Comment l’intelligence artificielle transforme les essais de matériaux
Un aperçu des opportunités, des défis et de cinq domaines d’application captivants qui démontrent comment l’utilisation de l’IA permet de réaliser des essais de matériaux et composants de manière plus efficace et plus sûre.
Les essais de matériaux mécaniques font partie des méthodes fondamentales de l’assurance qualité – que ce soit pour le développement d’un nouveau matériau, dans la production ou en laboratoire. Quel est donc l’impact de l’intelligence artificielle (IA) dans ce domaine établi ? Les algorithmes de l’IA sont-ils capables d’évaluer les essais de traction, de détecter des anomalies ou de piloter intelligemment les déroulements d’essai, voire de remplacer ces derniers ?
La réponse est simple : oui, et c’est déjà en partie le cas aujourd’hui. Mais comment cela fonctionne-t-il ? Et quels sont les avantages, mais aussi les risques, d’utiliser l’IA ?
Que peut apporter l’IA aux essais de matériaux ?
L’IA est plus qu’un terme à la mode. En pratique, elle permet d’analyser plus rapidement le très grand volume de données intervenant dans les essais de matériaux, de détecter un échantillon/des écarts et de rendre les processus plus efficaces. C’est une méthode particulièrement intéressante dans le domaine de plus en plus numérisé et automatisé que représente l’Industrie 4.0.
Voici cinq domaines dans lesquels l’IA joue déjà un rôle déterminant dans les essais de matériaux mécaniques :
1. Évaluation automatisée des essais
Quel est le temps nécessaire à un employé de laboratoire pour l’analyse d’un diagramme de contrainte-allongement et l’interprétation des valeurs caractéristiques telles que la résistance à la traction ? En particulier lorsque cela implique une série d’essais composée de plusieurs éprouvettes. L’IA réalise généralement cette opération en quelques secondes. Les algorithmes reconnaissent les points pertinents sur la courbe ou dans les tableaux de résultats – qu’il s’agisse d’un essai de traction sur matériaux métalliques selon la norme ISO 6892-1, ASTM E8 ou d’une toute autre norme. Cela permet de gagner du temps et de minimiser les erreurs subjectives ou encore d’identifier les résultats devant être analysés de manière plus approfondie par des experts.
Pour les essais nécessitant une analyse visuelle, l’IA permet d’accélérer leur évaluation et d’éviter des erreurs. C’est notamment le cas de l’essai de dureté pour lequel l’IA aide à reconnaître et interpréter les empreintes de manière fiable et efficace.
2. Détection des anomalies et analyse prédictive de la qualité
Et si l’on était capable de détecter un défaut matériel avant même qu’il ne pose problème ? L’IA détecte dans les données d’essai les écarts et échantillons qui échappent à l’œil humain. Elle permet une assurance qualité prédictive – notamment grâce à la détection précoce d’écarts dans les lots ou d’éprouvettes défectueuses.
Pour cela, l’ensemble des données d’essai doit impérativement être stocké de manière centralisée. La plateforme d’analyse testXpert Analytics permet un tel accès centralisé à toutes les données d’essai et données machine.
3. Planification d’essai intelligente et commande adaptative
Comment optimiser la stratégie d’essais en présence d’une nouvelle géométrie de composant ? L’IA est capable de se nourrir d’essais antérieurs et de proposer automatiquement des paramètres d’essais adaptés, tels que des plages de force, des vitesses ou des profils de température. Associé à des systèmes adaptatifs, l’essai s’ajuste même en temps réel au comportement des matériaux.
Il convient ici de noter que toutes les normes d’essai ne prévoient ou n’autorisent pas une régulation adaptative. Néanmoins, si cela est possible, le processus d’essai est ainsi accéléré et les essais défectueux sont considérablement minimisés.
4. Robotique et automatisation plus intelligentes
IA et robotique, un duo de rêve ? Sur les installations d’essai modernes, notamment celles équipées de robots ou de systèmes de manipulation des éprouvettes, l’IA assure la commande intelligente : elle détecte les éprouvettes par traitement d’image, les trie automatiquement et analyse leur comportement pendant l’essai. Cela permet d’obtenir un meilleur débit et des processus plus stables.
Pour cela, le système d’essai doit impérativement disposer des équipements adaptés à l’intégration de systèmes de caméras ou d’autres capteurs dans le déroulement de l’essai. Cela nécessite à la fois une électronique de pilotage et d’acquisition moderne et la présence d’interfaces correspondantes sur le logiciel d’essai.
5. Jumeaux numériques et essais basés sur la simulation
Est-il possible de réaliser un essai sans le faire concrètement ? Les jumeaux numériques assistés par l'IA permettent de simuler des propriétés réelles des matériaux et de les comparer avec des résultats d’essai réels. Il devient ainsi possible de réaliser virtuellement des parties de l’essai mécanique, ce qui s’avère particulièrement intéressant pour les composants onéreux ou difficiles d’accès.
Il n’est généralement pas autorisé de renoncer entièrement aux essais réels dans les secteurs critiques pour la sécurité (par ex. aéronautique, mobilité, industrie médicale). On préfère combiner simulation et essais réels ciblés. Pour cela, le jumeau numérique doit impérativement être « alimenté » en résultats d’essais réels, qui sont régulièrement contrôlés, afin de conserver toute sa fiabilité.
Avantages : quelle plus-value apporte l’IA ?
Son potentiel est impressionnant :
- Évaluations plus rapides pour des cycles d’essais raccourcis
- Précision plus élevée grâce à la diminution des erreurs d’évaluation subjectives
- Réduction des coûts en raison du temps d’essai plus court et de la réduction des rebuts
- Adaptabilité – facilité d’analyse de larges volumes de données
- Bases de décision plus solides, par ex. grâce à l’analyse de tendances ou à la détection de clusters
Risques et défis – Quel est l’inconvénient ?
Il va de soi que tout ce qui brille n’est pas or. L’utilisation de l’IA apporte également son lot de questions :
- Que faire si les données sont erronées ? La qualité de l’IA dépend de ce qu’on lui donne. Des données incorrectes ou incomplètes conduisent à des résultats erronés.
- Qui comprend les Black Box ? De nombreux modèles d’IA ne fournissent pas de justification transparente de leurs décisions – un véritable problème pour les essais critiques pour la sécurité.
- Qu’en est-il des normes et standards ? Les réglementations actuelles tiennent encore peu compte de l’IA – des incertitudes juridiques sont inévitables. De plus, l’utilisation de l’IA n’est pas encore définie dans l’ensemble du domaine de l’étalonnage.
- Et l’expertise dans tout cela ? Si les algorithmes remplacent l’humain, le savoir-faire risque de disparaître.
Conclusion : l’évolution n’est pas synonyme de substitution
L’IA ne doit pas remplacer les méthodes d’essai classiques, mais constituer un allié de choix. Bien employée, elle permet de réaliser des essais de matériaux de manière plus rapide, efficace et intelligente. Il est important de l’utiliser de manière responsable : l’IA ne doit pas remplacer, mais accompagner l’humain.
L’avenir des essais de matériaux dépend des données. Assurez-vous donc dès maintenant que vos données d’essais et données machines, ainsi que votre système d’essai se prêtent bien à l’utilisation de l’IA. Le stockage central des données, par exemple avec testXpert Analytics, et la présence d’interfaces et de solutions d'intégration flexibles de systèmes de reconnaissance d’images sont essentiels pour y arriver.