Detection d'anomalies visuelles par IA

Définition

La detection d'anomalies visuelles par IA est une technique de vision par ordinateur qui identifie automatiquement des ecarts par rapport a un motif visuel de reference, defaut de surface, malformation, corps etranger ou defaillance esthetique, sans necessiter d'exemples exhaustifs de chaque type de defaut possible. Contrairement a la classification supervisee classique qui requiert des milliers d'images annotees par categorie de defaut, les approches modernes s'appuient frequemment sur l'apprentissage non supervise ou semi-supervise, entraine uniquement sur des images de pieces conformes, le modele apprenant a reconstruire ou representer le motif normal et signalant toute image s'ecartant significativement de cette representation, via des autoencodeurs, des modeles de type PaDiM ou des reseaux a un seul referentiel de classe. Cette approche s'avere particulierement adaptee aux contextes industriels ou les defauts sont rares, varies et couteux a collecter de maniere exhaustive pour un entrainement supervise traditionnel. Les applications couvrent le controle qualite en fabrication de semi-conducteurs, l'inspection de soudures, la detection de corrosion sur infrastructures, et la surveillance video de securite pour identifier des comportements ou objets inhabituels. Les fournisseurs cloud comme Azure Anomaly Detector et des solutions specialisees comme Landing AI proposent des plateformes dediees. La performance depend fortement de la qualite et de la diversite des images de reference conformes utilisees pour l'entrainement du modele.