Les équipes d'ingénierie sont plus que jamais sous pression pour développer de meilleurs produits plus rapidement, avec moins de ressources et des délais de développement plus serrés. La conception de produits assistée par l’IA redéfinit le champ des possibles. Selon McKinsey, les entreprises qui intègrent l'IA dans leurs processus de développement de produits peuvent réduire jusqu'à 30 % les délais de mise sur le marché tout en améliorant la qualité de la conception. Pour les fabricants des secteurs de l’aérospatiale, de l’automobile, des dispositifs médicaux, de l’électronique et des équipements industriels, il ne s’agit pas d’une amélioration marginale, mais d’un avantage concurrentiel structurel.
Cet article explique en détail ce qu’est la conception de produits basée sur l’IA, comment le processus se déroule concrètement, quels sont les secteurs les plus touchés et quels défis une entreprise doit relever avant de généraliser son adoption.
La conception de produits par IA désigne l’utilisation de l’intelligence artificielle, notamment des grands modèles linguistiques, de l’apprentissage automatique, des algorithmes génératifs et de la simulation assistée par IA, pour accompagner les ingénieurs à chaque étape du processus de conception. À la différence des workflows de CAO traditionnels, dans lesquels le concepteur définit manuellement la géométrie et les contraintes, les outils basés sur l’IA peuvent orienter, suggérer, générer et évaluer des concepts avec une rapidité et à une échelle inaccessibles à l’itération humaine.
Cette évolution est importante car la complexité de la conception augmente plus rapidement que les capacités d’ingénierie. Un seul composant d’un assemblage peut impliquer des milliers de contraintes qui s’entrecroisent, notamment les charges structurelles, les exigences thermiques, la disponibilité des matériaux, les tolérances de fabrication et les exigences réglementaires en matière de certification. L’IA appliquée à la conception de produits ne remplace pas le jugement de l’ingénieur ; elle le renforce en aidant les équipes à passer plus rapidement et en toute confiance des premiers concepts de conception à la mise en production.
L’IA peut fournir des conseils en temps réel sur la manière d’exécuter les flux de travail, aidant ainsi les ingénieurs, qu’ils soient novices ou expérimentés, grâce à des instructions étape par étape. Les outils d’IA peuvent analyser une conception au fur et à mesure de son élaboration, en effectuant des simulations structurelles, thermiques ou modales et en identifiant les problèmes de fabrication, de tolérance et d’interférence avant qu’ils ne nécessitent des retouches coûteuses. Cette boucle de rétroaction continue fournit aux ingénieurs des informations précises au moment même où les décisions sont prises, et non après une revue de conception plusieurs semaines ou mois plus tard.
La conception assistée par IA peut évaluer simultanément des milliers de configurations de conception, en identifiant les géométries qui satisfont aux exigences structurelles, thermiques ou modales tout en minimisant le poids et l’utilisation de matériaux. L’ingénieur définit les objectifs de conception, les contraintes, les matériaux et les processus de fabrication, et l’IA génère une ou plusieurs options de conception à examiner. Cette approche, communément appelée « conception générative » en CAO, révèle systématiquement des solutions qui n’auraient peut-être pas été envisagées autrement.
L’IA en génie mécanique s’étend aux capacités de simulation intégrées qui prédisent le comportement d’une conception dans des conditions réelles, notamment les charges de contrainte, les déplacements, le comportement thermique et la dynamique des fluides. Grâce à l’IA, les ingénieurs peuvent évaluer plusieurs scénarios plus rapidement qu’avec l’analyse par éléments finis (FEA) traditionnelle et consacrer leur temps aux options les plus prometteuses.
L’IA transforme les flux de travail d’ingénierie en prenant en charge les tâches répétitives telles que l’analyse des tolérances, la recherche de caractéristiques, la génération de pièces et la configuration de variantes, ce qui permet aux ingénieurs de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée. En éliminant la charge cognitive et les erreurs potentielles liées aux processus routiniers, ces outils garantissent cohérence et précision tout en augmentant considérablement la productivité. Les ingénieurs gagnent un temps précieux qu’ils peuvent consacrer à la résolution créative de problèmes, à l’exploration de conceptions innovantes et à une collaboration interfonctionnelle fructueuse. Cette évolution améliore non seulement les performances individuelles, mais favorise également une dynamique d’équipe axée sur l’innovation et la productivité, où les délais sont respectés sans sacrifier la qualité.
La conception de produits par IA est un processus en pleine évolution, dont certains aspects sont déjà disponibles aujourd’hui et d’autres le seront prochainement. Il s’agit également d’une collaboration structurée entre l’ingénieur et le système d’IA, où chacun apporte des atouts distincts : l’ingénieur fournit le contexte, les contraintes et son jugement ; l’IA apporte la puissance de calcul et la vitesse.
Par exemple, un workflow typique de conception générative peut suivre ces cinq étapes.
Le processus commence lorsque l’ingénieur précise ce que la conception doit accomplir. Cela inclut les exigences fonctionnelles (capacité de charge, performances thermiques, poids cible), les contraintes de fabrication (matériaux privilégiés, procédés de production) et toutes les exigences réglementaires ou de certification imposées par le secteur d’activité concerné.
Une fois les contraintes définies, les outils de CAO générative exploitent la simulation pour explorer l’espace de conception, produisant ainsi des centaines, voire des milliers de géométries candidates, chacune répondant à des degrés divers aux exigences spécifiées. Les meilleures options sont soumises à l’ingénieur concepteur pour évaluation. Les méthodes algorithmiques peuvent produire des options qui sortent du cadre de la réflexion conceptuelle conventionnelle. C’est justement le but recherché.
L’ingénieur examine les options générées et fait appel à son jugement pour affiner la sélection, en prenant en compte la fabricabilité, le coût, l’esthétique, l’assemblage en aval et d’autres considérations que l’IA ne peut pas évaluer pleinement par elle-même. Les conceptions présélectionnées peuvent ensuite être affinées et soumises à une simulation haute fidélité assistée par l’IA, pour une évaluation plus précise des performances.
Dans un avenir proche, les outils d’IA faciliteront la transition de la géométrie conceptuelle vers des modèles détaillés, en automatisant potentiellement la création de features, la propagation des tolérances et les annotations sur les plans. Les outils de prototypage basés sur l’IA pourraient être capables d’identifier le chemin le plus rapide entre le modèle CAO et le prototype physique, en recommandant des stratégies de fabrication ou des approches d’outillage en fonction de la géométrie de la conception et des exigences de production.
C’est l’ingénieur qui prend la décision finale. La conception de produits pilotée par l’IA vient en renfort de la prise de décision humaine ; elle ne la remplace pas. L’ingénieur valide la conception finale au regard de toutes les exigences, résout les conflits en suspens et valide le modèle pour la fabrication ou pour un traitement ultérieur au sein du système de gestion du cycle de vie des produits (PLM) de l’organisation.
Les arguments commerciaux en faveur de l’IA dans la conception de produits sont bien établis et ne cessent de se multiplier. Les entreprises qui utilisent des outils de conception assistée par l’IA font systématiquement état d’améliorations en termes de durée des cycles, de taux de défauts et de capacité d’ingénierie. Les avantages se concentrent dans quatre domaines.
La conception générative et la simulation assistée par l’IA réduisent les cycles de conception, qui s’étendent traditionnellement sur plusieurs semaines, à quelques jours. L’exploration automatisée en parallèle remplace les itérations manuelles séquentielles, permettant aux ingénieurs d’évaluer plus d’options plus rapidement et de parvenir plus tôt à des solutions plus solides. Alors que les fabricants doivent composer avec des délais de développement de plus en plus courts, cet avantage en termes de rapidité se répercute sur l’ensemble du portefeuille de produits.
Les ingénieurs ont tendance à s'appuyer sur des géométries et des modèles de conception établis, fondés sur l'expérience et les succès passés. La conception générative explore un éventail de possibilités bien plus large, identifiant souvent des solutions optimisées qu'il serait difficile, voire improbable, de développer manuellement. Il en résulte non seulement une exploration accélérée de la conception, mais aussi des performances supérieures pour le produit.
Détecter une erreur de conception dans un modèle CAO coûte bien moins cher que de la corriger en atelier ou sur le terrain. Les outils d’IA qui analysent les conceptions en temps réel peuvent identifier les faiblesses structurelles, les problèmes de tolérance et les conflits d’assemblage avant qu’ils ne se répercutent en aval sur l’outillage, l’approvisionnement ou la fabrication. Anticiper la qualité en amont est l’un des retours sur investissement les plus évidents de l’IA en ingénierie.
En automatisant les tâches répétitives et chronophages, la génération de variantes, la documentation et la création de plans, l’IA permet aux ingénieurs de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. Selon le rapport de McKinsey rapport « Superagency in the Workplace » , les organisations qui déploient efficacement l’IA voient leurs employés récupérer 20 % à 30 % de leur temps de travail pour se consacrer à des activités à plus forte valeur ajoutée. Pour les équipes d’ingénieurs qui doivent gérer une complexité croissante de la conception avec un effectif stable, cette capacité récupérée accélère directement les programmes de développement.
La conception de produits basée sur l’IA est appliquée dans l’ensemble du secteur manufacturier. Les conseils fournis par l’IA peuvent stimuler la productivité des ingénieurs, grâce à des recommandations étape par étape sur des processus de conception nouveaux ou peu utilisés. En ce qui concerne la conception générative alimentée par l’IA, l’impact est particulièrement marqué dans les secteurs où se croisent la complexité de la conception, la pression réglementaire et la rapidité de la concurrence.
Les constructeurs utilisent la conception générative pour réduire le poids des composants structurels, ce qui améliore directement le rendement énergétique et la capacité de charge utile. La simulation par IA accélère également la phase d’analyse de la certification des pièces critiques pour le vol.
Les équipementiers et les fournisseurs de premier rang commencent à appliquer la conception de produits basée sur l’IA aux structures internes, aux groupes motopropulseurs, aux supports de moteurs électriques et aux systèmes de gestion thermique, des domaines où les compromis entre poids, sécurité, durabilité et performances sont extrêmement complexes et strictement réglementés.
Les outils d’IA permettent d’accélérer les itérations de conception des composants implantables et des instruments chirurgicaux, pour lesquels la précision dimensionnelle et les performances sont non négociables. Le prototypage basé sur l’IA réduit de manière mesurable les délais de vérification de la conception.
Les fabricants d’équipements lourds utilisent des outils de CAO générative pour optimiser les structures de châssis et les géométries des pièces, réduisant ainsi la consommation de matériaux et le temps d’usinage sans compromettre l’intégrité structurelle.
Les contraintes liées à la miniaturisation poussent les équipes de conception à se tourner vers l’IA pour l’analyse thermique et des performances au niveau des composants, où les approches manuelles ne parviennent pas à suivre le rythme des cycles de développement.
Les avantages sont réels, mais les obstacles à l’adoption le sont tout autant. Les entreprises qui se lancent dans la conception de produits basée sur l’IA sans s’attaquer à ces défis risquent d’obtenir des retours limités et de voir leurs ingénieurs frustrés.
Les systèmes d’IA apprennent à partir des données de conception existantes. Si une bibliothèque CAO contient des géométries modélisées de manière incohérente, des métadonnées incomplètes ou des fichiers hérités que les outils d’IA ne peuvent pas analyser efficacement, les résultats refléteront ces lacunes. En fonction de la discipline, de la normalisation et de la structure des systèmes CAO utilisés, la préparation des données peut constituer une phase chronophage de la mise en œuvre de la conception de produits par l’IA.
Les outils d’IA n’apportent pas de valeur ajoutée s’ils sont utilisés de manière isolée. Ils doivent être intégrés aux flux de travail déjà utilisés par les ingénieurs, idéalement au sein même de l’environnement de CAO plutôt que dans une application distincte nécessitant l’exportation puis la réimportation des données. L’intégration aux systèmes PLM garantit que les conceptions générées par l’IA sont gérées selon les mêmes processus de contrôle des modifications, de gestion de la configuration et de validation que toutes les autres données produit.
Les ingénieurs doivent faire confiance à ce que leur fournit l’IA, et cette confiance se gagne au fil du temps grâce à l’explicabilité, à la validation et à l’expérience pratique. De nombreux ingénieurs concepteurs se montrent initialement sceptiques vis-à-vis de l’IA et des résultats de la conception générative, précisément parce que les géométries leur semblent inhabituelles. Combler le déficit de compétences et investir dans la gestion du changement sont des conditions préalables à une adoption réussie.
Les systèmes d’IA actuels fonctionnent bien dans des domaines problématiques bien définis, mais peinent face à des défis de conception très novateurs, à des cahiers des charges incomplets ou à des compromis nécessitant une connaissance contextuelle étendue. Les ingénieurs doivent considérer l’IA comme un collaborateur compétent, doté d’atouts avérés et de limites claires, et non comme un oracle de la conception.
Les fabricants des secteurs réglementés, tels que l’aérospatiale, la défense ou les dispositifs médicaux, sont soumis à des exigences strictes en matière d’accès aux données de conception et de traitement de celles-ci. Lorsque les outils d’IA fonctionnent dans des environnements cloud, les organisations doivent vérifier, avant le déploiement, que le traitement des données respecte les exigences applicables en matière de contrôle des exportations, de propriété intellectuelle et de résidence des données.
L’évolution de l’IA dans la conception de produits s’oriente vers une intégration plus étroite et en temps réel entre les systèmes d’IA et l’ensemble de la chaîne d’outils d’ingénierie, depuis la conception initiale jusqu’à la mise en production. Des assistants de conception autonomes, capables de comprendre l’ensemble des spécifications d’un produit, son contexte réglementaire et son environnement de fabrication, font déjà leur apparition dans les milieux de la recherche. D’ici cinq à dix ans, ils pourraient devenir la norme dans le secteur de la fabrication de pointe.
Pour les organisations qui posent dès aujourd’hui les bases nécessaires, l’étape la plus importante ne consiste pas à adopter l’outil d’IA le plus sophistiqué du marché, mais à mettre en place l’infrastructure de données, l’intégration des flux de travail et la culture d’ingénierie qui permettront aux capacités d’IA de générer une valeur croissante à mesure que la technologie mûrit. Les fabricants qui investissent dès aujourd’hui dans ces fondements seront ceux qui progresseront le plus rapidement lorsque la prochaine génération d’outils de CAO basés sur l’IA fera son apparition.
PTC s'appuie sur un cadre comprenant les phases « ADVISE », « ASSIST » et « AUTOMATE » pour gérer les capacités d'IA dans Creo. Dans ce cadre, l'IA assume des responsabilités supplémentaires dans le flux de travail de conception de produits. Dans tous les cas, l’ingénieur concepteur doit examiner et approuver toute modification proposée par l’IA avant sa mise en œuvre.
La solution Creo de PTC intègre une assistance par IA et des capacités de conception générative directement dans l’environnement de conception que les ingénieurs utilisent déjà. Pas d’outils distincts ; pas de données à exporter ni à importer ; pas de perturbation du flux de travail. La conception générative de Creo permet aux ingénieurs de définir des objectifs de performance, des matériaux et des contraintes de fabrication. L’IA explore des milliers d’options géométriques et les classe en fonction de leurs performances. Les conseils de conception en temps réel et la simulation assistée par IA permettent de détecter les problèmes avant qu’ils n’atteignent la phase de fabrication.
Les données riches et cohérentes de Creo s’intègrent directement à Windchill de PTC, la plateforme PLM leader du secteur, garantissant ainsi que les conceptions générées par l’IA sont suivies, versionnées et gérées au sein des processus établis de contrôle des modifications et de gestion de la configuration de l’entreprise. C’est ce lien entre la conception pilotée par l’IA et les données produit régies par le PLM qui rend la conception de produits par IA durable sur le plan opérationnel à grande échelle.
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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.