L’intelligence artificielle influence la vision industrielle, avec des effets très différents selon les secteurs et les usages. D’après Jonathan Sparkes, analyste principal chez Interact Analysis, les logiciels basés sur l’IA devraient gagner rapidement du terrain d’ici 2030.
Le développement de l’IA modifie déjà l’économie de la vision industrielle. Dans son analyse, Jonathan Sparkes estime que l’enjeu dépasse la simple précision des contrôles qualité. Les modèles d’apprentissage profond réduisent aussi les coûts d’ingénierie, raccourcissent les délais de déploiement et élargissent le nombre de tâches automatisables. Cette évolution pousse surtout la croissance des logiciels spécialisés.
Des revenus logiciels tirés par l’IA
Le secteur de la vision industrielle a généré environ 5,9 milliards de dollars en 2025. Interact Analysis prévoit plus de 8,3 milliards de dollars en 2030. Les caméras et autres équipements d’imagerie conservent la plus forte part des revenus, mais les logiciels devraient progresser plus vite.
Les revenus des logiciels de vision industrielle basés sur l’IA passeraient ainsi de 132 millions de dollars en 2025 à plus de 336 millions en 2030. Les logiciels traditionnels progresseraient dans le même temps de 393 à environ 505 millions de dollars.
Cette différence s’explique notamment par des déploiements plus simples. Avec les systèmes classiques, des ingénieurs doivent définir des règles d’inspection, régler l’éclairage et adapter chaque installation. Selon Sparkes, certaines mises en production pouvaient demander plusieurs semaines, voire plusieurs mois.
Des tâches jusque-là difficiles à automatiser
L’apprentissage profond change la méthode. Des modèles entraînés sur des images étiquetées apprennent à distinguer les produits conformes des défauts. Ils tolèrent aussi mieux les variations de texture, d’aspect ou de fabrication.
Sparkes cite plusieurs secteurs concernés : batteries, électronique, agroalimentaire, textile ou classement du bois. Les contrôles de défauts cosmétiques font aussi partie des usages qui profitent de cette capacité à traiter des variations complexes.
Cette progression ne rend toutefois pas l’IA également différenciante partout. Les contrôles simples, tels que la vérification de présence, les codes-barres, l’OCR ou les tests basiques de conformité, deviennent plus faciles à déployer. Cette simplification peut accroître la concurrence entre fournisseurs.
À l’inverse, les semi-conducteurs, la pharmacie ou les dispositifs médicaux conservent des exigences élevées. Matériel d’imagerie spécialisé, expertise sectorielle, validation, traçabilité et explicabilité y gardent une place centrale.
La donnée visuelle prend davantage de valeur
L’analyse voit aussi la vision industrielle évoluer au-delà du simple verdict conforme ou non conforme. Les images produites lors des inspections servent à repérer des dérives qualité, analyser leurs causes ou ajuster les procédés.
Un fabricant cité par Interact Analysis relie par exemple ses données de vision industrielle à son ERP. L’IA suit les tolérances de défauts en temps réel et déclenche des notifications auprès des fournisseurs lorsque certains seuils sont dépassés.
Cette exploitation élargie des données modifie aussi les modèles économiques. Les licences ponctuelles côtoient désormais les abonnements logiciels, les plateformes SaaS, l’entraînement de modèles dans le cloud, la supervision à distance et l’optimisation continue.
Jonathan Sparkes résume cette évolution par un changement économique plus large : l’IA réduit le coût de déploiement et ouvre de nouveaux usages. Selon les prévisions d’Interact Analysis, les revenus des logiciels d’IA pour la vision industrielle progresseront presque quatre fois plus vite que ceux des logiciels traditionnels jusqu’en 2030.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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