P. Gulinelli - Démonstrateur d'une procédure basée sur machine learning et utilisation du langage naturel pour favoriser la conception disruptive

Defense date : 15/02/2022


Mots Clés : demonstrateur, conception disruptive, conceptual design, machine learning, langage naturel

Jury

-* Directeur de these : M. Frédéric LEBON / Aix Marseille Université, LMA -* Co-Directeur de these : Mme Raffaella RIZZONI / University of Ferrara, Department of Engineering -* Rapporteur : M. Lionel ROUCOULES / ENSAM -* Rapporteur : M. Enrico SPACONE / Università di Chieti-Pescara -* Examinateur : M. Christian HOCHARD / Aix Marseille Université, LMA -* Examinateur : Mme Lynda TAMINE-LECHANI / IRIT -* Examinateur : Mme Alessandra APRILE / University of Ferrara, Department of Engineering -* Examinateur : M. Alberto CORIGLIANO / Polytech of Milan -* Invité : M. Yves-Henri GRUNEVALD / Société CES Works

Résumé

Lorsque l’on souhaite dérouler une approche disruptive de conception, l’objectif premier est de sortir du cadre des solutions connues. Différentes méthodes, comme le brainstorming, facilitent ce travail. Néanmoins elles se heurtent à différents obstacles : - Le biais cognitif, qui conduit le concepteur à explorer des voies erronées et, plus grave encore, à en écarter d’autres au motif qu’elles semblent, dès le départ, vouées à l’échec. - Le champ de connaissance, qui doit idéalement être le plus large et diversifié que possible. - L’accessibilité à la connaissance. Dans un monde ou tout évolue très vite dans tous les domaines il est de plus en plus difficile de suivre l’ensemble des évolutions d’un domaine large. - L’approche d’optimisation qui est vue comme une façon d’innover au moins de façon incrémentale, mais qui a un potentiel disruptive limité car elle est conditionnée par un espace de conception de dimension finie. Face à un besoin nouveau, le cerveau y associe des principes, des concepts, pour générer des similitudes. Cette phase est très rapide et quasi inconsciente. Si son auteur la juge intéressante (si l’idée survie au biais cognitif) alors on cherche d’abords à la formuler avec des mots qui décrivent en général une architecture, des principes physiques ou des propriétés matériaux, avant d’être traduits par des modèles plus ou moins détaillés. Ce processus d’utilisation de mots pour expliquer, partager, confronter, se reproduit par la suite pour faire avancer la réflexion. L’intérêt majeur résidant dans la capacité à expliquer à la fois des éléments très globaux et basics et des concepts très complexes et détaillés, en passant d’un domaine à l’autre instantanément. L’objectif de cette thèse est de s’inspirer de la façon dont un cerveau fonctionne au moment où il génère une idée et ou son propriétaire va la formuler et de créer un premier démonstrateur logiciel basé sur des outils IA. Elle se base sur les travaux menés au sein du groupe CES WORKS qui est spécialisé en conception disruptive.