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Qu’est-ce qui se cache derrière la technologie de conception générative et pourquoi est-elle utile ?

La conception générative utilisée dans les outils de CAO a le potentiel de créer des designs améliorés tout en automatisant une partie du processus de conception. Cette combinaison permet de régler à la fois des problèmes d’ingénierie et des questions commerciales.

En étudiant la question de la conception générative, j’ai découvert un article de Chad Jackson posté sur son site, Liefcycle Insights. Il y parle de la technologie de conception générative contenue dans Autodesk. Il élargit également son propos et aborde les questions des opportunités commerciales, des avantages sur la conception, et de la manière dont, selon lui, cette technologie est en passe d’influencer le domaine de l’ingénierie.

La conception mécanique commence à bien se prêter à l’automatisation et à l’optimisation de la conception : deux avantages clés des technologies de conception générative

Il est utile de lire l’article de Chad, qui traite de l’idée de base qui sous-tend la conception générative. Il parle également des nombreux précédents où les logiciels exécutent d’ores et déjà des processus de conception compliqués, comme la conception ASIC.  Enfin, il évoque sa propre analyse de cette technologie, qui vaut vraiment le détour.

La conception mécanique se prête d’ores et déjà à l’automatisation et à l’optimisation, deux des avantages principaux de la conception générative. Nous disposons déjà d’outils de simulation qui offrent des fonctionnalités d’exploration de la conception et proposent des résultats optimisés parmi lesquels choisir. Les approches basées sur les règles s’appliquent également aux outils de design for manufacturing tels que ceux de Geometric.

 

Derrière la conception générative se cachent des algorithmes et une grande puissance de calcul. Les ingénieurs définissent les objectifs de conception et fixent les contraintes et les conditions. Puis, comme pour l’exploration de la conception et la simulation, les algorithmes et la puissance de traitement entrent en jeu. L’ingénieur peut ensuite choisir entre les différents choix de conception fournis.

Pour les designers, l’avantage de ce processus est la suppression / l’automatisation d’une grande partie des tâches laborieuses. Théoriquement, les ingénieurs pourront se concentrer sur les tâches les plus importantes et, ainsi, mieux exploiter leur expertise.  Chad Jackson imagine une situation où les ingénieurs mécaniques auraient plusieurs agents de conception fonctionnant simultanément, l’ingénieur se concentrant sur les objectifs et les contraintes de ses projets de conception. Et il voit ce gain d’efficacité comme un bonus pour les ingénieurs surchargés.

D’un point de vue commercial, Chad souligne que les outils de conception générative aideront les entreprises à passer au-delà d’une approche de « première solution réalisable ». Je suis complètement d’accord sur le fait que l’automatisation des processus de design, alliée aux optimisations basées sur les contraintes, permettra aux ingénieurs de produire des conceptions plus efficaces et de meilleure qualité. 

Hod Lipson, professeur des universités de Cornell et de Columbia, mène des recherches dans ce domaine depuis des années. Il affirme que ses recherches se concentrent sur deux défis d’ingénierie : pouvons-vous concevoir des machines capables de concevoir d’autres machines ? Et pouvons-nous fabriquer des machines capables de fabriquer d’autres machines ?  Son livre, intitulé « Fabricated, the New World of 3D Printing » (Fabriqué : le nouveau monde de l’impression 3D), est sorti en 2012 chez Wiley Press. Bien que les machines concevant des machines ne soient pas encore une réalité, les techniques de conception générative nécessaires pour le faire sont d’ores et déjà intégrées à des produits en vente libre comme Autodesk Within

Le logiciel d’optimisation utilisé pour l’exploration de la conception et la simulation peut être appliqué à certains problèmes dans le domaine de l’architecture.

La conception générative ne se limite pas aux domaines mécaniques. Elle présente également des avantages dans le domaine de l’architecture. Michael Bergin, qui travaille à l’Architecture Research Lab de Berkely, a parlé des questions entourant l’optimisation de la conception dans le domaine de l’architecture. Il donne des exemples intéressants dans lesquels des outils de simulation pour l’exploration de la conception et l’optimisation ont été appliqués à des projets architecturaux. 

La nature organique de la conception générative me semble naturelle. La nature est notre inspiration la plus prolifique. C’est elle qui nous apprend le plus et des chercheurs tels que Lipson et bien d’autres le reconnaissent. Ce qui alimentera les algorithmes et optimisations de demain dans le domaine de la conception générative viendra sans aucun doute de recherches futures sur la manière dont la nature crée les merveilles qui nous entourent. De la même manière que des outils d’optimisation de la conception ont été appliqués à des domaines tels que l’architecture, il semble clair que les avancées dans le domaine des algorithmes de conception générative enrichiront l’automatisation de la conception dans une gamme de produits petits et grands, qu’ils soient fabriqués ou construits.