L’intelligence artificielle renouvelle la conception assistée par ordinateur, liant modélisation 3D, PLM et automatisation intelligente pour raccourcir les cycles de développement. Les algorithmes génératifs transforment l’exploration des formes tandis que des données sémantiques assurent la continuité numérique.
Puissant moteur de transformation depuis ses origines, la CAO est en voie de redéfinition. Indiscutablement, l’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA) marque un tournant décisif dans la conception et le développement des produits. En 2032, le marché mondial des logiciels de CAO devrait dépasser les 36 milliards de dollars, selon Business Research Insights. Et pour cause.
De la 3D à la gestion du cycle de vie des produits (PLM)
Le passage de la conception 2D à la modélisation 3D a marqué une évolution importante dans l’ingénierie. Grâce à la 3D, les ingénieurs ont pu visualiser, itérer et affiner leurs modèles avec une précision inédite, accélérant ainsi l’innovation et la mise sur le marché des produits. Transition qui a également permis une meilleure compréhension des produits et l’intégration poussée de simulations dans les cycles de développement. Nouveaux outils, nouvelles manières : nous assistions alors à une refonte complète du processus de conception.
Face à l’explosion des modèles numériques, la gestion des données de produits (PDM) s’est imposée comme une solution essentielle pour organiser et centraliser les informations, tout en préservant l’associativité entre les dessins 2D et conceptions 3D. Toutefois, la richesse des modèles 3D n’a pas toujours été pleinement exploitée, et le passage de la conception à la production est resté un défi de taille. Cependant, l’accent mis sur la gestion de données CAO 3D a parfois éclipsé l’optimisation du processus de conception lui-même. Trop souvent, les fabricants ont pris des décisions en se concentrant uniquement sur l’organisation de l’information propre à chaque étape – la fabrication, la simulation ou la conception d’outils par exemple – ce qui a entraîné une dispersion des données entre fichiers CAO, dessins 2D et expertises métier.
En négligeant l’interdépendance de ces processus, une telle approche favorise le cloisonnement de la donnée et érige des barrières, ralentissant ainsi l’innovation. Elle entrave le passage de la conception à la production, créant des frictions dommageables pour l’efficacité et la compétitivité.
L’IA : un moteur pour accélérer la productivité et l’innovation
Après des décennies d’évolution progressive, l’IA marque une rupture technologique majeure dans le domaine de la CAO, redéfinissant les processus de conception et ouvrant la voie à une nouvelle ère d’innovation.
De l’automatisation intelligente des processus à la gestion du cycle de vie des produits (PLM), l’IA joue un rôle croissant, et permet une gestion des informations plus fluide, plus intelligente, et tout au long du cycle de vie du produit.
Voilà bien des années que l’automatisation industrielle en CAO accélère la production par exécution automatique de tâches diverses. L’approche novatrice d’alors visait à ne pas se limiter à l’automatisation des tâches, mais à l’intégrer astucieusement dans les flux de travail pour améliorer l’efficacité. Aujourd’hui, l’IA insuffle une intelligence inédite à l’automatisation. Et lorsque l’automatisation intelligente fait partie intégrante des fonctionnalités d’une solution de conception, elle apporte des bénéfices substantiels. Elle favorise, par exemple, la réutilisation des pièces et des éléments de conception pour de nouveaux projets. De plus, elle optimise la capture d’intention de conception et assure une meilleure cohérence des modèles dans le temps. Enfin, elle permet une application plus efficace des dimensionnements et tolérances géométriques en suggérant des ajustements orientés par les normes industrielles. Ainsi, contre l’IA de la science-fiction, spectaculaire mais ambiguë, nous observons ici le déploiement d’un outil concret dont l’impact est considérable.
La conception générative en CAO incarne une autre avancée emblématique permise grâce à l’IA. Toutefois, il convient de la distinguer de l’IA générative.
S’appuyant sur l’IA, la conception générative permet de créer, de façon totalement autonome, des conceptions optimales à partir d’un ensemble d’objectifs et d’exigences de conception définies par l’utilisateur. Ceci permet même d’évaluer simultanément de multiples optimisations selon le type de matière et les processus de fabrication à utiliser. Résultat : des produits innovants, des coûts réduits et une production accélérée.
L’IA générative, qui s’appuie sur le traitement automatique du langage naturel (NLP) et les grands modèles de langage (LLM), est utilisée pour la création de contenu (texte, images, 3D). Dans le domaine de la conception de produits, elle agit comme un copilote, fournissant des conseils et des suggestions pour aider les concepteurs à résoudre des problèmes et à prendre des décisions éclairées.
Loin d’avoir remplacé l’ingénieur, cette approche l’assiste, accélère les itérations et lui propose des formes innovantes souvent organiques qui intègrent les nouvelles exigences de fabrication, notamment l’impression 3D.
Cependant, cette transformation ne sera pleinement achevée que si les entreprises questionnent la gestion et la disponibilité de leurs données. Une IA, aussi avancée soit-elle, ne sera pertinente qu’alimentée par des données « sémantiques », précises, riches et bien structurées, qui puissent, en elles-mêmes, intégralement définir le produit. Plus encore, elle doit être entraînée sur des méthodes et des pratiques propres à chaque organisation. La qualité des résultats génératifs dépend directement de celle des données utilisées pour entraîner les modèles. En somme, pour tirer parti du potentiel de l’IA, il faudra lucidement la nourrir.
Vers une nouvelle ère de la conception assistée par IA ?
L’évolution de la CAO s’inscrit désormais dans une logique de gestion du cycle de vie des produits (PLM), où toutes les étapes (de la conception à la production) sont interconnectées. Précisément, l’IA y joue un rôle clé en assurant la continuité entre les différentes phases du développement. Elle permet d’éviter la fragmentation des données et favorise une meilleure exploitation des modèles 3D tout au long du processus industriel. Selon une étude prospective menée par Sopra Steria Next, le marché de l’IA industrielle devrait croître de 13 % par an pour atteindre 330 milliards de dollars en 2028 (26 % du marché mondial de l’IA).
L’intégration de l’IA en CAO, cependant, ne va pas de soi. Si elle promet une conception plus rapide et plus intelligente, son adoption pose encore quelques défis. La formation des équipes, par exemple, est essentielle pour exploiter ces outils, tout comme l’accompagnement face aux résistances. L’IA, certes, redéfinit le rôle des ingénieurs, mais elle nécessite une vigilance quant aux biais algorithmiques ou à la sécurisation des données. Enfin, les processus existants doivent être adaptés pour assurer une interopérabilité fluide avec les logiciels. Ici comme ailleurs, une approche progressive et stratégique permettra de maximiser le potentiel, immense, et bénéficier d’un avantage compétitif.
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Par Brian Thompson, Divisional GM, CAD Segment chez PTC
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