous la forme d’un microcontrôleur. Les moyens de calcul 4 sont alors aptes à délivrer en sortie une pluralité de données 5 comportant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié sur la deuxième image. Afin d’augmenter la vitesse de traitement de la deuxième image 2 par les moyens de calcul 4, le dispositif 1 comporte en outre des moyens de conversion 6 couplés aux moyens de détection 3. Plus particulièrement, les moyens de conversion 6 sont aptes à encoder la deuxième image sur 8 bits pour conserver 256 niveaux de gris différents sans pour autant perdre les informations nécessaires à l’identification du mode de rupture. On se réfère à la qui illustre les étapes du procédé de classification numérique du mode de rupture observable sur la deuxième image. La deuxième image 2 est avantageusement capturée dans les mêmes conditions et avec le même matériel employé pour capturer la première image afin d’identifier avec précision le mode de rupture. Dans le cas contraire, il est proposé, lorsque le substrat et/ou l’adhésif de la surface adhésive diffère entre la première et la deuxième image, de sélectionner une nouvelle première image. Le procédé débute par une étape E8 facultative, dans laquelle les moyens de conversion 6 encodent la deuxième image sur 8 bits en conservant alors 28 niveaux de gris différents sur l’image. A l’étape E9, les moyens de détection 3 reçoivent la deuxième image et identifient les contours du faciès de rupture lorsqu’un fond de couleur spécifique est disposé sous la deuxième image 2. Dans le cas contraire, l’opérateur dessine manuellement les contours dudit faciès de rupture. Au cours de l’étape E10, les moyens de calcul 4 reçoivent en entrée la deuxième image 2, dont les contours du faciès ont été déterminés, pour que le modèle numérique de classification puisse la traiter. Enfin, à l’étape E11, les moyens de calcul 4 délivrent en sortie, les données 6 comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié. Dans cet exemple, la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié est exprimée en un pourcentage correspondant à un ratio entre le nombre de pixels formant la surface de la rupture et le nombre total de pixels de la deuxième image. Procédé de reconnaissance numérique et automatique d’une pluralité de modes de rupture de référence aptes à être observés sur un premier faciès de rupture de référence d’un assemblage collé, caractérisée en ce que le procédé comprend : - une affectation d’un identifiant à chaque mode de rupture de référence (E1); - une sélection d’une première image du faciès de rupture de référence comprenant l’ensemble des modes de rupture de référence (E2); - une détection des contours du faciès de rupture de référence sur la première image (E4) et, - une génération d’un modèle numérique de classification à partir de la première image, apte à recevoir en entrée au moins une deuxième image d’un deuxième faciès de rupture et délivrer en sortie une pluralité de données comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié sur la deuxième image parmi les modes de rupture de référence possibles (E5, E6, E7). Procédé de reconnaissance numérique selon la revendication 1, comprenant un encodage de la première image en 8 bits (E3) avant d’y détecter les contours du faciès de rupture de référence (E4). Procédé de reconnaissance numérique selon la revendication 1 ou 2, dans lequel la génération du modèle numérique de classification comprend la mise en œuvre d’une pluralité d’arbres de décision. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé de reconnaissance numérique selon l’une quelconque des revendications 1 à 3. Procédé de classification numérique d’au moins un mode de rupture visible sur au moins une deuxième image d’un faciès de rupture d’un assemblage collé, chaque mode de rupture visible étant identifié parmi un ensemble de modes de rupture de référence possibles, caractérisé en ce que le procédé comprend : - une détection des contours du faciès de rupture de ladite au moins une deuxième image (E9) et, - une mise en œuvre d’un modèle numérique de classification apte à recevoir en entrée ladite au moins une deuxième image et à délivrer en sortie, pour chaque deuxième image, une pluralité de données comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié (E10, E11). Procédé de classification numérique selon la revendication 5, comprenant un encodage de la deuxième image en 8 bits (E8) avant d’y détecter les contours du faciès de rupture (E9). Procédé selon la revendication 5 ou 6, dans lequel la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié est exprimée en un pourcentage correspondant à un ratio entre le nombre de pixels formant la surface de la rupture et le nombre total de pixels de la deuxième image. Dispositif de classification numérique (1) d’au moins un mode de rupture visible sur au moins une deuxième image (2) d’un faciès de rupture d’un assemblage collé, chaque mode de rupture visible étant identifié parmi un ensemble de modes de rupture de référence possibles, caractérisé en ce que le dispositif comprend : - des moyens de détection (3) aptes à identifier les contours du faciès de rupture de ladite au moins une deuxième image (2) et, - des moyens de calcul (4) aptes à mettre en œuvre un modèle numérique de classification apte à recevoir en entrée ladite au moins une deuxième image (2) et à délivrer en sortie, pour chaque deuxième image, une pluralité de données (5) comprenant l’identifiant et la proportion surfacique de chaque mode de rupture identifié. Programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 5 à 7. Support d’enregistrement lisible par ordinateur, sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 9.