Procédé (10) de génération d’images d’apprentissage pour l’apprentissage supervisé d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé situé dans un environnement de production, ledit procédé comportant des étapes de : (S11) détermination d’un modèle 3D dudit objet manufacturé, représentant l’objet manufacturé dépourvu de défaut, ledit modèle 3D comportant un maillage 3D définissant des faces décrivant une enveloppe extérieure dudit objet manufacturé, et des textures associées respectivement aux différentes faces du maillage 3D, (S12) détermination d’une altération du modèle 3D de l’objet manufacturé, ladite altération étant représentative d’un défaut à détecter et correspondant à une modification locale du maillage 3D et/ou à une modification locale de texture, (S14) génération d’une pluralité d’images d’apprentissage représentant l’objet manufacturé, à partir du modèle 3D de l’objet manufacturé, en faisant varier la présence ou l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé, (S15) annotation de chaque image d’apprentissage en fonction de la présence ou de l’absence d’altération dans le modèle 3D de l’objet manufacturé lors de la génération de l’image d’apprentissage considérée. Procédé (10) de génération selon la revendication 1, comportant une étape (S16) de détermination d’un modèle 3D de l’environnement de production, les images d’apprentissage étant en outre générées à partir du modèle 3D de l’environnement de production. Procédé (10) selon la revendication 1 ou 2, comportant une étape (S13) d’obtention d’un ensemble de variables d’observation de l’objet manufacturé, et dans lequel les images d’apprentissage sont générées en faisant varier en outre les variables d’observation de l’ensemble. Procédé (10) de génération selon la revendication 3, dans lequel l’ensemble de variables d’observation comporte au moins une variable d’observation représentative d’un des paramètres d’observation suivants : position et/ou orientation d’au moins un capteur d’images par rapport à l’environnement de production, et/ou caractéristiques de l’au moins un capteur d’images, position et/ou orientation de l’objet manufacturé par rapport à l’environnement de production, position et/ou orientation d’au moins une source d’éclairage par rapport à l’environnement de production, et/ou couleur et/ou intensité lumineuse et/ou type de l’au moins une source d’éclairage, texture associée à des faces du maillage 3D de l’objet manufacturé, positions relatives et/ou orientations relatives de parties formant l’objet manufacturé. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte une déformation locale du maillage 3D. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, l’objet manufacturé dépourvu de défauts correspondant à un assemblage de parties et le défaut à détecter correspondant à l’absence d’au moins une ces parties, le maillage 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défaut est obtenu par combinaison de maillages 3D élémentaires représentant respectivement les différentes parties et la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte la suppression d’au moins un des maillages 3D élémentaires. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, le défaut à détecter correspondant à la présence d’une pièce, la modification locale du maillage 3D de l’altération comporte la combinaison du maillage 3D de l’objet manufacturé avec un maillage 3D de ladite pièce. Procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le modèle 3D de l’objet manufacturé dépourvu de défaut est déterminé à partir d’un fichier de conception assistée par ordinateur décrivant l’objet manufacturé. Procédé (50) de fabrication d’un modèle de détection de défaut d’un objet manufacturé situé dans un environnement de production, ledit procédé comportant des étapes de : (S51) obtention d’images d’apprentissage générées au moyen d’un procédé de génération selon l’une quelconque des revendications précédentes, (S52) apprentissage supervisé dudit modèle de détection de défaut en utilisant lesdites images d’apprentissage. Procédé (50) de fabrication selon la revendication 9, dans lequel le modèle de détection comporte un réseau de neurones. Produit programme d’ordinateur comportant un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, configurent ledit processeur pour mettre en œuvre un procédé (10, 50) selon l’une quelconque des revendications précédentes. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un ensemble d’instructions de code de programme qui, lorsqu’elles sont exécutées par un processeur, configurent ledit processeur pour mettre en œuvre un procédé (10, 50) selon l’une quelconque des revendications 1 à 10. Dispositif de génération comportant un circuit de traitement comportant des moyens de mémorisation et au moins un processeur, ledit circuit de traitement étant configuré pour mettre en œuvre un procédé (10) de génération selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Dispositif de génération selon la revendication 13, dans lequel les moyens de mémorisation stockent un ou plusieurs modèles 3D associés à des types d’objets manufacturés différents et/ou un ou plusieurs modèles 3D associés à des environnements de production différents. Dispositif de détection comportant un circuit de traitement comportant des moyens de mémorisation et au moins un processeur, ledit circuit de traitement étant configuré pour mettre en œuvre un modèle de détection obtenu par un procédé (50) de fabrication selon l’une quelconque des revendications 9 à 10. Dispositif de détection selon la revendication 15, dans lequel le circuit de traitement est configuré pour : obtenir une image, dite image de détection, d’un objet manufacturé situé dans l’environnement de production, acquise par un capteur d’images situé dans l’environnement de production, évaluer si l’objet manufacturé représenté sur l’image de détection comporte un défaut, en utilisant le modèle de détection.