Brevet FR3153444A1 — publié le 20250328

Procédé (100) de traitement et de caractérisation d’objets dans au moyen d’un réseau de neurones, incluant la génération (150) de données numériques d’entraînement (T.DAT) du réseau de neurones, représentatives d’objets à traiter simulés (S.IT), générées par un jumeau numérique du système de traitement d’ objets, et associées à des annotations (ANN) indiquant au moins une caractéristique des objets simulés (S.IT) ; l’entraînement (160) du réseau de neurones au moyen des données numériques d’entraînement (T.DAT) ; l’acquisition (170) d’images numériques d’une scène réelle comprenant au moins un objet réel à traiter ; la fourniture (180) de données (R.DAT) générées à partir des images numériques de la scène réelle au réseau de neurones, lequel fournit en retour une donnée représentative d’une caractéristique (P.G.O) de l’objet réel ; et l’envoi (190) d’un signal de commande à un dispositif de traitement d’objet. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 2 PROCEDE D’ENTRAINEMENT POUR UN RESEAU DE NEURONES DESTINE AU contrôle DE système DE TRI D’OBJETS DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION L'invention concerne un procédé de traitement d’objets, tel qu’un procédé de tri, le procédé incluant l’entraînement d’un réseau de neurones destiné au contrôle d’un système de traitement des objets, réseau de neurone entraîné au moyen d’images comprenant des objets à traiter chacun associés à une caractéristique employée comme critère de traitement. ARRIERE PLAN TECHNOLOGIQUE Les systèmes de traitements d’objets tels que des systèmes de tri de bagages, de colis, d’objets postaux ou d’autres objets mettent en œuvre des convoyeurs et/ou des robots préhenseurs en tant que moyens de manipulation. Ces moyens de manipulation sont contrôlés au moyen de divers types de capteurs tels que des cellules photoélectriques, des balances, des capteurs de forces, des lecteurs de codes-barres ou encore des caméras numériques reliés à des systèmes électroniques et/ou informatiques. Parmi les méthodes de contrôle de ces systèmes de tri, le recours à des réseaux de neurones artificiels est considéré comme une solution très efficace pouvant avoir une grande fiabilité, avec un taux d’erreurs très bas. On peut citer par exemple le contrôle de robots préhenseurs au moyen d’image capturées par des caméras numériques. Dans ce cas, le réseau de neurones a pour fonction de caractériser, éventuellement par identification, des objets à trier se trouvant dans les images capturées par les caméras afin de commander en retour des robots préhenseurs ayant pour fonction de déplacer ces objets. Ainsi, des méthodes dites de « deep learning » sont développées pour traiter des empilements complexes d’articles à trier, comme décrit dans l’article « Visual Sorting of Express Parcels Based on Multi-Task Deep Learning » par Song Han et al., Sensors 2020, 20, 6785 ; doi :10.3390/s20236785. Les réseaux de neurones sont entraînés sur des ensembles d'images étiquetées manuellement afin d’ajuster leurs paramètres internes, tels que les poids synaptiques de chacun des neurones constituant le réseau. L’étiquetage des images comprend le détourage des objets d’intérêt par réalisation d’un masque excluant les parties de l’image autres que ces objets, puis l’annotation de chacun des objets. Pour un entraînement de qualité, les données d'entraînement doivent compter un nombre d’images aussi grand que possible, 100000 images étant considéré comme un minimum. Cependant, le traitement et le marquage manuel de ces images prend du temps et est sujet à des erreurs humaines. Il est donc difficile et coûteux de produire de grands ensembles de données étiquetées pour l’entraînement des réseaux de neurones. Au vu de ces difficultés, le document de brevet WO 2018/170512 Al divulgue une solution reposant sur une séquence d’images, dont un objet est étiqueté manuellement dans une première image de la séquence, puis cet objet est suivi et étiqueté automatiquement dans les images ultérieures de la séquence, fournissant ainsi un grand nombre d’images d’entraînement pour un effort humain limité. Il est aussi proposé de procéder à des annotations automatiques d’images, comme par exemple dans le document de brevet EP 3 885 998 A1. Cependant, une solution satisfaisante pour les applications de tri reste encore à mettre en place. Un objet de l’invention est un procédé de traitement d’objet incluant l’entraînement d’un réseau de neurones reposant sur l’utilisation d’images annotées produites automatiquement. En vue de la réalisation de ce but, un premier aspect de l’invention est un procédé de traitement d’objets dans une installation de traitement d’objets comprenant un calculateur configuré pour caractériser, au moyen d’un réseau de neurones, des objets à traiter visibles dans des images numériques d’objets à traiter situés dans l’installation de traitement d’objets, le procédé comprenant : une étape de génération de données numériques d’entraînement représentatives d’objets à traiter simulés au sein de l’installation de traitement d’objets, ces données étant destinées à un entraînement du réseau de neurones, générées au moyen d’un jumeau numérique du système de traitement d’ objets, et associées à des annotations indiquant au moins une caractéristique des objets à traiter simulés ; une étape d’entraînement du réseau de neurones comprenant la fourniture des données numériques d’entraînement en entrée du réseau de neurones et au cours de laquelle les paramètres du réseau de neurones sont ajustés sur la base des données numériques d’entraînement ; une étape d’acquisition d’images numériques d’une scène réelle de l’installation de traitement d’objets comprenant au moins un objet réel à traiter ; une étape comprenant la fourniture de données générées à partir des images numériques de la scène réelle en entrée du réseau de neurones, le réseau de neurones fournissant en retour une donnée représentative d’une caractéristique de l’objet réel à traiter ; et une étape comprenant l’envoi d’un signal de commande à un dispositif de traitement d’objet sur la base de la donnée représentative de la caractéristique de l’au moins un objet réel à traiter. Ce procédé bénéficie de la production automatique, simple et économique d’un grand nombre d’images annotées adaptées au but du procédé, qui est de le mode de réalisation détaillé ci-dessous consistant à trier des d’articles arrivant sur une line de tri d’articles. Ainsi, l’entraînement du réseau de neurones, basé sur un grand nombre d’images annotées sans erreurs et générées de manières à correspondre à la situation pour laquelle le réseau de neurones est utilisé, est de haute qualité, et l’utilisation de ce réseau de neurones après son entraînement implique un haut niveau de fiabilité du procédé de tri auquel il est appliqué. Selon des caractéristiques additionnelles non-limitative du premier aspect de l’invention, considérées individuellement ou selon toute combinaison techniquement réalisable : - la au moins une caractéristique des objets à traiter simulés peut être choisie parmi la position, la géométrie et l’orientation des objets à traiter simulés ; - les données numériques d’entraînement peuvent comprendre au moins une image numérique d’une scène simulée représentant une zone de travail de l’installation de traitement d’objets ; - la au moins une image numérique peut être générée de manière à être sensiblement telle que si elle était obtenue à partir d’images numériques acquises par un appareil de prise de vue numérique installé au-dessus de la zone de travail de l’installation de traitement réelle ; - les données numériques d’entraînement peuvent comporter en outre une carte de profondeur de la scène simulée ; - la carte de profondeur peut être générée de manière à être sensiblement telle que si elle était obtenue à partir d’images numériques acquises par un appareil de prise de vue numérique installé au-dessus de la zone de travail de l’installation de traitement réelle ; - le jumeau numérique intègre un moteur dynamique de simulation d’interactions physiques entre des éléments simulés de l’installation de traitement, de manière à reproduire des déplacements et des chocs entre des objets à traiter simulés et des éléments simulés de l’installation de traitement ; - le procédé peut en outre comprendre une étape de projection de textures issue d’images numériques d’objets réels sur des surfaces des objets à traiter simulés ; - le jumeau numérique du système de traitement d’objets peut être paramétré de manière à générer des images numériques de lots homogènes d’objets à traiter comprenant plus de 40%, préférentiellement plus de 50%, préférentiellement plus de 80%, préférentiellement plus de 90% ou 100% d’objets appartenant à un même type d’objets à traiter ; et - le type d’objets peut être défini par une texture plaquée sur des surfaces d’objets simulés. L’invention s’étend à installation de traitement comprenant un calculateur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’invention. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description détaillée de l’invention qui va suivre en référence aux figures annexées sur lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 représente une vue globale d’une installation dans laquelle s’intègre le système selon l’invention ; FIG. 2 La FIG. 2 illustre un mode de fonctionnement du système selon l’invention, à l’aide d’une vue d’en haut ; et FIG. 3 La FIG. 3 illustre un procédé selon l’invention, pouvant être mis en œuvre par le système des figures 1 et 2. DESCRIPTION DETAILLEE DE L’INVENTION Les figures 1 à 3 illustrent un mode de mise en œuvre d’un procédé d’entraînement d’un réseau de neurones, spécialisés dans l’analyse d’images numériques afin d’identifier des articles à trier au sein d’une ligne de tri d’articles. Un contexte dans lequel l’invention peut être appliquée est illustré à l’aide de l’exemple des FIG. 1 et 2, qui représentent une portion schématisée d’une installation FAC de traitement d’articles comprenant une ligne de tri SL équipée d’un système SYS de pilotage de la ligne de tri. Les flèches droites indiquent les chemins suivis par des articles à trier et en cours de tri au sein de l’installation. La FIG. 1 illustre une installation FAC de tri, comprenant une zone de travail WZ dans laquelle des articles IT à trier amenés par un camion Trck sont versés en vrac, un bras manipulateur MA robotisé en tant que dispositif de manipulation individuelle d’articles configuré pour dévraquer les articles IT et les déposer de manière ordonnée sur une bande de convoyage CB menant à un inserteur INS, une bande de convoyage circulaire CCB recevant les articles de l’inserteur INS et des sorties de tri Out (trois sorties représentées ici) vers lesquelles des articles sont dirigés en fonction de leur destination finale. Il peut, par exemple, s’agir de de trier des colis postaux et les répartir en tournées de distribution correspondant chacune à l’une des sorties de tri. La FIG. 2 illustre la zone de travail WZ. Le bras manipulateur MA est muni d’une tête de préhension GH, et la bande de convoyage CB déplace les articles It déchargés du camion en vrac dans la direction Dir représentée par une flèche, à destination de l’inserteur INS. La tête de préhension GH peut être munie de ventouses SC reliées à un système de pompage, chaque ventouse peut être contrôlée individuellement de manière à appliquer un vide à la surface d’un article à saisir. Les articles arrivent en vrac depuis la droite de la figure, le bras manipulateur étant chargé de les dévraquer, c’est-à-dire de les saisir un à un pour les placer en ordre sur la bande de convoyage CB vers la gauche de la figure. Un système SYS de pilotage de la ligne de tri comprend un appareil de prise de vue numérique CAM et un calculateur numérique CALC comprenant une mémoire informatique fonctionnellement connectée à l’appareil de prise de vue numérique CAM et au bras manipulateur MA. Le bras manipulateur MA a pour fonction de manipuler individuellement des articles IT situés dans la zone de travail pour les faire passer de cette zone à la bande de convoyage CB. Nous allons nous intéresser au processus d’identification des articles au niveau de la zone de travail en vue de leur dévracage par le bras manipulateur. A ce niveau, les articles sont manipulés un à un de manière à les ordonner en vue des opérations de tri ultérieures, ici l’insertion des articles à intervalles réguliers sur la bande de convoyage circulaire. Cette manipulation individualisée des articles doit se faire aussi rapidement que possible, tout en assurant une bonne qualité de saisie des articles par le bras robotisé. A cette fin, le système doit fournir au système de commande du bras robotisé les caractéristiques, positions, orientations, et géométries, de chacun des articles. Ces caractéristiques sont obtenues à partir d’images numériques de la zone de travail, traitées par le calculateur CALC au moyen d’un réseau de neurones NN entraînés grâce à des images annotées. Conventionnellement, ces images sont annotées manuellement, ou, au mieux, avec des systèmes d’annotation semi-automatisés, comme mentionné dans la section Arrière-plan technologique. La solution proposée ici repose sur l’utilisation d’un jumeau numérique de l’installation de tri pour générer par calcul des images numériques et des cartes de profondeur représentatives de scènes englobant la zone de travail. L’utilisation d’un jumeau numérique est particulièrement pertinente dans une situation où il est difficile de procéder à une annotation manuelle d’image d’entraînement. Lorsqu’il s’agit d’associer une annotation de contenu binaire à des images, telle que « présence ou absence d’un bloc d’adresse oui/non », alors un opérateur humain peut être efficace en terme de temps, de fiabilité et de coût pour procéder à l’annotation. En revanche, lorsque l’annotation requise consiste par exemple à déterminer et indiquer une position, une géométrie ou des dimensions d’articles présents dans une image, alors le temps, la fiabilité et le coût d’un opérateur humain sont très défavorables. Dans de telles situations, il est particulièrement intéressant de mettre en œuvre une génération d’images d’entraînement annotées automatiquement, qui sera plus rapide, fiable et/ou économique que si elle était réalisée par un opérateur humain. La FIG. 3 représente un diagramme du procédé 100 de manipulation d’articles selon l’invention, incluant la génération d’images annotées pour l’entraînement d’un réseau de neurone, l’entraînement de ce réseau, puis son emploi dans la commande d’un bras robotisé pour du dévracage d’articles à trier. A une étape 110A, on collecte les données DAT de l’installation FAC de traitement d’articles, ce qui inclut les caractéristiques géométriques et fonctionnelles du matériel employé (trieurs, convoyeurs…) et l’implantation de ce matériel, les interactions entre les différents éléments. A une étape 120, sur la base des données DAT collectées, on élabore un jumeau numérique NUM.TWIN de l’installation de tri, stocké au sein d’une mémoire informatique du calculateur CALC. Ce jumeau numérique intègre un moteur dynamique configuré pour reproduire les interactions physiques entre les éléments simulés (objets tels que des articles à traiter au sein de l’installation, convoyeurs, systèmes de tri…), de sorte que le trajet, les déplacements, les chocs entre chaque article simulé et les éléments constituant son environnement sont fidèlement reproduits par le jumeau numérique. Le moteur dynamique peut être constitué d’un regroupement logiciel configuré pour reproduire les lois de la mécanique dynamique. En combinaison avec un automatisme reproduisant le système de commande des éléments de l’installation, le jumeau numérique permet de générer des configurations réalistes correspondant à un traitement réel des articles par l’installation au niveau, en particulier, de la zone de travail WZ. Le moteur dynamique permet un fort réalisme et une grande diversité de configurations, gage d’un entraînement efficace du réseau de neurones par la suite. A une étape 130, le jumeau numérique génère des scènes simulées de l’installation de tri comportant en particulier des configurations d’articles simulés à trier S.IT dans la zone de travail WZ. Ces configurations pouvant être caractérisées par une ou plusieurs caractéristiques telles que des positions, orientations, et géométries de chacun des articles d’une configuration donnée, ainsi que par des textures plaquées sur des volumes représentant chacun des objets, textures pouvant comprendre des logos, motifs, blocs d’adresses, ou autres éléments visuels distinguant un article ou un type d’article d’un autre article ou d’un autre type d’article. Bien entendu, la génération d’articles des scènes simulées peut être contrôlée selon des moyens conventionnels tels que des paramètres de simulation, de manière à reproduire les situations envisagées par le praticien par exemple en ce qui concerne par exemple les formes, dimensions ou encore textures des articles, la densité, le nombre ou la répartition autres différents types de ceux-ci. A une étape 110B, des images numériques R.IMG d’articles réels représentatifs des articles destinés à être triés par l’installation FAC sont collectées et stockées sur un support de stockage informatique. Cette opération peut, par exemple, consister en la prise de photos numériques de chacune des surfaces d’articles postaux ou d’emballages de colis tels que ceux qui sont amenés à être triés, par échantillonnage dans l’installation de tri d’articles déjà triés ou bien chez des fournisseurs d’emballage d’articles. A une étape 140, le calculateur CALC projette des textures issues des images numériques R.IMG sur les surfaces des articles simulés S.IT, permettant ainsi par la suite d’obtenir des points de vue photoréalistes de la scène simulée. A une étape 150, le calculateur CALC génère une image numérique et une carte de profondeur de la scène. Cette image numérique et cette carte de profondeur constituent des données d’entraînement T.DAT annotées, les annotations indiquant les caractéristiques respectives des articles de la scène : position, géométrie, orientation, par exemple. L’image numérique peut être générée de manière à comprendre des masques en tenant compte de l’occlusion de chacun des articles. L’image numérique et la carte de profondeur de la scène sont de préférence générées de manière à être sensiblement telles que si elles étaient obtenues à partir d’images numériques acquises par l’appareil de prise de vue numérique CAM dans l’installation de tri réelle. On entend par là que l’angle de vue de la scène simulée retenu pour générer l’image numérique et la carte de profondeur correspond à l’angle de vue sous lequel l’appareil de prise de vue numérique CAM observe de la scène réelle. L’objectif est d’entraîner le réseau de neurones avec des données aussi proche que possible des données obtenues de de prises de vues réelles qu’il aura à traiter à la suite de sa période d’entraînement. L’entraînement peut se faire sans la carte de profondeur, qui n’est qu’optionnelle, mais peut améliorer la qualité de l’entraînement. Un avantage important de ces données d’entraînement est que, étant entièrement générées automatiquement par calcul, les caractéristiques de des articles de la scène, générées lors de la simulation de la scène, sont parfaitement connues et les annotations, automatiques elles aussi, sont immédiatement disponibles et nécessairement justes, ce qui donne à ce procédé un avantage déterminant sur les procédés conventionnels de production d’images annotées. Un avantage supplémentaire de la méthode décrite dans le présent document est que l’opérateur peut choisir de simuler des scènes attendues, afin d’anticiper une situation éventuellement problématique. Un exemple est celui de l’arrivée d’un nouveau type d’emballage des articles à trier, par exemple par l’arrivée d’un nouvel acteur économique produisant des articles à trier présentant un nouveau design, comme un ensemble de motifs particuliers sur l’emballage. Dans ce cas de figure, ce design, connu, peut être intégré à l’avance dans les données d’entraînement afin de préparer le réseau de neurones au tri de ce nouveau type d’emballage. Un autre exemple est celui de l’arrivée massive d’un type d’articles à trier, formant alors des lots homogènes d’articles à trier. Un type d’article peut être défini par une forme (cylindrique, parallélépipédique, hexagonale), une texture (motif qui sera plaqué sur le volume d’un article simulé), un logo, une couleur spécifique etc… ou une combinaison d’un nombre quelconque de ces caractéristiques. Un type d’article peut comprendre des sous-types : dans le cas d’un type défini par une forme parallélépipédique, des rapports spécifiques entre une longueur, une largeur et une profondeur peuvent former un sous-type. Des articles d’un même type peuvent par exemple provenir d’un même acteur économique et présenter une même identité visuelle, caractérisée par le type auquel appartiennent les articles, comme une texture des emballages utilisés par cette entité économique. Hors de ce contexte de l’arrivée massive d’articles d’un même type, une situation habituelle pourrait être celle de lots hétérogènes d’articles à trier, c’est-à-dire de lots constitués d’articles de différents types. Dans cette situation habituelle, les articles peuvent alors être distingués relativement aisément les uns des autres. En revanche, Dans le cas de l’arrivée d’un lot homogène d’articles, c’est-à-dire d’un lot d’articles se ressemblant, en particulier parce qu’ils appartiennent à un même type d’article, ces articles peuvent être difficile à distinguer les uns des autres dans les images employées pour le tri. Une telle situation peut être anticipée en générant des images d’entraînement comprenant des lots homogènes d’articles afin d’entraîner le réseau de neurones à gérer cette situation spécifique. On entend par « images comprenant des lots homogènes d’articles » des images générées par le jumeau numérique configuré pour générer des images avec des articles d’un même type. L’opérateur peut ainsi choisir de générer des images numériques d’entraînement de lots homogènes d’articles comprenant plus de 40%, plus de 50%, plus de 80%, plus de 90% ou 100% d’articles appartenant à un même type, selon des méthodes conventionnelles d’ajustement des paramètres de simulation. Entraîné sur la base de ces images, le réseau de neurones sera mieux préparé à traiter des images réelles Les étapes 130à 150 sont répétées de manière à obtenir un nombre d’images considéré comme suffisant par l’opérateur du système pour l’entraînement du réseau de neurones. A une étape 160 d’entraînement du réseau de neurones, les données d’entraînement annotées sont fournies par le calculateur CALC en entrée du réseau de neurones NN au cours de sa phase d’entraînement. Durant cette phase d’entraînement les paramètres internes P i du réseau, qui caractérisent son architecture et donc sa réponse à des données fournies en entrée, convergent vers des valeurs permettant une fiabilité jugée suffisante du traitement de ces données, fiabilité estimée par exemple par un taux de réussite du réseau dans la traitement des données et devant dépasser un seuil donné pour être considérée comme suffisante. Ce taux traduit le niveau d’adéquation des réponses du réseau aux données fournies par rapport aux réponses attendues, correspondant aux annotations. Une fois la phase d’entraînement achevée, les paramètres internes du réseau de neurones sont ajustés de manière à fournir des réponse appropriées aux données fournies en entrée du réseau, et celui-ci peut être employé au cours du procédé de tri d’articles réels. A une étape 170, l’appareil de prise de vue numérique CAM acquiert des images numériques d’une scène réelle englobant la zone de travail WZ sous la forme d’une image numériques en couleur et deux images destinées à former une carte de profondeur de la scène. Le calculateur CALC génère la carte de profondeur. A une étape 180, les données résultantes R.DAT (non annotées) de l’étape 170 comprenant l’image en couleurs et la carte de profondeur d’une scène réelle sont fournies au réseau de neurone NN. Le réseau de neurones, entraîné pour cette tâche, identifie alors les positions, géométries et orientations P.G.O des articles de la scène. D’une manière générale, le réseau de neurone pourrait être conçu et entraîné pour identifier toute autre caractéristique de l’article : une adresse de destination ou de provenance ou une identification sous une forme textuelle ou de code numérique tel qu’un code barre ou un QR code, un logo, une catégorie telle qu’une type d’emballage (polybag, carton, enveloppe…). En outre, ce principe peut s’appliquer à toute sorte d’objet tel qu’un article, un colis, une boîte, une lettre, un paquet ou produit naturel ou un produit manufacturé. A une étape 190, sur la base des positions, géométries et orientations P.G.O des articles identifiées par le réseau de neurones, le calculateur CALC envoie un signal de commande au bras manipulateur MA robotisé de manière à dévraquer les articles en les manipulant individuellement selon au moins l’une de leurs position, géométries et orientations respectives, selon des méthodes conventionnelles. Les étapes 170 à 190 sont répétées de manière à traiter l’ensemble des articles se présentant dans la zone de travail WZ. Dans le mode de mise en œuvre décrit ci-dessus, un calculateur CALC est utilisé pour l’ensemble des phases de génération des données d’entraînement, d’entraînement du réseau de neurones, et au cours du procédé de tri des articles. Il n’est pas nécessaire qu’un même calculateur soit employés pour ces différentes tâches : chacune pourrait être effectuée par un calculateur dédiée, et le réseau de neurone pourrait être transmis de l’un à l’autre de ces calculateurs. Dans ce document, les figures ne sont pas nécessairement à l'échelle. Certaines caractéristiques et certains composants peuvent être représentés exagérés par rapport à d’autres composants ou sous une forme quelque peu schématique, et certains détails d'éléments conventionnels peuvent ne pas être représentés dans l'intérêt de la clarté et de la concision. Bien entendu l'invention n'est pas limitée au mode de mise en œuvre décrit et on peut y apporter des variantes de réalisation sans sortir du cadre de l'invention tel que défini par les revendications. Procédé (100) de traitement d’objets dans une installation (FAC) de traitement d’objets comprenant un calculateur configuré pour caractériser, au moyen d’un réseau de neurones (NN), des objets à traiter visibles dans des images numériques d’objets à traiter situés dans l’installation (FAC) de traitement d’objets, le procédé comprenant : - une étape (150) de génération de données numériques d’entraînement (T.DAT) représentatives d’objets à traiter simulés (S.IT) au sein de l’installation (FAC) de traitement d’objets, ces données étant destinées à un entraînement du réseau de neurones, générées au moyen d’un jumeau numérique du système de traitement d’objets, et associées à des annotations (ANN) indiquant au moins une caractéristique des objets à traiter simulés (S.IT) ; - une étape (160) d’entraînement du réseau de neurones comprenant la fourniture des données numériques d’entraînement (T.DAT) en entrée du réseau de neurones (NN) et au cours de laquelle les paramètres du réseau de neurones sont ajustés sur la base des données numériques d’entraînement ; - une étape (170) d’acquisition d’images numériques d’une scène réelle de l’installation (FAC) de traitement d’objets comprenant au moins un objet (IT) réel à traiter ; - une étape (180) comprenant la fourniture de données (R.DAT) générées à partir des images numériques de la scène réelle en entrée du réseau de neurones (NN), le réseau de neurones fournissant en retour une donnée représentative d’une caractéristique (P.G.O) de l’objet (IT) réel à traiter ; et - une étape (190) comprenant l’envoi d’un signal de commande à un dispositif (MA) de traitement d’objet sur la base de la donnée représentative de la caractéristique de l’au moins un objet (IT) réel à traiter. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel la au moins une caractéristique des objets à traiter simulés est choisie parmi la position, la géométrie et l’orientation (P.G.O) des objets à traiter simulés. Procédé (100) selon la revendication 1 ou 2, dans lequel les données numériques d’entraînement (T.DAT) comprennent au moins une image numérique d’une scène simulée représentant une zone de travail (WZ) de l’installation (FAC) de traitement d’objets. Procédé (100) selon la revendication 3, dans lequel la au moins une image numérique est générée de manière à être telle que si elle était obtenue à partir d’images numériques acquises par un appareil de prise de vue numérique (CAM) installé au-dessus de la zone de travail (WZ) de l’installation de traitement réelle. Procédé (100) selon la revendication 3 ou 4, dans lequel les données numériques d’entraînement comportent en outre une carte de profondeur de la scène simulée. Procédé (100) selon la revendication 5, dans lequel la carte de profondeur est générée de manière à être telle que si elle était obtenue à partir d’images numériques acquises par un appareil de prise de vue numérique (CAM) installé au-dessus de la zone de travail (WZ) de l’installation de traitement réelle. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendication précédentes 1 à 6, dans lequel le jumeau numérique intègre un moteur dynamique de simulation d’interactions physiques entre des éléments simulés de l’installation de traitement, de manière à reproduire des déplacements et des chocs entre des objets à traiter simulés et des éléments simulés de l’installation de traitement. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes 1 à 7, comprenant en outre une étape (140) de projection de textures issue d’images numériques (R.IMG) d’objets réels sur des surfaces des objets à traiter simulés (S.IT). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes 1 à 8, dans lequel le jumeau numérique du système de traitement d’objets est paramétré de manière à générer des images numériques de lots homogènes d’objets à traiter comprenant plus de 40%, préférentiellement plus de 50%, préférentiellement plus de 80%, préférentiellement plus de 90% ou 100% d’objets appartenant à un même type d’objets à traiter. Procédé (100) selon la revendication 9, dans lequel le type d’objets est défini par une texture plaquée sur des surfaces d’objets simulés. Installation de traitement (FAC) comprenant un calculateur (CALC) configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes 1 à 10.