Brevet FR3110265A1 — publié le 20211119

Procédé de correction d’un système de prédiction de défauts d’un élément de garnissage et dispositifs associés L’invention concerne un procédé de correction d’un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage (30) de véhicule, le procédé comportant une étape de: - réception d’une image d’un élément de garnissage (30), - réception d’une matrice de référence associant à des zones géographiques de référence de l’élément de garnissage (30), la présence d’un défaut dans la zone et une sévérité du défaut détecté, - application du système de prédiction à l’image reçue pour obtenir une matrice de prédiction associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage (30) prédites, la présence d’un défaut prédit dans la zone et une sévérité du défaut prédit, - comparaison des zones de référence et des zones prédites, et - modification de la matrice de prédiction en fonction du résultat de la comparaison. Figure pour l'abrégé : figure 2 Procédé de correction d’un système de prédiction de défauts d’un élément de garnissage et dispositifs associés La présente invention concerne un procédé de correction d’un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage de véhicule. La présente invention se rapporte également à un calculateur propre à mettre en œuvre ledit procédé. La présente invention concerne également un produit programme d’ordinateur et un support lisible d’informations associés. Dans le processus de production actuel d’éléments de garnissage, des défauts, tels que des plis, des déchirures ou autre, sont susceptibles de se former dans la couche de matériau textile, notamment lorsque la couche est revêtue sur un corps de l’élément de garnissage. Certains défauts peuvent dégrader le confort et/ou l’aspect d’un élément de garnissage au point de le rendre inutilisable de façon satisfaisante dans l’habitacle d’un véhicule et entraînent ainsi la mise au rebut ou une reprise de finition de l’élément de garnissage. D’autres défauts, du fait de leur faible importance ou de leur emplacement, sont acceptables et ne nécessitent pas de retravailler l’élément de garnissage pour être utilisé. Il est donc souhaitable d’inspecter les éléments de garnissage à l’issue de leur réalisation afin de déterminer si ces éléments présentent une qualité suffisante pour être utilisés dans un véhicule. Pour contrôler la présence de tels défauts, il est connu de positionner un opérateur humain en fin de chaîne de production pour effectuer une telle tâche. Toutefois, cela présente plusieurs inconvénients. D’abord, en pratique, l'opérateur humain a tendance à manquer certains défauts, notamment sous l’effet de la fatigue. Ensuite, comme un siège est produit assez rapidement, l’opérateur n’est pas capable d’analyser un siège pour détecter la présence éventuelle de défauts avant la fabrication du suivant. Par conséquent, il n’est pas possible d’analyser tous les sièges sans ralentir la production Un tel facteur humain n’est pas impliqué lorsqu’une technique numérique est utilisée. Néanmoins, en pratique, une telle technique ne donne pas entièrement satisfaction notamment parce que la détection des défauts n’est pas optimale (détection de faux défauts en particulier). Il existe un besoin pour un procédé permettant d’obtenir un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage qui présente une meilleure précision. A cet effet, la description décrit un procédé de correction d’un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage de véhicule, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur, le procédé comportant une première étape de réception d’une image d’un élément de garnissage et une deuxième étape de réception d’une matrice de référence, la matrice de référence associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage, dites zones de référence, la présence d’un défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté. Le procédé de correction comporte également une étape d’application du système de prédiction à l’image reçue lors de la première étape de réception pour obtenir une matrice de prédiction, la matrice de prédiction associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage, dites zones prédites, la présence d’un défaut prédit dans la zone géographique et une sévérité du défaut prédit, une étape de comparaison des zones de référence et des zones prédites, et une étape de modification de la matrice de prédiction en fonction du résultat de la comparaison. Selon des modes de réalisation particuliers, le procédé de correction présente une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prise(s) isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : - l’étape de comparaison comporte, pour chaque zone prédite, le calcul de l’indice de Jaccard entre la zone prédite et chaque zone de référence. - l’étape de modification comporte la fusion de deux zones prédites pour former une unique zone prédite lorsqu’un premier critère relatif à la distance entre les zones prédites est rempli. - l’étape de comparaison comporte la formation d’une matrice des indices de Jaccard calculées, la matrice des indices de Jaccard comportant des lignes et des colonnes, le premier critère étant rempli lorsque les indices de Jaccard des zones prédites appartiennent à la même ligne ou à la même colonne. - l’étape de modification comporte également l’emploi d’un deuxième critère dépendant de la comparaison de l’indice de Jaccard de la zone prédite et de la zone de référence avec un seuil prédéfini. - le procédé comporte, en outre, une étape de correction du système de prédiction pour que le système de prédiction prédise la matrice de prédiction obtenue à l’issue de l’étape de modification lorsque le système de prédiction est appliqué à l’image reçue lors de la première étape de réception. La présente description propose également un calculateur propre corriger un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage de véhicule, le calculateur étant propre à recevoir une image d’un élément de garnissage et à recevoir une matrice de référence, la matrice de référence associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage, dites zones de référence, la présence d’un défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté. Le calculateur est propre à appliquer le système de prédiction à l’image reçue lors de la première étape de réception pour obtenir une matrice de prédiction, la matrice de prédiction associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage, dites zones prédites, la présence d’un défaut prédit dans la zone géographique et une sévérité du défaut prédit, à comparer des zones de référence et des zones prédites, et à modifier la matrice de prédiction en fonction du résultat de la comparaison. La présente description décrit aussi un produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé de correction d’un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. La présente description propose également un support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé de correction d’un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage tel que précédemment décrit lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données. Des caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : - la figure 1 est une vue schématique d’un exemple de calculateur permettant la mise en œuvre d’un procédé de correction d’un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage de véhicule, - la figure 2 est une vue schématique d’un exemple de siège, - la figure 3 est un ordinogramme d’un exemple de mise en œuvre d’un procédé de correction d’un système de prédiction de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage de véhicule, - la figure 4 est une représentation schématique d’un exemple de matrice de référence de défauts, la matrice de référence associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage, dites zones de référence, la présence d’un défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté, et - la figure 5 est une représentation schématique d’une matrice de prédiction associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage, dites zones prédites, la présence d’un défaut prédit dans la zone géographique et une sévérité du défaut prédit. Un calculateur 10 et un produit programme d’ordinateur 12 sont représentés à la figure 1. L’interaction du produit programme d’ordinateur 12 avec le calculateur 10 permet de mettre en œuvre un procédé de correction d’un système de prédiction SP de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage de véhicule. Le procédé de correction est ainsi un procédé mis en œuvre par ordinateur. Plus généralement, le calculateur 10 est un calculateur électronique propre à manipuler et/ou transformer des données représentées comme des quantités électroniques ou physiques dans des registres du calculateur et/ou des mémoires en d’autres données similaires correspondant à des données physiques dans des mémoires, des registres ou d’autres types de dispositifs d’affichage, de transmission ou de mémorisation. Il est à noter que, dans la présente description, l’expression « propre à » signifie indifféremment « adapté pour », « adapté à » ou « configuré pour ». Le calculateur 10 comporte un processeur 14 comprenant une unité de traitement de données 16, des mémoires 18 et un lecteur 20 de support d’informations. Le calculateur 10 comprend, en variante et en supplément, un clavier 22 et une unité d’affichage 24. Le produit programme d’ordinateur 12 comporte un support lisible d’informations. Un support lisible d’informations est un support lisible par le calculateur 10, usuellement par le lecteur 20. Le support lisible d’informations est un médium adapté à mémoriser des instructions électroniques et capable d’être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible d’informations est une disquette ou disque souple (de la dénomination anglaise de « floppy disk »), un disque optique, un CD-ROM, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, une mémoire EPROM, une mémoire EEPROM, une carte magnétique ou une carte optique. Sur le support lisible d’informations est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme. Le programme d’ordinateur est chargeable sur l’unité de traitement de données 16 et est adapté pour entraîner la mise en œuvre du procédé de correction. Le fonctionnement du calculateur 10 en interaction avec le produit programme d’ordinateur 12 est maintenant décrit en référence à un exemple de mise en œuvre d’un procédé de correction d’un système de prédiction SP de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage de véhicule. Dans l’exemple de la figure 2, un élément de garnissage 30 comprend un corps et une couche de matériau textile revêtant au moins en partie le corps et formant au moins une partie de la surface externe et visible de l’élément de garnissage 30. Un tel élément de garnissage 30 est un siège de véhicule automobile, comprenant au moins un dossier 32 et une assise 36. Le procédé peut également s’appliquer à d’autres types d’éléments de garnissage, tels que des banquettes, des panneaux de porte, des accoudoirs, ou autre. Par couche de matériau textile, il est entendu tout type de matériau comprenant des fibres textiles, tel qu’un tissu ou un non-tissé. Par extension, le procédé s’applique également aux couches de revêtement présentant un comportement similaire aux couches de matériau textile, telles que des couches de type « peaux », par exemple des couches de cuir ou similicuir ou autre. L’assise 36 comprend un corps 40 et une couche 42 en matériau textile revêtant au moins en partie le corps 40 et formant au moins une partie de la surface externe et visible de l’assise 36. Similairement, le dossier 32 comprend un corps 38 et une couche 46 de matériau textile revêtant au moins en partie le corps 46 et formant au moins une partie de la surface externe et visible du dossier 32. Par définition, il est entendu par « zones » toutes les différentes parties d’un siège. Plus précisément, dans le cas de la figure 3, sont des zones du siège 30 : le corps 40 de l’assise 36, la couche 42 de l’assise 36, le corps 38 du dossier 32 et la couche 46 du dossier 32. Le système de prédiction SP est un système propre à prédire la caractérisation de défauts, c’est-à-dire d’une part leur localisation et d’autre part leur sévérité. La sévérité d’un défaut définit l’importance d’un défaut sur la couche de matériau textile, que cela soit en raison de sa visibilité, de son aspect et/ou de ses dimensions. Ainsi, un défaut sévère est un défaut visible détectable à l’œil nu par un observateur de l’élément de garnissage 30. Un tel défaut est par exemple un pli ou une déchirure dans la couche de matériau textile. Par « deuxième défaut plus sévère que le premier défaut », on entend que le deuxième défaut est plus important que le premier défaut, par exemple parce qu’il se remarque plus que le premier défaut par un observateur de l’élément de garnissage 30, par exemple du fait d’une de ses dimensions ou de son amplitude. Un tel défaut plus sévère est par exemple une succession de plis occupant une zone importante de la surface externe ou une déchirure dans la couche de matériau textile ou autre. Une note est attribuée au(x) défaut(s) présent(s) dans chaque image stockée, la note étant représentative de la sévérité du défaut dans la couche de matériau textile. En d’autres termes, plus le défaut dans une image stockée est sévère, plus la note attribuée à ce défaut est haute. Par exemple, une image dans laquelle la couche de matériau textile ne présente sensiblement pas de défaut se voit attribuer une note de 0, un premier défaut se voit attribuer une note de 1 et un deuxième défaut plus sévère que le premier défaut se voit attribuer la note de 2. A titre d’alternative, les défauts sont quantifiés selon une échelle d’importance des défauts, par exemple de 1 à 9. Selon un autre exemple, le système de prédiction SP est propre à trouver la localisation du défaut et la nature du défaut avec éventuellement sa sévérité. En l’espèce, la nature du défaut est, par exemple, un pli, une déchirure ou une tache. Dans chacun des cas, le système de prédiction SP est implémenté sous forme d’un algorithme, notamment un algorithme de classification de défauts, l’algorithme appliquant une fonction à une image de l’élément de garnissage 30 à inspecter pour obtenir les prédictions précitées. Par exemple, l’algorithme utilisé est un réseau de neurones convolutif ou convolutionnel. Un tel algorithme est souvent désigné sous l’abréviation CNN qui renvoie à la terminologie anglaise de « Convolutional Neural Network ». L’algorithme est obtenu par une technique d’apprentissage supervisé. En variante ou en complément, l’algorithme comporte l’application d’une première technique pour obtenir la localisation prédite et l’application d’une deuxième technique (généralement distincte de la première technique) pour obtenir la sévérité et/ou la nature prédites des défauts. Le procédé de correction vise à corriger les prédictions du système de prédiction SP à l’aide d’une référence, ici une référence annotée par un superviseur. Le procédé de correction vise ainsi à améliorer les prédictions du système de prédiction SP, c’est-à-dire à augmenter la précision du système de prédiction SP. Selon l’ordinogramme de la figure 3 qui illustre un exemple de mise en œuvre du procédé, le procédé de correction comporte une première étape de réception E50, une deuxième étape de réception E52, une étape d’application E54, une étape de comparaison E56, une étape de modification E58 et une étape de correction E60. Lors de la première étape de réception E50, le calculateur 10 reçoit une image de siège 30. L’image du siège 30 provient, par exemple, d’une caméra positionnée devant le siège 30 à étudier. En complément ou en variante, l’image provient d’une caméra positionnée sur un coté du siège 30 et/ou une caméra positionnée à l’arrière du siège 30. Lors de la deuxième étape de réception E52, le calculateur 10 reçoit également une matrice de référence MR. La matrice de référence MR associe à des zones géographiques du siège 30 la présence d’un défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté. Les zones géographiques du siège 30 de la matrice de référence MR sont dénommées zones de référence ZR dans la suite. Un exemple de représentation de la matrice de référence MR est proposé à la figure 4. Dans cette représentation, chaque zone de référence ZR est entourée par une forme. Dans l’exemple, chaque forme est un rectangle. En outre, un chiffre est indiqué à côté de chaque zone de référence ZR. Ce chiffre est la sévérité du défaut détecté dans la zone de référence ZR. La matrice de référence MR est une matrice de référence au sens où sa précision est au moins aussi bonne que la matrice de prédiction MP. Par exemple, la matrice de référence MR est obtenue par une annotation manuelle d’un expert de l’image reçue à la première étape de réception E50.Dans ce cas le chiffre de sévérité est un entier. Selon une variante, la matrice de référence MR est obtenue par un système de prédiction SP déjà validé, c’est-à-dire par application sur l’image reçue à la première étape de réception E50 d’un système de prédiction SP ayant une précision satisfaisante. Dans ce cas le chiffre de sévérité peut être un nombre décimal, qui sera ensuite arrondi à l’entier prêt dans la prédiction finale. Dans chacun des cas, il sera considéré que la matrice de référence MR correspond à la réalité et constitue la vérité absolue. Lors de l’étape d’application E54, le calculateur 10 applique le système de prédiction SP à corriger à l’image reçue lors de la première étape de réception E50 pour obtenir une matrice de prédiction MP. La matrice de prédiction MP associe à des zones géographiques du siège 30 la présence d’un (ou de plusieurs) défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté. De ce fait, il apparaît que la matrice de prédiction MP désigne au sens large toute représentation d’une association entre plusieurs zones géographiques du siège 30 la présence d’un défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté. Par exemple, en variante, la matrice de prédiction MP est fournie par une liste de défaut, avec leur localisation et leur sévérité. Cela permet d’éviter d’avoir à indiquer que pour toutes les autres zones géographiques du siège 30, aucun défaut n’est détecté. Cette remarque est valable pour toutes les matrices qui sont décrites dans la présente description. Les zones géographiques du siège 30 de la matrice de prédiction MP sont dénommées zones prédites ZP dans la suite. Un exemple de représentation de la matrice de prédiction MP est proposé à la figure 5. Dans cette représentation, chaque zone prédite ZP est entourée par une forme. Dans l’exemple, chaque forme est un rectangle. En outre, un chiffre est indiqué à côté de chaque zone prédite ZP. Ce chiffre est la sévérité du défaut détecté dans la zone prédite ZP. Lors de l’étape de comparaison E56, le calculateur 10 met en œuvre une comparaison entre la matrice de référence MR et la matrice prédite MP. En l’espèce, le calculateur 10 effectue une comparaison des zones de référence ZR et des zones prédites ZP. Toute fonction de comparaison permettant d’évaluer la proximité de zones est envisageable. A titre d’exemple, la fonction de comparaison évalue la proximité géographique des zones. Une comparaison de la distance entre les centres de zones prédites ZP et de référence ZR ou une comparaison des aires des zones prédites ZP et de référence ZR sont des illustrations d’un tel exemple. Selon un autre exemple, la fonction de comparaison évalue la proximité de prédiction des zones, c’est-à-dire la distance entre la prédiction et la réalité en termes de sévérité. De préférence, la fonction de comparaison prend en compte les deux évaluations comme c’est le cas dans le présent exemple. Dans le cas du présent exemple, l’étape de comparaison E56 comporte, pour chaque zone prédite ZP, le calcul de l’indice de Jaccard entre la zone prédite ZP et chaque zone de référence ZR. Par définition, l'indice de Jaccard est le rapport entre le cardinal (la taille) de l'intersection des ensembles considérés et le cardinal de l'union des ensembles. L’indice de Jaccard permet d'évaluer la similarité entre les ensembles. L’indice de Jaccard est également appelé selon l’acronyme IoU qui renvoie à la dénomination anglaise de « Intersection over Union ». Le calcul de l’ensemble des indices de Jaccard pour toutes les zones ZP et ZR permet la formation d’une matrice des indices de Jaccard calculés, dite matrice de Jaccard MJ. Cette dernière matrice est parfois dénommée sous l’appellation « IoU matrix ». Un exemple d’une telle matrice est donné dans le tableau qui suit : 1 0 0 0 0 0,61 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0,31 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0,089 0,54 0 0 0 0 0 0 5 0,41 0 0 0 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 0 0 0,78 0 7 0 0 0 0,82 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Ce tableau représente l’indice de Jaccard entre deux zones, les lignes du tableau correspondant à une zone prédite ZP alors que les colonnes du tableau correspondent à une zone de référence ZR. Ainsi, à titre d’exemple, le nombre inscrit à la 9 ème ligne, 2 ème colonne est l‘indice de Jaccard entre la neuvième zone prédite ZP et la deuxième zone de référence. Cela signifie aussi que le nombre de lignes du tableau précédent est le nombre de zones prédites ZP et que le nombre de colonnes du tableau précédent est le nombre de zones de référence ZR. L’analyse du tableau précédent et des figures 4 et 5 montre que quatre cas de figures peuvent se présenter : un premier cas dans lequel le zone de référence ZR n’a pas du tout été prédite par le système de prédiction SP (absence de défaut détecté), un deuxième cas dans lequel les zones de référence ZR et prédite ZP sont parfaitement correspondantes avec un indice de Jaccard élevé (prédiction de bonne qualité), un troisième cas dans lequel la zone prédite ZP ne correspond à aucune zone de référence ZR (défaut prédit qui est en réalité absent) et un quatrième cas dans lequel les zones de référence ZR et prédite ZP sont parfaitement correspondantes avec un indice de Jaccard bas (pertinence faible ici). Lors de l’étape de modification E58, le calculateur 10 modifie la matrice de prédiction MP en fonction du résultat de la comparaison, c’est-à-dire ici de la matrice de Jaccard MJ. Selon l’exemple décrit, l’étape de modification E58 comporte la fusion de deux zones prédites ZP pour former une unique zone prédite ZP. Une telle fusion a lieu lorsqu’un premier critère est rempli ou vérifié. Le premier critère est un critère relatif à la distance entre les zones prédites ZP. Dans le cas proposé, le premier critère est vérifié lorsque les indices de Jaccard des zones prédites ZP appartiennent à la même ligne ou à la même colonne de la matrice de Jaccard MJ. Selon un autre mode de réalisation ou en complément, un deuxième critère est utilisé, le deuxième critère étant rempli lorsque l’indice de Jaccard de la zone prédite ZP et de la zone de référence ZR est supérieur ou égal à un seuil prédéfini. Le seuil prédéfini est, par exemple, un seuil fixé par un expert et reçu par le calculateur 10. Cela signifie que le deuxième critère est un critère dépendant de la comparaison de l’indice de Jaccard de la zone prédite ZP et de la zone de référence ZR avec un seuil prédéfini. Dans le tableau précédent, il est possible de grouper la deuxième zone prédite ZP et la troisième zone prédite ZP qui sont proches de la quatrième zone de référence ZR en termes d’indice de Jaccard. Selon un autre exemple ou en complément, l’étape de modification E58 comporte la modification de la sévérité prédite dans une zone prédite ZP lorsqu’un critère est rempli. Le critère est, par exemple, le deuxième critère précédent avec un seuil différent aussi fixé par un expert. A titre d’illustration, la modification consiste en modifier la sévérité prédite pour qu’elle soit égale à la sévérité de la matrice de référence MR. A l’issue de l’étape de modification E58, il est ainsi obtenu une matrice de prédiction modifiée MPM. Lors de l’étape de correction E60, le système de prédiction SP est corrigé pour que le système de prédiction SP prédise la matrice de prédiction modifiée MPM lorsque le système de prédiction SP est appliqué à l’image reçue lors de la première étape de réception E50. Une telle étape peut être mise en œuvre par un nouvel apprentissage du système de prédiction SP incluant l’image reçue et la matrice de prédiction modifiée MPM. Le procédé permet ainsi d’obtenir une matrice de prédiction modifiée MPM qui, par construction, présente une meilleure précision que la matrice de prédiction MP. En outre, la matrice de prédiction modifiée MPM peut présenter moins de zones à prédire, ce qui peut permettre d’obtenir un système de prédiction SP de mise en œuvre plus rapide. Un tel procédé peut ainsi être conçu comme un procédé utilisant un indicateur de performance pour améliorer le système de prédiction SP. Un indicateur de performance est souvent désigné par l’abréviation « KPI » qui renvoie à la dénomination anglaise de « Key Indicator Performance » signifiant littéralement en français « indicateur clé de performance ». En l’espèce, l’indicateur de performance est un indicateur original puisqu’il s’agit d’un indicateur par zone et non d’une comparaison point à point. Pour améliorer encore plus le système de prédiction SP, il est possible de mettre en œuvre le procédé plusieurs fois pour constituer une base d’apprentissage comportant plusieurs couples image reçue - matrice de prédiction modifiée MPM. Procédé de correction d’un système de prédiction (SP) de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage (30) de véhicule, le procédé étant mis en œuvre par ordinateur, le procédé comportant : - une première étape de réception d’une image d’un élément de garnissage (30), - une deuxième étape de réception d’une matrice de référence (MR), la matrice de référence (MR) associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage (30), dites zones de référence (ZR), la présence d’un défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté, - une étape d’application du système de prédiction (SP) à l’image reçue lors de la première étape de réception pour obtenir une matrice de prédiction (MP), la matrice de prédiction (MP) associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage (30), dites zones prédites (ZP), la présence d’un défaut prédit dans la zone géographique et une sévérité du défaut prédit, - une étape de comparaison des zones de référence (ZR) et des zones prédites (ZP), et - une étape de modification de la matrice de prédiction (MP) en fonction du résultat de la comparaison. Procédé de correction d’un système de prédiction selon la revendication 1, dans lequel l’étape de comparaison comporte, pour chaque zone prédite (ZP), le calcul de l’indice de Jaccard entre la zone prédite (ZP) et chaque zone de référence (ZR). Procédé de correction d’un système de prédiction selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape de modification comporte la fusion de deux zones prédites (ZP) pour former une unique zone prédite (ZP) lorsqu’un premier critère relatif à la distance entre les zones prédites (ZP) est rempli. Procédé de correction d’un système de prédiction selon les revendications 2 et 3, dans lequel l’étape de comparaison comporte la formation d’une matrice des indices de Jaccard calculées, la matrice des indices de Jaccard comportant des lignes et des colonnes, le premier critère étant rempli lorsque les indices de Jaccard des zones prédites (ZP) appartiennent à la même ligne ou à la même colonne. Procédé de correction d’un système de prédiction selon la revendication 4, dans lequel l’étape de modification comporte également l’emploi d’un deuxième critère dépendant de la comparaison de l’indice de Jaccard de la zone prédite (ZP) et de la zone de référence (ZR) avec un seuil prédéfini. Procédé de correction d’un système de prédiction selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel le procédé comporte, en outre, une étape de correction du système de prédiction (SP) pour que le système de prédiction (SP) prédise la matrice de prédiction (MP) obtenue à l’issue de l’étape de modification lorsque le système de prédiction (SP) est appliqué à l’image reçue lors de la première étape de réception. Calculateur (10) propre à corriger un système de prédiction (SP) de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage (30) de véhicule, le calculateur (10) étant propre à : - recevoir une image d’un élément de garnissage (30), - recevoir une matrice de référence (MR), la matrice de référence (MR) associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage (30), dites zones de référence (ZR), la présence d’un défaut dans la zone géographique et une sévérité du défaut détecté, - appliquer le système de prédiction (SP) à l’image reçue lors de la première étape de réception pour obtenir une matrice de prédiction (MP), la matrice de prédiction (MP) associant à des zones géographiques de l’élément de garnissage (30), dites zones prédites (ZP), la présence d’un défaut prédit dans la zone géographique et une sévérité du défaut prédit, - comparer des zones de référence (ZR) et des zones prédites (ZP), et - modifier la matrice de prédiction (MP) en fonction du résultat de la comparaison. Produit programme d’ordinateur comportant un support lisible d’informations, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données et mettant en œuvre un procédé de correction d’un système de prédiction (SP) de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage (30) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données (16). Support lisible d’informations comportant des instructions de programme formant un programme d’ordinateur, le programme d’ordinateur étant chargeable sur une unité de traitement de données (16) et mettant en œuvre un procédé de correction d’un système de prédiction (SP) de la caractérisation de défauts sur un élément de garnissage (30) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement de données (16).