Système de réseaux de neurones de type élève-enseignant, configuré pour détecter la présence ou l’absence de défaut sur un produit cible à partir d’au moins une image dudit produit cible fourni en entrée dudit système, dans lequel un premier réseau de neurones pré-entrainé, dit réseau enseignant (REN), est utilisé durant une phase d'apprentissage pour entrainer, sur la base d’images de produits de même type que le produit cible injectées en entrée dudit système, un deuxième réseau de neurones, dit réseau élève (REL), par minimisation d’au moins une fonction de coût (FC) entre des couches intermédiaires correspondantes desdits réseaux, lesdites couches intermédiaires comprenant chacune une couche de traitement linéaire (L) suivie d’une couche de traitement non linéaire (NL), ledit système étant caractérisé en ce que , durant ladite phase d’apprentissage, en réponse à l’injection d’une image d’un produit de même type que le produit cible en entrée dudit système, lesdites fonctions de coûts sont minimisées en fonction de données obtenues directement en sortie des couches de traitement linéaires (L) desdites couches intermédiaires correspondantes. Système selon la revendication 1, caractérisé en outre en ce que, durant ladite phase d’apprentissage, les couches de traitements linéaires des couches intermédiaires du réseau élève ont pour entrées les sorties des couches intermédiaires immédiatement précédentes dudit réseau enseignant. Système selon la revendication 2, caractérisé ce que durant ladite phase d'apprentissage, seules des images de produits de même type que le produit cible dans lesquelles lesdits produits ne présentent pas de défauts sont injectées en entrée dudit système. Système selon la revendication 2, caractérisé ce que durant ladite phase d'apprentissage, des images quelconques de produits de même type que le produit cible sont injectées en entrée dudit système, et en ce que ledit système intègre des moyens d’estimation robuste configurés pour diminuer automatiquement, durant ladite phase d'apprentissage, la sensibilité dudit système à des images de produits comprenant un défaut parmi lesdites images quelconques. Système selon la revendication 2, caractérisé ce que le dimensionnement du réseau élève est adapté de manière incrémentale, par ajout successif, l’une après l’autre, de couches intermédiaires audit réseau élève, tant qu’un seuil d’efficacité prédéterminé n’a pas été atteint dans la détection de la présence ou de l’absence de défaut sur des produits cibles. Procédé d’adaptation du dimensionnement d’un réseau élève d’un système de réseaux de neurones selon la revendication 2, ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : (a) ajout (51) d’une couche intermédiaire audit réseau élève ; (b) estimation (52) des paramètres associés à ladite couche intermédiaire ajoutée, de manière indépendante du reste dudit réseau élève ; (c) obtention (53) d’une mesure (MES) représentative d’une précision atteinte par le système de réseaux de neurones, ladite mesure tenant compte de l’ensemble des couches intermédiaires ajoutées audit réseau élève ; (d) comparaison (54) de ladite mesure (MES) représentative d’une précision atteinte avec un seuil de précision prédéterminé (SL), et - lorsque ladite mesure représentative d’une précision atteinte est supérieure audit seuil de précision prédéterminé, arrêt dudit procédé d’adaptation du dimensionnement du réseau élève ; - lorsque ladite mesure représentative d’une précision atteinte est inférieure audit seuil de précision prédéterminé, mise en œuvre d’une nouvelle itération des étapes (a), (b), (c) et (d). Produit programme d’ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou stocké sur un support lisible par ordinateur et/ou exécutable par un microprocesseur, caractérisé en ce qu’il comprend des instructions de code de programme pour l’exécution d'un procédé selon la revendication 6, lorsqu’il est exécuté par un ordinateur.