Intelligence Artificielle
Reconnaissance de pièces par OCR et Computer Vision – Industrie 4.0
Publiée le mai 16, 2025
Publiée le mai 16, 2025
Dans les ateliers industriels et ferroviaires, l’identification rapide et fiable des pièces détachées est essentielle. Les catalogues papier ou les bases de données manuelles ralentissent les techniciens : une recherche peut prendre quinze à vingt minutes, et les erreurs d’identification provoquent des retards et des coûts supplémentaires. L’arrivée de solutions d’OCR (Optical Character Recognition) augmentée par l’IA et de vision par ordinateur change la donne : elles permettent de reconnaître des codes de pièces, des marquages et même la géométrie des composants avec une grande précision.
L’OCR traditionnel, basé sur des modèles heuristiques, se heurte à plusieurs obstacles : variation d’éclairage, étiquettes courbées, surfaces réfléchissantes, caractères abîmés, polices non standard et formats irréguliers. Les nouveaux outils d’OCR utilisant l’intelligence artificielle s’affranchissent de ces limites en s’appuyant sur des réseaux de neurones entraînés sur d’immenses jeux de données. Selon une étude d’Automation World, ces nouveaux OCR sont capables de lire des codes sur des surfaces courbes ou réfléchissantes et d’interpréter des textes même lorsque les caractères sont déformés. Par exemple :
Cognex ViDi EL : une suite d’outils de deep learning qui vérifie les dates et les lots sur des boîtes de conserve pour animaux domestiques et obtient des résultats fiables même dans des conditions difficiles.
Matrox Design Assistant : logiciel basé sur un modèle pré‑entraîné capable de lire des polices non standard sur des couvercles de crèmes glacées Ben & Jerry’s, réduisant la nécessité d’interventions manuelles.
Ces outils combinent la reconnaissance de caractères avec l’analyse d’image complète (détection de contours, suivi de position) pour améliorer la robustesse. Ils peuvent être couplés à des bibliothèques de pièces, permettant de vérifier la cohérence entre le code imprimé et la pièce physiquement observée.
En parallèle, des startups ont développé des solutions qui vont au‑delà de l’OCR et utilisent la vision par ordinateur pour identifier des pièces sans code visible. Parmi les initiatives notables :
Partium – issue de la fusion de Slyce (États‑Unis), Catchoom (Espagne) et Humai (Autriche). Selon Design World, cette société propose un système de reconnaissance de pièces pour des environnements industriels, capable d’obtenir un taux de reconnaissance de plus de 95 % grâce à la combinaison de la vision par ordinateur et d’une IA propriétaire appelée Delta. La solution existe sous forme d’application mobile, de kit logiciel (SDK) ou de kiosque en entrepôt. Elle réduit le temps nécessaire à l’identification, évite les erreurs et offre aux constructeurs de machines un nouveau canal après‑vente.
Synthavo – cette startup propose une API de reconnaissance de pièces. En prenant une photo d’un composant, l’IA identifie le modèle en quelques secondes. L’objectif est de réduire les temps de recherche et d’augmenter les revenus de services après-vente pour les fabricants d’équipements.
Part-finder Kiosk – Partium a commercialisé une borne de recherche en magasin qui permet de placer une pièce dans un dispositif et d’obtenir immédiatement son identifiant ainsi que son emplacement en stock. Selon Design World, la borne utilise un système de vision pour reconnaître les pièces et indique exactement où les récupérer.
PapAI (Datategy) – outre ses fonctions d’analyse de données, la plate‑forme PapAI offre des modules de reconnaissance de pièces intégrant du machine learning, du traitement du langage naturel et des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Un article de Datategy souligne que l’IA permet des recherches précises même en cas de données incomplètes ou confuses grâce à des fonctionnalités telles que la reconnaissance d’images, la recherche contextuelle et la prédiction de résultat. L’IA améliore la satisfaction des utilisateurs et réduit les erreurs d’identification.
Les systèmes modernes combinent plusieurs briques :
Vision par ordinateur et CNN : les modèles analysent la forme, la texture et la couleur des pièces. Ils sont capables de différencier des composants visuellement similaires et de réduire les erreurs dues à des descriptions ambiguës.
Traitement du langage naturel : pour interpréter des requêtes textuelles (descriptions, numéros de série incomplets). Le NLP décompose les requêtes, corrige les fautes et recherche des correspondances dans la base de pièces.
Recherche contextuelle : les algorithmes associent les données d’images, de texte et de contexte (ex : type de locomotive, assemblage utilisé) pour affiner les résultats.
Analytique prédictive : les modèles prévoient quels composants seront nécessaires, en se basant sur l’historique de consommation et les tendances de pannes.
Pour mettre en place une telle solution, l’entreprise doit préparer ses données : rassembler et standardiser ses catalogues, normaliser les nomenclatures, et enrichir les fiches pièces avec des métadonnées (dimensions, photos, compatibilités). La formation des modèles nécessite des jeux de données étiquetés, notamment des photos de pièces sous différents angles et éclairages. Les modèles doivent être évalués selon des métriques de précision et de rappel pour garantir leur fiabilité.
Des entreprises ferroviaires ont déjà mis en place des solutions de recherche de pièces par IA :
Deutsche Bahn : l’opérateur ferroviaire allemand a déployé un moteur de recherche de pièces, réduisant le temps d’identification de 15–20 minutes à quelques secondes. Plus de 10 000 techniciens l’utilisent, ce qui représente un gain annuel d’environ 16 800 journées de travail.
ÖBB (Autriche) : inspirée par l’expérience de Deutsche Bahn, ÖBB a équipé environ 800 agents d’un moteur de recherche visuel. Les temps de recherche ont été considérablement réduits, et l’entreprise prévoit d’étendre l’outil à d’autres équipes.
ConMoto Consulting : cette société de conseil utilise l’IA pour optimiser la gestion des pièces. L’IA aide à décider quelles pièces stocker, en analysant les données historiques, les tendances d’usage et les modèles de consommation. Cela améliore la précision et réduit les erreurs.
Ces exemples montrent que la reconnaissance de pièces par IA apporte des gains de temps, de fiabilité et de productivité. Elle s’intègre dans un continuum plus large : la maintenance prédictive utilise la reconnaissance visuelle pour préparer les interventions, tandis que la planification intelligente (article 3) assignera des tâches en tenant compte des pièces disponibles.
Pour un atelier ferroviaire, la reconnaissance rapide des pièces est stratégique : lorsqu’une locomotive est immobilisée, chaque minute compte. Un système d’IA couplé à un kiosque de recherche ou à une application mobile permettrait aux techniciens de photographier une pièce, d’obtenir la référence et de voir immédiatement sa disponibilité. Le système pourrait aussi suggérer des pièces alternatives et lancer automatiquement la commande si le stock est insuffisant. Combiné à la maintenance prédictive et au plan de charge, cela réduit les temps d’arrêt, optimise les stocks et améliore la satisfaction des clients.