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Generative Design : Quand les techniques des arts numériques alimentent le génie industriel

Publié le : 17/05/2018

Par : Loïc Lepape, Jean-Bernard Héronneau, Malika El Krymy, Chloé Rasquin

Catégorie thématique : Design to Cost, Innovation, Lean Engineering

La « Conception Générative » émerge chez nos champions industriels et chez les éditeurs de logiciels comme AutoDesk ou Dassault Systèmes. Ils rivalisent d’énergie pour doter les concepteurs d’outils, qui permettent déjà aujourd’hui et demain encore plus, de décupler leur capacité créative dans un nombre grandissant de secteurs.

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La « Conception Générative » émerge chez nos champions industriels et chez les éditeurs de logiciels comme AutoDesk ou Dassault Systèmes. Ils rivalisent d’énergie pour doter les concepteurs d’outils, qui permettent déjà aujourd’hui et demain encore plus, de décupler leur capacité créative dans un nombre grandissant de secteurs.

Préambule

La « conception générative » (Generative Design) consiste à élaborer une « machine » (un logiciel, au sens démarche logique systématique) destinée à générer des solutions et dont on prédétermine le comportement.

Il s’agit donc de développer un outil de travail et de le paramétrer pour qu’il produise, de manière systématique et autonome, un très grand nombre de propositions de solutions. Le « designer » prend les décisions et choisit un ensemble de résultats ou le résultat qui convient le mieux au contexte. Au besoin, l’outil peut être amélioré en retravaillant son paramétrage ou en le corrigeant en fonction des résultats obtenus, jusqu’à obtention d’une solution satisfaisante qui remplit les objectifs souhaités.

De fait, le « designer », dans son rôle de concepteur, est remplacé par une « intelligence artificielle » capable de développer par « elle-même » la solution recherchée. Il n’est donc plus en charge de créer, mais :

  • de permettre à la machine de le faire,
  • de faire des choix / décider parmi les multiples propositions de la machine.

Les 3 principaux bénéfices de ce type d’approche sont selon nous :

  • L’exhaustivité des solutions/combinaisons considéréesdans les limites du cadre fixé : Un procédé exploité par un ordinateur peut passer en revue, systématiquement, toutes les possibilités combinatoires qui s’offrent à lui ;
  • Une capacité à proposer des solutions d’un degré de complexité plus élevé : Des machines qui travaillent sans relâche à un rythme effréné peuvent explorer la complexité au-delà de ce que tout être humain serait capable de réaliser (parce que l’homme, face à lui-même – ie ses propres choix, ses connaissances, ses freins, …- est limité) ;
  • La vitesse d’exploration : Sur la base de quelques lignes de code, pour les cas les plus simples, on peut tester un grand nombre de solutions mais aussi de procédés dans un temps qui dépasse, de très loin, les capacités de l’homme. L’ordinateur devient alors un moyen d’explorer des domaines dans un temps record.

À l’origine, une technique issue des arts numériques…

Le principe de déconnecter la conception d’une solution, de la solution elle-même est relativement récent : dans les années 50, les milieux artistiques se sont penchés sur la question de la production de logiques et machines génératives : Vera Molnar, Manfred Mohr, Sol Lewitt et bien d’autres encore ont travaillé à intégrer une logique algorithmique dans leurs productions.

Sol Lewitt dessinera notamment toutes les combinatoires possibles et différentes de 3 à 8 arêtes (cf. ci-dessous).

Dans un monde pré-numérique, les productions artistiques « génératives » utilisaient encore des fonctions algorithmiques simples, et étaient dans une continuité de l’art abstrait (le rapport au réel est avant tout le résultat d’une série d’opération mathématiques).

Même si à l’époque la technologie bride la capacité à diffuser la mise en œuvre, les idées sont déjà bien là, posées. C’est dans le courant des années 90, avec l’apparition d’ordinateurs puissants et abordables économiquement, que le design génératif va connaître une forte accélération dans les milieux artistiques : John Maeda par exemple se fait un nom grâce à des œuvres et des dispositifs interactifs qui lui permettent d’intégrer une chaire au MIT dès 1996. Il y formera une génération d’artistes grâce à son approche de la programmation et le logiciel « Design by Numbers », ancêtre de « Processing ».

… Et l’industrie dans tout ça ?

Elle n’est pas en reste !

Avec la maturité croissante des nouvelles technologies et les limites régulièrement repoussées -notamment celles liées à l’intelligence artificielle et aux moyens de production (comme la fabrication additive)- la conception générative s’apprête à investir le quotidien de nos ingénieurs : développer des solutions industrielles par cette approche est aux portes de nos entreprises.

Elle peut s’appliquer à de larges pans de l’industrie et répond notamment à une demande accrue de personnalisation des objets (en réaction à la production de masse et l’uniformisation). Les outils comme les imprimantes 3D, ou encore les petits ateliers de production numérique permettent déjà de répondre à des commandes à la pièce ou en quantité limitée. Par exemple l’expérience réalisée par Airbus récemment pour la conception et production d’une cloison de séparation optimisée :

Et les applications possibles dépassent largement le monde de la conception mécanique : des éditeurs comme Autodesk travaillent en partenariat avec les plus grandes écoles et universités internationales pour appliquer ces principes à d’autres domaines comme :

  • L’architecture : organisations d’espaces de travail en fonctions de critères multiples ;
  • La mécanique des fluides : définitions de solutions de climatisation / chauffage / aération ;
  • Le design : génération / exploration de formes 3D ;
  • L’électronique : conception de circuits.

Demain, sans doute, des solutions seront aussi proposées pour démultiplier les capacités dans les secteurs de la chimie et la pharmacie…

Plus spécifiquement au niveau des ingénieries et bureaux d’études…

Au cours des dernières décennies, les ingénieurs ont dû relever le défi de travailler dans un environnement qui s’est progressivement complexifié notamment par :

  • La mondialisation des marchés avec un besoin de plus en plus pressant de localisation / spécialisation des offres ;
  • L’accélération des cycles produits et des ruptures technologiques ;
  • L’intégration de nouvelles contraintes vertueuses liées à la responsabilité sociale, sociétale et environnementale des entreprises ;
  • La pression de la concurrence sur la performance et sur les coûts de revient des produits ;
  • Tout cela combiné à la réduction des moyens de développement.

À la lumière de ces tendances, on peut imaginer que le terrain de jeu des ingénieurs va probablement continuer de se « restreindre » quand bien même ils devront concevoir et développer de nouvelles solutions encore et toujours :

  • plus performantes (intégrant des caractéristiques souvent antagonistes – plus léger et plus solide, plus réactif et moins concentré, plus puissant et plus économe, etc.),
  • moins chères,
  • et respectant des normes et des contraintes locales et internationales de plus en plus sévères.

Prenons du recul

Dans un environnement qui ne cesse de se complexifier, les acteurs industriels n’ont pas d’autre choix que de trouver des moyens en rupture avec les modèles classiques de conception et de développer une agilité toujours plus grande au sein de leurs organisations.

Edgar Morin a introduit la pensée complexe en 1982 par la formule : « Le but de la recherche de méthode n’est pas de trouver un principe unitaire de toute connaissance, mais d’indiquer les émergences d’une pensée complexe, qui ne se réduit ni à la science, ni à la philosophie, mais qui permet leur intercommunication en opérant des boucles dialogiques ».

Les hommes aux commandes du développement des algorithmes de design génératif sont sur le point de donner aux industriels des outils qui vont, selon toute vraisemblance, leur permettre d’approcher encore plus « la pensée complexe » d’Edgar Morin.

Les algorithmes utilisés par ces outils numériques permettent, grâce aux puissances de calcul et aux techniques couplées à l’intelligence artificielle, de reproduire la dimension évolutive de l’environnement naturel sur des temps de cycle très courts. Ils permettent donc, en théorie, de booster la créativité et de réduire la durée des phases de conception.

Très concrètement, dans la boîte à outils du Lean Engineering, pour les produits « physiques », associés la fabrication additive à la conception générative permet déjà d’intégrer des phases de prototypage rapides à la logique de développement des produits selon un mode  : « Try fast, fail cheap ». Ce « combo » redonne des marges de manœuvre aux équipes de développement (d’un point de vue de la créativité technique, mais aussi et surtout, dans la prise en compte de l’ensemble des contraintes des systèmes à l’étude, y compris les coûts si leurs inducteurs sont suffisamment maîtrisés et paramétrables).

Quelles conditions de mise en œuvre demain ?

Ces outils qui ouvrent de nouvelles perspectives, vont imposer, au sein des entreprises, des changements significatifs mais néanmoins nécessaires pour en exploiter tout le potentiel.

Changement N°1 :

 Les ingénieurs/concepteurs sont au cœur des bouleversements induits par la conception générative : les capacités des machines et algorithmes à générer des millions de possibilités, à analyser leurs efficacités, et, lorsque combinée avec des périphériques de fabrication (imprimantes 3D, fab lab, etc.), à fabriquer les prototypes -voire les solutions- vont obliger l’ingénieur/concepteur à se repositionner et à se focaliser :

  • non plus sur la technique en imaginant le COMMENT ? (monde des solutions) ;
  • mais sur la définition des finalités, des contraintes, de la chaine de valeur et de l’environnement de l’objet, donc le QUOI ? (monde des besoins) ;
  • et sur la prise de décisions, pour tirer un maximum de bénéfice des outils.

L’équipe de développement devra donc assurer un rôle de spécificateur et de décideur et moins de concepteur créatif : remonter vers un rôle de maîtrise d’œuvre.

En octobre 2016, le Huffington Post pointait déjà cette évolution dans un article consacré aux métiers du futur dans les activités de conception et d’ingénierie.

Si des méthodes du type design to cost et value engineering sont aujourd’hui répandues et permettent de bien questionner et formuler les besoins fonctionnels, elles restent insuffisamment maîtrisées par une majorité d’acteurs. Or, tous les enjeux liés à la conception générative reposent sur la définition fonctionnelle des besoins.

Par ailleurs, et c’est ici une question et non un jugement, si l’outil « comprend et interprète » les fonctions et les contraintes techniques, en est-il de même des fonctions plus subjectives qui relèvent de la valeur d’estime des produits ?

Changement N°2 :

L’utilisation de ces nouveaux outils impactera très probablement la manière dont les ingénieries sont généralement structurées, notamment avec des « silots » très liés à des compétences techniques spécifiques.

L’intégration et le couplage de plusieurs domaines physiques (mécanique des structures, mécanique des fluides, thermique, électromagnétisme, etc.) dans ces outils sont de mieux en mieux gérés par les logiciels. Dans ce contexte, la manière dont les entités d’ingénierie sont organisées pourra être un frein, à très court terme, à leur développement et déploiement chez nos champions industriels. L’agilité des collaborateurs et des lignes managériales est primordiale pour assurer la transformation organisationnelle nécessaire afin de développer une plus grande transversalité dans les équipes et les compétences.

Par ailleurs, le cloisonnement des entités se concrétise aujourd’hui par une hyper spécialisation des collaborateurs sur des sous-systèmes, voire des sous-sous-systèmes des concepts qu’ils développent. Un des axes managériaux à mettre en avant, et qu’il ne faut surtout pas négliger, est de donner aux collaborateurs l’opportunité de comprendre les enjeux globaux des projets de développement sur lesquels ils interviennent, pour qu’ils puissent se forger une vision d’ensemble du champ des contraintes et des besoins dans laquelle leurs sous-systèmes / sous-sous-systèmes s’intègrent.

Sans cet effort, il est fort à parier que les capacités des outils de conception générative ne seront que très partiellement exploitées.

Changement N°3 :

Les solutions générées par les logiciels de conception générative dépendent :

  • De la montée en puissance de capacité de production/réalisation nouvelles (comme, pour la conception d’objets mécaniques, la fabrication additive, non plus uniquement pour le prototypage rapide, mais pour l’industrialisation et la production en masse de produits) ;
  • Des avancées en recherche appliquée sur des nouveaux matériaux et/ou nouvelles chimies.

En effet, les structures complexes (voire les propriétés qu’il faudrait donner aux matériaux) qui découlent des algorithmes sont quasiment toutes inadaptées aux moyens industriels classiques. Dans l’industrie mécanique, les procédés de fabrication classiques sont essentiellement basés sur le retrait de matière (usinage) et l’assemblage de pièces à géométrie simple, or, les géométries proposées par les logiciels de conception générative nécessitent de changer en profondeur nos méthodes de production.

C’est par une révolution industrielle et des investissements dans les process de fabrication, que l’on pourra exploiter au maximum les possibilités offertes par la conception générative.

La route est encore longue, mais la voie ouverte par ces nouveaux outils de conception offre des perspectives passionnantes…

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