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Comment l’intelligence artificielle va simplifier la vie des designers

Dans leur travail, les designers sont confrontés à une problématique récurrente : mettre la main facilement sur un fichier de conception via un moteur de recherche. En cause ? La difficulté d’organiser les données de conception qui, par nature, sont graphiques et non textuelles. Les algorithmes d’apprentissage automatique, qui appartiennent au domaine de l’intelligence articielle, pourraient changer la donne et permettre aux designers de se concentrer sur d’autres tâches. C’est ce qu’explique dans cette tribune Frédéric Abitan, directeur division manufacturing Europe du sud d’Autodesk.

« N’importe quel designer de produit ayant travaillé en entreprise ou en équipe a déjà très certainement éprouvé cette frustration : ne pas parvenir à mettre la main sur le fichier de conception d’un composant type.

Par exemple, il ne fait aucun doute que le pignon d’une bicyclette a déjà été dessiné et exploité par le passé. La question étant de savoir où se trouve le fichier. Vous avez beau faire vos recherches avec les termes les plus évidents, vos efforts restent vains. Alors, que faites-vous ? Vous reprenez tout à zéro.

Il s’agit là d’un problème extrêmement courant. Nous avons rencontré des industriels qui possèdaient 899 versions d’une même pièce détachée. Entendons-nous bien : il ne s’agit pas des 899 exemplaires numériques d’une même maquette, mais d’une même pièce qui a été conçue à 899 reprises durant l’année.

Ce travail sans cesse recommencé se révèle non seulement onéreux, mais occasionne aussi des problèmes de production. Et si vous vous trompiez d’un millimètre dans votre nouvelle version du pignon ? Si votre erreur n’est pas détectée, elle peut demander des semaines d’ajustement imprévu des machines en usine.

Quel est le problème de fond ? L’organisation des données de conception est très complexe car ces données sont, par nature, graphiques. Il ne s’agit pas de texte. Et, de ce fait, les recherches s’avèrent nettement plus difficiles. Alors, comment organiser ces données graphiques de manière à pouvoir y effectuer des recherches ?

Le rôle joué par l’intelligence artificielle

Cela fait plusieurs années que des chercheurs mettent à profit l’apprentissage automatique pour créer un système d’intelligence artificielle (IA) capable de classer par catégorie des données de conception sans intervention humaine, et d’élaborer une taxinomie en la matière.

Dans le cas de données de conception, l’objectif consiste à apprendre aux ordinateurs à reconnaître des schémas et plans à partir de leurs caractéristiques intrinsèques — forme et géométrie — et non à partir d’un étiquetage ou de métadonnées. D’autant que celui ou celle qui a conçu la pièce au départ aurait pu la libeller de tas de manières différentes, en utilisant des mots complets ou des abréviations. Les métadonnées créées par l’homme sont tout simplement peu fiables.

Mais la tâche se révèle plus complexe qu’il n’y paraît car nous classons les données visuelles de deux manières : par fonctionnalité, et par structure ou forme. Si votre regard se pose sur des briques Lego, par exemple, votre cerveau reconnaît quasi instantanément ce dont il est question, malgré la diversité des formes et coloris. Ces variations ne vous préoccupent guère d’ailleurs. Vos yeux sont braqués sur ces petits éléments et vous savez qu’il s’agit de briques Lego. Les fauteuils représentent l’exemple inverse. En dépit de caractéristiques différentes — avec accoudoirs ou pas, rembourrés ou non — votre cerveau sait qu’il s’agit de fauteuils du fait de leur structure globale. L’apprentissage automatique, en lieu et place de la programmation brute, aide les ordinateurs à parvenir à cette souplesse. En inventant les algorithmes permettant au système d’IA de concilier au mieux ces deux approches humaines, c’est un véritable casse-tête qui a été résolu.

L’IA au service de l’intelligence humaine

Revenons à notre designer malchanceux, incapable de retrouver le pignon adapté à sa bicyclette. En faisant appel aux nouveaux outils de recherche fondés sur l’intelligence artificielle, il peut effectuer une recherche sur des critères tels que le nom, la forme, la catégorie et/ou les propriétés de l’objet afin de retrouver la maquette du pignon déjà conçue par son entreprise.

Bien que le système d’apprentissage mette à profit les millions de maquettes stockées dans le cloud, il lui propose uniquement celles pour lesquelles il dispose d’autorisations d’accès. Des schémas identiques désigneront un seul et même objet, tandis que d’infimes variations correspondront à des maquettes distinctes, et la fréquence d’utilisation de chaque schéma sera communiquée.

Ce recours à l’apprentissage automatique est à même de faire gagner du temps dans le processus de conception, de limiter les tâches superflues et de réduire les erreurs coûteuses à très court terme.

L’intelligence artificielle permettra aussi aux designers de se recentrer davantage sur la problématique du design lui-même, plutôt que sur sa mécanique de représentation. À terme, elle pourra même donner aux ordinateurs les moyens de réaliser certaines tâches élémentaires de conception à notre place, laissant à l’intelligence humaine le soin de relever les défis de plus haut vol, comme l’élaboration d’une bicyclette performante, durable et esthétique, voire plus attrayante qu’un véhicule électrique ».

Auteur : Frédéric ABITAN pour http://www.industrie-techno.com

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