Les lignes électriques sont constituées de plusieurs composants susceptibles de se détériorer au fur et à mesure de leurs utilisation. Pour détecter des possibles problèmes sur ces objets et ainsi prévenir des pannes coûteuses sur le réseau, les drones aériens sont de plus en plus utilisés car ils permettent d’inspecter rapidement de grandes distances, et d’avoir un bon angle de vue sur les différents composants et leurs défauts. Cependant, l’analyse des vidéos de vol par des experts est laborieuse. De plus, le nombre d’anomalies différentes pouvant provoquer une coupure du réseau est grand et faire une solution automatique dédiée pour chacune n’est pas envisageable, notamment à cause du faible nombre d’exemples pour chacune d’entre elles. De ce fait, nous nous sommes tournés vers une solution non supervisée et générique permettant d’attribuer un score d’anomalie aux objets sans nécessiter d’informations à priori sur l’apparence des défauts.