Comment fiabiliser et accélérer les contrôles de tableaux électriques ?
Dans un contexte industriel exigeant, la vérification des tableaux électriques constitue une étape critique du processus qualité. Chez Stradal, ces contrôles sont réalisés à réception des équipements fournis par des partenaires, afin de garantir leur conformité avant mise en service.
Cependant, ces opérations reposent encore largement sur des inspections visuelles manuelles. Cette approche présente plusieurs limites : elle est chronophage, sujette à variabilité humaine et difficilement scalable dans un contexte d’augmentation des volumes.
Face à ces enjeux, Stradal a souhaité explorer le potentiel de l’intelligence artificielle pour automatiser une partie de ces contrôles, à partir de simples prises de vue réalisées sur le terrain via smartphone. L’objectif : mettre en place un système capable de détecter automatiquement les éléments constitutifs des tableaux électriques et d’assister les opérateurs dans leurs vérifications .
Une approche combinant vision par ordinateur et mobilité terrain
Pour répondre à cette problématique, Octarina a conçu une application reposant sur une chaîne complète de traitement d’image intégrant des technologies de vision par ordinateur et d’intelligence artificielle.
Une première phase de collecte de données a permis de constituer un dataset d’images de tableaux électriques, capturées dans des conditions variées (angles, éclairage, appareils). Ces images ont ensuite été annotées afin d’entraîner un modèle capable d’identifier jusqu’à 18 types d’éléments (câbles, étiquettes, composants spécifiques, etc.) .
Le cœur de la solution repose sur un modèle de détection d’objets de type Faster R-CNN, capable de localiser précisément chaque élément dans l’image. Ce modèle est complété par un système de classification permettant d’identifier le type de tableau (marques différentes, ouvrant la voie à des contrôles contextualisés.
L’ensemble est intégré dans une application mobile permettant :
- la capture des photos sur site,
- le traitement (local ou via serveur),
- et la remontée des résultats pour analyse et amélioration continue.
Cette approche hybride, mêlant edge computing et traitement cloud, permet de concilier réactivité terrain et puissance de calcul .
Un levier concret de transformation des processus qualité
Le projet Vision Stradal illustre concrètement comment l’intelligence artificielle peut transformer des processus industriels traditionnels, en apportant fiabilité, traçabilité et gain de temps.
En automatisant une partie des contrôles visuels, la solution permet :
- de réduire les erreurs humaines,
- d’harmoniser les pratiques de vérification,
- et d’accélérer les opérations de réception.
Au-delà de ce cas d’usage, cette approche ouvre des perspectives plus larges pour l’industrie : inspection assistée, maintenance prédictive, ou encore digitalisation des प्रक्रss terrain.
Chez Octarina, ce type de projet s’inscrit dans une vision plus globale de l’innovation immersive et opérationnelle, où les technologies numériques — de la vision par IA aux jumeaux numériques — viennent enrichir les outils métiers sans complexifier les usages.
