IA EN GÉNIE : APPLICATIONS ET AVANTAGES

MISE EN GARDE : L’utilisation des technologies d’IA en génie présente certes de nombreux avantages. Toutefois, cela comporte également un certain nombre de risques et requiert, de la part de l’ingénieur.e, une utilisation responsable et faite en pleine conscience.

L’IA ne peut pas remplacer l’ingénieur.e, mais c’est un outil puissant qui transforme peu à peu la pratique de l’ingénierie dans de nombreux domaines.

Que ce soit pour l’assister dans ses tâches administratives ou pour lui fournir une aide technique, les systèmes d’intelligence artificielle (SIA) peuvent améliorer significativement l'efficacité de l’ingénieur.e et offrir une économie appréciable en temps et en ressources. Intégrés à des solutions d’ingénierie, les SIA contribuent également à l’optimisation de la performance des processus et des systèmes et mènent à des innovations auparavant impossibles.

Assistance dans les tâches administratives

Certaines tâches administratives quotidiennes de l’ingénieur.e peuvent être allégées voire prises en charge par l’IA. Il peut s’agir, par exemple, de servir l’ingénieur.e dans la rédaction de documents, d’automatiser des tâches répétitives ou encore de l’aider dans la gestion de ses projets.

Rédaction de documents

Qu’il s’agisse de courriels, de rapports, de comptes-rendus de réunions, d’appels d’offres ou de contrats, l’IA – et plus particulièrement l’IA générative – permet à l’ingénieur.e de gagner un temps précieux. Les SIA permettent aujourd’hui de produire rapidement des ébauches structurées à partir de notes ou de données spécifiques ou peuvent en proposer un résumé.

Automatisation des tâches et des processus

Les tâches répétitives à faible valeur ajoutée telles que la gestion des documents, la planification des rencontres, la gestion des courriels et des notifications ou les mises à jour d’avancement de projet peuvent être effectuées par des SIA. Le temps ainsi libéré permet à l’ingénieur.e de se concentrer sur des tâches plus stratégiques.

Gestion de projet

En gestion de projet, l’IA peut être mise à profit par l’ingénieur.e pour, par exemple, faire de l’analyse prédictive, prendre des décisions plus éclairées et optimiser sa planification. En analysant différentes bases de données (données de projet, données historiques, tendances, etc.), les SIA peuvent aider à prévoir l’augmentation du coût des matières ou des matériaux. Ils peuvent aussi aider à bâtir plus facilement un calendrier précis qui prenne en compte la disponibilité des équipes, les dépendances des tâches et les échéances de projet.

Assistance dans les tâches techniques

L’ingénieur.e peut également être tenté.e d’utiliser des SIA, voire même avoir intérêt à le faire, pour l’assister dans ses tâches techniques. En effet, grâce à leur rapidité et à leur capacité à analyser de grandes quantités de données, les SIA peuvent aider l’ingénieur.e à anticiper des besoins futurs ou à optimiser des systèmes. Voici quelques exemples. 

Résolution de problème, recherche de solution

L’IA générative et les robots conversationnels publics peuvent se révéler extrêmement pratiques pour trouver des pistes de solutions ou aider l’ingénieur.e à la résolution de problème divers. Cependant, les données d’apprentissages de ces modèles ne sont pas toujours fiables et les réponses obtenues par des SIA devraient toujours être rigoureusement vérifiées et utilisées avec prudence. 

Maintenance prédictive

Utilisée pour identifier les problèmes au fur et à mesure qu’ils surviennent, la maintenance prédictive par IA est largement utilisée dans le domaine de la production automatisée pour anticiper les incidents. Grâce aux données historiques et aux données collectées à partir de capteurs, elle fournit à l’ingénieur.e les bonnes informations au bon moment. Cela contribue à réduire les temps d’arrêt et les coûts de maintenance et d’exploitation et permet d’améliorer tant la durabilité des équipements que la productivité.

Conception générative

La conception générative est un outil de conception assistée par ordinateur (CAO) qui, sur la base de contraintes et de critères prédéterminés, peut générer un éventail d’options de concepts optimisés. Ce type d’outil permet à l’ingénieur.e de trouver des pistes de solutions ou d’évaluer des concepts plus rapidement.

Cette technologie peut s’avérer particulièrement efficace pour, par exemple, optimiser la structure d’un bâtiment ou la séquence des étapes d’un procédé, maximiser la performance de pièces aéronautiques ou encore pour faciliter la conception et la fabrication de produits industriels spécifiques. 

Programmation

En programmation logicielle, la génération automatique de code par IA permet d’obtenir rapidement des suggestions de code sur la base de spécifications fournies par l’ingénieur.e.

L’analyse et l’optimisation de code, la détection d’erreurs, l’automatisation des tests unitaires et fonctionnels sont toutes des tâches techniques pour lesquelles l’IA peut faciliter le travail de l’ingénieur.e. Les environnements de développement intégrés offrent des usages variés et significatifs de l’IA générative, laquelle devient incontournable dans l’assistance de l’ingénieur.e pour des tâches de programmation logicielle.

Intégration de l'IA dans les solutions d'ingénierie

L’IA n’est pas seulement un outil de support. Directement intégrée aux solutions d’ingénierie, elle peut en devenir une composante à part entière qui contribue à les rendre plus efficaces et plus performantes. Pour plusieurs domaines de génie, l’IA est au cœur des innovations. En voici diverses illustrations.

Domaine industriel

Bien implanté dans le domaine industriel et manufacturier, l’avènement de l’industrie 4.0 repose en partie sur les progrès de l’IA.

• Automatisation des procédés : Programmés avec des algorithmes d’IA, les robots collaboratifs peuvent effectuer des tâches répétitives ou dangereuses. Ils contribuent à l’amélioration de la productivité et de la sécurité des travailleurs.
• Maintenance prédictive : La maintenance prédictive des équipements et le contrôle de la qualité des produits finis sont optimisés grâce aux données collectées par les capteurs intégrés aux équipements de production ou via les systèmes d’inspection visuelle. Les temps d’arrêt de production et les coûts de réparation sont minimisés et la durée de vie des équipements est allongée.
• Optimisation des chaînes d’approvisionnement : L’IA permet d’anticiper les besoins selon des facteurs tels que les données historiques ou les tendances du marché. Elle facilite également l’optimisation des stocks ou des flux logistiques, et permet de réduire les coûts, les délais et les risques de rupture de stock.

Domaines du bâtiment et des infrastructures

L’intégration de l’IA dans les domaines du bâtiment et des infrastructures est loin d’être généralisée, mais elle se fait progressivement sentir.

• Conception et construction des ouvrages : Même si le Building Information Modeling (BIM) n’est pas en soi un SIA, il peut être vu comme un socle auquel l’IA vient se greffer. L’IA intégrée au BIM crée des modèles numériques des bâtiments intégrant les données sur les matériaux, les coûts et les délais de construction. Ces modèles permettent d’optimiser la conception, de prévoir les besoins en matériaux ou de détecter les conflits avant la construction.
• Surveillance et aide au diagnostic des ouvrages et des équipements : Grâce à des capteurs, les systèmes de surveillance automatisée peuvent détecter les anomalies dans les ouvrages ou les équipements avant même qu’une défaillance ne survienne. Il s’agit d’une forme de maintenance prédictive appliquée aux bâtiments.
• Efficacité énergétique : Qu’il s’agisse d’optimiser la production et la distribution d’énergies renouvelables selon les données météorologiques sur les réseaux de distribution d’énergie ou d’optimiser la consommation énergétique des bâtiments intelligents, l’IA permet de générer des gains énergétiques significatifs. Elle s’inscrit pleinement dans une démarche de développement durable en favorisant une gestion plus fine de l'énergie utilisée tout en améliorant le confort et le bien-être des occupants.
• Gestion des eaux pluviales : Des outils basés sur l’IA sont développés pour améliorer l’analyse des fortes pluies sur les infrastructures urbaines, les bâtiments et le territoire.

Autres domaines

• Aide à la conception : En génie biomédical, par exemple, l’ingénieur.e peut se servir de l’IA pour analyser et optimiser les données d’imagerie médicale et concevoir des prothèses personnalisées qui s’ajustent parfaitement à la morphologie et aux mouvements des patients.
• Gestion des risques environnementaux et aide à la décision : En contribuant à transformer les données brutes et massives en données utiles, l’IA offre une multitude d’applications dans le domaine environnemental et aide à la prise de décision pour la lutte et l’adaptation aux changements climatiques. Par exemple, elle aide à prédire l’évolution du climat avec plus de précision, permet d’anticiper des phénomènes climatiques extrêmes et contribue à la surveillance de la biodiversité. 

Ressources

LIENS ET RÉFÉRENCES DE L'ORDRE

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