<figure><img src="image_1.png" /></figure>

# L'intelligence artificielle au service de la caractérisation des matériaux (traitements thermiques et contraintes résiduelles)

Naïm Samet<fnref n="1" />, Antoine Valentin<fnref n="1" />, Quentin Julien<fnref n="1" />, Fan Zhang<fnref n="2" /> and Hélène Petitpré<fnref n="2" />

## Résumé

La caractérisation des matériaux par méthode non destructive est largement répandue dans l'industrie. La méthode s'appuie souvent sur l'analyse d'un signal provenant d'un capteur (ultrason, courants de Foucault, bruit Barkhausen ou autres), afin d'évaluer une caractéristique du matériau telle que la dureté superficielle, la profondeur des traitements thermiques et thermochimiques, etc. Tout d'abord, il est nécessaire d'avoir une corrélation physique entre la propriété physique et la réponse du moyen de contrôle mise en œuvre. Ensuite, le signal acquis doit être enregistré dans des conditions optimales qui permettent de transcrire l'information nécessaire à la caractérisation. Mais malgré ces précautions, il arrive dans certains cas que la corrélation entre ces propriétés physiques et le signal soit difficile à établir. Cela est dû principalement à la complexité de la propriété physique recherchée et aux multiples interactions avec d'autres facteurs influents qui donne lieu à une faible corrélation entre le paramètre suivi et celle-ci. En effet, les méthodes classiques sont souvent basées sur l'analyse d'un seul paramètre, comme le Root Mean Square (RMS), le maximum ou le kurtosis par exemple, afin de corréler la propriété du matériau à ce dernier. Mais cette corrélation reste incomplète puisqu'elle ne décrit pas toute la déformation du signal en fonction de la propriété recherchée. Dans cet article, nous proposons d'utiliser une méthode multi paramètres qui permet, à partir d'un signal, d'extraire des paramètres pertinents qui décrivent correctement le signal, et de les utiliser afin de remonter à des propriétés mécaniques telles que la profondeur de cémentation ou les contraintes résiduelles. Des algorithmes de Machine Learning et/ou de Deep Learning sont utilisés, et les résultats sont comparés entre eux.

## 1. Introduction

L'ingénierie des matériaux est un domaine qui implique la caractérisation et l'analyse des propriétés physiques et chimiques des matériaux. La compréhension de ces propriétés est essentielle pour développer des matériaux

avec des performances optimales et une durée de vie prolongée. La profondeur durcie, la dureté, la microstructure abstenues par traitements thermiques et les contraintes résiduelles sont des propriétés clés qui affectent la structure et les caractéristiques physiques des matériaux.

Traditionnellement, la caractérisation des matériaux implique des essais mécaniques, des analyses chimiques et des mesures de microstructure. Cependant, ces méthodes sont destructives, coûteuses et chronophages. Le défi consiste à réduire l'usage de ces méthodes voire les remplacer par des méthodes non destructives. Cela a conduit à l'utilisation de plusieurs techniques non destructives notamment les méthodes magnétiques [1] et ultrasonores [2,3,4]. Ces méthodes sont intéressantes mais restent insuffisantes principalement à cause des limitations des méthodes liées au traitement de données. C'est pour cette raison que de plus en plus de traitements de données par IA sont utilisés.

Dans cet article, nous allons explorer l'usage de l'intelligence artificielle en Machine Learning (ML) et en Deep Learning (DL) sur 2 cas d'application de caractérisation de matériaux : l'évaluation des contraintes résiduelles par bruit Barkhausen et la mesure de profondeur de cémentation par ultrason de surface, ainsi que l'apport de ces méthodes pour améliorer les résultats. Nous allons discuter des méthodes d'apprentissage automatique, de la modélisation de données pour extraire des informations précieuses à partir des signaux. Nous examinerons également les avantages et les défis de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans ce domaine et discuterons des implications pour les caractérisations des matériaux.

## 2. Évaluation quantitative des contraintes résiduelles par bruit Barkhausen

L'objectif de cette étude consiste à évaluer les contraintes résiduelles en utilisant une méthode non destructive par bruit Barkhausen.

Le bruit Barkhausen est un phénomène observé dans le domaine du contrôle non destructif des matériaux. Lorsque

<footnote n="1">¹ Pole Industrie du Futur (IDF) CETIM, Mulhouse, France;</footnote>

<footnote n="2">² Pole Monitoring Contrôle Objets Connectés (MCO) CETIM, Senlis, France;</footnote>

<footnote>*corresponding author, E-mail: naim.samet@cetim.fr</footnote>
certains matériaux ferromagnétiques sont soumis à une magnétisation et à une démagnétisation, un signal électromagnétique est émis. Ce signal, appelé bruit Barkhausen, contient des informations sur la microstructure et les propriétés mécanique du matériau. En détectant et en analysant ce signal, il est possible de repérer des défauts tels que des contraintes résiduelles ou des altérations de la microstructure mécanique, sans avoir besoin de détruire l'échantillon.

Dans cette partie nous développons l'usage de cette méthode afin d'évaluer les contraintes résiduelles générées par du grenaillage sur des pièces de transmission automobile (Figure 1).

## 2.1. Pièces

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1: Pignons de boîte de vitesse Stellantis grenaillés à différents niveaux</figcaption></figure>

Les pièces à étudier sont des pignons de boîte de vitesse avec un grand diamètre et un petit diamètre respectivement : Ø 65 mm et Ø 55 mm (Figure 1). Le plus grand diamètre sur lequel les mesures ont été réalisées présente 32 dents et le petit diamètre 29 dents. Les pièces sont en acier cémenté trempé qui a été grenaillé avec différents niveaux de grenaillage, par Stellantis, afin d'obtenir différents niveaux de contraintes résiduelles de compression. Une découpe portant sur plusieurs dents a été prélevée sur chacune des pièces. Des évaluations de contraintes résiduelles par diffraction des rayons X ont été effectuées sur ces prélèvements. Le grenaillage est considéré constant sur la pièce, par conséquent sur toutes les dents.

Le tableau ci-dessous résume les pièces étudiées et les contraintes résiduelles associées.

<table><caption>Tableau 1: Valeurs de contraintes résiduelles mesurées par DRX</caption><thead><tr><td>Pièce</td><td>Contraintes mesurées par DRX [MPa]</td></tr></thead><tbody><tr><td>A</td><td>-924</td></tr><tr><td>B</td><td>-800</td></tr><tr><td>C</td><td>-868</td></tr><tr><td>D</td><td>-800</td></tr><tr><td>E</td><td>-768</td></tr><tr><td>F</td><td>-863</td></tr><tr><td>G</td><td>-275</td></tr><tr><td>H</td><td>-965</td></tr><tr><td>K</td><td>-894</td></tr><tr><td>A13</td><td>-743</td></tr></tbody></table>

## 2.2. Mesures par bruit Barkhausen

Les mesures ont été réalisées en utilisant un Rollscan 350 et un capteur pour dents de pignons de Stresstech, ainsi que le logiciel Microscan afin d'enregistrer les signaux.

Nous avons également utilisé un cobot Universal Robot UR5 afin d'assurer une répétabilité de la mesure (Figure 2).

La répétabilité de la mesure a été quantifiée en utilisant la valeur RMS du signal. 10 mesures ont été réalisées au même point, l'écart-type de la mesure est autour de 0,56 pour une valeur moyenne de 48,1 ce qui est considéré comme acceptable.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 2: Dispositif de mesure</figcaption></figure>

Nous avons réalisé 5 mesures par pièce sur le plus grand diamètre de la pièce en dehors de la zone découpée. Chacune de ces 5 mesures a été réalisée sur une dent voisine différente, prise aléatoirement (Figure 3).
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3: Positionnement du capteur sur le flanc de dent de la pièce</figcaption></figure>

Le capteur grâce à sa forme arrondie sur l'extrémité permet de réaliser la mesure en fond de dent, mais également sur le flanc de dent. Un seul flanc de dent est mesuré à la fois.

## 2.3. Données

Après avoir réalisé 5 mesures par pièce sur les 10 pièces, nous obtenons 50 mesures c-à-d 50 signaux.

Les signaux obtenus vont être traités par deux approches différentes à savoir le Machine Learning et le Deep Learning.

## 2.4. Machine Learning

Afin de simplifier le traitement des données, nous avons utilisé le logiciel Microscan pour extraire des indicateurs pertinents du signal. Les indicateurs décrivent bien la déformation du signal en fonction des contraintes présentes dans la pièce. Parmi les indicateurs extraits nous pouvons citer par exemple : le Root Mean Square (RMS) du signal, son maximum, sa largeur à mi-hauteur, sa « remanence », sa « coercivity » et l'aire de son spectre etc. Finalement, nous obtenons un tableau de 50 lignes avec 10 indicateurs en colonne. La dernière colonne comprend la valeur de la contrainte mesurée par DRX sur la pièce.

Une première visualisation rapide des données consiste à trouver une relation linéaire entre les paramètres un par un et la cible. En calculant la matrice de corrélation, nous pouvons observer la corrélation des paramètres entre eux et la corrélation des paramètres avec la cible « contrainte » (Figure 4).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4: Matrice de corrélation entre les paramètres et la cible (contrainte). Plus la valeur est proche de 1 (rouge foncé), plus le paramètre est corrélé.</figcaption></figure>

Nous pouvons voir que le paramètre le plus corrélé avec la contrainte est la « coercitivity », en traçant la contrainte en fonction de ce paramètre (Figure 5), nous pouvons observer une certaine linéarité, les pièces extrêmes sont isolées, en revanche les 8 pièces du milieu sont toutes confondues.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: Contraintes résiduelles en fonction du paramètre "coercitivity"</figcaption></figure>

Dans ce cas une régression par ML est proposée.

Nous avons utilisé 6 pièces pour l'apprentissage et 4 pour le test. Plusieurs modèles ont été entraînés et le modèle qui donnait le meilleur résultat, sur les pièces de test, a été retenu. Le meilleur résultat est défini par le plus faible Root Mean Square Error (RMSE) ou erreur quadratique moyenne.

Le modèle retenu ici est un modèle développé au Cetim basé sur la Forward and Backward Stepwise Regression.

Les résultats sont présentés sous 2 formes : contraintes prédites en fonction et de la contrainte réelle (Figure 6 (a)) et sous forme de boîtes à moustaches (Figure 6 (b)). En abscisse nous avons les identifiants des pièces et, en
ordonnées, nous avons la différence entre la prévision et la valeur réelle mesurée par DRX.

Plus la valeur médiane (trait vert) de la boite à moustache est proche de zéro, plus la mesure est juste et plus les moustaches (bornes supérieures et inférieures : traits noires) sont réduites plus la mesure est fidèle (Figure 6).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6: Résultat de l'apprentissage sur les 6 pièces. (a) : Contrainte réelle en fonction de la contrainte prédite (b) : Représentation avec des boites à moustache.</figcaption></figure>

Nous pouvons voir sur la Figure 6 (a) que les pièces d'apprentissage extrêmes sont séparées, mais que les 4 pièces intermédiaires sont confondues. Nous pouvons constater sur la Figure 6 (b) que la justesse de la mesure est inférieure à ±100 MPa et que la fidélité est inférieure à ±50 MPa.

Concernant les 4 pièces de test, les résultats sont meilleurs, nous pouvons observer sur la Figure 7 (a) que les 2 premières pièces peuvent être discriminées mais la troisième et la quatrième sont confondues. Sur la Figure 7 (b), nous pouvons observer une justesse inférieure à ±40 MPa et une fidélité inférieure à ±60 MPa.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7: Résultats du test sur 4 pièces. (a) : Contrainte réelle en fonction de la contrainte prédicte (b) : Représentation avec des boites à moustache.</figcaption></figure>

## 2.5. Deep Learning

### 2.5.1. Données

La méthode Deep Learning consiste à utiliser le signal en entier et laisser la possibilité au réseau de neurones d'en extraire les paramètres caractéristiques.

Comme le système Microscan enregistre 4 cycles par mesure, nous réalisons une moyenne sur les 4 signaux (Figure 8).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8: Exemple de signal Barkhausen obtenu sur une pièce</figcaption></figure>

La base de données est constituée de 50 signaux moyennés sur les 4 cycles, 5 pour chaque pièce.

### 2.5.2. Réseau de neurone

Le réseau de neurone qui a été choisi ici est « InceptionTime », développé par Fawaz [5] en s'inspirant de la version Inception de Google pour les images.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9: Fonctionnement du réseau de neurones InceptionTime [5].</figcaption></figure>

InceptionTime est un réseau de neurones profonds pour la classification de séries temporelles. Il utilise un module Inception, qui permet une extraction efficace des caractéristiques à partir des données temporelles. Le module Inception combine plusieurs types de convolutions avec différentes tailles de filtres pour extraire des caractéristiques à différentes échelles temporelles. Ensuite, ces caractéristiques sont agrégées en utilisant une moyenne globale et alimentent un classificateur entièrement connecté pour la classification finale. L'approche InceptionTime a été testée sur 85 ensembles de données différents et a montré des résultats supérieurs à ceux d'autres modèles de pointe pour la classification de séries temporelles.

### 2.5.3. Résultats

Afin de contrôler l'apprentissage du réseau, nous avons tracé la courbe d'apprentissage de la fonction perte en fonction des epochs. Nous pouvons observer que la fonction perte tend bien vers zéro, ce qui signifie que le réseau a, a priori, bien appris (Figure 10).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10: courbe d'apprentissage (fonction perte)</figcaption></figure>

Afin de vérifier la précision du modèle, nous l'avons entraîné sur les mêmes 6 pièces que pour le cas Machine Learning et nous avons gardé les mêmes 4 pièces pour le test.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11: résultat de l'apprentissage</figcaption></figure>

Sur les pièces d'apprentissage, le Deep Learning semble améliorer les résultats mais sur la pièce de test à -924 MPa une erreur de justesse importante est observée.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12: résultats sur les 4 pièces de test</figcaption></figure>

Afin de mieux quantifier les résultats, les données sont présentées sous forme de boites à moustaches. En abscisse, nous avons les identifiants des pièces et, en ordonnées, nous avons la différence entre la prévision et la valeur réelle mesurée par DRX (Figure 13).

Plus la valeur médiane (trait noir) de la boite à moustache est proche de zéro, plus la mesure est juste et plus les moustaches (bornes supérieures et inférieures : traits noires) sont réduites, plus la mesure est fidèle.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 13: résultats sur les 4 pièces test sous forme de boite à moustaches</figcaption></figure>

Nous pouvons voir que les résultats de la justesse et de la répétabilité se sont améliorées sur les 3 premières pièces avec une répétabilité inférieure à ±30 MPa et une justesse inférieure à ±25 MPa. En revanche, sur la dernière pièce la justesse est supérieure à 100 MPa.
## 2.6. Conclusion partielle

Deux méthodes de traitement de données ont été utilisées pour traiter les mêmes données, par ML et par DL.

Les résultats obtenus par ML sont corrects, mais restent à améliorer, l'écart médian maximum obtenu est inférieur à 100 MPa. Les résultats obtenus avec le DL semblent être meilleurs sur 3 pièces de test, mais moins bons sur la quatrième, où l'écart entre la valeur réelle et la valeur prédite est supérieur à 100 MPa. Ce résultat pourrait être dû à la base de données réduite (uniquement 5 signaux par pièce).

# 3. Mesure de la profondeur du traitement thermochimique par ultrasons onde de surface

Aujourd'hui le contrôle de traitement thermochimique est réalisé d'une manière destructive en se basant sur la norme Iso 2629 [1]. Le contrôle est souvent fait par prélèvement sur quelques pièces dans un lot de quelques centaines, voire quelques miliers de pièces. En plus d'être destructif, le contrôle est lent et loin d'être reperentatif de tout le lot. Nous proposons, dans cette partie, une alternative à cette méthode destructive basée sur les ultrasons, les ondes de surface.

Les ondes de Rayleigh, ou de surface, se caractérisent par une double nature, à la fois longitudinale et transversale, ce qui leur permet de se propager à la fois dans le plan de la surface et perpendiculairement à celle-ci. Cette particularité les rend idéales pour détecter et évaluer les caractéristiques présentes à la surface des matériaux, tels que les contraintes résiduelles [7], l'écrouissage [8] ou les profondeurs de célémentation [9].

La technique est basée sur le fait que l'onde de Rayleigh présente une pénétration équivalente à sa longueur d'onde. Lorsque l'onde se propage à travers une surface cémentée qui présente une microstructure différente, souvent plus fine que celle du cœur, le signal obtenu est différent de celui obtenu sur le même acier sans traitement. En effet, l'onde interagira avec la profondeur cémentée en fonction de sa profondeur, le signal résultant sera donc différent selon cette dernière.

### 3.1. Pièces

Les pièces étudiées sont des galets en acier de roulement cémentés trempés. Les galets sont de diamètre 100 mm et d'épaisseur 30 mm. Nous avons 5 lots avec différentes épaisseurs (Tableau 2). Chaque lot contient 3 pièces.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 14: Pièces cémentées</figcaption></figure>

<table><caption>Tableau 2: Tableau récapitulatif des pièces cémentées à différentes profondeurs</caption><thead><tr><td>Référence lot</td><td>Profondeur de célémentation [mm]</td></tr></thead><tbody><tr><td>50</td><td>0,47</td></tr><tr><td>80</td><td>0,82</td></tr><tr><td>100</td><td>1,03</td></tr><tr><td>150</td><td>1,50</td></tr><tr><td>200</td><td>1,88</td></tr></tbody></table>

### 3.2. Mesures par ultrasons de surface

Les mesures des ondes de surface ont été réalisées en utilisant une carte Eurosonic UTC110 avec une interface développée au Cetim. L'interface permet de régler tous les paramètres d'excitation et de réception, d'afficher les signaux, de calculer la transformée de Fourier et le scalogramme du signal, ainsi que d'enregistrer les signaux rapidement à l'aide d'un bouton d'enregistrement (Figure 15(a)).

Le traducteur utilisé est un traducteur à onde de Rayleigh large bande (2 à 8 MHz) @ -6dB Figure 15(c).

Le couplant utilisé ici est une huile 5w40 qui s'étale bien sur la pièce. En effet, avec un couplant ultrason classique des moins bons résultats ont été obtenus à cause de la formation de bourrelets de gel sur la pièce.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 15: dispositif de mesure : (a) interface graphique (b) carte ultrasons (c) traducteur onde de surface.</figcaption></figure>
### 3.3. Données

Un exemple de 3 signaux, obtenus sur 3 pièces avec différentes profondeurs, est donné dans la **Figure 16(a)**, ainsi que leurs transformées de Fourier **Figure 16(b)**.

<figure><img src="image_17.png" /></figure>

(a)

<figure><img src="image_18.png" /></figure>

(b)

<caption>Figure 16: Signaux obtenus (a) et transformées de Fourier (b) superposés pour 3 pièces différentes.</caption>

À partir de ces signaux aucun paramètre dans le domaine temporel ou fréquentiel n'a permis de discriminer les 3 pièces comme le temps d'arrivée, la fréquence centrale ou la largeur à mi-hauteur par exemple.

C'est pour cette raison que nous avons pensé à utiliser l'intelligence artificielle à travers le ML et/ou le DL.

300 signaux par lot ont été enregistrés, 100 par pièce.

80% des signaux ont été utilisés pour l'apprentissage et 20% ont été utilisés pour le test.

### 3.4. Machine Learning

Comme expliqué précédemment dans la première partie, afin de mettre en place le ML, l'étape d'extraction de paramètres par l'expert est nécessaire.

Les paramètres extraits du signal sont résumés dans le tableau ci-dessous. Afin de bien décrire la déformation du signal en fonction de la profondeur de célémentation, des paramètres statistiques, dans le domaine temporel et dans le domaine fréquentiel ont été extraits.

<table><caption>Tableau 3: Paramètres extraits pour le ML</caption><thead><tr><th rowspan="2">Statistique</th><th colspan="2">Paramètres</th></tr><tr><th>Temporel</th><th>Spectral</th></tr></thead><tbody><tr><td>Moyenne</td><td>RMS</td><td>RMS du spectre</td></tr><tr><td>Médiane</td><td>Largeur à mi-hauteur</td><td>Largeur à mi-hauteur du spectre</td></tr><tr><td>Variance</td><td>Amplitude maximum</td><td>Amplitude maximum du spectre</td></tr><tr><td>Ecart-type</td><td>Localisation de l'amplitude maximum</td><td>Localisation du maximum du spectre</td></tr><tr><td>Kurtosis</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Asymétrie</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Ces paramètres ont été utilisés ensuite pour l'apprentissage de plusieurs modèles. Le modèle donnant le meilleur résultat sur les pièces d'apprentissage sera retenu pour l'essayer sur les pièces de test.

Une étude de corrélation entre les paramètres extraits et la cible a été réalisée en utilisant la matrice de corrélation. La meilleure corrélation linéaire obtenue avec la cible est celle du paramètre Kurtosis (Figure 17). À partir de cette figure, nous pouvons observer, à partir des étendues de mesures sur chaque lot, que 4 lots sont confondus.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>Figure 17: corrélation du paramètre Kurtosis avec la profondeur de célémentation</figcaption></figure>

Le kurtosis d'un signal indique à quel point la distribution des amplitudes diffère de la distribution d'un signal gaussien, également appelé distribution normale. Un kurtosis élevé suggère une distribution plus concentrée avec des pics plus prononcés ou des queues plus étalée que la distribution gaussienne, tandis qu'un kurtosis faible indique une distribution plus aplatie et étalée.

Dans notre cas, plus la profondeur de célémentation est importante, plus le signal est aplati.

Les résultats de l'apprentissage sont donnés dans la **Figure 18**. Le meilleur résultat est obtenu sur les données test par le modèle K-nearest neighbors (K-NN).

Nous pouvons voir à travers l'étendue des mesures (points bleus) que plusieurs mesures se chevauchent, c-à-d que les pièces peuvent être confondues, surtout le lot 80, 100 et 150. En valeur moyenne (points rouges), nous pouvons discriminer les différents lots, à part les lots 100 et 150.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>Figure 18: Résultats de l'apprentissage par ML</figcaption></figure>

Concernant les 20% des mesures test, la même tendance a été observée.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>Figure 19: Résultat du test</figcaption></figure>

Afin de regarder plus en détails ces résultats en termes de justesse et fidélité nous présentons les résultats sous forme de boîtes à moustaches.

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>Figure 20: Résultats de test sous forme de boîte à moustaches</figcaption></figure>

Nous obtenons une fidélité minimale autour de ±0,25 mm et une justesse supérieure à ±0,2 mm. Pour de telles mesures, ces résultats ne sont pas suffisants pour un déploiement industriel, sachant que la mesure

référence par filiation de dureté à une justesse autour de ±0,1 mm.

### 3.5. Deep Learning

Dans cette partie, nous avons utilisé les signaux entiers comme entrée pour le réseau de neurone.

Les signaux ont subi un léger prétraitement afin de supprimer le signal d'impulsion. Celle-ci a été remplacée par des zéros. Cette opération permet de centrer l'intérêt sur l'écho d'onde de surface qui contient l'information.

Le réseau de neurone qui a été utilisé est le même que précédemment, à savoir Inception-Time.

Nous avons utilisé, comme précédemment, 80% des données pour l'apprentissage et 20% pour le test.

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>Figure 21: Résultats de l'apprentissage en Deep Learning en utilisant Inception-Time</figcaption></figure>

Nous pouvons voir à la **Figure 21**, que les résultats se sont bien améliorés.

Aucun chevauchement entre les points de mesures (points bleus) n'a été observé. En valeurs moyennes, les points (points rouges) sont bien placés sur la droite du parfait ajustement.

Concernant les 20% des mesures test, la tendance est la même (**Figure 22**).
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>Figure 22: Résultats du test en Deep Learning en utilisant Inception-Time</figcaption></figure>

Afin d'évaluer la justesse et la fidélité, les résultats sont présentés sous forme de boîtes à moustaches (Figure 23). La fidélité minimale est évaluée à ±0,05 mm et la justesse minimale à ±0,15 mm

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>Figure 23: Résultats du test en Deep Learning en utilisant Inception-Time sous forme de boîtes à moustaches</figcaption></figure>

## 3.6. Conclusion partielle

Les résultats obtenus en ML présentent une fidélité minimale autour de ±0,25 mm et une justesse supérieure à ±0,2 mm. En DL, les résultats sont meilleurs avec une fidélité minimale évaluée autour de ±0,05 mm une justesse minimale à ±0,15 mm.

# 4. Conclusion générale

Dans cet article nous avons traité deux cas d'application de l'intelligence artificielle pour la caractérisation des matériaux, en utilisant des méthodes de modélisation de données. Pour les 2 cas d'application, l'évaluation des contraintes résiduelles et la mesure de profondeur de célémentation, nous avons traité les signaux afin d'utiliser les 2 approches par ML et par DL.

Concernant le ML, pour les 2 cas d'application, il était nécessaire d'extraire des paramètres pertinents du signal qui sont en lien avec la valeur physique recherchée. En effet, il est très important que les paramètres extraits

soient représentatifs de la déformation du signal en fonction de la caractéristique physique recherchée.

En revanche, pour le DL, le réseau de neurones utilisé permet par lui-même d'extraire des caractéristiques pertinentes beaucoup plus nombreuses, mais sans que nous sachions la signification de ces dernières.

La base de données obtenue sur le premier cas est réduite et ne présente que 5 mesures par pièce pour un nombre total de 10 pièces. Les résultats par ML sont meilleurs que ceux obtenus par DL.

Pour le deuxième cas, la base de données est importante : 300 signaux par lot de profondeur pour un total de 5 lots. Dans ce cas, le DL a considérablement amélioré les résultats en obtenant une fidélité et une justesse proche de celles obtenues par la mesure destructive.

En résumé, l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la caractérisation des matériaux est un domaine en pleine expansion qui offre de nombreuses opportunités pour améliorer la compréhension et la caractérisation des propriétés physiques et chimiques des matériaux. Les résultats obtenus jusqu'à présent montrent que l'IA peut aider à améliorer la précision et la fiabilité des mesures, à identifier rapidement les défauts ou anomalies dans les matériaux, et à optimiser les processus de production. Cependant, l'utilisation de l'IA pour la caractérisation des matériaux présente également des défis importants, notamment en termes de qualité des données d'entraînement, de sensibilité aux biais et aux erreurs dans les données d'entraînement. Elle nécessiterait également des investissements en termes de temps et de ressources pour intégrer l'IA dans les processus de production. Malgré ces défis, il est clair que l'utilisation judicieuse de l'IA peut avoir un impact significatif sur le développement de nouveaux matériaux, avec des performances optimales et une durée de vie prolongée. Les chercheurs et les entreprises doivent donc continuer à explorer les possibilités offertes par l'IA pour la caractérisation des matériaux, tout en travaillant à surmonter les obstacles associés à cette approche.

# 5. Références

[1] F. ZHANG, «Amélioration de la détection des brûlures de rectification à l'aide des analyses multi paramètres et multitechniques,» chez JOURNEES COFREND 2017, Strasbourg, 2017.

[2] J. RIVENEZ, «Mesure Ultrasonore Non Destructive De La profondeur De Trempe Sur Pieces En Acier,» chez JOURNEES COFREND, Strasbourg, 2017

[3] N. Samet, «Ultrasonic characterization of a fluid layer using a broadband transducer,» *Ultrasonics*, vol. 52, n°13, pp. 427-434, 2012

[4] M. Hirao, «Non-destructive evaluation of hardening depth using surface-wave dispersion patterns,» *Journal of Mechanical Working Technology*, Vols. 1 sur 22-3,
pp. 171-179, 1983

[5] H. I. Fawaz, «InceptionTime: Finding AlexNet for Time Series Classification,» *arXiv*, n°%11909.04939v2 [cs.LG], p. 13 Sep 2019, 2019

[6] «Iso,» Iso, 2002. [En ligne]. Available: https://www.iso.org/fr/standard/30695.html. [Accès le 2023]

[7] A. K. Metya, «Detection of fatigue crack initiation precursor in meta-stable SS 304LN using Rayleigh surface wave harmonic generation,» *Materials Characterization*, vol. 201, n°%1112959, 2023

[8] M. K. Sahu, «Rayleigh Surface wave based non linear

ultrasound to assess effect of precipitation hardening during tempering in P92 steel,» *Materials Science and Engineering: A*, vol. 703, pp. 76-84, 2017

[9] Y. SOTANI, «Non-destructive evaluation of hardening depth using surface-wave dispersion patterns,» *Journal of Mechanical Working Technology*, n°18, pp. 171-179, 1983.