Conception générative : pourquoi l'industrie ne tombera pas dans le piège du "text-to-3D" ?

Le text-to-3D suscite un véritable engouement. Si les promesses abondent et que certains la vendent déjà comme une révolution, il convient pourtant de regarder derrière l'effet " WAHOUH " !

Entre les usages distractifs, privilégiant l’esthétique à la précision, et les exigences industrielles, il y a encore tout un monde… Cette tribune fait le point sur l’état réel de la technologie et montre pourquoi la véritable avancée se joue aujourd’hui du côté de la conception générative avec une IA invisible mais qui enrichit considérablement la palette des ingénieurs concepteurs. 

Le text-to-3D est, pour l’instant, inadapté à l’ingénierie. Pour une raison simple : les modèles générés à partir d’un prompt s’avèrent inexploitables. Ils manquent d’à peu près tout : surfaces mathématiques propres, plans, références, ou encore volumes étanches… Essayez de générer un simple boulon. Le résultat « ressemblera » certes à l’objet demandé, mais, par exemple, ses cotes seront fausses et ses filets ne respecteront pas les normes ISO.

Est-ce pour bientôt ? Rien n’est moins sûr, et le scepticisme domine. Un prompt est, par nature, ambigu. Des qualificatifs comme « compact » ou « résistant » ne constituent pas des contraintes explicites. Tant que l’IA ne saura pas raisonner sur la matière et les procédés, le text-to-3D demeurera l’apanage du divertissement, de la vidéo aux jeux.

Vous voulez prompter les 10 000 pièces d’un tracteur ?

 À l’inverse, la conception générative industrielle repose sur des contraintes physiques explicites, qu’elles soient mécaniques, thermiques, liées aux matériaux ou aux procédés de fabrication… Dans l’industrie, un produit comme un tracteur regroupe de 8 000 à 15 000 pièces qui doivent parfaitement s’emboîter (mécanique, hydraulique, électronique, carrosserie, sécurité…). Chaque élément est soumis à des contraintes d’encombrement, de matériaux et de fabrication très strictes. Or les outils text-to-3D actuels sont incapables de générer une géométrie assez précise pour s’intégrer dans un ensemble aussi complexe où la moindre erreur géométrique crée un conflit, une interférence ou un défaut fonctionnel. C’est précisément ce niveau d’exigence qui rend le text-to-3D inadapté à la conception industrielle.

Oubliez les prompts, pensez « contraintes »

 Le véritable futur de la conception ne réside pas dans un prompt magique, mais dans la capacité de l’ingénieur à orchestrer une multitude de contraintes et variables avec une précision extrême, condition sine qua non pour atteindre les objectifs fixés.  

 Avec l’IA, la conception générative permet à l’ingénieur d’explorer explorer rapidement des milliers d’options. Mais, il ne faut pas s’y méprendre : la responsabilité demeure celle de l’ingénieur, à qui il revient de fixer les exigences, de valider les géométries et d’arbitrer les décisions. De fait, plus les outils deviennent intelligents, plus le rôle du concepteur se déplace vers la formulation fine des contraintes et l’interprétation des résultats.

Invisible, l’IA infuse la conception générative

 En s’invitant dans la CAO, l’IA travaille en coulisses pour renforcer la précision et la fiabilité de l’ingénierie. Par exemple, elle automatise des tâches répétitives, propose des corrections compatibles avec les contraintes du modèle ou encore suggère des optimisations. Elle peut également faire office de « compagnon » en assistant l’utilisateur au fil de son travail, répondant à ses questions ou en l’orientant en temps réel dans ses choix techniques.

Les solutions de CAO les plus abouties intègrent même de nouvelles « physiques » comme les critères thermiques ou les contraintes vibratoires. Plus que jamais, l’IA ouvre le champ des possibles en explorant des scénarios qu’il était autrefois impensables de tester dans des délais aussi courts. En réalité, cette technologie ne vise pas à remplacer l’ingénieur mais à lui donner les moyens de concevoir avec plus de justesse et de rapidité.