Procédé de localisation de pièces disposées en vrac, le procédé comprenant des étapes exécutées par un processeur (CU) et consistant à : acquérir un nuage de points (PC) tridimensionnel d’un ensemble de pièces (CC) disposées en vrac ; acquérir une image bidimensionnelle (IM) de l’ensemble de pièces ; analyser l’image bidimensionnelle pour identifier et localiser une pièce (P[I]) de l’ensemble de pièces et placer dans l’image bidimensionnelle une région d’intérêt (ROI[I], MP[I]) entourant la pièce ; placer la région d’intérêt dans le nuage de points en tenant compte d’une position de la région d’intérêt dans l’image bidimensionnelle et d’une correspondance entre les points du nuage de points et les points de l’image bidimensionnelle ; extraire du nuage de points une partie (SG[I]) de nuage de points délimitée par la région d’intérêt placée dans le nuage de points ; obtenir un modèle tridimensionnel (M3D) de la pièce ; placer le modèle tridimensionnel dans la partie de nuage de points (SG[I]) de manière à faire correspondre les points de la partie de nuage de points avec le modèle tridimensionnel ; et déterminer dans un référentiel (OXYZ) lié à l’ensemble de pièces une position (x, y, z, α, β, γ) du modèle tridimensionnel ainsi placé dans la partie de nuage de points. Procédé de localisation selon la revendication 1, dans lequel la région d’intérêt est délimitée par des contours (MP[I]) de la pièce (P[I]) identifiée dans l’image bidimensionnelle (IM). Procédé de localisation selon la revendication 1 ou 2, dans lequel le placement du modèle tridimensionnel (M3D) dans la partie de nuage de points (SG[I])) est effectué en considérant des éléments géométriques incluant des éléments de surface et des éléments de bord du modèle tridimensionnel. Procédé de localisation selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’analyse de l’image bidimensionnelle est effectuée par un réseau neuronal (NN) de type convolutif, exécuté par le processeur (CU) et configuré pour identifier et localiser des pièces de l’ensemble de pièces (CC) dans l’image bidimensionnelle (IM) et localiser une région d’intérêt (ROI[I], MP[I]) autour de chacune des pièces identifiées dans l’image bidimensionnelle (IM). Procédé de localisation selon la revendication 4, dans lequel l’ensemble de pièces comprend plusieurs types de pièces, l’analyse de l’image bidimensionnelle (IM) par le réseau neuronal (NN) fournissant un type de pièce en association avec chaque région d’intérêt (ROI[I], MP[I]) identifiée dans l’image bidimensionnelle, l’obtention d’un modèle tridimensionnel (M3D) de pièce étant effectué en sélectionnant un modèle tridimensionnel correspondant au type de pièce correspondant à la partie de nuage de points extraite (SG[I]). Procédé de localisation selon l’une des revendications 4 et 5, comprenant une étape d’entrainement du réseau neuronal (NN) à l’aide de données d’apprentissage comprenant des images bidimensionnelles dans lesquelles des pièces d’un ensemble de pièces en vrac sont entourées et chaque pièce entourée est associée à un modèle tridimensionnel de la pièce. Procédé de localisation selon l’une des revendications 4 à 6, comprenant une étape de génération de données d’apprentissage pour entrainer le réseau neuronal (NN), l’étape de génération de donnée d’apprentissage consistant à : (a) acquérir une image bidimensionnelle et un nuage de points tridimensionnel d’un ensemble de pièces ; (b) charger un modèle tridimensionnel d’une pièce présente dans l’ensemble de pièces ; (c) rechercher dans le nuage de points une correspondance entre une partie du nuage de points et le modèle tridimensionnel, pour localiser le modèle tridimensionnel dans l’ensemble de points et déterminer une position d’une région d’intérêt entourant le modèle tridimensionnel localisé dans le nuage de points ; (d) mémoriser la position de la région d’intérêt dans l’image bidimensionnelle, en association avec l’image bidimensionnelle ; (e) répéter les étapes (b) à (d) pour d’autres pièces présentes dans l’image bidimensionnelle et le nuage de points ; et (f) répéter les étapes (a) à (e) pour acquérir et traiter d’autres images bidimensionnelles et d’autres nuages de points. Procédé de localisation selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel la position (x, y, z, α, β, γ) du modèle tridimensionnel (M3D) placé dans la partie de nuage de points (SG[I]) est définie par trois coordonnées spatiales (x, y, z) d’un point de référence A du modèle tridimensionnel dans le référentiel (OXYZ) lié à l’ensemble de pièces (CC) et trois angles (α, β, γ) définissant une orientation du modèle tridimensionnel dans le référentiel lié à l’ensemble de pièces. Procédé de localisation selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’image bidimensionnelle de l’ensemble de pièces (CC) est : générée à partir du nuage de points (PC) sous la forme d’une image de profondeur, ou bien fournie par un capteur d’image (C2D) pointé sur l’ensemble de pièces en vrac, ou bien extraite de signaux à partir desquels le nuage de points est formé. Procédé de préhension d’une pièce dans un ensemble de pièces en vrac, le procédé de préhension comprenant des étapes consistant à : exécuter le procédé de localisation, selon l’une des revendications 1 à 9, appliqué à un ensemble de pièces (CC) en vrac pour déterminer la position (x, y, z, α, β, γ) d’un modèle tridimensionnel de pièce (M3D) dans un référentiel (OXYZ) lié à l’ensemble de pièces ; et commander un bras robotisé (BR) muni d’une pince de préhension (GP) pour prendre une pièce (P[I]) à la position du modèle tridimensionnel dans le nuage de points (PC). Procédé de préhension selon la revendication 10, dans lequel le modèle tridimensionnel (M3D) est associé à plusieurs directions de préhension, le procédé de préhension comprenant la sélection d’une direction de préhension en fonction de la position (x, y, z, α, β, γ) du modèle tridimensionnel de pièce dans un référentiel lié à l’ensemble de pièces (CC), le bras robotisé (BR) étant commandé pour suivre la direction de préhension sélectionnée afin de prendre la pièce (P[I]). Procédé de préhension selon la revendication 10 ou 11, comprenant l’exécution du procédé de localisation à chaque fois qu’un groupe d’au moins une pièce (P[I]) a été pris par le bras robotisé (BR). Système de localisation de pièces disposées en vrac, le système comprenant : un dispositif (S3D) de génération d’un nuage de points (PC) tridimensionnel pointé sur un ensemble de pièces (CC) en vrac, et un processeur (CU) connecté au dispositif de génération du nuage de points tridimensionnel, et configuré pour mettre en œuvre le procédé de localisation selon l’une des revendications 1 à 9. Système selon la revendication 13, comprenant en outre un capteur d’image (C2D) connecté au processeur (CU) et pointé sur l’ensemble de pièces en vrac (CC), le capteur d’image étant configuré pour fournir une image bidimensionnelle (IM) de l’ensemble de pièces en vrac. Système selon la revendication 13 ou 14, comprenant en outre un bras robotisé (BR) muni d’une pince de préhension (GP), et commandé par le processeur (CU) pour mettre en œuvre le procédé de préhension selon l’une des revendications 10 à 12.