L’intelligence artificielle change la façon dont on conçoit et vérifie des systèmes d’ingénierie complexes. Mais pour les secteurs qui s’appuient beaucoup sur la simulation, un gros obstacle reste : la disponibilité des données. Des données de simulation de bonne qualité sont essentielles pour créer des modèles d’IA fiables, pourtant, beaucoup d’organisations ont des données éparpillées, des formats propriétaires qui ne se parlent pas, et des workflows qui ne sont pas connectés entre eux
Ce que vous allez apprendre
À l’intérieur, on explique :
- Pourquoi la disponibilité des données est la barrière numéro 1 pour étendre l’usage de l’IA dans l’ingénierie basée sur la simulation.
- Les deux principales stratégies d’entraînement des modèles d’IA, spécifiques à un cas ou bien fondamentales, et les compromis de chacune.
- • Les coûts réels de la génération de données à grande échelle, avec une étude de cas du MIT.
- Comment traiter vos données de simulation comme un actif stratégique, pas juste comme un sous-produit.
- • Une approche structurée pour construire des pipelines de données prêts pour l’IA sans perturber vos outils actuels.
Pourquoi c’est important
Les simulations pilotées par l’IA promettent des itérations de conception plus rapides, une meilleure précision des prédictions et des décisions plus intelligentes. Mais sans données de haute qualité et facilement accessibles, ces bénéfices restent hors de portée.
Pour résoudre ce problème, Miura Simulation a développé Miura Nexus. C’est une solution qui centralise vos données de simulation, les rend réutilisables et les expose via des interfaces prêtes pour l’IA, sans vous obliger à changer vos outils existants.