La digitalisation dans l’industrie évoque souvent des images futuristes de robots autonomes, de capteurs intelligents ou de drones transportant des pièces à travers les ateliers. Pourtant, la réalité se heurte bien plus fréquemment à des défis bien plus terre à terre, mais tout aussi critiques. Parmi ceux-ci figurent les schémas techniques, ces documents essentiels qui, dans de nombreuses entreprises, restent encore gérés de manière archïaïque.
Imaginez des armoires remplies de dossiers où s’entassent pêle-mêle des plans numériques récents et des scans jaunis de feuilles A3 annotées à la main, avec des mentions comme « Voir ici » ou « Remplacer la résistance ». Pour établir une nomenclature précise et calculer le coût d’un projet, les ingénieurs devaient jusqu’ici s’armer d’un crayon et d’un tableur Excel, recopiant manuellement chaque composant — résistances, transistors, condensateurs —, leurs valeurs nominales et leurs quantités. Une erreur de saisie, un élément oublié ou une lettre mal transcrite suffisaient à fausser toute la chaîne d’approvisionnement, avec des conséquences coûteuses en temps et en argent.
Face à ce constat, une équipe de développeurs s’est interrogée : « Pourquoi, en 2025, un humain devrait-il encore compter visuellement des résistances sur des scans, alors que le computer vision et la reconnaissance optique de caractères (OCR) existent ? » C’est ainsi qu’est né un projet ambitieux : concevoir un système capable de transformer, en moins d’une demi-minute, un scan déformé ou illisible d’un schéma technique vieilli en une liste structurée de composants, accompagnée d’une estimation de coût automatique. L’objectif était clair : éliminer les erreurs humaines, accélérer les processus et libérer les ingénieurs des tâches répétitives pour qu’ils puissent se concentrer sur des problèmes plus complexes.
Le défi technique était de taille. Les schémas, souvent de mauvaise qualité, présentaient des annotations manuscrites, des symboles standardisés mais parfois déformés, ou des superpositions de couches de modifications successives. Le réseau de neurones devait donc être entraîné à reconnaître non seulement les composants et leurs désignations, mais aussi à interpréter le contexte — distinguer une note marginale d’une spécification officielle, par exemple. Grâce à des algorithmes d’apprentissage profond combinant OCR avancé et traitement d’image, la solution a appris à extraire les données pertinentes, à les croiser avec des bases de données de prix, et à générer des devis fiables, réduisant ainsi les risques d’erreurs et les délais de traitement de manière spectaculaire.
Au-delà de l’aspect technique, ce projet illustre une tendance plus large : la digitalisation industrielle ne se limite pas aux machines connectées, mais passe aussi par l’automatisation des processus documentaires, souvent négligés mais vitaux. En remplaçant des heures de travail manuel par une analyse instantanée, cette innovation ouvre la voie à une gestion plus agile des projets, tout en préservant la précision indispensable à des secteurs comme l’électronique ou la mécanique, où chaque détail compte.