Le procédé selon l’invention pourra comprendre l’une au moins des caractéristiques suivantes, prises seules ou en combinaison : l’étape A) comprend les sous-étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes : a) traiter ladite image, depuis l’unique canal d’entrée, dans une première couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres : un nombre de noyaux, définissant le nombre de canaux de sortie de la première couche, compris entre deux et quatre-vingt, une taille de noyau d’au moins treize, un pas valant l’unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, - effectuer une correction avec une fonction d’activation, - effectuer une mise en commun avec une taille de noyau donnée, avantageusement entre cinq et vingt-et-un, un pas compris entre deux et quatre, une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près; chaque image présentant alors une taille réduite ; b) traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape précédente dans une deuxième couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres : un nombre de noyaux, définissant un nombre de canaux de sortie pour la deuxième couche, d’au moins quatre-vingt-un, une taille de noyau comprise entre trois et vingt-et-un, un pas valant l’unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, - effectuer une correction avec une fonction d’activation, - effectuer une mise en commun avec une taille de noyau donnée, avantageusement entre cinq et vingt-et-un, un pas compris entre deux et quatre, et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, chaque image présentant alors une taille encore réduite; c) traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape précédente dans une autre couche du réseau neuronal convolutif avec l’étape suivante : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres: un nombre de noyaux de valeur unité définissant un canal de sortie unique pour cette autre couche, une taille de noyau de valeur unité, un pas de valeur unité et une marge nulle pour conserver la taille d’image. le nombre de noyaux pris en considération pour la convolution de la sous-étape a) est compris entre 10 et 64, avantageusement entre 18 et 64 ; la taille de noyau prise en considération pour la convolution de la sous-étape a) est d’au moins 21, avantageusement d’au moins 31 ; le nombre de noyaux pris en considération pour la convolution de la sous-étape b) est d’au moins 100, avantageusement d’au moins 120 ; la taille du noyau prise en considération pour la convolution de la sous-étape b) est d’au plus 15, avantageusement d’au plus 9 ; le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape a) est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image ; et/ou le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape b) est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image ; l’étape A) comporte une sous-étape supplémentaire mise en œuvre par ordinateur, entre la sous-étape b) et la sous-étape c), consistant à traiter les images issues des canaux de sortie de la convolution de la sous-étape b) dans une troisième couche du réseau neuronal convolutif, selon les sous-étapes suivantes : - effectuer une convolution avec comme hyperparamètres: un nombre de noyaux compris entre 2 et 80, une taille de noyau d’au plus 15, un pas de valeur unité ou deux et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près, - effectuer une correction avec une fonction d’activation, - effectuer une mise en commun avec un nombre de noyaux donné, avantageusement entre trois et onze, un pas compris entre deux et quatre, et une marge choisie pour conserver la taille d’image à la valeur du pas près ; le nombre de noyaux pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est compris entre 10 et 64, avantageusement entre 18 et 64 ; la taille du noyau prise en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est d’au plus 9 et avantageusement d’au plus 5 ; le pas pris en considération pour effectuer la convolution de la sous-étape supplémentaire est de valeur unité si bien que la marge prise en considération pour cette même convolution conserve la taille d’image ; la fonction d’activation choisie pour effectuer la correction est une fonction d’activation non saturante, aussi nommée Unité Linéaire Rectifiée (ReLU) ; la mise en commun est réalisée au moyen d’une fonction max (MaxPool2D) ; les sous-étapes mises en œuvre par ordinateur suivantes, avant de mettre en œuvre l’étape a) : mettre en œuvre un algorithme de partitionnement de données sur l’image du plan technique ; définir une image du plan technique, de taille restreinte et comportant des zones d’intérêt susceptibles de contenir un joint d’étanchéité torique ; l’algorithme de partitionnement de données est l’algorithme DBSCAN.