StratIA

CAS D'USAGE · INDUSTRIE

Contrôle qualité par IA : détectez les défauts en temps réel

98 % des défauts de surface détectés en conditions réelles de production

Le contrôle par échantillonnage laisse passer des défauts ; le tri visuel fatigue et varie. La vision IA inspecte 100 % de vos pièces directement en ligne, signale chaque écart au fil de l'eau et relie les défauts à leurs causes procédé.

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L'enjeu

Dans la plupart des ateliers, le contrôle qualité repose encore sur l'échantillonnage et l'œil de l'opérateur. Résultat : des défauts détectés trop tard, des séries entières suspectes et des litiges clients coûteux.

  • 01

    Le contrôle par échantillonnage ne voit qu'une fraction des pièces : les défauts qui passent sont découverts chez le client, au pire moment.

  • 02

    Un défaut détecté en fin de ligne rend suspecte toute la production écoulée depuis : tri, retouche, rebut, et des heures perdues.

  • 03

    L'inspection visuelle humaine est subjective et fatigante : la sévérité varie selon l'opérateur, l'heure et la cadence, et les contrôleurs sont difficiles à recruter.

  • 04

    Automobile, aéronautique, médical : vos clients exigent une traçabilité pièce par pièce que le contrôle manuel ne peut pas documenter.

Comment l'IA résout ce problème

Des caméras industrielles s'installent sur votre ligne existante ; un modèle de vision, entraîné sur vos pièces et vos défauts réels, inspecte chaque produit au défilé. Chaque détection est tracée, classée par type de défaut et reliée aux paramètres machine, pour corriger le procédé, pas seulement trier les pièces.

Les briques techniques

Caméras matricielles ou linéaires et éclairage adaptés à la pièce et à la cadence. Modèle de vision (deep learning) entraîné sur vos défauts, inférence en bord de ligne pour tenir le temps de cycle. Interface opérateur pour le tri et la reprise d'annotation. Intégration MES/ERP pour la traçabilité. Hébergement souverain ou on-premise.

Les données mobilisées

Des images de pièces conformes et non conformes : quelques centaines suffisent pour un premier modèle, annotées avec vos contrôleurs. Votre historique qualité (PV de contrôle, taux de rebut, réclamations) pour cibler les défauts critiques. Les paramètres machine si la boucle de correction du procédé est visée.

Schéma du contrôle qualité par IA : boucle capture, analyse IA, détection défaut, ajustement paramètres sur une ligne de production

  1. Capture

  2. Analyse IA

  3. Détection défaut

  4. Ajustement paramètres

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Bénéfices attendus

  • Contrôle à 100 %.

    Chaque pièce est inspectée en ligne, à cadence réelle. L'échantillonnage et ses angles morts disparaissent.

  • Détection immédiate.

    Le défaut est signalé dès son apparition : la dérive est corrigée avant de produire une série entière non conforme.

  • Moins de rebuts et de litiges.

    Moins de non-qualité expédiée, moins de retours clients, et une traçabilité pièce par pièce opposable en audit.

  • Contrôleurs recentrés.

    Vos contrôleurs passent du tri répétitif à l'analyse des causes et au pilotage de la qualité.

Où ça s'applique

Pourquoi StratIA

  • Souveraineté.

    Vos données restent en France, hébergées chez OVH ou Scaleway, voire on-premise. Modèles souverains (Mistral) quand c'est pertinent. Conformité RGPD et AI Act traitée dès la conception.

  • Équipe française.

    Une équipe française dédiée à votre projet. Cycles courts, démos hebdomadaires, validation utilisateur continue. Pas d'offshore, pas de boîte noire.

  • ROI cadré.

    Le ROI est chiffré dès le cadrage, le périmètre est clair, les go/no-go sont transparents. Vous savez ce que vous payez et ce que vous gagnez avant de lancer.

Ils nous font confiance

  • Logo Accessite, client de StratIA
  • Logo Hello Prépa, client de StratIA
  • Logo Bastide Manutention, client de StratIA
  • Logo Paymetrust, client de StratIA
  • Logo Comité National Olympique et Sportif Français, client de StratIA
  • Logo Union des Marchands de Biens, client de StratIA
  • Logo Ordre des Géomètres-Experts, client de StratIA
  • Logo BTP Ingénierie, client de StratIA
  • Logo EM Lyon Business School, client de StratIA
  • Logo d'un client de StratIA
  • Logo Fandi, client de StratIA
  • Logo Caratelli, client de StratIA
  • Logo Maison Colombo, client de StratIA
  • Logo Colibrimm, client de StratIA
  • Logo Ligue Occitanie de Tennis, client de StratIA

Regards experts

« Le contrôle qualité par IA n'est plus un sujet de faisabilité : la vision tient la cadence d'une ligne. Le vrai travail, c'est d'entraîner le modèle sur vos défauts à vous et de brancher la détection sur le réglage du procédé. »

  • Portrait de Yoan Hibert

    Yoan Hibert

    Co-fondateur & Directeur Général

    Profil
  • Portrait de Baptiste Wieczorek

    Baptiste Wieczorek

    Co-fondateur & CTO

    Profil
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Notre méthode : se former, décider, déployer

Vous voyez tout le chemin dès le départ, vous n'achetez que la première marche. Chaque étape a sa valeur seule et prépare la suivante.

  1. Se former

    Bootcamp

    Pour qui : vos équipes doivent d'abord comprendre ce que l'IA change dans leur métier.

    Une journée concrète, sur site ou à distance, sur l'outil de votre entreprise (Copilot, ChatGPT, Gemini, Claude), adaptée à votre industrie et au niveau de l'équipe. Vos équipes créent leurs premiers agents IA dans la journée et repartent avec les cas d'usage métiers à traiter en priorité.

    Tarif :
    2 500 € HT par groupe (jusqu'à 15 personnes), finançable par votre OPCO. Version Bootcamp+ avec suivi de la même équipe sur trois mois : 4 000 € HT par groupe.
    Découvrir le Bootcamp

  2. Décider

    Diag Data IA Bpifrance

    Pour qui : vous savez que l'IA est un sujet, mais pas où la mettre en premier.

    Un expert habilité Bpifrance analyse votre organisation et vos flux, chiffre les poches de valeur sur vos vrais chiffres et vous donne, pour chacune, le bon chemin : le faire vous-mêmes, former une équipe, ou déployer un outil.

    Tarif :
    10 000 € HT, pris en charge à 40 % par Bpifrance, soit 6 000 € de reste à charge (PME et ETI indépendantes de 10 à 2 000 salariés, au moins 1 M€ de chiffre d'affaires).

    Entreprise non éligible ou besoin plus resserré : l'Audit IA, une journée centrée sur vos cas d'usage, 3 000 € HT.

    Voir le Diag Data IA

  3. Déployer

    Un agent IA sur votre flux

    Pour qui : vous voulez un résultat qui tourne, sur le flux qui vous coûte le plus cher (devis, contrôle qualité, maintenance, documentation, reporting).

    On met l'agent en place sur vos outils existants (ERP, MES, GMAO), vos équipes valident ses propositions, et il s'améliore à chaque correction.

    Tarif :
    mise en place chiffrée en devis ferme après le diag ou l'audit, puis un abonnement pour le faire évoluer.
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Un cas client

Un site industriel au coucher du soleil

Cas client · Métallurgie

Détecter les défauts en sortie de laminage, sans ralentir la ligne

PME métallurgique d'une centaine de salariés dans le sud-ouest. Objectif : fiabiliser le contrôle en sortie d'une ligne de laminage critique en gardant la cadence. Des caméras industrielles inspectent chaque pièce au défilé ; le modèle de vision, entraîné sur les défauts du site, relie chaque dérive aux paramètres machine (vitesse, température, équipe). Six semaines de déploiement, branché sur l'existant : le MES reste en place.

  • 98 %

    des défauts de surface détectés

  • −18 %

    de rebuts

  • 9 mois

    pour atteindre le ROI

Gains estimés : entre 200 000 et 400 000 € d'économies par an.

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Pour aller plus loin

Les questions que les dirigeants nous posent le plus

Quels types de défauts la vision IA peut-elle détecter ?

Défauts de surface (rayures, fissures, inclusions, taches), écarts dimensionnels, défauts d'assemblage ou d'aspect. Si un contrôleur expérimenté peut le voir sur une image, un modèle de vision peut apprendre à le détecter, y compris des défauts rares, intégrés par enrichissement progressif du modèle.

L'IA tient-elle la cadence de nos lignes ?

Oui. L'inférence s'exécute en bord de ligne (edge), en quelques dizaines de millisecondes par pièce. Le système est dimensionné dès le scoping selon votre temps de cycle réel : le contrôle ne devient jamais le goulot.

Combien d'images faut-il pour entraîner le modèle ?

Quelques centaines d'images de pièces conformes et non conformes suffisent pour un premier modèle, annotées avec vos contrôleurs. Le modèle s'améliore ensuite en continu avec les cas rencontrés en production.

Faut-il modifier ou arrêter la ligne pour l'installer ?

Non. Caméras et éclairage s'installent en bord de ligne, sans modification du procédé ni arrêt prolongé. La solution s'intègre à votre environnement existant (MES, ERP, supervision) sans le remplacer.

Quel budget et quel délai pour un contrôle qualité par IA ?

On démarre par le Diag Data IA Bpifrance (10 000 € HT, pris en charge à 40 %, soit 6 000 € de reste à charge), qui cible le poste de contrôle prioritaire et chiffre les gains. Si votre entreprise n'est pas éligible, l'Audit IA fait ce cadrage en une journée pour 3 000 € HT. La mise en place est ensuite chiffrée en devis ferme, avec un premier poste en production en 2 à 3 mois et un ROI chiffré dès le cadrage.

Que deviennent nos contrôleurs qualité ?

Ils ne sont pas remplacés : l'IA absorbe le tri répétitif, vos contrôleurs se recentrent sur l'analyse des causes, les cas ambigus et le pilotage qualité. Leurs décisions deviennent traçables et homogènes d'une équipe à l'autre.