Système (100) de transfert de style pour mettre en œuvre un procédé d’apprentissage anticipé d’un modèle d’évaluation de la surface d’un pneumatique identifié, le système (100) comprenant au moins une mémoire configurée pour stocker une application d'analyse des données représentatives des pneumatiques imagés, caractérisé en ce que le système comprend : - un ou des serveurs de communication comprenant chacun au moins un ou des processeurs connectés de manière opérationnelle à la mémoire, le ou les processeurs comprenant un ou des logiciels de modélisation 3D (103) qui sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour créer une ou des images de synthèse (105) ; - un dispositif de traitement (102) qui utilise les données provenant d’au moins un modèle de conception assistée par ordinateur (fichier CAO) d’un pneumatique identifié, avec le ou les fichiers CAO comprenant une ou des images sources dont un contenu source sémantique est incorporé ; - un synthétiseur (104) qui est capable d’alimenter des données supplémentaires aux fichiers CAO à partir de paramètres de rendu fournis par le synthétiseur ; - une base de données (106) dans laquelle des images cibles comprenant des images de pneumatiques réels sont stockées pour construire un ou des modèles de l’aspect réaliste à partir d’une base d’acquisitions visuelles existantes ; et - au moins un réseau de transfert de style qui fonctionne sur le processeur du système (100), le réseau de transfert de style comprenant : - au moins un encodeur qui encode le contenu d’une image source reçue du processeur du système (100) et qui génère les caractéristiques de l'image source ; et - au moins un décodeur qui décode les caractéristiques de l'image source et qui applique le style d’images cibles pour générer des images photoréalistes (113) ; de sorte que le système (100) utilise les données disponibles dans une séquence d’images obtenues des pneumatiques identifiés pour effectuer un transfert de style de manière à modéliser un aspect réaliste et à transférer cet aspect aux images photoréalistes (113) obtenues. Système (100) de la revendication 1, dans lequel le réseau de transfert de style comprend au moins un réseau adversaire génératif (GAN) comprenant : - un générateur (108) qui prend en entrée les images de synthèse (105) synthétisées par le synthétiseur (104) et les images cibles de la base de données (106) comme les images sources, le générateur (108) comprenant : - au moins un encodeur (108a) qui encode le contenu d’une image source reçue du processeur du système (100) et qui génère les caractéristiques de l'image source ; - au moins un décodeur (108b) qui décode les caractéristiques de l'image source et qui applique le style d’images cibles pour générer des images photoréalistes (113) ; - et au moins un discriminateur (110) qui compare les images photoréalistes (113) générées par le générateur (108) et des images cibles obtenues de la base de données (106) . Système (100) de la revendication 2, dans lequel le ou les processeurs sont capables d'exécuter des instructions programmées stockées dans la mémoire pour réaliser les étapes suivantes : - une étape de réception d’une ou des images de référence réalisée par le dispositif de traitement (102) ; - une étape de génération d’images de synthèse de pneumatiques identifiés réalisée par le synthétiseur (104) ; - une étape de création d’une ou des images de synthèse (105) du pneumatique identifié à partir des fichiers CAO et des paramètres de rendu ; - une étape de construction d’un ou des modèles de l’aspect réaliste à partir de la base d’acquisitions visuelles existantes stockées dans la base de données (106) ; - une étape d’entrainement du réseau de transfert de style ; - une étape d’extraction des données de caractéristiques sémantiques sources du contenu sémantique source de l'image source réalisée par l’encodeur ; - une étape d’introduction au décodeur des données de caractéristiques sémantiques extraites par l’encodeur pour que le décodeur puisse sortir une image synthétique comprenant au moins une partie de contenu sémantique de l'image source dans un style cible ; - une étape de détermination d’une perte de contenu (115) en utilisant les données de caractéristiques sémantiques sources et les données de caractéristiques synthétiques ; - une étape d’introduction des images photoréalistes (113) incorporant des données caractéristiques synthétiques et les images cibles ; - une étape de détermination d’une perte de style ; - une étape de détermination d’une perte totale en fonction de la perte du contenu et la perte du style, réalisée par le processeur du système (100) ; et - une étape d’entrainement du modèle d’évaluation pour construire un modèle d’images photoréalistes (113) représentant le ou les pneumatiques identifiés dans un état sans anomalies. Système (100) de l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel les fichiers CAO comprennent des zones d’une surface d’un pneumatique identifié à soumettre à un contrôle visuel. Système (100) de l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel une image de référence acquise par le dispositif de traitement (102) comprend une image moyenne issue d’une pluralité de modèles des pneumatiques incorporés dans les fichiers CAO et considérés comme des pneumatiques de référence. Système (100) de l’une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel la perte de contenu est calculée par une distance Euclidienne entre une représentation intermédiaire des caractéristiques de niveau supérieur de l'image d'entrée et l'image de contenu dans une couche (108a’) de l’encodeur (108a). Système (100) de l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le synthétiseur (104) emploie une opération de simulation des interactions lumières-matières. Système (100) de l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le modèle d’évaluation est entrainé sur un ou des composants CNN du type ImageNet-VGG.