Description
Nombre de page: 136
Date de parution :13/10/2025
ISBN :9782362331978
Collection Les Cahiers Techniques de la Cofrend (Confédération française pour les essais non destructifs).
Ce guide a été élaboré par le groupe de travail « Intelligence artificielle et CND », initié par la COFREND en 2021. L’idée était de partager des connaissances communes concernant l’IA entre « gens du CND », afin de démystifier les idées reçues et comprendre quel intérêt pourrait avoir l’IA dans notre domaine technique.
Si le concept d’intelligence artificielle (IA) existe depuis les années 1950, son utilisation s’est fortement répandue ces dernières années grâce aux progrès des technologies numériques. Ses applications concernent tous les domaines de l’activité humaine, de notre quotidien personnel jusqu’aux installations industrielles les plus sophistiquées.
L’IA révolutionne déjà les métiers des contrôles non destructifs (CND) en permettant de résoudre des problématiques complexes, d’analyser de grandes quantités de données ou de renforcer les méthodes de contrôle actuelles. Ce sujet évoluant très rapidement, l’impact de l’utilisation de l’IA pour différentes applications en CND, l’encadrement de son utilisation, les bonnes pratiques pour mener un projet sont des questions importantes que ce guide propose d’aborder.
POUR QUI ?
Ce document s’adresse principalement aux néophytes en lien avec les métiers du CND désirant découvrir ce qu’est l’intelligence artificielle et comment elle peut être utilisée au service du CND.
POUR QUOI ?
L’objectif est de présenter les concepts et notions de base de l’intelligence artificielle ainsi que l’intérêt de cette technologie pour les CND. En effet, l’intelligence artificielle est un outil aujourd’hui accessible, qui permet de traiter des données de CND complexes provenant de différentes méthodes, de façon rapide et fiable.
COMMENT ?
Ce document décrit les principes de base de l’intelligence artificielle, il présente les démarches d’IA et l’illustre en proposant des exemples pertinents dans le domaine des CND.
PRÉAMBULE
INTRODUCTION
CHAPITRE 1
Intelligence artificielle et CND
1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Aspects historiques
2. Les CND, des données numériques déjà disponibles
3. L’intérêt de l’IA pour les CND
4. Les limites et les interrogations liées à l’IA
4.1. IA et éthique, transparence et explicabilité
4.2. La sécurité des données
4.3. La propriété intellectuelle liée aux données
4.4. Le contrôle
4.5. Les ressources nécessaires et l’impact carbone
CHAPITRE 2
Les idées préconçues sur l’IA
Vrai / Faux
L’IA, ce n’est pas pour nous, c’est compliqué, inaccessible et ça coûte cher !
L’IA remplace l’homme !
L’IA va résoudre tous nos problèmes à notre place, elle est magique et fonctionne toute seule, elle est parfaite !
L’IA est une boîte noire, on ne sait pas pourquoi ni comment ça marche !
L’IA est impossible à qualifier !
L’IA est très consommatrice de ressources de calcul !
CHAPITRE 3
L’apprentissage automatique (machine learning)
1. Définitions
2. Synthèse machine learning et CND
CHAPITRE 4
Les étapes types d’une approche d’IA
1. La démarche de type 1 : l’apprentissage supervisé
1.1. La collecte de données représentatives
1.2. Le choix du réseau/de l’algorithme adapté
1.3. Le prétraitement des données
1.4. L’annotation / labellisation des données
1.5. L’apprentissage et l’évaluation
2. La démarche de type 2 : l’apprentissage non supervisé
3. Le déploiement du réseau
CHAPITRE 5
L’étape de qualification du modèle d’IA
Préambule : notion d’explicabilité
1. Qu’entend-on par « qualification » ?
2. Les travaux en cours en aéronautique
3. Les travaux en cours à l’ENIQ
4. Les travaux en cours à l’EPRI
CHAPITRE 6
Recommandations pour lancer un projet d’IA
1. Définir les objectifs et les exigences du projet
2. Evaluer la faisabilité technique
3. Constituer une équipe compétente
4. Collecter et préparer les données
5. Choisir l’architecture appropriée
6. Evaluer les résultats
7. Planifier la mise en oeuvre
8. Assurer la sécurité et l’éthique
