Les modèles de diffusion de l'IA visualisent les défauts structurels cachés

La fiabilité et la sécurité des systèmes sont primordiales dans des secteurs tels que les semi-conducteurs, l'énergie, l'automobile et l'acier, où même des fissures ou des défauts microscopiques au sein des structures peuvent affecter de manière critique les performances. Ces défauts internes étant invisibles à l’œil nu, la santé des matériaux et des structures est depuis longtemps évaluée à l’aide de techniques de contrôles non destructifs (CND). Le CND permet l'examen des conditions internes sans endommager la structure elle-même. Cependant, en pratique, il reste extrêmement difficile d’identifier les défauts internes de manière précise et détaillée.

Notamment, les signaux mesurés par des capteurs physiques, tels que les ondes ultrasoniques ou électromagnétiques, sont souvent déformés par des facteurs tels que la géométrie, les propriétés des matériaux et des conditions complexes du monde réel, imposant des limites physiques inhérentes à la détermination précise de l'emplacement et de la taille des défauts.

Et si l’intelligence artificielle (IA) pouvait « voir » ce que l’œil humain ne peut pas voir ?

S'inspirant de cette question perspicace, dans le cadre d'une nouvelle avancée, une équipe de chercheurs de Corée du Sud, dirigée par Sooyoung Lee, professeur adjoint et chercheur principal du laboratoire d'intelligence artificielle industrielle de l'école de génie mécanique de l'université de Chung-Ang, a conçu DiffectNet, un réseau innovant de génération de cibles conditionnelles activé par diffusion avec le potentiel de produire des images ultrasonores de haute fidélité et conscientes des défauts. Leurs nouvelles découvertes ont été publiées dans la revue Systèmes mécaniques et traitement du signal le 1er novembre 2025.

Le professeur Lee remarque : « Si les limites des méthodes traditionnelles peuvent être surmontées grâce aux capacités d'apprentissage et de raisonnement de l'IA, il devient possible d'élever les normes d'intégrité et de sécurité des systèmes industriels à un tout nouveau niveau. La technologie proposée n'est pas simplement une tentative d'appliquer l'IA aux problèmes d'ingénierie, mais une avancée fondamentale.

Si l’IA peut détecter et reconstruire avec précision les défauts internes des structures, elle permettra de prévenir les accidents à l’avance, même dans des environnements difficiles ou dangereux d’accès pour les humains. Par exemple, dans les centrales électriques, même une infime fissure peut entraîner des accidents catastrophiques. Grâce à la surveillance en temps réel des structures internes basée sur l’IA, une alerte précoce en cas d’anomalies potentielles devient possible.

Dans les usines de semi-conducteurs ou de fabrication avancée, l’IA peut reconstruire virtuellement les défauts internes sans interrompre le fonctionnement de l’équipement, améliorant ainsi le contrôle qualité tout en maintenant la productivité. En outre, la technologie peut être appliquée à la surveillance en temps réel d’infrastructures telles que des bâtiments et des ponts, ouvrant ainsi la voie à un système de gestion de la sécurité urbaine plus intelligent et plus résilient.

Ces exemples démontrent comment l’IA permet de nouvelles capacités d’ingénierie qui étaient autrefois considérées comme impossibles, annonçant l’arrivée d’une ère d’ingénierie intelligente. En permettant à l'IA d'agir comme les « yeux » d'une structure, cette étude ouvre de nouvelles possibilités pour la reconstruction et la prédiction des défauts en temps réel dans des secteurs hautement critiques en termes de fiabilité, tels que l'aérospatiale, la production d'énergie, la fabrication de semi-conducteurs et les infrastructures civiles.

« L'IA évolue au-delà d'un simple outil d'analyse et d'apprentissage des données : elle devient un agent actif qui repousse les limites mêmes de l'ingénierie elle-même. À l'avenir, notre laboratoire continuera de diriger la recherche dans le développement de technologies d'ingénierie basées sur l'IA, ouvrant la voie à une ère dans laquelle l'IA redéfinit le domaine de l'ingénierie », conclut le professeur Lee.

Dans l’ensemble, ce travail a le potentiel d’évoluer pour garantir la sécurité et la fiabilité de notre vie quotidienne.