Tous les deux ans, l’arrivée des candidatures pour le Prix Armand Delvaux nous donne un aperçu de la créativité des ingénieurs, appliquée à l’industrie et l’économie. Cette année, la poutre composite bois-béton précontrainte de Steffen Holzbau a séduit le jury. Cela n’ôte rien aux mérites des autres postulants, parmi lesquels figurait la société Luxscan, de Foetz, filiale du groupe Weinig.
Luxscan se distingue par le développement de systèmes de vision industriels et d’intelligence artificielle appliqués au traitement du bois lors de sa découpe en usine. Ces dispositifs transforment profondément la chaîne de valeur du bois, un secteur clé pour l’économie circulaire. Le recours à l’intelligence artificielle leur donne aujourd’hui encore plus de puissance. À la tête de la R&D de la société, Guillaume Roblot est un peu la tête pensante d’une équipe à l’écoute de tous les besoins d’un marché mondial en développement permanent.
Paul Rigaux, Product manager chez Luxscan, est à la charnière entre la clientèle et ce que peut proposer le groupe. « On travaille régulièrement ensemble sur l’évolution des produits, les propositions de nouvelles technologies qu’on peut amener sur le marché. C’est une interaction entre la direction, le développement de produit et l’engineering que Guillaume représente. On se rend compte que nos technologies sont très poussées. Mais on gagnerait à être un peu plus connu à l’extérieur », indique-t-il pour expliquer la participation au Prix Armand Delvaux.
Un doctorat comme pied à l’étrier
Ingénieur formé aux Arts et métiers en France, Guillaume Roblot a eu son premier contact avec Luxscan à l’occasion de son projet de fin d’études. « J’ai participé au développement d’une nouvelle machine. Comme ça s’était bien passé, Luxscan a cofinancé mon doctorat avec le Fonds national de la Recherche. Il portait naturellement sur le Classement mécanique dans le bois et le traitement d’images. » Après avoir obtenu ce doctorat en 2010, il n’a plus quitté Luxscan, prenant la tête de la R&D en 2014.
Le bois n’est jamais “standard”
Le principe des scanners Luxscan est simple à énoncer, plus complexe à réaliser : analyser des planches de bois massif, détecter les singularités (nœuds, fentes, poches de résine, flache/écorce résiduelle…), puis décider comment découper la matière pour maximiser la valeur finale.
La difficulté vient du matériau lui-même. « Contrairement à l’acier, qui répond à des caractéristiques de production précises, les pièces de bois sont toutes différentes », résume Guillaume Roblot. Dans la construction, la charpente ou le lamellé-collé, la résistance mécanique doit être garantie. Or, chaque pièce présente des variations naturelles qu’il faut mesurer, estimer, classer.
C’est précisément la thématique de son doctorat : développer des algorithmes capables de transformer des machines historiquement pensées pour un “classement visuel” en systèmes contribuant au “classement mécanique” — autrement dit, rapprocher la vision industrielle des propriétés réelles des pièces.
Un cerveau au milieu de la ligne
Luxscan s’inscrit dans un écosystème industriel où les lignes de production sont longues, rapides… mais coûteuses à l’arrêt. Les planches avancent, sont rabotées, scannées, puis tronçonnées, réassemblées, collées. Le scanner n’est pas une machine isolée : il devient un point névralgique. Paul Rigaux remarque : « Le scanner est « le cerveau de la ligne ». Il observe, calcule, puis envoie des instructions de coupe aux équipements situés en aval. »
Luxscan ne prétend pas piloter toute la chaîne : « On fournit l’information de découpe, et la scie exécute », précise Guillaume Roblot. Mais l’impact est majeur : une bonne décision prise à l’entrée se répercute sur tout le rendement de la chaîne.
Concrètement, une planche passe dans le scanner. Des caméras capturent les quatre faces (dessus, dessous, gauche, droite), parfois complétées par d’autres capteurs. Le logiciel extrait les singularités et calcule une stratégie : comment tronçonner la pièce pour générer les meilleurs “produits” possibles (longueurs, qualités, usages), selon des critères définis par le client.
“Défaut” ou “singularité” : la qualité dépend de l’usage
Luxscan évite le mot “défaut”. Un nœud peut être un problème… ou un élément acceptable, voire recherché, selon le produit final. « On parle plutôt de singularité », insiste Guillaume Roblot. Un plateau de table exigera un rendu esthétique sur la face visible, tandis que la face inférieure tolérera davantage d’irrégularités. Les chants, eux, doivent souvent répondre à une logique fonctionnelle (qualité de collage, planéité). Et certaines zones sont critiques : en aboutage (assemblage par dents et colle), les extrémités doivent être parfaitement saines pour éviter que l’usinage ne casse.
C’est là que le scanner devient un outil de décision en trois dimensions : critères différents par face, par zone, et tout au long de la longueur. Le but n’est pas de rejeter de la matière, mais de mieux la valoriser.
Le grand tournant : les réseaux de neurones
Luxscan installe ses premières machines dès 2000. Mais l’avènement des « réseaux de neurones », ou de l’intelligence artificielle, constitue pour Guillaume Roblot un tournant majeur. Luxscan commence à s’y intéresser en 2016, et déploie les premières machines en production en 2019. À cette époque, l’entreprise présente cette avancée lors d’une grande foire internationale du secteur à Hanovre. La promesse n’est pas de “faire inventer” des défauts à la machine, mais de mieux reproduire — et dépasser — ce qu’un opérateur humain sait faire. Avant, la détection reposait sur des méthodes de traitement d’image dites conventionnelles : puissantes, mais très longues à régler. Les techniciens passaient du temps à ajuster une multitude de paramètres pour s’aligner sur les exigences d’un client.
Avec les réseaux de neurones, le travail change de nature : on constitue une base de données d’images, on y superpose la vérité du terrain (où se trouve tel nœud, quelle taille, quelle forme), puis on entraîne des modèles capables de reconnaître ces singularités. « Le réseau apprend à partir de ce qu’on lui fournit », résume Guillaume Roblot. Résultat : un réglage simplifié, un meilleur comportement face aux variations, et des performances de détection supérieures.
Paré pour l’univers de la scierie
L’un des effets les plus visibles de cette évolution est l’extension de la technique vers le monde de la scierie. Celui-ci constitue un environnement plus variable, plus humide, plus sale que celui de la deuxième transformation où les machines Luxscan opéraient originellement. En scierie, les planches ne sont pas encore stabilisées par séchage ; elles portent des traces, des salissures, des différences d’humidité, et des teintes plus hétérogènes.
Selon Paul Rigaux, ces conditions rendaient l’exercice trop difficile il y a dix ans. Aujourd’hui, l’IA permet d’obtenir des résultats suffisamment fiables pour en industrialiser l’usage.
Voir au-delà de la surface
Dans la majorité des cas, Luxscan travaille sur l’analyse de surface — ce que l’œil humain verrait. Mais sur certains systèmes haut de gamme, l’entreprise intègre une source et un capteur de rayons X produisant une image 2D de type radiographie. L’objectif : observer différemment certaines singularités, notamment la structure interne des nœuds à travers l’épaisseur de la pièce.
Ce n’est pas un “scanner médical 3D”, précise Guillaume Roblot, mais une projection radiographique utile dans des cas ciblés.
Une gamme industrialisée
Les innovations ne restent pas cantonnées à un prototype. Luxscan intègre ses technologies sur l’ensemble de sa gamme. Le logiciel historique s’appelle OptiCore, décliné en version “OptiCore AI” pour mettre en avant la partie intelligence artificielle.
Côté machines, la nomenclature s’est harmonisée sous le nom SOLID SCAN, avec des séries (1000 à 5000) représentant des niveaux de performance et des lettres indiquant l’application (tronçonnage, délignage, tri, scanning transversal). Les modèles haut de gamme embarquent des capteurs et des capacités de calcul plus poussées, et donc des modèles d’IA plus exigeants.
L’impact “matière” et la logique circulaire
Au-delà de la qualité, Luxscan met en avant la prévention des gaspillages : remplacer des opérations manuelles permet de gagner plusieurs pour cent de rendement sur de très gros volumes de bois. D’ailleurs, dans cette industrie, « on ne jette rien », comme le rappelle Guillaume Roblot : ce qui n’est pas valorisé en produit finit généralement en bois d’énergie. Mais l’enjeu climatique change la perspective : plus un morceau est valorisé dans un produit durable (meuble, construction), plus le carbone reste stocké. Les gains de rendement deviennent alors un levier de stockage plutôt que de combustion.
Une R&D importante
Luxscan emploie 55 personnes, dont 23 en R&D. Cette proportion élevée est justifiée par la nature même de l’entreprise et de ses produits : la performance des scanners dépend d’algorithmes en évolution constante, de modèles à entraîner, de données à annoter, de compatibilités à maintenir. Guillaume Roblot insiste d’ailleurs sur le caractère collectif : « Sans mon équipe, je ne fais rien aujourd’hui. » La R&D doit trouver un équilibre entre nouveautés, amélioration continue, support des machines existantes et industrialisation de 40 à 50 machines par an sur un marché mondial. La société recrute en permanence, surtout des développeurs en logiciels et ingénieurs spécialisés.
À noter : Luxscan a reçu en 2025 le « Luxembourg AI Excellence Award » de la Fedil dans la catégorie « AI for Sustainable Business » pour son projet « AI vision systems for primary transformation in the wood industry ». Le prix salue la mise au point du SOLID SCAN T5000, un scanner destiné à la scierie, capable de traiter plus de 200 planches par minute. Il permet d’effectuer un premier tri assez tôt dans le processus : repérer par exemple une fin de planche fortement dégradée, la couper, et préserver la partie valorisable en meilleure qualité.
