Il est incroyable de repenser à la façon dont nous concevions des produits il y a seulement quelques années. L’ingénierie de produit était un processus long et fastidieux, où l’on esquissait des idées, construisait des prototypes, les testait, identifiait les problèmes, puis on revenait à la planche à dessin encore et encore. Parfois, il fallait des mois ou même des années pour passer du concept au marché. Cependant, l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) a changé la donne et quelque chose de remarquable se produit dans les secteurs industriels et du génie lourd.

Les industries qui sont depuis longtemps au cœur du développement économique mondial vivent une révolution propre depuis l’essor de la conception assistée par ordinateur. Mais il ne s’agit pas que de meilleurs logiciels ou d’ordinateurs plus rapides. C’est une réinvention fondamentale de la façon dont les produits prennent vie.

Pendant des décennies, ces secteurs ont accepté certaines vérités comme des évangiles : les cycles de conception se mesurent en mois, le prototypage physique est inévitable, et on ne découvre les problèmes qu’après avoir construit quelque chose. L’approche itérative et axée sur le matériel n’était pas simplement la façon de faire; c’était la seule façon.

Mais que se passe-t-il si ce n’est plus vrai?

McKinsey estime que le potentiel économique de l’IA générative pourrait atteindre de 2,6 billions $ à 4,4 billions $ US par année. Pourtant, des dirigeants industriels visionnaires savent que les gains d’efficacité ne sont que la pointe de l’iceberg de ce que l’IA peut accomplir quand elle transforme tout le paradigme de la création de produit. L’IA est discrètement passée de la périphérie des opérations industrielles au cœur même de celles-ci. On ne parle plus de l’IA comme d’un simple outil de productivité ou d’automatisation administrative. Désormais, l’IA est un impératif stratégique, un changement fondamental dans la façon dont on aborde l’art et la science de l’ingénierie elle-même.

Défis de l’ingénierie de produit et comment l’IA peut aider

L’ingénierie de produit dans les secteurs industriels implique de naviguer dans un ensemble complexe de défis interconnectés persistants depuis des décennies—des défis qui créent des goulots d’étranglement menant à un ralentissement du temps de mise en marché et, par conséquent, à une augmentation des coûts. Ces défis se manifestent surtout dans les réalités banales du quotidien auxquelles font face les ingénieurs.

Les longues itérations et cycles d’approbation constituent peut-être le défi le plus visible, les processus de conception s’étalant sur des mois en raison des vérifications réglementaires, du besoin de prototypes physiques et des multiples validations par les parties prenantes. Les coûts intangibles importants comme les délais, l’inefficacité des ressources et le gaspillage d’énergie demeurent cachés dans des feuilles de calcul et rapports de projet, donnant une fausse image du coût réel des approches d’ingénierie traditionnelles.

Ensuite, il y a la question de la disponibilité et de l’intégrité des données à régler. Les processus d’ingénierie génèrent d’immenses ensembles de données provenant de modèles CAO, de capteurs IoT, de simulations et de protocoles d’essais, mais ces données demeurent souvent cloisonnées entre départements et systèmes. Selon la croyance populaire, l’IA requiert des ensembles de données propres et parfaits; une croyance qui, paradoxalement, est devenue un obstacle à l’adoption de l’IA au lieu de favoriser de meilleures pratiques de gestion des données. Notre solution, HCLTech iDoRAN, est un cadre basé sur l’IA conçu pour traiter les données non structurées en extrayant des spécifications techniques et d’ingénierie à partir de diverses sources comme les documents fournisseurs, les dessins techniques, les descriptions ERP et les nomenclatures.

Pour un client, iDoRAN a été mis en œuvre avec succès pour extraire et vérifier des attributs à partir de dessins CAO de vannes de contrôle, incluant les dimensions, les caractéristiques des matériaux et le respect des normes de qualité. Le système traite jusqu’à 8 000 dessins de vannes par mois, réduisant de 80% les efforts de validation manuelle. De plus, chez un client du secteur pétrolier et gazier, l’extraction automatisée de spécifications techniques à partir de documents fournisseurs grâce au ML/NLP a permis de réduire de 90% les efforts manuels. En outre, l’intégration de iDoRAN à de grands modèles de langage (LLMs) permet de répondre à divers enjeux de précision et de fiabilité intrinsèques aux modèles linguistiques. Pour un autre client, un agent conversationnel personnalisé combinant iDoRAN et SLM a été développé afin d’interagir avec plus de 3 000 manuels techniques, permettant un accès rapide, précis et ciblé aux informations propres aux produits.

L’avantage de l’IA : au-delà des gains d’efficacité

L’IA répond à ces défis en réimaginant fondamentalement ce qui devient possible lorsque les contraintes sont levées et la créativité humaine décuplée.

Les chefs de file de l’industrie peuvent visualiser des gains d’efficacité opérationnelle grâce à l’automatisation de tâches routinières, comme la validation de modèles et le contrôle de conformité, libérant ainsi les ingénieurs pour du travail créatif et stratégique de plus grande valeur. Cependant, la véritable percée vient de la capacité de l’IA à gérer une complexité qui dépasse les capacités cognitives humaines, puisqu’elle peut optimiser en parallèle de multiples paramètres de conception tout en respectant des milliers de contraintes et d’exigences de performance. Sur le plan financier, l’IA va plus loin que l’automatisation : elle réduit le besoin de prototypes en validant virtuellement de façon précise, et elle réduit les modifications techniques grâce à la modélisation prédictive.

Ces capacités remettent en question la croyance selon laquelle les essais physiques sont toujours nécessaires, poussant les organisations à s’interroger sur la réelle valeur des processus de validation versus ceux qui existent surtout pour gérer les risques anticipés. La gestion des risques anticipés peut être automatisée grâce à l’IA. Par exemple, nous fournissons une solution d’IA personnalisée, CADIFAI, qui améliore les processus de validation et de vérification de la qualité chez nos clients en automatisant les essais des prototypes CAO grâce à l’IA/AA pour simuler des scénarios et des cas industriels réalistes.

L’amélioration de la qualité et de la sécurité représente d’ailleurs un domaine où l’impact de l’IA est à la fois transformateur et controversé. Lorsque les systèmes d’IA détectent des défauts que les inspecteurs humains ne voient pas, ou prédisent les défaillances avant qu’elles ne surviennent, ils remettent en cause les processus de contrôle qualité établis et l’expertise des professionnels chevronnés.

Enfin, on peut affirmer que nous nous dirigeons vers une approche plus durable d’un point de vue environnemental, grâce à la capacité de l’IA à optimiser l’efficacité des matériaux et à réduire les émissions, même si cela reste à parfaire. La véritable durabilité exige une réflexion systémique sur l’ensemble du cycle de vie des produits, et non une simple optimisation algorithmique d’éléments individuels; une nuance souvent oubliée dans les discussions sur les avantages environnementaux de l’IA.

Facteurs stratégiques pour l’adoption de l’IA en ingénierie de produit

L’implantation de l’IA en ingénierie de produit exige que les CTO embrassent des changements touchant l’infrastructure technologique, les processus organisationnels et les compétences humaines. Les facteurs déterminants du succès de l’IA résident dans les détails banals de la mise en œuvre, plus que dans les possibilités technologiques excitantes.

La base commence par des plateformes infonuagiques natives permettant la mise à l’échelle et la collaboration en temps réel pour les charges de travail exigeantes en IA. Or, ce virage remet en question les approches traditionnelles de sécurité des données, de protection de la PI et de conformité réglementaire conçues pour des systèmes locaux. Les entreprises doivent élaborer des stratégies infonuagiques qui respectent les flux de travail en ingénierie, au lieu de contraindre les processus à s’adapter à des architectures génériques.

En complément des capacités infonuagiques, la GenAI, l’IA périphérique (edge AI) et l’intégration de l’IoT permettent le traitement de données en temps réel près de l’appareillage et des actifs terrain, réduisant ainsi la latence et accélérant le déploiement d’une façon qu’un traitement centralisé ne permet pas. Par exemple, dans l’un de nos récents projets d’implantation de l’IA, nous avons accéléré le processus de développement logiciel de 20 à 30 % à travers quatre couches de code (Front-end, Back-end, Middleware et Système de calcul réseau).

Nous avons également utilisé GenAI pour réduire jusqu’à 50 % les efforts de tests par la génération automatisée de cas de test et de scripts. Cela a mené à des décisions de meilleure qualité et à des délais de réponse plus courts pour notre client. Ce type de dispositif est particulièrement précieux en milieu industriel, où des décisions prises en une fraction de seconde peuvent éviter des défaillances d’équipement et améliorer l’efficacité de la production à l’échelle de l’usine.

Sous-tendant les déploiements infonuagiques et périphériques, la gouvernance rigoureuse des données et les pipelines de formation de modèles d’IA constituent la véritable fondation d’une implantation réussie. Bâtir des cadres efficaces implique de faire face à des réalités difficiles sur la cohérence et l’accessibilité des données, puis d’équilibrer la standardisation et la souplesse nécessaire à l’innovation en ingénierie. Cela signifie souvent accepter une certaine imperfection des données, tout en développant des systèmes d’IA efficaces dans des conditions réelles.

Le dernier obstacle à l’adoption de l’IA en ingénierie de produit est la gestion du changement et le perfectionnement du personnel. Les entreprises doivent développer des compétences qui vont au-delà de la formation technique, encourageant les équipes à aborder les enjeux d’ingénierie industrielle avec des perspectives nouvelles. Le succès n’est possible que lorsque la direction, la technologie et les talents s’alignent sur une compréhension profonde du potentiel de l’IA. Dans de nombreux cas observés, cette transformation culturelle est plus difficile que l’implantation technique elle-même, car elle suppose une refonte des cultures organisationnelles bien ancrées et des identités professionnelles de longue date.

Se lancer dans l’introduction de l’IA dans le cycle de vie de l’ingénierie de produit

Les organisations qui entament leur parcours en IA doivent naviguer entre possibilités technologiques et contraintes de mise en œuvre concrète. Les approches couronnées de succès commencent par la sélection minutieuse de preuves de concept démontrant une valeur claire, tout en développant la confiance et les capacités de l’organisation.

Bien que l’IA ne remplace pas simplement les méthodes d’ingénierie traditionnelles, elle enrichit les capacités humaines de façons jusque-là inimaginables, ouvrant de nouvelles voies à l’innovation et remettant en question les façons de faire établies.

• Augmentation, pas remplacement : L'équilibre est ici la clé. L'avenir réside dans l'identification de nouvelles formes de collaboration humain-IA qui misent sur les forces uniques tant de l'IA que de la conception humaine. L'IA excelle dans la reconnaissance de motifs et l'optimisation de multiples variables, tandis que les humains offrent une créativité, une pensée stratégique et une compréhension contextuelle que l'IA ne peut pas reproduire
• Avantage concurrentiel grâce à l'intégration de l'IA : À mesure que la complexité de produits augmente et que les attentes des clients évoluent, l'agilité en ingénierie devient le facteur déterminant entre les chefs de file et les suiveurs du marché. Les organisations qui intègrent avec succès l'IA dans les processus de développement de produits non seulement atteignent plus rapidement le marché, mais obtiennent aussi des performances de produit supérieures et une meilleure utilisation des ressources

Les organisations qui dirigeront la prochaine décennie d’innovation industrielle seront celles qui adop­tent l’IA non pas comme un simple ajout aux processus existants, mais comme une réinvention fondamentale des possibilités en ingénierie de produits.

Chez HCLTech, nos solutions d’ingénierie intégrées à l’IA aident les leaders industriels mondiaux à transformer leurs cycles de développement avec une rapidité, une précision et une intelligence sans précédent. La révolution industrielle intelligente est en cours, et la question n’est pas de savoir si l’IA va transformer l’ingénierie de produits, mais si votre organisation va diriger cette transformation ou en être transformée.

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