Décryptage
Propreté des surfaces : quelles méthodes d’analyse adopter ?
M onitoring en temps réel, main- tenance prédictive, optimisation énergétique, conception ou contrôle qualité, l’Intelligence artifi- cielle (IA) est devenue un composant clé des procédés mécaniques et métallur- giques. La note de veille « Intelligence artificielle & procédés mécaniques : monitoring, optimisation, jumeaux numériques » montre comment, en combi- nant simulation et retours terrain, les modèles prédic- tifs exploitent en continu les données pour reproduire virtuellement les conditions de production réelles, détec- ter les anomalies, anticiper les défaillances et ajuster les paramètres en temps réel. Des technologies de plus en plus matures – réseaux de D ans des secteurs tels que l’automobile, l’aéronautique, le médical ou l’agroalimen- taire, la propreté des pièces est essentielle pour qui veut répondre à un cahier des charges, respecter une norme, résoudre un pro- blème de contamination ou améliorer un process de pro- duction. Publiée dans la collection Performances, l’étude « Car- tographie des méthodes analytiques de détermi- nation des contaminants en surface » (9Q534) identi-
fie les méthodes adaptées à la caractérisation des contaminants et dresse un panorama complet des pos- sibilités analytiques exis- tantes et de leurs limites. S’appuyant sur une enquête menée auprès d’industriels, elle compare les principales approches analytiques per- mettant d’identifier ou de quantifier des contami- nants connus ou inconnus, qu’ils soient solides, orga- niques, métalliques ou pré- sents dans les liquides de nettoyage. Sa méthodolo- gie, structurée selon la
données issues de l’analyse physico-chimique et de l’imagerie renforcent encore la qualité des résultats. n Contact : Adeline Plasse
nature du polluant et le type de surface concernée, guide les entreprises dans le choix de la technique la plus pertinente en fonction de leur besoin. Pour garantir la représenta- tivité et la fiabilité des mesures, une approche gra- duelle et complémentaire est recommandée, en com- mençant par des analyses de premier niveau avant d’utiliser des techniques plus poussées. En outre, la maîtrise des conditions d’échantillon- nage et le croisement des
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L’IA, catalyseur des procédés mécaniques et métallurgiques
d’usinage sont autant de bénéfices de l’IA, qui accé- lère la prise de décision. Malgré les défis qui sub- sistent – cybersécurité, qualité et disponibilité des données, explicabilité des modèles, formation des opé- rateurs –, l’adoption massive de l’IA passera par une approche hybride, combi- nant modèles physiques et algorithmes d’apprentissage, tout en maintenant l’humain au centre de la supervision. n Contact : David Dubois
neurones convolutifs, apprentissage par renforce- ment, IA explicable – per- mettent d’intégrer à la fois des données massives, des contraintes physiques et des exigences opérationnelles. Amélioration de la qualité et
de la reproductibilité des pièces en fabrication addi- tive, réduction du taux de rebuts en fonderie, meil- leure maîtrise du comporte- ment des matériaux lors du formage, ou ajustement automatique des vitesses
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CETIM INFOS N° 279 I NOVEMBRE/DÉCEMBRE 2025
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