L’Intelligence Artificielle (IA) ainsi que ses usages ont complètement été révolutionnés par l’arrivée d’outils toujours plus performants et puissants, tels que ChatGPT ou encore Midjourney pour citer les plus connus et en vogue actuellement. Cette révolution ne fait que commencer, car ces nouvelles technologies impliquent de se réinventer avec de nouvelles manières de travailler, de développer de nouveaux projets, de produire et d’innover. Dans le monde industriel, l’IA fait son apparition également en gagnant du terrain progressivement dans plusieurs domaines stratégiques, dans l’objectif de faire gagner en productivité les équipes dans des tâches pouvant être chronophages et à faible valeur ajoutée. Dans cet article, nous allons nous intéresser à la gestion des données matériaux ainsi qu’à la manière dont l’Intelligence Artificielle et le machine learning peuvent devenir des leviers de performance dans la sélection du matériau le plus adapté à un usage spécifique.
La sélection des matériaux est aujourd’hui un véritable enjeu stratégique afin de répondre aux nouvelles exigences que ce soit en termes de qualité ou encore sur le plan environnemental, notamment avec les nouvelles révisions de certaines réglementations relatives aux matières premières critiques et leurs usages. De plus, au-delà des aspects réglementaires, les matériaux utilisés sont aussi facteur de compétitivité sur un marché très évolutif et dans lequel la demande est de plus en plus exigeante.
Dans un processus de conception ou de R&D, la sélection des matériaux va dépendre de critères variés en fonction du type de projets, des exigences et des contraintes associées. Toutefois, les critères de sélection les plus courants pour une bonne sélection sont :
Cette classe de matériaux englobe toutes microstructures conçues morphologiquement et/ou par typologie intelligemment prédéfinies.
Il convient de dire ici, que l’ensemble de ces critères ne sont pas exhaustifs et peuvent être adaptés en fonction des objectifs et des besoins spécifiques de chaque projet.
Maintenant, que nous avons évoqué cela, il est possible de se rendre compte de la complexité que représente la sélection optimale du bon matériau pour la bonne application. De plus, l’ensemble de ces critères représentent de grands volumes de données à traiter ce qui peut être chronophage pour les équipes.
Certains critères tels que ceux relatifs aux coûts et aux aspects économiques du projet pourront notamment être exploités par des méthodologies de BI (Business Intelligence). Par ailleurs, concernant les données métiers et techniques relatives notamment aux propriétés, cela devient un réel challenge surtout dans des projets de grandes envergures où la donnée ne cessent de s’accumuler et est de plus en plus volumineuse dans vos bases de données. (Big Data). Dans l’objectif de faciliter le quotidien des ingénieurs dans leurs analyses de données ainsi que dans la réalisation d’une sélection matériaux optimale, le tout, dans des délais maîtrisés et compétitifs, des solutions innovantes existent, c’est notamment l’objet de la prochaine partie.
Pour répondre à la question ci-dessus, vous l’aurez compris, l’une des solutions pour améliorer la sélection des matériaux et pour aider les équipes d’ingénieurs sur cette étape, est de recourir à l’Intelligence Artificielle qui progresse dans ce domaine grâce notamment à des méthodologies de machine learning.
Pour rappel, le machine learning est une pratique de l’IA qui consiste à faire progresser continuellement l’algorithme sur des tâches spécifiques afin qu’il “apprenne” à les réaliser de mieux en mieux. Pour se faire, on tend généralement à simuler l’intelligence humaine.
Aujourd’hui au-delà des expertises historiques pour la structuration, la mutualisation et la valorisation des données matériaux, les solutions innovantes accompagnent le traitement de la donnée au moment de la sélection qui est encore une fois, une étape critique du processus de conception et de R&D. Ainsi, afin de répondre à vos besoins pour comparer certaines propriétés matériaux et déterminer le plus adapté, mais aussi pour approfondir vos analyses et traitements, les intelligences artificielles sont en mesure d’interpoler, de prédire les valeurs et de regrouper les matériaux selon leurs différentes propriétés. De plus, pour répondre à vos enjeux quotidiens, les outils de data visualisation qui accompagnent l’Intelligence Artificielle sont en mesure de représenter graphiquement vos critères et les propriétés matériaux, selon le modèle de data visualisation de votre choix (diagramme 2D, graphique par catégorie par exemple). Ce qui facilite l’analyse et la comparaison et représente un gain de temps tout au long du process de sélection.
Au sein du groupe, les projets d’innovation se concentrent aujourd’hui sur ces technologies avec la solution REMIND 100% Intelligence Artificielle qui vise notamment à remplir les missions citées ci-dessus et complète la ligne de produit TEEXMA® for Materials :
Ainsi, grâce à ce module innovant intégrant l’IA, la data visualisation et le machine learning, vous êtes en mesure de réaliser des sélections matériaux de plus en plus précises et optimales sur des critères techniques et métiers.
Pour conclure, les applications IA peuvent être multiples dans l’industrie et ne se limitent pas aujourd’hui aux traitements et à la valorisation de données matériaux. Nos équipes d’ingénieurs mettent tout en œuvre pour déployer ces technologies à haut potentiel appliquées à de nombreux domaines et applications telles que : la gestion de données de laboratoire, la planification des tâches et la gestion des ressources humaines…etc.
Vous êtes curieux d’en savoir plus sur ces solutions IA innovantes et collaboratives en mesure de vous faire gagner en productivité :