KEYENCE vient de lancer en septembre 2026 sa nouvelle série IV4, une génération de capteurs de vision intégrant davantage de fonctions d’intelligence artificielle directement dans l’équipement. L’objectif n’est pas de concurrencer frontalement les systèmes de vision haut de gamme, mais plutôt de rendre accessibles des contrôles auparavant difficiles à fiabiliser avec un simple capteur de vision : présence, différenciation de pièces, comptage, OCR ou encore contrôle d’assemblage.
La tendance de fond est claire. Une étude publiée cette année par Cognex auprès de plus de 500 fabricants, intégrateurs et constructeurs de machines indique que 57 % utilisent déjà de l’IA dans leurs applications de vision industrielle, tandis que 30 % supplémentaires prévoient de le faire prochainement. Mais l’enjeu n’est plus uniquement la performance : la facilité de déploiement et la capacité à reproduire une application deviennent des critères importants.
C’est précisément sur ce terrain que se positionne l’IV4.
Le problème : lorsqu’un simple capteur devient insuffisant
Dans beaucoup de machines, le contrôle recherché paraît relativement simple : vérifier qu’un joint est présent, contrôler le nombre de composants dans un assemblage, différencier deux références proches ou lire un marquage.
La difficulté apparaît lorsque la réalité de la production s’en mêle : orientation variable des pièces, différences d’aspect entre deux lots, réflexions sur une surface métallique, modifications de lumière ambiante, arrière-plan perturbateur ou position légèrement différente du produit.
Avec une approche traditionnelle, il faut alors multiplier les zones de contrôle, régler des seuils, effectuer une correction de position et parfois travailler longuement sur l’éclairage.
À l’autre extrémité, installer un véritable système de vision avec caméra, objectif, éclairage et contrôleur peut s’avérer disproportionné pour une application relativement simple.
C’est cet espace intermédiaire que les fabricants de smart cameras et de capteurs de vision assistés par IA cherchent aujourd’hui à occuper.
Ce que change la série IV4
KEYENCE conserve l’approche « capteur de vision » de ses générations précédentes, mais y ajoute plusieurs fonctions basées sur l’IA.
Une des plus intéressantes est le Traitement d’images intelligent II. Le système peut tester automatiquement plus de 10 000 conditions d’imagerie et proposer celles qui font le mieux ressortir les caractéristiques recherchées. KEYENCE annonce dix fois plus de conditions analysées que sur la génération précédente.
Ce point est important : en vision industrielle, un bon algorithme ne compense pas toujours une mauvaise image. Automatiser une partie de la recherche du couple éclairage/exposition/traitement peut donc faire gagner beaucoup de temps lors de la mise au point.
L’IV4 introduit ou renforce également plusieurs fonctions intéressantes :
AI Identify permet de rechercher ou différencier une pièce malgré des variations de position ou d’apparence.
AI Count apprend les caractéristiques des objets afin de les compter, y compris lorsque leur orientation varie.
AI OCR est destiné à la lecture de caractères imprimés, gravés ou marqués.
AI Trigger peut détecter automatiquement l’arrivée de l’objet dans l’image, ce qui permet dans certaines applications de supprimer le capteur externe habituellement utilisé pour déclencher l’acquisition.
La gamme conserve parallèlement des outils plus traditionnels : bord, largeur, diamètre, pitch, blob, couleur, luminosité ou encore repositionnement. KEYENCE annonce jusqu’à 65 outils disponibles suivant le mode de fonctionnement.
Un point intéressant : l’IA ne remplace pas les outils classiques
C’est probablement l’un des aspects les plus pertinents de cette nouvelle génération.
L’IV4 n’impose pas une approche « tout IA ». Les outils traditionnels de vision restent disponibles et peuvent être utilisés lorsque le problème est parfaitement déterministe.
C’est une bonne logique industrielle.
Pour vérifier une largeur ou la présence d’un bord parfaitement contrasté, un algorithme classique reste souvent plus facile à qualifier et à maintenir.
En revanche, pour différencier deux pièces dont les variations d’aspect rendent les seuils instables, l’IA peut devenir intéressante.
La combinaison des deux approches permet donc de choisir l’outil adapté au problème plutôt que d’utiliser systématiquement un réseau neuronal.
Jusqu’à 250 pièces par seconde
KEYENCE annonce également une capacité de différenciation pouvant atteindre 250 pièces par seconde, soit un cycle de 4 ms dans certaines configurations.
Cette performance vise notamment les applications de tri ou de contrôle sur convoyeur rapide.
Il faut néanmoins prendre cette valeur pour ce qu’elle est : une capacité maximale annoncée par le constructeur. La cadence réellement exploitable dépendra de la résolution, de l’exposition, des outils utilisés, du mouvement de la pièce et surtout des conditions optiques.
Une validation sur pièces réelles reste donc indispensable.
Une gamme pensée pour l’intégration machine
KEYENCE propose des versions couleur et monochrome avec plusieurs champs de vision.
Selon les modèles, la distance de travail peut commencer à 50 mm, tandis que les configurations à champ étroit sont prévues pour des distances plus importantes. Les champs couverts peuvent aller de quelques dizaines de millimètres jusqu’à plusieurs mètres suivant la distance d’installation et l’optique choisie.
La gamme existe également avec tête déportée et amplificateur, ce qui peut être intéressant lorsque l’espace mécanique est limité.
L’intégration réseau est particulièrement complète. Selon la configuration, la série prend notamment en charge PROFINET, EtherCAT, TCP/IP, OPC UA, MQTT, HTTP/HTTPS, FTP et SFTP.
Pour un intégrateur ou un constructeur de machines, cette ouverture est presque aussi importante que l’algorithme de vision lui-même : le résultat du contrôle doit pouvoir être envoyé à l’automate, mais les images et statistiques deviennent également de plus en plus utiles pour la traçabilité et l’analyse de production.
Quels cas d’usage ?
KEYENCE présente notamment des applications de contrôle de présence, de couleur, de forme, de dimensions, d’OCR et de comptage.
Dans la pratique, on peut imaginer plusieurs cas particulièrement intéressants.
Contrôle d’assemblage
Présence d’un joint, d’une vis, d’un écrou, d’une rondelle ou d’un connecteur.
C’est typiquement une application pour laquelle plusieurs cellules photoélectriques peuvent être remplacées par un seul capteur de vision.
Détrompage de composants
Vérifier qu’une bonne référence est montée ou distinguer l’endroit de l’envers d’une pièce.
L’utilisation d’une classification par IA devient intéressante lorsque les différences sont complexes à traduire en simples règles géométriques.
Vérification de kits
Contrôler simultanément que tous les éléments nécessaires sont présents avant fermeture d’un emballage ou passage au poste suivant.
Lecture de marquages
Numéros de lots, dates, références ou caractères gravés peuvent être contrôlés directement avec l’outil OCR.
Comptage sur convoyeur
La fonction de comptage basée sur l’IA permet d’envisager le comptage de produits dont la position ou l’orientation n’est pas strictement maîtrisée.
Face à la concurrence
L’IV4 arrive sur un marché qui s’est considérablement développé.
Cognex In-Sight 2800 constitue probablement l’un de ses concurrents les plus directs. La gamme combine outils de vision traditionnels et fonctions ViDi Edge Learning. Cognex indique que certains modèles peuvent être entraînés avec seulement quelques images par classe, tout en proposant des résolutions allant jusqu’à 2 MP suivant la version.
L’approche est proche dans sa philosophie : rapprocher les capacités du deep learning d’une caméra industrielle autonome sans imposer une infrastructure informatique dédiée.
Balluff BVS VisionSensor vise également les applications de contrôle de présence, classification, BLOB, recherche de forme, analyse de bords et lecture de codes. Balluff ajoute un angle intéressant avec des informations de condition monitoring telles que la température interne, l’humidité, les vibrations ou l’inclinaison du capteur.
ifm Dualis O2D5 adopte une approche davantage basée sur le traitement d’image conventionnel. Il combine notamment recherche de contours et analyse de blobs dans un même capteur et dispose d’assistants destinés à simplifier la configuration.
Enfin, Omron FH se situe davantage dans la catégorie système de vision complet. La plateforme propose des contrôleurs puissants, jusqu’à huit caméras suivant les configurations, avec des fonctions spécifiques d’inspection de défauts par IA. Elle répond donc davantage aux applications complexes ou multi-caméras qu’au remplacement rapide d’un capteur.
La différence fondamentale est donc moins « qui possède de l’IA ? » que jusqu’où l’utilisateur veut aller dans la complexité de son contrôle.
Là où l’IV4 paraît particulièrement intéressant
La véritable nouveauté n’est pas simplement la présence d’intelligence artificielle. Ce type de technologie existe déjà chez plusieurs concurrents.
L’intérêt réside plutôt dans la volonté de faire disparaître une partie du travail traditionnel de mise au point d’une application de vision.
Le système recherche automatiquement des conditions d’imagerie, extrait la cible, apprend des variations et peut même gérer son déclenchement.
Cette évolution correspond à une tendance plus générale de la vision industrielle : rendre accessibles à un automaticien ou à un technicien des applications qui demandaient auparavant l’intervention d’un spécialiste vision.
Une étude Cognex publiée en mars 2026 va dans le même sens : parmi les industriels ayant déjà plusieurs années d’expérience avec la vision par IA, la facilité de déploiement et de mise à l’échelle devient particulièrement importante.
Les limites à garder en tête
L’IA n’élimine pas les fondamentaux de la vision industrielle.
Un mauvais éclairage, une optique mal dimensionnée, du flou de mouvement ou une résolution insuffisante resteront problématiques.
Il faut également distinguer détection et mesure.
Pour déterminer si une pièce est présente ou différencier deux références, un outil basé sur l’IA peut être extrêmement pratique.
Pour une mesure dimensionnelle avec une incertitude spécifiée, une étude métrologique complète reste nécessaire.
Autre point : la simplicité de configuration ne dispense pas de tester les limites du système.
Une validation industrielle sérieuse doit intégrer les pièces conformes mais également les pièces limites, les défauts réels, les variations de fournisseurs, l’encrassement, l’éclairage ambiant et les différentes conditions de production.
C’est souvent là que se joue la différence entre une démonstration convaincante et un système fiable plusieurs années en production.
Une évolution intéressante pour les constructeurs de machines
Avec l’IV4, KEYENCE poursuit une tendance désormais bien installée : déplacer l’intelligence vers le terrain.
La caméra ne sert plus uniquement à acquérir une image qu’un système externe doit interpréter. Elle réalise localement l’acquisition, l’analyse et une partie de la décision, puis communique directement avec l’automatisation.
Pour un constructeur de machines ou un intégrateur, cela peut réduire fortement le temps nécessaire pour traiter certaines applications de contrôle.
Ce type de capteur ne remplacera évidemment pas les systèmes de vision complexes. En revanche, il réduit progressivement la frontière entre le simple capteur photoélectrique et une véritable station de vision industrielle.
Et c’est probablement là que l’IV4 est le plus intéressant : mettre des capacités de vision avancées dans des applications où une vision traditionnelle aurait auparavant été considérée comme trop complexe ou trop coûteuse à mettre en œuvre.
À retenir
La KEYENCE IV4 a été annoncée comme nouveau produit en septembre 2026. Elle combine traitement d’image traditionnel et outils d’IA, automatise une partie du réglage de l’image et introduit des fonctions de recherche, comptage, OCR et déclenchement assistées par IA.
Le produit est particulièrement pertinent pour les applications de poka-yoke, contrôle d’assemblage, identification de références, comptage et contrôle de présence où un capteur classique atteint ses limites mais où un système de vision complet serait surdimensionné.