Pourquoi certaines entreprises hésitent à utiliser l’IA pour la simulation?
L’IA a un vrai potentiel pour accélérer les processus de conception. Pourtant, beaucoup de bureaux d’études restent sceptiques. Une des raisons est que la simulation traditionnelle est déjà considérée comme suffisamment efficace. Dans la pratique courante, les données générées par une simulation sont utilisées uniquement pour la conception en cours, pour ensuite être oubliées une fois que les résultats minimaux sont atteints.
On considère trop souvent les données de simulation comme des données transitoire.
Or, une IA performante a besoin de grandes quantités de données structurées et bien organisées. Pour les entreprises qui ne conservent pas ou n’organisent pas systématiquement leurs données de simulation, le temps et l’effort nécessaires pour créer un jeu de données complet peuvent sembler dépasser les bénéfices potentiels. Sans la sauvegarde de donnée structurés, l’adoption de l’IA peut paraître davantage comme un obstacle qu’une opportunité.
Les barrières à l’adoption de l’IA
Infrastructure de données insuffisante
Même quand une entreprise reconnaît le potentiel de l’IA, elle manque souvent d’infrastructures pour capturer et conserver les données de simulation. Sans système de stockage évolutif, sans pratiques d’étiquetage cohérentes ou sans dépôt centralisé, les données restent dispersées entre équipes et outils. Cette fragmentation rend difficile la constitution de jeux de données de qualité pour l’apprentissage automatique. Des données incomplètes ou mal organisées ont peu de valeur pour entraîner des modèles et ralentissent les initiatives futures d’IA.
Construire une infrastructure de données solide est essentiel. Les entreprises peuvent commencer par mettre en place des pratiques systématiques de gestion des données, en veillant à ce que les données de simulation soient correctement stockées, taggées et facilement accessibles pour les applications d’IA.
Formats de données incohérents
La plupart des logiciels de simulation produisent des données dans des formats spécialisés, parfois propriétaires, qui ne s’intègrent pas facilement avec les outils de machine learning. Convertir ces fichiers, harmoniser les conventions de nommage ou fusionner les résultats dans un seul jeu de données peut être long et source d’erreurs.
Ces difficultés ajoutent des coûts et de la complexité à l’adoption de l’IA, surtout pour les entreprises déjà incertaines quant au retour sur investissement.
La normalisation des formats et l’adoption de standards d’interopérabilité sont des leviers essentiels pour faciliter l’intégration de l’IA et fluidifier les workflows entre différents outils et équipes.
Manque de maîtrise des modèles d’IA
Beaucoup d’outils d’IA “prêts à l’emploi” n’offrent pas de réel avantage compétitif si les entreprises ne peuvent pas les entraîner à nouveau ou les personnaliser selon leurs propres données et besoins. Ces solutions tierces standardisées enferment parfois l’utilisateur dans des cadres rigides, sans possibilité d’adapter les modèles aux contraintes spécifiques de leurs produits ou processus.
Pour tirer une vraie valeur de l’IA, les équipes d’ingénierie ont besoin de flexibilité : pouvoir ajuster les modèles, les entraîner avec leurs propres données propriétaires, et donc garder le contrôle de leurs investissements technologiques.
Comment avancer vers l’adoption de l’IA
Une progression étape par étape
Plutôt que de bouleverser les workflows existants du jour au lendemain, il est souvent plus efficace d’adopter une approche graduelle. La première étape consiste à conserver davantage de données issues de chaque itération de simulation. En standardisant les formats de fichiers et en mettant en place une gestion fiable des données, on pose des bases solides pour des projets IA futurs.
Parallèlement, les entreprises peuvent commencer à explorer des solutions d’IA internes qui permettent d’entraîner et d’ajuster les modèles avec leurs propres ensembles de données. Cela garantit que les outils d’IA restent pertinents par rapport aux objectifs spécifiques de l’entreprise.
En se concentrant sur la qualité des données, la compatibilité logicielle et la maîtrise des modèles, les entreprises peuvent progressivement tirer parti des avantages de l’IA sans perturber leurs processus existants.
Comment Miura aide dans ce cheminement
Pipelines-as-code
Les équipes d’ingénierie utilisent souvent un mélange d’outils pour la simulation et le machine learning, ce qui crée des workflows incohérents. En définissant chaque opération de données, de l’ingestion à la transformation, dans un environnement structuré et versionné, on crée une base claire pour l’automatisation.
Cette approche s’intègre avec les frameworks de machine learning existants, permettant de gérer des tâches complexes de données avec plus de clarté.
Prototypage rapide et déploiement sans friction
L’expérimentation est essentielle dans les workflows d’ingénierie avancés, mais passer de petits tests à une production à grande échelle peut être difficile si les configurations de stockage et les processus restent manuels.
Un service entièrement géré automatise ces deux aspects, permettant aux ingénieurs de prototyper les transformations via une interface intuitive et de les déployer à grande échelle avec un minimum d’effort. Le stockage devient un processus en arrière-plan, et l’exécution des pipelines est orchestrée automatiquement, libérant ainsi les équipes pour qu’elles puissent se concentrer sur l’optimisation de leurs modèles plutôt que sur la gestion de l’infrastructure.
Compatibilité via des connecteurs spécialisés
Beaucoup d’entreprise utilisent des logiciels de simulation spécialisés, chacun avec sa propre structure et ses formats. Les connecteurs spécifiques permettent d’intégrer ces sources de données dans une chaîne unifiée, sans conversions manuelles ou schémas incohérents.
Cela donne aux ingénieurs une vue d’ensemble plus complète et facilite la résolution de problèmes sur différents types de simulation.
Option auto‑hébergée
La sécurité et la propriété des données sont essentielles, surtout quand les données de conceptions ou processus sont sensibles. Un déploiement auto‑hébergé permet aux entreprises d’exécuter le framework de gestion des données de Miura dans leur propre infrastructure. Cela garantit que les informations sensibles restent au sein du réseau de l’organisation tout en profitant de l’automatisation, de l’évolutivité et d’une intégration fluide. En conservant le contrôle total de leurs données, les entreprises peuvent respecter leurs politiques internes sans renoncer à l’innovation pilotée par l’IA.
Libérer tout le potentiel de l’IA en simulation
En ciblant les défis principaux (infrastructure des données, compatibilité des formats, et maîtrise des modèles) les entreprises peuvent amorcer une transition vers une simulation pilotée par l’IA en toute confiance.
Les solutions proposées par Miura aident les équipes d’ingénierie à exploiter pleinement l’IA tout en conservant flexibilité, sécurité et contrôle sur leurs données.
Commencez dès aujourd’hui. Contactez Miura pour découvrir comment nos solutions de gestion des données peuvent faciliter votre transition vers l’IA et améliorer vos workflows de simulation.