FR 3156964 A1 20250620 FR 2314481 A 20231219 L’invention concerne un procédé de détection d’au moins une zone sinistrée sur une image d'une pièce, comprenant les étapes suivantes : a. acquisition d'une image d’entrée (1) de ladite pièce concernée ; b. découpage d’au moins une partie de ladite image d’entrée (1) en imagettes par recadrage, sans normalisation de la taille ni de l’orientation ; c. utilisation d'une base de données d'images de pièces dans lesquelles des imagettes sont annotées pour fournir des exemples de transitions entre zones saines et de zones sinistrées ; d. traitement des imagettes au moyen d’un réseau de neurones de convolution basé sur l'architecture FR-CCN Resnet 150 pour détecter des anomalies dans la texture de ladite image d’entrée, en exploitant des caractéristiques locales des imagettes, ledit réseau de neurones ayant été entrainé au moyen de ladite base de données ; et e. identification, par ledit réseau de neurones de convolution, des transitions (2) entre des textures sinistrées (3) et saines (4) sur ladite image d’entrée, les transitions (2) étant déterminées et extraites automatiquement des imagettes par le processus d'apprentissage et les couches de convolution dudit réseau de neurones de convolution. Figure pour l’abrégé : Fig 1 PROCEDE DE DETECTION DE ZONES SINISTREES SUR UNE IMAGE D’UNE PIECE AU MOYEN D’UN RESEAU DE NEURONES DE CONVOLUTION Domaine de l’invention L'invention concerne un procédé permettant de détecter au moins une zone sinistrée sur une image d’une pièce, par exemple une pièce d'un appartement, d'une maison ou d'un local industriel. Pour ce faire, l'invention vise plus précisément un procédé de détection de zones sinistrée mettant en œuvre un réseau de neurones de convolution, c'est-à-dire un algorithme spécifique d'intelligence artificielle permettant de réaliser une identification d’une image ou d’un flux d’images. Le but de l'invention est de limiter le taux d’erreur sur la détection de zones sinistrées. L’invention trouve une application particulièrement avantageuse pour détecter automatiquement la surface d’un sinistre et faciliter l'évaluation des sinistres pour un expert. Etat de la technique La détection de sinistres, en particulier dans les pièces d'un bâtiment, est un enjeu majeur pour les propriétaires de biens immobiliers, les compagnies d'assurance et les professionnels de la réparation. Historiquement, cette détection a été principalement réalisée par inspection visuelle d’experts, qui évaluent les dommages et estiment les coûts de réparation. Cependant, cette méthode est souvent longue, coûteuse et peut manquer des dommages moins visibles. Avec l'avènement des technologies de l'information, plusieurs solutions automatisées ont été proposées. Parmi celles-ci, des systèmes basés sur des images ou des vidéos ont été suggérés pour détecter automatiquement les dommages dans les pièces. Ces systèmes se basent souvent sur des algorithmes traditionnels de traitement d'images pour identifier les zones endommagées. Récemment, avec la popularité croissante de l'intelligence artificielle (IA) et des réseaux de neurones, des solutions basées sur ces technologies ont été développées. Ces solutions se fondent sur l'apprentissage automatique pour identifier et classifier les dommages sur la base de vastes ensembles de données d'images. Cependant, malgré ces avancées, de nombreux défis subsistent. La variabilité des formes, des couleurs et des textures des zones sinistrées rend difficile leur détection précise. De plus, la plupart des solutions existantes ne parviennent pas à détecter les transitions subtiles entre les zones sinistrées et non sinistrées, ce qui peut conduire à des détections inexactes. Par exemple, le document CN113177519A décrit une méthode d'évaluation de la saleté et du désordre dans une cuisine basée sur l'estimation de la densité. Bien que cette méthode utilise un réseau de neurones pour évaluer l'état de la cuisine, elle est spécifiquement conçue pour détecter la saleté et le désordre plutôt que les dommages tels que les dégâts des eaux ou les fissures. Ainsi, il existe un besoin réel d'améliorer la précision et la robustesse des systèmes de détection des sinistres, en particulier dans le contexte des pièces d'un bâtiment, tout en automatisant davantage le processus. L'invention vise à surmonter les limites des techniques actuelles de détection des sinistres dans les pièces d'un bâtiment en utilisant une approche combinant une architecture spécifique de réseau de neurones et une stratégie de découpage en imagettes. A cet effet, l’invention vise un procédé de détection d’au moins une zone sinistrée sur une image d'une pièce, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : a. acquisition d'une image d’entrée de ladite pièce concernée ; b. découpage d’au moins une partie de ladite image d’entrée en imagettes par recadrage, sans normalisation de la taille ni de l’orientation ; c. utilisation d'une base de données d'images de pièces dans lesquelles des imagettes sont annotées pour fournir des exemples de transitions entre zones saines et de zones sinistrées ; d. traitement des imagettes au moyen d’un réseau de neurones de convolution basé sur l'architecture FR-CCN Resnet 150 pour détecter des anomalies dans la texture de ladite image d’entrée, en exploitant des caractéristiques locales des imagettes, ledit réseau de neurones ayant été entrainé au moyen de ladite base de données ; et e. identification, par ledit réseau de neurones de convolution, des transitions entre des textures sinistrées et saines sur ladite image d’entrée, les seuils et transitions étant déterminées et extraites automatiquement des imagettes par le processus d'apprentissage et les couches de convolution dudit réseau de neurones de convolution. Grâce à ces dispositions, les zones sinistrées peuvent être détectées de façon fiable, sans nécessiter une quantité importante de calculs. Les imagettes peuvent présenter une définition comprise entre 1/10 ème et 1/1000 ème de la définition de l’image d’entrée, ce qui est un mode de réalisation simple et efficace de l’invention. Après l’étape de découpage des imagettes, toutes les imagettes peuvent la même définition, et former des lignes et des colonnes d’imagettes dans l’image d’entrée, le taux de recouvrement entre deux imagettes consécutives sur une ligne et/ou une colonne étant compris entre 5 et 25%, ce qui est un mode de réalisation particulièrement fiable et donnant des résultats reproductibles. Ladite identification des transitions peut inclure une classification du type de sinistre parmi une liste prédéfinie, ce qui permet de traiter ce sinistre de façon plus efficace. Ledit procédé peut comporter également une étape d’agglomération de plusieurs transitions identifiées pour identifier une zone sinistrée, ce qui permet d’avoir une information sur la taille du sinistre dans l’image d’entrée. L’image d’entrée peut comporter un objet de dimension connue, et la surface du sinistre peut être estimée en comparant les dimensions de la zone sinistrée et dudit objet sur l’image d’entrée, ce qui permet d’avoir une information sur la taille réelle du sinistre. Ladite identification des transitions inclut une classification de l'importance ou de la gravité des sinistres sur une échelle prédéfinie, ce qui permet de traiter ce sinistre de façon plus efficace. Ladite base de données d'images comprend plus de 50 000 images de pièces annotées, ce qui procure une bonne fiabilité à l’invention. La présente invention et ses avantages apparaîtront mieux dans la description suivante de plusieurs modes de réalisation donnés à titre d'exemples non limitatifs, en référence aux dessins annexés, dans lesquels : FIG. 1 La FIG. 1 est une vue schématique d’une image sur laquelle a été détectée une zone sinistrée selon un procédé de détection selon un mode de réalisation préféré de l’invention. Au sens de l’invention, une « imagette » correspond à une portion de l’image d’entrée 1 de plus faible dimension. Par exemple, les imagettes présentent une définition, c’est-à-dire un nombre total de pixels, comprise entre 1/10 ème et 1/1000 ème de la définition de l’image d’entrée 1. Ce rapport dépend notamment de la définition de l’image d’entrée 1. Suite à des recherches approfondies et des observations rigoureuses, il a été découvert que l'utilisation conjointe de ces deux éléments - l'architecture spécifique du réseau de neurones et le découpage en imagettes - permet d'obtenir des taux de détection nettement améliorés, surpassant les performances des systèmes basés sur des réseaux de neurones traditionnels. Plus précisément, ces améliorations inattendues dans la détection des sinistres sont attribuées à la capacité de cette approche combinée à capter et à identifier avec précision les transitions 2 subtiles entre les zones sinistrées et non sinistrées. L'architecture spécifique du réseau de neurones, basée sur l'architecture FR-CCN Resnet 150, s’est montré particulièrement efficace pour traiter des imagettes sans normalisation de la taille ou de l'orientation. Cette optimisation permet au réseau d'apprendre et d'identifier des caractéristiques locales pertinentes sur les imagettes, renforçant ainsi la détection des anomalies. La stratégie de découpage en imagettes permet d'extraire des zones plus petites et plus maniables de l'image d'entrée 1. Ces imagettes sont ensuite traitées individuellement par le réseau de neurones, permettant une évaluation plus détaillée et ciblée de chaque partie de l'image. En combinant ces deux éléments essentiels, l'invention capitalise sur les forces respectives de l'architecture spécifique du réseau de neurones et de la stratégie de découpage en imagettes pour fournir un système de détection de sinistres de premier ordre, capable de détecter avec précision et fiabilité des sinistres là où d'autres systèmes peuvent échouer. En conséquence, cette invention offre une solution novatrice et efficace aux défis techniques associés à la détection automatique des sinistres, répondant ainsi aux besoins non satisfaits des propriétaires de biens immobiliers, des compagnies d'assurance et des professionnels de la réparation. Dans un mode de réalisation préféré, avant le découpage d’au moins une partie de l’image d’entrée 1 en imagettes, et si la définition de l’image d’entrée 1 ne correspond pas à une définition fixe prédéfinie, la définition de l’image d’entrée 1 est modifiée afin de parvenir à la définition fixe prédéfinie. Les images utilisées pour entraîner l’algorithme subissent alors également ce traitement. La définition fixe prédéfinie peut par exemple être de 600x600 pixels, cet exemple n’étant pas limitatif, ces valeurs pouvant varier suivant les applications et le type d’images d’entrée 1 utilisées. Ensuite, un prétraitement peut être effectué pour détecter une ou plusieurs régions d’intérêt dans l’image d’entrée 1. Ces régions d’intérêt sont classifiées, et leurs frontières (coordonnées des « bounding box ») sont déterminées par régression, selon une méthode connue, par exemple de type RPN (« Region Proposal Network »). Lors de l’étape de découpage d’au moins une partie de l’image d’entrée 1 en imagettes, la totalité de l’image d’entrée 1 peut être découpée, ou seulement une ou plusieurs régions d’intérêt. Chaque imagette peut se voir attribuer les attributs suivants : un identifiant, et des attributs de position permettant de le situer dans l’image d’entrée 1. Les attributs de position comportent par exemple les coordonnées de quatre points correspondant aux quatre coins de l’imagette, ou les coordonnées de deux points correspondant à deux coins opposés de l’imagette, ou encore les coordonnées d’un seul point correspondant à un coin de l’imagette, si les dimensions de l’imagette sont connues. Les imagettes sont de préférence de taille fixe, c’est-à-dire que toutes les imagettes ont la même définition, par exemple 30x30 pixels cet exemple n’étant pas limitatif, ces valeurs pouvant varier suivant les applications et le type d’images d’entrée 1 utilisées. Le ratio entre les définitions des imagettes et la définition de l’image d’entrée 1 peut être compris entre 1/100 et 1/1000, et peut être ajusté suivant le type d’image d’entrée 1 utilisé. Lors de l’étape de découpage de l’image d’entrée 1 en imagettes, les imagettes peuvent être définies sous forme d’une grille, et former des lignes et des colonnes. Les imagettes adjacentes comportent une partie commune de l’image d’entrée 1, le taux de recouvrement étant par exemple compris entre 5 et 25%. Par exemple, si les imagettes ont une définition de 30x30 pixels, et que le taux de recouvrement est de 10%, les trois colonnes de pixels situées à gauche, respectivement à droite, d’une imagette donnée, font également partie de l’imagette située immédiatement à sa droite, respectivement à sa gauche, et les trois lignes de pixels situées en haut, respectivement en bas, de l’imagette donnée, font également partie de l’imagette située immédiatement au-dessus, respectivement en-dessous. Lors de la phase d’entraînement du réseau de neurones, les images sont annotées, de préférence par un expert qui détermine manuellement les zones de transition 2 sur les images de la base de données d’entraînement. L’objectif est d’annoter les transitions 2 entre zones sinistrées et zones saines, ce qui représente plusieurs annotations pour un seul sinistre. La base de données d’images utilisée pour l’entraînement du réseau de neurones peut comprendre plusieurs milliers d’images, de préférence au moins 50 000 images de pièces annotées. Ce volume permet un entraînement efficace, et un taux d’erreur faible du traitement par le réseau de neurones de nouvelles images d’entrées 1. L’annotation des images de la base de données comporte de préférence une information concernant le type de sinistre parmi une liste prédéfinie, par exemple : dégât des eaux, fissure, moisissure. Ainsi, lors de son traitement de l’image d’entrée 1, le réseau de neurones est apte à détecter des transitions 2 entre zones sinistrées et zones saines, et à fournir en plus l’information du type de sinistre. Après l’étape d’identification des transitions 2 entre des textures sinistrées 3 et saines 4 sur ladite image d’entrée 1, le procédé selon l’invention comporte de préférence une étape d’agglomération de plusieurs transitions 2 identifiées, afin d’identifié une zone sinistrée. Cette agglomération se fait selon un algorithme dans lequel les transitions se trouvant suffisamment proches sont agglomérées, en utilisant par exemple un seuil de distance en pixels. Il peut également être prévu que l’agglomération n’est autorisée qu’en cas de transitions 2 concernant des sinistres de même type. Une fois un sinistre identifié, le procédé de détection peut comporter une étape d’estimation de sa surface. Afin de passer à une échelle de pixels à une échelle métrique, il peut être prévu d’inclure dans la capture de l’image d’entrée 1 la présence d’un objet de référence. Le procédé de détection comporte alors une étape de recherche sur l’image d’entrée 1 de l’objet de référence, par exemple par des techniques de traitement d’image connues, et de calcul d’une échelle en fonction du nombre de pixels occupé par l’objet de référence sur l’image d’entrée 1. L’objet de référence peut être par exemple une pièce de monnaie standard, dont le diamètre est connu. Si ce diamètre est par exemple égal à 22 mm, et que la taille de la pièce sur l’image d’entrée 1 est de 20 pixels, on peut déterminer que l’échelle de l’image d’entrée 1 est de 1,1 mm par pixels. Le procédé de détection peut comporter une étape de classification de l’importance ou de la gravité des sinistres, sur une échelle prédéfinie. Cette étape de classification peut être réalisée à l’intérieur du réseau de neurones, ou par un algorithme séparé. Cette classification peut être réalisée en prenant en compte les dimensions du sinistre, par exemple en nombre de pixels, ou la surface réelle déterminée tel que décrit ci-dessus. Le type de sinistre peut également être pris en compte et mis en relation avec sa surface, afin de déterminer la gravité. Procédé de détection d’au moins une zone sinistrée sur une image d'une pièce, caractérisé en ce qu 'il comprend les étapes suivantes : a. acquisition d'une image d’entrée (1) de ladite pièce concernée ; b. découpage d’au moins une partie de ladite image d’entrée (1) en imagettes par recadrage, sans normalisation de la taille ni de l’orientation ; c. utilisation d'une base de données d'images de pièces dans lesquelles des imagettes sont annotées pour fournir des exemples de transitions entre zones saines et de zones sinistrées ; d. traitement des imagettes au moyen d’un réseau de neurones de convolution basé sur l'architecture FR-CNN Resnet 150 pour détecter des anomalies dans la texture de ladite image d’entrée, en exploitant des caractéristiques locales des imagettes, ledit réseau de neurones ayant été entrainé au moyen de ladite base de données ; et e. identification, par ledit réseau de neurones de convolution, des transitions (2) entre des textures sinistrées (3) et saines (4) sur ladite image d’entrée, les transitions (2) étant déterminées et extraites automatiquement des imagettes par le processus d'apprentissage et les couches de convolution dudit réseau de neurones de convolution. Procédé de détection de zones sinistrées sur une image d’une pièce selon la revendication 1, dans lequel les imagettes présentent une définition comprise entre 1/10 ème et 1/1000 ème de la définition de l’image d’entrée. Procédé de détection de zones sinistrées sur une image d’une pièce selon la revendication 1 ou 2, dans lequel après l’étape de découpage des imagettes, toutes les imagettes ont la même définition, et forment des lignes et des colonnes d’imagettes dans l’image d’entrée, le taux de recouvrement entre deux imagettes consécutives sur une ligne et/ou une colonne étant compris entre 5 et 25%. Procédé de détection de zones sinistrées sur une image d’une pièce selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel ladite identification des transitions (2) inclut une classification du type de sinistre parmi une liste prédéfinie. Procédé de détection de zones sinistrées sur une image d’une pièce selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel ledit procédé comporte également une étape d’agglomération de plusieurs transitions (2) identifiées pour identifier une zone sinistrée. Procédé de détection de zones sinistrées sur une image d’une pièce selon la revendication 5, dans lequel l’image d’entrée comporte un objet de dimension connue, et la surface du sinistre est estimée en comparant les dimensions de la zone sinistrée et dudit objet sur l’image d’entrée. Procédé de détection de zones sinistrées sur une image d’une pièce selon l’une des revendications 1 à 6, dans lequel ladite identification des transitions inclut une classification de l'importance ou de la gravité des sinistres sur une échelle prédéfinie. Procédé de détection de zones sinistrées sur une image d’une pièce selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel ladite base de données d'images comprend plus de 50 000 images de pièces annotées.