L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans la conception de produits en 3D a de plus en plus d’impact, en particulier lors des étapes initiales de la création d’images, du brainstorming et de la conceptualisation. Une variété de générateurs d’art IA tels que Midjourney, Stable Diffusion et DallE 3, ainsi que des chatbots comme ChatGPT, offrent un moyen rapide de produire un large éventail de concepts de conception. Des fonctionnalités uniques telles que l’invite « chaos » de Midjourney sont particulièrement utiles pour générer des conceptions non conventionnelles et imaginatives. L’utilisation de valeurs de chaos plus élevées peut conduire à des idées encore plus innovantes et peu orthodoxes, remettant en cause les normes de la conception traditionnelle.
La conception de produits en 3D consiste à créer un modèle tridimensionnel d’un objet tangible, généralement à l’aide d’applications logicielles spécialisées. Contrairement à son homologue en 2D, la conception en 3D prend en compte la profondeur en plus de la largeur et de la hauteur, offrant ainsi une vue plus complète de l’objet. Cette approche est essentielle dans de nombreux secteurs, notamment l’automobile, l’aérospatiale, l’électronique grand public et l’ameublement.
L’objectif final est souvent de créer un concept complet et une conception finale, avant que le produit ne passe à la fabrication. Ces dernières années, l’impression 3D a révolutionné la manière de créer des prototypes et des maquettes en 3D, ainsi que des pièces finales à partir de matériaux tels que la fibre de carbone, l’aluminium, le nylon et bien d’autres encore. Dans un avenir proche, l’automatisation pourrait permettre une transition transparente des concepts de conception initiaux générés par l’IA directement dans un logiciel de CAO, où ils pourraient être transformés en spécifications de fabrication finales et transmis à la chaîne de production.
Il est essentiel de noter que les conceptions générées par l’IA servent de point de départ plutôt que de produit final. Ces concepts initiaux accélèrent les étapes d’esquisse et de remue-méninges, mais nécessitent en fin de compte une finesse humaine pour être affinés. Des outils tels que « remix » et « vary area » dans des plateformes comme Midjourney facilitent l’itération sur les conceptions créées par l’IA, en particulier lorsque des caractéristiques spécifiques, telles que des arêtes ou des coins gênants, doivent être revues.
L’un des principaux avantages de la conception de produits en 3D est sa capacité de prototypage rapide. Les concepteurs peuvent passer avec agilité par de multiples itérations d’un produit, en ajustant les dimensions, les matériaux et d’autres attributs dans un environnement numérique avant de passer à la production physique. Cette efficacité permet de gagner du temps et d’économiser des ressources, ce qui permet aux entreprises d’accélérer leur mise sur le marché. En outre, les modèles 3D facilitent le partage entre différentes équipes ou organisations, améliorant ainsi les efforts de collaboration et minimisant les malentendus qui pourraient résulter de représentations en 2D.
Utiliser l’IA pour la conception de produits en 3D
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Une fois l’orientation de la conception consolidée et le concept clarifié, le rôle de l’IA diminue. Si l’IA peut rapidement aider à définir le cahier des charges, elle n’est pas adaptée pour fournir un produit qui répond à tous les critères de fabrication, de coût et d’expérience utilisateur. À ce stade, des outils de conception plus traditionnels prennent le relais, bien que certains outils de conception générative alimentés par l’IA puissent encore être utiles pour des tâches spécifiques, telles que l’optimisation des matériaux ou les tests de résistance. Essentiellement, l’IA est actuellement plus efficace pour accélérer les étapes initiales du processus de conception, en offrant une pléthore d’idées pour l’inspiration et en guidant potentiellement les concepteurs vers des solutions innovantes qu’ils n’auraient peut-être pas envisagées autrement.
Comment l’IA peut-elle être utilisée dans la conception de produits en 3D ?
- Automatisation et efficacité : L’un des effets les plus immédiats de l’IA est l’automatisation des tâches routinières. Par exemple, les algorithmes d’IA peuvent générer automatiquement des options de conception en fonction de certains critères, ce qui permet de gagner du temps et de libérer les concepteurs pour qu’ils se concentrent sur des aspects plus complexes du processus de conception.
- Conception générative : Il s’agit d’une technique alimentée par l’IA dans laquelle le concepteur entre des objectifs et des contraintes de conception spécifiques dans le logiciel, et l’algorithme d’IA génère de multiples possibilités de conception qui répondent à ces critères. Cette approche permet d’explorer un espace de conception beaucoup plus vaste qu’un humain seul et peut aboutir à des solutions innovantes et souvent inattendues.
- Optimisation des matériaux : L’IA peut analyser en temps réel diverses combinaisons de matériaux et leur impact sur les performances du produit. Cela peut conduire à des conceptions qui utilisent les matériaux de manière optimale, réduisant ainsi les déchets et les coûts.
- Simulation et essais : Les algorithmes d’IA peuvent rapidement simuler diverses conditions de fonctionnement pour tester les performances d’un produit. Cela accélère le processus itératif de conception, car les concepteurs peuvent rapidement procéder à des ajustements sur la base de prévisions fiables.
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- Personnalisation : L’IA permet une personnalisation plus efficace des conceptions, ce qui permet d’obtenir des produits qui peuvent être plus facilement adaptés aux besoins individuels des clients. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent prédire les préférences des clients en fonction de leur comportement antérieur, ce qui permet de proposer des options de conception plus personnalisées.
- Collaboration : L’IA peut servir d’outil de collaboration entre les différents acteurs du processus de conception. Par exemple, le traitement du langage naturel peut convertir le langage parlé en paramètres de conception, ce qui facilite la contribution des non-spécialistes au processus de conception.
- Contrôle de la qualité : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être entraînés à repérer des incohérences ou des défauts dans les modèles 3D qui pourraient échapper à l’œil humain, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité de la conception.
- Intégration de la chaîne d’approvisionnement : L’IA peut également étendre ses capacités au-delà de la conception pour inclure des contrôles d’inventaire en temps réel et la logistique de la chaîne d’approvisionnement, ce qui facilite le passage de la conception à la production.
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Les concepteurs capables d’exploiter les outils d’IA seront probablement plus facilement employables à l’avenir. Le principal avantage est la rapidité et la diversité des concepts qui peuvent ensuite être affinés jusqu’à la solution finale. Chaque fois qu’une demande est introduite dans un générateur d’IA, un résultat différent est produit, ce qui élargit les horizons du possible. Ces concepts générés peuvent être rapidement partagés avec les clients ou affinés dans des logiciels tels que Photoshop pour des présentations plus réalistes.
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