Depuis des décennies, la CAO est le pilier de l'innovation en ingénierie. Mais aujourd'hui, nous entrons dans une nouvelle phase, où l'intelligence artificielle ne se contente pas d'améliorer la CAO, mais transforme la manière dont les ingénieurs interagissent avec leur système de CAO.
L'IA dans la CAO n'est plus une question de fonctionnalités expérimentales ou de promesses lointaines. Il s'agit aujourd'hui d'apporter des gains de productivité concrets et mesurables, tout en jetant les bases d'un avenir de l'ingénierie plus connecté et plus intelligent.
L'intégration approfondie de l'intelligence artificielle dans la CAO s'inscrit dans un contexte précis. Divers facteurs ont contribué à rendre cette évolution possible à ce stade.
Premièrement, les progrès réalisés dans les grands modèles linguistiques, l'infrastructure cloud et la puissance de calcul ont considérablement élargi le champ d'action de l'IA. Deuxièmement, la création et l'utilisation de modèles 3D sont devenues une source précieuse d'informations numériques pour l'IA. Cela inclut la géométrie et, dans de nombreux cas, l'intention technique et les informations de fabrication du produit (PMI). (Un grand nombre d'entreprises poursuivent des initiatives axées sur les modèles 3D afin de tirer parti de ces derniers dans la fabrication et les services associés. Cependant, pour beaucoup d'entre elles, ce processus reste encore en développement).
Parallèlement, les industriels font face à une complexité accrue des produits, à des réductions constantes des délais de mise sur le marché, ainsi qu'à une pénurie durable de main-d'œuvre qualifiée. On demande aux ingénieurs d'en faire plus avec moins de moyens. L'IA s'est imposée comme un moyen pratique d'aider les équipes à développer leur expertise, à appliquer les meilleures pratiques de manière cohérente et à éliminer les tâches qui n'apportent aucune valeur créative ou stratégique.
L'un des aspects les plus importants — et souvent mal compris — de l'IA dans la CAO est qu'elle ne part pas de zéro.
Brian Thompson, vice-président de division et directeur général du segment CAO chez PTC, apporte un éclairage important sur ce sujet. Bien avant que l’IA générative ne fasse son apparition, les principaux systèmes de CAO avaient déjà commencé à intégrer des connaissances techniques grâce à l’automatisation intelligente. Des fonctionnalités basées sur des règles, telles que les références d’intention, les caractéristiques définies par l’utilisateur, la model-based definition et les vérifications basées sur des normes, réduisent discrètement le travail répétitif et garantissent la cohérence depuis des années.
Si votre système de CAO les intègre, ces fonctionnalités basées sur des règles sont plus importantes que jamais, car l'IA dépend de la structure. Ce sont des données de haute qualité et sémantiquement complètes qui permettent à l'IA d'assister les ingénieurs de manière fiable. C'est pourquoi la stratégie d'IA la plus efficace ne consiste pas à remplacer les moteurs de géométrie ou de simulation CAO éprouvés, mais à connecter directement des agents IA à ceux-ci – en tirant parti de décennies de rigueur technique plutôt qu'en tentant de la contourner.
Pour découvrir un exemple d'automatisation intelligente dans Creo de PTC, consultez la vidéo ci-dessous.
Conception générative et IA générative : des atouts différents, une synergie gagnante
Il règne une grande confusion sur le marché concernant la conception générative et l'IA générative, il est donc important de clarifier les choses : elles résolvent des problèmes différents.
Le generative design est fondé sur les principes de la physique. Il s'appuie sur des contraintes, des charges, des matériaux et des règles de fabrication pour générer des géométries optimisées. Cette approche se distingue par sa capacité à déterminer la structure la plus adaptée pour répondre aux exigences de performance définies.
L'IA générative, quant à elle, excelle dans l'interaction et l'automatisation. Elle interprète l'intention, traduit les requêtes en langage naturel en actions, automatise les tâches de configuration et assiste les ingénieurs en leur fournissant des conseils contextuels lorsqu'ils rencontrent des défis de conception.
Lorsque ces approches sont combinées, leurs avantages respectifs se renforcent mutuellement. L'IA peut réduire considérablement l'effort nécessaire pour mettre en place des études, explorer des alternatives et interpréter les résultats, tandis que les solveurs basés sur la physique garantissent que les résultats restent précis, fabricables et fiables.
L’intelligence artificielle ne constitue pas une rupture disruptive, mais représente un avantage progressif qui se manifeste concrètement dès aujourd’hui et dont les effets continueront à s’accroître dans les années à venir.
Générer une valeur tangible pour les plateformes de CAO modernes
Ce n'est pas de la théorie. Nous constatons déjà que l'IA apporte des avantages concrets aux plateformes de CAO modernes.
Les améliorations basées sur l'IA accélèrent désormais les workflows de simulation, automatisent les étapes de configuration traditionnellement manuelles et intègrent l'analyse multiphysique dès les premières phases du processus de conception. Des fonctionnalités telles que la création automatique de contacts, l'optimisation thermique et multiphysique et la conception générative assistée par l'IA réduisent les erreurs, raccourcissent les cycles d'itération et améliorent la qualité de la conception.
Pour des secteurs tels que l'électronique, l'automobile et l'aérospatiale, où le comportement thermique, les performances structurelles et les interactions entre les systèmes sont essentiels, ces capacités se traduisent directement par un développement plus rapide et de meilleurs produits.
L'un des avantages les plus immédiats de l'IA est sa capacité à réduire le « travail d'ingénierie non créatif ». Les ingénieurs consacrent beaucoup trop de temps à des tâches répétitives : définir des paramètres, gérer des relations, créer de la documentation et résoudre des problèmes de configuration. Ces activités sont nécessaires, mais elles ne permettent pas de différencier les produits ni de stimuler l'innovation.
L'IA peut automatiser une grande partie de ce travail — réduisant l'effort manuel de 30 à 50 % — tout en diminuant les taux d'erreur et en accélérant la mise en service. Il n'en résulte pas une réduction du nombre d'ingénieurs, mais une plus grande efficacité : des ingénieurs qui consacrent davantage de temps à la réflexion au niveau du système, à la prise de décision guidée par la simulation et à la collaboration interdisciplinaire.
Toutes les organisations n'adopteront pas l'IA de la même manière.
Les grandes entreprises disposent souvent d'importants volumes de données, de processus bien rodés et d'équipes informatiques dédiées, ce qui leur permet de développer des solutions d'IA sur mesure, basées sur des agents, qui garantissent le respect des normes au sein de portefeuilles de produits complexes. Les entreprises de taille moyenne, en revanche, ont tendance à privilégier les capacités d'IA prêtes à l'emploi qui apportent rapidement de la valeur ajoutée sans nécessiter de personnalisation importante.
La flexibilité est essentielle : il convient de commencer par des cas d’utilisation précis, de mettre en avant les bénéfices apportés, puis d’évoluer progressivement en fonction du niveau de maturité de l’organisation.
Dans le futur, l’intelligence artificielle appliquée à la CAO passera de solutions de type assistant à des systèmes coordonnés reposant sur des agents.
À court terme, les interfaces conversationnelles faciliteront l'utilisation de la CAO en automatisant de nombreuses tâches pilotées par l'interface utilisateur grâce à une interaction naturelle. Au fil du temps, les agents IA coordonneront les flux de travail tout au long de la continuité numérique, reliant les exigences, les modifications de conception, la simulation, les vérifications de fabricabilité et la documentation au sein d'un processus continu et intelligent.
Tout au long de cette évolution, le rôle des ingénieurs reste central. L'IA amplifie la créativité et le jugement humains ; elle ne les remplace pas.
Pour les organisations qui restent prudentes face à l'IA, commencez modestement et concentrez-vous sur la valeur mesurable. Tirez parti des capacités d'automatisation dont vous disposez déjà, renforcez votre base de données et laissez les résultats guider les prochaines étapes.
Une conclusion clé de Brian Thompson sur la CAO et l'IA : « L’intelligence artificielle ne constitue pas une rupture disruptive, mais représente un avantage progressif qui se manifeste concrètement dès aujourd’hui et dont les effets continueront à s’accroître dans les années à venir.»
Steve is PTC’s Creo Product Marketing Director. In this role, Steve is focused on communicating the competitive advantages of PTC’s award-winning Creo, Creo Elements/Direct and Mathcad solutions. His career spans the aerospace, consumer appliances, and consumer electronics industries.
Steve is a certified Lean Six Sigma Black Belt and holds degrees in Mechanical Engineering from Purdue University and Business Administration from UCLA.