Brevet FR3122924A1 — publié le 20221118

Système d’identification de défaut dans une canalisation permettant de faciliter la détermination du type des défauts présents dans une telle canalisation, ainsi qu’un procédé d’entraînement d’un modèle d’apprentissage statistique destiné à un tel usage et un procédé d’identification de défaut dans une canalisation, le système d’identification comprenant un robot (40), muni d’un dispositif de locomotion (41) et d’une caméra (42), configuré pour parcourir la canalisation et prendre des photographies de portions de la canalisation suspectées de présenter un ou plusieurs défauts, et un système de traitement (20), muni d’un modèle d’apprentissage statistique (22) configuré pour déterminer, sur la base d’une telle photographie, le type de chaque défaut reconnu sur la photographie parmi une liste préétablie d’au moins 10 types de défauts. Fig. 1. Système d’identification de défaut dans une canalisation Le présent exposé concerne un système d’identification de défaut dans une canalisation permettant de faciliter la détermination du type des défauts présents dans une telle canalisation. Il concerne également un procédé d’entraînement d’un modèle d’apprentissage statistique destiné à un tel usage ainsi qu’un procédé d’identification de défaut dans une canalisation. Un tel système d’identification peut notamment être utilisé dans le cadre de la maintenance d’un réseau de canalisations non visitables, typiquement d’eaux usées, afin d’évaluer l’état de santé des canalisations, d’améliorer la précision de l’identification des défauts et de faciliter la rédaction d’un rapport d’inspection. Les réseaux de canalisations enterrées, et notamment d’eaux usées, font l’objet d’inspections régulières destinées à identifier les éventuels défauts présents dans la canalisation en vue de planifier une éventuelle maintenance de tout ou partie du réseau. La plupart des canalisations de ces réseaux étant non visitables, c’est-à-dire trop petites pour qu’un opérateur ne puisse pénétrer dans la canalisation, il est habituel d’utiliser un robot muni d’une caméra pour parcourir les canalisations à la recherche de défauts. Un opérateur contrôle alors le déplacement du robot et visualise le flux vidéo transmis par la caméra du robot afin de repérer d’éventuels défauts en temps réel. Lorsqu’un défaut est repéré, l’opérateur est chargé de prendre une photographie de la portion de canalisation impactée par le défaut et de déterminer le type de défaut parmi les types d’une classification définie par la norme NF-13508-2 : l’opérateur dresse ainsi au fur et à mesure des découvertes de défauts un rapport d’inspection associant les photographies des défauts avec leur classification. Toutefois, cette norme comporte un grand nombre de catégories de défauts (une trentaine) ainsi qu’un nombre encore plus important de sous-catégories (plusieurs centaines). Le travail de classification est donc particulièrement exigeant et requiert des opérateurs bénéficiant d’une compétence et d’un savoir-faire important. Il est également fastidieux puisque l’opérateur doit se référer à cette norme et à sa codification pour chacun des défauts rencontrés. Par ailleurs, ce travail d’identification manuel est sensible à la subjectivité de l’opérateur et à de possibles biais cognitifs. Des tentatives d’identification automatique des défauts ont alors été proposées. Toutefois, à ce jour, ces tentatives sont essentiellement académiques et ne correspondent pas à la réalité du terrain. En particulier, la plupart des solutions proposées à ce jour se concentrent sur la caractérisation d’un type de défaut précis, par exemple les fissures, mais sont incapables d’identifier d’autres types de défaut, tels que la présence d’un dépôt ou de racines par exemple. Certaines solutions plus généralistes existent mais elles se limitent néanmoins à un nombre réduit de types de défaut, rarement plus que quelques unités, et n’offrent donc pas une précision suffisante pour satisfaire le niveau de précision requis par ces rapports d’inspection. De plus, la plupart des solutions proposées à ce jour se limitent à la classification d’un défaut unique et sont incapables, en particulier, de classifier simultanément plusieurs défauts lorsque plusieurs défauts sont présents sur une même photographie, ce qui arrive fréquemment en pratique, certains défauts pouvant favoriser l’apparition d’un deuxième défaut d’un autre type. De plus, la plupart des solutions existantes proposent d’utiliser des caméras spéciales, de type fish-eye notamment, afin de réaliser une reconstitution 3D de la canalisation, en incluant ses défauts. Toutefois, ces solutions ne sont pas privilégiées car elles nécessitent d’investir dans un matériel spécifique et de former les opérateurs à une toute autre manière de travailler. Elles engendrent de plus des déformations significatives des images. Il existe donc un réel besoin pour un système d’identification de défaut dans une canalisation qui soit dépourvu, au moins en partie, des inconvénients inhérents aux solutions connues précitées. Le présent exposé concerne un système d’identification de défaut dans une canalisation, comprenant un robot, muni d’un dispositif de locomotion et d’une caméra, configuré pour parcourir la canalisation et prendre des photographies de portions de la canalisation suspectées de présenter un ou plusieurs défauts, et un système de traitement, muni d’un modèle d’apprentissage statistique configuré pour déterminer, sur la base d’une telle photographie, le type de chaque défaut reconnu sur la photographie parmi une liste préétablie d’au moins 10 types de défauts. Grâce à un tel modèle d’apprentissage statistique, il est possible de déterminer le type des défauts présents sur les photographies ou au moins de disposer d’une estimation suffisamment précise de la probabilité de présence de chaque défaut pour fournir à l’opérateur une aide à la décision dans l’identification de chaque défaut, par exemple sous la forme d’une proposition de classification. La réalisation des rapports d’inspection est ainsi facilitée. La précision et la rigueur des rapports d’inspection sont également améliorées. En particulier, puisque le modèle d’apprentissage statistique est entraîné pour reconnaître un grand nombre de types de défaut différents, la conformité à la norme NF-13508-2, lorsqu’elle est recherchée, est plus facile à obtenir sans effort significatif supplémentaire de la part de l’opérateur. Le modèle d’apprentissage statistique étant en outre capable de déterminer en simultané le type de plusieurs défauts présents sur une même photographie, l’opérateur n’est pas contraint de passer du temps à tenter d’isoler chaque défaut sur une photographie distincte : l’inspection est ainsi plus rapide et le rapport d’inspection plus court, une seule photographie pouvant décrire plusieurs défauts. De plus, un tel système d’identification se base sur l’opération d’inspection classique telle qu’elle est menée à ce jour, avec l’utilisation d’un robot parcourant la canalisation à la recherche de défaut, la prise des photographies des portions de canalisation présentant ces défauts, et la détermination du type de défaut sur la base de cette photographie. La transition de l’opération classique à cette opération assistée par le modèle d’apprentissage statistique est donc aisée : en particulier, les robots antérieurs peuvent être utilisés et la formation additionnelle des opérateurs est limitée à celle de la manipulation des résultats du modèle d’apprentissage statistique. En particulier, comme dans l’opération d’inspection classique, la détermination s’effectue sur la base de photographies unitaires, et non sur la base d’une vidéo ou d’une série temporelles et/ou spatiales de photographies du même défaut. Ceci permet en particulier de se placer dans les mêmes conditions opérationnelles que les inspections passées et donc de mettre à profit lors de l’entraînement du modèle d’apprentissage statistique l’importante base de données photographiques des inspections passées dont dispose l’exploitant, assurant ainsi une fiabilité satisfaisante du modèle d’apprentissage statistique dès sa première utilisation. Dans certains modes de réalisation, la canalisation est une canalisation non visitable, possédant un diamètre nominal inférieur à 1600 mm, de préférence compris entre 200 et 500 mm. Dans certains modes de réalisation, la canalisation est une canalisation d’eaux usées. Dans certains modes de réalisation, la liste préétablie comprend au moins 15 types de défauts, de préférence au moins 20 types de défauts, de préférence encore au moins 30 types de défauts. Plus le modèle d’apprentissage statistique est capable d’identifier des types de défauts différents, plus le travail résiduel de l’opérateur est réduit, notamment lorsqu’il est nécessaire de se conformer à la codification de la norme. Dans certains modes de réalisation, tous les types de défauts de la liste préétablie font partie des types de défauts décrits par la norme NF-13508-2. Dans certains modes de réalisation, la liste préétablie comprend au moins les types de défauts suivants : fissure (BAB) ; dégradation de surface (BAF) ; raccordement défectueux (BAH) ; sol visible (BAO) ; dépôts et dépôts adhérents (BBC+BBB) ; rupture/effondrement (BAC) ; branchement pénétrant (BAG) ; déplacement de conduites (BAJ) ; racines (BBA) ; et raccordement (BCA). Les trigrammes entre parenthèses correspondent aux codifications de la norme NF-13508-2. Dans certains modes de réalisation, chaque photographie comprend au moins un défaut. Ceci facilite le travail de détermination du modèle d’apprentissage statistique qui peut partir de l’hypothèse qu’au moins un défaut est présent : le modèle d’apprentissage statistique peut ainsi se concentrer sur la détermination du type des défauts, ce qui renforce sa précision dans cette tâche. En particulier, le modèle d’apprentissage statistique peut être entraîné dans ce but sur une base de données contenant exclusivement des photographies présentant au moins un défaut. Dans certains modes de réalisation, au moins certaines photographies comprennent plusieurs défauts. Dans certains modes de réalisation, le robot est configuré pour être piloté par un opérateur. Toutefois, dans d’autres modes de réalisation, le robot pourrait être configuré pour parcourir la canalisation de manière autonome. Dans certains modes de réalisation, la caméra du robot est orientable. Elle est de préférence orientée par l’opérateur. Dans le cadre d’un pilotage autonome du robot, elle pourrait être orientée de manière autonome. Dans certains modes de réalisation, la caméra du robot est une caméra RVB. Il s’agit donc d’une caméra classique telle qu’il en existe déjà sur ce type de robot. Dans certains modes de réalisation, la caméra du robot est munie d’un objectif ayant une distance focale supérieure ou égale à 20 mm, de préférence supérieure ou égale à 25 mm, de préférence encore supérieure ou égale à 30 mm. Il s’agit donc d’une caméra classique telle qu’il en existe déjà sur ce type de robot. En particulier, la caméra du robot n’est pas munie d’un objectif fish-eye. De cette manière, les photographies prises par la caméra ne présentent pas de distorsion notable, ce qui facilite le travail de reconnaissance d’un éventuel opérateur. De plus, on évite de perturber la reconnaissance d’image par le modèle d’apprentissage statistique si son apprentissage a été réalisé sur des photographies sans déformations. Dans certains modes de réalisation, les photographies sont déclenchées manuellement par un opérateur. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement comprend un module de détection automatique de défauts configuré pour détecter au moins certains types de défauts sur la base du flux vidéo de la caméra du robot. Un tel module de détection automatique est tout particulièrement intéressant dans le cadre d’un pilotage autonome du robot : le parcours de la canalisation, la détection des défauts, l’orientation de la caméra et la prise des photographies pertinentes peuvent ainsi se faire de manière autonome, sans intervention de l’opérateur. Dans ce cas, ce module de détection automatique de défauts est de préférence distinct du modèle d'apprentissage statistique. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement est configuré pour recevoir sans délai les photographies prises par le robot et les transmettre sans délai au modèle d’apprentissage statistique pour la détermination des types de défauts. Autrement dit, la détermination des défauts se fait sur le moment, au fur et à mesure du repérage des défauts dans la canalisation. Dans d’autres modes de réalisation, la détermination peut se faire en différé, sur la base de l’ensemble des photographies enregistrées durant le parcours du tronçon. Dans certains modes de réalisation, le système d’identification comprend en outre une base de données de photographies comprenant au moins 1 000, de préférence au moins 100 000, de préférence encore au moins 1 000 000, photographies de portions de canalisation présentant au moins un défaut, chaque photographie étant associée avec le type de chacun des défauts visibles sur la photographie. Plus cette base de données est importante, plus l’entraînement du modèle d’apprentissage statistique sera poussé et donc plus ce dernier sera précis. De plus, comme mentionné plus haut, il est préférable de n’inclure que des photographies présentant au moins un défaut afin de spécialiser le modèle d’apprentissage statistique dans la classification des défauts plutôt que dans leur simple détection. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique a été entraîné sur ladite base de données. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique est un classifieur multi-labels. Contrairement à un classifieur multi-classes qui prévoit des classes multiples mais exclusives les unes des autres, un classifieur multi-labels prévoit des classes multiples et non exclusives les unes des autres : autrement dit, sur la base d’une photographie donnée, un tel classifieur multi-labels est capable de déterminer le type de plusieurs défauts appartenant à des classes différentes. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique comprend au moins un réseau de neurones, de préférence du type convolutif profond. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique comprend un réseau de neurones hybride, assemblant des architectures convolutive et récurrente. Une telle architecture hybride permet notamment de tirer profit de corrélations qui peuvent exister entre certains types de défauts, certains défauts pouvant favoriser l’apparition d’un deuxième défaut d’un autre type. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique comprend plusieurs classifieurs entraînés sur des bases de données différentes. Il est ainsi possible de combiner les prédictions de ces modèles afin d’améliorer la performance et la robustesse des prédictions. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage est configuré pour déterminer une probabilité de présence pour chacun des types de défauts de la liste préétablie. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage est configuré pour déterminer qu’un type de défaut particulier est présent s’il détermine que la probabilité de présence de ce type de défaut est supérieure à un seuil prédéterminé. Le réglage de ce seuil permet de trouver un compromis entre la suggestion d’un grand nombre de défauts, au risque de générer un nombre important de faux positifs que l’opérateur devra corriger manuellement au détriment de la rapidité de l’inspection, et la suggestion d’un nombre plus réduit de défauts, avec une probabilité de faux positifs plus faible mais un risque plus important de faux négatifs et donc au détriment de la qualité de l’inspection. Dans certains modes de réalisation, chaque type de défaut est associé à un seuil personnalisé. En effet, il peut être intéressant de proposer à l’opérateur une plus grande proportion de faux positifs pour certains types de défaut qui sont fréquemment omis par les opérateurs ou qui sont critiques pour l’exploitation et une plus grande proportion de faux négatifs pour d’autres types de défaut que l’opérateur pourra facilement détecter et corriger par lui-même. Dans certains modes de réalisation, le système d’identification comprend en outre une interface homme-machine comportant au moins un écran, le système de traitement étant configuré pour afficher sur l’écran la photographie en cours accompagnée d’une proposition de classification pour chacun des défauts reconnaissables sur la photographie. Le système d’identification fournit ainsi une aide à la décision à l’opérateur qui reste maître de la classification finale. On accélère ainsi le travail d’inspection tout en assurant un très haut niveau de fiabilité, les éventuelles erreurs de détermination du modèle d’apprentissage statistique pouvant être corrigées par l’opérateur. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement est configuré pour afficher en outre en surimpression sur la photographie la position des défauts reconnus. L’implémentation d’un algorithme permettant de visualiser les cartes d’activation est un moyen de fournir un indice sur la position des défauts dans l’image, en mettant en évidence les zones de l’image susceptibles de contenir les défauts. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement est configuré pour recevoir une confirmation ou une correction de la proposition, saisie par un opérateur par l’intermédiaire de l’interface homme-machine, et à enregistrer la classification définitive pour chacun des défauts de la photographie. La correction peut comprendre la correction du type proposé pour un défaut donné et/ou l’ajout d’un défaut supplémentaire non reconnu par le modèle d’apprentissage statistique avec sa classification telle que déterminée par l’opérateur. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement est configuré pour transmettre la photographie et la classification de chacun des défauts de la photographie à un logiciel de rédaction de rapport. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement est configuré pour ajouter chaque nouvelle photographie à la base de données, en association avec la classification définitive des défauts. Cet ajout est de préférence réalisé après validation ou correction par l’opérateur. Ceci permet d’enrichir la base de données à chaque nouvelle inspection. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement est configuré pour évaluer le modèle d’apprentissage statistique en fonction des confirmations ou corrections saisies par l’opérateur. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement est configuré pour ajuster le paramétrage du modèle d’apprentissage statistique en fonction des confirmations ou corrections saisies par l’opérateur. Cet ajustement peut également tenir compte des scores de prédiction du modèle. Le modèle d’apprentissage statistique continue donc à apprendre grâce aux corrections saisies par l’opérateur, ce qui améliore sa précision pour les inspections futures. Un tel ajustement peut notamment être réalisé à intervalle régulier ou lorsqu’une dérive trop importante est détectée. De préférence, un tel ajustement peut se faire en dehors des phases d’inspection c’est-à-dire après que le robot a terminé son parcours de la canalisation. Dans certains modes de réalisation, le système de traitement prend la forme d’une unité centrale. Toutefois, le système de traitement pourrait également être au moins partiellement délocalisé : par exemple la base de données et/ou le modèle d’apprentissage statistique pourraient être hébergé sur un serveur distant, par exemple au sein d’un nuage informatique (« cloud »). Dans certains modes de réalisation, le système d’identification est embarqué à bord d’un véhicule, par exemple un véhicule utilitaire tel qu’une camionnette. Le système d’identification peut donc être amené au plus près de la canalisation à inspecter afin de réaliser le repérage des défauts, leur classification et la rédaction du rapport sur place, au cours du parcours de la canalisation par le robot. Le présent exposé concerne également un procédé d’entraînement d’un modèle d’apprentissage statistique destiné à l’identification de défaut dans une canalisation, comprenant la construction d’une base de données principale de photographies comprenant au moins 1 000, de préférence au moins 100 000, de préférence encore au moins 1 000 000, photographies de portions de canalisation présentant au moins un défaut, chaque photographie étant associée avec le type de chacun des défauts visibles sur la photographie, et l’entraînement du modèle d’apprentissage statistique sur la base de données principale ainsi construite. Un tel modèle d’apprentissage statistique peut notamment être utilisé dans l’un quelconque des modes de réalisation du système d’identification présenté ci-avant. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique est un classifieur multi-labels. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique comprend au moins un réseau de neurones, de préférence du type convolutif profond. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique comprend un réseau de neurones hybride, assemblant des architectures convolutive et récurrente. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique comprend plusieurs classifieurs entraînés sur des bases de données différentes. Il est ainsi possible de combiner les prédictions de ces modèles afin d’améliorer la performance et la robustesse des prédictions. Dans certains modes de réalisation, le procédé d’apprentissage comprend une étape d’augmentation des données de la base de données principale au cours de laquelle certaines photographies sont synthétisées et/ou dupliquées en appliquant au moins une transformation géométrique et/ou photométrique tout en conservant le type de chacun des défauts visibles sur la photographie. Les transformations appliquées peuvent notamment être des rotations, des recadrages, des modifications du contraste, de la luminosité et/ou de la saturation, pour ne citer que ces exemples. D’une part, une telle augmentation des données permet de démultiplier le nombre de photographies et d’augmenter leur diversité, ce qui permet d’approfondir l’apprentissage du modèle d’apprentissage statistique, notamment en ce qui concerne certains défauts rares qui ne sont que peu représentés dans la base de données initiale. D’autre part, en entraînant le modèle d’apprentissage statistique à reconnaître de tels défauts malgré de telles modifications, on augmente la robustesse du modèle d’apprentissage statistique. Dans certains modes de réalisation, la base de données principale comprend en outre, pour chaque photographie, une information concernant le matériau de la canalisation. Une telle information complémentaire fournit un paramètre complémentaire au modèle d’apprentissage statistique, permettant de faciliter sa reconnaissance des défauts selon le matériau de la canalisation. En particulier, certains types de défauts apparaissent plus fréquemment dans des canalisations d’un certain matériau. Dans certains modes de réalisation, la base de données principale comprend en outre, pour chaque photographie, une information concernant la localisation de chaque défaut. Cette information peut notamment comprendre la position horaire du défaut, c’est-à-dire la position angulaire du défaut le long de la circonférence de la canalisation. Une telle information complémentaire fournit un paramètre complémentaire au modèle d’apprentissage statistique, permettant de faciliter sa reconnaissance des défauts en fonction de leur position dans la canalisation. En particulier, certains types de défauts apparaissent plus fréquemment dans certaines zones de la canalisation. Le présent exposé concerne également un procédé d’identification de défaut dans une canalisation, comprenant les étapes suivantes : fourniture d’un modèle d’apprentissage statistique, configuré pour déterminer, sur la base d’une photographie d’une portion de canalisation, le type de chaque défaut reconnaissable sur la photographie parmi une liste préétablie d’au moins 10 types de défauts, parcours de la canalisation à l’aide d’un robot muni d’un dispositif de locomotion et d’une caméra, prise de photographies de portions de la canalisation suspectées de présenter un ou plusieurs défauts, et transmission de chaque photographie au modèle d’apprentissage statistique et détermination par ce dernier du type de chaque défaut reconnaissable sur chaque photographie. Les avantages de ce procédé d’identification de défaut découlent des avantages décrits ci-avant pour le système d’identification de défaut. De plus, ce procédé d’identification de défaut peut présenter tout ou partie des caractérisations additionnelles décrites ci-avant au sujet du système d’identification de défaut. Dans certains modes de réalisation, le modèle d’apprentissage statistique a été entraîné à l’aide d’un procédé d’entraînement selon l’un quelconque des modes de réalisation précédents. Les caractéristiques et avantages précités, ainsi que d'autres, apparaîtront à la lecture de la description détaillée qui suit, d'exemples de réalisation du système d’identification et des procédés d’apprentissage et d’identification proposés. Cette description détaillée fait référence aux dessins annexés. Les dessins annexés sont schématiques et visent avant tout à illustrer les principes de l’exposé. Sur ces dessins, d’une figure à l’autre, des éléments (ou parties d’élément) identiques sont repérés par les mêmes signes de référence. La est une vue schématique d’un exemple de système d’identification. La représente ce système d’identification en cours d’utilisation sur un site d’inspection. Système d’identification de défaut dans une canalisation, comprenant un robot (40), muni d’un dispositif de locomotion (41) et d’une caméra (42), configuré pour parcourir la canalisation (91) et prendre des photographies de portions de la canalisation (91) suspectées de présenter un ou plusieurs défauts (94), et un système de traitement (20), muni d’un modèle d’apprentissage statistique (22) configuré pour déterminer, sur la base d’une telle photographie, le type de chaque défaut (94) reconnu sur la photographie parmi une liste préétablie d’au moins 10 types de défauts. Système d’identification selon la revendication 1, dans lequel le robot (40) est configuré pour parcourir une canalisation d’eaux usées non visitable, possédant un diamètre nominal inférieur à 1600 mm, de préférence compris entre 200 et 500 mm. Système d’identification selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque photographie comprend au moins un défaut (94), et dans lequel au moins certaines photographies comprennent plusieurs défauts (94). Système d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le robot (40) est configuré pour être piloté par un opérateur (6), dans lequel la caméra (42) du robot (40) est orientable par l’opérateur (6), et dans lequel les photographies sont déclenchées manuellement par l’opérateur (6). Système d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel le système de traitement (20) est configuré pour recevoir sans délai les photographies prises par le robot (40) et les transmettre sans délai au modèle d’apprentissage statistique (22) pour détermination des types de défauts. Système d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, comprenant en outre une base de données (21) de photographies comprenant au moins 1 000, de préférence au moins 100 000, de préférence encore au moins 1 000 000, photographies de portions de canalisation présentant au moins un défaut, chaque photographie étant associée avec le type de chacun des défauts visibles sur la photographie, et dans lequel le modèle d’apprentissage statistique (22) a été entraîné sur ladite base de données. Système d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le modèle d’apprentissage statistique (22) est un classifieur multi-labels comprenant au moins un réseau de neurones, de préférence du type convolutif profond. Système d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le modèle d’apprentissage (22) est configuré pour déterminer une probabilité de présence pour chacun des types de défauts de la liste préétablie, dans lequel le modèle d’apprentissage (22) est configuré pour déterminer qu’un type de défaut particulier est présent s’il détermine que la probabilité de présence de ce type de défaut est supérieure à un seuil prédéterminé, chaque type de défaut étant associé à un seuil personnalisé. Système d’identification selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, comprenant en outre une interface homme-machine (23) comportant au moins un écran, le système de traitement (20) étant configuré pour afficher sur l’écran la photographie en cours accompagnée d’une proposition de classification pour chacun des défauts (94) reconnaissables sur la photographie, dans lequel le système de traitement (20) est configuré pour recevoir une confirmation ou une correction de la proposition, saisie par un opérateur (6) par l’intermédiaire de l’interface homme-machine (23), et à enregistrer la classification définitive pour chacun des défauts (94) de la photographie. Système d’identification selon la revendication 9, dans lequel le système de traitement (20) est configuré pour afficher en outre en surimpression sur la photographie la position des défauts (94) reconnus. Système d’identification selon la revendication 9 ou 10, dans lequel le système de traitement (20) est configuré pour ajouter chaque nouvelle photographie à la base de données (21), en association avec la classification définitive des défauts (94), et dans lequel le système de traitement (20) est configuré pour évaluer le modèle d’apprentissage statistique (22) et/ou ajuster le paramétrage du modèle d’apprentissage statistique (22) en fonction des confirmations ou corrections saisies par l’opérateur (6). Procédé d’entraînement d’un modèle d’apprentissage statistique destiné à l’identification de défaut dans une canalisation, comprenant la construction d’une base de données principale de photographies (21) comprenant au moins 1 000, de préférence au moins 100 000, de préférence encore au moins 1 000 000, photographies de portions de canalisation présentant au moins un défaut, chaque photographie étant associée avec le type de chacun des défauts visibles sur la photographie, et l’entraînement du modèle d’apprentissage statistique (22) sur la base de données principale (21) ainsi construite. Procédé d’entraînement selon la revendication 12, comprenant une étape d’augmentation des données de la base de données principale (21) au cours de laquelle certaines photographies sont synthétisées et/ou dupliquées en appliquant au moins une transformation géométrique et/ou photométrique tout en conservant le type de chacun des défauts visibles sur la photographie. Procédé d’entraînement selon la revendication 12 ou 13, dans lequel la base de données principale (21) comprend en outre, pour chaque photographie, une information concernant le matériau de la canalisation (91) et/ou une information concernant la localisation de chaque défaut (94). Procédé d’identification de défaut dans une canalisation, comprenant les étapes suivantes : fourniture d’un modèle d’apprentissage statistique (22), configuré pour déterminer, sur la base d’une photographie d’une portion de canalisation, le type de chaque défaut reconnaissable sur la photographie parmi une liste préétablie d’au moins 10 types de défauts, parcours de la canalisation (91) à l’aide d’un robot (40) muni d’un dispositif de locomotion (41) et d’une caméra (42), prise de photographies de portions de la canalisation (91) suspectées de présenter un ou plusieurs défauts (94), transmission de chaque photographie au modèle d’apprentissage statistique (22) et détermination par ce dernier du type de chaque défaut (94) reconnaissable sur chaque photographie. Procédé d’identification selon la revendication 15, dans lequel le modèle d’apprentissage statistique (22) a été entraîné à l’aide d’un procédé d’entraînement selon l’une quelconque des revendications 12 à 14.