Procédé pour normaliser la variabilité d’une image cible (3) par rapport à un ensemble d’images de référence (2) d’au moins un objet d’intérêt (22-24), ladite image cible (3) et lesdites images de référence (2) étant acquises par une caméra (25) prévue pour observer une surface ou un volume d’analyse dudit au moins un objet (22-24), ledit ensemble d’images de référence (2) présentant une variabilité de position par rapport à une référence de position préalablement choisie et une variabilité de texture et/ou d’éclairage, ce procédé comportant un traitement des images de référence (2) comprenant les étapes de : - segmentation de la référence de position, par une méthode de segmentation ou en sélectionnant un objet d’intérêt et en générant un masque dudit objet, - normalisation en position et/ou couleur (31) desdites images de référence par rapport à ladite référence de position, - segmentation desdites images de référence normalisées en position avec ledit masque de l’objet, - normalisation en texture (33) de l’ensemble d’images de référence (2), par apprentissage auto-supervisé d’un réseau de neurones (38) sur ledit ensemble d’images de référence (2), ce procédé comportant en outre un pré-traitement de l’image cible comprenant les étapes de : - normalisation en position de ladite image cible, - segmentation de l’image cible avec ledit masque de l’objet, - normalisation en texture et/ou couleur de l’image cible ainsi segmentée et normalisée en position, par inférence dudit réseau de neurones auto-supervisé (38) sur ladite image cible (3). Procédé de normalisation selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les images de référence (2) présentent en outre une variabilité de leurs arrière-plans respectifs. Procédé de normalisation selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les images de référence (2) présentent en outre une variabilité de couleur qui est compensée par une normalisation d’histogramme de couleur. Procédé de normalisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le réseau de neurones auto-supervisé (38) utilisé pour la normalisation texturale des images est de type U-Net. Procédé de normalisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le prétraitement des images de référence (2) comprend en outre une création d’un modèle de pré-traitement comprenant la référence de position, le masque de l’objet, les images de référence segmentées et normalisées en position et en texture. Procédé de normalisation selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le modèle de pré-traitement comprend en outre des poids du réseau de neurones auto-supervisé (38). Procédé de normalisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de normalisation texturale comprend une suite de comparaisons d’une image de référence au sein de l’ensemble d’images de référence (2) avec une autre image de référence au sein dudit ensemble d’images de référence (2), formant des paires sur une partie ou sur l’intégralité dudit ensemble d’images de référence (2). Procédé de normalisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une sélection préalable de patchs (35) ou portions des images de référence (2) et ce que les étapes de pré-traitement sont appliquées sur lesdits patchs ou portions d’images de référence ainsi sélectionnés. Procédé de normalisation selon la revendication précédente, dans lequel la sélection préalable de patchs (35) comprend une sélection des N plus proches voisins au sens d’une distance entre les images ou patchs de manière à éviter de sélectionner des objets qui seraient trop différents et ainsi ajuster le niveau de variabilité résiduelle de l’ensemble de référence. Procédé de normalisation selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape (31) de normalisation en position met en œuvre un algorithme (36) de type Inverse Compositional. Procédé de détection d’une anomalie à partir d’une image cible (3) d’au moins un objet d’intérêt (23) en comparaison avec un ensemble d’images de référence (2) dudit au moins un objet d’intérêt (23), ladite image cible (3) et lesdites images de référence (2) étant acquises par une caméra (25) prévue pour observer une surface ou un volume d’analyse dudit au moins un objet (23), ledit ensemble d’images de référence (2) présentant une variabilité de position par rapport à une référence de position préalablement choisie et une variabilité de texture, ce procédé de détection comportant : - une séquence (4) de normalisation dudit au moins un objet, comprenant un apprentissage auto-supervisé d’un réseau de neurones (38) sur ledit ensemble d’images de référence (2) et sur ladite image cible (3) pour produire des images de référence et une image cible normalisées en position et en texture selon l’une quelconque des revendications précédentes, - une séquence multi-échelle (7) comprenant une étape (40) pour estimer une image auto-similaire à partir de l’image cible prétraitée, une étape pour soustraire l’image auto-similaire de l’image cible pré traitée de manière à obtenir des cartes binaires et des résidus pour une série d’échelles, une étape (45) pour fusionner les cartes binaires obtenues à différentes échelles et - une étape(10) pour délivrer un score de normalité dudit au moins un objet d’intérêt à partir de la carte binaire issue de ladite étape de fusion (45) et d’un résidu calculé à partir de l'ensemble des résidus correspondant aux différentes échelles. Procédé de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape pour estimer une image auto-similaire û à partir de l’image cible prétraitée u utilise une méthode de débruitage. Procédé de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la méthode de débruitage comprend une comparaison de chaque image cible prétraitée avec les images de référence, ou en comparant chaque patch de l’image cible prétraitée avec des patchs de référence. Procédé de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les patchs de référence utilisés pour la comparaison avec le patch de l’image cible prétraitée sont sélectionnés selon l’algorithme des plus proches voisins, en faisant varier le nombre K de voisins selon la variabilité résiduelle de l’ensemble de référence. Procédé de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape pour restreindre la recherche des patchs de référence à une fenêtre de taille M x N autour du patch cible prétraité. Procédé de détection selon la revendication précédente, comprenant en outre une extension de la recherche sur la globalité de l’image dans un espace modifié de type arbre de partition, par exemple arbre k-d, pour accélérer la recherche, lorsqu’un nombre insuffisant de patchs de référence est trouvé dans une fenêtre locale au sens des plus proches voisins. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 13 à 16, dans lequel l’étape de comparaison est répétée en choisissant une échelle différente de l’image, parmi une série d’échelles. Procédé de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un calcul d’un seuil à partir d’une hypothèse statistique sur la nature du résidu et un nombre de fausses alarmes acceptables . Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 13 à 18, dans lequel la méthode de débruitage de patchs met en œuvre un algorithme (41) de type Non Local Means. Procédé de détection selon l’une quelconque des revendications 11 à 19, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un calcul (10) d’un score de normalité comportant les étapes de : - normalisation de résidus obtenus à différentes échelles selon la moyenne et l’écart type des images de l’ensemble de référence, - obtention des cartes binaires correspondantes à différentes échelles en utilisant un seuil sur les résidus, - fusion des cartes binaires obtenues à différentes échelles, - calcul dudit score de normalité pour chaque objet défini comme la somme de la valeur absolue des résidus à différentes échelles dans la carte binaire fusionnée pour chaque pixel. Procédé de détection selon la revendication précédente, comprenant en outre une génération (46) d’une alerte basée sur la valeur d’un score de normalité d’un objet par rapport à un seuil déterminé. Procédé de détection selon la revendication précédente, comprenant en outre une prédétermination d’un seuil de détection à partir d’une image contenant le motif à détecter. Procédé de détection selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le seuil de détection est prédéterminé : - à partir d’une portion de l’ensemble de référence appelé ensemble de validation, en plaçant le seuil au-delà d’un certain pourcentage de tolérance de faux positifs, - en modélisant la distribution des scores d’activation de l’ensemble de validation et en plaçant le seuil selon une hypothèse statistique sur cette distribution. Système (S) d’inspection visuelle pour contrôler la qualité d’un ensemble de pièces (22-24), mettant en œuvre le procédé de détection d’anomalie selon l’une quelconque des revendications 11 à 23, ce système comprenant : - au moins une caméra (25) pour couvrir un champ d’une surface d’analyse (21) recevant lesdites pièces, - des moyens logiciels pour traiter un flux vidéo produit par la caméra et appliquer sur des images cibles extraites dudit flux vidéo le procédé de détection d’anomalies selon l’une quelconque des revendications 11 à 23. Système (S) selon la revendication précédente caractérisé en ce qu’il comprend en outre un éclairage permettant de maintenir une lumière plus homogène sur le champ couvert par la caméra.