Quand la conception générative vole au secours de la CAO

Par Jeff Kowalski
- 5 Jan 2016 - 7 min De Lecture
Within, le logiciel de conception générative d’Autodesk, a été utilisé pour créer ce bloc-moteur ultraléger.

Il ne suffit pas de répéter inlassablement les mêmes expressions pour en changer le sens. J’en veux pour preuve l’acronyme anglais CAD (qui a donné le sigle CAO en français) dont tout le monde pense depuis un demi-siècle qu’il signifie « Computer-Aided Design » (conception assistée par ordinateur).

Soyons clairs. Ces initiales correspondent à « Computer-Aided Documentation » (documentation assistée par ordinateur).

L’ordinateur ne vous assiste pas dans la conception. Celle-ci est dans votre tête. L’ordinateur vous sert simplement à la documenter. Qu’est-ce qui a bien pu freiner la véritable conception assistée par ordinateur durant toutes ces années ? Permettez-moi de vous l’expliquer à l’aide d’une image.

dos_c_promptPensez à la fameuse invite de commande C:\>.

Vous la visualisez ? Je mets ma main à couper que ce que vous avez imaginé est un texte blanc sur fond noir… Rien de plus. C’est ainsi que les gens utilisent les ordinateurs — comme de simples outils passifs qui exécutent des ordres.

Comment pourrait-on en demander plus à l’ordinateur ? Comment pourrait-on en faire un véritable partenaire d’exploration ? Tout simplement, en s’appuyant sur les nouvelles prouesses de la machine, qui lui permettent d’apprendre et d’être plus créative.

C’est le principe même de la conception générative, où les ordinateurs sont capables de soumettre des idées. Elle consiste à communiquer votre objectif à l’ordinateur, à l’informer du but à atteindre et des contraintes à respecter. L’ordinateur explore alors l’ensemble des solutions possibles pour trouver et créer des idées qui ne vous viendraient jamais à l’esprit.

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Une antenne conçue par la NASA dans les années 1960.

Prenons un exemple. La photo ci-dessus représente une antenne conçue par la NASA dans les années 1960 et utilisée lors de missions spatiales. Cette antenne, mise au point par un ingénieur, était considérée comme un objet élégant et très performant.

Il y a dix ans environ, des ingénieurs ont développé un algorithme capable de créer et d’analyser des milliers de dessins d’antennes, de simuler automatiquement leur comportement et de les faire évoluer vers des modèles plus efficaces. Ce procédé a permis de mettre au point le modèle ci-dessous dont le comportement, malgré son étrange apparence, est deux fois supérieur à celui du précédent.

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A more effective antenna designed by computer algorithm

En 1915, le biologiste D’Arcy Wentworth Thompson déclarait que la forme d’un objet n’était qu’un diagramme de forces.

Cette idée, que je trouve assez belle, est appliquée presque à la lettre, un siècle plus tard, dans le projet Dreamcatcher d’Autodesk. Dans le cadre de ce projet de recherche, les concepteurs décrivent les forces qui s’exerceront sur l’objet puis laissent l’ordinateur générer la forme de ce dernier. Ces forces peuvent être des charges structurelles ou même des méthodes de fabrication.

Prenons un autre exemple. Supposons que je souhaite dessiner l’arceau de sécurité d’une voiture de Formule 1. Il s’agit de la partie située derrière la tête du pilote. En principe, je devrais partir d’une idée que je dessinerais sur l’ordinateur avant de la tester à l’aide d’un logiciel d’analyse (tout cela pour un seul modèle)..

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L’arceau de sécurité d’une F1 est situé derrière la tête du pilote.

Avec Dreamcatcher, vous commencez par décrire votre objectif à l’ordinateur — vous ne lui dites pas ce que vous souhaitez qu’il fasse, mais quel est l’objectif que vous souhaitez atteindre. Vous décrivez votre problème avec précision et l’ordinateur génère un grand nombre de solutions potentielles à l’aide de méthodes génératives, en les synthétisant automatiquement grâce au cloud computing.

L’avantage, c’est qu’en moins de temps qu’il vous en faut pour réaliser la première esquisse, Dreamcatcher les a déjà toutes réalisées. Ses dessins vous sont proposés dans un outil d’exploration où vous pouvez les étudier et identifier les atouts des différentes possibilités. Ce procédé peut vous permettre de faire des découvertes intéressantes, il peut vous aider à redéfinir le problème pour répéter la boucle. Mais au final, c’est vous qui choisirez, parmi les propositions de l’ordinateur, laquelle sera fabriquée.

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Un arceau de sécurité de F1 entièrement conçu par un ordinateur

Pour reprendre l’exemple de l’arceau de sécurité, l’ordinateur récupère le cahier des charges d’une voiture de Formule 1 sur Google et le lit au moyen de son outil de traitement du langage naturel. Il traduit en quelque sorte le cahier des charges, puis commence à générer tous les modèles. À ce stade, je suis de retour dans l’explorateur de dessins : je passe d’un modèle à l’autre, cherche le meilleur compromis entre les pièces et les coûts, ou encore modifie les matériaux. L’image ci-dessous montre un arceau de sécurité dessiné par ordinateur exclusivement à partir d’un cahier des charges.

L’ordinateur est donc devenu créatif, autrement dit capable de produire des idées que les gens peuvent ensuite exploiter. Mais le bouleversement va au-delà de la créativité, il réside dans la capacité que l’ordinateur a d’apprendre.

Les légendes des photos ci-dessus ont été produites automatiquement par un ordinateur. Plusieurs millions d’images lui ont été soumises dans un pack d’apprentissage et il est maintenant capable de légender des objets qu’il n’a jamais « vus » auparavant. Bien que les images soient très complexes, l’ordinateur a compris qu’il s’agissait d’« un groupe de jeunes gens qui jouent au frisbee ». Ce truc blanc est un frisbee, et pourtant ce n’est qu’un trait. Comment l’ordinateur l’a-t-il su ?

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Autodesk applique exactement ce concept au logiciel de conception et à ses analyses.

J’effectue des quantité d’analyses nécessaires. Malgré cela, elles finissent toutes à la poubelle et l’ordinateur ne se souvient de rien. Les résultats obtenus, bons ou mauvais, pourraient servir de leçon, mais ils disparaissent et la fois suivante, l’ordinateur se comporte comme s’il découvrait des problèmes qu’il n’avait jamais rencontrés. Et si cette itération intégrait un système d’apprentissage automatique qui permettait à l’ordinateur de retenir un certain lien de cause à effet chaque fois que j’analyse l’aérodynamisme d’un objet, par exemple ? Que se passerait-il au fil des analyses ?

Au final, je n’aurais pas besoin d’une analyse approfondie pour me faire une opinion, car je disposerais d’un système d’apprentissage complexe qui pourrait me donner son avis. Ce système pourrait toujours me demander si j’ai besoin d’une étude plus poussée, à partir d’un code d’analyse éprouvé. J’aime cette idée de pouvoir disposer d’une seconde opinion, mais je me contente souvent de la plus rapide. Une idée. Un aperçu de l’aérodynamisme. Je pourrais alors lui montrer un tout nouvel objet (qu’il n’aurait jamais vu) et il pourrait me dire s’il est aérodynamique ou non.

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L’itération sur Autodesk Dreamcatcher .

Je trouve extraordinaire que des ordinateurs puissent commencer à formuler des opinions. Mais il existe des perspectives encore plus intéressantes : et si l’ordinateur le faisait lorsqu’il n’est pas sollicité ? Et s’il générait de nouvelles formes tout seul, les analysait et percevait les liens de cause à effet ? En comprenant ces liens, les systèmes pourront émettre des « avis » sur les projets d’une entreprise.

Combien de fois vous a-t-il fallu apprendre à utiliser un nouvel outil de conception ? Il est grand temps que ce soit leur tour !

L’imagination et l’innovation sont plus que jamais en train de changer la donne. Surtout, ces deux piliers d’un monde offrant d’infinies possibilités d’expression sont à la portée de tous.

La passion des concepteurs naît avant tout de leur imagination et de leurs innovations. C’est pourquoi je suis si impatient de pouvoir travailler avec des outils conçus pour l’ère de l’imagination, une ère dans laquelle la relation entre conception et informatique prend un nouveau sens.

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