Procédé mis en œuvre par ordinateur de caractérisation d’un défaut de canalisation caractérisé en ce qu’il comprend les étapes de : Génération (GEN1) d’une pluralité de probabilités de présence (PROB1) d’une pluralité de premières classes de défaut (DEF1) sur une première image (IM1) de l’intérieur d’une canalisation à partir d’une première fonction apprenante de labellisation entraînée (FONC1), ladite première fonction apprenante (FONC1) mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine entraîné à partir d’un ensemble d’images comportant chacune une pluralité de premiers labels caractérisant au moins un défaut ; Comparaison (COMP) pour chaque première classe de défaut (DEF1) de la valeur de la probabilité avec un seuil caractéristique de chaque première classe de défaut (DEF1) ; Sélection (SEL1) de chaque première classe de défaut (DEF1) pour laquelle la probabilité estimée est supérieure à la valeur seuil associée à ladite classe ; Sélection (SEL2) pour au moins une première classe de défaut (DEF1) sélectionnée, d’au moins une deuxième classe de spécification (SPE2) parmi une pluralité de deuxièmes classes de spécification (SPE2), sur la première image (IM1), à partir d’une deuxième fonction apprenante de spécification (FONC2) ; et Génération (GEN2) d’au moins un premier label (LAB1) caractéristique de chaque première classe de défaut (DEF1) et de chaque deuxième classe de spécification (SPE2) sélectionnée. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’une pluralité de premier label (LAB1) est générée, chaque premier label (LAB1) étant de préférence affiché sur un afficheur avec sa probabilité de présence (PROB1). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la deuxième fonction apprenante de spécification (FONC2) est entraînée, ladite deuxième fonction apprenante de spécification (FONC2) mettant en œuvre un modèle d’apprentissage machine entraîné à partir de l’ensemble d’images comportant chacune une pluralité de deuxièmes labels caractérisant au moins une classe de spécification (SPE2). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 et 2 dans lequel la deuxième fonction apprenante de spécification (FONC2) sélectionne la deuxième classe de spécification (SPE2) en fonction d’une règle prédéfinie permettant d’associer ladite deuxième classe de spécification à la première classe de défauts. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes qui comprend en outre une étape de sélection (SEL3) d’une sous-classe spécifique (SPE3) d’une deuxième classe de spécification (SPE2), ladite étape de sélection (SEL3) d’une sous-classe spécifique (SPE3) comportant les étapes de : Sélection (SEL4) d’au moins une règle au sein d’une base de règles (REG1) en fonction de la valeur du premier label (LAB1), chaque règle définissant une association entre une valeur caractéristique (Vc) de ladite première image (IM1) et un deuxième label (LAB2) prédéfini d’une sous-classe spécifique (SPE3) ; et Génération d’une donnée comportant la valeur du premier label (LAB1) et la valeur du second label (LAB2). Procédé selon la revendication précédente caractérisé en ce que la valeur caractéristique (Vc) de la première image (IM1) est son premier label (LAB1). Procédé selon la revendication 5 caractérisé en ce que la valeur caractéristique (Vc) de la première image (IM1) est générée à partir d’un algorithme de traitement d’image appliquée à la première image (IM1). Procédé selon la revendication 5 caractérisé en ce qu’il comprend une étape de réception d’une donnée (DON1) associée à la première image (IM1), ladite donnée étant acquise au moyen d’un interface utilisateur (30), ladite donnée étant enregistrée dans une mémoire de manière à être associée à la valeur caractéristique (Vc) de la première image (IM1), ladite donnée (DON1) étant comparée à une pluralité de valeurs d’attributs associée à chaque premier label (LAB1), ladite comparaison aboutissant à l’exclusion d’au moins un premier label (LAB1) de la liste de premiers labels générés (LAB1) lorsque la valeur d’un attribut dudit premier label exclu est supérieure ou inférieure à un seuil donné. Procédé selon la revendication précédente dans lequel la donnée (DON1) associée à la première image (IM1) est modélisée en au moins un symbole discret dans une langue naturelle et normalisée au sein d’un troisième label (LAB3) adjoint au premier label (LAB1) et/ou au deuxième label (LAB2) comportant une pluralité de symboles discrets dans une langue naturelle, ladite modélisation et ladite normalisation permettant un réapprentissage de la première fonction apprenante de labellisation entraînée (FONC1) et/ou de la deuxième fonction apprenante de spécification entraînée (FONC2). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’une pluralité de premiers labels (LAB1) est générée, chaque premier label (LAB1) étant affiché sur une interface graphique d’un afficheur, l’interface graphique comportant un composant de validation de la présence de chaque premier label (LAB1) affiché par un opérateur et un composant de saisie d’un nouveau premier label (LAB1) permettant de corriger la valeur d’un premier label affiché, une donnée significative du nombres de différences entre les défauts identifiés par le procédé de l’invention et les défauts identifiés par les opérateurs sur des mêmes images étant calculée. Procédé selon la revendication précédente dans lequel le dépassement, par la donnée significative du nombre de différences entre les défauts identifiés par le procédé de l’invention et les défauts identifiés par les opérateurs, d’un seuil de performance caractéristique, entraîne le réentraînement du modèle d’apprentissage machine de la première fonction apprenante et/ou du modèle d’apprentissage machine de la seconde fonction apprenante. Procédé selon l’une des revendications 10 et 11 caractérisé en ce que la modification du premier label (LAB1) par un opérateur comprend une analyse du nombre de symboles du label (LAB1) ayant changé, une analyse de la position du symbole dans le label (LAB1) ayant changé et le type du au moins un symbole qui a été modifié, ladite analyse permettant de générer une action de réentraînement d’au moins un modèle d’une seconde fonction apprenante. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes qui comprend, avant l’étape de génération (GEN1), les étapes de : Réception (REC) d’au moins une image brute (IMBR) de l’intérieur d’une canalisation ; Redimensionnement (RED) de l’image pour obtenir une image redimensionnée (IMRED) ; Traitement (TRAIT) de normalisation de la teinte, de la saturation et/ou de la luminosité de l’image redimensionnée (IMRED) pour obtenir la première image (IM1). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel la première fonction apprenante de labellisation entraînée (FONC1) et/ou la deuxième fonction apprenante de classification entraînée (FONC2) est entraînée à partir d’un réseau de neurones convolutif entraîné comprenant une pluralité de couches, dont au moins une des couches est ré-entraînée à partir de l’ensemble d’images comportant chacune une pluralité de premiers labels (LAB1) caractérisant au moins un défaut. Procédé selon la revendication précédente dans lequel le réseau de neurones convolutif pré-existant utilisé pour l’entraînement de la première fonction apprenante de labellisation entraînée (FONC1) et/ ou pour la deuxième fonction apprenante de spécification entraînée (FONC2) est un réseau de type MobileNet, ResNet, EfficientNet, TRansformeur ou DenseNet. Procédé selon l’une des revendications précédentes dans lequel l’ensemble d’images comportant la pluralité de premiers labels (LAB1) est augmenté par ajout d’un deuxième ensemble d’images issues de la transformation géométrique et/ou photométrique d’au moins une partie de l’ensemble d’images comportant la pluralité de premiers labels (LAB1). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel une fonction de perte quantifiant un écart entre des prévisions de la première fonction apprenante et les premiers labels est une fonction de l’un des types suivants : Entropie croisée binaire, Entropie croisée pondérée, soft F1-score ou dice loss, macro soft F1-score, ou double macro soft F1-score. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes qui comprend en outre une étape d’affichage sur une interface utilisateur (30) de chaque premier label (LAB1). Système de caractérisation d’un défaut de canalisation (40) caractérisé en ce qu’il comporte : Un dispositif d’exploration (20) de canalisation comportant au moins un capteur optique (22) ; Une interface utilisateur (30) configurée pour afficher en temps réel un flux de données issu du capteur optique (22) du dispositif d’exploration (20) de canalisation, Le système (10) étant configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes.