Nos travaux de recherche sont menés dans le cadre du laboratoire de recherche commun "Inspection 4.0" entre IMT Mines Albi/ICA et la société DIOTA spécialisée dans le développement d’outils numériques pour l’industrie 4.0. Dans cet article, nous nous intéressons au contrôle de conformité d’ensembles mécaniques aéronautiques complexes (typiquement un moteur d’avion en fin ou en mi- lieu de chaine d’assemblage). Un scanner 3D porté par un bras de robot permet l’acquisition de nuages de points 3D pour la phase d’inspection. Nous avons à notre disposition un modèle CAO de l’assemblage mécanique à inspecter, et c’est ce modèle qui guidera notre démarche. Nous mettons en œuvre des techniques de classification 3D par Deep Learning. Ces modèles d’apprentissage profond sont formés sur des données synthétiques et simulées, générées à partir des modèles CAO. Plusieurs approches sont proposées et des résultats sur des acquisitions réelles sont pré- sentés.