Au début du XXIe siècle, les plus grandes entreprises du secteur technologique ont décidé de consacrer des centaines de milliards de dollars et un temps considérable à la création d’avatars sans jambes errant dans des bureaux virtuels stériles. Dans le même temps, des investisseurs ont investi massivement dans des plateformes promettant de remplacer la fatigue liée à Zoom par la fatigue liée à la réalité virtuelle.
Bien que cet engouement ait largement diminué, il est évident que personne ne souhaite participer à un bilan trimestriel déguisé en avatar. Cependant, les technologies sous-jacentes à ces visions, telles que la simulation, la modélisation 3D en temps réel et les environnements synthétiques, ont trouvé leur place sur les chaînes de production, où elles s’avèrent pertinentes.
Amazon, en partenariat avec Nvidia, a par exemple annoncé ce mois-ci le lancement de la “fabrication sans contact” tirée par l’intelligence artificielle de Nvidia et les simulations de jumeaux numériques. Ce concept, qui paraît simple, consiste en des robots capables d’apprendre à assembler et inspecter de nouveaux produits sans avoir à manipuler un prototype. Les bras robotiques s’appuient désormais sur des répliques photoréalistes de l’atelier où chaque mouvement est modélisé, testé et optimisé dans un logiciel.
En combinant des données synthétiques, une planification pilotée par l’IA et des simulations basées sur la physique, les entreprises affirment pouvoir réduire les coûts de prototypage, diminuer les délais et produire davantage d’appareils plus rapidement à l’aide des bras robotiques.
Dans un secteur manufacturier longtemps marqué par des prototypages physiques coûteux et des chaînes d’assemblage rigides, la capacité d’itérer virtuellement pourrait avoir un impact significatif, surtout alors que les problèmes d’approvisionnement persistent et que l’incertitude demeure.
Les jumeaux numériques : de buzzwords à levier industriel
Le terme “jumeau numérique” existe depuis au moins les années 2000, lorsque des ingénieurs de la NASA ont évoqué la création de répliques virtuelles d’engins spatiaux. Au fond, un jumeau numérique n’est pas qu’un simple modèle 3D. C’est une simulation en direct, alimentée par des données, qui reflète un système physique en temps réel. Des capteurs échangent des informations entre le réel et le virtuel, permettant une optimisation constante.
Pensons au processus traditionnel de création d’un nouvel appareil. Pendant des décennies, la fabrication a été caractérisée par des chaînes d’assemblage fixes, des chaînes d’approvisionnement rigides et des prototypages coûteux. Les ingénieurs conçoivent des modèles en CAO, puis commandent des prototypes physiques. Ceux-ci sont testés en laboratoire, où des échecs tels que le stress mécanique, la dissipation thermique et le désalignement des composants nécessitent souvent une nouvelle itération. Chaque boucle entraîne des semaines de travail et des coûts de plusieurs milliers de dollars. Multipliez cela par plusieurs produits, et les dépenses deviennent colossales.
Dans l’électronique grand public, où les marges sont très faibles et les cycles de produits de plus en plus courts, cette inefficacité a longtemps été perçue comme un mal nécessaire.
Avec les jumeaux numériques, une grande partie de ce processus se déplace vers la simulation. Un bras robotisé peut apprendre à assembler une pièce fragile virtuellement, en maîtrisant des milliers de variations en une nuit sur les serveurs de Nvidia. Les données synthétiques générées dans Omniverse enseignent à l’IA comment réagir à des cas particuliers comme un composant légèrement déformé ou un alimentateur mal aligné. Lorsque le véritable robot est finalement chargé de l’assemblage, il arrive avec une “expérience” acquise dans un environnement virtuel sans risque.
Le résultat est un nombre réduit de prototypes, moins de perte de matériaux et un passage plus rapide des productions pilotes à la production de masse.
Un secteur en pleine transformation
Le secteur manufacturier a longtemps été dominé par des investissements initiaux élevés, répartis sur des années de production stable. Cependant, avec la demande des consommateurs de plus en plus imprévisible et des chaînes d’approvisionnement plus volatiles, ce modèle montre ses limites. L’itération virtuelle représente une alternative. Les usines peuvent être reconfigurées en simulation avant toute intervention physique. Les systèmes robotiques peuvent s’adapter en temps réel. Les plans de développement des produits peuvent passer de plusieurs années à quelques trimestres.
Amazon n’est pas seul dans cette expérimentation, et le secteur manufacturier non plus. Les jumeaux numériques s’intègrent progressivement dans des domaines innovants tels que la découverte de médicaments et les essais médicaux.
“Ce que nous envisageons, c’est d’utiliser les jumeaux numériques pour vous aider à prendre des décisions rapides tout en restant confiants”, a déclaré Jon Walsh, fondateur et directeur scientifique d’Unlearn. “Oui, ce médicament ne fonctionne pas ; il faut arrêter. Ou oui, il fonctionne, et il faut accélérer la planification de la phase III.”
Ce qui fait la différence aujourd’hui, c’est l’accessibilité. Les infrastructures cloud et les modèles d’IA prêts à l’emploi ont abaissé la barrière d’entrée. Une entreprise de taille intermédiaire peut louer de la puissance de calcul et déployer des simulations basées sur des jumeaux sans avoir à construire un superordinateur.
Les jumeaux numériques ne feront peut-être jamais la tendance sur TikTok, mais ils pourraient bien transformer le secteur manufacturier mondial de 16 trillions de dollars. Alors que le métavers évoquait l’évasion, les jumeaux numériques concernent la précision. Là où les avatars ont échoué, les robots virtuels pourraient encore se révéler indispensables.
Il est intéressant de réfléchir à l’avenir du secteur manufacturier face à ces évolutions technologiques. Comment ces outils pourraient-ils redéfinir non seulement la manière dont les produits sont fabriqués, mais également la structure même de nos entreprises ? Cette transition pose aussi des questions sur la main-d’œuvre et les compétences nécessaires pour s’adapter à ces nouveaux paradigmes.
