L’IA dans la simulation: une nouvelle couche pour l’expertise en ingénierie
Pendant des décennies, les ingénieurs de simulation ont été au cœur de l’innovation industrielle. Ils traduisent la physique en modèles, explorent des options de conception et aident les entreprises à prendre des décisions clés bien avant toute fabrication.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle s’invite dans ce paysage. Pas comme un remplacement de la simulation, mais comme une couche supplémentaire capable d’amplifier l’expertise des ingénieurs. Pourtant, adopter l’IA ne consiste pas simplement à ajouter des algorithmes. Cela nécessite un changement dans la manière dont les ingénieurs utilisent leurs données.
Pourquoi l’IA doit appartenir aux ingénieurs
Dans beaucoup d’organisations, les modèles sont construits par des spécialistes à partir de données que les ingénieurs ne contrôlent pas entièrement, puis déployés comme des boîtes noires. Cette approche crée de la friction : les ingénieurs ont du mal à faire confiance à des résultats qu’ils ne peuvent ni expliquer, ni adapter, ni améliorer. Au fil du temps, l’IA devient ainsi déconnectée des contraintes réelles de conception.
À l’inverse, l’approche préconisée est que l’IA soit construite par les ingénieurs de simulation eux-mêmes, en utilisant leurs propres données, leurs propres hypothèses et leur propre compréhension des systèmes qu’ils conçoivent.
L’émergence de l’AI-builder
Un AI-builder n’est pas un data scientist qui deviendrait ingénieur. C’est un ingénieur capable de concevoir, entraîner et affiner des modèles d’IA comme une extension naturelle de son travail de simulation.
Pour que cela fonctionne, il faut une base solide : des outils et une infrastructure qui rendent l’IA accessible, fiable et cohérente avec la réalité de l’ingénierie. Quand l’IA s’intègre naturellement dans les workflows existants, les ingénieurs peuvent se concentrer sur ce qu’ils font le mieux : comprendre les systèmes, évaluer des compromis et valider des résultats.
Pour que l’IA soit efficace, les données de simulation doivent être « utilisables par conception ». Elles doivent être structurées, qualifiées, réutilisables à travers les projets et accessibles sans longues étapes de préparation manuelle. Sans cela, l’IA reste une idée séduisante mais difficile à concrétiser.
Les données: le chaînon manquant
Au fil du temps, la simulation génère une richesse de connaissances : chaque modèle, chaque résultat, chaque itération capture des décisions et des hypothèses qui reflètent une expertise réelle. Pourtant, quand ces données sont fragmentées ou enfermées dans des outils propriétaires, une grande partie de cette connaissance devient difficile à réutiliser.
Quand les données de simulation sont organisées et prêtes pour l’IA, leur valeur change. Les ingénieurs peuvent s’appuyer sur les travaux passés au lieu de repartir de zéro. Ils peuvent comparer des conceptions plus efficacement, identifier des tendances entre différents projets et entraîner des modèles d’IA qui reflètent leur expertise spécifique plutôt que des hypothèses génériques.
Dans ce contexte, l’IA n’est plus un système externe superposé aux workflows d’ingénierie. Elle devient une extension du jugement d’ingénieur, façonnée par l’expérience, les contraintes et la compréhension du monde réel.
Un changement de responsabilité et de propriété
Transformer des ingénieurs de simulation en AI-builders modifie aussi les responsabilités.
Les ingénieurs restent directement responsables de la manière dont les modèles sont construits, des données utilisées et de l’interprétation des résultats. Cette continuité est essentielle : elle préserve la confiance dans les résultats, la transparence des décisions et le contrôle de la propriété intellectuelle.
Plutôt que de transférer la propriété vers des équipes externes ou des outils propriétaires, l’IA reste entre les mains des équipes d’ingénierie qui comprennent le mieux les systèmes. C’est ce qui permet à l’IA de se déployer durablement dans l’industrie sans devenir une boîte noire, et ce qui rend le rôle d’AI-builder à la fois crédible et pérenne.
Construire l’avenir de la simulation industrielle
À mesure que les systèmes industriels continuent de croître en complexité, le rôle des ingénieurs de simulation continuera d’évoluer. L’IA deviendra un outil naturel de leur boîte à outils, non une discipline séparée.
Au cœur de cette transition : mieux utiliser les données existantes et donner aux ingénieurs les moyens de créer une IA qui reflète réellement la manière dont ils travaillent.
Pour soutenir cette direction, Miura Simulation a récemment finalisé une levée de fonds ce qui lui permet d’accélérer la construction des fondations nécessaires pour que les ingénieurs de simulation puissent créer, posséder et faire évoluer leurs propres modèles d’IA.
Lisez les détails de notre levée de fonds
Communiqué de presse (version française)
🇫🇷 | Miura Simulation lève 2 M€ pour démocratiser l’usage de l’intelligence artificielle dans la simulation industrielle (LinkedIn ↗).
Press release (english version)
🇬🇧 | Miura Simulation raises €2M to democratize the use of artificial intelligence in industrial simulation