Trouver la précision avec les systèmes de vision
Utilisez-vous des systèmes de vision artificielle dans vos processus d'inspection de dispositifs médicaux ou de produits pharmaceutiques ? La perspective de contrôles de qualité automatisés et cohérents est enthousiasmante pour tout producteur des domaines médical et pharmaceutique. Pourtant, si le concept est si prometteur, pourquoi tous les fabricants de produits de santé n'y adhèrent-ils pas déjà ?
C’est compliqué. Dans les premières versions (les années 1980), la vision artificielle était limitée dans son nombre d'applications idéales. Les caméras analogiques et les cartes d'acquisition d'images étaient contraignantes. Malgré cela, les avantages par rapport à l'œil humain, lorsque c’était adapté, étaient indéniablement attrayants.
Comment les systèmes de vision artificielle améliorent-ils la qualité
Un système de vision peut inspecter son sujet sans rien manquer. Il peut prendre en charge toutes les pièces qui se présentent, en lieu et place des vérifications ponctuelles que nous devons accepter lorsque des personnes effectuent la tâche. Programmé pour ne rien manquer, un système de vision ne manquera rien. Il ne se laissera pas distraire et il ne se fatiguera pas. Le système de vision est également un super-héros, en ce sens que son acuité visuelle surpasse nettement celle des yeux humains les plus perçants, permettant des grossissements extrêmes et une lecture rapide comme l'éclair.

Défis pratiques
L'inconvénient de la vision artificielle est que, en soi, un système de vision ne peut offrir qu'une seule chose : de l’information. L'utilisateur devait concevoir d'autres moyens (technologie) pour définir, traiter et identifier des actions qualité pour chaque type d'inspection et pour chaque produit. La programmation et l'exécution d'une précision personnalisée ne sont pas une mince affaire. Et les effets potentiels en termes de coût et de temps représentent un danger réel et présent. Les systèmes de vision peuvent-ils apporter la bonne solution dans un secteur fortement réglementé où la qualité revêt une importance capitale ?
Prenons par exemple les nouvelles exigences de la FDA en matière d'UDI : L'intégration de systèmes de vision pour vérifier l’étiquetage avec des codes à 1 ou 2 D à un ou plusieurs points de contrôle. À première vue, la vision artificielle appliquée ici ressemble à une aubaine. Cependant, il faudra valider l'ensemble du système de vision à l'aide du GAMP avant de commencer. Un arrêt brutal ?
Alors, à la lumière de ces avantages et inconvénients, où en est la relation entre la fabrication médicale et les systèmes de vision ? Selon Forbes, elle se porte plutôt bien : la vision artificielle a été reconnue comme technologie de pointe pour l'industrie médicale en 2020.
Les systèmes de vision actuels utilisent des caméras intelligentes à traitement d’image interne qui rendent l'imagerie plus rapide et plus précise, élargissant ainsi leur bande passante. En effet, certains fabricants médicaux qui ont adopté des premiers systèmes ont connu le succès avec les inspections par vision artificielle de dispositifs médicaux, tels que les stylos à insuline ou les implants. Le développement de solutions personnalisées et de capacités de documentation pourrait permettre d'obtenir une qualité plus élevée et plus constante, avec une production plus rapide. Mais ce qui se prépare pour les systèmes de la prochaine génération suscite encore plus d'enthousiasme.
Une nouvelle ère s’annonce
Les systèmes de vision artificielle se réinventent grâce à l'émergence d'algorithmes logiciels sophistiqués. Il existe deux catégories de cette technologie avancée, qui changent la donne pour les systèmes de vision artificielle : l'apprentissage machine et l'apprentissage profond. Le point fort de l'apprentissage machine, c’est que les algorithmes peuvent se modifier eux-mêmes jusqu'à ce qu'ils produisent un résultat précis. L'apprentissage machine repose sur des fichiers de données très organisés et structurés pour atteindre le résultat idéal.
La deuxième catégorie, l'apprentissage profond, est, à vrai dire, plus époustouflante. Son existence même est stupéfiante. L'apprentissage profond aspire à fonctionner comme le cerveau humain. Il empile de nombreuses couches d'algorithmes (appelés réseaux neuronaux artificiels) pour analyser, informer et mettre en œuvre le résultat souhaité. Chaque couche interprète les données selon une perspective différente. Les données n'ont pas besoin d'être structurées ou étiquetées. Les résultats de chaque couche sont compilés en un amalgame qui confirme et produit le résultat souhaité.
Ces capacités font progresser rapidement la conception des systèmes de vision artificielle et augmentent leur attrait pour le secteur de la fabrication. Et ils pourraient mener les acteurs mondiaux du secteur des dispositifs médicaux et des produits pharmaceutiques à un carrefour important ; voici pourquoi :
Comme l'apprentissage machine et l'apprentissage profond conduisent tous les deux un système de vision à changer continuellement, ils deviennent en fait le contraire de la validation. La validation repose sur un état statique, où il est prouvé que les choses fonctionnent correctement et ne sont donc PAS modifiées !
En outre, l’ère du Règlement sur les dispositifs médicaux de l’UE est arrivée. Les mises à jour de la norme ISO 11607 comprennent une nouvelle section sur l'inspection visuelle. Le changement est tout aussi inévitable. Si les percées technologiques dans les systèmes de vision sont réalisées, la décennie 2020 pourrait transformer la façon dont notre secteur gère les inspections critiques - et les réglementations - entourant la production de produits médicaux.
Pour l'instant, il est logique d'explorer, de considérer et de tester les choses avec les systèmes de vision actuels. Si un système de vision peut rationaliser et surpasser un processus actuel, le fait d’agir maintenant pourrait vous donner une longueur d'avance pour l'avenir. Quelle est votre position ?