Brevet FR3158825A1 — publié le 20250801

La présente invention concerne un procédé de classification d’un produit dans un système (1), en vue de son tri, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (21a) d’un premier serveur (2a) connecté audit système (1) d’étapes de : Obtention d’au moins une première image du dudit produit et une deuxième image représentant potentiellement ledit produit respectivement selon un premier point de vue et un deuxième point de vue différent du premier point vue, depuis des caméras (11, 12) dudit système (1) ; Détection dudit produit en fonction du résultat de l’application d’un premier modèle de détection d’objet à la première image et d’un deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image ; Lorsque ledit produit est détecté, obtention d’un premier vecteur descriptif dudit produit et d’un deuxième vecteur descriptif dudit produit au moyen d’un premier modèle d’extraction de caractéristiques et d’un deuxième modèle d’extraction de caractéristiques respectivement appliqués sur la première image et la deuxième image ; Classification d’un vecteur long correspondant à une concaténation des premier et deuxième vecteurs descriptifs dudit produit, au moyen d’un modèle de classification. Fig 1. Procédé de classification d’objets, en particulier des chaussures, en vue de leur tri puis leur recyclage. DOMAINE TECHNIQUE GÉNÉRAL La présente invention se rapporte au domaine du recyclage. Plus précisément, elle concerne un procédé de classification d’objets, en particulier des chaussures, en vue de leur tri puis éventuellement leur recyclage. ETAT DE L’ART Le recyclage des produits nécessite de connaître leur composition et leur assemblage, afin de pouvoir les envoyer vers la bonne ligne de traitement. On connait des techniques de classification d’objets circulant sur un convoyeur à bandes, notamment par des réseaux de neurones, voir le brevet US10824936. Si de telles techniques marchent très bien pour classifier des déchets (par exemple pour distinguer du papier, du plastique ou de l’aluminium), c’est beaucoup plus difficile pour des produits tels que des chaussures, pour lesquels on a un très grand nombre de modèles et parfois des modèles quasiment identiques mais de compositions totalement différentes. Il a été proposé par conséquent d’utiliser alternativement des étiquettes RFID implantées dans les chaussures, mais on constate que : Souvent une seule chaussure sur les deux est équipée de l’étiquette RFID notamment pour éviter des interférences L’étiquette est parfois détruite si la chaussure a été trop usée. Ainsi, aujourd’hui il n’y a pas d’autre choix que d’utiliser des opérateurs humains, ce qui n’est pas acceptable L’invention vient améliorer la situation PRÉSENTATION DE L’INVENTION La présente invention se rapporte donc selon un premier aspect à un procédé de classification d’un produit dans un système, en vue de son tri, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données d’un premier serveur connecté audit système d’étapes de : Obtention d’au moins une première image du dudit produit et une deuxième image représentant potentiellement ledit produit respectivement selon un premier point de vue et un deuxième point de vue différent du premier point vue, depuis des caméras dudit système ; Détection dudit produit en fonction du résultat de l’application d’un premier modèle de détection d’objet à la première image et d’un deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image ; Lorsque ledit produit est détecté, obtention d’un premier vecteur descriptif dudit produit et d’un deuxième vecteur descriptif dudit produit au moyen d’un premier modèle d’extraction de caractéristiques et d’un deuxième modèle d’extraction de caractéristiques respectivement appliqués sur la première image et la deuxième image ; Classification d’un vecteur long correspondant à une concaténation des premier et deuxième vecteurs descriptifs dudit produit, au moyen d’un modèle de classification. Selon des caractéristiques avantageuses et non limitatives : L’étape (b) comprend le calcul d’un premier score de détection par application du premier modèle de détection d’objet à la première image, et le calcul d’un deuxième score de détection par application du deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image. Le produit est détecté à l’étape (b) si le produit des premier et deuxième scores de détection est supérieur à un seuil prédéterminé. Les premier et deuxième modèles de détection d’objet sont des modèles de localisation d’objet, l’étape (b) comprenant en outre la localisation dudit produit dans les première et deuxième images, et le recadrage des première et deuxième images sur le produit localisé, l’étape (c) étant mise en œuvre sur les première et deuxième images recadrées. L’étape (b) comprend la détermination d’une première boite englobante du produit par application du premier modèle de localisation d’objet à la première image, et la détermination d’une deuxième boite englobante du produit par application du deuxième modèle de localisation d’objet à la deuxième image, le produit étant détecté à l’étape (b) seulement si la première et/ou la deuxième boite englobante du produit vérifie au moins un critère donné. Les premier et deuxième modèles de localisation d’objet sont des réseaux de neurones à convolution, en particulier de type YOLO. Le procédé comprend une étape (a0) d’entrainement desdits premier et deuxième modèles de détection d’objet, premier et deuxièmes modèles d’extraction de caractéristiques, et/ou modèle de classification, sur des première et deuxième bases d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue. L’étape (a0) comprend la génération d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue en insérant lesdites instances du produit dans des images vides selon lesdits premier et deuxième points de vue. Les premier et deuxième modèles d’extraction de caractéristiques sont des blocs d’extraction de caractéristiques de réseaux de neurones à convolution, en particulier de type Swin Transformer. Le modèle de classification est un réseau de neurones, en particulier de type perceptron. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un procédé de tri d’un produit dans un système, caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre du procédé de classification du produit selon le premier aspect, et une étape (e) du tri du produit par le système en fonction du résultat de ladite classification. Selon un troisième aspect, l’invention propose un serveur de classification d’un produit dans un système, en vue de son tri, le serveur étant caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données configurés pour : Obtenir au moins une première image du dudit produit et une deuxième image représentant potentiellement ledit produit respectivement selon un premier point de vue et un deuxième point de vue différent du premier point vue, depuis des caméras dudit système ; Détecter ledit produit en fonction du résultat de l’application d’un premier modèle de détection d’objet à la première image et d’un deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image ; Lorsque ledit produit est détecté, obtenir un premier vecteur descriptif dudit produit et d’un deuxième vecteur descriptif dudit produit au moyen d’un premier modèle d’extraction de caractéristiques et d’un deuxième modèle d’extraction de caractéristiques respectivement appliqués sur la première image et la deuxième image ; Classifier un vecteur long correspondant à une concaténation des premier et deuxième vecteurs descriptifs dudit produit, au moyen d’un modèle de classification. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un ensemble comprenant un serveur selon le troisième aspect et le système connectés. Selon un cinquième et un sixième aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de classification d’un produit dans un système, en vue de son tri ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel est enregistré un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect de classification d’un produit dans un système, en vue de son tri. PRÉSENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est un schéma d’un système pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; FIG. 2 la FIG. 2 représente un exemple d’image d’un produit selon un premier point de vue ; FIG. 2 la FIG. 2 représente un exemple d’image d’un produit selon un deuxième point de vue ; FIG. 3 la FIG. 3 est un logigramme illustrant les étapes d’un mode de réalisation du procédé selon l’invention ; FIG. 4 la FIG. 4 illustre schématiquement l’agencement des modèles utilisés ; FIG. 5 la FIG. 5 représente une exemple d’image de référence synthétique. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Architecture La présente invention concerne un procédé de classification d’un produit dans un système 1 tel que représenté sur la FIG. 1 , en particulier pour la mise en œuvre du tri dudit produit, en particulier pour son recyclage. Ledit produit peut être tout produit dont le tri est souhaité, en particulier un vêtement, et on prendra dans la suite de la description une chaussure, mais ce peut être tout type de produit, et notamment une pièce détachée, une marchandise en vrac, un déchet, etc. On comprend que le présent procédé est capable de classifier un grand nombre d’instances (i.e. exemplaires) dudit produit, présentés séquentiellement. A ce titre, ledit système 1 est typiquement de type convoyeur à bande (comme l’on voit sur la FIG. 1 ), c’est-à-dire qu’il comprend une bande transporteuse sans fin 10, déplaçant en continu des instances dudit produit, mais tout autre technique pourra être utilisée (le système 1 peut être à rouleaux, à godets, avoir des bras, voire même une cavité traversée par le produit en chute libre, etc.). Par classification, on entend l’affectation à chaque produit d’une classe parmi une pluralité de classes prédéterminées, par exemple correspondant à un modèle de chaussures. Le nombre de classes peut être très élevé, on peut avoir notamment des centaines de modèles de chaussures. Alternativement, la classe peut être relative à un matériau (ou combinaison de matériaux) ou directement une technique de recyclage possible du produit. Le présent procédé n’est limité à aucune stratégie de classification particulière. Par tri on entend la séparation des instances du produit selon le résultat de classification. A ce titre, ledit système 1 comprend préférentiellement des moyens de tri 13 du produit, par exemple des aiguillages, des portes, des actuateurs divers, ou encore des bras de préhension, etc. Les moyens de tri 13 permettent de placer ensemble les instances du produit d’une même classe (par exemples toutes les chaussures d’un même modèle), en vue de les recycler. A noter que le système 1 peut même être un système de recyclage et comprendre des moyens de recyclage des produits triés. Le système 1 comprend en outre des caméras 11, 12 pour observer ledit produit. De manière préférée, on a au moins une première caméra 11 permettant d’observer ledit produit selon un premier point de vue et une deuxième caméra 12 permettant d’observer ledit produit selon un deuxième point de vue différent du premier point vue. L’idée est d’observer le produit selon plusieurs angles de sorte à augmenter la qualité d’informations et faciliter sa classification. On comprend qu’à ce titre tous les exemplaires du produit dans le système 1 seront dans la mesure du possible placés sensiblement selon la même orientation, par exemple pointe vers l’avant sur la bande 10 comme dans le cas de la FIG. 1 , même si le procédé aura une certaine robustesse et sera capable de reconnaitre une chaussure qui aurait par exemple été posée à l’envers, notamment en prenant en compte un nombre de points de vue possibles supérieur à deux (on verra plus loin un exemple à huit points de vues possibles). Par exemple, le premier point de vue sera par-dessus le produit, et le deuxième point de vue sera sur un côté, ce qui donne des exemples d’images telles que visibles respectivement sur les figures 2a et 2b . A noter qu’il peut y avoir plus de deux points de vue et donc plus de deux caméras 11, 12. En particulier, comme expliqué avant jusqu’à huit points de vues pourraient être pris en compte, avec dans le cas d’une chaussure : Vue du côté gauche ; Vue de ¾ gauche ; Vue de face ; Vue de ¾ droite ; Vue de droite ; Vue du dessus ; Vue du dessus oblique. Le présent procédé est mis en œuvre par un premier serveur 2a qui peut faire partie du système 1, ou distant et connecté par un réseau 20 tel que le réseau internet. A noter qu’on peut avoir un même premier serveur 2a connecté à plusieurs systèmes 1. De manière avantageuse, on a un deuxième serveur 2b (qui est un équipement d’apprentissage comme on le verra), typiquement distant (i.e. dans le réseau 20), mais qui peut être confondu avec le premier serveur 2a. Chaque serveur 2a, 2b dispose de moyens de traitement de données 21a, 21b (typiquement un processeur) et de moyens de stockage de données 22a, 22b (une mémoire, par exemple un disque dur). Comme l’on verra, les moyens de traitement de données 22b du deuxième serveur 2b peuvent stocker une base de données d’apprentissage. Dans un souci de simplification, la base de données d’apprentissage est nommée « base d’apprentissage » dans la suite de la présente description. Procédé En référence à la FIG. 3 , le présent procédé est mis en œuvre par les moyens de traitement de données 21 du premier serveur 2a, et commence par une étape (a) d’obtention (depuis le système 1) d’au moins une première image dudit produit et une deuxième image représentant potentiellement ledit produit respectivement selon le premier point de vue et le deuxième point de vue différent du premier point vue, depuis les caméras 11, 12 dudit système 1. En d’autres termes, l’étape (a) comprend avantageusement l’acquisition de la première image du produit par la première caméra 11 et de la deuxième image du produit par la deuxième caméra 12, et la transmission au serveur 2a de la paire de la première image et de la deuxième image. Ces images sont dites « candidates » par opposition à des images « de référence » qui seront utilisées pour l’apprentissage de modèles. Le procédé comprend ensuite une étape (b) de détection dudit produit en fonction du résultat de l’application d’un premier modèle de détection d’objet à la première image et d’un deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image. Par détection, on entend identification du produit dans lesdites images, i.e. reconnaissance que les images représentent bien une occurrence du produit (et pas un autre objet). Selon un premier mode de réalisation, les étapes (a) et (b) sont répétées en boucle, en particulier à une fréquence donnée (notamment correspondant à une fréquence d’acquisition des caméras 11 et 12, par exemple toutes les 100 ms). L’idée est que les caméras 11, 12 acquièrent en permanence des paires d’images (i.e. filment) et les moyens 21a tentent d’y détecter le produit. La suite du procédé est mise en œuvre seulement lorsque le produit est détecté, car en effet il n’y a pas lieu de classifier des images dont on sait qu’elles ne représentent pas le produit. Ce mode de réalisation est particulièrement adapté à un convoyeur à bande sur lequel les instances de produit se déplacent en continu et ne se trouvent donc qu’à un moment précis au bon endroit devant les caméras 11, 12. Selon un deuxième mode de réalisation, les étapes (a) et (b) sont mises en œuvre après que le produit ait été mis en place à une position donnée, par exemple un fonctionnement discontinu avec des bras attrapant les instances du produit une à une. On sait alors que la paire d’images obtenue à l’étape (a) devrait représenter le produit, l’objectif de l’étape (b) est de le confirmer et de potentiellement localiser le produit. Dans tous les cas, les premier et deuxième modèles de détection d’objet peuvent être des modèles de localisation d’objet, en particulier des réseaux de neurones à convolution, par exemple de type YOLO (mais également R-CNN, Mobilenet, etc.), entraînés sur des bases d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue (et avantageusement d’autres points de vue comme évoqué avant, on discutera plus en détails plus loin l’apprentissage). L’homme du métier connait de nombreux réseaux de détection aptes à reconnaître un produit, et les deux modèles peuvent être différents ou identiques. Comme l’on voit dans la FIG. 4 , l’étape (b) comprend alors avantageusement en outre la localisation dudit produit dans les première et deuxième images, et le recadrage des première et deuxième images sur le produit localisé, la suite du procédé (étape (c)) étant mis en œuvre sur les première et deuxième images recadrées de sorte à les « standardiser » et faciliter leur classification. On peut en outre avoir des prétraitements comme du détourage, etc. A noter que ladite détection est en soi déjà une classification, car l’on classe ce que représente les images comme étant une occurrence du produit (i.e. une chaussure) mais d’une finesse inférieure à la classification qu’on attend ici. Par exemple YOLO est capable de reconnaître un objet comme étant une chaussure mais pas de reconnaître des centaines de modèles différents de chaussures, qui peuvent être très similaires. Comme l’on verra le présent procédé y parvient. On note que l’étape (b) est spécifique en ce qu’on a deux images et donc deux résultats de détection. Typiquement, l’étape (b) comprend le calcul d’un premier score de détection par application du premier modèle de détection d’objet à la première image, et le calcul d’un deuxième score de détection par application du deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image. Chaque score de détection est généralement une valeur entre 0 et 1 représentative de la probabilité de détection, et on a souvent un seuil de détection (par exemple 95%). Ainsi, on peut avoir des cas dans lequel un seul modèle de détection sur les deux qui détecterait le produit (le premier score est supérieur au seuil et le second score est inférieur au seuil). On pourra procéder de nombreuses manières différentes : Selon un premier mode classique, le produit est considéré détecté à l’étape à l’unanimité, i.e. si le produit est détecté dans chaque image (chaque modèle renvoie un score de détection supérieur au seuil individuel, par exemple 95%). Selon un deuxième mode, le produit est détecté à l’étape (b) si le produit des premier et deuxième scores de détection est supérieur à un seuil prédéterminé, par exemple 90%. Cela permet de ne pas écarter des cas où juste un modèle sur les deux renverrait un score légèrement inférieur au seuil individuel. A noter qu’on peut mettre en œuvre les deux modes en même temps, i.e. le produit est détecté à l’étape (b) dans l’un ou l’autres des cas (i.e. si chacun des premier et deuxième scores de détection est supérieur à un seuil individuel ou si le produit des premier et deuxième scores de détection est supérieur à un seuil commun). Selon un troisième mode, le produit est détecté à l’étape (b) si l’un du premier et deuxième scores de détection est supérieur à un seuil bas (par exemple 92%) et l’autre est supérieur à un seuil haut (par exemple 97%). C’est une mode « intermédiaire » entre les deux modes précédents en termes de sévérité. A noter qu’il peut également être mis en œuvre en même temps que l’un ou l’autre de ces modes. Selon un quatrième mode, potentiellement en combinaison avec l’un ou l’autre des modes précédents, lorsque les modèles de détection sont des modèles de localisation l’étape (b) comprend la détermination d’une première boite englobante du produit (« bounding box ») par application du premier modèle de détection d’objet à la première image, et le calcul d’une deuxième boite englobante du produit par application du deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image, et le produit est détecté à l’étape (b) seulement si la première et/ou la deuxième boite englobante vérifie au moins un critère, comme une taille minimale ou une position suffisamment centrée, pour éviter des détections tronquées qui pénaliseraient la suite de la classification. En d’autres termes, même si le produit est parfaitement détecté, on attend que la bounding box soit de qualité suffisante avant de lancer la suite du procédé. Dans le mode de réalisation préféré basé sur YOLO, on note les sorties des deux modèles de détection (localisation) ; [x11, y11, x21, y21, p1, c1] (première image) [x12, y12, x22, y22, p2, c2] (deuxième image) Avec : (x1i, y1i) les coordonnées (en termes de pixels) du coin supérieur-gauche de la bounding box (x2i, y2i) les coordonnées (en termes de pixels) du coin inférieur droit de la bounding box (on a 0 ≤ x1i ≤ x2i ≤ largeur image i, et 0 ≤ y1i ≤ y2i ≤ hauteur image i). pi le score de détection. ci la classe de l’objet détecté (potentiellement toujours 0 dans notre cas car une seule classe « chaussure » attendue). Dans le cas où l’un utiliserait le troisième mode et le quatrième mode en combinaison, la condition de déclenchement du trigger pour la classification (i.e. mise en œuvre de la suite du procédé) se formulerait comme : Si (p1 > seuil bas et p2 > seuil haut) OU (p1 > seuil haut et p2 > seuil bas) ET (x1i > position min 1 et/ou x2i > position min 2, par exemple milieu de l’image, ou équivalent sur les y1i et/ou y2i). Ensuite, lorsque ledit produit est détecté, le procédé comprend une étape (c) d’obtention d’un premier vecteur descriptif dudit produit et d’un deuxième vecteur descriptif dudit produit au moyen d’un premier modèle d’extraction de caractéristiques et d’un deuxième modèle d’extraction de caractéristiques respectivement appliqués sur la première image et la deuxième image (le cas échéant recadrées). De manière préférée, lesdits premier et deuxièmes modèle d’extraction de caractéristiques sont des blocs d’extraction de caractéristiques de réseaux neurones réalisant des tâches de vision (notamment de classification, de localisation, de segmentation, etc.), en particulier de type Swin Transformer (mais également VGG, encore YOLO, etc.) En effet tous ces réseaux ont d’abord un bloc d’extraction de caractéristiques, puis un bloc final d’encodage réalisant la tâche attendue à partir du vecteur de caractéristiques extrait. Par exemple, le bloc d’encodage de YOLO génère le vecteur [x1, y1, x2, y2, p, c] à partir du vecteur de caractéristiques. Ce vecteur de caractéristiques, ou « feature map » est une représentation haut niveau de l’image d’entrée. A noter que le bloc d’extraction de caractéristiques peut en pratique générer une matrice de caractéristiques, qu’on remet alors sous forme d’un vecteur en disposant à la suite les lignes. On verra plus loin comme on peut obtenir premier et deuxièmes modèle d’extraction de caractéristiques, mais à nouveau ils peuvent être identiques ou différents, et potentiellement pris directement sur étagère. L’intérêt de ne déclencher l’étape (c) qu’en cas de détection permet d’économiser des ressources, car les modèles d’extraction de caractéristiques sont bien plus lourds et longs à mettre en œuvre si l’on veut une fiabilité suffisante. Enfin, dans une étape (d) particulièrement originale, comme l’on voit dans la FIG. 4 le procédé comprend la classification d’un vecteur long correspondant à une concaténation des premier et deuxième vecteurs descriptifs dudit produit, au moyen d’un modèle de classification. En effet, on pourrait classifier directement chaque image (et combiner d’une façon ou d’une autre les résultats des deux classifications), mais comme expliqué la fiabilité est insuffisante pour une classification fine, par exemple au niveau de modèles de chaussures. En concaténant les deux vecteurs, on combine l’information des deux images d’une manière astucieuse, et alors on devient capable d’atteindre le niveau de fiabilité suffisant. Ledit modèle de classification utilisé peut être tout modèle apte à classifier un vecteur (puisqu’on a déjà réalisé l’extraction de caractéristiques), en particulier tout réseau de neurones à propagation avant, voire un simple perceptron, et pas nécessairement un réseau de neurones à convolution pour la vision. Entraînement Le procédé comprend avantageusement une étape préalable (a0) d’apprentissage (ou entraînement) desdits premier et deuxième modèles de détection d’objet, premier et deuxièmes modèles d’extraction de caractéristiques, et/ou modèle de classification étant entraînés sur des première et deuxième bases d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue, en particulier mise en œuvre par les moyens de traitement 21b du deuxième serveur 2b, le modèle étant ensuite chargé sur le premier serveur 2a. On rappelle que le deuxième serveur 2b peut être confondu avec le premier serveur 2a. Ces images de références sont associées en ensemble d’images représentant la même instance du produit selon divers points de vue (au moins une paire selon le premier et le deuxième point de vue) et sont déjà classifiées, c’est-à-dire qu’on sait qu’elles représentent le produit et elles sont associés à un résultat de classification attendu (vérité-terrain), qui est naturellement le même pour toutes les images d’un même ensemble. En particulier : les premier et deuxième modèles de détection d’objet peuvent être pré entrainés (ou entièrement entraînés) sur des bases publiques. Alternativement ou en complément, on les entraîne (c’est du fine-tuning si les modèles sont déjà pré-entraînés) sur les images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue. Les premier et deuxième modèles peuvent être identiques et entrainés sur toutes les images de références (y compris selon des points de vue supplémentaires – jusqu’à huit points de vue) pour améliorer leur robustesse, ou entraînés plus spécifiquement sur les images de référence correspondant au point de vue associé (i.e. premier point de vue pour le premier modèle de détection et deuxième point de vue pour le deuxième modèle de détection) pour améliorer leur précision. En ce qui concerne les premier et deuxièmes modèles d’extraction de caractéristiques, on rappelle qu’il s’agit typiquement du bloc d’extraction de caractéristiques de modèles complets (comprenant en outre un bloc final d’encodage). Ce sont ces modèles plus complets qui sont en pratique entraînés, et ce de manière similaire aux modèles de détection : ils peuvent être également pré entrainés (ou entièrement entraînés) sur des bases publiques (pour une tache quelconque telle que classification, détection, segmentation, etc.). Alternativement ou en complément, on les entraîne (c’est du fine-tuning si les modèles sont déjà pré-entraînés) sur les images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue, cette fois spécifiquement dans la tâche de classification. A nouveau les deux modèles peuvent être identiques et entrainés sur toutes les images de références (y compris selon des points de vue supplémentaires – jusqu’à huit points de vue) pour améliorer leur robustesse, ou entraînés plus spécifiquement sur les images de référence correspondant au point de vue associé (i.e. premier point de vue pour le premier modèle d’extraction de caractéristiques et deuxième point de vue pour le deuxième modèle d’extraction de caractéristiques) pour améliorer leur précision. On récupère au final les modèles d’extraction de caractéristiques en supprimant le bloc d’encodage du modèle complet entraîné. le modèle de classification requiert la base d’images de référence : préférentiellement on fixe les poids des modèles d’extractions de caractéristiques, pour chaque paire/ensemble d’images de référence (représentant la même instance du produit selon les premier et deuxième point de vue – mais à nouveau potentiellement d’autres points de vue) en construisant le vecteur long correspondant, et on entraîne le modèle de classification à prédire le résultat de classification attendu pour ces images de référence. De manière particulièrement préférée, l’étape (a0) comprend la génération d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue en insérant lesdites instances du produit dans des images vides selon lesdits premier et deuxième points de vue, i.e. la création d’images de référence synthétique. On peut naturellement alternativement ou en complément générer des images de référence « authentiques » en disposant de nombreuses instances du produit dans le système 1 et en utilisant les caméras 11, 12, mais cela est long en particulier si l’on veut une classification fine notamment au niveau du modèle de chaussure, car il faut beaucoup d’images de référence. Ainsi, en référence à la FIG. 5 , on peut simplement prendre en photo les instances du produit sur un fond quelconque (en particulier un fond neutre par exemple blanc ou vert) selon les divers points de vue (notamment les huit points de vue évoqués), préférentiellement de manière standardisée en termes de conditions de prise de vue (éclairage, etc.), ce qui peut être fait simplement et partout, sans disposer du système. Ensuite, connaissant réellement les premier et deuxième points de vue du système 1, on sélectionne parmi les images selon les huit points de vue ceux qui correspondent aux premier et deuxième points de vue, on détoure le produit (i.e. on supprime le fond neutre et on extrait la partie de l’image qui représente le produit), et on l’incruste sur l’image vide (voir le résultat en partie de droite de la FIG. 5 ). A noter que « l’image vide » peut être un fond uni, ou bien une image d’une caméra 11, 12 en l’absence du produit, représentant alors le système 1 « vide ». Dans tous les cas on peut utiliser des techniques d’augmentation pour multiplier le nombre d’images de références synthétiques et/ou authentiques. Serveur Selon un deuxième aspect, l’invention concerne le procédé de tri d’un produit dans le système 1 (connecté au premier serveur 2a). Comme expliqué il comprend la mise en œuvre du procédé de classification du produit selon le premier aspect (étapes (a)-(d)), puis une étape (e) du tri du produit par le système 1 en fonction du résultat de ladite classification, notamment en utilisant des moyens de tri 13 du système 1, par exemple des aiguillages, des portes, des actuateurs divers, ou encore des bras de préhension, etc. Selon un aspect supplémentaire, l’invention peut même concerner le procédé de recyclage d’un produit dans le système 1, si le système 1 est adapté pour. A ce titre, le procédé comprend en outre une étape (f) de recyclage du produit trié, chaque classe de produit étant associé à une technique de recyclage adaptée (et donc les produits triés pouvant tous ensemble subir la même technique adaptée). Serveur Selon un troisième aspect, l’invention concerne le premier serveur 2a pour la mise en œuvre du procédé selon le premier aspect. Ainsi, ce premier serveur 2a comprend comme expliqué au moins des moyens de traitement de données 21a et une mémoire 22a. Il s’agit typiquement d’un serveur de classification d’un produit dans un système 1, potentiellement intégré audit système. Les moyens de traitement de données 21a sont configurés pour mettre en œuvre des étapes consistant à : Obtenir au moins une première image du dudit produit et une deuxième image représentant potentiellement ledit produit respectivement selon un premier point de vue et un deuxième point de vue différent du premier point vue, depuis des caméras 11, 12 dudit système 1 ; Détecter ledit produit en fonction du résultat de l’application d’un premier modèle de détection d’objet à la première image et d’un deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image ; Lorsque ledit produit est détecté, obtenir un premier vecteur descriptif dudit produit et d’un deuxième vecteur descriptif dudit produit au moyen d’un premier modèle d’extraction de caractéristiques et d’un deuxième modèle d’extraction de caractéristiques respectivement appliqués sur la première image et la deuxième image ; Classifier un vecteur long correspondant à une concaténation des premier et deuxième vecteurs descriptifs dudit produit, au moyen d’un modèle de classification Selon un quatrième aspect, l’invention propose un ensemble comprenant ledit premier serveur 2a, ainsi qu’au moins un système 1 connecté (via le réseau 20). Avantageusement ledit système comprend également le deuxième serveur 2b, connecté au premier serveur 2a toujours via le réseau 20. Le deuxième serveur 2b comprend des moyens de traitement de données 21b configurés pour mettre en œuvre l’apprentissage desdits premier et deuxième modèles de détection d’objet, premier et deuxièmes modèles d’extraction de caractéristiques, et/ou modèle de classification, sur des première et deuxième bases d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue. A nouveau, le système 1 et/ou le premier serveur 2a et/ou le deuxième serveur 2b peuvent être confondus. Produit programme d’ordinateur Selon un cinquième et un sixième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution (sur les moyens de traitement de donnés 21a du premier serveur 2a) d’un procédé selon le premier aspect de classification d’un produit dans un système 1, en vue de son tri, ainsi que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (par exemple les moyens de stockage de données 22a du premier serveur 2a) sur lequel on trouve ce produit programme d’ordinateur. Procédé de classification d’un produit dans un système (1), en vue de son tri, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (21a) d’un premier serveur (2a) connecté audit système (1) d’étapes de : Obtention d’au moins une première image du dudit produit et une deuxième image représentant potentiellement ledit produit respectivement selon un premier point de vue et un deuxième point de vue différent du premier point vue, depuis des caméras (11, 12) dudit système (1) ; Détection dudit produit en fonction du résultat de l’application d’un premier modèle de détection d’objet à la première image et d’un deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image ; Lorsque ledit produit est détecté, obtention d’un premier vecteur descriptif dudit produit et d’un deuxième vecteur descriptif dudit produit au moyen d’un premier modèle d’extraction de caractéristiques et d’un deuxième modèle d’extraction de caractéristiques respectivement appliqués sur la première image et la deuxième image ; Classification d’un vecteur long correspondant à une concaténation des premier et deuxième vecteurs descriptifs dudit produit, au moyen d’un modèle de classification. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape (b) comprend le calcul d’un premier score de détection par application du premier modèle de détection d’objet à la première image, et le calcul d’un deuxième score de détection par application du deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image. Procédé selon la revendication 2, dans lequel le produit est détecté à l’étape (b) si le produit des premier et deuxième scores de détection est supérieur à un seuil prédéterminé. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel les premier et deuxième modèles de détection d’objet sont des modèles de localisation d’objet, l’étape (b) comprenant en outre la localisation dudit produit dans les première et deuxième images, et le recadrage des première et deuxième images sur le produit localisé, l’étape (c) étant mise en œuvre sur les première et deuxième images recadrées. Procédé selon l’une des revendications 2 et 3 en combinaison avec la revendication 4, dans lequel l’étape (b) comprend la détermination d’une première boite englobante du produit par application du premier modèle de localisation d’objet à la première image, et la détermination d’une deuxième boite englobante du produit par application du deuxième modèle de localisation d’objet à la deuxième image, le produit étant détecté à l’étape (b) seulement si la première et/ou la deuxième boite englobante du produit vérifie au moins un critère donné. Procédé selon l’une des revendications 4 et 5, dans lequel les premier et deuxième modèles de localisation d’objet sont des réseaux de neurones à convolution, en particulier de type YOLO. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, comprenant une étape (a0) d’entrainement desdits premier et deuxième modèles de détection d’objet, premier et deuxièmes modèles d’extraction de caractéristiques, et/ou modèle de classification, sur des première et deuxième bases d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l’étape (a0) comprend la génération d’images de référence représentant une pluralité d’instances du produit respectivement selon lesdits premier et deuxième points de vue en insérant lesdites instances du produit dans des images vides selon lesdits premier et deuxième points de vue. Procédé selon l’une des revendication 1 à 8, dans lequel les premier et deuxième modèles d’extraction de caractéristiques sont des blocs d’extraction de caractéristiques de réseaux de neurones à convolution, en particulier de type Swin Transformer. Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, dans lequel le modèle de classification est un réseau de neurones, en particulier de type perceptron. Procédé de tri d’un produit dans un système (1), caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre du procédé de classification du produit selon l’une des revendications 1 à 10, et une étape (e) du tri du produit par le système (1) en fonction du résultat de ladite classification. Serveur (2a) de classification d’un produit dans un système (1), en vue de son tri, le serveur (2a) étant caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données (21a) configurés pour : Obtenir au moins une première image du dudit produit et une deuxième image représentant potentiellement ledit produit respectivement selon un premier point de vue et un deuxième point de vue différent du premier point vue, depuis des caméras (11, 12) dudit système (1) ; Détecter ledit produit en fonction du résultat de l’application d’un premier modèle de détection d’objet à la première image et d’un deuxième modèle de détection d’objet à la deuxième image ; Lorsque ledit produit est détecté, obtenir un premier vecteur descriptif dudit produit et d’un deuxième vecteur descriptif dudit produit au moyen d’un premier modèle d’extraction de caractéristiques et d’un deuxième modèle d’extraction de caractéristiques respectivement appliqués sur la première image et la deuxième image ; Classifier un vecteur long correspondant à une concaténation des premier et deuxième vecteurs descriptifs dudit produit, au moyen d’un modèle de classification. Ensemble comprenant un serveur (2a) selon la revendication 12 et le système (1) connectés. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 de classification d’un produit dans un système (1), en vue de son tri, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel est enregistré un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 de classification d’un produit dans un système (1), en vue de son tri.