Pour Mathieu Tanguy, ingénieur d’applications terrain chez Keba Industrial Automation, la question n’est plus celle du potentiel de l’IA, mais de son déploiement dans des environnements industriels où la moindre latence peut perturber l’ensemble du process. Il détaille les étapes clés et les choix technologiques nécessaires pour garantir robustesse, continuité de service et performance.

Contrôle qualité, régulation de flux, détection d’anomalies, tri automatisé… l’enjeu n’est plus seulement de savoir si l’IA fondée sur la vision peut être utile, mais de comprendre comment l’intégrer efficacement dans des environnements de production contraints, où la cadence, la fiabilité et la continuité de service sont essentielles. Un modèle d’IA appliqué à la reconnaissance d’objets repose d’abord sur une phase d’apprentissage. Il faut collecter des images représentatives de l’application finale, puis les annoter manuellement. Une phase de labellisation durant laquelle on leur attribue une classe, on les encadre, on précise leur position. Cette base constitue le socle de l’entraînement.…