Automatiser le contrôle qualité industriel grâce à l'IA
Solanys accompagne les industriels dans la mise en place de solutions de contrôle qualité par intelligence artificielle et vision par ordinateur, capables d'analyser automatiquement les produits, pièces ou emballages et d'assister les équipes qualité dans la détection des anomalies.
Contexte client
Un contrôle qualité qui mobilisait beaucoup de temps
Chez notre client, une partie du contrôle qualité reposait sur l'observation visuelle des produits par les opérateurs. À mesure que les volumes augmentent, ce fonctionnement présente plusieurs limites — sans remettre en question la compétence des équipes.
L'entreprise souhaitait étudier une question très concrète : peut-on utiliser l'intelligence artificielle pour détecter automatiquement certains défauts et assister les opérateurs sans perturber la production existante ?
Avant de parler de modèle IA, Solanys a commencé par analyser le processus de contrôle existant, les critères qualité de l'entreprise et les conditions réelles de la ligne de production.
Limites identifiées du contrôle manuel
Temps important consacré à une tâche répétitive nécessitant un niveau d'attention soutenu
Résultats dépendants de l'expérience et de la fatigue de l'opérateur
Défauts petits, variables ou peu fréquents difficiles à identifier de manière constante
Absence d'historique automatique et exploitable des défauts observés
Difficulté à homogénéiser les contrôles entre postes et équipes
Détecter une dérive qualité trop tard, après qu'une série de pièces non conformes soit produite
Notre accompagnement
Les critères de succès définis avec le client
Avant tout développement, plusieurs indicateurs ont été définis pour mesurer objectivement la performance de la solution. Une solution de vision performante commence par une bonne compréhension du métier et des critères qualité de l'entreprise.
Taux de détection des défauts
L'IA doit identifier de manière fiable les anomalies considérées comme critiques par l'entreprise.
Faux positifs maîtrisés
Un système qui considère trop de bonnes pièces comme défectueuses devient inutilisable. Le taux de faux positifs est intégré aux critères de validation.
Temps de traitement
L'analyse doit être suffisamment rapide pour rester compatible avec la cadence de production.
Robustesse
Le système doit fonctionner malgré les variations normales : position du produit, luminosité, légères variations d'aspect ou différences entre séries.
Traçabilité
Les contrôles sont enregistrés afin de disposer d'informations exploitables sur les défauts détectés dans le temps.
Utilisabilité
La solution doit rester compréhensible et utilisable par les équipes terrain, sans remplacer leur expertise.
La solution
De la caméra à la décision qualité — en 6 étapes
Le fonctionnement est conçu pour rester simple du point de vue des équipes de production. La technologie s'insère dans le processus existant sans le perturber.
→ Image acquise · résolution 4096 × 3072 px
Caméra #3 · ligne B · poste 07 · 14:32:08.441
Acquisition de l'image
Acquisition de l'image
Une caméra photographie le produit ou la zone à contrôler au moment défini dans le processus de production.
Analyse par intelligence artificielle
Le modèle de vision par ordinateur analyse automatiquement l'image selon les critères appris pendant son entraînement.
Détection de l'anomalie
Le système identifie les caractéristiques recherchées et détermine si une anomalie potentielle est présente.
Classification
Le produit est classé comme conforme ✓, à vérifier ⚠ ou non conforme ✕ selon les règles définies avec l'entreprise.
Alerte de l'opérateur
L'opérateur visualise immédiatement le résultat et peut intervenir si nécessaire, en gardant la décision finale.
Traçabilité
Les résultats sont enregistrés pour permettre aux équipes qualité d'analyser l'évolution des défauts dans le temps.
Types de défauts détectables par vision IA
La liste des défauts détectables dépend du produit, des conditions d'acquisition (éclairage, angle, résolution) et de la qualité des images disponibles pour l'entraînement.
Expertise & IA
L'IA ne remplace pas l'expertise qualité — elle la rend disponible à chaque contrôle
Un opérateur expérimenté reconnaît immédiatement une anomalie parce qu'il a observé des milliers de pièces au cours de sa carrière. Cette connaissance est extrêmement précieuse.
L'objectif de l'IA est de permettre à l'entreprise de capitaliser sur cette expertise. Les spécialistes qualité participent à la définition des défauts, à la validation des images et à l'évaluation des résultats du modèle.
L'IA applique ensuite ces critères de manière systématique sur les contrôles automatisables. Les collaborateurs restent responsables des situations complexes et des décisions nécessitant une expertise métier.
Phase 1
Formalisation des critères qualité
Les spécialistes qualité définissent avec Solanys les défauts à détecter, les critères de conformité et les cas limites.
Phase 2
Collecte et préparation des images
Images de produits conformes et défectueux collectées en conditions réelles, annotées et préparées pour l'entraînement.
Phase 3
Entraînement et validation du modèle
Le modèle est entraîné, testé et validé par les équipes qualité selon les critères définis. Les faux positifs sont mesurés et optimisés.
Phase 4
Déploiement et amélioration continue
La solution est intégrée au processus. Les retours terrain permettent d'améliorer progressivement les performances.
Bénéfices
Ce que le contrôle qualité IA change concrètement
Réduire le temps consacré aux contrôles répétitifs
Les équipes qualité concentrent davantage leur temps sur les anomalies complexes, l'amélioration des processus et l'analyse des causes racines.
Détecter les défauts plus tôt
Une anomalie identifiée directement pendant ou après une opération peut être traitée avant qu'elle ne se retrouve plus loin dans le processus.
Homogénéiser les contrôles
Les mêmes critères sont appliqués de manière systématique, indépendamment de l'opérateur ou de l'heure du contrôle.
Réduire les rebuts et non-conformités
Détecter plus rapidement une dérive permet potentiellement d'éviter qu'elle ne se reproduise sur une série importante de pièces.
Améliorer la traçabilité qualité
Les résultats des inspections alimentent un historique pour identifier les défauts récurrents et suivre leur évolution.
Capitaliser sur le savoir-faire interne
Les connaissances des collaborateurs expérimentés servent à construire et améliorer progressivement le système de contrôle.
Amélioration continue
De la détection des défauts à l'amélioration continue
L'intérêt de la solution ne s'arrête pas à la classification conforme / non conforme. Lorsque les données sont conservées, elles deviennent progressivement une nouvelle source d'information pour les équipes qualité et production.
Le contrôle qualité par IA peut ainsi devenir un véritable outil d'aide à l'amélioration continue — bien au-delà de la simple détection.
Ce que les données permettent d'analyser
Les défauts les plus fréquents et leur évolution dans le temps
Les produits ou références les plus touchés
Les périodes où certaines anomalies apparaissent davantage
Les postes ou étapes de production associés à une dérive
Les causes potentielles d'une dérive qualité
Notre approche
Pourquoi commencer par un POC de contrôle qualité IA ?
Tous les problèmes de contrôle qualité ne nécessitent pas immédiatement un système industriel complexe. Solanys privilégie une approche progressive pour répondre rapidement à la question essentielle.
Sélectionner
Un défaut ou une famille de défauts clairement identifiable sur votre production.
Collecter
Des images représentatives en conditions réelles de la ligne de production.
Développer
Un premier modèle de vision par ordinateur adapté à votre cas d'usage.
Mesurer
La capacité à détecter les anomalies dans les conditions réelles du client.
La vision par IA apporte-t-elle suffisamment de valeur sur votre cas d'usage pour justifier son industrialisation ?
Ce n'est qu'après cette validation que Solanys travaille sur l'intégration complète à la ligne de production.
Vous contrôlez encore manuellement des centaines ou milliers de produits ?
Présentez-nous votre produit, votre processus et les défauts que vous souhaitez détecter. Solanys étudie avec vous la faisabilité d'un contrôle qualité automatisé par IA — de l'étude jusqu'au déploiement.
Intégration
Une solution qui s'intègre à votre environnement industriel
Une PME n'a pas besoin de reconstruire son système d'information pour utiliser l'intelligence artificielle. La solution s'intègre aux outils déjà utilisés dans l'entreprise.
Secteurs
Quels industriels peuvent utiliser le contrôle qualité par IA ?
La vision par ordinateur peut être pertinente dès lors qu'une caractéristique ou un défaut peut être observé sur une image.
FAQ
Questions fréquentes sur le contrôle qualité par IA
Aller plus loin
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