L’intelligence artificielle, accélérateur de l’éco-conception
L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans l’éco-conception marque un tournant dans la transition énergétique. Lors de la conférence sur la transition énergétique des entreprises, Gaétan Gottis, de la société Leveraize, a mis en lumière l’impact positif croissant de l’IA dans la conception de produits plus performants et durables. L’IA permet aujourd’hui d’optimiser l’utilisation des matières premières, de réduire le poids des composants et d’explorer rapidement une multitude de combinaisons de matériaux, améliorant ainsi la performance énergétique des produits. Une avancée qui s’appuie notamment sur des technologies comme le design génératif et le machine learning.
Le design génératif : une approche innovante pour optimiser la conception des produits
Une technologie en place depuis plusieurs décennies
Contrairement à certaines idées reçues, l’intelligence artificielle appliquée à l’optimisation des produits ne date pas d’hier. Des technologies comme le design génératif existent depuis 30 à 40 ans, bien avant l’essor des modèles d’IA générative comme ChatGPT. Le design génératif repose sur des algorithmes qui explorent un large éventail de solutions possibles pour un produit donné. En intégrant des contraintes spécifiques, telles que le poids, la résistance mécanique ou l’utilisation de matières premières plus respectueuses de l’environnement, cette approche permet de générer des formes optimisées que l’ingénierie classique aurait mis bien plus de temps à développer.
Des formes organiques adaptées à l’impression 3D
L’application du design génératif se manifeste notamment dans la fabrication de pièces imprimées en 3D, dont les formes semblent souvent inspirées de la nature. Cette apparence organique résulte du fait que l’algorithme ne se limite pas aux contraintes des machines-outils traditionnelles (tours, fraiseuses 5 axes, etc.), mais exploite pleinement les capacités de la fabrication additive. L’impression 3D combinée à l’IA permet ainsi de : • Réduire la quantité de matière utilisée, limitant ainsi l’empreinte carbone des produits. • Améliorer les performances mécaniques tout en réduisant le poids des composants. • Diminuer le gaspillage de matériaux grâce à une conception optimisée dès le départ.
L’IA pour optimiser le choix des matériaux et améliorer les performances
Un défi : la complexité des combinaisons de matériaux
• Les isolants, pour éviter les pertes énergétiques. • Les tôles magnétiques permettant d’améliorer le rendement du transformateur. • D’autres alliages spécifiques influençant les propriétés mécaniques et thermiques.
Le défi réside dans l’exploration du nombre de combinaisons possibles. Trouver l’association optimale entre plusieurs matériaux pour maximiser les performances d’un produit devient une tâche complexe, nécessitant de nombreuses simulations.
Le machine learning pour explorer un grand nombre de scénarios
Historiquement, l’optimisation des matériaux nécessitait des tests expérimentaux coûteux et longs. Aujourd’hui, grâce à l’intelligence artificielle et aux modèles de machine learning, ces simulations sont effectuées à moindre coût et en plus grand nombre.
L’IA permet notamment de : • Tester rapidement des milliers de combinaisons de matériaux en simulant leurs propriétés avant même la fabrication physique. • Anticiper les performances énergétiques des produits en réduisant les pertes et en maximisant leur efficacité. • Accélérer le développement de solutions innovantes, réduisant ainsi le temps de mise sur le marché des nouveaux produits.
Grâce à ces avancées, les industriels peuvent désormais concevoir des produits plus performants et respectueux de l’environnement sans multiplier les itérations physiques coûteuses.
Un tournant majeur pour l’éco-conception et la transition énergétique
L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’éco-conception représente une avancée majeure pour les industriels cherchant à réduire leur impact environnemental. Le design génératif et le machine learning permettent d’optimiser l’utilisation des ressources, de diminuer le poids des produits et de tester rapidement des solutions innovantes.
Les bénéfices concrets pour les entreprises
• Réduction des coûts de production grâce à une meilleure gestion des matériaux. • Diminution de l’empreinte carbone en limitant la consommation de matières premières. • Optimisation des performances énergétiques des équipements industriels. • Accélération de l’innovation grâce à l’exploration rapide de nouvelles solutions.
Via l'accélération de l'éco-conception, l’IA peut contribuer à la création d'un avenir éco-responsable
L’IA transforme l’éco-conception en profondeur, offrant aux industriels des outils puissants pour concevoir des produits plus légers, performants et durables. Le design génératif et le machine learning permettent non seulement de réduire l’impact environnemental des produits, mais aussi d’accélérer l’innovation en testant un large éventail de combinaisons de matériaux. Dans un monde où la transition énergétique est une priorité, l’adoption de ces technologies constitue une opportunité majeure pour les entreprises. En intégrant l’intelligence artificielle dans leurs processus de conception, elles peuvent allier performance économique et responsabilité environnementale.
