Dans un secteur industriel où la qualité du contrôle visuel détermine la compétitivité, wenglor sensoric group franchit une étape décisive avec le lancement de son AI Lab. Cette plateforme cloud transforme radicalement l’approche traditionnelle de la vision industrielle en rendant accessible la création de modèles d’intelligence artificielle sans nécessiter de compétences en programmation. Face aux défis croissants de complexité des inspections visuelles et à la pénurie de talents spécialisés en IA, cette solution répond à un besoin crucial : permettre aux équipes de production d’exploiter la puissance du deep learning avec la même simplicité qu’un logiciel de traitement d’images classique.
Un écosystème intégré qui réinvente le workflow de vision artificielle
L’architecture mise en place par wenglor repose sur une orchestration intelligente de trois composants complémentaires. Le logiciel uniVision 3 assure l’acquisition d’images et l’exécution locale des modèles IA sur les caméras intelligentes de la série B60 et les contrôleurs de vision MVC. La plateforme weHub joue le rôle d’interface stratégique, détectant automatiquement les équipements sur le réseau local et gérant les flux de données bidirectionnels. L’AI Lab, hébergé dans le cloud, centralise la gestion des données et l’entraînement des modèles avec une puissance de calcul de niveau haute performance.
Cette synergie donne naissance au concept d’« AI Loop », un workflow circulaire qui simplifie considérablement le cycle de développement. Les images capturées localement sont automatiquement transférées vers le cloud via weHub, où elles alimentent l’entraînement de modèles IA. Une fois optimisés, ces modèles redescendent vers les équipements de production pour une exécution en temps réel. Ce flux continu permet des itérations rapides et une amélioration progressive des performances, transformant chaque ligne de production en laboratoire d’apprentissage automatique.
Une puissance de calcul cloud au service de modèles complexes
L’AI Lab se distingue par son infrastructure cloud dimensionnée pour des tâches de deep learning exigeantes. Là où les solutions locales traditionnelles butent sur des limitations matérielles lors de l’entraînement de grands ensembles de données, la plateforme wenglor mobilise des ressources de calcul haute performance à la demande. Cette capacité permet de traiter des modèles de classification d’images complexes, capables d’identifier des défauts subtils ou de gérer des scénarios d’inspection multicritères que les approches basées sur des règles ne peuvent adresser.
La gestion des données bénéficie également de cette architecture cloud. Plusieurs jeux de données peuvent être administrés simultanément, permettant de maintenir différents modèles pour diverses applications ou variantes de produits. Les sauvegardes automatiques garantissent la continuité opérationnelle même en cas de défaillance technique, un aspect critique quand des heures d’entraînement représentent un investissement significatif en temps et en ressources. Cette redondance native offre une sérénité que les installations locales peinent à égaler sans infrastructures coûteuses.
Un modèle d’utilisation pensé pour la collaboration industrielle
L’accès flexible et multi-utilisateurs de l’AI Lab répond aux réalités organisationnelles des entreprises modernes. La gestion scalable des utilisateurs permet à différents membres d’une équipe de collaborer simultanément sur un même projet, que ce soit un technicien vision sur site, un ingénieur qualité au siège ou un expert externe en consultation. Cette capacité de travail distribué s’avère particulièrement précieuse pour les groupes industriels multi-sites ou les projets nécessitant l’intervention ponctuelle de spécialistes.
Le système de crédits prépayés apporte une transparence bienvenue dans un domaine où les coûts cloud peuvent rapidement devenir opaques. wenglor propose différents plans adaptés à l’ampleur des besoins, sans reconduction automatique. Cette approche permet aux entreprises de budgétiser précisément leurs investissements en IA et d’ajuster leur consommation selon les phases de projet, évitant les surprises financières tout en conservant une flexibilité d’utilisation durant la période active.
Des outils d’optimisation pour maximiser les performances des modèles
La création d’un modèle IA performant ne s’arrête pas à son entraînement initial. L’AI Lab intègre une suite d’outils d’évaluation qui transforment ce processus en démarche itérative maîtrisée. La fonction heatmap visualise les zones d’attention du réseau neuronal lors de ses décisions, révélant si le modèle se concentre effectivement sur les caractéristiques pertinentes ou s’il développe des biais indésirables. Cette capacité d’introspection permet d’identifier rapidement les faiblesses d’un modèle avant son déploiement en production.
La validation automatique complète ce dispositif en testant systématiquement le modèle sur des images non utilisées lors de l’entraînement, simulant ainsi son comportement futur face à de nouveaux cas. La fonction de révision permet ensuite d’affiner les performances en identifiant les images problématiques et en ajustant le jeu de données d’entraînement. Cette boucle d’amélioration continue garantit que les modèles déployés atteignent les niveaux de fiabilité exigés par les environnements de production industrielle.
L’alliance stratégique entre règles classiques et intelligence artificielle
L’un des atouts majeurs d’uniVision 3 réside dans sa capacité à combiner approches traditionnelles et IA. Grâce au package de licence uniVision AI, les utilisateurs peuvent intégrer leurs modèles personnalisés dans des workflows qui mobilisent également des outils de traitement d’images classiques basés sur des règles. Cette hybridation s’avère particulièrement pertinente pour les applications complexes où certains contrôles dimensionnels précis sont mieux gérés par des algorithmes géométriques, tandis que la détection de défauts d’aspect variable bénéficie de l’apprentissage profond.
Cette flexibilité permet une adoption progressive de l’IA sans remettre en cause les investissements existants en vision industrielle. Les équipes peuvent débuter par l’automatisation des contrôles les plus problématiques avec l’IA, tout en maintenant leurs processus éprouvés pour les inspections standards. Le logiciel modulaire s’adapte ainsi aux profils de compétences variés des utilisateurs, depuis le technicien habituée aux réglages de seuils jusqu’à l’ingénieur souhaitant exploiter pleinement le potentiel des réseaux neuronaux convolutifs.
Un pas décisif vers la démocratisation de l’IA industrielle
L’AI Lab de wenglor illustre une tendance de fond dans l’industrie 4.0 : le passage de l’intelligence artificielle du statut de technologie de pointe réservée aux experts vers celui d’outil opérationnel accessible. En éliminant les barrières techniques liées à l’infrastructure de calcul et en simplifiant radicalement le workflow de développement, cette plateforme ouvre la voie à une adoption massive de l’IA dans les environnements de production. Les entreprises de taille moyenne, jusqu’ici exclues de cette révolution faute de ressources spécialisées, peuvent désormais rivaliser avec les leaders en matière d’automatisation intelligente du contrôle qualité.
Les perspectives d’évolution de cette approche cloud sont considérables. On peut anticiper l’émergence de bibliothèques de modèles pré-entraînés pour des applications industrielles courantes, accélérant encore le time-to-market des projets de vision. L’interconnexion croissante entre équipements et plateformes cloud pourrait également permettre des mécanismes d’apprentissage continu, où les modèles s’affinent automatiquement au fil de la production. Dans cette vision, chaque ligne de fabrication devient un contributeur à l’amélioration collective des performances IA, esquissant les contours d’une intelligence industrielle collaborative et en constante évolution.
