L’avenir du travail : passer de l’automatisation à la création de valeur
À l’ère de l’IA, on me demande souvent : quelle est la véritable nature de la « valeur » ? Pour les ingénieurs, la pression pour réduire les coûts et optimiser les flux de travail est constante. Historiquement, nous nous sommes tournés vers l’automatisation de tâches simples. Aujourd’hui, l’IA déplace l’attention : il ne s’agit plus seulement d’accélérer les tâches répétitives, mais d’amplifier l’ingéniosité humaine.
Redéfinir la valeur en ingénierie
Quelle est la véritable valeur d’un ingénieur ? Ce n’est pas de cliquer pour créer une esquisse, mais de résoudre des problèmes et d’innover.
Prenons l’exemple d’une visite chez le médecin. La valeur d’un médecin réside-t-elle dans la saisie de notes dans un dossier, ou dans le diagnostic précis et la planification de la santé à long terme qu’il apporte ? Aujourd’hui, de nombreux médecins utilisent des assistants IA spécialisés pour gérer la transcription, ce qui leur permet d’accorder toute leur attention aux patients.
De la même manière, la valeur d’un ingénieur réside dans l’idéation et dans la capacité à transformer rapidement des concepts en jumeaux numériques pour expérimenter. Les étapes manuelles tels que les clics nécessaires à la création de géométrie ne sont qu’un moyen d’atteindre un objectif. Certains craignent que l’IA supprime les aspects « plaisants » de la CAO, mais il faut se poser la question : appréciez-vous vraiment l’exécution manuelle ou la percée créative ? Automatiser les tâches répétitives de création de dessins nous permet de revenir à la raison pour laquelle nous sommes devenus ingénieurs : résoudre des problèmes de manière créative.
Le rôle humain dans un avenir piloté par l’IA
Une inquiétude fréquente est que l’IA remplace la supervision humaine. Je suis en profond désaccord. Lors de la conception d’une aube de turbine ou d’un moteur d’avion, la validation humaine est essentielle, des vies en dépendent.
L’IA agit comme un multiplicateur, pas comme un substitut. Si un ingénieur produit un design aujourd’hui, l’IA peut lui permettre d’en produire dix demain. Cela augmente en réalité la responsabilité humaine. Les ingénieurs doivent examiner davantage de résultats, garantir la conformité réglementaire et prendre des décisions à un niveau plus élevé. L’IA étend nos capacités, mais elle ne crée pas les idées à l’origine. Tout comme les générateurs d’images IA nécessitent une intention humaine et des instructions précises, la CAO 3D nécessitera toujours une direction humaine.
C’est la démocratisation de la conception. Il y a trente ans, SOLIDWORKS a mis la CAO à la portée de tous, en la rendant accessible sur chaque poste de travail. Aujourd’hui, l’IA représente la prochaine vague de ce mouvement, rendant la modélisation 3D accessible à un plus grand nombre pour résoudre des problèmes vastes et complexes.
Adopter l’effet multiplicateur
Comme je l’ai dit lors de 3DEXPERIENCE World en février : l’IA est le moteur, vous êtes le pilote.
Les professionnels ne devraient jamais sous-estimer leur valeur. L’IA est un outil pour libérer votre potentiel, et l’écart entre les adopteurs précoces et ceux qui résistent ne fera que s’accentuer. Apprendre à faire travailler l’IA pour vous est la clé pour rester à l’avant-garde de la révolution de l’innovation.
Alors je vous pose la question : lesquelles de vos tâches pourraient être déléguées à une IA agentique ou à des assistants virtuels afin de mieux mettre en valeur votre véritable valeur ? J’ai hâte de vous lire et de découvrir ce que l’avenir nous réserve.
Vous avez des questions ? Besoin d’aide ? Demandez à l’un de nos experts.
Que vous soyez prêt à commencer ou que vous ayez quelques questions supplémentaires, vous pouvez nous contacter sans frais :
SOLIDWORKS et sa société mère, Dassault Systèmes, ont toujours été en avance sur la concurrence en matière d’intelligence artificielle. SOLIDWORKS développe des fonctionnalités basées sur l’IA, aussi appelées fonctionnalités intelligentes (Smart Features), depuis des décennies, ce qui lui confère une longueur d’avance. Tout en continuant d’investir pour rester en tête, les nouveaux assistants IA sont désormais directement intégrés dans l’application, assurant une intégration fluide.
Suivez cet article, car je vais vous présenter toutes les fonctionnalités impressionnantes que SOLIDWORKS a déjà mises en place au fil des années, ainsi que celles à venir. À la fin, vous comprendrez pourquoi les tentatives récentes des logiciels concurrents ne rivalisent pas avec les avancées déjà réalisées par SOLIDWORKS, sans parler de ce qui s’en vient.
Les premières intégrations de l’IA et du machine learning
Depuis plus de dix ans, SOLIDWORKS intègre continuellement des fonctionnalités exploitant le machine learning et l’intelligence artificielle (IA). Des outils comme Smart Mates, Smart Fasteners ou encore la création de mises en plan assistée par l’IA permettent d’optimiser le temps des ingénieurs et de réduire les tâches répétitives.
Reconnu depuis longtemps pour ses gains de productivité, SOLIDWORKS propose des outils pensés pour les besoins des ingénieurs. Des fonctionnalités comme Fully Defined Sketch et les accélérateurs de sélection existent depuis des années et facilitent grandement les étapes d’esquisse et de sélection. Toujours en évolution, SOLIDWORKS a étendu la sélection prédictive, initialement disponible dans la fonction Fillet, afin de la déplacer dans la section Chamfers, rendant les sélections groupées encore plus simples.
Les utilisateurs peuvent passer d’une esquisse sous-définie à une esquisse entièrement définie en seulement trois clics!
Des outils d’amélioration de la productivité existent également depuis longtemps dans l’environnement d’assemblage. Smart Fasteners et Smart Mates permettent aux ingénieurs d’assembler des pièces et d’ajouter automatiquement des fixations depuis plus d’une décennie. Bien avant que l’IA et les chatbots ne deviennent populaires, SOLIDWORKS travaillait déjà à améliorer l’expérience utilisateur grâce à l’intelligence artificielle en CAO.
Les nouvelles fonctionnalités IA de SOLIDWORKS
En 2026, SOLIDWORKS poursuit cette dynamique en améliorant l’expérience des ingénieurs grâce à l’intégration de nombreuses nouvelles fonctionnalités dans ses mises à jour récentes et à venir. Parmi celles-ci, on retrouve la création de mises en plan par IA, la création d’assemblages par IA, la reconnaissance automatique des fixations, le prédicteur de commandes et l’assistant de répétition, entre autres. Grâce à ces outils, SOLIDWORKS devient encore plus intelligent et peut anticiper les prochaines actions de l’ingénieur, qu’il s’agisse d’ajouter un écrou ou de créer un motif de boulons en un seul geste. Le logiciel peut même aider à s’assurer que les méthodes de répétition les plus efficaces sont utilisées, agissant ainsi comme un outil d’optimisation, notamment pour les ingénieurs moins expérimentés.
Des outils comme la reconnaissance automatique des fixations (Automatic Fastener Recognition) s’appuient sur une base de données contenant des milliers de fichiers de fixations, permettant à l’IA de SOLIDWORKS d’identifier immédiatement si une pièce est une fixation dès qu’elle est insérée dans votre projet. Cette reconnaissance permet ensuite au système de proposer de meilleures conditions d’assemblage et des regroupements optimisés, par exemple en associant automatiquement un nouvel écrou à un boulon existant.
De plus, des fonctionnalités comme la création de mises en plan par IA (AI Drawing Creation) et la création d’assemblages par IA (AI Assembly Creation) retirent certaines étapes des mains de l’ingénieur en les lançant automatiquement en arrière-plan, avant de demander une validation. De la mise en place des vues standard et des annotations à l’organisation des structures de dossiers dans les assemblages, SOLIDWORKS continue de simplifier et de standardiser ces premières étapes de création et de documentation.
Grâce à la création de mises en plan par IA dans SOLIDWORKS, une simple conversation avec LEO au sujet des paramètres et des réglages souhaités permet de générer une mise en plan plus rapidement que jamais !
Ajout des assistants IA dans SOLIDWORKS
Les ajouts les plus récents en matière d’intelligence artificielle dans SOLIDWORKS incluent trois nouveaux assistants IA : AURA, LEO et MARIE. Chacun joue un rôle unique tout au long du processus de conception en CAO, comme décrit ci-dessous.
AURA est le point de départ de tout bon projet, même avant la première esquisse. Elle exploite à la fois des connaissances issues du web et des données internes à l’entreprise, ce qui en fait un outil central pour obtenir rapidement des réponses. Que ce soit pour des règles de conception de base, des recommandations ou des recherches dans la base de connaissances de votre entreprise, AURA peut tout gérer.
Une fois les premières étapes complétées avec AURA, LEO prend le relais. LEO aide les utilisateurs à résoudre efficacement de nombreux défis tout au long du processus de conception, en validant les choix et en optimisant les méthodes de travail. En conception mécanique comme en simulation, LEO peut, à partir de vos requêtes, générer des structures d’assemblage, créer des fonctions paramétriques, lancer des études et même corriger des erreurs de conception. Que ce soit pour répondre à des questions ou proposer des solutions, LEO simplifie de nombreux enjeux d’ingénierie.
Les tentatives de reproduction par la concurrence
En dehors de SOLIDWORKS, de nombreux concurrents ont tenté d’intégrer l’intelligence artificielle au bénéfice des utilisateurs. Bien que plusieurs entreprises aient introduit des fonctionnalités intéressantes ces dernières années, il reste difficile de les comparer aux décennies d’innovation et d’améliorations continues de SOLIDWORKS. Les sections suivantes présentent certaines de ces fonctionnalités dans les logiciels concurrents et montrent comment SOLIDWORKS s’impose comme un leader en matière d’IA.
Pour commencer, Autodesk a investi dans l’IA avec Fusion 360. Toutefois, on ne retrouve pas ce type de fonctionnalités dans Inventor. En y regardant de plus près, des fonctions comme la reconnaissance de perçages en FAO existent déjà depuis longtemps dans SOLIDWORKS. L’outil de mise en plan par IA semble encore à ses débuts, avec peu d’interactions et de flexibilité. Fusion peut ajouter automatiquement des relations et des dimensions, à l’image de Fully Defined Sketch (une fonctionnalité présente dans SOLIDWORKS depuis près de 20 ans). Le principal défi pour Autodesk reste le manque d’associativité entre les fichiers, contrairement aux fichiers entièrement associatifs de SOLIDWORKS, ce qui complique le développement de leurs fonctionnalités IA.
D’autres concurrents comme Siemens proposent trois principales améliorations : Magnetic Snap, les mises en plan automatisées et un copilote de conception, soit des fonctionnalités qui existent déjà ou sont désormais disponibles dans SOLIDWORKS. Enfin, Onshape présente un fort potentiel grâce à son approche infonuagique, mais les fonctionnalités proposées à ce jour en sont encore à un stade embryonnaire.
Le verdict : SOLIDWORKS mène la révolution de l’IA en CAO
Après avoir examiné l’évolution des fonctionnalités ainsi qu’un aperçu de la concurrence, il est clair que SOLIDWORKS continue d’être conçu en pensant aux ingénieurs. Des outils qui augmentent la productivité en réduisant les tâches répétitives aux fonctionnalités qui donnent une longueur d’avance dès le début du processus de conception, SOLIDWORKS est un véritable allié au quotidien.
Alors que les ambitions en intelligence artificielle de nombreux concurrents ne font que commencer, SOLIDWORKS s’efforce de maintenir son avance tout en faisant évoluer la conception assistée par ordinateur vers de nouveaux standards. Notre équipe technique SOLIDWORKS est à l’avant-garde en matière d’apprentissage et d’utilisation de l’IA. N’hésitez pas à nous contacter pour toute question et découvrez ce qui fait de nous les experts de SOLIDWORKS.
Il arrive fréquemment que les informations transmises à l’atelier via eDrawings ne s’affichent pas exactement comme prévu.
Les noms de pièces semblent incorrects, incomplets, ou ne correspondent tout simplement pas à ce que l’ingénierie voit dans SOLIDWORKS.
C’est un questionnement qui nous est régulièrement adressé :
« Pourquoi les noms des pièces ne sont pas les mêmes dans eDrawings que dans l’assemblage SOLIDWORKS ? »
Si vous utilisez eDrawings comme outil de consultation pour l’atelier, cet article est pour vous. Prenons quelques minutes pour comprendre le pourquoi… et surtout le comment corriger ça durablement.
Le contexte typique : eDrawings comme support atelier
Dans beaucoup d’entreprises manufacturières, eDrawings est utilisé pour :
Consulter des assemblages sans licence SOLIDWORKS;
Visualiser des machines complètes en atelier;
Identifier rapidement les pièces à fabriquer ou assembler;
Limiter les impressions papier.
C’est un excellent outil… à condition que l’information affichée soit claire et cohérente.
Or, dans certains cas, l’atelier se retrouve avec :
Des noms de fichiers cryptiques;
Des références internes peu parlantes;
Des intitulés différents de ceux utilisés en ingénierie.
Le point clé à comprendre : eDrawings n’interprète pas, il affiche
Première chose importante : eDrawings ne “devine” rien. Il se contente d’afficher les informations qui lui sont transmises depuis SOLIDWORKS, selon la structure de l’assemblage, les propriétés de chaque pièce et les options d’export utilisées. Si l’affichage n’est pas conforme à vos attentes, ce n’est pas un bug eDrawings, mais presque toujours un problème de source ou de paramétrage.
Les 3 causes les plus fréquentes du problème
En pratique, trois causes principales expliquent ce comportement :
1. Le nom affiché correspond au nom de fichier, pas à la désignation métier
Par défaut, eDrawings affiche souvent le nom du fichier (.SLDPRT) et non :
La désignation métier;
Le numéro de pièce;
La description destinée à l’atelier.
Exemple: PLT_4587_V3.SLDPRT au lieu dePlaque de support convoyeur – Acier 10 mm
Pour l’atelier, la valeur ajoutée est… très limitée.
2. Les propriétés personnalisées ne sont pas exploitées
Additionnellement, dans SOLIDWORKS, vous avez probablement déjà :
Description
Part Number
Référence interne
Nom du client
Mais si ces propriétés ne sont pas renseignées de façon uniforme ou si eDrawings n’est pas configuré pour les afficher. Elles ne serviront à rien côté atelier.
3. L’export eDrawings n’est pas standardisé
Un export fait rapidement par différentes personnes sans procédure claire donne souvent :
des affichages incohérents;
des habitudes différentes selon les projets.
Résultat : l’atelier perd confiance dans l’outil.
Bonne pratique recommandée : penser « atelier » dès SOLIDWORKS
La clé n’est pas dans eDrawings… elle est dans SOLIDWORKS.
Voici une approche simple et efficace:
Utiliser une propriété dédiée à l’affichage atelier
Par exemple :
Description
ou Désignation_Atelier
Cette propriété doit être claire, lisible et sans jargon CAO inutile.
Normaliser le remplissage des propriétés
Même logique pour toutes les pièces :
même nom de propriété
même convention de texte
même langue
C’est un petit effort côté ingénierie… pour un gain énorme côté production.
Structurer l’export eDrawings pour l’atelier
Idéalement, l’export eDrawings devrait :
toujours provenir d’un assemblage à jour
suivre une procédure simple et documentée
afficher les informations utiles, pas techniques
💡 C’est exactement pour cela qu’une mini procédure interne est souvent une excellente idée.
eDrawings : un excellent outil… quand il est bien préparé
eDrawings n’est ni un outil de conception, ni un PDM. C’est un outil de communication technique.
Et comme toute communication, la qualité dépend de ce qui est envoyé et pas seulement de l’outil utilisé
Quand les bonnes pratiques sont en place, l’atelier gagne en autonomie, les questions inutiles diminuent et les erreurs d’interprétation aussi
De la confusion à la clarté : faire fonctionner eDrawings pour l’atelier
Si vos noms de pièces dans eDrawings ne correspondent pas à ce que vous attendez, ce n’est pas un cas isolé, ce n’est pas une fatalité et ce n’est presque jamais un bug
C’est souvent l’occasion de revoir la manière dont l’information est préparée et transmise à l’atelier.
Et très souvent…quelques ajustements simples suffisent à transformer eDrawings en un vrai outil de production.
L’intelligence artificielle s’intègre rapidement aux workflows d’ingénierie au quotidien. Pourtant, pour les utilisateurs de SOLIDWORKS, une question revient souvent :
Par où commencer ?
Bonne nouvelle : l’IA dans SOLIDWORKS n’est pas un outil à apprendre séparément. Dassault Systèmes l’intègre déjà directement dans les outils que vous utilisez chaque jour, via la plateforme 3DEXPERIENCE.
Dans ce guide, nous vous expliquons comment démarrer, étape par étape :
Les logiciels requis et les prérequis
L’activation de la plateforme 3DEXPERIENCE
L’installation du connecteur Design with SOLIDWORKS
L’accès aux outils d’IA, comme l’onglet AI Labs
Sans détour, uniquement l’essentiel pour être opérationnel rapidement.
Étape 1 : Comprendre ce que signifie réellement « l’IA dans SOLIDWORKS »
Avant de commencer la configuration, il est important de clarifier un point :
L’IA dans SOLIDWORKS ne correspond pas à une seule fonctionnalité. Vous accédez à un ensemble de capacités via la plateforme 3DEXPERIENCE.
Plus concrètement, cela inclut :
L’assistance à la conception et des recommandations
L’automatisation des tâches répétitives
Des analyses basées sur les données
Des outils en accès anticipé dans AI Labs
Autrement dit, l’IA s’intègre directement à votre flux de travail, elle ne le remplace pas.
Étape 2 : Vérifier les prérequis
Avant d’accéder aux fonctionnalités d’IA, vous devez vous assurer que certains éléments sont en place.
Logiciels requis
SOLIDWORKS 2026 (ou version ultérieure)
Un abonnement actif (nécessaire pour l’intégration aux services cloud)
Accès à la plateforme
Un compte 3DEXPERIENCE
Des rôles attribués (dont Collaborative Designer for SOLIDWORKS)
Configuration système
Une connexion Internet stable
Des droits administrateur pour l’installation
Un accès à un navigateur web
S’il vous manque un de ces éléments, commencez par là. Sinon, vous êtes prêt à passer à l’étape suivante.
Étape 3 : Activer la plateforme 3DEXPERIENCE
Les fonctionnalités d’IA dépendent directement de votre connexion à la plateforme 3DEXPERIENCE.
Comment activer votre compte
Consultez le courriel de bienvenue de Dassault Systèmes
Cliquez sur le lien d’activation
Définissez votre mot de passe et connectez-vous
Accédez à votre tableau de bord
Une fois connecté, vous devriez voir vos rôles et les applications disponibles.
L’IA n’est pas complètement prête. Et c’est précisément pour ça qu’il faut l’adopter maintenant.
On s’est habitués à parler d’intelligence artificielle comme si l’histoire avait commencé en 2022. ChatGPT arrive, le grand public s’en empare, et soudain l’IA devient un sujet de comptoir. Mais si l’on veut lire correctement ce qui se passe, il ne faut pas confondre la frénésie médiatique et la réalité historique. OpenAI a bien lancé ChatGPT en accès public (“research preview”) le 30 novembre 2022, et, oui, c’est un vrai point de bascule social.
Mais l’IA, comme domaine, est beaucoup plus ancienne : Turing formalise dès 1950 le cadre intellectuel du “jeu de l’imitation”, et le Dartmouth Proposal (1955) annonce explicitement un projet d’été 1956 consacré à “l’artificial intelligence”. Certaines autres démonstrations “primitives” existent tôt : le Ferranti Mark I fait tourner un programme d’échecs limité en 1951 (mate‑en‑deux).
Ce rappel n’a pas pour ambition de vous donner un cours d’histoire. Il sert à comprendre une chose : l’IA n’est pas une fonctionnalité. C’est une trajectoire.
Et elle ressemble à une autre trajectoire humaine bien connue : celle du feu.
L’analogie du feu : comprendre une technologie que l’on ne comprend pas encore
Là, vous vous dites certainement : « Qu’est-ce qu’il raconte ? ». Restez avec moi.
Un jour, dans sa caverne, l’un de nos ancêtres a découvert le feu. Cette découverte, au départ, répond à un usage très précis : se chauffer, s’éclairer, se protéger. Ce ne sont pas des “innovations industrielles”; ce sont des usages immédiats.
Et pourtant, la chaîne complète – métallurgie, machines, aciéries – qui découle de cette même découverte va bousculer l’histoire moderne. L’humain du jour 1 ne pouvait pas imaginer l’humain d’aujourd’hui. Pas parce qu’il était moins intelligent; mais parce qu’il manquait de perspective.
Nous en sommes au même stade. Sauf qu’au lieu de tenir une torche, on écrit des prompts.
Et l’erreur typique, en 2026, c’est de juger l’IA à partir de ce qu’elle est aujourd’hui, comme si c’était significatif de la trajectoire de demain.
Le vrai signal : la vitesse d’évolution
Ce qui compte n’est pas seulement “ce que l’IA fait aujourd’hui”. Ce qui compte, c’est à quelle vitesse elle s’améliore. Pour rendre cette vitesse tangible, un artefact culturel est devenu célèbre : le “Will Smith Eating Spaghetti test”, maintenant documenté comme benchmark informel.
Étude de cas : le “Spaghetti Test”
Dans sa version 2023, l’action humaine est instable : visages et mains se déforment, la physique n’est pas crédible. Dans la version de 2026, l’exercice devient suffisamment cohérent et la différence est évidente : on n’est plus dans le “meme grotesque”, mais dans un rendu qui exige un regard critique pour identifier l’intervention de l’IA.
Ce qui importe ici, c’est la dynamique d’apprentissage sous‑jacente. La progression observée entre 2023 et 2026 ne peut pas être attribuée uniquement à l’amélioration des modèles. Elle est également le résultat d’un processus d’appropriation par les utilisateurs.
Les premiers usages ont produit des résultats de faible qualité, souvent instables et difficilement exploitables. Toutefois, ces expérimentations ont permis d’identifier progressivement les limites des modèles, d’ajuster les méthodes d’interaction (prompts, itérations, post‑traitement) et de structurer des pratiques plus robustes.
Autrement dit, l’amélioration des livrables en 2026 est indissociable de l’apprentissage accumulé entre‑temps par les utilisateurs. La performance actuelle n’est pas uniquement technologique; elle est aussi cognitive et méthodologique.
C’est dans ce sens qu’il faut comprendre la notion d’avantage cumulatif : elle ne repose pas seulement sur l’accès à la technologie, mais sur l’expérience acquise en l’utilisant dans des conditions imparfaites.
De la culture internet au bureau d’études : pourquoi SOLIDWORKS est concerné
La transition “spaghetti → SOLIDWORKS” n’est pas dénuée de sens: c’est le même mécanisme appliqué à un autre contexte. Une technologie générale franchit un seuil, puis s’infiltre dans des produits, puis se rend invisible, puis reconfigure des pratiques.
On a déjà vu ça dans les années 2010 : l’IA ne “ressemblait” pas à ChatGPT, mais elle était intégrée au quotidien. Google Maps, par exemple, a déployé en production des modèles (dont des réseaux de neurones de graphes) pour la prédiction d’ETA (Estimate Time of Arrival) et de trafic, à l’échelle mondiale. Résultat : vous utilisez de l’IA sans y penser.
L’avantage vient rarement d’un bouton “IA”, mais de la routine qui change autour de votre activité.
SOLIDWORKS 2026 : La révolution IA est en marche
C’est exactement le même enjeu dans SOLIDWORKS.
SOLIDWORKS 2026 met déjà de l’IA dans des zones où l’on perd du temps pour vrai : la mise en plan, l’assemblage, et l’accès à la connaissance. Dassault Systèmes annonce SOLIDWORKS 2026 comme un portefeuille “AI‑powered” (design, collaboration, data management).
Un exemple parlant (et assumé comme tel) : Auto‑Generate Drawings (BETA). La documentation “What’s New in SOLIDWORKS 2026” décrit explicitement la génération automatique de mises en plan, incluant des vues en coupe et des symboles de perçage.
Même logique côté assemblages : SOLIDWORKS documente la reconnaissance IA de fixations afin de créer des SmartMates automatiquement, avec des limites explicitement listées – ce qui est exactement le genre de détail qui rend la promesse crédible (et qui rappelle que ce n’est pas “magique”, c’est de l’ingénierie + des contraintes).
Mais au lieu de vous lister TOUTES fonctionnalités disponible, je préfère insister sur le mouvement : Dassault annonce des “Virtual Companions” (AURA, LEO, MARIE), avec AURA et LEO déjà disponible et MARIE annoncée bientôt, SOLIDWORKS met de l’avant des fonctionnalités “AI‑guided” en FD01 (ex. analyse guidée, création guidée).
L’important ici, ce n’est pas de prouver que “tout est prêt”. C’est de constater que l’IA est entrée dans l’outil, donc l’apprentissage commence, que vous le vouliez ou non. Et ça va vite.
Attendre la maturité : pourquoi c’est une grave erreur
Je vais le dire sans détour : en 2026, tout ça est encore imparfait. Et c’est normal. On est au stade “spaghetti 2023” de la CAO assistée par IA : prometteur, fonctionnel par endroits, mais pas encore une évidence partout.
La réaction réflexe de beaucoup d’équipes est : “on va attendre que ce soit mature”.
Ce réflexe est humain. Mais stratégiquement ? C’est une grave erreur.
En 2025, on bascule clairement dans une phase d’adoption massive. Près de 88% des organisations déclarent utiliser l’IA dans au moins une fonction, contre 78% l’année précédente. Cette adoption s’accélère et suit une courbe exponentielle.
Sur le plan économique, les signaux sont tout aussi clairs. Le marché de la gen-AI atteint près de 60 milliards de dollars en 2025 et pourrait dépasser les 400 milliards d’ici 2031.
Dans l’industrie, la bascule est déjà visible : près de 76% des entreprises manufacturières utilisent l’IA en 2026.
Mais le point le plus intéressant n’est pas l’adoption. C’est l’écart entre adoption et impact. Malgré des investissements massifs, seules environ 5% des entreprises parviennent aujourd’hui à générer une valeur significative avec l’IA. Et dans la majorité des cas, les projets restent bloqués au stade expérimental : la majorité des initiatives ne passent jamais en production.
Autrement dit : tout le monde a accès à l’IA. Mais très peu savent réellement l’utiliser. Donc “attendre” ne veut pas dire rester prudent. Ça veut dire laisser un différentiel de compétence se créer. Parce que savoir utiliser l’IA… Ça s’apprend.
Ce que dit la recherche sur les gains (et leurs limites)
Pour répondre au postulat “on va attendre que l’IA soit prête”, il faut comprendre une nuance importante : l’IA ne donne pas des gains uniformes, et c’est précisément pour ça qu’il faut apprendre tôt.
La conclusion opérationnelle est simple : l’adoption précoce n’est pas un pari aveugle; c’est une phase de cartographie. Ça vous aide à comprendre quand l’IA fonctionne, quand elle se trompe, et surtout comment la contrôler.
Ce que ça change vraiment : redéfinition de la performance en ingénierie
C’est là que ma thèse devient très concrète : l’IA ne vous remplacera pas; un concurrent qui la maîtrise, oui.
Et je parle de maîtrise au sens strict. Demander à ChatGPT une recette de carbonara… Ça ne compte pas. Je parle de pratiques de travail. De standards. De contrôle qualité. De comprendre quand l’IA accélère une tâche, et quand au contraire elle introduit du risque. De savoir où intégrer l’IA dans un projet sans casser la traçabilité. De savoir comment former vos équipes sans créer une dépendance aveugle.
Autrement dit, la maîtrise ne se construit pas le jour où l’outil devient “parfait”. Elle se construit pendant qu’il est imparfait, parce que c’est là que vous bâtissez vos standards, vos checklists, vos contrôles, vos meilleures pratiques d’usage. À terme, la valeur d’un ingénieur ne sera pas seulement “sa compétence technique”. Ce sera sa capacité à multiplier cette compétence avec une IA bien cadrée.
Conclusion : passer de l’intention à l’action
La question n’est donc plus de savoir si vous utilisez l’IA. Elle est déjà là, dans vos outils, dans vos processus, dans votre environnement concurrentiel.
La vraie question, c’est de savoir si vous êtes en train d’apprendre à l’utiliser correctement.
Comme toutes les transformations technologiques majeures, l’avantage ne revient pas à ceux qui attendent que tout soit stabilisé. Il revient à ceux qui commencent pendant que c’est encore imparfait, qui expérimentent, qui structurent, et qui construisent progressivement des méthodes solides.
L’IA ne remplace pas l’ingénierie. Elle en redéfinit les standards.
Et cette transition ne se fait pas seule.
Chez solidxperts, nos équipes travaillent déjà avec ces outils au quotidien. Nous accompagnons des entreprises dans la mise en place de pratiques concrètes autour de l’IA dans SOLIDWORKS : identification des cas d’usage pertinents, intégration dans les processus existants, formation des équipes et mise en place de standards fiables.
Si vous souhaitez comprendre concrètement ce que l’IA peut apporter à votre environnement, nous proposons des démos et des sessions d’échange adaptées à votre réalité.
Fin 2025, plusieurs employés de SolidXperience ont vécu une aventure inoubliable : notre première participation au 24h Tremblant, un événement caritatif pour le mieux-être des enfants.
La cause nous a touchés dès le départ. Rapidement, une équipe s’est formée. Avec le soutien de nos collègues et de la direction, nous avons repoussé nos limites. L’énergie, l’enthousiasme et la solidarité ont rendu cette expérience exceptionnelle.
L’équipe de fabrication additive de Montréal a voulu faire une vraie différence. Près de la moitié de ses membres ont participé activement à l’événement. Les autres ont soutenu la cause avec des initiatives originales, comme la création et l’impression 3D de supports à snowboard, offerts aux donateurs.
Ces supports ont permis aux donateurs de transformer leur planche à neige en objet décoratif unique. Fini le garage : leurs planches trouvent désormais une place sur les murs, en toute fierté.
Avant de revenir sur notre projet de fabrication additive, expliquons d’abord ce qu’est le 24h Tremblant et pourquoi cet événement inspire autant.
Le 24h Tremblant, un événement unique
Le 24h Tremblant est bien plus qu’un simple défi sportif. C’est un rassemblement caritatif qui combine effort, solidarité et engagement pour les enfants suivis par la Fondation de l’Hôpital de Montréal pour enfants. Pendant 24 heures, des équipes se relaient pour soutenir la cause, en choisissant entre course, marche ou ski.
Pour notre équipe d’experts 3D, c’était l’occasion de chausser les skis… ou plutôt les planches ! Tous les membres sont snowboarders, ce qui a rendu l’expérience encore plus amusante et conviviale sur les pistes.
Chaque tour de piste, chaque relais nous rappelait pourquoi nous étions là : offrir espoir et soutien à des enfants au courage exceptionnel. Cette année, nous avons eu l’honneur de parrainer Stefano, 15 ans, passionné de hockey et inspirant par sa résilience. Présent sur les pistes, Stefano a participé activement à l’événement, partageant sa motivation et son énergie avec tous.
L’ambiance était à la fois festive, intense et émouvante. On rit, on s’encourage, on se dépasse… tout en gardant en tête que chaque don et chaque effort contribue à améliorer la vie de jeunes patients et de leurs familles.
Pourquoi ce type d’événement a un impact
Les événements comme le 24h Tremblant ne se résument pas à un simple défi sportif. Ils rassemblent les gens autour d’une cause, génèrent des fonds concrets et sensibilisent chacun à la réalité des enfants et de leurs familles. Chaque participant, qu’il parcoure les pistes ou mobilise son réseau pour soutenir financièrement l’événement, contribue directement au bien-être des enfants suivis par la Fondation de l’Hôpital de Montréal pour enfants.
Pour SolidXperience, cette participation s’inscrit dans une démarche plus large. Chaque année, plusieurs équipes de l’entreprise prennent part au 48h Make-A-Wish, un événement similaire où l’énergie collective permet de transformer la vie d’enfants confrontés à des défis de santé. Comme pour le 24h Tremblant, ces expériences sensibilisent, mobilisent et inspirent. Elles renforcent aussi l’esprit d’équipe, car se dépasser pour une cause commune crée des liens durables, bien au-delà de l’événement.
Le 24h Tremblant 2025 en est un parfait exemple. En parrainant Stefano, 16 ans, passionné de hockey et aspirant annonceur sportif, nous avons constaté à quel point un événement de cette ampleur peut avoir un impact réel. Malgré deux diagnostics rares, le syndrome d’hypoventilation centrale congénitale et la maladie de Hirschsprung, Stefano a participé activement, partageant son énergie et sa détermination avec tous.
Ces événements ne sont pas seulement une levée de fonds. Ce sont des moments qui mettent en lumière le courage et la résilience des enfants, tout en donnant aux participants l’occasion de se mobiliser et de faire une différence tangible.
Le projet de fabrication additive : supports à snowboard
Pour soutenir le 24h Tremblant, notre équipe de fabrication additive a voulu contribuer de manière concrète et originale. Nous avons tiré parti des propriétés mécaniques de l’Onyx pour concevoir et imprimer des supports capables de porter un snowboard entier de façon durable et esthétique.
Pour y parvenir, plusieurs étapes ont été suivies. L’objectif était de créer une pièce capable de soutenir une planche à neige entière en toute sécurité, tout en gardant le coût matériel inférieur à 10 dollars. Pour cela, nous avons appliqué une méthode particulière à l’impression 3D appelée “design to failure”. Cette approche consiste à concevoir la pièce la plus simple possible, à la tester, puis à renforcer uniquement les zones qui en ont besoin.
Le premier design testé était le suivant :
Après les premiers tests, plusieurs défauts ont été constatés.
Lorsque le snowboard reposait près du mur, la pièce le soutenait bien. Cependant, les fixations faisaient basculer la planche vers l’avant assez facilement.
Lorsque le snowboard était placé plus loin du mur, il était stable. Mais la pièce fléchissait et devait être renforcée et allongée pour assurer une sécurité optimale.
À partir de ces conclusions, une deuxième version a été conçue. Elle conservait l’idée de maintenir la planche le plus près possible du mur pour réduire le moment de force à supporter. La pièce a été modifiée afin de maintenir la planche stable et verticale, tout en garantissant sa sécurité.
Cette deuxième version a été testée en conditions réelles. Elle maintient bien la planche, mais n’est pas encore totalement sécuritaire. La partie avant qui retient la planche a tendance à se déformer. Plus cette déformation augmente, plus le poids exerce un effet de levier important, ce qui met encore plus de pression sur le support.
Une troisième version a donc été conçue et imprimée:
On remarque l’ajout d’un troisième crochet, placé en haut, pour éviter tout mouvement de bascule. Cette modification permet de réduire considérablement la charge sur les deux supports muraux. La quantité de plastique économisée compense largement l’ajout de cette troisième pièce.
En conditions réelles, la planche est désormais totalement supportée et peut être fixée au mur en toute sécurité :
Ainsi, en suivant la méthode “design to failure”, nous avons conçu un support mural pour snowboard avec un coût matériel inférieur à 10 dollars. Ce support a été offert à tous les donateurs remplissant les conditions et intéressés.
Chaque pièce fabriquée a été un vrai plaisir, et aujourd’hui, chaque fois que je vois mon snowboard accroché au mur, je repense à la montagne, à l’énergie du 24h Tremblant et à l’aventure incroyable que nous avons vécue cette année.
Un projet qui allie passion, équipe et impact
Ce projet a montré que la créativité et l’innovation peuvent se mettre au service d’une cause qui a du sens. Chaque support mural conçu et imprimé en 3D a permis de combiner ingénierie, plaisir de fabriquer et soutien concret aux donateurs et aux enfants.
Au-delà des aspects techniques, cette expérience a renforcé l’esprit d’équipe et la solidarité. Chaque snowboard accroché au mur rappelle l’énergie du 24h Tremblant et l’impact tangible que nous pouvons avoir lorsque nous unissons nos talents pour une mission qui nous tient à cœur.
Et si votre prochain projet faisait aussi la différence ? Nos experts sont là pour vous aider, contactez-nous.
La plateforme 3DEXPERIENCE propose une vaste gamme d’applications web puissantes. Cependant, de nombreuses équipes préfèrent continuer à concevoir dans l’environnement familier de SOLIDWORKS Desktop. Bonne nouvelle : vous n’avez pas à choisir entre les deux.
En combinant SOLIDWORKS Desktop avec le connecteur Design with SOLIDWORKS, vous conservez vos flux de travail et votre interface habituels tout en profitant pleinement du stockage, du partage et de la collaboration dans le cloud.
Dans cet article, nous verrons :
L’installation du connecteur Design with SOLIDWORKS
Le lancement de SOLIDWORKS avec la connexion 3DEXPERIENCE activée
L’enregistrement des fichiers directement sur la plateforme
La gestion du cache local pour des performances optimales
Installation de Design with SOLIDWORKS
Tout d’abord, une fois votre tenant 3DEXPERIENCE activé ou après avoir été invité à rejoindre un tenant existant, la connexion entre SOLIDWORKS Desktop et la plateforme est rapide et simple.
Dans l’interface 3DEXPERIENCE :
Cliquez sur l’icône Compass en haut à gauche.
Faites défiler jusqu’à My Apps et repérez Design with SOLIDWORKS.
Sélectionnez l’application pour lancer l’installation.
Pendant l’installation, vous devrez choisir :
Installer tous les rôles attribués, ou
Installer uniquement les rôles nécessaires au connecteur Design with SOLIDWORKS
L’installateur vous permettra ensuite de définir :
Le répertoire d’installation
L’emplacement du cache 3DEXPERIENCE
Par défaut, le cache est stocké dans C:\3DEXPERIENCE. Comme il est géré directement depuis SOLIDWORKS, vous n’aurez généralement pas besoin d’y accéder manuellement.
Une fois l’installation terminée, le connecteur est ajouté à votre système.
Activer l’add-in 3DEXPERIENCE dans SOLIDWORKS
Avant d’utiliser le connecteur, assurez-vous que l’add-in 3DEXPERIENCE est bien activé dans SOLIDWORKS.
Lancez SOLIDWORKS.
Accédez à Paramètres > Add-Ins.
Vérifiez que l’add-in 3DEXPERIENCE est installé et coché.
Cela permet à SOLIDWORKS de communiquer correctement avec la plateforme.
Lancer SOLIDWORKS avec le connecteur
Un changement important à connaître concerne la façon de lancer SOLIDWORKS.
Si vous ouvrez SOLIDWORKS via un raccourci bureau ou la recherche système, vous lancez la version standard sans connexion à 3DEXPERIENCE.
Pour utiliser le connecteur, lancez plutôt Design with SOLIDWORKS.
Cela démarre SOLIDWORKS avec toutes les fonctionnalités 3DEXPERIENCE activées.
Vous pouvez également :
Utiliser le menu déroulant à côté de Design with SOLIDWORKS pour vérifier les mises à jour ou désinstaller
Créer un raccourci dédié sur le bureau pour accéder rapidement aux fonctionnalités cloud sans passer par le navigateur
Enregistrer des fichiers sur la plateforme 3DEXPERIENCE
Une fois connecté, l’enregistrement des fichiers dans le cloud devient très simple.
Vous pouvez :
Utiliser Save to 3DEXPERIENCE dans le menu Fichier (à côté de Enregistrer et Enregistrer sous), ou
Utiliser le volet des tâches 3DEXPERIENCE ajouté par l’add-in
Ce volet vous permet de :
Parcourir votre tenant
Rechercher des données existantes
Faire un clic droit pour enregistrer directement vos fichiers sur la plateforme
Et si nécessaire, vous pouvez toujours enregistrer vos fichiers localement. Le connecteur ne vous impose pas un fonctionnement 100 % cloud.
Gérer le cache 3DEXPERIENCE
Lorsque vous ouvrez ou modifiez des fichiers stockés sur la plateforme, ceux-ci sont téléchargés localement dans le cache 3DEXPERIENCE. Maintenir ce cache propre peut améliorer significativement les performances.
L’add-in 3DEXPERIENCE facilite cette gestion :
Suppression de fichiers en cache individuellement
Utilisation de l’outil de nettoyage pour supprimer les fichiers plus anciens qu’une date donnée
L’outil de nettoyage est intelligent : il ignore automatiquement :
Les fichiers référencés dans des assemblages
Les fichiers non encore enregistrés sur la plateforme
Les fichiers actuellement verrouillés
Cela vous permet de libérer de l’espace sans risque pour vos données.
Conclusion
Le connecteur Design with SOLIDWORKS comble le fossé entre SOLIDWORKS Desktop et la plateforme 3DEXPERIENCE, en vous offrant le meilleur des deux mondes. Vous bénéficiez de la collaboration et de la gestion des données dans le cloud, sans changer votre façon de concevoir.
Besoin d’aide pour installer le connecteur, optimiser vos flux de travail ou le déployer dans votre équipe ? L’équipe Solidxperts est là pour vous accompagner.
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Chaque vague d’innovations en intelligence artificielle (IA) apporte son lot de progrès bien réels… et une montée spectaculaire du battage médiatique. À chaque percée, de nouveaux récits apparaissent: l’IA serait « magique », dotée d’une volonté propre, sur le point de devenir surhumaine ou, au contraire, totalement incontrôlable par le droit.
En conséquence, ce brouillard de mythes rend l’IA opaque pour le grand public, complique les décisions des organisations et détourne l’attention des vrais enjeux techniques et sociaux.
Dans ce contexte, ce billet, on propose une mise au point :
quels sont les principaux mythes qui entourent l’IA aujourd’hui,
et quelles réalités techniques, physiques et sociales permettent de les déconstruire.
Les grands mythes qui façonnent l’imaginaire de l’IA
Plus précisément, plusieurs mythes structurent aujourd’hui l’imaginaire collectif autour de l’IA.
« L’IA possède une agence » L’idée que l’IA agirait de sa propre initiative, avec une volonté, des intentions ou des objectifs qui lui seraient propres.
« La superintelligence est imminente » La conviction que nous sommes à quelques années (voire mois) d’une intelligence générale dépassant largement les capacités humaines.
« L’IA peut être objective ou impartiale » La croyance que les algorithmes, parce qu’ils calculent, seraient neutres par nature.
« L’IA a une signification claire » Comme si l’on parlait d’une technologie unifiée, bien définie. En pratique, il n’existe pas de définition unique et consensuelle.
« Des lignes directrices éthiques suffisent à nous protéger » Les chartes d’éthique sont perçues comme un bouclier suffisant face aux dérives possibles.
« Il est impossible de réglementer l’IA » Le mythe selon lequel la technologie irait trop vite pour que le droit puisse suivre.
« L’IA peut résoudre n’importe quel problème » L’idée d’une solution universelle que l’on pourrait appliquer indifféremment à tous les défis techniques, économiques ou sociaux.
En réalité, ces mythes reposent sur un mélange de marketing, de science-fiction et de méconnaissance technique. Pour les dépasser, il faut revenir à ce que l’IA est réellement, aujourd’hui.
1. Agence et conscience : l’IA comme « perroquet stochastique »
Tout d’abord, l’un des glissements les plus fréquents consiste à attribuer à l’IA une intentionnalité : on parle de ce que « l’IA veut », « décide », ou « pense ». Or, les systèmes actuels, en particulier les grands modèles de langage (LLM), fonctionnent beaucoup plus simplement.
Des modèles qui prédisent, sans comprendre
Un LLM n’« interprète » pas vos phrases au sens humain du terme. Techniquement, il :
prend une séquence de tokens (morceaux de mots) en entrée ;
calcule, via un réseau de neurones entraîné, une distribution de probabilité sur le prochain token;
échantillonne ou choisit le token suivant en fonction de cette distribution ;
recommence, étape par étape, jusqu’à produire une réponse complète.
Ce processus s’appuie sur des corrélations statistiques massives apprises pendant l’entraînement. Mais à aucun moment le système ne possède :
de compréhension sémantique des concepts manipulés,
ni de modèle interne du monde comparable à celui d’un humain,
ni de volonté propre.
Autrement dit, c’est ce qu’on désigne, de manière parlante, comme un « perroquet stochastique » : une machine qui répète, de façon très sophistiquée, des structures de langage apprises, en les combinant de manière probabiliste.
L’anthropomorphisme comme biais permanent
Si ces systèmes « donnent l’impression » de penser, c’est d’abord parce que nous avons une forte tendance à anthropomorphiser tout ce qui présente un comportement apparemment intelligent ou conversationnel. Ce biais cognitif est au cœur de nombreux malentendus actuels sur l’IA.
2. Superintelligence : le mur des ressources
Ensuite, un autre récit dominant est que nous serions à l’aube d’une superintelligence générale, freinée uniquement par la volonté des acteurs industriels. Un regard sur l’infrastructure réelle raconte une histoire très différente.
Le « mur de données » : un capital fini
Les grands modèles actuels tirent leur puissance d’un volume colossal de données humaines de haute qualité : textes, conversations, code, contenus multimédias. Ce capital n’est pas infini.
Les estimations convergent : le réservoir de données de bonne qualité, utile pour l’entraînement de modèles de plus en plus gros, pourrait être épuisé entre 2026 et 2032. Au-delà :
on recyclerait en boucle les mêmes données (avec peu de gain marginal) ;
ou on devrait recourir à des données synthétiques, avec d’autres risques de dérive.
Contraintes physiques et rendements décroissants
Cependant, l’illusion d’une croissance sans limite de la puissance des modèles se heurte à plusieurs murs.
Réseaux électriques et refroidissement : la densité de calcul requise pour entraîner et déployer les plus grands modèles est telle que les data centers se heurtent aux limites :
de la capacité électrique disponible,
des infrastructures de refroidissement nécessaires pour évacuer la chaleur.
Matériel : les GPU et autres accélérateurs approchent des limites physiques en matière de performance par watt et par coût. Les gains de génération en génération ne suivent plus une exponentielle simple.
Rendements décroissants : chaque augmentation d’échelle (en paramètres, en données, en compute) apporte des gains de performance, mais ces gains sont de plus en plus faibles par unité de ressource investie.
Ces « murs des ressources » ne rend pas impossible une progression continue, mais il invalide le récit d’une trajectoire linéaire vers une superintelligence quasi illimitée.
3. Objectivité et impartialité : l’IA comme miroir des biais humains
On présente souvent l’IA comme un moyen de « neutraliser » les biais humains. En pratique, les systèmes d’IA ont plutôt tendance à hériter, et parfois amplifier ,les inégalités existantes.
Biais de données : qui est représenté, qui ne l’est pas
Un modèle ne peut généraliser correctement que si ses données d’entraînement :
couvrent une diversité suffisante de situations,
représentent de manière équilibrée les différents groupes de population.
Lorsque ce n’est pas le cas, les performances se dégradent de manière asymétrique. Des études ont montré, par exemple, que certains systèmes de reconnaissance faciale présentaient des taux d’erreur 35 % plus élevés pour les femmes à la peau foncée que pour les hommes blancs.
Ce n’est pas un bug isolé : c’est le symptôme direct d’un biais de représentation dans les données.
Biais de conception : les choix d’optimisation comptent
Même avec des données relativement équilibrées, les modèles incarnent les priorités de leurs concepteurs :
comment pondère-t-on la précision globale vs. la justice entre groupes ?
quelles métriques sont privilégiées à l’entraînement et en production ?
quels compromis accepte-t-on entre fausses alertes et faux négatifs ?
Ces choix, souvent implicites, ont un impact direct sur qui bénéficie et qui pâtit d’un système d’IA. Parler d’objectivité sans expliciter ces arbitrages relève plus du storytelling que de l’analyse technique.
4. L’architecture plurielle de l’IA
Contrairement au mythe, le terme « intelligence artificielle » ne désigne pas une technologie unique et bien définie, mais sert de terme « parapluie » pour un ensemble vaste et hétérogène de méthodes, de théories et d’applications. En réalité, il n’existe aucun consensus technique universel sur sa définition, ce qui alimente une confusion majeure entre les concepts, les capacités réelles et les fantasmes de science-fiction.
Voici les réalités qui déconstruisent cette idée de technologie unifiée :
Une hiérarchie de concepts souvent confondus
Le public utilise souvent les termes IA, Machine Learning et Deep Learning de manière interchangeable, alors qu’ils entretiennent une relation de sous-ensembles.
L’Intelligence Artificielle (IA) : C’est le domaine global de l’informatique visant à créer des machines capables de simuler des fonctions cognitives humaines ou de résoudre des tâches complexes.
L’Apprentissage Automatique (Machine Learning – ML) : Un sous-ensemble de l’IA où l’ordinateur apprend à reconnaître des motifs à partir de données sans être explicitement programmé pour chaque règle.
L’Apprentissage Profond (Deep Learning – DL) : Une technique spécialisée du ML utilisant des réseaux de neurones multicouches pour analyser des données très complexes.
Des définitions divergentes selon l’approche
La réalité de l’IA change radicalement selon le point de vue adopté :
Définition scientifique : Une discipline de recherche visant à simuler des fonctions cognitives comme le raisonnement ou la perception.
Définition technologique : Des systèmes (agents) capables de percevoir leur environnement et d’exécuter des actions en conséquence.
Conception populaire : Une vision souvent « magique » ou anthropomorphique, prêtant une conscience ou une volonté propre aux machines, ce qui ne correspond à aucune réalité technique actuelle.
Une technologie fragmentée et non monolithique
L’IA n’est pas une entité unifiée mais se décompose en de nombreux domaines distincts (au moins 26 selon l’Association française pour l’IA). On distingue notamment deux grandes familles historiques qui fonctionnent selon des logiques opposées :
L’IA symbolique (explicite) : Basée sur des règles logiques et des symboles fournis par des experts humains.
L’IA connexionniste (statistique) : Fondée sur l’analyse probabiliste de masses de données, comme les modèles de langage actuels.
La barrière entre IA « faible » et « générale »
Aujourd’hui, la réalité technique se limite exclusivement à l’IA « faible » ou « étroite », capable d’exceller dans une tâche précise (jouer aux échecs, diagnostiquer une image médicale) mais totalement incapable de transférer cette compétence à un autre domaine. L’idée d’une Intelligence Artificielle Générale (IAG) capable d’apprendre n’importe quelle tâche humaine reste, à ce jour, une perspective spéculative.
5. Éthique, marketing et besoin de lois contraignantes
Face à ces risques, la réponse des organisations a longtemps pris la forme de chartes éthiques : principes de haut niveau, engagements volontaires, codes de conduite internes. Ces outils ont une utilité, mais leurs limites sont claires.
Le « marketing éthique »
Sans mécanisme de contrôle ou de sanction, nombre de ces chartes s’apparentent à du « marketing éthique » :
elles rassurent les parties prenantes,
elles améliorent l’image de marque,
mais elles n’empêchent pas concrètement la mise en production de systèmes à haut risque mal contrôlés.
Vers un droit effectif : l’exemple de l’AI Act de l’UE
À l’inverse du mythe « l’IA est ingouvernable », on voit émerger des cadres juridiques contraignants, comme l’AI Act de l’Union européenne, qui propose une approche fondée sur le risque :
les systèmes sont classés de « risque inacceptable » (interdits) à « risque minimal » (peu ou pas régulés) ;
les systèmes à haut risque sont soumis à des exigences strictes de :
transparence,
traçabilité,
documentation,
évaluation de conformité,
supervision humaine effective.
L’objectif n’est pas de « ralentir la technologie », mais de ramener l’IA dans un espace gouverné par le droit, où les acteurs restent responsables de leurs décisions et de leurs systèmes.
6. L’IA n’est pas une baguette magique : un outil spécifique, pas une panacée
Enfin, l’un des mythes les plus pernicieux consiste à voir l’IA comme une solution universelle : face à tout problème complexe, « on mettra de l’IA dessus ».
Une IA faible, spécialisée, dépendante du contexte
L’IA qui fonctionne en production aujourd’hui est :
spécialisée : par exemple, reconnaître des objets dans des images, résumer du texte, détecter des fraudes, suggérer du code ;
dépourvue de sens commun : elle échoue facilement sur des situations légèrement hors distribution ou sur des raisonnements de bon sens ;
très dépendante du contexte :
qualité, volume et fraîcheur des données disponibles ;
qualité de l’intégration dans un système humain plus large (processus métiers, gouvernance, contrôles humains).
Un même modèle pourra produire d’excellents résultats dans un environnement bien cadré, et échouer spectaculairement dès que les données changent, que les objectifs sont flous ou que l’usage réel diverge de l’usage prévu.
L’IA comme composant, pas comme stratégie
Pour les organisations, cela implique de penser l’IA comme :
un composant d’architecture (au même titre qu’une base de données ou un service métier),
à intégrer dans une stratégie plus large : objectifs clairs, indicateurs, plan de déploiement, gestion des risques, accompagnement humain.
La mauvaise question est : « Comment pouvons-nous mettre de l’IA partout ? » La bonne question est : « Sur quels problèmes concrets, bien définis, l’IA apporte-t-elle un avantage réel par rapport aux alternatives ? »
Sortir du mythe pour mieux concevoir et réguler l’IA
L’IA actuelle n’est ni une entité consciente, ni une promesse de superintelligence imminente, ni une baguette magique. En réalité, il s’agit d’un ensemble de techniques puissantes, mais profondément ancrées dans le réel. D’uen part, elle demeure limitée par les lois de la physique, notamment les contraintes liées à l’énergie, au refroidissement et au matériel. Enfin, elle est aussi dépendante des ressources disponibles, comme les données et la puissance de calcul. Enfin, elle est inévitablement imprégnée des structures sociales et des biais humains présents dans les données et dans les objectifs qui guident son développement.
Ainsi, en déconstruisant les mythes associés à l’intelligence artificielle, qu’il s’agisse de l’idée d’une véritable agence autonome, d’une superintelligence imminente, d’une objectivité parfaite, d’une irréductibilité au droit ou encore d’une panacée universelle, on se donne les moyens de poser de meilleures questions techniques et de concevoir des systèmes plus sûrs et plus justes. De plus, cette démarche permet également d’élaborer des régulations plus ciblées et adaptées aux réalités technologiques.
Au final, elle nous aide à utiliser l’intelligence artificielle pour ce qu’elle est réellement : un outil spécifique, qui doit être manié avec rigueur, transparence et supervision humaine. Comprendre ces réalités est une première étape essentielle pour développer, encadrer et utiliser l’IA de manière responsable. Vous avez des questions sur l’IA et ses applications concrètes? Nos experts sont là pour vous guider. Contactez-nous pour en discuter.
Dans les domaines du mobilier, de l’agencement et de la menuiserie industrielle, le matériau occupe une place centrale. Il influence non seulement l’esthétique du produit, mais aussi sa faisabilité, son coût, sa qualité et sa reproductibilité en fabrication. Pourtant, dans de nombreuses entreprises, la gestion des matériaux est encore traitée comme une information secondaire, souvent limitée à une apparence visuelle ou à une note ajoutée tardivement dans le processus.
Cette approche entraîne des conséquences bien connues : incohérences entre le bureau d’études et l’atelier, erreurs de panneaux ou de chants, pertes de matière, reprises en production et difficultés à standardiser les pratiques. Dans un contexte où les entreprises cherchent à améliorer leur performance industrielle et à sécuriser leurs délais, cette situation devient rapidement un frein.
C’est précisément à ce niveau que l’association de SOLIDWORKS et SWOOD prend tout son sens. En intégrant une gestion intelligente et structurée des matériaux dès la conception, SWOOD transforme le matériau en une véritable donnée métier, cohérente et exploitable tout au long de la chaîne numérique.
Les limites de la gestion des matériaux dans SOLIDWORKS seul
SOLIDWORKS est un outil de conception extrêmement puissant, reconnu pour sa robustesse et sa flexibilité. Il offre une gestion avancée des matériaux mécaniques, incluant les propriétés physiques, les masses, les centres de gravité et les rendus visuels. Toutefois, lorsqu’il est utilisé dans un contexte bois ou panneau, certaines limites apparaissent rapidement.
Dans SOLIDWORKS natif, les matériaux sont majoritairement conçus pour des applications mécaniques. Ils ne tiennent pas compte des réalités spécifiques du secteur bois, comme :
la notion de panneau manufacturé,
les épaisseurs commerciales réelles,
le sens du fil du bois,
les décors fournisseurs,
la compatibilité des chants,
ou encore les contraintes liées à la fabrication CNC.
Très souvent, les concepteurs utilisent des matériaux génériques, qu’ils adaptent manuellement au fil des projets. Ces informations restent alors déconnectées des processus de fabrication, ce qui oblige l’atelier ou le service méthodes à réinterpréter les données. Cette rupture de continuité augmente le risque d’erreurs et limite fortement l’automatisation.
Pourquoi la gestion des matériaux est critique en design bois
Dans le design bois, le matériau n’est jamais neutre. Un panneau de MDF, un stratifié ou un contreplaqué ne se résument pas à une épaisseur et à une couleur. Chaque matériau est lié à un fournisseur, à une gamme de décors, à des chants compatibles et à des contraintes de fabrication bien précises.
Une mauvaise définition du matériau peut entraîner :
un mauvais choix de panneau en production,
une erreur dans l’application des chants,
des problèmes lors du nesting,
une estimation erronée des coûts matière,
ou encore des incohérences entre plusieurs projets similaires.
À l’inverse, une gestion structurée et standardisée des matériaux permet :
d’assurer une cohérence entre les projets,
de réduire la dépendance aux saisies manuelles,
d’améliorer la communication entre les équipes,
et de sécuriser la fabrication dès la phase de conception.
Dans cette optique, le matériau devient une donnée stratégique, au même titre qu’une cote fonctionnelle ou qu’une tolérance dimensionnelle.
Comment SWOOD structure intelligemment les matériaux
Les bibliothèques de matériaux adaptées au métier bois
SWOOD introduit des bibliothèques de matériaux spécifiquement conçues pour les métiers du bois et de l’agencement. Contrairement aux matériaux génériques, les matériaux SWOOD intègrent des paramètres concrets et exploitables en fabrication, tels que :
l’épaisseur réelle du panneau,
le type de matériau (MDF, mélamine, contreplaqué, bois massif, etc.),
le sens du fil,
les tolérances,
et les attributs nécessaires aux nomenclatures et au débit.
Ces bibliothèques peuvent être standardisées à l’échelle de l’entreprise, garantissant ainsi une cohérence entre tous les projets et tous les concepteurs.
Le lien direct entre matériau et fabrication
L’un des grands avantages de SWOOD est le lien direct entre le matériau et les processus de fabrication. Le matériau ne sert plus uniquement à définir une apparence ou une masse, il devient un élément déclencheur des opérations CNC.
Selon le matériau sélectionné, SWOOD peut :
adapter les stratégies d’usinage,
sélectionner les bons outils,
gérer les profondeurs de passe,
et préparer automatiquement les données pour la fabrication.
Cette logique réduit considérablement les ajustements manuels en atelier et sécurise la production, même dans un contexte de forte variabilité des produits.
La gestion des chants et des décors
La gestion des chants est un enjeu majeur en agencement et en mobilier. SWOOD permet d’associer intelligemment les chants aux panneaux, en tenant compte de leur compatibilité et de leurs caractéristiques.
Les décors ne servent pas uniquement au rendu visuel. Ils sont également utilisés pour :
les nomenclatures,
les listes de débit,
les fichiers de nesting,
et la communication avec l’atelier.
En automatisant ces associations, SWOOD limite les erreurs humaines et assure une continuité parfaite entre le design et la fabrication.
De la conception à la fabrication : une continuité numérique maîtrisée
L’un des grands principes de SWOOD est la continuité numérique. L’information définie en conception est la même que celle utilisée en fabrication. Il n’y a plus de rupture, plus de ressaisie, plus d’interprétation.
Le flux de travail typique est le suivant :
Conception du mobilier ou de l’agencement dans SOLIDWORKS avec SWOOD Design.
Application de matériaux intelligents et standardisés.
Transmission directe vers SWOOD CAM et SWOOD Nesting.
Fabrication CNC basée sur les mêmes données.
Cette approche garantit une fiabilité accrue, une réduction des délais et une meilleure traçabilité des informations.
Un impact direct sur les coûts et la performance industrielle
Une gestion efficace des matériaux a un impact immédiat sur la performance globale de l’entreprise. En intégrant les matériaux dès la conception, les entreprises peuvent :
mieux estimer les coûts matière,
réduire les pertes et les rebuts,
optimiser l’imbrication des panneaux,
standardiser leurs pratiques internes,
et accélérer la montée en compétence des nouveaux employés.
Ces gains sont particulièrement visibles dans les entreprises en croissance, où la structuration des processus devient un facteur clé de succès.
Pour quels types d’entreprises cette approche est-elle essentielle ?
La gestion avancée des matériaux avec SWOOD s’adresse particulièrement :
aux fabricants de mobilier,
aux entreprises d’agencement commercial,
aux cuisinistes industriels,
aux menuisiers CNC,
et aux entreprises souhaitant structurer ou automatiser leurs processus.
Quelle que soit la taille de l’entreprise, cette approche permet de gagner en fiabilité, en productivité et en compétitivité.
Pourquoi SWOOD est la solution adaptée au design bois sous SOLIDWORKS
SWOOD ne remplace pas SOLIDWORKS, il le complète. Il apporte une couche métier essentielle pour répondre aux exigences spécifiques du secteur bois. En combinant la puissance de SOLIDWORKS et l’intelligence métier de SWOOD, les entreprises disposent d’un environnement cohérent, évolutif et orienté fabrication.
Cette intégration permet de tirer pleinement parti de la chaîne numérique, du design à la production, tout en restant dans un environnement familier pour les concepteurs.
Le matériau comme pilier de la chaîne numérique
Dans la fabrication du bois moderne, les matériaux ne peuvent plus être considérés comme de simples propriétés visuelles. Ils doivent plutôt être gérés comme des données essentielles de conception et de fabrication qui soutiennent l’ensemble du processus de production.
Lorsque la gestion des matériaux est bien structurée, les entreprises obtiennent un contrôle beaucoup plus précis de leurs opérations. Avec SWOOD, les fabricants du secteur du bois peuvent réduire les erreurs, mieux maîtriser les coûts des matériaux et améliorer la fiabilité globale de leur production.
En intégrant les matériaux dès la phase de conception, il devient possible de créer un flux de travail plus cohérent et plus efficace, de la conception à la fabrication.
Vous souhaitez améliorer la gestion de vos matériaux et sécuriser votre flux numérique de la conception à la production? Solidxperts accompagne les entreprises de fabrication du bois dans l’implantation de SWOOD, la formation de leurs équipes et l’optimisation de leurs processus de conception à la production.
L’intelligence artificielle (IA) prend une place croissante dans les processus d’ingénierie, notamment pour automatiser les tâches répétitives et accélérer la production de documents techniques. Pour autant, son rôle reste fondamentalement complémentaire à celui de l’ingénieur : la créativité, l’expertise métier et la responsabilité décisionnelle demeurent humaines.
Dans cet article, nous explorons :
ce que l’IA apporte concrètement à l’ingénierie,
les tâches qui restent (et resteront) humaines,
comment organiser une vraie collaboration homme–machine,
et ce que cela change pour le métier d’ingénieur.
1. Ce que l’IA apporte concrètement à l’ingénierie
1.1 Automatiser les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée
Le quotidien des équipes d’ingénierie est rempli de tâches indispensables mais répétitives, qui consomment beaucoup de temps sans mobiliser pleinement l’expertise des ingénieurs. C’est précisément là que l’IA excelle.
Exemple typique : la génération des mises en plan à partir de la 3D
Traditionnellement, produire des mises en plan implique de :
créer manuellement les différentes vues (face, coupe, détails) ;
appliquer les normes de cotation et de tolérancement ;
réutiliser des éléments déjà vus dans des projets précédents, souvent « à la main » ;
effectuer des vérifications successives de cohérence et de conformité.
Avec l’IA, une grande partie de ce travail peut être :
automatisée : génération de dessins techniques à partir des conceptions 3D ;
contextualisée : prise en compte de l’historique de l’entreprise, des normes internes et des modèles déjà validés.
Résultat : moins de clics répétitifs, plus de temps pour l’analyse et l’amélioration.
1.2 Un gain d’efficacité mesurable
L’impact opérationnel est loin d’être marginal :
là où il fallait auparavant plusieurs dizaines de personnes pour produire, ajuster et vérifier des plans détaillés,
on peut désormais concentrer le travail humain sur une petite équipe de relecteurs chargés de :
corriger les dernières incohérences,
valider la conformité,
gérer les cas particuliers non couverts par les modèles.
L’IA prend en charge le « gros œuvre » répétitif ; l’humain se concentre sur la qualité, la fiabilité et la gestion des exceptions.
2. Les tâches qui restent (et resteront) humaines
Malgré ces gains, certaines activités restent difficilement automatisables – voire, par nature, non automatisables à court et moyen terme.
2.1 Conception créative et phases amont
Les phases amont d’un projet, là où l’on définit l’architecture d’un produit et les grands choix techniques, reposent sur :
la créativité,
l’expertise métier accumulée,
la capacité à intégrer des contraintes parfois floues (usage réel, environnement, maintenance, ergonomie),
la prise de décisions complexes qui engagent la performance globale du produit.
Ces activités exigent une compréhension systémique, des arbitrages multi-critères et une forme d’intuition que les modèles actuels d’IA ne reproduisent pas.
2.2 Sécurité, conformité et responsabilité
Un exemple parlant est celui de la conception d’une machine puissante :
l’ingénieur doit intégrer des facteurs de sécurité pour protéger l’utilisateur ;
il doit parfois prévoir des marges supplémentaires en fonction de son expérience ou de conditions réelles difficiles à simuler ;
ces décisions ont des impacts directs sur la sécurité, la conformité réglementaire et la responsabilité légale.
Aujourd’hui, ce type de choix ne peut pas être délégué à l’IA.
La responsabilité décisionnelle reste attachée à la personne humaine, pas à l’algorithme.
3. Vers une collaboration homme–machine intelligente
L’enjeu principal n’est donc pas de savoir si l’IA va « remplacer » l’ingénieur, mais comment organiser une collaboration efficace entre les deux.
3.1 L’IA comme copilote pendant la conception
Pendant la conception, l’IA peut jouer un rôle de copilote ou d’assistant technique. Par exemple, elle peut :
proposer des matériaux plus légers respectant les exigences de résistance ;
suggérer des variantes de géométrie pour alléger une pièce ou en améliorer la rigidité ;
analyser rapidement l’impact de petites modifications sur les performances globales.
Concrètement, l’ingénieur peut interroger l’IA sur des questions comme :
« Quels matériaux respectent ces contraintes de résistance et de masse ? »
« Quelles alternatives géométriques permettraient de réduire la masse de 10 % ? »
Mais la validation finale, le choix des compromis et l’intégration dans le système restent à la charge de l’humain.
3.2 L’IA comme analyste sur les tâches standardisées
Sur des tâches d’analyse plus standardisées, l’IA devient un assistant d’ingénierie particulièrement utile pour :
le traitement et la structuration de grandes quantités de données ;
la génération automatique de variantes pour des études comparatives ;
la vérification de cohérence sur un volume important de documents techniques.
Elle permet d’explorer plus de pistes en moins de temps, sans pour autant décider à la place de l’ingénieur.
4. Faut-il craindre d’être remplacé par l’IA ?
La peur de voir son métier remplacé par la machine est réelle et légitime, en particulier dans les domaines techniques.
4.1 Métiers vulnérables vs métiers résilients
Un métier est d’autant plus exposé que ses tâches sont :
répétitives,
fortement standardisées,
peu créatives,
faiblement décisionnelles.
À l’inverse, un métier est plus résilient lorsqu’il mobilise :
une créativité importante,
une vision globale de systèmes complexes,
des arbitrages multi-critères (coût, performance, risque, environnement…),
une responsabilité forte sur la sécurité, la conformité ou la performance.
En ingénierie, tout ce qui relève de :
l’architecture globale d’un produit,
l’innovation de rupture,
les décisions à fort enjeu,
la responsabilité sur le terrain,
reste aujourd’hui le domaine privilégié de l’humain.
4.2 Un changement de rôle plutôt qu’une disparition
Reprenons l’exemple de la documentation technique :
oui, l’IA peut générer des documents à partir de modèles ou d’historiques validés ;
non, elle ne remplace pas l’ingénieur pour :
la prise de décision critique,
le compromis technique,
l’innovation créative.
Ce qui change, c’est surtout la répartition du temps :
moins de production manuelle et répétitive ;
plus de conception, d’analyse, de validation et d’innovation.
Vers une ingénierie augmentée, pas automatisée
L’intelligence artificielle apporte une valeur réelle à l’ingénierie :
en automatisant les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée ;
en accélérant la génération de plans et de documents techniques ;
en assistant l’ingénieur dans l’exploration de variantes et l’analyse.
Mais la créativité, l’expertise métier et la responsabilité restent au cœur du rôle de l’ingénieur.
L’objectif n’est pas de remplacer l’humain, mais de construire une collaboration intelligente :
confier à l’IA ce qu’elle fait mieux (vitesse, répétition, exhaustivité) ;
préserver pour l’humain ce qui fait la richesse du métier : inventer, arbitrer, assumer les décisions.
L’avenir de l’ingénierie ne sera pas « humain ou IA », mais clairement humain + IA : une ingénierie augmentée, plus efficace, plus sûre, et plus tournée vers l’innovation.
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