fiche formation
IA-621
Comprendre et exploiter les solutions d'Intelligence Artificielle pour le contrôle visuel
Le contrôle qualité visuel est souvent fastidieux et sujet à la variabilité humaine. L'Intelligence Artificielle, notamment la vision par ordinateur, révolutionne ce domaine.
Cette formation vous fait découvrir les technologies de contrôle visuel par IA, leurs applications industrielles et les critères pour évaluer et déployer ces solutions dans votre contexte. Séquence 2 - Applications industrielles du contrôle visuel IA (1h30) * Détection de défauts d'aspect (rayures, taches, déformations) * Contrôle dimensionnel par vision * Vérification de présence/absence de composants * Contrôle d'assemblage et de positionnement * Lecture de caractères et codes (OCR, datamatrix) * Tri et classification automatique * Exemples par secteur : automobile, agroalimentaire, électronique, pharmaceutique Études de cas et retours d'expérience industriels Séquence 3 - Panorama des solutions du marché (1h) * Solutions intégrées clé en main (Cognex, Keyence, SICK) * Plateformes logicielles (Landing AI, Neurala, Dataiku) * Solutions open source (OpenCV, TensorFlow, PyTorch) * Startups et acteurs spécialisés * Critères de comparaison : performance, facilité, coût, support * Cloud vs edge : où exécuter le traitement ? * Intégration avec les systèmes existants (MES, automates) Séquence 4 - Évaluer la faisabilité pour son application (1h30) * Critères de pertinence d'une solution IA * Types de défauts détectables vs difficiles * Importance de l'éclairage et de l'environnement * Volume et variabilité des pièces à contrôler * Cadence et temps de cycle requis * Qualité et quantité des données d'apprentissage * ROI : calcul des gains attendus * Matrice de décision : go/no go Atelier : évaluer la faisabilité sur un cas concret Séquence 5 - Mener un projet de contrôle visuel IA (1h) * Les étapes clés d'un projet * Rédiger un cahier des charges * Collecter et préparer les données d'apprentissage * Phase pilote et validation des performances * Intégration dans la ligne de production * Formation des opérateurs et maintenance * Amélioration continue du modèle * Pièges à éviter et facteurs de succès Exercice : ébauche de cahier des charges Séquence 6 - Perspectives et plan d'action (30 min) * Évolutions technologiques à venir * IA générative et contrôle qualité : quelles perspectives ? * Articulation avec l'IA générative (ChatGPT pour l'analyse) * Plan d'action personnel * Questions/réponses Formalisation et clôture.
À l'issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Expert en vision industrielle et Intelligence Artificielle. Il accompagne les industriels dans l'évaluation et le déploiement de solutions de contrôle visuel par IA, avec une approche pragmatique centrée sur le ROI.