Il y a quelque temps, un podcasteur interviewait le PDG de l’une des plus grandes entreprises technologiques au monde. Ce dernier a soulevé un point pertinent : les véritables gagnants de l’intelligence artificielle ne seront pas les géants du numérique, mais les entreprises qui sauront l’exploiter pour accroître leur productivité et stimuler la croissance économique. Une perspective particulièrement pertinente dans l’industrie automobile.
IA et vision 3D : de nouvelles solutions pour améliorer le contrôle qualité dans l’automobile
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Published on 29 octobre 2025 4h30
91%91 % des industriels rencontrent des freins à leur transformation digitale
Certains constructeurs sont plus avancés que d’autres, mais tous recherchent activement des conseils, des solutions et des partenaires capables de transformer leurs investissements en IA en valeur réelle. Les intégrateurs de systèmes et les constructeurs de machines sont aujourd’hui en première ligne pour apporter ces réponses.
Les données 2D et 3D au service de l’IA
Alors que l’IA s’impose dans les processus de fabrication automobile et de véhicules électriques, les responsables opérationnels, qualité et ingénierie ont besoin d’expertise pour mieux exploiter les données opérationnelles. Or, une grande partie de ces données reste inutilisée, cloisonnée dans les systèmes, les sites et les équipements. Pourtant, elles offrent un potentiel considérable pour entraîner des modèles d’IA avancés, en particulier ceux basés sur le deep learning et capables de s’améliorer dans le temps — ce que l’on appelle l’automatisation intelligente.
Les dirigeants identifient comme principaux défis de gestion de la qualité : la visibilité en temps réel (28 %), l’intégration des données (26 %), et le maintien de la traçabilité (23 %). Autant d’enjeux qui nécessitent une capture, un partage et une analyse des données à l’aide de scanners, caméras et capteurs 3D combinés à des logiciels adaptés.
Les spécialistes de la vision industrielle utilisent maintenant des caméras et des capteurs intelligents de dernière génération pour créer des solutions d’automatisation avancées. Ces systèmes capturent à grande vitesse des données visuelles 2D et 3D de très haute qualité, utilisées pour entraîner, tester puis déployer des modèles de deep learning directement sur le terrain – sur des appareils et PC, afin d’inspecter les défauts et anomalies.
Des cas d’usage concrets dans l’automobile
Un équipementier automobile a par exemple réussi à réduire de 10 à 15 % son taux de défauts sur des éléments aussi complexes que des portières de voiture (jusqu’à 80 composants). Grâce à un nouveau système d’IA, il a également pu simplifier ses lignes de production, réduire ses coûts de maintenance et diminuer la complexité de ses équipements.
Un intégrateur de systèmes de vision industrielle a développé une solution avec un capteur 3D à double caméra et laser unique, associé à un logiciel d’IA. Le capteur scanne des composants tels que les portières, génère des nuages de points et cartes de profondeur ultra détaillés, qui sont ensuite analysés pour détecter les défauts. Cette solution, à la fois évolutive et adaptable, est aujourd’hui utilisée dans d’autres secteurs comme la pharmacie ou l’agroalimentaire.
Autre exemple : un fournisseur de technologies de traitement de surface a collaboré avec un intégrateur pour améliorer la qualité des capuchons de batteries électriques utilisés par les constructeurs automobiles à l’échelle mondiale. Ces capuchons jouent un rôle essentiel car ils protègent les batteries haute tension contre les influences extérieures.
La solution développée s’appuie sur un bras robotique guidé par un système de caméras et piloté par un logiciel no-code basé sur du deep learning. Le bras manipule les capuchons et les soumet à différentes étapes d’inspection pour détecter d’éventuels défauts, susceptibles de compromettre la qualité et les performances.
Les intégrateurs ont salué la rapidité de développement et les performances du logiciel, capable d’analyser simultanément de nombreuses images haute résolution, parfois volumineuses. Le système s’améliore en continu grâce à l’utilisation de modèles de deep learning. Ce résultat est le fruit d’un entraînement approfondi sur un vaste ensemble de données annotées, permettant de reconnaître et de classer certains types de défauts à partir d’images.
Alors que les équipementiers automobiles (OEMs) accélèrent leur production de véhicules électriques, la vision industrielle combinée à l’IA devient un levier clé pour les opérations terrain. Elle permet notamment de détecter les défauts dans les cellules de batterie, ou encore d’évaluer la taille et l’intégrité des connecteurs, souvent difficiles à inspecter du fait des reflets sur les surfaces métalliques. Les capteurs 3D pallient ce manque de contraste en scannant avec précision les surfaces pour en révéler les moindres imperfections.
Les profileurs et capteurs 3D peuvent également inspecter les zones de soudure et d’étanchéité, ainsi que l’épaisseur, les dimensions et la position des cordons de soudure avec une précision de l’ordre du micron. Les profileurs et capteurs 3D permettent également d’inspecter les zones de soudure et d’étanchéité avec une précision micrométrique — qu’il s’agisse de l’épaisseur, des dimensions ou de la position des cordons. Grâce à des logiciels d’imagerie avancés, il est possible de capturer l’ensemble des dimensions de chaque cellule de batterie (comme les joints et les soudures), d’identifier tout défaut potentiel et de garantir un assemblage précis des modules.