{"id":610,"date":"2026-09-22T13:48:40","date_gmt":"2026-09-22T11:48:40","guid":{"rendered":"https:\/\/site.iaca-electronique.com\/?p=610"},"modified":"2026-09-22T14:18:45","modified_gmt":"2026-09-22T12:18:45","slug":"ia-embarquee-en-industrie-comment-detecter-les-blocages-dans-un-four-de-refusion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/site.iaca-electronique.com\/index.php\/2026\/09\/22\/ia-embarquee-en-industrie-comment-detecter-les-blocages-dans-un-four-de-refusion\/","title":{"rendered":"IA embarqu\u00e9e en industrie : comment d\u00e9tecter les blocages dans un four de refusion"},"content":{"rendered":"\t\t
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Une carte \u00e9lectronique bloqu\u00e9e dans un four de refusion co\u00fbte cher. Plusieurs centaines d’euros, parfois plusieurs milliers. Composants grill\u00e9s, PCB d\u00e9truit, plusieurs semaines de retard pour recommander des pi\u00e8ces parfois rares.<\/p>

\u00a0<\/p>

\u00a0<\/p>

Chez IACA \u00c9lectronique, bureau d’\u00e9tudes sp\u00e9cialis\u00e9 dans les syst\u00e8mes \u00e9lectroniques embarqu\u00e9s, ce probl\u00e8me revenait trop souvent sur les prototypes aux formats non standards. \u00ab Le probl\u00e8me est assez simple, raconte Julien, ing\u00e9nieur en d\u00e9veloppement embarqu\u00e9 chez IACA \u00c9lectronique. Chez IACA, nous faisons beaucoup de prototypes, dont les tailles ne sont parfois pas standard. R\u00e9sultat : dans le four de refusion, ces cartes viennent se bloquer, surchauffer et se d\u00e9truire. On perd alors les composants et le PCB. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

\u00a0<\/p>

La solution retenue :<\/b> une IA embarqu\u00e9e capable de d\u00e9tecter, en temps r\u00e9el, qu’une carte reste coinc\u00e9e dans le four. Julien est venu d\u00e9tailler ce projet lors d’un LinkedIn Live anim\u00e9 par Eudes San Esteban, de\u00a0Wireless Logic France<\/a>\u00a0(disponible ci-dessus). Voici ce qu’il faut retenir : le dataset, l’entra\u00eenement, l’int\u00e9gration logicielle, et un param\u00e8tre trop souvent trait\u00e9 en dernier, la connectivit\u00e9.<\/p>

Le four de refusion, une \u00e9tape critique et fragile<\/h3>

Pour fabriquer une carte \u00e9lectronique, il faut souder les composants sur le PCB. On utilise pour cela une p\u00e2te \u00e0 braser, une sorte de colle sur laquelle les composants sont pos\u00e9s. Cette p\u00e2te doit ensuite se transformer en \u00e9tain sous l’effet de la chaleur, \u00e0 plusieurs centaines de degr\u00e9s. C’est le r\u00f4le du four de refusion : il chauffe les cartes et transforme la p\u00e2te \u00e0 braser en \u00e9tain.<\/p>

\u00a0<\/p>

Le co\u00fbt d’un blocage d\u00e9passe la simple perte de mati\u00e8re. \u00ab On perd alors plusieurs centaines, voire plusieurs milliers d’euros, puisque les prototypes peuvent atteindre ce niveau de prix, d\u00e9taille Julien. Cela provoque aussi des d\u00e9lais, car il faut recommander les PCB et les composants, ce qui peut ajouter plusieurs semaines selon la raret\u00e9 des composants. Et au final, cela entache notre image. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Pourquoi une cam\u00e9ra plut\u00f4t que des capteurs classiques<\/h3>

Des capteurs industriels plus classiques auraient pu d\u00e9tecter le blocage. IACA \u00c9lectronique les a \u00e9cart\u00e9s pour une raison simple. \u00ab On aurait effectivement pu utiliser des capteurs plus standards et plus faciles \u00e0 mettre en \u0153uvre, reconna\u00eet Julien. Le probl\u00e8me, c’est qu’ils n\u00e9cessitent une installation, donc une modification de la machine, ce qui est tr\u00e8s intrusif. Une cam\u00e9ra, \u00e0 l’inverse, se place simplement : ce n’est pas intrusif, on ne fait aucune modification irr\u00e9versible sur la machine, et c’est bien plus simple \u00e0 mettre en place. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Le r\u00f4le de ces cam\u00e9ras, plac\u00e9es en entr\u00e9e et en sortie de four, reste pr\u00e9cis. Elles d\u00e9tectent la pr\u00e9sence d’une carte \u00e9lectronique et rel\u00e8vent ses coordonn\u00e9es. Le suivi et le comptage des cartes, eux, sont assur\u00e9s par la couche logicielle construite autour du mod\u00e8le.<\/p>

\u00a0<\/p>

Pourquoi l’IA plut\u00f4t qu’un algorithme de vision classique<\/h3>

Un algorithme de vision par ordinateur plus traditionnel aurait pu suffire. IACA \u00c9lectronique a pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 l’IA. \u00ab On a pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 l’IA pour deux raisons principales, explique Julien. D’abord, c’est beaucoup plus adaptable : cela fonctionne bien mieux dans des environnements non contr\u00f4l\u00e9s, ce qui repr\u00e9sente la majorit\u00e9 des cas r\u00e9els. Ensuite, cela nous permet de d\u00e9velopper des briques logicielles r\u00e9utilisables, et comme nous sommes un bureau d’\u00e9tudes, nous pouvons les proposer \u00e0 nos clients. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Cette r\u00e9utilisabilit\u00e9 ne reste pas th\u00e9orique. \u00ab Nous avons d\u00fb d\u00e9velopper un moteur de suivi qui enrichit les donn\u00e9es produites par le mod\u00e8le, en ajoutant une direction et une vitesse de d\u00e9placement, ce qui est tr\u00e8s utile pour compter les cartes, pr\u00e9cise-t-il. Cette brique-l\u00e0, on pourra la r\u00e9utiliser pour n’importe quel autre projet, pour suivre autre chose que des cartes. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

La connectivit\u00e9, un choix \u00e0 faire d\u00e8s le premier jour<\/h3>

A quel moment penser \u00e0 la connectivit\u00e9 dans ce type de projet ? La r\u00e9ponse de Julien ne laisse pas de place au doute. \u00ab D\u00e8s le tout d\u00e9but, car c’est elle qui va d\u00e9finir l’architecture du projet. \u00bb<\/p>

Y penser trop tard fait courir un risque pr\u00e9cis. \u00ab On pourrait se retrouver avec un r\u00e9sultat inutilisable, pr\u00e9vient-il. Imaginons qu’on d\u00e9cide de tout basculer dans le cloud parce qu’on a d\u00e9j\u00e0 une infrastructure qui tourne. Pendant les phases de test, la connexion para\u00eet stable, on ne d\u00e9tecte rien. Mais en phase d’exploitation, on s’aper\u00e7oit que certains jours la connexion baisse et que le syst\u00e8me ne fonctionne plus. On a alors une perte de fiabilit\u00e9, et dans l’industrie, une perte de fiabilit\u00e9 est fatale. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

L’IA ne supprime d’ailleurs pas ce besoin. \u00ab Non, l’IA ne supprime pas ce besoin, confirme Julien en r\u00e9ponse \u00e0 une question de l’audience. On en aura toujours besoin, car il faut remonter les donn\u00e9es vers un serveur central. Tout ce qu’on fait, c’est d\u00e9placer la charge de calcul. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Les trois \u00e9tapes d’un projet d’IA embarqu\u00e9e<\/h3>

Un projet d’IA embarqu\u00e9e industrielle se d\u00e9roule en trois grandes phases : le dataset, l’entra\u00eenement, l’int\u00e9gration.<\/p>

\u00a0<\/p>

Le dataset, la brique la plus sous-estim\u00e9e<\/h4>

Un dataset, dans le milieu de l’intelligence artificielle, c’est un ensemble de donn\u00e9es labellis\u00e9es. \u00ab Dans notre cas concret, il est compos\u00e9 d’images associ\u00e9es \u00e0 des fichiers contenant les coordonn\u00e9es des cartes pr\u00e9sentes sur ces images \u00bb, pr\u00e9cise Julien.<\/p>

Pourquoi cette \u00e9tape compte autant ? \u00ab Le dataset d\u00e9finit le type et m\u00eame la nature des pr\u00e9dictions faites par le mod\u00e8le. C’est donc essentiel, puisque toute la sortie du mod\u00e8le d\u00e9pend de ce qu’on a mis dedans. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Les images du dataset associent un fond, une ou plusieurs cartes \u00e9lectroniques, et des \u00e9l\u00e9ments que Julien appelle des \u00ab distractions \u00bb, ajout\u00e9s volontairement pour \u00e9viter les biais d’apprentissage. Chaque image reste associ\u00e9e \u00e0 ses coordonn\u00e9es labellis\u00e9es.<\/p>

\u00a0<\/p>

L’entra\u00eenement, entre r\u00e9compense et erreurs de biais<\/h4>

\u00ab On part d’un mod\u00e8le vierge, on lui injecte les donn\u00e9es du dataset, et on observe les pr\u00e9dictions qu’il fait, r\u00e9sume Julien. \u00c0 chaque bonne pr\u00e9diction, on r\u00e9compense le syst\u00e8me. Cela lui permet de se calibrer et d’am\u00e9liorer ses pr\u00e9dictions, jusqu’\u00e0 atteindre des taux de plus de 90 %, voire 95 %. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Cette phase demande une puissance de calcul importante. \u00ab Les mod\u00e8les ont plusieurs millions de param\u00e8tres, et les datasets plusieurs milliers, voire millions de donn\u00e9es, pr\u00e9cise-t-il. Pour \u00e7a, on fait souvent de la location de serveurs tr\u00e8s puissants, \u00e0 la minute, uniquement pendant la dur\u00e9e de l’entra\u00eenement. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Un exemple concret illustre les limites du sous-entra\u00eenement. Test\u00e9 sur un bureau, le mod\u00e8le suivait parfaitement les cartes. Plac\u00e9 en conditions r\u00e9elles, face au tapis du four, la d\u00e9tection sautait d’une ligne \u00e0 l’autre. \u00ab C’est d\u00fb \u00e0 un biais induit par un sous-entra\u00eenement, un manque de donn\u00e9es, explique Julien. Le mod\u00e8le croit que les lignes du tapis sont des bordures de cartes, et saute donc de ligne en ligne. Pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me, il a fallu r\u00e9injecter dans le dataset des centaines de nouvelles images utilisant comme fond celui de notre four. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

L’int\u00e9gration, un projet logiciel classique<\/h4>

Le mod\u00e8le entra\u00een\u00e9, le travail est loin d’\u00eatre termin\u00e9. \u00ab J’aurais beaucoup aim\u00e9, mais non, sourit Julien. Il reste tout le d\u00e9veloppement logiciel autour, car l’IA ne fait que nous fournir des coordonn\u00e9es. \u00bb Suivi des cartes, pilotage de l’alarme, remont\u00e9e des donn\u00e9es : cette \u00e9tape ne demande pas de comp\u00e9tences en IA. \u00ab Sur cette partie, il n’y a pas forc\u00e9ment besoin de comp\u00e9tences en IA \u00bb, confirme-t-il. C’est pourtant elle qui transforme un mod\u00e8le en syst\u00e8me utilisable, et donc en valeur r\u00e9elle pour l’entreprise.<\/p>

\u00a0<\/p>

Pourquoi choisir l’embarqu\u00e9 plut\u00f4t que le cloud<\/h3>

IACA \u00c9lectronique a opt\u00e9 pour l’edge AI, un traitement local, r\u00e9alis\u00e9 directement sur le hardware, plut\u00f4t que pour l’IA dans le cloud. \u00ab Ce choix a \u00e9t\u00e9 motiv\u00e9 par des contraintes r\u00e9seau, explique Julien. Nous avons un r\u00e9seau assez instable, qui ne permet pas de faire remonter des flux vid\u00e9o vers un serveur distant. Nous avons donc pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 l’embarqu\u00e9 pour garantir une haute r\u00e9activit\u00e9. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

La souverainet\u00e9 des donn\u00e9es p\u00e8se aussi dans la balance. \u00ab Certains clients ne souhaitent pas que l’image de leurs cartes et de leurs PCB soit mise \u00e0 disposition sur des serveurs distants, pr\u00e9cise-t-il. On n’envoie sur les serveurs distants que des donn\u00e9es qui ne permettent pas d’identifier les entreprises ou les personnes. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Ce que l’\u00e9quipe a appris<\/h3>

Le co\u00fbt r\u00e9el de l’IA arrive en t\u00eate des enseignements. \u00ab Vue de l’ext\u00e9rieur, l’IA para\u00eet simple, mais quand on commence \u00e0 int\u00e9grer l’IA dans des projets, on se rend compte que ce n’est vraiment pas gratuit, confie Julien. C’est beaucoup de travail. Ce n’est pas la licence ChatGPT Pro \u00e0 22 \u20ac qui suffira. C’est un gouffre de temps important. \u00bb<\/p>

Le dataset reste, pour lui, l’\u00e9tape la plus sous-estim\u00e9e. \u00ab Sa conception est un projet \u00e0 part enti\u00e8re, un projet dans le projet. C’est l’\u00e9tape la plus co\u00fbteuse et la plus longue, mais aussi la plus importante. \u00bb Sa recommandation tient en une phrase : \u00ab \u00c9viter de sous-estimer le dataset, et surtout \u00e9viter de faire de l’IA pour de l’IA. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Questions fr\u00e9quentes<\/h3>

\u00c0 quoi ressemble une \u00e9quipe type pour un projet d’edge AI industriel ?<\/h5>

\u00ab On a plusieurs p\u00f4les de comp\u00e9tences, r\u00e9pond Julien. D’abord un data scientist, pour constituer le dataset : c’est l’une des premi\u00e8res \u00e9tapes. Ensuite un sp\u00e9cialiste IA, pour g\u00e9rer la partie entra\u00eenement. Et derri\u00e8re, une \u00e9quipe de d\u00e9veloppeurs pour toutes les briques logicielles qu’on a \u00e9voqu\u00e9es. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/h5>
Un mod\u00e8le d’IA embarqu\u00e9e continue-t-il d’apprendre une fois d\u00e9ploy\u00e9 ?<\/h5>

\u00ab Cela d\u00e9pend du type de mod\u00e8le, pr\u00e9cise Julien. En embarqu\u00e9, c’est en g\u00e9n\u00e9ral assez compliqu\u00e9 d’avoir des mod\u00e8les qui apprennent. \u00c7a existe, mais c’est plus rare, notamment en IA de vision. Dans le cloud, en revanche, on dispose de bien plus de puissance de calcul, ce qui permet de poursuivre l’entra\u00eenement du mod\u00e8le. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/h5>
\u00c0 partir de quand un projet d’IA industrielle devient-il rentable ?<\/h5>

\u00ab C’est aussi compliqu\u00e9 \u00e0 \u00e9valuer que pour un projet classique, \u00e7a ne change pas \u00e9norm\u00e9ment d’un projet standard, r\u00e9pond Julien. Il faut simplement bien prendre en compte toutes les \u00e9tapes qu’on a cit\u00e9es dans le calcul du ROI, pour \u00e9viter les mauvaises surprises. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/h5>
Est-ce vraiment de l’IA, ou du machine learning ?<\/h5>

\u00ab Le machine learning fait partie de l’IA, tranche Julien. Il faut voir l’IA comme une \u00e9norme famille. Ensuite, on distingue les types d’apprentissage, et le machine learning en est un. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/h5>
Quel est le crit\u00e8re principal pour choisir l’edge AI plut\u00f4t que le cloud ?<\/h5>

\u00ab Sur notre projet, c’\u00e9tait la connectivit\u00e9, plus pr\u00e9cis\u00e9ment la stabilit\u00e9 du r\u00e9seau, r\u00e9pond Julien. Il peut aussi y avoir une notion de co\u00fbt : si l’on dispose d\u00e9j\u00e0 d’une infrastructure IA qui tourne, le cloud peut \u00eatre plus int\u00e9ressant. Dans ce cas, le crit\u00e8re premier devient l’argent, ce qui revient souvent dans les projets. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/h5>
Que se passe-t-il si une carte reste bloqu\u00e9e dans le four malgr\u00e9 le syst\u00e8me ?<\/h5>

\u00ab Une alarme se d\u00e9clenche pour pr\u00e9venir l’op\u00e9rateur, qui se trouve dans la salle machine et n’a pas le temps de surveiller le four en continu, explique Julien. Il peut alors stopper le four et sortir la carte avant qu’elle ne soit d\u00e9truite. \u00bb<\/p>

\u00a0<\/p>

Un projet IoT industriel en pr\u00e9paration ?<\/h3>

Ce retour d’exp\u00e9rience le montre : la r\u00e9ussite d’un projet d’IA embarqu\u00e9e industrielle ne tient pas qu’\u00e0 l’algorithme. Elle d\u00e9pend aussi d’un r\u00e9seau fiable, capable de tenir face aux usines r\u00e9elles, pas seulement pendant les phases de test.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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