Le contrôle qualité visuel des produits est actuellement incontournable dans de nombreuses industries. Or il a été observé que ce type d'inspection présente une variabilité importante, impliquant des difficultés à garantir un contrôle efficace dans un contexte industriel. De nombreux travaux portant sur l'automatisation de ce processus ont ainsi été menés pour répondre aux besoins croissants de productivité et de qualité à fournir aux clients. Il apparait que la plupart des systèmes développés à l'heure actuel répondent à des applications spécifiques. En effet, ce type de dispositifs est bien adapté pour répondre à des problématiques industrielles requérant à la fois efficacité et rapidité. Cependant, ils sont en contrepartie très peu souples pour s'adapter à d'autres situations. Cet article présente brièvement certaines pistes de recherches futures dans ce domaine, basées sur une évolution vers des systèmes plus génériques. Les leviers identifiés sont un élargissement des échelles d'inspection, une augmentation de la quantité d'information acquise et enfin l'utilisation d'outils de classification non-supervisés permettant un apprentissage sans éléments d'entrainement identifiés à l'avance. La littérature de différents domaines d'application de ces techniques comme par exemple le textile ou encore l'industrie des métaux sert de support à cette réflexion.