Un positionnement original qui s’appuie sur des compétences différenciantes
La création d’AI4Eng@Arts et Métiers répond précisément à cet objectif : fédérer les expertises existantes autour de l’intelligence artificielle et valoriser les compétences différenciantes de l’établissement Arts et Métiers et son positionnement original sur le sujet, combinant rigueur scientifique, efficacité opérationnelle et attention portée aux interfaces homme-machine.
« Nous combinons l’intelligence artificielle avec les connaissances et les modèles physiques. C’est ce que nous appelons l’IA hybride, dont l’une des applications phares est le jumeau numérique, capable de prédire et d’optimiser en temps réel tout en réduisant les besoins en données. Nous nous concentrons également sur les interfaces entre la machine et l’humain, afin d’accompagner la prise de décision par une IA explicable et contextualisée, dans un dialogue cognitif renforcé
Nos approches conduisent aussi à des IA frugales en données et ressources de calcul permettant le développement de solutions numériques à faible impact négatif direct et à fort impact positif indirect induits par les résultats opérationels de ses nouvelles IA », précise Ivan IORDANOFF.
Ivan IORDANOFF
Directeur Général Adjoint Recherche et InnovationArts et Métiers ParisTech
Une task force scientifique de premier plan
Dotées de compétences complémentaires et d’une forte visibilité internationale, ces équipes collaborent depuis de nombreuses années sur des thématiques liées aux simulations hybrides, combinant modèles fondés sur la physique et approches guidées par les données. Ensemble, elles ont progressivement construit un large spectre de modélisations robustes et de techniques avancées, couvrant notamment la réduction de modèles, l’apprentissage enrichi par la physique, le jumelage des connaissances et des données, ainsi que l’informatique quantique.
« La synergie qui en résulte dépasse largement une simple juxtaposition de compétences. Elle devient particulièrement stratégique dans les deux grands champs d’action de l’ingénieur : la conception — aussi optimale et robuste que possible — et l’exploitation — aussi efficace et fiable que possible », insistent les trois porteurs du projet.
Au total, plus de 50 chercheurs Arts et Métiers sont aujourd’hui mobilisés dans cette dynamique, au sein de plusieurs laboratoires de l’établissement.
Fodil MERAGHNI
Enseignant-chercheur au Laboratoire d’Étude
des Microstructures et de Mécanique des Matériaux (LEM3) Metz
Amine AMMAR
Professeur des université au Laboratoire Angevin de Mécanique, Procédés et innovation (LAMPA) Angers
Un collectif ouvert et agile, ancré dans la réalité de l’industrie et des territoires
« Il ne s’agit surtout pas d’un club fermé, insiste Ivan IORDANOFF. L’objectif est de fédérer l’ensemble des compétences IA existantes au sein d’Arts et Métiers, en créant un espace ouvert, agile et collaboratif. »
Les équipes s’appuient sur des partenariats pluriannuels avec de grands groupes industriels, mais aussi sur une dynamique de recherche collaborative intense à l’échelle européenne et internationale. Le projet DesCartes à Singapour – développement d’ IA hybride au service de la ville intelligente – en est une illustration emblématique, constituant une véritable vitrine du savoir-faire porté par la filiale du CNRS à Singapour -CNRS@CREATE- et sous la direction du professeur Francisco CHINESTA.
Le pilotage stratégique d’AI4Eng sera assuré en lien étroit avec le Conseil scientifique de l’établissement, la Direction générale de la recherche et de l’innovation, AMVALOR et le Carnot ARTS, afin de favoriser les collaborations industrielles et le transfert des résultats de la recherche vers les entreprises et les territoires.
AI4Eng@Arts et Métiers concentre aujourd’hui ses efforts sur six domaines applicatifs à fort enjeu : l’opération des systèmes complexes (usines, villes intelligentes), les situations critiques, les systèmes de surveillance, la logistique, les matériaux et structures, et l’ingénierie générative.
Industrie du futur, transition environnementale, mobilité intelligente, planification urbaine, aménagement des territoires, santé ou sécurité : autant d’enjeux économiques et sociétaux majeurs adressés par les recherches menées au sein d’AI4Eng.
Francisco Chinesta
Enseignant-chercheur au laboratoire Procédés et Ingénierie en Mécanique et Matériaux (PIMM)
Les avancées de l’IA prédictive
Les simulations gagnent en vitesse, autorisant davantage d’itérations. Les modèles physiques, enrichis par l’apprentissage issu des données, voient leur précision et leur capacité de généralisation renforcées. L’intégration des connaissances physiques permet par ailleurs de réduire drastiquement les besoins en données, faisant évoluer le paradigme du big data vers celui des données pertinentes. Enfin, la traçabilité et l’explicabilité des modèles ouvrent la voie à leur déploiement dans des contextes industriels critiques.
La révolution de l’IA générative
L’IA générative est en train de révolutionner les pratiques industrielles, donnant naissance à ce que l’on appelle le design génératif. « Cette approche permet d’explorer des solutions au-delà des domaines connus et expérimentés, souvent limités par des zones de confort technologique ou cognitif, freinant ainsi l’innovation de rupture », insiste Francisco CHINESTA.
L’ingénierie à vocation industrielle, urbaine ou territoriale, est appelée à être repensée à toutes ses échelles, pour permettre la génération de nouveaux matériaux, de nouveaux procédés, de nouvelles conceptions structurelles — formes, topologies, fonctions — et de nouvelles organisations systémiques multi-composants.
Pour les trois porteurs du projet AI4ENG@Arts et Métiers, « l’IA générative, s’appuyant sur les modèles de langage de grande taille (LLM), s’imposera progressivement dans l’industrie. À moyen terme, le design génératif transformera radicalement l’ensemble des pratiques industrielles, de la production à la consommation, tout au long du cycle de vie des produits d’ingénierie ».
Informatique quantique : un potentiel de rupture majeur
Le champ d’action d’AI4Eng s’étend également à l’informatique quantique, dont le potentiel est considérable pour certains types de calculs. Si les ordinateurs quantiques actuels ne sont pas encore en mesure de traiter des problèmes d’ingénierie à fort enjeu opérationnel, leur évolution rapide laisse entrevoir des ruptures majeures dans les années à venir.
Parmi les approches les plus prometteuses figure le recuit quantique (quantum annealing), particulièrement efficace pour résoudre des problèmes formulés sous forme QUBO (Quadratic Unconstrained Binary Optimization). Ce cadre mathématique permet d’aborder un large éventail de problématiques : optimisation logistique, planification, détection de défauts, diagnostic de structures, calibration de systèmes complexes ou encore résolution de problèmes inverses ou la construction de modèles réduits optimaux. Autant de thématiques qui sous-tendent l’exploitation de systèmes.
Une première feuille de route ambitieuse
Pour les trois prochaines années, AI4Eng structurera ses travaux autour de quatre axes prioritaires :
· l’extension du design génératif à des jumeaux numériques hybrides et paramétriques, intégrant les contraintes de conception et de fabrication ;
· le développement d’approches hybrides combinant calculs quantique et conventionnel, en s’appuyant sur les formulations QUBO et les contraintes de parcimonie ;
· l’extension des travaux du programme Descartes à d’autres territoires, dans une logique de décision intégrant les usages citoyens ;
· l’extraction automatisée de descripteurs physiques multi-échelles pour fiabiliser la modélisation des matériaux et métamatériaux complexes.
Rayonner à l’international pour s’imposer comme leader
Au-delà, le rayonnement international d’AI4Eng reposera sur le développement de projets conjoints avec plus d’une vingtaine d’universités en Europe, en Amérique du Nord et en Asie.
Comme le résume Ivan IORDANOFF : « Il est temps que nous soyons internationalement reconnus à notre juste place sur les compétences d’Applied IA : celle d’un leader. »
