L’intelligence artificielle (IA) appliquée aux matériaux constitue une activité stratégique à l’IRT Saint Exupéry, au croisement de nos axes « technologies intelligentes » et « technologies de fabrication avancées ».

Notre ambition ? Proposer une maîtrise globale du cycle de vie d’une pièce industrielle : conception, fabrication et analyse qualité afin d’accélérer l’innovation dans des environnements critiques comme l’aéronautique et le spatial.

La clé de notre succès ? La synergie entre nos solides expertises en sciences des matériaux d’une part et en intelligence artificielle pour les services et systèmes critiques d’autre part. Une collaboration rendue possible par l’émergence de profils avec des compétences duales, garants de cette transversalité entre le monde physique et le numérique.

L’IA à chaque étape : conception, fabrication et analyse

L’IRT dispose de nombreuses réalisations illustrant le potentiel transformateur de l’IA sur l’ensemble de la chaîne de valeur des matériaux.

C’est dès la conception des pièces que l’IA révèle un potentiel immense. Elle nous permet d’éclairer des choix fondamentaux : matériau, géométrie et paramètres de fabrication pour atteindre avec précision les propriétés désirées.

Nous développons des approches combinant Machine Learning (ML) et des modèles physiques pour explorer efficacement les espaces de conception et identifier des fenêtres de procédés robustes. Le projet WALLSAPP en est un exemple : l’utilisation de modèles guidés par la physique a permis d’optimiser les paramètres laser d’un procédé de fabrication additive métallique pour atteindre l’épaisseur de matière attendue.

Sans recours à l’IA, cette optimisation repose traditionnellement sur des campagnes expérimentales itératives longues et coûteuses, fondées sur des plans d’expériences successifs et des ajustements empiriques. L’intégration des techniques de ML nous a permis d’identifier les paramètres optimaux avec seulement deux campagnes d’essais. De plus, par rapport à des approches reposant uniquement sur les données, le tandem ML + physique a conduit à une réduction de 20 % de l’erreur de prédiction des épaisseurs.

Ces méthodes permettent ainsi de prédire les propriétés finales d’une pièce et de réduire drastiquement le nombre d’essais expérimentaux nécessaires à sa qualification. Le couplage entre modèles physiques et ML permet non seulement d’améliorer la qualité des prédictions, mais aussi d’accélérer significativement les cycles de développement, un atout clé pour l’industrie.

Schéma de l’optimisation paramétrique d’un procédé L-PBF via le machine learning guidé par la physique. Publication : https://doi.org/10.1007/s00170-025-15507-w

En phase de fabrication, l’IA joue un rôle central pour assurer le bon déroulement du procédé et détecter les écarts en temps réel. Les procédés de fabrication avancée génèrent une volumétrie très importante de données hétérogènes, difficilement exploitable par des méthodes d’analyse classiques ou par une supervision purement humaine. En exploitant directement les données issues des capteurs, l’IA permet une prise de décision immédiate, alertant l’expert sans avoir à attendre les analyses post-production.

Nos travaux de monitoring couvrent un large spectre : fabrication additive (DED :  Directed Energy Deposition, L-PBF : Laser Powder Bed Fusion, EBM : Electron Beam Melting…), procédés laser et procédés hybrides (forgeage, soudage, traitements de surface), entre autres.

Dans le cadre du projet COBRA, nous avons contrôlé la distance de travail lors d’un traitement de surface laser avant collage, via l’analyse intelligente du plasma généré. Nous pouvons alors distinguer automatiquement les conditions nominales des situations dégradées, garantissant ainsi la qualité du traitement.

Analyse in situ du traitement d’une surface par laser, avec la détection d’anomalies dans le procédé.

Finalement, l’IA intervient lors de l’analyse des pièces, étape ultime pour garantir leur conformité et leur intégration dans des systèmes critiques.

Nous appliquons des algorithmes sur des données issues de contrôles destructifs et non destructifs, afin d’évaluer les propriétés des matériaux (mécaniques, thermiques, etc.) ainsi que leur santé matière, conformément aux exigences de nos partenaires industriels.

Dans ce but, l’IRT Saint Exupéry développe des outils de vision par ordinateur capables de traiter automatiquement des volumes de tomographie. Ces systèmes localisent les défauts, qualifient leur typologie (porosités, fissures…) et fournissent à l’expert matériaux des métriques quantitatives d’aide à la décision.

La librairie tomographIA, développée en interne à l’IRT Saint Exupéry, illustre cette approche. Intégrée dans une chaîne décisionnelle outillée, elle repose sur des modèles d’IA explicables, adaptés aussi bien aux matériaux métalliques qu’aux composites. L’objectif est double : fiabiliser le contrôle non destructif et réduire drastiquement les temps d’analyse.

L’analyse d’un volume tomographique, qui requiert plusieurs heures d’expertise humaine, peut désormais être réalisée en quelques minutes par la machine. Cette automatisation permet d’accélérer considérablement le traitement des données et de réduire les erreurs humaines liées à la fatigue, à la subjectivité ou à la complexité des défauts à identifier. Elle libère ainsi du temps d’expertise pour des analyses à forte valeur ajoutée, tout en améliorant la robustesse et la traçabilité des décisions.

Interface visuelle de tomographIA et visualisation d’une pièce suite à l’analyse automatique des défauts.

Répondre aux défis industriels

L’intégration de l’IA dans les environnements critiques soulève des défis majeurs :

• Qualité et disponibilité des données,
• traçabilité et la conformité des données,
• certifications et normes dédiées aux systèmes IA,
• y compris pour des modèles « boîtes noires ».

L’IRT Saint Exupéry adresse ces enjeux en proposant à ses partenaires des approches data-centric couvrant l’ensemble de la chaîne de développement. La clé de notre succès réside dans le travail étroit avec les experts matériaux, en combinant leurs connaissances avec des modèles d’IA explicables et compréhensibles par ces derniers.

Nous accompagnons ainsi nos partenaires dans l’adoption de l’IA, en évaluant concrètement la pertinence et l’impact des solutions sur leurs procédés. Cette dynamique se concrétise par de nombreux projets collaboratifs, des publications scientifiques et, in fine, des transferts technologiques effectifs vers nos membres industriels.

Augmenter l’expertise humaine grâce à l’IA

À l’IRT Saint Exupéry, nous défendons une vision où l’IA  augmente l’expertise humaine. En fusionnant données expérimentales, connaissances physiques et algorithmes d’apprentissage, l’IA avec l’expert humain dans la boucle devient un levier puissant pour :

• mieux comprendre le comportement des matériaux,
• optimiser les procédés de fabrication,
• garantir la conformité et la traçabilité des pièces,
• faciliter la prise de décision des experts.

Cette vision se matérialise par le développement de modèles robustes et explicables, compatibles avec les exigences de certification indispensables aux systèmes critiques. Et c’est par cette approche hybride et maîtrisée que l’IRT Saint Exupéry s’impose comme un partenaire clé pour accélérer l’entrée de l’ingénierie des matériaux dans l’ère numérique.