Comment l’IA permet d’optimiser les procédés de soudage ?

Labellisé en 2019 par le Pôle EMC2 et financé en 2020, le projet “Smart FSW Head” est porté par Stirweld et implique deux partenaires bretons, Doptim et l’Institut Maupertuis. L’objet de ce projet est, notamment, d’utiliser l’IA pour contrôler des soudures. Sophie Tardivel, Présidente chez Doptim, témoigne.

Qui sont les partenaires de ce projet ?

Stirweld est le porteur du projet, et nous sommes deux partenaires :

• Doptim, expert en science des données, pour la partie intelligence artificielle.
• L’Institut Maupertuis, centre de ressources pour les technologies industrielles innovantes, pour tous les aspects tests, contrôles des soudures, etc.

Quels étaient vos objectifs ?

Nous avions deux objectifs en termes de livrables :

La tête de soudure

Une nouvelle tête de soudure FSW (Friction Stir Welding – soudure par friction malaxage). C’est une technologie intéressante parce que les têtes de soudage peuvent se monter sur des machines-outils ou des robots aussi utilisables en fraisage.

Le développement

Pour Doptim, l’objectif était de développer les algorithmes d’IA pour faire du contrôle qualité non destructif et systématique de la soudure, ce qui n’existe pas aujourd’hui. Nous nous sommes appuyés sur l’Institut Maupertuis pour réaliser des tests et les qualifier. Le but était d’identifier les soudures qui comportaient des défauts. Ils ont donc à la fois évaluer les nouvelles têtes et créer de la donnée pour DOPTIM.

Ces soudures sont réalisées le plus souvent sur de l’aluminium. Cette technologie s’adresse aux secteurs de l’automobile, de l’aéronautique et du naval.

Comment fonctionne la solution ?

Nous avons placé des capteurs près des têtes de soudage. Ces capteurs mesurent le comportement de la tête en continu (vitesse, température, force des éléments physiques).

Ensuite, toutes les données récupérées sont analysées par nos algorithmes. Nous avons conçu une solution capable de qualifier la soudure, et ce, en temps réel. Autrement dit, notre algorithme devait dire si la soudure présentait ou non un défaut, déterminer le type de défaut et de les classer par niveau de qualité.

Une notification peut même être envoyée à l’opérateur lui indiquant un type de défaut et la qualité associée pour qu’il puisse corriger le procédé et classer la pièce.

Quels sont les résultats aujourd’hui ?

Nous avons réussi notre pari ! Nous arrivons aujourd’hui, avec l’algorithme, à détecter plusieurs types de défauts et en particulier ce qui n’est pas visible à l’œil nu. Les porosités internes de la soudure sont des défauts que nous savons détecter désormais grâce à ce projet. C’est un exemple intéressant car les porosités internes de la soudure peuvent fragiliser la soudure et mener à une casse prématurée de la pièce. En clair, cela permet d’éviter les casses et de réutiliser certaines pièces qui auraient été refondues. On économise des dépenses et de l’énergie.

Nous ne nous sommes pas arrêtés en si bon chemin. Nous avons conçu un logiciel permettant de structurer toutes les données de tests qui peuvent aider à mettre au point les procédés de soudage plus rapidement. L’idée c’est de se servir de l’ensemble des données produites lors d’un essai. La donnée est très importante de nos jours pour être en mesure de concevoir de nouveaux algorithmes. Plus elle est dense et qualifiée, plus elle est intéressante pour nous, notamment pour développer les IA les plus précises.

Comment s’est déroulée la labellisation du projet ?

Par la force du réseau, nous nous connaissions déjà entre nous. Nous avons commencé à discuter du projet et nous avons monté un dossier. Chacun a participé, nous avons décrit nos activités, notre capacité à réaliser les livrables et nos budgets.

Et puis, nous avons présenté notre dossier au comité de projets du Pôle EMC2. Nous l’avons défendu en mettant l’accent sur l’intérêt des projets collaboratifs. La force du projet “Smart FSW Head”, est de concentrer trois compétences bien distinctes et je crois que c’est ce qui a plu au comité. Parce que nous avons obtenu la labellisation du Pôle EMC2 en 2019.