Procédé d’apprentissage d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour la détection d’un défaut d’un élément roulant (2) en matériau céramique comprenant : une capture d’un jeu d’images (DATA1) radiographiques numériques d’éléments roulants (2) comportant des défauts et ne comportant pas de défaut, un premier filtrage de chaque image du jeu d’images (DATA1) pour améliorer le contraste de chaque image, la génération d’un jeu de données (DATA3) à partir du jeu d’images radiographiques filtrées (DATA2), la classification de chaque image du jeu d’images (DATA1) radiographiques par un algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) à partir du jeu de données (DATA3) dans une classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans une classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) à partir du jeu d’images radiographiques (DATA1) de sorte que l’algorithme d’apprentissage profond classe chaque image du jeu d’images radiographiques dans la classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans la classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), et la comparaison de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour déterminer la précision de la classification de l’ algorithme d’apprentissage profond par rapport à la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la génération d’un jeu de données d’apprentissage (DATA3) comprend : une segmentation de chaque image en différentes zones (Z1, Z2, Z3), un deuxième filtrage de chaque zone de chaque image du jeu d’images pour obtenir un vecteur de données, le vecteur de données étant le jeu de données d’apprentissage (DATA3). Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel la classification de chaque image du jeu d’images radiographiques par un algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) comprend : le calcul d’une valeur d’un indicateur d’analyse d’image à partir du jeu de données (DATA3) indicatif de chaque image du jeu d’images filtrées (DATA2), la comparaison de l’indicateur d’analyse à un seuil, et la classification de chaque image selon le résultat de la comparaison. Procédé selon la revendication 3, dans lequel l’indicateur d’analyse d’image comprend le calcul d’une moyenne, et/ou d’un écart type, et/ou d’une médiane, et/ou d’un gradient de niveau de gris. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans laquelle l’entraînement d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) comprend : une segmentation de chaque image filtrée en plusieurs zones (Z1, Z2, Z3), le traitement de chaque zone de chaque image par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour détecter au moins un défaut à partir d’un critère de sélection, la détection d’un défaut selon un critère de sélection propre à chaque zone, et la classification de chaque image. Procédé selon la revendication 5, dans lequel le critère de sélection comprend la géométrie de l’élément roulant dans ladite zone, et/ou la texture dans ladite zone et/ou le contraste dans ladite zone. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) comprend un réseau de neurones à noyau de convolution. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel la comparaison de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et de la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) comprend : la comparaison de la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour chaque même image du jeu d’images radiographiques, la détermination du nombre d’images classifiées dans la même classe (CL1, CL2) par l’algorithme d’apprentissage statistique et par l’algorithme d’apprentissage profond, et la détermination de la précision de classification de l’algorithme d’apprentissage profond en calculant le ratio entre le nombre d’images classifiées dans la même classe par les deux algorithmes sur le nombre total d’image du jeu d’images radiographiques. Système d’apprentissage (1) d’un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour la détection d’un défaut d’un élément roulant (2) en matériau céramique comprenant : des moyens de capture (3) pour capturer un jeu d’images (DATA1) radiographiques numériques d’éléments roulants (2) comportant des défauts et ne comportant pas de défaut, des moyens de filtrage (6) configurés pour améliorer le contraste de chaque image du jeu d’images (DATA1), des moyens de génération (7) d’un jeu de données (DATA3) à partir du jeu d’images radiographiques filtrées (DATA2), des moyens de mise en œuvre (8) configurés pour mettre en œuvre un œuvre un algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) configuré pour classifier chaque image du jeu d’image (DATA1) à partir du jeu de données (DATA2) dans une classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans une classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), des moyens d’entraînement (10) configurés pour entraîner un algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) à partir du jeu d’images radiographiques (DATA1) de sorte que l’algorithme d’apprentissage profond classe chaque image du jeu d’images radiographiques dans la classe d’éléments roulants suspicieux (CL1) ou dans la classe d’éléments roulants non suspicieux (CL2), et des moyens de comparaison (12) configurés pour comparer la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique (ALGO1) et la classification des images du jeu d’image effectuée par l’algorithme d’apprentissage profond (ALGO2) pour déterminer la précision de la classification de l’ algorithme d’apprentissage profond par rapport à la classification effectuée par l’algorithme d’apprentissage statistique.