Introduction : rendre la vision industrielle réellement opérationnelle
Les environnements industriels produisent déjà une quantité importante de données visuelles à travers les caméras de sécurité, les capteurs industriels, les drones et les équipements mobiles. Le défi n’est toutefois plus seulement d’obtenir des images : il faut être capable de les analyser rapidement et de transformer ce qui est observé en information exploitable.
Rapid ViZ répond à cet enjeu en combinant traitement en périphérie, intelligence artificielle et supervision en temps réel dans une plateforme de vision conçue pour l’inspection et la surveillance autonomes. La plateforme permet notamment de détecter des anomalies, d’effectuer des inspections ciblées, de surveiller plusieurs sources vidéo et de générer des alertes directement depuis le terrain. [1]
Une architecture pensée pour le temps réel
Dans une architecture de vision principalement basée sur le cloud, les images doivent généralement être transmises vers une infrastructure distante avant d’être analysées. Cette approche peut introduire une dépendance à la connectivité, augmenter la quantité de données transférées et compliquer les usages nécessitant une réaction rapide.
Rapid ViZ privilégie une architecture Edge AI, où une partie importante du traitement est réalisée directement à proximité des caméras et des équipements. Cette approche permet de réduire la latence, de limiter la quantité de données devant être transférées et de maintenir certaines capacités de perception lorsque la connectivité est limitée.
Les plateformes NVIDIA Jetson, ciblées pour les déploiements Edge de Rapid ViZ, sont notamment conçues pour l’exécution locale d’applications d’intelligence artificielle et de robotique. [2]
De la surveillance à l’inspection ciblée
Rapid ViZ distingue deux besoins complémentaires : la surveillance continue et l’inspection ciblée.
La surveillance continue permet d’observer des flux vidéo et de rechercher automatiquement des événements ou anomalies. Une caméra peut ainsi évoluer d’un outil principalement passif vers une source d’information capable de signaler une situation nécessitant une intervention.
L’inspection ciblée permet quant à elle d’effectuer une analyse plus précise lorsqu’une zone, une pièce ou un défaut potentiel nécessite davantage d’attention.
Cette combinaison permet de maintenir une perception continue de l’environnement tout en concentrant les traitements plus avancés sur les éléments réellement pertinents.
Enseigner ce qu’il faut surveiller
L’un des défis récurrents de la vision industrielle est l’évolution constante des besoins. Une usine peut introduire une nouvelle pièce, une nouvelle configuration ou un nouveau défaut à surveiller sans vouloir reconstruire entièrement son système de vision.
Rapid ViZ intègre pour cette raison un mode Teach permettant à l’utilisateur d’interagir directement avec la perception afin d’identifier les éléments importants pour son application.
Cette approche vise à rapprocher l’expertise terrain des capacités d’intelligence artificielle : l’opérateur définit ce qui est pertinent dans son environnement, tandis que la plateforme fournit les outils nécessaires pour intégrer cette information aux fonctions de surveillance et d’inspection.
Une couche commune pour plusieurs sources vidéo
Les installations industrielles utilisent souvent des équipements provenant de fabricants différents. Rapid ViZ est conçu pour intégrer plusieurs types de sources vidéo tout en offrant une couche logicielle commune pour leur exploitation.
L’utilisation de standards et protocoles tels que RTSP et ONVIF facilite notamment l’intégration avec des infrastructures vidéo IP existantes. ONVIF vise à standardiser les interfaces entre les différents produits de sécurité physique basés sur IP et constitue ainsi un élément important pour l’interopérabilité des systèmes vidéo. [3]
Cette approche permet de tirer parti des équipements déjà présents sur un site et de réduire la nécessité de remplacer systématiquement l’infrastructure de capture lors de l’ajout de nouvelles capacités de vision intelligente.
Supervision et télémétrie
Un système autonome doit également permettre aux équipes de comprendre son propre état de fonctionnement.
Rapid ViZ intègre des fonctions de télémétrie et de supervision permettant de suivre le fonctionnement des systèmes de perception et les événements détectés.
Cette distinction est importante dans un contexte industriel : l’absence d’anomalie détectée ne signifie pas nécessairement que tous les composants du système fonctionnent correctement. La supervision permet donc de suivre à la fois l’environnement observé et l’état des capacités utilisées pour le surveiller.
Cas d’usage
La même architecture peut être adaptée à plusieurs contextes opérationnels :
- inspection de pièces et détection de défauts en fabrication ;
- surveillance d’équipements et de zones critiques ;
- détection de situations liées à la santé et à la sécurité ;
- suivi d’objets, de véhicules ou d’équipements ;
- supervision de chantiers et d’infrastructures ;
- surveillance de sites à partir de caméras fixes ou mobiles.
La valeur d’une plateforme de vision industrielle ne repose donc pas uniquement sur le modèle d’intelligence artificielle utilisé. Elle dépend également de la manière dont la capture, la perception, l’analyse, la supervision et les systèmes opérationnels sont intégrés.
Conclusion
La vision industrielle devient réellement utile lorsque les résultats produits par l’intelligence artificielle peuvent être intégrés directement aux opérations.
Rapid ViZ adopte cette approche en rapprochant le traitement des capteurs, en combinant surveillance continue et inspection ciblée, et en permettant aux utilisateurs d’adapter plus facilement la perception aux réalités du terrain.
L’objectif est de faire évoluer la caméra d’un outil permettant simplement de voir vers une infrastructure capable de détecter, interpréter et signaler ce qui compte pour les opérations.
