Brevet FR3104775A1 — publié le 20210618

La présente invention concerne un dispositif informatique de reconnaissance d’un objet à identifier par une intelligence Artificielle pour la Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, le dispositif est caractérisé en ce qu’il comprend : - Une base de données (4), préférentiellement stockée dans le cloud, comprenant des images de pièces à identifier associées chacune à des informations dont au moins une référence, - Un programme de comparaison d’image par une Intelligence Artificielle (IA) exécutable sur un système informatique distribué ou non, comprenant un modèle d’apprentissage automatique, entrainé sur ladite base de données (4) Le programme étant configuré pour comparer une image d’un objet à identifier avec les images de la base de données (4) et pour trouver une correspondance entre ladite image d’un objet à identifier et au moins une image considérée correspondante ou proche de la base de données (4), - Une application, par exemple pour smartphone ou tablette ou PC, associée à un capteur d’image (30), configurée pour envoyer des données d’images au programme et/ou à la base de données (4), recevoir des données du programme et pour afficher au moins une partie des informations, telle qu’une référence, associée à une image de la base de données (4) considérée correspondante ou proche de l’image de l’objet à identifier. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Dispositif de reconnaissance d’objet pour la Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur Domaine technique de l’invention La présente invention concerne de manière générale le domaine des dispositifs de reconnaissance d’objets, en particulier par une intelligence artificielle. La GMAO, ou Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur est une méthode de gestion assistée par un logiciel destiné aux services de maintenance d'une entreprise pour améliorer leur efficacité, ou leur rentabilité, par exemple. Ces services de maintenance doivent en effet être rapides et efficaces dans leur processus de maintenance, de la détection d’une pièce sur laquelle effectuer une maintenance (réparation, remplacement…) à sa livraison en passant par sa commande. Il existe ainsi aujourd’hui des solutions de GMAO purement logicielles, où il est nécessaire de rentrer la référence d’un produit pour accéder aux informations techniques et/ou pouvoir commander le produit pour remplacer une pièce défectueuse. Ces solutions connues sont cependant insuffisantes dans des contextes de grosses chaines de production, et ne sont pas ou peu automatisables. Certains produits de GMAO intègrent une Intelligence Artificielle utilisée dans un but de maintenance prédictive (ou prévisionnelle), visant à prévoir quand une pièce doit être réparée ou remplacée, par exemple décrit dans le brevet JP2005165011. Cette technologie est liée à la technologie des objets IoT, et n’est applicable que sur une petite portion des chaines de production, souvent celles à forte valeur ajoutée. Particulièrement, il n’existe pas de solution de GMAO capable de reconnaitre visuellement un produit, afin d’aider un opérateur dans la gestion du remplacement dudit produit. Des procédés de reconnaissance d’images à partir d’un capteur d’image sont renseignés dans les documents WO201918061 et WO201542270 mais ne sont pas du tout adaptés à des solutions de GMAO. Il en ressort un manque de support pour l’opérateur chargé de la maintenance, et un besoin de solutions adaptées à l’amélioration et à l’optimisation de la GMAO sur toutes ses étapes. La présente invention a donc pour objet de proposer un dispositif de reconnaissance d’objet pour la Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, permettant de palier au moins une partie des inconvénients de l’art antérieur, pour, par exemple simplifier le processus de remplacement d’une pièce. Un tel processus peut comprendre le besoin d’identification rapide et facile de la pièce, l’accès à des informations techniques pour confirmer le choix, la vérification du niveau de stock de la pièce pour s’assurer de sa disponibilité, la réalisation de l’étape de commande et de livraison dans le cas où la pièce n’est pas disponible sur place. Ce but est atteint par un dispositif informatique de reconnaissance d’un objet à identifier par une intelligence Artificielle pour la Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, le dispositif est caractérisé en ce qu’il comprend : Une base de données, préférentiellement stockée dans le cloud, comprenant des images des pièces à identifier associées chacune à des informations dont au moins une référence, Un programme de comparaison d’image par une Intelligence Artificielle (IA) exécutable sur un système informatique distribué ou non, et implémentant un réseau neuronal artificiel comprenant un modèle d’apprentissage automatique, entrainé sur ladite base de données ; le programme étant configuré pour comparer une image d’un objet à identifier avec les images de la base de données et pour trouver une correspondance entre ladite image d’un objet à identifier et au moins une image considérée correspondante ou proche et stockée dans la base de données ; et une application, par exemple pour smartphone ou tablette ou PC, associée à un capteur d’image, configurée pour envoyer des données d’images au programme et/ou à la base de données, recevoir des données du programme et afficher au moins une partie des informations, telle qu’une référence, associée à une image de la base de données considérée correspondante ou proche de l’image de l’objet à identifier Selon une particularité, la base de données est enrichie avec chaque image capturée par le capteur d’image, le programme de comparaison d’images utilisant des technologies de modèles d’apprentissage automatique pour améliorer la comparaison. Selon une autre particularité, le programme de comparaison des images calcule un pourcentage représentatif de la probabilité de correspondance entre la capture d’image de l’objet à remplacer et les images de la base de données, et affiche une pluralité de références potentiellement correspondantes, dont le pourcentage de probabilité de correspondance à l’image capturée de l’objet à remplacer dépasse un seuil. Selon une autre particularité, le dispositif est intégré au logiciel de GMAO d’un client et configuré pour recevoir du programme d’intelligence artificielle des informations associées à l’image proche, et qui comprend un ou des modules de programme exécutable permettant de : Voir le stock, effectuer des commandes et/ou gérer la livraison Selon une autre particularité, le logiciel de GMAO est configuré pour commander automatiquement la référence correspondante à l’image de l’objet à remplacer. Selon une autre particularité, la base de données comprend pour chaque image des champs d’informations configurés pour être remplis et modifiées manuellement par un opérateur ou automatiquement par un logiciel, préférentiellement le logiciel de GMAO. Un autre aspect de l’invention concerne une méthode de Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, à l’aide d’un dispositif informatique et d’une base de données contenant une bibliothèque d’images de pièces à identifier associées chacunes avec une référence selon l’une quelconque des revendications précédentes, la méthode comprenant les étapes suivantes : Capture d’image d’un objet à identifier à l’aide d’un capteur d’image actionné par un opérateur ou une machine, la capture de l’image étant réalisée automatiquement ou manuellement, Envoi de l’image au programme exécuté sur le dispositif, Analyse et comparaison par le programme des données/caractéristiques de l’image avec celles des images de la base de données du dispositif, Identification d’une correspondance, au moins partielle, avec au moins une image de la base de données, Affichage sur un terminal associé au dispositif, d’au moins une référence correspondante associée à l’image correspondante de la base de données. Selon une autre particularité, la méthode comprend une étape dans laquelle le dispositif informatique associe la référence trouvée à l’image de l’objet à identifier, puis commande son enregistrement dans la base de données. Selon une autre particularité, la méthode comprend les étapes suivantes : Affichage d’une pluralité de références potentiellement correspondante à l’image de l’objet à remplacer, de préférence avec un pourcentage associé de probabilité de correspondance, Sélection d’une référence par l’opérateur parmi la pluralité de références affichées Selon une autre particularité, la méthode comprend une étape de commande de la référence correspondante à l’objet à identifier ou à remplacer, la commande étant réalisée par le logiciel de GMAO, automatiquement ou manuellement. Selon une autre particularité, la méthode comprend une étape de validation dans laquelle l’opérateur valide que l’objet à identifier correspond à au moins une référence de l’image correspondante dans la base de données affichée. Selon une autre particularité la méthode comprend une étape dans laquelle l’utilisateur ajoute des images dans la base de données de l’IA qui a été pré-entrainée de façon classique à la reconnaissance d’image, sur une banque d’images classiques, l’IA réalisant une étape de spécialisation par entrainement sur lesdites images ajoutées par l’utilisateur, avant son utilisation pour analyser et comparer les captures d’images. Selon une autre particularité, la méthode comprend une étape dans laquelle l’utilisateur réalise un classement et/ou une entrée d’informations pour chacune des images ajoutées à la base de données de l’IA. Brève description des figures D’autres caractéristiques, détails et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description qui suit en référence aux figures annexées, qui illustre : [Fig. 1] représente une vue schématique du dispositif de l’invention selon certains modes de réalisation. [Fig. 2] représente une vue schématique de la méthode de GMAO selon certains modes de réalisation. De nombreuses combinaisons peuvent être envisagées sans sortir du cadre de l'invention ; l'homme de métier choisira l'une ou l'autre en fonction des contraintes économiques, ergonomiques, dimensionnelles ou autres qu'il devra respecter. De manière générale, la présente invention comporte un dispositif informatique de reconnaissance d’un objet à identifier par une intelligence Artificielle pour la Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, le dispositif est caractérisé en ce qu’il comprend : - Une base de données (4), préférentiellement stockée dans le cloud, comprenant des images des pièces à identifier associées chacune à des informations dont au moins une référence, - Un programme de comparaison d’image par une Intelligence Artificielle (IA) exécutable sur un système informatique distribué ou non, et implémentant un réseau neuronal artificiel (20) comprenant un modèle d’apprentissage automatique, par exemple comprenant un modèle supervisé, entrainé sur ladite base de données (4), Le programme étant configuré pour comparer une image d’un objet à identifier avec les images de la base de données (4) et pour trouver une correspondance entre ladite image d’un objet à identifier et au moins une image considérée correspondante ou proche et stockée dans la base de données ; et une application (3), par exemple pour smartphone ou tablette ou PC, associée à un capteur d’image (30), configurée pour envoyer des données d’images au programme et/ou à la base de données (4), recevoir des données du programme et afficher au moins une partie des informations, telle qu’une référence, associée à une image de la base de données (4) considérée correspondante ou proche de l’image de l’objet à identifier. Par réseau neuronal artificiel (20), on entend tout logiciel intégrant un réseau de neurones informatiques, par exemple un réseau de neurones convolutifs (CNN), un réseau récurrent à mémoire court et long terme (LSTM), ou tout autre réseau de neurones permettant une reconnaissance de formes. Par « proche », on entend au moins une image de la base de données (4) présentant plus de similarités avec la capture image que les autres images de la base de données (4). Dans certains modes de réalisation, la base de données (4) est enrichie avec chaque image capturée par le capteur d’image (30), le programme de comparaison d’images utilisant des technologies de modèles d’apprentissage automatique pour améliorer la comparaison. En effet, un tel dispositif permet plusieurs applications. Ainsi, dans le cas d’une utilisation d’une Intelligence Artificielle (IA) capable d’identifier et de classer un objet sur une image afin de le ranger dans un type d’objet donné. Le logiciel va chercher à lisser les différences entre ce qu’il voit et ce qu’il connait, afin d’établir une coïncidence (« un match »). Le logiciel est complexe et nécessite une base de données (4) conséquente. Une telle IA peut permettre à un opérateur de connaitre la référence d’une pièce usagée qu’il aura pris en photo, afin d’avoir les informations pour la remplacer. Bien que la pièce d’intérêt soit différente de celles des bases de données car endommagée, salie, etc…, le logiciel d’IA est capable d’interroger sa base de données (4) et de classer l’objet à identifier grâce aux caractéristiques semblables que celui-ci partage avec des objets de ladite base de données (4). A l’inverse le programme d’IA peut implémenter un logiciel d’ « Imagerie Vision » qui est plus précis mais moins flexible et qui va ainsi mettre en évidence les différences entre ce qu’il voit et ce qu’il connait. Le logiciel d’« Imagerie Vision » est moins complexe et une base de données (4) plus simple peut suffire. Le logiciel d’Imagerie Vision permettra lui à un opérateur de valider une commande en comparant un objet neuf pris en photo aux images présentes dans la base de données (4) qui décrivent ledit produit. Plus précis, il repèrera plus facilement des différences fines entre deux produits. A l’inverse, il aura plus de difficultés à établir un lien entre une pièce endommagée, déformée ou sale, par rapport à une pièce neuve. Ces deux applications sont ainsi permises par le dispositif selon l’invention. En fonction des contraintes métiers, un utilisateur du dispositif pourra décider de l’utiliser spécifiquement dans une des applications possibles. Particulièrement, si l’utilisateur ne dispose que d’une faible base de données (4), n’a que peu de ressources pour l’implémenter et/ou désire un programme fournissant une réponse très rapide, un programme de comparaison d’image par une Intelligence Artificielle implémentant un logiciel d’Imagerie Vision peut être recommandée. A l’inverse, dans le cas du remplacement de pièces usagée, déformées sales, potentiellement de manière automatisée, un programme de comparaison d’image par une Intelligence Artificielle implémentant une IA plus développée car entrainée sur un grand nombre de données d’image, issues d’une base de données (4) plus conséquente que dans la situation décrite précédemment, peut être plus efficace. Dans certains modes de réalisation, le programme de comparaison des images calcule un pourcentage représentatif de la probabilité de correspondance entre la capture d’image de l’objet à remplacer et les images de la base de données (4), et affiche sur l’application (3) au moins une, de préférence une pluralité de références potentiellement correspondantes, dont le pourcentage de probabilité de correspondance à l’image capturée de l’objet à remplacer dépasse un seuil. Cela permet avantageusement à l’opérateur de voir, voire de choisir entre les différentes références, particulièrement si le dispositif ne peut pas discerner 2 références très proches (différence de poids, d’un paramètre non visible, etc…) Dans certains modes de réalisation, le dispositif est intégré à un logiciel de GMAO d’un client et configuré pour recevoir du programme d’intelligence artificielle des informations associées à l’image proche, et qui comprend un ou des modules de programme exécutable permettant de voir le stock, effectuer des commandes et/ou gérer la livraison. Cela permet avantageusement à l’opérateur, même non qualifié, de pouvoir gérer toute la maintenance, de l’identification de la pièce à la gestion des stocks et à la commande d’une nouvelle pièce, depuis une seule application (3). On comprend que dans ces modes de réalisation, des API sont implémentés permettant au dispositif communiquer avec d’autres applications, par exemple une application de gestion de stock et/ou de livraison. Dans certains modes de réalisation, le dispositif est configuré pour commander automatiquement, par l’intermédiaire du logiciel de GMAO, la référence correspondante à l’image de l’objet à remplacer. Avantageusement, cela permet à un opérateur non qualifié de gérer l’ensemble de la GMAO. Cela permet en outre une automatisation complète du processus par un automate. Dans certains modes de réalisation, comme par exemple illustré de manière non limitative à la figure 1, le dispositif peut être utilisé pour identifier un objet X, à partir d’une image qu’un opérateur aura capturé à l’aide d’un capteur d’image (30), préférentiellement opéré depuis une application qui peut être intégré sur un smartphone, une tablette ou un PC. Dans d’autres modes de réalisation, la capture d’image est réalisée automatiquement par un automate programmé qui opère automatiquement le dispositif. Une fois la capture d’image réalisée, l’image, ou le flux d’image, est envoyée (étape 102) au programme de comparaison d’image intégrant une Intelligence Artificielle dans un réseau neuronal artificiel (20). Le réseau neuronal artificiel (20) est pré-entrainé avec des images de la base de données (4) du dispositif, les images correspondant aux différentes pièces que l’objet à identifier (X) est susceptible d’être, afin de configurer le réseau neuronal (20) pour identifier ledit objet. La base de données (4) comprend plusieurs images de chaque pièce à identifier, selon différents paramètres par exemple différents angles de vues, différentes luminosités, différents états (neuf, sale, endommagé…). De plus, à chaque image est associée la référence de l’objet représenté. Le réseau neuronal (20) compare donc la ou les images capturées reçues aux images présentes dans sa base de données (4) pour établir au moins une probabilité de correspondance entre ledit objet à identifier (X) et au moins une image de la base de données (4), et applique (étape 106, fig. 2) la référence de l’image de la base de données (4) aux images capturées reçues. Ladite référence est affichée sur l’application (3) du dispositif pour informer l’opérateur. Dans certains modes de réalisation, le dispositif présente au moyen de l’application (3) du dispositif plusieurs images proches de pièces issues de sa base de données (4) et/ou références proches, pour confirmation et/ou validation par l’opérateur (étape 109, fig.2). Plus particulièrement, la figure 2 illustre un exemple de méthode de Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur non limitatif de la présente invention. Cette méthode comprend ainsi une première étape de capture d’image (étape 101). Cette image capturée est ensuite envoyée au programme de comparaison (étape 102). L’image est analysée par le réseau neuronal (20) (étape 103) pour la comparer aux images par lesquelles ledit réseau a été entrainé afin de trouver une probabilité de correspondance avec une image de la base de données, et sa référence associée. Au moins une référence considérée la plus proche est envoyé à l’application (3) lors de l’étape 104 et est affichée par ladite application lors de l’étape successive 105. L’image capturée est ensuite annotée (étape 106) par le réseau neuronal et enregistrée (étape 107) dans la base de données (4) du dispositif. Dans certains modes de réalisation, l’annotation peut être optionnellement conditionnée à la validation par un opérateur (étape 109). Le réseau neuronal artificiel (20) se ré-entraine (étape 108) sur la base de données (4) mise à jour qui comprend la ou les images capturées supplémentaires. Le ré-entrainement du réseau (étape 108) permet d’ajuster les caractéristiques et leur poids dans l’algorithme dudit réseau (20). Cela permet une amélioration continue du réseau neuronal (20). Dans certains modes de réalisation, dans laquelle la référence considérée la plus proche doit être validée par un opérateur, la validation déclenche l’enregistrement de l’image capturée associée à la référence. A l’inverse, si l’opérateur refuse l’association, ou annule l’opération, la référence n’est pas enregistrée. Dans certains modes de réalisation, l’image est cependant enregistrée associée à une référence spécifique signifiant que l’image est en attente de l’attribution d’une référence validée. Dans certains modes de réalisation, plusieurs dispositifs partagent une base de données (4) commune, par exemple décentralisée. Ainsi, les enregistrements de chaque dispositif permettent d’améliorer la pertinence de la base de données (4) commune, et le réseau neuronal (20) de chaque dispositif peut s’entrainer sur la base de données (4) commune et ainsi bénéficier des ajouts d’images des autres dispositifs. Dans certains modes de réalisation, la base de données (4) comprend pour chaque image des champs d’informations configurés pour être remplis et modifiées manuellement par un opérateur ou automatiquement par un logiciel, préférentiellement le logiciel de GMAO. La base de données (4) peut être plus ou moins conséquente en fonction de l’application (3). Une capture d’image pour validation d’une commande d’un produit neuf demandera une base de données (4) plus restreinte alors qu’une plus grosse base de données (4) sera nécessaire pour identifier des pièces abimées, sales, ou détériorées. Dans certains modes de réalisation, une méthode de Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur est réalisée, par l’intermédiaire d’un dispositif informatique et d’une base de données (4) décrits précédemment, la base de données (4) contenant une bibliothèque d’images de pièces à identifier associées chacunes avec une référence, la méthode comprenant les étapes suivantes : Capture d’image d’un objet à identifier à l’aide d’un capteur d’image (30) actionné par un opérateur ou une machine, la capture de l’image étant réalisée automatiquement ou manuellement, Envoi de l’image au programme exécuté sur le dispositif, Analyse et comparaison par le programme des données/caractéristiques de l’image avec celles des images de la base de données (4) du dispositif, Identification d’une correspondance, au moins partielle, avec au moins une image de la base de données (4), Affichage sur un terminal associé au dispositif, d’au moins une référence correspondante associée à l’image correspondante de la base de données (4). Dans certains modes de réalisation, la méthode comprend une étape dans laquelle le dispositif informatique associe la référence trouvée à l’image de l’objet à identifier, puis commande son enregistrement dans la base de données (4). Cela permet d’obtenir une base de données (4) qui s’étoffe au fil des utilisations, améliorant ainsi la précision de la reconnaissance d’images lorsque le programme implémentant une IA se réentraîne sur ladite base. Dans certains modes de réalisation, la méthode comprend les étapes suivantes : Affichage d’une pluralité de références potentiellement correspondante à l’image de l’objet à remplacer, de préférence avec un pourcentage associé de probabilité de correspondance, Sélection d’une référence par l’opérateur parmi la pluralité de références affichées Cela permet avantageusement à l’opérateur de voir, voire de choisir entre les différentes références, particulièrement si le dispositif ne peut pas discerner 2 références très proches (différence de poids, d’un paramètre non visible, etc…) Dans certains modes de réalisation, la méthode comprend une étape de commande de la référence correspondante à l’objet à identifier ou à remplacer, la commande étant réalisée par le logiciel de GMAO, automatiquement ou manuellement. Cela permet avantageusement à l’opérateur, même non qualifié, de pouvoir gérer toute la maintenance, de l’identification de la pièce à la gestion des stocks et à la commande d’une nouvelle pièce, depuis une seule application (3). On comprend que dans ces modes de réalisation, des API sont implémentés permettant au dispositif communiquer avec d’autres applications, par exemple une application de gestion de stock et/ou de livraison. Dans certains modes de réalisation, la méthode comprend une étape de validation dans laquelle l’opérateur valide que l’objet à identifier correspond à au moins une référence de l’image correspondante dans la base de données (4) affichée. Dans certains modes de réalisation, la méthode comprend en outre une étape dans laquelle l’utilisateur ajoute des images dans la base de données (4) de l’IA qui a été pré-entrainée de façon classique à la reconnaissance d’image, sur une banque d’images classiques, l’IA réalisant une étape de spécialisation par entrainement sur lesdites images ajoutées par l’utilisateur, avant son utilisation pour analyser et comparer les captures d’images. Cette étape supplémentaire d’entrainement permet de spécialiser l’IA par transfert d’apprentissage. En d’autres termes, l’IA, déjà apte à détecter des objets d’intérêt dans un paysage, est spécialisé pour repérer des objets particuliers, la détection étant plus fine et spécifiques aux contraintes métiers (rapidité, faible luminosité, saleté…) Dans certains modes de réalisation, la méthode comprend une étape dans laquelle l’utilisateur réalise un classement et/ou une entrée d’informations pour chacune des images ajoutées à la base de données (4) de l’IA. Cela permet avantageusement d’associer à chaque image une référence voulue, et d’entrainer le réseau neuronal sur des modèles supervisés ou les images sont classées. On comprendra aisément à la lecture de la présente demande que les particularités de la présente invention, comme généralement décrits et illustrés dans les figures, puissent être arrangés et conçus selon une grande variété de configurations différentes. Ainsi, la description de la présente invention et les figures afférentes ne sont pas prévues pour limiter la portée de l'invention mais représentent simplement des modes de réalisation choisis. L’homme de métier comprendra que les caractéristiques techniques d’un mode de réalisation donné peuvent en fait être combinées avec des caractéristiques d’un autre mode de réalisation à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné ou qu’il ne soit évident que ces caractéristiques sont incompatibles. De plus, les caractéristiques techniques décrites dans un mode de réalisation donné peuvent être isolées des autres caractéristiques de ce mode à moins que l’inverse ne soit explicitement mentionné. Il doit être évident pour les personnes versées dans l’art que la présente invention permet des modes de réalisation sous de nombreuses autres formes spécifiques sans l’éloigner du domaine défini par la portée des revendications jointes, ils doivent être considérés à titre d'illustration et l’invention ne doit pas être limitée aux détails donnés ci-dessus. 1. Dispositif de reconnaissance d’objets 2. Programme de comparaison d’images 20. Réseau neuronal artificiel 3. Application 30. Capteur d’image 4. Base de données 101. Capture d’une image 102. Envoi de l’image capturée au programme de comparaison d’images 103. Analyse de l’image par le réseau neuronal 104. Envoi d’au moins une référence considérée proche à l’application 105. Affichage d’au moins une référence par l’application 106. Annotation de l’image capturée par la référence 107. Enregistrement de la photo annotée dans la base de données 108. Entrainement du réseau neuronal sur la base de données 109. Validation de la référence par l’opérateur X. Objet à identifier Dispositif informatique de reconnaissance d’un objet à identifier par une intelligence Artificielle pour la Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, le dispositif est caractérisé en ce qu’il comprend : - Une base de données (4), préférentiellement stockée dans le cloud, comprenant des images des pièces à identifier associées chacune à des informations dont au moins une référence, - Un programme de comparaison d’image par une Intelligence Artificielle (IA) exécutable sur un système informatique distribué ou non, et implémentant un réseau neuronal artificiel (20) comprenant un modèle d’apprentissage automatique, entrainé sur ladite base de données (4), Le programme étant configuré pour comparer une image d’un objet à identifier avec les images de la base de données (4) et pour trouver une correspondance entre ladite image d’un objet à identifier et au moins une image considérée correspondante ou proche et stockée dans la base de données ; et la base de données (4) ; et - une application (3), par exemple pour smartphone ou tablette ou PC, associée à un capteur d’image (30), configurée pour envoyer des données d’images au programme et/ou à la base de données (4), recevoir des données du programme et afficher au moins une partie des informations, telle qu’une référence, associée à une image de la base de données (4) considérée correspondante ou proche de l’image de l’objet à identifier. Dispositif selon la revendication précédente, dans lequel la base de données (4) est enrichie avec chaque image capturée par le capteur d’image (30), le programme de comparaison d’images utilisant des technologies de modèles d’apprentissage automatique pour améliorer la comparaison. Dispositif selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le programme de comparaison des images calcule un pourcentage représentatif de la de probabilité de correspondance entre la capture d’image de l’objet à remplacer et les images de la base de données (4), et affiche sur l’application (3) au moins une, de préférence une pluralité de références potentiellement correspondantes, dont le pourcentage de probabilité de correspondance à l’image capturée de l’objet à remplacer dépasse un seuil. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il est intégré à un logiciel de GMAO d’un client et configuré pour recevoir du programme d’intelligence artificielle des informations associées à l’image proche, et qui comprend un ou des modules de programme exécutable permettant de : Voir le stock, effectuer des commandes et/ou gérer la livraison. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle le dispositif est configuré pour commander automatiquement, par l’intermédiaire du logiciel de GMAO, la référence correspondante à l’image de l’objet à remplacer. Dispositif selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle la base de données (4) comprend pour chaque image des champs d’informations configurés pour être remplis et modifiées manuellement par un opérateur ou automatiquement par un logiciel, préférentiellement le logiciel de GMAO. Méthode de Gestion de Maintenance Assistée par Ordinateur, à l’aide d’un dispositif informatique et d’une base de données (4) contenant une bibliothèque d’images de pièces à identifier associées chacunes avec une référence selon l’une quelconque des revendications précédentes, la méthode comprenant les étapes suivantes : - Capture d’image d’un objet à identifier à l’aide d’un capteur d’image (30) actionné par un opérateur ou une machine, la capture de l’image étant réalisée automatiquement ou manuellement, - Envoi de l’image au programme exécuté sur le dispositif, - Analyse et comparaison par le programme des données/caractéristiques de l’image avec celles des images de la base de données (4) du dispositif, - Identification d’une correspondance, au moins partielle, avec au moins une image de la base de données (4), - Affichage sur un terminal associé au dispositif, d’au moins une référence correspondante associée à l’image correspondante de la base de données (4). Méthode selon la revendication précédente, qui comprend en outre une étape dans laquelle le dispositif informatique associe la référence trouvée à l’image de l’objet à identifier, puis commande son enregistrement dans la base de données (4). Méthode selon l’une des revendications 7 à 8, qui comprend en outre les étapes suivantes : - Affichage d’une pluralité de références potentiellement correspondante à l’image de l’objet à remplacer, de préférence avec un pourcentage associé de probabilité de correspondance, - Sélection d’une référence par l’opérateur parmi la pluralité de références affichées Méthode selon l’une des revendications 7 à 9, qui comprend en outre une étape de commande de la référence correspondante à l’objet à identifier ou à remplacer, la commande étant réalisée par le logiciel de GMAO, automatiquement ou manuellement. Méthode selon l’une des revendications 7 à 10, qui comprend en outre une étape de validation dans laquelle l’opérateur valide que l’objet à identifier correspond à au moins une référence de l’image correspondante dans la base de données (4) affichée. Méthode selon l’une des revendications 7 à 11, qui comprend en outre une étape dans laquelle l’utilisateur ajoute des images dans la base de données (4) de l’IA qui a été pré-entrainée de façon classique à la reconnaissance d’image, sur une banque d’images classiques, l’IA réalisant une étape de spécialisation par entrainement sur lesdites images ajoutées par l’utilisateur, avant son utilisation pour analyser et comparer les captures d’images. Méthode selon l’une des revendications 7 à 12, qui comprend en outre une étape dans laquelle l’utilisateur réalise un classement et/ou une entrée d’informations pour chacune des images ajoutées à la base de données (4) de l’IA.