L'objectif de la détection de défauts de surface consiste à identifier et localiser les régions anormales présentes sur les surfaces des objets capturés, une tâche dont la demande croît constamment dans divers secteurs industriels. Les approches actuelles échouent fréquemment à répondre aux exigences étendues de ces industries, qui incluent des performances élevées, une cohérence élevée, une rapidité d'exécution, ainsi que la capacité d'utiliser intégralement l'ensemble des données d'entraînement disponibles. Pour combler ces lacunes, nous introduisons SuperSimpleNet, un modèle discriminatif innovant évolué à partir de SimpleNet. Ce modèle avancé améliore significativement la cohérence d'entraînement, le temps de déduction ainsi que les performances de détection par rapport à son prédécesseur. SuperSimpleNet fonctionne de manière non supervisée en utilisant uniquement des images normales pour l'entraînement, mais peut également tirer parti d'images anormales étiquetées lorsque celles-ci sont disponibles. SuperSimpleNet atteint des résultats de pointe tant dans les configurations supervisées que non supervisées, comme le démontrent des expériences menées sur quatre jeux de données de référence exigeants. Code : https://github.com/blaz-r/SuperSimpleNet