Contexte

Ce sujet s'inscrit dans le cadre d'un projet de recherche interne à Capgemini appelé GENerative AI for Enhanced Software and Intelligent Systems (GENESIS). Le but de ce projet est d'intégrer des outils novateurs d'intelligence artificielle dans les processus de conception d'ingénierie afin d'en accélérer les itérations. Nous nous concentrons sur le temps à gagner dans le processus de conception d'une pièce technique, du dessin jusqu'aux tests en conditions réelles.

En effet, pour concevoir une pièce, les ingénieurs commencent par définir un cahier des charges, qui permettra le dessin de la pièce dans un logiciel de CAO. Afin d'obtenir un modèle complexe comme un moteur d'avion, il faut assembler de nombreuses pièces, elles mêmes composées de formes très simples. Ces formes simples sont d'abord dessinées en 2D puis extrudées dans 80% des cas. Nous voulons donc mettre au point un modèle d'IA capable d'aider le dessinateur dans cette tâche, pour qu'il concentre son temps sur le dessin et l'assemblage de modèles complexes.

Ensuite, ces modèles doivent passer dans des simulateurs numériques pour vérifier qu'ils respectent des contraintes aérodynamiques ou mécaniques. Selon les configurations, ces simulations peuvent prendre plusieurs heures, et si le modèle est défectueux, il faut le redessiner et recommencer la simulation. Nous voulons donc cette fois-ci développer un modèle de substitution pour itérer plus rapidement sur la pièce avant de la passer dans le simulateur pour la vérification finale.

Enfin, une fois la pièce fabriquée il faut la tester en conditions réelles, en la chauffant ou en la comprimant. Un expert doit ensuite identifier si la réponse de la pièce est bonne ou non. Un tel expert n'est pas forcément disponible, ou n'a pas le temps de traiter des études aussi longues. Nous utilisons donc la régression symbolique pour trouver la formule mathématique qui décrit au mieux les données expérimentales, ce qui permet d'automatiser en partie, voire complètement l'étude.

Mission :

Ce sujet concerne la première partie du projet, sur le dessin des pièces en CAO. Le but final serait que l'utilisateur puisse faire sa demande sous forme de texte, et que l'IA produise la pièce en conséquence. Pour cela, nous décrivons la pièce 3D sous forme de texte en nous basant sur la séquence de commande utilisée pour sa génération. Il suffit alors d'avoir une IA traduisant la demande de l'utilisateur vers ce langage spécifique. Certaines solutions existantes ont été étudiées, il reste donc à faire pour ce projet :

Se familiariser avec l'état de l'art établi et le compléter en fonction du cahier des charges défini,
Utiliser des modèles de langage disponibles pour éprouver les solutions de génération actuellement disponibles,
Finetuner un modèle de langage pour l'adapter à la tâche particulière de dessin de pièces techniques,
Appliquer diverses techniques d’amélioration d’IA pour améliorer les performances et la pertinence de la génération du modèle,
Améliorer l’intégration aux outils de CAO et l’expérience utilisateur du prompt jusqu’à l’utilisation de la pièce générée,
Si le temps le permet, effectuer une analyse de la qualité de la génération en fonction de la qualité du prompt.

Profil : Ingénieur H/F, bac +5,

Compétences techniques :

Requises :
Connaissances en IA
Maîtrise de Python et Pytorch
Recommandées :
Connaissances en NLP
Connaissances en mécanique ou CAO serait un plus

Compétences non-techniques :

Capacité à travailler en équipe tout en étant autonome
Curiosité pour l’algorithmie génétique
Esprit d’analyse et de synthèse

Description de l'entreprise :

Capgemini Engineering

Forte de plus de 50 000 collaborateurs sur 3 continents, l'entité Capgemini engineering du groupe Capgemini est dédiée à l’ingénierie industrielle et l’innovation technologique au service des secteurs aéronautique, spatial, défense, énergie, transport et sciences de la vie. Leader de la convergence des mondes physique et virtuel, nous agissons en partenaire de nos clients industriels pour concevoir, mettre en œuvre, déployer, tester, sécuriser, maintenir en conditions opérationnelles et démanteler des produits et infrastructures complexes, grâce à des solutions technologiques de pointe. Le département de Recherche & Innovation de Capgemini Engineering France intervient notamment dans les domaines de l’IoT et des objets connectés, l’ingénierie intelligente, l’industrie digitale et l’intelligence artificielle. Vous êtes passionné(e) par la recherche et l’innovation ? Vous avez envie de rejoindre une équipe en développement ?

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