Procédé de détermination d’un décalage d’un joint et cellule de soudage robotisée apte à corriger ledit décalage Le procédé de détermination comprenant une phase d’apprentissage comprenant : - détermination de premier (C1), deuxième (C2) et troisième (C3) champs, - pour chaque champ (C1-C3), capture d’une image (I) avec indication de la présence ou absence du joint (J), pour constituer un jeu d’apprentissage, utilisé pour entraîner un module d’intelligence artificielle (IA) à détecter la présence ou absence du joint (J), - création d’une table de vérité (V) associant à chaque combinaison de présence/absence une valeur de décalage (D), et - pour chaque champ (C1-C3), capture d’une image (I), utilisation du module d’intelligence artificielle (IA) pour déterminer si l’image (I) contient le joint (J) ou non, - détermination de la valeur de décalage (D) en appliquant la table de vérité (V) à la combinaison de présence/absence. Figure pour l'abrégé : Figure 1 Procédé de détermination d’un décalage d’un joint et cellule de soudage robotisée apte à corriger ledit décalage L’invention concerne le domaine du soudage automatisé. Il est connu de constituer une cellule de soudage robotisée comprenant au moins un robot de soudage pour réaliser un assemblage d’au moins deux pièces par soudage. L’assemblage est réalisé par un robot de soudage manœuvrant une torche de soudage selon une trajectoire nominale ou de référence suivant un joint entre lesdites au moins deux pièces de manière à réaliser un cordon de soudure le long dudit joint. Le problème qui se pose est que la trajectoire du robot de soudage est réalisée en boucle ouverte. Aussi, si le joint est, pour une raison quelconque, décalé relativement à sa position de référence, à laquelle s’attend le robot et pour laquelle est prévue sa trajectoire, le cordon de soudure n’est pas réalisé au bon endroit. Il s’ensuit une pièce non conforme, qui doit être mise au rebut ou qui doit être reprise. Le rebut ou la reprise entraîne des coûts importants que l’on souhaite réduire. Aussi, l’invention propose de déterminer un décalage entre une position réelle d’un joint relativement à une position de référence. Ce décalage est ensuite utilisé pour corriger la trajectoire du robot de soudage. Pour cela, l’invention a pour objet un procédé de détermination d’un décalage entre une position réelle d’un joint relativement à une position de référence, comprenant une phase d’apprentissage et une phase d’utilisation, la phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - détermination d’au moins une zone d’intérêt comprenant une portion du joint, - pour chaque zone d’intérêt, détermination d’un premier champ centré sur la position de référence du joint, soit décalé de la position de référence du joint d’un premier décalage nul, détermination d’au moins un deuxième champ décalé de la position de référence du joint d’un deuxième décalage positif, détermination d’au moins un troisième champ décalé de la position de référence du joint d’un troisième décalage négatif, - pour chaque champ, capture d’une image pour une pluralité de configurations, - pour chaque image, indication de la présence ou de l’absence du joint, de manière à constituer, pour chaque champ, un jeu d’apprentissage, - utilisation dudit jeu d’apprentissage pour entraîner un module d’intelligence artificielle à détecter la présence ou l’absence du joint dans une image, - création d’une table de vérité associant à chaque combinaison de présence/absence pour chacun des champs d’une zone d’intérêt, une valeur de décalage, la phase d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - pour chaque champ, capture d’une image, - pour chaque image, utilisation du module d’intelligence artificielle pour déterminer si l’image contient le joint ou non, - détermination de la combinaison de présence/absence, - détermination de la valeur de décalage en appliquant la table de vérité à la combinaison. Des caractéristiques ou des modes de réalisation particuliers, utilisables seuls ou en combinaison, sont : - un champ est allongé et sensiblement parallèle à la position de référence du joint, - tous les champs d’une zone d’intérêt recouvrent la position de référence du joint, - les champs sont rectangulaires, - la table de vérité comprend, pour une combinaison possible, une valeur de décalage fonction des décalages du ou des champs pour lesquels le joint est présent et des décalages du ou des champs pour lesquels le joint est absent, et pour les combinaisons impossibles, une valeur de décalage nulle, - le module d’intelligence artificielle comprend un module à apprentissage profond, - le module à apprentissage profond utilise le modèle « Mobilnet », un réseau neuronal convolutif de type « TensorFlow », paramétré avec un optimiseur de type « rmsprop » avec une perte de poids de 0,00004, un nombre d’époques au moins égal à 5000, préférentiellement égal à 9000, un taux d’apprentissage compris entre 0,001 et 0,01 et une quantité d’échantillons de 32, - un jeu d’apprentissage comprend au moins 2000 images, préférentiellement au moins 2500 images, dont 70% sont utilisées pour l’apprentissage et 30% sont utilisées pour valider, - les images sont capturées au moyen d’au moins un appareil photo numérique, d’au moins une caméra 2D ou d’au moins un profilomètre. Le décalage ainsi déterminé est ensuite utilisé pour corriger la trajectoire du robot de soudage pour qu’elle suive le joint décalé. Dans un deuxième aspect de l’invention, une cellule de soudage robotisée comprenant au moins un robot de soudage, apte à déposer un cordon de soudure sur un joint, au moins un dispositif de capture d’image et une unité de traitement apte à exécuter le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes pour déterminer une valeur de décalage, où l’unité de traitement est encore apte à utiliser cette valeur de décalage pour corriger en conséquence la trajectoire dudit au moins un robot de soudage, afin qu’il suive le joint décalé. L’invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit, faite uniquement à titre d’exemple, et en référence aux figures en annexe dans lesquelles : - La montre une zone d’intérêt avec 3 champs, - La montre la répartition dimensionnelle et relative des 3 champs de la , - La illustre une table de vérité correspondante. L’invention concerne un procédé de détermination d’un décalage D entre une position réelle R’ d’un joint J relativement à une position de référence R dudit joint J. Dans une cellule de soudage robotisée, les pièces sont mises en place, généralement par au moins un robot manipulateur, disposées relativement les unes aux autres dans la position finale, soit la position souhaitée, après assemblage par soudage. A l’interface entre chaque paire de pièces apparaît un joint J linéaire, tridimensionnel, pouvant le cas échéant comprendre plusieurs contours séparés. Au moins un robot de soudage est alors en charge de déplacer une torche de soudage selon une trajectoire définie de manière à ce qu’un cordon de soudure soit formé le long, ponctuellement ou en continu, du ou des contours formant le joint J. Pour différentes raisons, de variation dimensionnelle d’au moins une des pièces, de mauvaise mise en place, de déplacement d’au moins une des pièces après sa mise en place ou de toute autre raison, il peut arriver que le joint J soit décalé relativement à sa position nominale de référence R, d’un décalage D. Le robot de soudage est programmé pour que sa trajectoire suive le joint J selon sa position de référence R afin de réaliser un cordon de soudure le long du joint J. Le robot est aveugle et ne peut se rendre compte du décalage D. Aussi le cordon risque d’être réalisé à la position de référence R et non à la position réelle R’ du joint J. Il s’ensuit que le résultat du soudage n’est pas celui attendu. En fonction du décalage D, après soudage, l’assemblage doit être repris, typiquement dans le cas d’un décalage D faible, ou l’assemblage doit être mis au rebut, typiquement dans le cas d’un décalage D plus important. Aussi, l’invention propose de déterminer le décalage D, apparaissant entre la position de référence R et la position réelle R’ du joint J. Ce décalage D est ensuite utilisé pour corriger la trajectoire du robot de soudage pour qu’il suive la position réelle R’ du joint J. Le procédé de détermination du décalage D comprend deux phases. Au cours d’une première phase, ou phase d’apprentissage, préalable à l’utilisation, un module d’intelligence artificielle IA est configuré. Ceci est réalisé par apprentissage. Ensuite, une fois l’apprentissage terminé et le module d’intelligence artificielle IA correctement configuré, il peut être utilisé, au cours d’une phase d’utilisation. La phase d’apprentissage comprend les étapes suivantes. Il est déterminé au moins une zone d’intérêt Z, telle qu’illustrée à la . Cette zone d’intérêt Z encadre une portion du joint J. Elle est typiquement centrée autour de la position théorique, de référence R du joint J. Au cours d’une autre étape, pour chaque zone d’intérêt Z, il est déterminé au moins deux champs C1-C3, préférentiellement au moins trois champs C1-C3. Tel qu’illustré à la , un premier champ C1 est déterminé, centré sur la position de référence R du joint J. Autrement dit, le premier champ C1 n’est pas décalé, ou est décalé, relativement à la position de référence R du joint J, d’un premier décalage D1 nul. Il est encore déterminé au moins un deuxième champ C2 décalé de la position de référence R du joint J d’un deuxième décalage D2, avantageusement d’un premier côté de la position de référence R du joint J, que l’on appelle décalage positif. Alternativement ou complémentairement, il est encore déterminé au moins un troisième champ C3 décalé de la position de référence R du joint J d’un troisième décalage D3, avantageusement d’un deuxième côté, différent du premier côté, de la position de référence R du joint J, que l’on appelle décalage négatif. Le cas d’usage n’utilisant que deux champs C1, C2 ou C1, C3 correspond à une application où un éventuel décalage D, n’apparaît que d’un côté, premier ou deuxième. Le champ retenu C2 ou C3 est alors le champ C2, C3 dont le décalage D2, D3 est du même côté. Dans la plupart des cas d’usage, un éventuel décalage peut apparaître dans un sens ou dans l’autre. Dans ce cas, il est retenu au moins un champ C2 dont le décalage D2 est dans un sens et au moins un champ C3 dont le décalage D3 est dans l’autre sens. Il est encore avantageux de multiplier les champs de décalage positif, respectivement négatif, dans le cas où l’on souhaite obtenir une meilleure résolution de la valeur du décalage D déterminé. Il est ensuite procédé, pour chaque champ C1-C3, à la configuration par apprentissage d’un module d’intelligence artificielle IA. Aussi, pour chaque champ C1-C3, il est constitué un jeu d’apprentissage. Pour chaque champ C1-C3, un module d’intelligence artificielle IA est utilisé et configuré. Un jeu d’apprentissage comprend une pluralité, comprenant avantageusement plusieurs milliers d’éléments. Chaque élément comprend une image I du champ C1-C3, assortie d’une valeur booléenne indiquant si le joint J est présent ou absent de l’image I. La capture d’image I est répétée pour une pluralité de configurations. On entend ici par configuration, un assemblage de pièces prêt à être assemblé. La collecte d’images I capturées est typiquement réalisée, sur la cellule de soudage robotisée, dans une phase préparatoire, préalable à la mise en place du procédé selon l’invention. Un avantage de multiplier les configurations est, entre autres, de varier l’heure de la journée et ainsi d’enrichir le jeu d’apprentissage avec des configurations présentant des conditions d’éclairage variables afin d’augmenter l’expertise du module d’intelligence artificielle IA en élargissant son domaine d’intervention. Ainsi, à titre d’exemple, si une image est capturée pour chaque assemblage, à raison de 250 assemblages par jour, une collecte d’un jeu d’apprentissage nécessite 10 à 15 jours de production. Une image I est ensuite analysée pour déterminer la valeur de présence/absence du joint J. Cette valeur reste associée à l’image I. L’analyse est typiquement réalisée visuellement et manuellement par un opérateur humain qui ainsi, transmet son expertise et enseigne au module d’intelligence artificielle IA. Le jeu d’apprentissage ainsi constitué est ensuite utilisé pour entraîner un module d’intelligence artificielle IA. A l’issue de son apprentissage, dans lequel lui aura été soumis de nombreuses images I assorties de leur valeur de présence ou d’absence du joint J, le module d’intelligence artificielle IA, est réputé apte à déterminer si une image I, inconnue de lui, comprend ou non le joint J et donc à déterminer la valeur de présence ou d’absence du joint J dans une telle image I. Au cours d’une autre étape il est créé une table de vérité V associant à chaque combinaison de présence/absence pour chacun des champs C1-C3 d’une zone d’intérêt Z, une valeur de décalage D. Afin d’illustration, la illustre une zone d’intérêt couverte par trois champs C1-C3. Chaque champ C1-C3 pouvant être assorti d’une valeur de présence à deux états, présence ou absence, il existe 2 3 = 8 combinaisons possibles. La table de vérité V, telle qu’illustrée à la , comprend alors une entrée correspondant à chacune des combinaisons. A chaque entrée, ou ligne de la table, est associé un décalage D correspondant. La illustre une telle table de vérité V. On note 1 une présence du joint J dans un champ C1-C3 et 0 une absence du joint J dans un champ C1-C3. La quatrième colonne D indique le décalage D correspondant à la combinaison en regard. Une fois toutes les étapes de la phase d’apprentissage réalisées, le module d’intelligence artificielle IA est prêt à être utilisé, pour chaque nouvel assemblage arrivant dans la cellule de soudage robotisée. La phase d’utilisation comprend les étapes suivantes. Pour chaque zone d’intérêt Z, pour chaque champ C1-C3, un dispositif de capture d’image réalise une capture d’une image I dudit champ C1-C3. A chaque image I est appliqué le module d’intelligence artificielle IA associé à son champ C1-C3, pour déterminer si l’image I contient le joint J ou non. Ceci détermine une combinaison de présences/absences pour chacun des champs C1-C3. A partir de cette combinaison, est déterminée une valeur de décalage D correspondante en appliquant la table de vérité V à la combinaison. Tel qu’illustré à la un champ C1-C3 présente avantageusement une forme allongée de manière à suivre la position de référence R du joint J, encore préférentiellement en lui étant parallèle. Un joint J est le plus souvent linéaire, particulièrement lorsqu’il est vu au travers d’un champ C1-C3 d’étendue réduite. Afin de pouvoir vérifier une présence du joint J dans un champ C1-C3, de manière préférentielle, tous les champs C1-C3 d’une zone d’intérêt Z comprennent la position de référence R du joint J. Cependant d’autres stratégies peuvent comprendre des champs C1-C3 ne comprenant pas la position de référence R du joint J. Par exemple, il peut aussi être informatif de vérifier une absence du joint J dans un champ donné. Comme indiqué précédemment, un joint J est le plus souvent linéaire, particulièrement lorsqu’il est vu au travers d’un champ C1-C3 d’étendue réduite. Aussi, selon une autre caractéristique, les champs C1-C3 sont avantageusement rectangulaires, selon un rectangle allongé le long du joint J, les différents champs C1-C3 rectangles étant parallèles entre eux. Selon une autre caractéristique, la table de vérité V comprend, pour une combinaison possible, une valeur de décalage D fonction des décalages D1-D3 du ou des champs C1-C3 pour lesquels le joint J est présent et des décalages D1-D3 du ou des champs C1-C3 pour lesquels le joint J est absent. Ceci est particulièrement vrai pour les combinaisons possibles. Certaines combinaisons sont, à l’évidence, impossibles, dans ce cas une valeur de décalage D nulle est affectée. La illustre la disposition relative des champs C1-C3. Dans cet exemple, tous les champs recouvrent la position de référence R. L’échelle de décalage est donnée par les traits verticaux, respectivement séparés d’une distance x, ici supposée constante pour simplifier. Aussi, relativement à la position de référence R, le premier champ C1 est décalé d’un premier décalage nul, D1 = 0. Relativement à la position de référence R, le deuxième champ C2 est décalé d’un deuxième décalage D2 = +1x, positif. Relativement à la position de référence R, le troisième champ C3 est décalé d’un troisième décalage D3 = -1x, négatif, de l’autre côté de la position de référence R. L’étendue de chaque champ C1-C3, ici de 3x permet un recouvrement de 1x. Ainsi, une combinaison sur les trois champs C1-C3 permet de déterminer un décalage D avec une résolution de x. Ainsi, si l’on continue avec l’exemple des figures 1, 2, la table de vérité V est construite de la manière suivante. Les combinaisons sont introduites en ligne. Les trois premières colonnes indiquent chacune un champ C1-C3 et comprennent son état de présence. La dernière colonne indique le décalage D correspondant, en regard de la combinaison. Un 0 dans une case de la colonne d’un champ C1-C3 indique une absence du joint J dans ledit champ. Un 1 dans une case de la colonne d’un champ C1-C3 indique une présence du joint J dans ledit champ. Ainsi, la première ligne 0, 0, 0 correspond à une combinaison dans laquelle le joint J est absent de tous les champs C1-C3. Ceci correspond à une combinaison normalement impossible. Les champs C1-C3 sont normalement dimensionnés pour qu’au moins un d’entre eux comprennent le joint J. Aussi, soit une erreur est subvenue dans l’attribution des valeurs de présence/absence, soit le joint J est tellement décalé qu’il n’est visible dans aucun des champs. Aucune de ces deux hypothèses ne permet de déterminer un décalage opérationnel. On applique alors le principe d’une combinaison impossible : un décalage D nul. La trajectoire du robot de soudage a ici peu de chance de rencontrer le joint J. Cependant la production doit continuer. Un décalage D doit nécessairement être affecté à toute combinaison. Dans un tel cas un décalage D nul réduit les risques. La deuxième ligne 0, 0, 1 correspond à une combinaison dans laquelle le joint J est présent uniquement dans le troisième champ C3, pas dans le premier champ C1 et pas dans le deuxième champ C2. En regardant le diagramme de la , ceci situe le joint J dans la première colonne, seule couverte uniquement par le troisième champ C3, soit selon une position R’ distante de deux colonnes, vers la gauche, de la position de référence R, soit un décalage de -2x, puisque x est la largeur d’une colonne. La troisième ligne 0, 1, 0 correspond à une combinaison, symétrique de la précédente, dans laquelle le joint J est présent uniquement dans le deuxième champ C2. En regardant le diagramme de la , ceci situe le joint J dans la cinquième et dernière colonne, soit selon une position R’ distante de deux colonnes, vers la droite, de la position de référence R, soit un décalage de +2x. La quatrième ligne 0, 1, 1 correspond à une combinaison dans laquelle le joint J est présent à la fois dans le deuxième champ C2 et dans le troisième champ C3. Ceci est une combinaison normalement impossible au vu des dispositions relatives des deux champs C2 et C3, sans que le joint J ne soit présent dans le premier champ C1. On applique alors le principe d’une combinaison impossible : un décalage D nul. La cinquième ligne 1, 0, 0 correspond à une combinaison dans laquelle le joint J est présent uniquement dans le premier champ C1, donc centré, dans la troisième colonne centrale. Du fait du recouvrement des champs C1-C3 comprenant tous la position de référence R, une telle combinaison peut aussi être interprétée comme impossible. Dans les deux cas, joint J centré ou combinaison impossible, cette combinaison est associée à un décalage nul D = 0. La sixième ligne 1, 0, 1 correspond à une combinaison dans laquelle le joint J est présent dans le premier champ C1 et dans le troisième champ C3. En regardant le diagramme de la , ceci situe le joint J dans la deuxième colonne, soit selon une position R’ distante d’une colonne, vers la gauche, de la position de référence R, soit un décalage de -1x. La septième ligne 1, 1, 0 correspond à une combinaison, symétrique de la précédente, dans laquelle le joint J est présent dans le premier champ C1 et dans le deuxième champ C2. En regardant le diagramme de la , ceci situe le joint J dans la quatrième et avant dernière colonne, soit selon une position R’ distante d’une colonne, vers la droite, de la position de référence R, soit un décalage de +1x. La huitième ligne 1, 1, 1 correspond à une combinaison dans laquelle le joint J est présent dans les trois champs C1-C3. Cette combinaison est à rapprocher de la combinaison de la cinquième ligne, avec cependant un résultat plus « normal » du fait du recouvrement des champs C1-C3. Aussi l’hypothèse d’un joint J bien centré est retenue et cette combinaison est associée à un décalage nul D = 0. Jusqu’ici, dans les exemples et illustrations, un décalage D a été montré comme un scalaire. Plus précisément, il s’agit d’un vecteur, définissant une translation de module D selon une direction disposée dans un plan confondu avec l’image I, sensiblement perpendiculaire à l’étendue d’un champ C1-C3. Un tel décalage D peut être déterminé par le procédé décrit au moyen d’une unique zone d’intérêt Z. Dans ce cas, tant la direction de l’étendue des champs C1-C3, superposée avec l’étendue du joint J, que la direction perpendiculaire support du vecteur portant D, sont perpendiculaires à l’axe de vision de capture d’image I. Ainsi une unique zone d’intérêt Z permet de déterminer un décalage qui est une translation . Une deuxième zone d’intérêt, coplanaire de la première zone d’intérêt, permet de déterminer un deuxième vecteur décalage. La combinaison de ces deux vecteurs décalages, fournit un torseur plan, soit un décalage D torsoriel combinant une rotation dans ledit plan perpendiculaire à l’axe de capture d’image et une translation bidimensionnelle dans ce même plan. Une troisième zone d’intérêt, choisie et associée à un axe de vision de capteur d’image non perpendiculaire au plan précédent, permettrait de déterminer un torseur tridimensionnel, soit un décalage D torsoriel tridimensionnel combinant une rotation tridimensionnelle, assortie d’une translation tridimensionnelle. Aussi, dans toute la présente, un décalage D doit être considéré comme un torseur tridimensionnel, éventuellement réduit à un torseur plan ou encore à une translation unidimensionnelle. Selon une autre caractéristique, le module d’intelligence artificielle IA comprend un module à apprentissage profond ou en anglais : « deep learning ». Selon une autre caractéristique, le module à apprentissage profond utilise le modèle « Mobilnet ». Avantageusement, il est basé sur un réseau neuronal convolutif de type « TensorFlow ». Avantageusement encore, il est paramétré avec un optimiseur de type « rmsprop » avec une perte de poids de 0,00004, un nombre d’époques d’au moins 5000, préférentiellement égal à 9000, un taux d’apprentissage compris entre 0,001 et 0,01 et une quantité d’échantillons de 32. Un nombre d’époques de 7000 permet d’obtenir un taux de fiabilité de 91%. Un nombre d’époques de 9000 permet d’obtenir un taux de fiabilité amélioré à 96%. Selon une autre caractéristique, un jeu d’apprentissage comprend au moins 2000 images, préférentiellement au moins 2500 images. Un jeu d’apprentissage de 2000 images permet d’atteindre une fiabilité de 93%. Avec un jeu d’apprentissage de 2500 images, cette fiabilité augmente à 96%. Dans un jeu d’apprentissage, 70% des images sont utilisées pour l’apprentissage, afin de configurer le module d’intelligence artificielle IA. 30% des images restantes sont ensuite utilisées pour valider le bon fonctionnement du module et déterminer sa fiabilité sur des images dont le résultat (présence/absence) est connu, mais que le procédé n’a encore jamais vues lors des phases précédentes d’apprentissage. Le procédé est jugé satisfaisant, lorsque sa fiabilité est au moins égale à 90%. Afin de capturer les images I, la cellule robotisée de soudage comprend un moyen de capture d’image. Ce moyen de capture peut être un ou plusieurs appareils photographique numériques, une ou plusieurs caméras 2D, un ou plusieurs profilomètres ou toute combinaison des précédents. Ainsi, un mode de réalisation, utilise une camera IDS 4912x3684 pixels. Cette dernière peut être monochrome ou avantageusement couleur. Elle est apte à capturer 7 images par seconde. L’image I capturée peut être traitée ou prétraitée pour obtenir les champs C1-C3. Ainsi, selon un mode de réalisation, la caméra précédemment citée capture des images de 18 MPx. De ces images sont extraites les images I de champ C1-C3 plus réduites, de 2 kPx, tant pour constituer les jeux d’apprentissage que en phase d’utilisation. Afin de procéder sur plusieurs zones d’intérêt Z, il est possible de multiplier les moyens de capture d’image, un moyen étant dédié à chaque zone d’intérêt Z et pouvant fonctionner en parallèle. Alternativement, un même moyen de capture d’image peut être utilisé séquentiellement en étant déplacé d’une zone d’intérêt à l’autre. L’invention concerne encore une cellule de soudage robotisée comprenant au moins un robot de soudage, apte à déposer un cordon de soudure sur un joint J, au moins un dispositif de capture d’image et une unité de traitement apte à exécuter le procédé selon l’un des modes de réalisation précédemment décrits. Le procédé permet de déterminer une valeur de décalage D. L’unité de traitement est encore apte à utiliser cette valeur de décalage D pour corriger en conséquence la trajectoire dudit au moins un robot de soudage, afin qu’il suive le joint J décalé. Ainsi, le procédé permet de déterminer le décalage D présenté par la pièce et d’adapter la trajectoire du robot de soudage à la réalité de la pièce plutôt qu’à la position de référence théorique. L’invention a été illustrée et décrite en détail dans les dessins et la description précédente. Celle-ci doit être considérée comme illustrative et donnée à titre d’exemple et non comme limitant l’invention à cette seule description. De nombreuses variantes de réalisation sont possibles. C1-C3 : champ, D : décalage, D1-D3 : décalage de champ, I : image, J : joint, R : position de référence, R’ : position réelle, V : table de vérité, x : résolution, Z : zone d’intérêt. Procédé de détermination d’un décalage (D) entre une position réelle (R’) d’un joint (J) relativement à une position de référence (R), caractérisé en ce qu’il comprend une phase d’apprentissage et une phase d’utilisation, la phase d’apprentissage comprenant les étapes suivantes : - détermination d’au moins une zone d’intérêt (Z) comprenant une portion du joint (J), - pour chaque zone d’intérêt (Z), détermination d’un premier champ (C1) centré sur la position de référence (R) du joint (J), soit décalé de la position de référence (R) du joint (J) d’un premier décalage (D1) nul, détermination d’au moins un deuxième champ (C2) décalé de la position de référence (R) du joint (J) d’un deuxième décalage (D2) positif, détermination d’au moins un troisième champ (C3) décalé de la position de référence (R) du joint (J) d’un troisième décalage (D3) négatif, - pour chaque champ (C1-C3), capture d’une image (I) pour une pluralité de configurations, - pour chaque image (I), indication de la présence ou de l’absence du joint (J), de manière à constituer, pour chaque champ (C1-C3), un jeu d’apprentissage, - utilisation dudit jeu d’apprentissage pour entraîner un module d’intelligence artificielle (IA) à détecter la présence ou l’absence du joint (J) dans une image (I), - création d’une table de vérité (V) associant à chaque combinaison de présence/absence pour chacun des champs (C1-C3) d’une zone d’intérêt (Z), une valeur de décalage (D), la phase d’utilisation comprenant les étapes suivantes : - pour chaque champ (C1-C3), capture d’une image (I), - pour chaque image (I), utilisation du module d’intelligence artificielle (IA) pour déterminer si l’image (I) contient le joint (J) ou non, - détermination de la combinaison de présence/absence, - détermination de la valeur de décalage (D) en appliquant la table de vérité (V) à la combinaison. Procédé selon la revendication précédente, où un champ (C1-C3) est allongé et sensiblement parallèle à la position de référence (R) du joint (J). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, où tous les champs (C1-C3) d’une zone d’intérêt (Z) recouvrent la position de référence (R) du joint (J). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, où les champs (C1-C3) sont rectangulaires. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, où la table de vérité (V) comprend, pour une combinaison possible, une valeur de décalage (D) fonction des décalages (D1-D3) du ou des champs (C1-C3) pour lesquels le joint (J) est présent et des décalages (D1-D3) du ou des champs (C1-C3) pour lesquels le joint (J) est absent, et pour les combinaisons impossibles, une valeur de décalage (D) nulle. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, où le module d’intelligence artificielle (IA) comprend un module à apprentissage profond. Procédé selon la revendication précédente, où le module à apprentissage profond utilise le modèle « Mobilnet », un réseau neuronal convolutif de type « TensorFlow », paramétré avec un optimiseur de type « rmsprop » avec une perte de poids de 0,00004, un nombre d’époques au moins égal à 5000, préférentiellement égal à 9000, un taux d’apprentissage compris entre 0,001 et 0,01 et une quantité d’échantillons de 32. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, où un jeu d’apprentissage comprend au moins 2000 images, préférentiellement au moins 2500 images, dont 70% sont utilisées pour l’apprentissage et 30% sont utilisées pour valider. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, où les images (I) sont capturées au moyen d’au moins un appareil photo numérique, d’au moins une caméra 2D ou d’au moins un profilomètre. Cellule de soudage robotisée comprenant au moins un robot de soudage, apte à déposer un cordon de soudure sur un joint (J), au moins un dispositif de capture d’image et une unité de traitement apte à exécuter le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes pour déterminer une valeur de décalage (D), où l’unité de traitement est encore apte à utiliser cette valeur de décalage (D) pour corriger en conséquence la trajectoire dudit au moins un robot de soudage, afin qu’il suive le joint (J) décalé.