L'intelligence artificielle dans l'ingénierie automobile : pourquoi maintenant ?
"L'intelligence artificielle est une tactique plutôt qu'une réponse aux défis de l'ingénierie automobile. Elle apporte des éléments de solution et devrait être intégrée à un processus d'ingénierie et un flux de travail soigneusement élaborés."
Katrien Wyckaert, Siemens Digital Industries
L'industrie automobile accélère l'adoption des technologies en matière d'intelligence artificielle (IA). L'application de l'IA au secteur automobile est vaste, allant de la recherche et du développement à la fabrication, la logistique et le marketing. Les technologies de l'IA se répandent également à l'intérieur des véhicules, affectant leur fonctionnement. La conception de systèmes automobiles basés sur l'IA est donc un véritable défi. Pensez à l'énorme quantité de données acquises et traitées par les innovateurs du secteur automobile.
L'intelligence artificielle dans l'ingénierie automobile est un vaste sujet, quelque peu obscur. C'est du moins ce que l'on ressent. Si de nombreux acteurs de l'industrie automobile admettent que l'IA est une étape importante de leur transformation numérique, peu révèlent les applications concrètes des technologies.
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L'intelligence artificielle dans l'ingénierie automobile
Quand on pense à l'application de l'intelligence artificielle dans l'automobile, on pense souvent aux voitures autopilotées. Les voitures entièrement autonomes n'ont pas encore été mises en circulation. Cependant, il est clair que l'industrie surveille de près l'évolution et investit beaucoup de temps, de technologie et de ressources pour développer des systèmes autonomes. Et oui, la maîtrise des outils d'intelligence artificielle sera la clé de la réussite de la conception et du développement des véhicules autonomes.
Mais vous focalisez-vous sur l'IA uniquement dans le contexte du développement des véhicules autonomes et des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) ? Si c'est le cas, vous manquez peut-être des occasions d'améliorer vos pratiques d'ingénierie.
"L'intelligence artificielle est le prochain tremplin que je vois : elle ne joue pas seulement un rôle majeur dans la conduite autonome, elle s'insinue dans tous les domaines du paysage des processus et de l'informatique, et naturellement aussi dans le domaine de la R&D."
Jan Brecht, DSI, Daimler AG – Source : Cap Gemini
La mise en œuvre à grande échelle des technologies d'IA augmente progressivement au sein des entreprises automobiles. Les recherches menées par Cap Gemini montrent également que le fait de se concentrer sur la mise en œuvre de l'IA dans les domaines de la R&D et de l'ingénierie dans le secteur automobile peut avoir des retombées positives importantes. Source : Cap Gemini
L'intelligence artificielle est porteuse d'une multitude d'opportunités
Herman Van der Auweraer, directeur senior de l'innovation technologique, a été le premier à utiliser les techniques d'intelligence artificielle chez Simcenter. Il se souvient : "L'intelligence artificielle dans l'automobile ou dans toute autre industrie n'a rien de nouveau. Dès les années 80, nous nous sommes penchés sur les systèmes experts, qui constituent une forme de raisonnement IA, pour résoudre les problèmes de programmation des robots et contrôler la qualité des processus. Ensuite est arrivée la vague des réseaux neuronaux : nous les avons également explorés pour l'analyse des données de vol et les essais routiers des véhicules, mais la structure et les possibilités des réseaux neuronaux n'étaient pas ce qu'elles sont aujourd'hui. Nous n'avions pas non plus la puissance de calcul nécessaire pour les faire fonctionner correctement.
Katrien Wyckaert, vice-présidente de la stratégie et de l'innovation, a 30 ans d'expérience dans l'ingénierie automobile. Elle a fait équipe avec Herman Van der Auweraer et d'autres membres de l'équipe Simcenter pour passer en revue les initiatives d'IA prises à l'appui de l'ingénierie automobile aujourd'hui. L'éventail des applications est étonnamment large. Diverses techniques d'IA et d'apprentissage automatique s'appliquent à la conception et au développement des véhicules, quel qu'en soit le stade. Elles apportent de nombreux avantages : la possibilité d'évaluer plus d'alternatives que ce dont notre cerveau humain est capable, la réduction du temps de traitement de l'information, la sélection automatique de certains critères ou paramètres, et bien d'autres encore.
Bien sûr, certaines applications des techniques d'IA sont plus mûres que d'autres, mais une chose est sûre : les utilisations possibles de l'IA dans l'ingénierie automobile sont nombreuses, et nous ne pouvons pas toutes les mentionner. Il est probable que nombre d'entre elles n'ont même pas encore été envisagées.
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Les résultats de leurs enquêtes sont résumés dans le webinaire "Stimuler l'ingénierie de la performance grâce à l'intelligence artificielle dans l'automobile", qui est maintenant disponible en replay.
Regardez le webinaire "Stimuler l'ingénierie de la performance grâce à l'intelligence artificielle dans l'automobile".
L'utilisation de l'intelligence artificielle dans l'ingénierie automobile déclenche de nombreuses questions au sein de la communauté automobile. Rejoignez-nous pour une session de questions-réponses avec Katrien Wyckaert, Herman Van der Auweraer et d'autres ingénieurs et chercheurs de l'équipe Simcenter.
Quels sont les moteurs de l'adoption des technologies d'intelligence artificielle dans l'ingénierie automobile ?
Indéniablement, le moteur de l'expansion de l'intelligence artificielle dans la recherche et le développement automobile est la demande de systèmes d'aide à la conduite (ADAS) plus avancés et l'émergence des voitures auto-pilotables. Les voitures sans conducteur sont inimaginables sans le soutien des technologies de l'IA. Les avancées technologiques en matière de reconnaissance d'images ou de commandes intelligentes des véhicules ont débloqué des applications permettant d'atteindre la prochaine étape d'automatisation de la conduite.
Participer à cette révolution automobile est à la fois passionnant et stimulant. Chez Simcenter, nous suivons avec enthousiasme les progrès technologiques et participons activement à la conception et au développement du véhicule de demain.
Vous cherchez un exemple ? Découvrez comment les ingénieurs de Simcenter contribuent à l'élaboration de la voiture intelligente de demain : Innovation en matière de véhicules autonomes, armez-vous des bons outils.
Quels sont les plus grands défis posés par l'intelligence artificielle dans l'ingénierie automobile ?
Le premier défi, c'est que l'IA n'est pas en soi une solution aux problèmes d'ingénierie. N'adoptez pas les technologies de l'IA juste par amour de la technologie. Pour une question R&D donnée, l'intelligence artificielle n'est souvent qu'un élément de la solution, et non la solution elle-même. Il est important de se concentrer sur l'objectif de l'ingénierie et de combiner la technique d'IA avec une connaissance approfondie du domaine de l'ingénierie pour comprendre son applicabilité. En outre, il est important d'intégrer les technologies de l'IA dans les processus d'ingénierie et les flux de travail plutôt que d'exécuter des projets ad hoc.
Il existe un deuxième défi, consistant à comprendre quelle technique d'IA vous aidera à résoudre un problème d'ingénierie spécifique. Une fois que vous avez défini la portée de votre projet, plusieurs techniques peuvent vous aider à résoudre votre problème. Laquelle est la "bonne" ? Chez Simcenter, nous explorons et approfondissons notre connaissance des techniques d'IA, en adaptant nos outils et nos approches à l'enjeu.
Par exemple, nous utilisons l'IA pour appuyer les décisions de conception. Nous nous appuyons sur l'ingénierie générative de Simcenter Studio pour générer plus d'un millier d'architectures et définir un flux de travail "d'architecture intelligente" qui ne retient que les architectures physiquement possibles. L'ingénierie générative nous aide également à développer des matériaux intelligents adaptés aux besoins de l'ingénierie. Plus tard dans la phase de développement du véhicule, les techniques d'IA soutiennent le développement de commandes intelligentes où le contrôle prédictif de modèle stimule les performances opérationnelles des véhicules et peut être étendu pour apprendre et imiter les styles de conduite humains. Dans le contexte des tests de systèmes basés sur des modèles, les techniques basées sur l'IA telles que la réduction de l'ordre des modèles et la détection virtuelle ouvrent la voie à la réalisation d'un jumeau numérique exécutable.
Pour en savoir plus sur le jumeau numérique exécutable, lisez la série d'articles de blog sur le sujet :
Jumeau numérique exécutable (xDT) - Série d'articles de blog
Alors, quelle technique d'IA dois-je utiliser pour quelle application de R&D ?
Il n'y a pas de bonne ou de mauvaise réponse à cette question. Le choix d'une technique d'IA spécifique dépend de l'application envisagée. Les réseaux neuronaux permettent de modéliser des relations complexes entre les données ou de discerner des modèles. Ils fonctionnent particulièrement bien lorsque de nombreuses données sont disponibles. D'autres méthodes d'apprentissage automatique peuvent être mieux adaptées lorsque la disponibilité des données est limitée. La technique de l'apprentissage par renforcement est idéale pour développer un système de contrôle intelligent qui apprend son comportement à partir d'une description de la situation idéale. Pour les grandes simulations complexes et chronophages, l'échantillonnage adaptatif est une technique d'apprentissage automatique qui permet de découvrir et de capturer des connaissances à partir d'un ensemble de données limité. Il maximise les connaissances tirées des modèles de simulation pour extrapoler des ensembles de données.
Qu'est-ce qui fait de Simcenter un partenaire de premier plan en matière d'IA dans l'ingénierie automobile ?
Le portefeuille Simcenter est issu d'une longue histoire d'initiatives de recherche et de développement. Les ingénieurs de Simcenter ont recueilli des téraoctets de données et des connaissances approfondies en matière d'expérimentation et de mise en œuvre d'innovations en matière d'IA dans le cadre de projets de recherche et de partenariats avec des universités et des entreprises innovantes.
Plusieurs outils Simcenter intègrent des techniques d'IA pour aider à améliorer les processus d'ingénierie, à traiter des problèmes complexes et à obtenir des résultats plus rapides. Par exemple, le portefeuille Simcenter comprend Simcenter Amesim ROM Builder ainsi que la simulation CFD augmentée par l'IA dans Simcenter STAR-CCM+. HEEDS s'appuie également sur des techniques d'intelligence artificielle pour améliorer et accélérer l'exploration de l'espace de conception. Enfin, les ingénieurs des services d'ingénierie de Simcenter s'engagent à explorer et à mettre en œuvre des méthodes d'IA appropriées pour améliorer les processus d'ingénierie.
Simcenter est également un fournisseur de solutions de simulation et de test. Il peut s'appuyer sur ses compétences de base pour fournir des résultats fiables. L'IA est parfois décrite comme une boîte noire qui produit des résultats qui ne peuvent être répétés systématiquement ou auxquels on ne peut se fier. Les Big Data ont toujours été au cœur de ce processus. Mais qu'en est-il si l'on ne dispose que d'un ensemble limité de données ? L'exploitation de la simulation dans le contexte de l'IA a permis une avancée technologique considérable. En effet, la simulation intègre une connaissance approfondie des phénomènes physiques dans les processus. Elle remplace les données manquantes par une compréhension des comportements physiques et des idées relatives à ces comportements.
En savoir plus sur les solutions Simcenter augmentées par l'IA :
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- Renault associe des capteurs virtuels à l'intelligence artificielle pour relever les défis thermiques des moteurs
À l'avenir, l'IA remplacera-t-elle l'ingénieur en conception automobile ?
L'intelligence artificielle menace-t-elle le métier d'ingénieur en conception automobile ? En toute franchise, nous ne le croyons pas. Plutôt que de remplacer les ingénieurs concepteurs, l'IA les aidera et les soutiendra. Les technologies de l'IA permettent aux ingénieurs de faire plus, mieux, avec une meilleure compréhension et une portée plus large. Les technologies peuvent offrir un grand réservoir d'expertise en ingénierie. Transmettre les connaissances des ingénieurs experts à la jeune génération a toujours été un défi. Alors que les technologies et les systèmes sont plus complexes que jamais, l'intelligence artificielle peut ouvrir une nouvelle voie à une meilleure formation et un meilleur partage de l'expertise en ingénierie.
De nombreux constructeurs automobiles partagent une vision optimiste de l'impact de l'IA sur le marché du travail, comme le révèle une enquête de Cap Gemini. Source : Cap Gemini
