FR 3164808 A1 20260123 FR 2407887 A 20240718 Procédé mis en œuvre par au moins une première unité de calcul, le procédé comprenant : une fourniture, à partir d'au moins deux images 2D d’un environnement 3D comprenant un objet 3D, les images 2D étant acquises par des capteurs dont les poses relatives entre eux sont fixes, d’au moins une probabilité associée à au moins une classe de l’objet 3D représentative d’une occupation par l’objet 3D dans un volume élémentaire d’un maillage spatial de l’environnement 3D. Figure de l’abrégé : Figure 1 Procédé automatique de reconnaissance et localisation en 3D d’objets La présente divulgation relève du domaine de la reconnaissance et/ou la localisation en 3D d’objets. Elle concerne plus précisément un procédé de reconnaissance et/ou de localisation en 3D d’objets, un procédé d’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle, ainsi que des unités de calcul, systèmes, programmes d’ordinateur et dispositifs correspondants. Les procédés connus d’identification et de localisation d’objets dans un environnement réel reposent souvent sur des techniques de vision par ordinateur qui nécessitent une calibration complexe des capteurs et une modélisation précise de l'environnement. Il est notamment connu d’utiliser un modèle d’intelligence artificielle pour détecter des objets dans une image 2D issue d’une caméra RGB et de s’appuyer ensuite sur une modélisation 3D complète de l’environnement pour faire le lien entre les objets détectés sur l’image et leur position réelle dans l’environnement. Ces procédés connus présentent des limitations significatives. Ils requièrent de connaître à l'avance les positions des pièces à détecter, ce qui rend la détection inefficace si les pièces bougent. De plus, la création de bases de données réelles et annotées pour l'entraînement du modèle d’intelligence artificielle est une tâche fastidieuse et coûteuse, nécessitant soit beaucoup de temps (environ 3 minutes par image en moyenne pour certaines méthodes manuelles), soit une infrastructure spécialisée complexe et coûteuse. Il existe un besoin pour des solutions plus flexibles et robustes, capables de fonctionner dans des environnements dynamiques sans nécessiter une modélisation complète préalable. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Selon un aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par au moins une première unité de calcul, le procédé comprenant : une fourniture, à partir d'au moins deux images 2D d’un environnement 3D comprenant un objet 3D, les images 2D étant acquises par des capteurs dont les poses relatives entre eux sont fixes, d’au moins une probabilité associée à au moins une classe de l’objet 3D représentative d’une occupation par l’objet 3D d’au moins un volume élémentaire d’un maillage spatial de l’environnement 3D. Selon les modes de réalisation, l’environnement 3D et l’objet 3D peuvent être réels ou virtuels. La technique proposée aide ainsi à identifier et à retrouver les positions et/ou orientations dans l’espace des objets dont la forme et/ou les dimensions sont connues à partir de flux de plusieurs caméras, même si les objets bougent dans l’espace, sans nécessiter une modélisation complète de l'environnement. En fournissant au moins une probabilité associée à la classe de l’objet et à son occupation dans un volume élémentaire du maillage spatial, le procédé aide à déterminer la position précise de l’objet dans l’espace 3D, à partir des images fournies. Cette approche est différente de celles qui se contentent de localiser l'objet dans une image 2D ou qui nécessitent une modélisation préalable de l'environnement lui-même. Ainsi, elle permet une meilleure adaptabilité et précision dans des environnements variés et dynamiques. Ainsi, le procédé proposé peut contribuer à une meilleure fiabilité de systèmes de surveillance et de gestion des objets dans divers environnements, réels ou virtuels, par exemple industriels, logistiques ou de production. En aidant à savoir où se trouve l'objet dans l'espace 3D, à partir des seules images fournies en entrée, le procédé proposé peut participer à faciliter la gestion des stocks dans un entrepôt, et/ou le suivi des produits en temps réel sur une ligne de production, ou encore à faciliter la navigation et la manipulation d'objets par des robots dans des environnements complexes. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres. Dans un exemple, l’au moins une probabilité représente en outre une probabilité de position et/ou d’orientation de l’objet 3D. Cela permet d'aider à affiner la localisation de l'objet dans l'espace et d'améliorer la pertinence des actions automatisées basées sur cette localisation. Dans un exemple, l’environnement est un environnement réel et le procédé comprend une génération d’un jumeau numérique de l’environnement réel, le jumeau numérique tenant compte de l’au moins une probabilité. Le jumeau numérique offre une vue en temps réel de l'environnement surveillé, facilitant ainsi la prise de décision automatique ou par un opérateur ou utilisateur. Dans un exemple, les images 2D sont issues de flux vidéo acquis par les capteurs et le procédé est mis en œuvre pour plusieurs jeux d’images 2D acquises dans une même fenêtre temporelle (simultanément ou quasi-simultanément par exemple) par les capteurs. Un tel traitement de flux continus d’images permet de fournir une mise à jour en temps réel des positions et des orientations des objets dans l’environnement. Dans un exemple, le procédé comprend un suivi d’une position et/ou d’une orientation de l’objet 3D tenant compte des probabilités obtenues. Le suivi, qui peut par exemple être effectué en temps réel, peut aider à améliorer la précision et la fiabilité des systèmes automatisés dans des environnements dynamiques. Dans un exemple, le maillage spatial est relatif à une première position d’au moins un premier des capteurs. Par exemple, le maillage spatial peut avoir pour origine cette première position. Dans un exemple, le procédé comprend une détermination de la position de l’objet 3D dans l’environnement 3D à partir de l’au moins une probabilité et de la position de l’au moins un des capteurs. Selon un autre aspect, il est proposé un procédé mis en œuvre par au moins une seconde unité de calcul, le procédé comprenant : une obtention de vues 2D d’au moins un objet 3D, les vues étant acquises ou générées depuis des points de vue relatifs fixes les uns par rapport aux autres, et un entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle avec les vues 2D pour prédire au moins une classe de l’objet 3D dans des volumes élémentaires d’un maillage spatial d’un environnement 3D. L'entraînement du modèle peut être basé selon les modes de réalisation sur des prises de vue réelles et/ou simulées (ou une combinaison de prises de vue réelle(s) et simulée(s)) La possibilité d’utiliser des vues simulées limite (voire même élimine) la phase, souvent complexe, de procéder à des prises de vue et de les annoter en vue de l'entraînement du modèle. La génération des vues 2D simulées d’un objet peut être réalisée à partir d’au moins un modèle 3D de l'objet, tel qu’un modèle de CAO ou une numérisation 3D. Cela peut éliminer la nécessité de disposer d'un environnement physique ou virtuel complet pour capturer les vues. Cette approche peut donc aider à simplifier l’entraînement du modèle, car elle ne nécessite que les modèles 3D des objets à détecter et une configuration graphique adéquate. En limitant ou évitant des besoins en infrastructures coûteuses et en temps d'annotation, le procédé proposé offre une solution plus flexible et économique que certaines méthodes connues. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres. Dans un exemple, le procédé comprend un traitement d’altération d’au moins une caractéristique visuelle d’au moins une vue 2D. Cela permet de générer des variations dans les données d'entraînement et d'aider à améliorer la robustesse du modèle d'IA face aux changements d'apparence des objets. Dans un exemple, le procédé comprend un prétraitement d’uniformisation d’au moins une caractéristique visuelle d’au moins une vue 2D. L'uniformisation de caractéristique(s) visuelle(s), comme l'éclairage ou la couleur, peut aider à limiter les variations indésirables dans les données d'entraînement et à améliorer les performances du modèle d'IA. Dans un exemple, le traitement d’altération et/ou le prétraitement d’uniformisation précités sont également applicable aux images 2D acquises dans le contexte du procédé mis en œuvre par l’au moins une première unité de calcul. Selon un autre aspect, il est proposé une première unité de calcul configurée pour fournir, à partir d'au moins deux images 2D d’un environnement 3D comprenant un objet 3D, les images étant acquises par des capteurs dont les poses relatives entre eux sont fixes, au moins une probabilité associée à au moins une classe de l’objet 3D représentative d’une occupation par l’objet 3D dans un volume élémentaire d’au moins un maillage spatial de l’environnement 3D. Selon un autre aspect, il est proposé une seconde unité de calcul configurée pour obtenir des vues 2D d’au moins un objet 3D, les vues étant acquises ou générées depuis des points de vue relatifs fixes les uns par rapport aux autres, et entraîner un modèle d’intelligence artificielle avec les vues 2D pour prédire au moins une classe de l’objet 3D dans des volumes élémentaires d’un maillage spatial d’un environnement 3D. Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif électronique (par exemple un terminal, un serveur, etc.) comprenant la première unité de calcul et/ou la seconde unité de calcul. Selon un autre aspect, il est proposé un système comprenant un premier dispositif électronique comprenant la première unité de calcul et un deuxième dispositif électronique comprenant la deuxième unité de calcul. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 FIG. 1 représente schématiquement un système de reconnaissance et/ou de localisation d'objets en 3D dans un exemple de réalisation. Fig. 2 FIG. 2 représente schématiquement un ensemble de capteurs d’image configurés pour acquérir simultanément plusieurs images d’un objet dans un exemple de réalisation. Fig. 3 FIG. 3 représente schématiquement un jeu d’images simultanément acquises par l’ensemble de capteurs de la FIG. 2 dans un exemple de réalisation. Fig. 4 FIG. 4 représente un exemple de maillage tridimensionnel d’un environnement dans un exemple de réalisation. Dans la description qui va suivre, des chiffres de référence identiques désignent des éléments identiques ou ayant des fonctions similaires. Quelques termes spécifiques sont à présent clarifiés pour une meilleure compréhension de la technique proposée. Une unité de calcul désigne un dispositif matériel ou logiciel capable de traiter des données et d'effectuer des calculs. Par exemple, un ou plusieurs processeurs dans un ou plusieurs ordinateurs (comme des terminaux, smartphones, objets connectés..) et/ou un ou plusieurs serveurs. Dans le contexte de ce document, le terme « processeur » n’implique aucune limitation particulière dans le sens où ce terme peut désigner un quelconque type de processeur ayant une quelconque architecture et de quelconques caractéristiques structurelles spécifiques. Il peut s'agir d'un CPU (Central Processing Unit), d'un GPU (Graphics Processing Unit) pour les calculs massivement parallèles, ou encore d'un FPGA (Field-Programmable Gate Array) pour des applications spécifiques. Ce terme inclut également les dispositifs de calcul distribués, comme les clusters de serveurs ou les solutions de cloud computing. La fourniture se réfère à l'action de mettre à disposition des données ou des ressources spécifiques, ces données ou ressources pouvant par exemple être requises et/ou nécessaires à un processus. Par exemple, il peut s’agir de fournir des images à un algorithme de reconnaissance d'objets ou fournir un modèle 3D à un système de simulation ou à un système de réalité augmentée ou virtuelle. Cela inclut aussi, au moins dans certains modes de réalisation, la mise à disposition de données en temps réel pour des systèmes de surveillance, la livraison de modèles pré-entraînés à des systèmes d'apprentissage automatique, ou encore la fourniture d'accès à des bases de données pour des analyses statistiques. Un environnement réel est un espace physique dans lequel se trouvent un ou plusieurs objets réels à identifier et/ou suivre. Un objet réel est tout élément tangible présent dans cet environnement. Ce terme exclut les objets virtuels ou simulés qui n'existent pas physiquement. Par exemple, une salle de production dans une usine constitue un environnement réel, et les machines, les pièces et les produits présents dans cette salle sont des objets réels. Un objet virtuel est un élément simulé ou représenté numériquement, sans existence physique tangible. Par exemple, un modèle 3D d'une machine créé à l'aide d'un logiciel de conception assistée par ordinateur (CAO) constitue un objet virtuel. Des objets virtuels peuvent être positionnés dans un environnement virtuel. Un environnement virtuel est un espace numérique ou simulé qui est créé à l'aide de logiciels informatiques pour reproduire des conditions réelles ou imaginaires. Contrairement à un environnement réel, il n'existe pas physiquement et est accessible via des dispositifs numériques tels que des écrans d'ordinateur, des casques de réalité virtuelle ou des interfaces de simulation. Par exemple, une usine virtuelle modélisée pour tester l'implantation de nouvelles machines avant leur installation réelle constitue un environnement virtuel. Une image d’un environnement est une représentation visuelle de cet environnement. Une image peut désigner une vue en 2D, comme une photographie prise par une caméra RGB. On considère dans la présente demande qu’une vue en 2D ne contient pas d'information de profondeur. Elle est donc différente d’une vue en 3D ou d’un modèle volumétrique, qui incluent des informations de profondeur ou de volume. Les images peuvent être des photographies, des captures d'écran, des images simulées générées par ordinateur ou toute autre forme de représentation visuelle plane. Les cartes de profondeur, bien qu'elles soient en 2D, contiennent des informations de profondeur et ne sont donc pas considérées comme des vues en 2D au sens strict de cette définition. Les vues en 2D peuvent être en couleur (RGB), en niveaux de gris, en infrarouge, en ultraviolet ou en d'autres spectres, en fonction des capteurs ou des méthodes de simulation utilisés pour capturer ou générer ces images. Les vues en 2D RGB offrent une représentation en couleurs de l'environnement, tandis que les vues en niveaux de gris représentent l'intensité lumineuse sans distinction de couleur. Les vues en infrarouge et en ultraviolet capturent des informations hors du spectre visible, ce qui peut être utile dans certaines applications spécialisées. Un capteur d'acquisition d’image est un dispositif apte à capturer une ou plusieurs images. Par exemple, une caméra RGB qui capture des images en couleurs selon les trois canaux rouge, vert et bleu. Un flux vidéo acquis est une séquence continue d'images capturées par un tel capteur. Préciser qu’un jeu d'images d’un environnement ou d’un objet comprend des images acquises simultanément ou quasi-simultanément par plusieurs capteurs signifie que ces images ont été capturées au même moment (i.e. dans une même fenêtre temporelle de l’ordre par exemple de moins de 100ms) par différents capteurs disposés dans cet environnement ou autour de cet objet. Par exemple, plusieurs caméras disposées autour d'un objet en mouvement peuvent capturer des images simultanément pour permettre une reconstitution précise de sa position et de son orientation à différents instants. Des capteurs ayant des poses relatives entre eux fixes ont une disposition telle que ces capteurs restent immobiles les uns par rapport aux autres, tant en matière de position que d’orientation. La pose représente ainsi le « point de vue » du capteur. Par exemple, deux caméras montées sur un support rigide où la distance et l'angle entre elles ne changent pas au cours du temps. Cela n'inclut pas les configurations où les capteurs peuvent se déplacer indépendamment. Une telle disposition assure la stabilité des mesures et la précision des analyses, car les relations spatiales entre les capteurs restent constantes. Par extension, dans le contexte d’une génération de vues simulées d’un objet modélisé, il est possible d’utiliser un logiciel de modélisation ou de simulation pour générer ces vues de l’objet modélisé à partir de points de vue fixes, ou mobiles mais fixes les uns par rapport aux autres, en termes de position, d’orientation et, optionnellement, de largeur de champ de sorte que la distance et l’angle entre ces points de vue restent constants. Par exemple, un modèle 3D d’un objet peut être rendu à partir de plusieurs angles de vue distincts pour simuler des prises de vue depuis différentes caméras virtuelles disposées autour de l’objet de manière fixe les unes par rapport aux autres. Une telle approche permet de créer un ensemble cohérent de vues 2D, facilitant ainsi l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle. La classe d’un objet désigne sa catégorie ou son type, comme "chaise", "table" ou "robot". La pose de l'objet fait référence à son emplacement exact dans l'espace, c’est-à-dire sa position et son orientation. La position tridimensionnelle d’un objet peut être définie en mécanique du point par trois coordonnées exprimées en tant que valeurs (par exemple x, y, z dans un repère cartésien), ces coordonnées étant celles d’un point de référence de l’objet, par exemple son centre de gravité. Plusieurs jeux de coordonnées peuvent être définis pour autant de points d’un même objet de manière à offrir une représentation de cet objet en mécanique du solide. Une telle démarche peut par exemple être avantageuse dans le cas où l’objet considéré est articulé ou déformable. L'orientation désigne l'angle ou la direction dans laquelle l'objet est orienté. L’orientation tridimensionnelle d’un objet peut être définie par trois coordonnées angulaires relativement à trois axes de référence. Par exemple, une chaise peut être classée sous la classe "meuble", avoir une pose définie par trois coordonnées de position (x, y, z) et une orientation définie par trois coordonnées angulaires (α, β, γ). Un maillage spatial est une division de l'espace en une grille tridimensionnelle composée de petits volumes élémentaires, par exemple des cubes ou des parallélépipèdes. Chaque volume élémentaire est une petite section de ce maillage, comme un cube de 1 cm³ dans un espace plus large. Ce terme exclut les maillages bidimensionnels mais peut inclure des divisions non régulières de l'espace, c’est-à-dire que la forme et les dimensions des volumes élémentaires ne sont pas nécessairement uniformes dans l’ensemble de l’environnement considéré. Un maillage spatial permet de modéliser l'espace avec une granularité précise, utile pour des analyses détaillées de l'occupation de l'espace par des objets. L’occupation d’un volume élémentaire par un objet se réfère à la présence d’un objet dans ce volume. La présence ou absence d’un objet dans un volume est caractérisée par application d’un critère choisi par convention. Par exemple, il peut être considéré, selon un critère possible, que tout objet occupe un volume élémentaire unique, déterminé comme étant le volume élémentaire où se situe le centre de gravité de l’objet. Alternativement, selon un autre critère possible, il peut être considéré qu’un objet occupe un volume élémentaire dès lors qu’un chevauchement est opéré, c’est-à-dire dès lors qu’au moins une portion de l’objet s’étend sur au moins une portion du volume élémentaire concerné. D’autres exemples de critères sont applicables, comme la présence d'une certaine densité de matière de l'objet dans le volume considéré, ou un pourcentage d’occupation par l’objet du volume élémentaire supérieur (ou inférieur) à une certaine valeur numérique, jouant le rôle de seuil. Un modèle d'intelligence artificielle (IA) est un algorithme conçu pour accomplir des tâches spécifiques en traitant des données. L'entraînement est le processus par lequel ce modèle apprend à partir de données appelées « données d’entraînement » pour améliorer ses performances. En particulier, ces données d’entraînement peuvent être étiquetées (ou labelisées). On parle alors d’apprentissage guidé. En apprentissage profond, il est courant d’utiliser des données d’entraînement dans le but de pratiquer un réglage fin ou ajustement (en anglais "fine-tuning") d’un modèle pré-entraîné. Une telle démarche permet d'adapter un modèle d'IA généraliste à une tâche spécifique, ou d'ajuster son comportement. La prédiction est l'application du modèle entraîné pour effectuer des classifications ou des estimations sur de nouvelles données. Par exemple, un modèle d'IA peut être entraîné sur des images de chaises et de tables pour prédire la classe des objets dans de nouvelles images. Cela peut inclure des tâches de reconnaissance d'objets, de segmentation d'images, de détection de mouvements, etc. Le modèle d’IA peut par exemple être un réseau de neurones artificiels. Les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) sont particulièrement adaptés à la reconnaissance d'objets dans des images de haute dimension et peuvent apprendre à identifier des caractéristiques visuelles complexes à travers des couches convolutives successives. Les réseaux de neurones récurrents (RNNs) et leurs variantes comme les « Long Short-Term Memory » (LSTM) sont souvent utilisés pour traiter des données séquentielles et peuvent ainsi être pertinents pour le suivi d'objets en mouvement, où une relation temporelle peut être établie entre des images acquises successivement fournies en entrée. Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) peuvent être exploités pour générer des images réalistes et enrichir un ensemble de données d'entraînement en créant des variations d'images existantes, ce qui améliore la robustesse du modèle. Les transformers ont initialement été conçus pour le traitement du langage naturel et ont récemment montré des performances prometteuses dans la vision par ordinateur, notamment dans les tâches de segmentation et de détection d'objets grâce à leur capacité à capturer des dépendances à long terme dans les données d'image. Une caractéristique (« feature » en anglais) visuelle d’une image est un aspect spécifique de l'image, pouvant affecter par exemple la couleur, la texture ou encore la forme du ou des objets visibles. Par exemple, la couleur rouge d'une pomme ou la texture rugueuse d'un mur. D'autres caractéristiques visuelles peuvent inclure les contours, les motifs, les ombres, les reflets, etc. Les algorithmes de vision par ordinateur s'appuient généralement sur ces caractéristiques pour effectuer des tâches de reconnaissance et d'analyse. Un traitement d'altération d'une caractéristique visuelle d'une image est conçu pour modifier une ou plusieurs des caractéristiques visuelles de l'image. Par exemple, appliquer un filtre de flou pour altérer la netteté ou ajuster la saturation des couleurs. Cela exclut les traitements qui ne modifient pas les caractéristiques visuelles, comme les compressions de données sans perte. D'autres exemples de traitement incluent le lissage, le rehaussement de contraste, la transformation géométrique (rotation, translation), etc. Un traitement ou prétraitement d'uniformisation d'une caractéristique visuelle d'une image est conçu pour standardiser les caractéristiques visuelles de différentes images pour les rendre plus uniformes. Par exemple, ajuster l'éclairage pour toutes les images afin qu'elles aient une luminosité similaire (ou diminuer les écarts de luminance). Ce terme exclut les traitements qui visent à diversifier ou augmenter les différences entre les images. D'autres exemples de traitement ou prétraitement incluent la normalisation des couleurs, la correction gamma, la suppression de bruit, etc. Il est présent fait référence à la FIG. 1 , qui représente un exemple de système de reconnaissance et/ou de localisation d'objets en 3D, selon un aspect de la présente technique. Le système de reconnaissance et/ou de localisation d'objets en 3D comprend notamment les modules suivants : un module 3 de simulation de points de vue d'un ensemble de capteurs, un module 4 d'entraînement d'un modèle d'intelligence artificielle, un module 8 de mise en œuvre du modèle d'intelligence artificielle, et un module 5 de détermination de positions et/ou d’orientations d'objets. Dans l'exemple considéré, le système est par ailleurs raccordé aux entités suivantes : un module 1 de fourniture de modèles d'objets, un module 2 de fourniture de paramètres de capteurs, l’ensemble 9 de capteurs, et un module 10 de recensement d’objets. Tous moyens matériels et/ou logiciels adaptés peuvent être utilisés pour la mise en œuvre pratique desdits modules. De manière générale, bien que des aspects de la technique proposée puissent être décrits dans le présent document comme étant un processus, un dispositif, un système, une procédure, un procédé ou une méthode, il est à noter que la technique proposée peut également couvrir une mémoire informatique susceptible d’être raccordée à un processeur éventuellement raccordé à une interface de communication, la mémoire stockant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un tel processeur, permettent de réaliser les processus, dispositifs, systèmes, procédures, procédés ou méthodes décrits dans ce document. Le fonctionnement individuel des différents modules ainsi listés est à présent détaillé. Le module 1 de fourniture de modèles d’objets « FOURN MDL OBJ » est configuré pour fournir un ou plusieurs modèles 3D qui sont autant de représentations numériques d’objets physiques à détecter, identifier, localiser et/ou suivre. Les modèles 3D peuvent être fournis dans un format quelconque, par exemple un format standard tel que .ply ou .obj. Les modèles 3D peuvent être par exemple stockés dans une ou plusieurs bibliothèques de modèles 3D et rendus accessibles par le module 1 de fourniture de modèles d’objets. L'ensemble 9 de capteurs « ENS CAPT » comprend une pluralité de capteurs d’acquisition d’image tels que définis dans la présente demande. L’ensemble de capteurs peut en outre comprendre une structure de maintien des capteurs dans des poses relatives fixes les uns par rapport aux autres. L'ensemble de capteurs peut être fixe ou mobile en translation et/ou en rotation. A titre d’exemple, la FIG. 2 montre un ensemble 9 de trois capteurs d’image b1, b-2, b-3 disposés de manière fixe dans un environnement et configurés pour acquérir simultanément trois images d’un même objet 6 sous trois angles distincts. La FIG. 3 montre les trois images 6-1, 6-2, 6-3 ainsi acquises. Le module 2 de fourniture de paramètres de capteurs « FOURN PARAM CAPT » est configuré pour fournir des caractéristiques de l’ensemble 9 de capteurs. Ces caractéristiques incluent notamment des données de pose des capteurs de l’ensemble 9 de capteurs (par exemple de certains de ces capteurs, ou de tous ces capteurs), par exemple la position absolue d’au moins un de ces capteurs (par exemple de tous ces capteurs) dans un référentiel quelconque, ou la position relative d’au moins deux de ces capteurs. Les caractéristiques des capteurs peuvent également inclure des orientations, définissant ainsi une pose complète pour chaque capteur. Par exemple, la position d'un capteur peut être définie par six coordonnées : trois pour la position et trois pour l'orientation, on parle de « Pose-6D ». Alternativement, la pose peut être définie par trois coordonnées de position si l'orientation est fixe, on parle alors de « Pose-3D », ou par trois coordonnées de position et une coordonnée angulaire autour d’un seul axe, on parle alors de « Pose-4D », ou même par une seule coordonnée si les cinq autres sont connues ou fixes pour une raison particulière, comme dans le cas où l’ensemble de capteurs est mobile uniquement en translation le long d'un axe. Les caractéristiques peuvent aussi inclure des caractéristiques optiques telles que la focale et les points principaux, ainsi que le type de capteur, la définition et le format de l’image, les paramètres d'éclairage, etc. Par exemple, une caméra RGB peut avoir une focale de 35 mm, des points principaux situés au centre du capteur, et une résolution de 1920x1080 pixels. Le module 3 de simulation de points de vue de l’ensemble de capteurs « SIMUL PDV CAPT » est configuré pour utiliser un modèle 3D d’un objet et les caractéristiques de l’ensemble 9 de capteurs pour générer des images simulées de l’environnement réel en 2D. Ces vues simulées visent à offrir un éventail de représentations possibles de l’objet en question selon différents points de vue correspondant à ceux des différents capteurs de l’ensemble 9 de capteurs, lorsque l’objet est respectivement positionné selon une variété de positions et d’orientations possibles dans l’environnement réel. Ces simulations peuvent également inclure divers effets visuels pour créer un ensemble de données varié et réaliste nécessaire à l'entraînement de l'IA. Par exemple, en simulant les conditions d'éclairage et les poses variables de l'objet, le module 3 peut créer des scénarios diversifiés pour améliorer la robustesse du modèle d’IA. Un intérêt de ce module est de générer des jeux d’images simulées d’un objet, ces jeux d’images étant similaires à ceux pouvant être acquis par les capteurs réels en respectant les mêmes points de vue et effets visuels, pour que l'entraînement de l'IA soit aligné avec la tâche de reconnaissance et de localisation dans des conditions réelles. Dans une variante, les positions et orientations de l'objet peuvent être générées de manière aléatoire pour couvrir diverses configurations possibles (un grand nombre dans l’idéal), de façon à permettre un entraînement avec une large gamme de situations potentielles et donc à aider à fiabiliser le modèle d’IA. Le module 4 d'entraînement de l'IA « ENTR MOD IA » est configuré pour entraîner ou réentraîner le modèle d'IA en utilisant, par exemple, les jeux d’images simulées. L’entraînement ou réentraînement a pour cible au moins la classification des objets dans les images et optionnellement la détermination de leur position et de leur orientation. Cela permet à l'IA d'apprendre à identifier et localiser les objets dans des conditions variées. Par exemple, en utilisant des images simulées de pièces mécaniques sous différents angles et éclairages, l'IA peut être entraînée à reconnaître et localiser ces pièces avec précision dans des images réelles. Le module 4 d'entraînement de l'IA peut aussi être configuré, en variante ou en complément, pour entraîner le modèle d'IA en utilisant des prises de vue réelles. Indépendamment de l’origine des images utilisées pour l’entraînement, c’est-à-dire que les images soient acquises ou simulées, ces images sont annotées (en d’autres termes étiquetées ou labelisées), c’est-à-dire que la classe de l’objet représenté sur les images d’entraînement est connue, de même que sa position en 3D et optionnellement son orientation. En conséquence, le processus d'entraînement peut impliquer l'utilisation d'un maillage spatial tridimensionnel de l’environnement, où chaque volume élémentaire du maillage est associé à une probabilité d'occupation par une classe d'objet spécifique. L'IA peut par exemple être formée à prédire la classe de l'objet dans chaque volume élémentaire. De manière générale, l’IA peut être formée à prédire non seulement la classe, mais aussi la position et/ou l’orientation de l’objet dans l'espace, en utilisant par exemple des coordonnées de position et/ou angulaires. Ce type d'entraînement détaillé permet à l'IA de générer des prédictions précises et robustes lorsqu'elle est confrontée à de nouvelles données réelles. En reprenant l’exemple de la FIG. 3 , le jeu de trois images 6-1, 6-2, 6-3 simultanément acquises de l’objet 6 par les capteurs d’image 9-1, 9-2, 9-3 peuvent par exemple être traitées de manière à former un tenseur de taille w * h * n canal * n camera , où : w est la largeur d’une image (en pixels), h est la hauteur d’une image (en pixels), n canal est le nombre de canaux d’une image (par exemple 3 si le capteur d’image utilisé est une caméra RGB), et n camera est le nombre d’images simultanément acquises, chacune par un capteur d’image distinct. Le tenseur ainsi obtenu peut être directement fourni en entrée du module 8 de mise en œuvre du modèle d'intelligence artificielle. La FIG. 4 représente un exemple de maillage tridimensionnel 7 régulier divisant l’environnement en cubes élémentaires. L’environnement peut par exemple être divisé en cubes élémentaires rectangulaires alignés avec l’axe principal d’une des caméras. Connaissant la pose des caméras, un maillage tridimensionnel peut être aligné avec l’axe principal d’une des caméras, cette dernière pouvant être fixe ou mobile. Ainsi, ce maillage peut varier selon la pose de la caméra. Dans ce cas, deux approches sont possibles. Les différents maillages, variant selon la pose de la caméra, peuvent être transformés en utilisant une information de position et/ou d’orientation de la caméra relativement à l’environnement. Cette transformation permet d’aligner tous les maillages, assurant ainsi une référence commune pour la détermination de position des objets. Alternativement, les classes et les positions des objets peuvent être entrainées et déterminées directement dans le maillage variable associé à la caméra mobile. Les résultats obtenus dans ce maillage variable peuvent ensuite être transformés et projetés pour obtenir une référence unique, indépendante de la pose de la caméra. Dans cet exemple, les images 6-1, 6-2 et 6-3 de l’objet 6 – en l’occurrence une pince – ont été simultanément acquises alors que l’objet 6 était localisé dans l’un des cubes élémentaires, de coordonnées [1, 0, 0]. L’IA peut être entraînée à partir d’un nombre fini de classes, incluant par exemple une classe « Pince » indiquant une présence d’un objet de type pince et une classe « Vide » indiquant une absence d’objet, avec pour objectif de prédire : pour le cube élémentaire de coordonnées [0, 0, 0] dans laquelle aucun objet ne se trouve, une probabilité de 100% de la classe « Vide », et pour le cube élémentaire de coordonnées [1, 0, 0] dans lequel une pince est disposée une probabilité de 100% de la classe « Pince ». L’IA peut également être entraînée de manière à prédire, pour le cube élémentaire de coordonnées [1, 0, 0], outre la probabilité associée à la classe de l’objet, une matrice de translation (par exemple [0,5 ; 0,5 ; 0,5] lorsque le centre de gravité de l’objet est situé au centre du cube élémentaire) et/ou une matrice de rotation (typiquement une matrice 3x3) reflétant respectivement la position et l’orientation de la pince au sein de ce cube élémentaire. Le module 8 « MOD IA » de mise en œuvre du modèle d'intelligence artificielle représente l'algorithme d'intelligence artificielle qui a été entraîné pour la tâche spécifique de reconnaissance et optionnellement de localisation d'objets. Il est configuré pour utiliser les données fournies par les autres modules pour effectuer des prédictions sur de nouvelles images. Par exemple, une fois entraîné, le modèle d'IA peut analyser des flux vidéo en temps réel pour détecter et identifier des objets dans un environnement industriel. Le module 5 de détermination de positions et/ou d’orientations d’objets « DET POS OBJ » est configuré pour calculer les positions 3D et optionnellement les orientations 3D des objets détectés par le modèle d’IA à partir d’images capturées par l’ensemble 9 de capteurs. Ce module sollicite le module 8 de mise en œuvre de l'IA, lui fournissant les images acquises en entrée pour obtenir en sortie une probabilité de présence d'un objet appartenant à une classe donnée dans un volume élémentaire de l'environnement. Par exemple, le module 5 peut envoyer des images horodatées capturées par les capteurs au modèle d'IA, qui analyse chaque image pour déterminer, pour chaque volume élémentaire, la probabilité que ce volume élémentaire contienne un objet et/ou la probabilité de classe associée. Le modèle d'IA peut aussi fournir pour chaque volume élémentaire, des coordonnées et une orientation de l’objet dans ce volume élémentaire. Ces données peuvent être utilisées par le module 5 pour mettre à jour les informations de position et/ou d’orientation de l’objet en filtrant les résultats fournis par l’IA par rapport aux probabilités de présence de l’objet recherché, par exemple en vérifiant que la probabilité de la classe de l’objet recherché est bien la probabilité la plus forte parmi celles des différentes classes, pour chacun des volumes élémentaires. Selon un autre exemple, il est aussi possible de filtrer les probabilités déterminées pour les volumes élémentaires sur la base d’au moins un critère. Par exemple, il peut être prévu de comparer la probabilité de classe de l’objet recherché dans un volume élémentaire avec une première valeur (utilisée par exemple comme seuil) et de déterminer, sur la base du résultat de la comparaison, si l’objet détecté occupe ou non ce volume élémentaire. D'autres critères possibles incluent la continuité spatiale des volumes élémentaires occupés par l'objet ou la cohérence des orientations déterminées pour ces volumes élémentaires. Si, par application d’un tel critère, il est déterminé que l’objet détecté occupe plusieurs volumes élémentaires, il est possible de lui associer la moyenne des positions et des orientations des volumes élémentaires retenus selon ce critère. Ce processus permet d'assurer un suivi précis et en temps réel des objets dans l'environnement surveillé. Le maillage élémentaire peut être fixe par rapport à l’environnement, dans ce cas, l’obtention de la position des objets est directe. Les coordonnées de position entrainées et retrouvées par le modèle peuvent être : absolues (exprimées en tant que valeurs de position, par exemple en mètres, par rapport à un point fixe de l’environnement ou par rapport à un point du volume élémentaire, ou relatives, exprimée en tant que pourcentages de la largeur, de la longueur et/ou de la hauteur de l’environnement réel ou du volume élémentaire. Alternativement, le maillage élémentaire peut être non pas fixe par rapport à l’environnement mais mobile relativement à au moins une des caméras, c’est-à-dire que, par exemple la position et l’orientation du maillage élémentaire peuvent être asservies à la position et à l’orientation de ladite au moins une des caméras. Dans ce cas, l’obtention de la position 3D des objets peut impliquer une projection des coordonnées de position entraînées et retrouvées par le modèle pour se ramener à des coordonnées de position indépendantes des poses des caméras dans l’environnement. En d’autres termes, la projection est assimilable à un changement de repère, c’est-à-dire à l’expression de coordonnées - initialement connues dans un référentiel lié à une caméra - dans un référentiel indépendant de la position de ladite caméra. La projection peut tenir compte de la position et de l’orientation (connues) de la caméra dans l’environnement 3D. Alternativement, la projection peut tenir compte de la position et de l’orientation d’un volume élémentaire de référence du maillage relativement à un élément de référence de l’environnement. Les informations de position et/ou d’orientation peuvent être utilisées pour mettre à jour un jumeau numérique, par exemple en temps réel. Par exemple, en calculant la position exacte d'un produit sur une ligne de production, le jumeau numérique aide à suivre le produit à chaque étape du processus de fabrication. A cet effet, le module 10 de recensement des objets « RCS OBJ » identifiés est configuré pour stocker et/ou mettre à jour des informations relatives aux objets identifiés et/ou à leur position et/ou orientation. Ce stockage et/ou cette mise à jour peuvent être mis en œuvre par le module 10 dans un jumeau numérique, conçu pour fournir une vue 3D de l'environnement surveillé, qui peut par exemple être affichée directement et/ou rendue accessible via une API pour diverses applications industrielles. Par exemple, le jumeau numérique peut être utilisé pour visualiser la disposition et le mouvement de machines dans une usine en temps réel. Le module 1 fournit le modèle 3D de l'objet à détecter, tandis que le module 2 fournit les caractéristiques et poses relatives des caméras fixes. Le module 3 utilise ces informations pour simuler des images de l'objet sous différents angles, créant ainsi un ensemble de données diversifié. Ces images simulées sont ensuite utilisées par le module 4 pour entraîner le modèle d'IA. Pendant l'entraînement, le modèle apprend à identifier la classe de l'objet, sa position et son orientation à partir des images. Par exemple, en utilisant des modèles 3D de pièces mécaniques et les paramètres des caméras installées autour de la chaîne de montage, le système peut simuler différentes vues des pièces et entraîner l'IA à les reconnaître. Une fois le modèle d'IA entraîné, les caméras fixes b capturent des images de l'environnement réel (en continu, périodiquement, ou suite à une survenue d’un évènement par exemple). Le modèle d'IA analyse ces images pour détecter et identifier les objets présents. Le module 5 calcule les positions et/ou orientations des objets détectés et transmet ces informations, ainsi que les identifiants des objets, au module 10. Le module 10 met à jour le jumeau numérique avec les données des objets identifiés, offrant ainsi une vue 3D en temps réel de l'environnement surveillé. En résumé, le système de reconnaissance et de localisation d'objets en 3D utilise une série de modules interconnectés pour fournir une solution pouvant aller, dans certains modes de réalisation, de la fourniture des modèles d'objets et des paramètres de capteurs, à l'entraînement de l'IA, jusqu'à la détection en temps réel et la mise à jour d'un jumeau numérique. Ce système peut aider à une surveillance et une gestion précises d’objets dans divers environnements réels, améliorant ainsi l'efficacité et la précision des opérations effectuées ou susceptibles d’être effectuées dans ces environnements. Il est à noter que certains modules peuvent être remplacés ou modifiés, ou être optionnels, selon les modes de réalisation (par exemple selon des besoins et contraintes spécifiques des utilisateurs et des applications désirées de la technique proposée). Par exemple, le module 3 de simulation de points de vue peut être omis si des données réelles sont disponibles en quantité suffisante pour l'entraînement de l'IA. Ces données réelles peuvent par exemple avoir été préalablement acquises par l’ensemble b de capteurs ou par des ensembles de capteurs similaires dans des environnements similaires. A titre d’exemple l’ensemble b de capteurs peut être formé d’au moins deux capteurs agencés de manière fixe dans un même système tel qu’un appareil de réalité augmentée, virtuelle ou mixte. Un tel appareil étant destiné à être fabriqué en un grand nombre d’exemplaires utilisées par un grand nombre d’utilisateurs dans une variété d’environnements, il est attendu qu’une grande variété de données réelles puissent être acquises par les exemplaires de l’appareil et que des données relatives à la classe et à la position et/ou orientation d’objets dans l’environnement réel des utilisateurs soient utilisées pour l’apprentissage d’un modèle d’IA. Pour répondre notamment à la problématique de protection des données personnelles, il peut être prévu de mettre en œuvre des techniques d’apprentissage appropriées, par exemple des techniques d’apprentissage fédéré. De même, le module 5 de détermination de positions et/ou d’orientations d’objets peut être remplacé par un module utilisant des techniques de suivi en temps réel si les objets sont en mouvement constant. Par exemple, dans un environnement où les objets suivent des trajectoires prévisibles ou répétitives, comme sur une chaîne de montage, un module de suivi en temps réel peut être plus approprié. Ce module peut utiliser des algorithmes de suivi de mouvements pour estimer la position et l'orientation des objets en temps réel à partir des images capturées par l’ensemble 9 de capteurs. Les techniques de suivi peuvent inclure des algorithmes de filtre de Kalman, de corrélation d'image, ou d'autres méthodes de suivi visuel basées sur les caractéristiques des objets. De plus, dans des applications où les objets se déplacent rapidement, comme dans les sports ou les processus industriels rapides, le suivi en temps réel peut aider à répondre à des exigences de réactivité et de précision en lien avec la vitesse de déplacement des objets. Il est également possible d'envisager des variantes où certains modules sont combinés pour simplifier le système. Par exemple, le module 4 d'entraînement de l'IA et le module 8 de mise en œuvre du modèle d'intelligence artificielle pourraient être intégrés dans un seul module qui gère à la fois l'entraînement et l'application du modèle. Cela permettrait de réduire la complexité du système et d'optimiser les ressources matérielles et logicielles nécessaires. Une autre adaptation possible consiste à utiliser des capteurs mobiles tout en restant fixes les uns par rapport aux autres dans l’ensemble b de capteurs. Par exemple, des drones équipés de caméras pourraient être utilisés pour capturer des images de l'environnement sous différents angles et perspectives. Cette approche serait particulièrement utile dans des environnements où les objets ou l'espace surveillé changent fréquemment, comme sur un site de construction ou dans des environnements naturels. Les drones peuvent être programmés pour suivre des trajectoires spécifiques et capturer des images de manière systématique, fournissant ainsi des données variées pour l'entraînement et l'application du modèle d'IA. Dans certaines applications, il peut être avantageux d'utiliser des techniques de fusion de capteurs pour améliorer la précision et la robustesse de la reconnaissance et de la localisation des objets. Par exemple, en combinant les données d'images RGB avec des données de profondeur capturées par des capteurs lidar ou des caméras de profondeur, le système peut obtenir une représentation plus riche et précise des objets et de leur environnement. Cette fusion de données peut être particulièrement utile dans des environnements complexes ou encombrés, où les informations visuelles seules peuvent ne pas être suffisantes pour une reconnaissance fiable des objets. Par ailleurs, le système de reconnaissance et/ou de localisation d'objets en 3D peut être adapté pour fonctionner avec des données hétérogènes provenant de différentes sources. Par exemple, des images capturées par des caméras de sécurité installées dans un entrepôt peuvent être combinées avec des données de localisation fournies par des dispositifs de suivi RFID attachés aux objets. Cette intégration de données permet d'améliorer la précision de la localisation et de fournir une vue plus complète et intégrée de l'environnement surveillé. Enfin, il est possible d'envisager l'intégration du système de reconnaissance et/ou de localisation d'objets en 3D avec des plateformes de gestion des données pour permettre une analyse plus approfondie et une exploitation optimisée des informations collectées. Par exemple, les données de reconnaissance et de localisation des objets peuvent être stockées dans une base de données centralisée et analysées à l'aide de techniques de big data pour identifier des tendances, optimiser les processus de production, ou améliorer la gestion des stocks. Cette intégration avec des outils d'analyse avancée permet de tirer pleinement parti des capacités du système pour des applications industrielles et commerciales variées. Les présentes solutions techniques peuvent trouver à s’appliquer dans des domaines techniques et des environnements variés. De manière non exhaustive, les domaines suivants peuvent être cités : l’industrie manufacturière, la logistique, la gestion des stocks, la robotique, la sécurité et la surveillance, la gestion des transports, les systèmes embarqués par exemple pour l’automobile, la construction, l’agriculture, la réalité augmentée et virtuelle, etc. Les environnements possibles peuvent aussi bien désigner des environnements clos, par exemple un environnement domestique, un entrepôt, un magasin, une usine, un chantier, un hôpital, ou tout autre site que des environnements plus ouverts, tels que des aéroports ou gares, des fermes, des zones urbaines, etc. Les systèmes et dispositifs, pouvant accueillir des capteurs dont les poses relatives entre eux sont fixes, incluent des drones aériens par exemple pour la surveillance de vastes zones, des robots mobiles par exemple pour l'inspection de sites industriels, des systèmes de vidéosurveillance fixes par exemple pour la sécurité des bâtiments, des véhicules autonomes par exemple pour la navigation et l'assistance à la conduite, ou encore des dispositifs portables de réalité augmentée. De tels systèmes et dispositifs peuvent en outre inclure une unité de calcul configurée pour fournir, à partir des images captées par ces capteurs, au moins une probabilité associée à au moins une classe de l’objet réel représentative d’une occupation par l’objet réel dans un volume élémentaire d’un maillage spatial de l’environnement réel. Alternativement, de tels systèmes et dispositifs peuvent inclure une interface de communication vers une telle unité de calcul. Les systèmes pouvant intégrer une unité de calcul avec les modules nécessaires pour l'entraînement d'un modèle sur prises de vues simulées ou réelles incluent des serveurs de centres de données dédiés à l'entraînement de modèles d'IA, des plateformes de développement, et des systèmes de simulation pour la formation des modèles dans des environnements virtuels. Par exemple, un serveur de centre de données peut générer des milliers d'images simulées à partir de modèles 3D pour entraîner un modèle d'IA. Une plateforme de développement d'IA peut être utilisée par des ingénieurs pour créer et ajuster des modèles en utilisant des données simulées avant de les déployer sur des systèmes embarqués. La présente divulgation ne se limite pas aux exemples décrits ci-avant, seulement à titre d’exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l’homme de l’art dans le cadre de la protection recherchée. Procédé mis en œuvre par au moins une première unité de calcul, le procédé comprenant : une fourniture, à partir d'au moins deux images 2D d’un environnement 3D comprenant un objet 3D, les images 2D étant acquises par des capteurs dont les poses relatives entre eux sont fixes, d’au moins une probabilité associée à au moins une classe de l’objet 3D représentative d’une occupation par l’objet 3D d’au moins un volume élémentaire d’un maillage spatial de l’environnement 3D. Procédé selon la revendication précédente, où l’au moins une probabilité représente en outre une probabilité de position et/ou d’orientation de l’objet 3D. Procédé selon la revendication précédente, où l’environnement est un environnement réel et le procédé comprend une génération d’un jumeau numérique de l’environnement réel, le jumeau numérique tenant compte de l’au moins une probabilité. Procédé selon l’une des revendications précédentes, où les images 2D sont issues de flux vidéo acquis par les capteurs et le procédé est mis en œuvre pour plusieurs jeux d’images 2D acquises dans une même fenêtre temporelle par les capteurs. Procédé selon la revendication précédente, comprenant un suivi d’une position et/ou d’une orientation de l’objet 3D tenant compte des probabilités obtenues. Procédé selon l’une des revendications précédentes, où le maillage spatial est relatif à une première position d’au moins un premier des capteurs. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une détermination de la position de l’objet 3D dans l’environnement 3D à partir de l’au moins une probabilité et de la position dudit premier capteur. Procédé mis en œuvre par au moins une seconde unité de calcul, le procédé comprenant : une obtention de vues 2D d’au moins un objet 3D, les vues étant acquises ou générées depuis des points de vue relatifs fixes les uns par rapport aux autres, et un entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle avec les vues 2D pour prédire au moins une classe de l’objet 3D dans des volumes élémentaires d’un maillage spatial d’un environnement 3D. Procédé selon la revendication précédente, comprenant un traitement d’altération d’au moins une caractéristique visuelle d’au moins une vue 2D. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, comprenant un prétraitement d’uniformisation d’au moins une caractéristique visuelle d’au moins une vue 2D .