Ingénierie de nouvelle génération : les agents IA entrent en action

Quand ingénieurs et agents IA travaillent de concert, l'ingénierie se réinvente.

Une phase de transformation profonde est engagée dans le monde de l’ingénierie. En effet, avec l’émergence des agents IA, les machines passent outre leurs statuts de simples outils pour devenir de véritables partenaires de réflexion.

Dans des secteurs aussi complexes et réglementés que la construction mécanique, l’industrie automobile ou aéronautique, cette évolution marque un changement de paradigme. Aux processus cloisonnés succèdent désormais des systèmes toujours plus interconnectés et modulables qui automatisent les tâches répétitives et apportent un précieux soutien aux équipes de développement.

De l’automatisation à l’assistance

IA et ingénierie ? Rien de nouveau. Toutefois, l’IA agentique, autonome et contextuelle, fait sensiblement évoluer les attentes. Il ne s’agit plus d’automatiser certaines étapes de travail, mais de comprendre et d’accompagner des processus dans leur globalité. Ces agents IA apprennent à partir des données, interprètent les corrélations, formulent des propositions et agissent en fonction d’objectifs définis. Ils ne se substituent pas aux ingénieurs, mais les assistent là où les approches traditionnelles atteignent des limites en matière d’analyse d’architectures de systèmes complexes, d’évaluation de variantes, de conformité aux exigences réglementaires ou de gestion des multiples configurations.

Loin de l’automatisation au sens classique du terme, il est ici question d’une nouvelle forme d’assistance numérique, intégrée, traçable et évolutive.

Pourquoi de nouvelles solutions sont-elles nécessaires ?

Les exigences qui pèsent sur les équipes d’ingénierie s’intensifient. Multiplication des variantes de produits, raccourcissement des cycles d’innovation, renforcement des contraintes réglementaires, attentes croissantes en termes de qualité et de personnalisation… Tous ces facteurs mettent les processus de travail traditionnels sous tension. Dans le contexte des véhicules définis par logiciel (SDV), cette évolution est frappante, car le développement actuel repose sur les données, les interfaces et la capacité de mise à jour en temps réel.

C’est ici, précisément, que réside la faiblesse. De nombreux processus de développement reposent encore sur des approbations basées sur des documents, des procédures de révision manuelles et des outils insuffisamment interconnectés. Résultat ? Des ruptures de continuité, des conflits de versions, des boucles de rétroaction allongées et, in fine, des dynamiques d’innovation ralenties ou exposées aux erreurs.

Une réponse aux tensions de l’ingénierie

Les agents d’IA offrent une réponse structurée à ces enjeux et endossent de nouveaux rôles dans les environnements PLM, ALM et CAO modernes. En analysant les exigences, les rapports d’essais ou les états de configuration, ils identifient des schémas révélateurs de risques, d’opportunités ou de besoins d’ajustement. Sur cette base, ils formulent des recommandations, hiérarchisent les priorités et mettent en évidence d’éventuels conflits d’intérêts.

Dans les environnements d'ingénierie basés sur les modèles tels que le MBSE (Model-Based Systems Engineering), les systèmes d’IA évaluent différentes options de conception et simulent leurs impacts sur les performances, la conformité et les coûts avant tout prototypage physique. Voilà comment raccourcir les cycles d’itération et identifier les risques à un stade précoce.

Dans les projets de développement dynamiques, les agents analysent les conséquences des évolutions envisagées sur les exigences, les composants ou les tests existants. Ils proposent des trajectoires de mise en œuvre et évaluent les risques réglementaires, facilitant ainsi des prises de décision éclairées. Dans le cas de systèmes critiques où la sécurité est un enjeu non négociable (songeons aux véhicules ou aux avions), la traçabilité complète est un impératif. Les agents d’IA vérifient la faisabilité des nouvelles configurations, leur conformité aux normes et l’exhaustivité de la documentation destinée à prouver cette conformité. Gain de temps et gain de ressources.

Le cycle de vie produits intelligent comme fondation

Pour opérer efficacement, les agents d’IA requièrent une solide base de données. Voilà le rôle du cycle de vie intelligent des produits (Intelligent Product Lifecycle – IPL), soit une architecture de données structurée et sémantiquement cohérente, qui relie les informations pertinentes tout au long du cycle de vie d’un produit. Du cahier des charges initial à la mise hors service, des versions logicielles à l’historique de maintenance, l’IPL crée les conditions nécessaires pour que l'IA fonctionne non seulement localement, mais aussi de manière systémique.

L’IPL permet une traçabilité continue et la gestion automatisée des versions. Il instaure une transparence transverse entre les équipes et les outils et garantit une assistance contextuelle grâce à des agents IA. Il facilite, par ailleurs, les décisions rapides, et dûment documentées conformément aux processus réglementaires. Avantage crucial dans les secteurs soumis à des exigences élevées en matière de sécurité.

Exemples concrets issus de l’industrie

L’IA agentique a déjà des applications très concrètes dans l’industrie. Observons quelques cas d’usage illustrant sa valeur.

●      Développement des unités de contrôle :  dans l’industrie automobile notamment, les agents d’IA analysent la cohérence entre les versions logicielles, les exigences et les cas de test. BMW, par exemple, mobilise l’IA pour vérifier de manière automatisée la plausibilité et l’éligibilité à l’homologation de combinaisons de variantes.

●      Dans la fabrication de câbles pour l'aérospatial : les systèmes d’IA détectent les irrégularités de couleur, d’isolation ou de diamètre. Ils comparent ces données en temps réel avec le jumeau numérique du produit. Les erreurs sont ainsi précocement détectées et corrigées.

 ●      Dans le génie mécanique : le domaine du moulage par injection plastique nous offre une belle illustration. Les outils de validation fondés sur l’IA y réduisent jusqu’à 40 % le nombre d’itérations nécessaires avant la production en série. Il en ressort une amélioration significative de la qualité, des délais et de l’utilisation des ressources.

Quand l’humain orchestre cette ingénierie réinventée

Tout ceci transforme la répartition des rôles au sein des équipes d’ingénierie. Les ingénieurs concepteurs, les architectes systèmes ou les responsables des essais évoluent vers des fonctions d’orchestration des processus numériques. Ils définissent des règles et des mécanismes de contrôle entretiennent des modèles sémantiques, configurent et entraînent les agents, puis interprètent leurs recommandations à l’échelle globale.

Le cadre de l’expertise technique traditionnelle est alors dépassé. Il requiert une approche systémique, une compréhension du domaine, une maîtrise des données et des outils, ainsi qu’une capacité à organiser la collaboration entre les humains et les systèmes d’IA. C’est à ces conditions que le potentiel des approches agentiques sera pleinement exploité.

Miser sur la confiance et la traçabilité

La transparence est déterminante pour l’intégration de l’IA agentique dans l’ingénierie. Les décisions formulées par les agents d’IA doivent être traçables et vérifiables, tant pour les développeurs que pour les services d’audit et de gouvernance. Indiscutablement, la transparence de l’IPL est un prérequis essentiel.

Pour être déployée à grande échelle, dans des contextes où la sécurité, la qualité et la conformité sont critiques, l’IA agentique ne peut être perçue comme « boîte noire », mais comme un dispositif d’assistance explicable et documenté.

Conclusion : l’avenir réside dans la collaboration

Au-delà de la simple évolution technologique, l'ingénierie agentique marque une transformation structurelle. Ceux qui intègrent dès aujourd’hui des agents d’IA au sein de leurs chaînes d’outils gagnent en efficacité opérationnelle et, plus encore, posent les bases de processus de développement évolutifs, résilients et durables.

La prochaine génération du développement de produits numériques repose sur la collaboration étroite entre l’humain et l’IA. Elle combine le meilleur des deux mondes : d’une part, la précision des machines et, d’autre part, la créativité et la responsabilité des hommes. Ici est la véritable rupture, celle d’une ingénierie pensée comme un terrain d'innovation authentique.