Comment GRYB a réduit ses coûts de prototypage avec SOLIDWORKS Simulation

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Comment GRYB a réduit ses coûts de prototypage avec SOLIDWORKS Simulation

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GRYB utilise SOLIDWORKS Simulation pour repérer les zones de contraintes critiques, valider la performance structurale et optimiser ses accessoires de machinerie lourde avant leur fabrication. En remplaçant une partie de son processus de prototypage physique et d’essais destructifs par l’analyse par éléments finis, l’entreprise peut développer des produits plus légers et plus résistants, réaliser davantage de projets sur mesure et passer à la production avec une plus grande confiance.

Cette capacité est essentielle lorsque chaque conception doit résister à des charges réelles exigeantes. Le choix d’une mauvaise épaisseur de matériau peut entraîner deux problèmes coûteux : un produit sous-dimensionné susceptible de céder, ou un produit surdimensionné qui utilise plus d’acier, pèse davantage et coûte plus cher que nécessaire.

Dans cette étude de cas client, GRYB explique comment la simulation est devenue un élément central de son processus d’ingénierie et a permis de transformer des projets auparavant peu réalistes en produits viables.

En bref : qu’est-ce que SOLIDWORKS Simulation a changé pour GRYB?

SOLIDWORKS Simulation a donné à l’équipe d’ingénierie de GRYB un moyen concret de prévoir le comportement structural avant de fabriquer un prototype physique. L’équipe peut maintenant repérer les zones soumises à de fortes contraintes, comparer différentes décisions de conception, sélectionner les matériaux et les épaisseurs appropriés, examiner les déplacements et le facteur de sécurité, puis documenter ses analyses. Cette approche réduit le nombre de prototypes inutiles, favorise l’optimisation des produits et raccourcit le parcours entre le concept et la fabrication.

Qui est GRYB?

GRYB fabrique des accessoires pour la machinerie lourde, notamment pour les excavatrices, les chargeuses et d’autres applications exigeantes. Fondée en 2007, l’entreprise est passée d’une équipe de deux personnes à une organisation internationale dont la marque est présente dans 20 pays, selon le site Web de GRYB.

Ses produits sont utilisés dans des secteurs comme la construction, l’excavation, la démolition, le recyclage, la manutention et le déneigement. Dans toutes ces applications, l’objectif de GRYB demeure le même : fournir des solutions complètes, robustes, sécuritaires et adaptées aux exigences opérationnelles de ses clients.

L’entreprise a commencé à utiliser SOLIDWORKS Simulation tôt dans son développement. Selon le webinaire, sa première utilisation remonte à environ 2009. La simulation a donc intégré le processus de validation des produits de GRYB à mesure que l’organisation et son catalogue se développaient.

GRYB HQ
Image 1 : GRYB HQ

Quels défis d’ingénierie GRYB rencontrait-elle avant la simulation?

Avant d’adopter la simulation, GRYB avait de la difficulté à déterminer précisément où les contraintes réelles se concentreraient dans un produit. Cette incertitude influençait plusieurs décisions de conception :

  • Où faut-il renforcer le matériau?

  • Quelle nuance d’acier faut-il utiliser dans chaque zone?

  • Quelle devrait être l’épaisseur de chaque composant?

  • Quelle géométrie offre le meilleur équilibre entre résistance et poids?

  • La conception se comportera-t-elle comme prévu dans les cas de charge visés?

Sans données virtuelles fiables, l’optimisation était plus lente et plus coûteuse. Les prototypes physiques et les essais destructifs exigeaient du matériau, de la main-d’œuvre et du temps machine. Lorsqu’un essai révélait un problème, l’équipe devait modifier la conception, fabriquer un autre prototype, puis recommencer les essais.

L’autre option consistait souvent à concevoir de manière conservatrice. L’ajout de matériau peut réduire le risque perçu, mais le surdimensionnement peut augmenter le poids du produit, la consommation de matériaux, les coûts de fabrication et les efforts requis en fonctionnement. Il peut aussi masquer le comportement réel de la structure au lieu de corriger le chemin de charge critique.

Pourquoi les prototypes physiques ne suffisent-ils pas à eux seuls?

Les essais physiques demeurent importants, particulièrement pour la validation finale, la certification et l’étude de comportements réels complexes. Leur limite est qu’un prototype montre généralement ce qui s’est produit, tandis que la simulation aide à comprendre où et pourquoi cela s’est produit.

L’analyse par éléments finis permet de visualiser les contraintes, les déformations et les déplacements dans l’ensemble d’une structure. Les ingénieurs peuvent examiner les chemins de charge internes et comparer différentes variantes de conception avant d’engager de nouveaux matériaux et des ressources de fabrication.

Pour des accessoires fabriqués à l’unité ou hautement personnalisés, la construction de plusieurs prototypes peut être difficilement justifiable sur le plan commercial. Les essais virtuels permettent à l’équipe d’ingénierie d’évaluer ces projets plus tôt et de déterminer si la conception proposée est viable.

Comment SOLIDWORKS Simulation aide-t-il à valider une conception?

SOLIDWORKS Simulation est une solution d’analyse structurale qui utilise l’analyse par éléments finis, ou AEF, pour prévoir la réaction d’un modèle CAO aux charges, aux déplacements imposés et aux propriétés des matériaux. Comme la solution est intégrée à l’environnement de conception SOLIDWORKS, les ingénieurs peuvent évaluer un modèle sans avoir à le reconstruire dans une interface distincte.

Une étude structurale type suit les étapes suivantes :

  1. Définir l’objectif de l’analyse et les modes de défaillance prévus.

  2. Simplifier le modèle CAO tout en préservant son comportement structural.

  3. Confirmer les propriétés des matériaux.

  4. Appliquer les déplacements imposés, les contacts, les connecteurs et les charges externes.

  5. Créer un maillage par éléments finis approprié.

  6. Résoudre l’étude et examiner les contraintes, les déplacements et les autres résultats.

  7. Vérifier les hypothèses, la convergence et le facteur de sécurité.

  8. Modifier la conception et comparer les nouveaux résultats.

  9. Documenter la configuration, les résultats et les conclusions d’ingénierie.

Le logiciel effectue les calculs, mais le jugement de l’ingénieur demeure essentiel. Un résultat n’est pertinent que si les matériaux, les déplacements imposés, les contacts, les charges et les hypothèses de modélisation représentent assez fidèlement l’application réelle pour appuyer la décision à prendre.

Étude de cas : validation d’une lame à neige directionnelle

Le webinaire présente une analyse par éléments finis réalisée sur une lame à neige directionnelle développée par GRYB. Ce produit est soumis à des forces importantes lorsqu’il déplace la neige et change d’orientation. Ses pivots, ses structures soudées et ses composants porteurs doivent transmettre ces forces de façon sécuritaire.

L’étude visait à vérifier si le produit offrirait la performance structurale requise dans un scénario de chargement défini.

GRYB Directionnal snow blade
Image 2: GRYB Directionnal snow blade

Étape 1 : simplifier le modèle

GRYB a fourni un modèle 3D simplifié pour l’analyse. Il s’agit d’une pratique clé en simulation. Analyser chaque détail de fabrication peut augmenter le temps de calcul sans améliorer la qualité de la réponse.

Les petits éléments esthétiques, les composants non structuraux et les géométries éloignées de la zone d’intérêt peuvent être retirés s’ils n’influencent pas de manière significative la rigidité ou le transfert des charges. Le but n’est pas de créer le modèle le plus détaillé possible, mais bien le modèle le plus simple qui représente toujours le comportement physique pertinent.

La simplification du modèle peut :

  • réduire le temps de maillage et de résolution;

  • éviter une complexité de maillage inutile;

  • faciliter l’examen des contacts et des conditions aux limites;

  • aider les ingénieurs à se concentrer sur les parties critiques de la structure.

La formation et l’expérience sont importantes à cette étape. La suppression d’un mauvais élément peut fausser la rigidité ou éliminer une concentration locale de contraintes qui compte réellement.

Étape 2 : transférer et vérifier les matériaux

Comme SOLIDWORKS Simulation est intégré à SOLIDWORKS Design, les matériaux attribués dans le modèle CAO peuvent servir à configurer l’étude. Dans l’exemple présenté lors du webinaire, une grande partie de la structure de la lame est fabriquée en acier de construction 44W, à quelques exceptions près.

Les ingénieurs doivent tout de même vérifier que le modèle et les propriétés des matériaux correspondent au produit réel. La limite d’élasticité, le module d’élasticité et les autres propriétés influencent directement l’interprétation des contraintes, la déformation et le calcul du facteur de sécurité.

Étape 3 : appliquer des conditions aux limites réalistes

La démonstration comprend une condition de charnière fixe appliquée à des faces cylindriques. Les conditions aux limites indiquent au solveur comment le modèle est soutenu et de quelle façon il peut se déplacer.

Un déplacement imposé trop rigide peut créer des contraintes artificielles, tandis qu’un modèle insuffisamment contraint peut se déplacer de façon irréaliste ou ne pas parvenir à une solution. Les indications visuelles du logiciel aident les utilisateurs à comprendre les degrés de liberté supprimés par chaque restriction, mais la configuration doit tout de même refléter les conditions de montage réelles.

Étape 4 : appliquer le cas de charge

 

L’équipe applique ensuite une charge représentant la condition de fonctionnement à évaluer. Pour une lame directionnelle, différentes positions et directions de chargement peuvent entraîner des réactions structurales différentes. Un plan de validation complet peut donc exiger plus d’un cas de charge.

Chaque cas devrait répondre à une question d’ingénierie précise. Par exemple :

  • Que se passe-t-il sous la charge de fonctionnement prévue?

  • Quelle orientation produit les contraintes les plus élevées?

  • Comment une charge décentrée influence-t-elle le châssis?

  • Que se passe-t-il au niveau des pivots, des boulons et des soudures?

  • Le déplacement demeure-t-il dans une limite acceptable?

Simplified 3Dmodel with applied conditions

Étape 5 : interpréter les contraintes, les déplacements et le facteur de sécurité

Une fois l’étude résolue, une animation de la déformée amplifiée peut faciliter la compréhension du comportement structural global. Les ingénieurs peuvent aussi examiner :

  • les contraintes de von Mises;

  • les déformations;

  • les déplacements;

  • les forces de réaction;

  • les forces dans les boulons ou les connecteurs;

  • les forces dans les soudures;

  • le facteur de sécurité.

Ces tracés permettent de repérer les zones à risque et d’orienter les modifications de conception. Une valeur maximale isolée ne devrait pas être acceptée sans analyse. Les ingénieurs doivent déterminer si le résultat est physiquement pertinent, s’il provient d’une singularité idéalisée ou s’il est sensible à la densité du maillage et aux conditions aux limites.

Stress results obtained after the calculations
Image 4: Stress results obtained after the calculations

Quels avantages GRYB a-t-elle tirés de SOLIDWORKS Simulation?

1. Un renforcement structural mieux ciblé

La simulation aide GRYB à repérer les zones critiques plutôt qu’à ajouter du matériau dans l’ensemble du produit. Les renforts peuvent être placés là où le chemin de charge et les résultats de contraintes montrent qu’ils sont nécessaires.

2. Des produits plus légers et plus robustes

La résistance et le poids ne doivent pas toujours évoluer dans la même direction. En retirant le matériau inutile dans les zones faiblement sollicitées et en améliorant les zones à risque élevé, les ingénieurs peuvent alléger une conception sans compromettre la performance requise.

3. Moins de prototypes physiques

Les essais virtuels permettent à l’équipe d’écarter les concepts faibles et d’améliorer les plus prometteurs avant la fabrication. Les essais physiques peuvent alors porter sur une conception plus aboutie, ce qui réduit les itérations de prototypage évitables.

4. Une réduction des coûts de matériaux à long terme

L’optimisation des matériaux peut réduire la consommation d’acier sur l’ensemble des volumes de production. Même une amélioration modeste par unité peut devenir significative lorsqu’elle est répétée à grande échelle.

5. Des décisions de conception plus rapides

Les ingénieurs peuvent comparer des variantes dans leur flux de travail CAO et évaluer l’effet d’un changement de géométrie, d’épaisseur ou de matériau. Cette possibilité raccourcit les cycles de conception et accélère la mise en marché.

6. Une plus grande confiance dans les projets sur mesure

GRYB indique que la simulation a rendu possibles de nombreux projets uniques et adaptés aux besoins de clients précis. Lorsque la fabrication de plusieurs prototypes physiques n’est pas réaliste, la validation virtuelle fournit des données probantes qui appuient la décision d’ingénierie.

7. Une documentation plus claire

 

SOLIDWORKS Simulation peut générer un rapport qui rassemble les paramètres et les résultats de l’étude dans un document Word. Ce rapport ne remplace pas la révision par un ingénieur, mais il fait gagner du temps et constitue une référence utile pour la collaboration, les revues de conception et les dossiers de projet.

La simulation élimine-t-elle les essais physiques?

Non. La simulation réduit la dépendance aux prototypes physiques, mais elle n’élimine pas automatiquement les essais. Le meilleur processus de développement de produits combine la validation virtuelle et la validation physique.

La simulation est particulièrement utile pour présélectionner les concepts, repérer les zones critiques, comparer des options et comprendre le comportement structural. Les essais physiques demeurent importants pour confirmer les hypothèses du modèle, tenir compte de la variabilité de fabrication, valider les contacts complexes et mesurer des comportements difficiles à représenter avec précision.

La corrélation entre les résultats simulés et mesurés renforce la confiance envers les analyses futures. À mesure qu’une entreprise développe ces connaissances, la simulation devient plus prédictive et plus utile tôt dans le processus de conception.

Pourquoi l’intégration à SOLIDWORKS est-elle importante?

SOLIDWORKS indique que ses outils Simulation sont intégrés à l’environnement SOLIDWORKS Design. Cette intégration réduit les obstacles entre les modifications CAO et l’analyse d’ingénierie.

Pour les concepteurs et les ingénieurs, cela signifie qu’ils peuvent :

  • travailler avec des géométries et des commandes familières;

  • réutiliser les matériaux et les configurations CAO;

  • évaluer les changements plus tôt dans le processus de conception;

  • réaliser des itérations sans exporter et importer les modèles à répétition;

  • maintenir un lien plus étroit entre les données de conception et de simulation.

Cette accessibilité favorise la conception guidée par la simulation, dans laquelle l’analyse éclaire les décisions tout au long du développement au lieu de servir uniquement de vérification finale.

Quel rôle joue la formation en simulation?

Le logiciel à lui seul ne garantit pas des résultats fiables. Les analystes doivent comprendre les principes de l’analyse par éléments finis, la simplification des modèles, les contacts, les déplacements imposés, le maillage et l’interprétation des résultats.

L’exemple de GRYB illustre plusieurs pratiques exemplaires en simulation, notamment la simplification du modèle et la définition claire de ses contraintes. Une formation structurée aide les utilisateurs à comprendre non seulement quelles commandes sélectionner, mais aussi pourquoi une configuration est appropriée et comment reconnaître un résultat trompeur.

La formation officielle SOLIDWORKS Simulation couvre le processus d’AEF, du maillage à l’évaluation des résultats, y compris l’analyse statique linéaire, les contacts et les pratiques recommandées.

Si vous n’avez pas d’ingénieur sous la main, vous pouvez tout à fait dégrossir le travail en modélisant vous-même votre première analyse. Il suffit ensuite de confier ce fichier à un expert qualifié pour l’étape finale de vérification et de signature. C’est une excellente stratégie pour couper dans les coûts, puisque vous payez uniquement pour le temps de validation.

Une liste de vérification pratique pour la conception guidée par la simulation

Avant d’approuver une conception à partir d’une analyse par éléments finis, posez-vous les questions suivantes :

  • La question d’ingénierie est-elle clairement définie?

  • Le type d’étude choisi convient-il au comportement prévu?

  • La géométrie simplifiée préserve-t-elle la rigidité et les chemins de charge?

  • Tous les matériaux et leurs propriétés sont-ils exacts?

  • Les déplacements imposés représentent-ils les appuis réels sans surcontraindre le modèle?

  • Les charges reposent-elles sur des conditions de fonctionnement réalistes?

  • Les contacts, les boulons et les soudures pertinents sont-ils correctement représentés?

  • Le maillage est-il raffiné dans les zones critiques?

  • La sensibilité au maillage ou la convergence ont-elles été vérifiées?

  • Les contraintes maximales ont-elles une signification physique?

  • Le facteur de sécurité repose-t-il sur la bonne limite du matériau et les bons critères de conception?

  • Les hypothèses et les conclusions ont-elles été documentées?

  • Des essais physiques ou une corrélation sont-ils encore nécessaires?

Foire aux questions sur SOLIDWORKS Simulation

Qu’est-ce que SOLIDWORKS Simulation?

SOLIDWORKS Simulation est une gamme d’outils d’analyse intégrée à SOLIDWORKS Design. Elle utilise l’analyse par éléments finis pour prévoir la réponse structurale et aider les ingénieurs à valider et à optimiser leurs conceptions CAO avant la fabrication.

Comment la simulation peut-elle réduire les coûts de prototypage?

La simulation permet aux ingénieurs de repérer les concepts faibles, de localiser les concentrations de contraintes et de comparer virtuellement différentes options de conception. Elle peut ainsi réduire le nombre d’itérations de prototypes physiques et concentrer les essais sur des conceptions plus abouties.

Quels résultats SOLIDWORKS Simulation peut-il calculer?

Selon l’étude et le modèle, les résultats peuvent comprendre les contraintes, les déformations, les déplacements, les forces de réaction, les charges dans les connecteurs, les forces dans les soudures et le facteur de sécurité.

SOLIDWORKS Simulation peut-il aider à réduire le poids d’un produit?

Oui. Les ingénieurs peuvent utiliser les résultats de contraintes et de déplacements pour retirer le matériau inutile des zones peu sollicitées et renforcer les zones critiques, tout en respectant les exigences de fabrication et de sécurité.

L’analyse par éléments finis est-elle précise?

L’AEF peut fournir des prédictions utiles lorsque la géométrie, les propriétés des matériaux, le maillage, les contacts, les charges et les déplacements imposés représentent correctement le système réel. La précision dépend à la fois du modèle et du jugement professionnel de l’analyste.

SOLIDWORKS Simulation remplace-t-il les essais destructifs?

Pas dans tous les cas. La simulation peut réduire le nombre d’essais destructifs et améliorer la conception avant les essais, mais une validation physique peut demeurer nécessaire pour la corrélation, la certification ou l’étude de comportements réels complexes.

La simulation peut-elle soutenir la création de produits sur mesure fabriqués à l’unité?

Oui. L’analyse virtuelle est particulièrement utile lorsque le volume d’un projet ne justifie pas la fabrication de plusieurs prototypes physiques. Elle donne aux ingénieurs une méthode structurée pour évaluer une conception personnalisée avant sa fabrication.

Des essais-erreurs aux décisions d’ingénierie éclairées

L’expérience de GRYB montre que la simulation apporte le plus de valeur lorsqu’elle fait partie intégrante du processus de conception, plutôt que de servir uniquement d’étape d’approbation finale. Cette technologie a aidé l’entreprise à repérer les risques structuraux, à optimiser les matériaux, à réduire les cycles de prototypage inutiles et à aborder les projets sur mesure avec une plus grande confiance.

Cette leçon va bien au-delà de la machinerie lourde. Lorsque les ingénieurs peuvent prévoir le comportement d’une conception avant sa fabrication, ils prennent des décisions plus rapides et mieux étayées concernant la géométrie, les matériaux, les coûts et la performance.

Vous souhaitez découvrir comment SOLIDWORKS Simulation pourrait s’intégrer à votre processus de développement de produits? Communiquez avec l’équipe de Solidxperts pour discuter de vos conceptions, de vos défis de validation et de vos besoins de formation en simulation.


Chung Ping Lu, eng.

Chung Ping Lu, eng.

Représentant technique principal

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    Onyx GF : Quand la couleur devient une fonction en impression 3D

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    Onyx GF : Quand la couleur devient une fonction en impression 3D

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    Dans un environnement industriel, la couleur est rarement choisie uniquement pour des raisons esthétiques.

    Un outil rouge, un gabarit bleu ou une pièce verte peuvent immédiatement transmettre une information : à quelle machine appartient cet outil, quel modèle de véhicule est concerné, dans quelle zone doit-il être utilisé ou encore quelle opération doit être réalisée.

    Cette utilisation de la couleur fait partie d’une approche plus large de gestion visuelle, particulièrement présente dans les environnements de production qui appliquent les principes du Lean Manufacturing.

    L’idée est simple : si une information peut être comprise en un coup d’œil, elle n’a pas besoin d’être cherchée.

    C’est précisément dans cette logique que l’impression 3D peut prendre une nouvelle dimension avec l’arrivée d’Onyx GF, le nouveau nylon renforcé de fibres de verre de Markforged disponible en plusieurs couleurs.

    La couleur comme outil de production

    L’utilisation de couleurs pour identifier rapidement des outils ou des équipements n’est pas nouvelle.

    Dans l’industrie aéronautique, par exemple, M.S. Aerospace, fabricant de fixations de précision, utilise des plateaux en aluminium interchangeables identifiés par couleur selon les dimensions des pièces qu’ils doivent recevoir [1]. L’objectif n’est pas de rendre l’atelier plus esthétique : la couleur permet simplement à l’opérateur d’identifier plus rapidement le bon équipement.

    On retrouve une approche similaire chez PalletOne, fabricant américain de palettes. Dans le cadre de sa démarche Lean, l’entreprise a attribué à chaque machine son propre ensemble d’outils codés par couleur. Un outil bleu placé près d’une machine verte permet immédiatement de voir qu’il n’est probablement pas à sa place. Cette organisation améliore la visibilité et facilite le suivi des outils [2].

    Dans ces deux cas, la couleur devient donc une forme d’information.

    Et cette information peut avoir une valeur très concrète : réduire les erreurs, accélérer une opération ou simplement éviter de perdre du temps à chercher le bon outil.

    Le 5S : rendre l’environnement de travail visuel

    Cette logique s’inscrit directement dans la philosophie du 5S, une méthode d’organisation du poste de travail associée au Lean Manufacturing et au contrôle visuel [3].

    Les cinq étapes sont souvent présentées sous leur nom japonais, leur traduction anglaise et leur équivalent français :

    Japonais

    English

    Français

    Seiri

    Sort

    Trier

    Seiton

    Set in Order

    Mettre en ordre

    Seiso

    Shine

    Nettoyer

    Seiketsu

    Standardize

    Standardiser

    Shitsuke

    Sustain

    Pérenniser

    • Seiri consiste à éliminer ce qui n’est pas nécessaire.
    • Seiton consiste à organiser ce qui reste afin que chaque élément ait une place clairement définie.
    • Seiso ajoute le nettoyage et l’inspection du poste de travail.
    • Seiketsu permet de transformer cette organisation en standard.
    • Enfin, Shitsuke consiste à maintenir ces pratiques dans le temps.

    Le principe derrière les 5S va toutefois plus loin que le simple fait de garder un atelier propre. Il s’agit de créer un environnement où les anomalies et les erreurs deviennent visibles.

    C’est là que la couleur devient particulièrement intéressante.

    Si la couleur permet d’identifier immédiatement un outil, elle peut devenir un élément du système de contrôle visuel lui-même.

    Quand quelques millimètres font toute la différence

    Un exemple récent illustre particulièrement bien cette approche.

    Chez Subaru of Indiana Automotive (SIA), plusieurs modèles de véhicules sont produits sur une même ligne. Certains gabarits utilisés pour ces différents modèles peuvent avoir des géométries très similaires, avec des différences de seulement quelques millimètres.

    Dans un environnement où les outils sont manipulés et réutilisés de nombreuses fois au cours d’un quart de travail, prendre le mauvais gabarit peut entraîner une erreur, du retravail ou une perte de temps.

    SIA a donc intégré le codage couleur à ses outillages afin que le bon gabarit soit identifiable immédiatement.

    Le problème était que les pièces imprimées en ABS pouvaient offrir la couleur recherchée, mais pas la durabilité nécessaire pour une utilisation répétée sur une ligne de production automobile.

    C’est ici qu’Onyx GF prend tout son sens.

    SIA utilise notamment des outillages Onyx GF colorés pour des applications allant de gabarits de positionnement jusqu’à des supports d’assemblage plus robustes. La couleur permet de différencier les outils, tandis que le matériau permet de conserver les performances mécaniques nécessaires à leur utilisation en production.

    La couleur n’est donc plus une finition ajoutée après fabrication.

    Elle fait partie de la fonction de la pièce.

    Onyx GF : quand la couleur rencontre l’impression 3D industrielle

    C’est précisément le problème auquel Markforged cherche à répondre avec Onyx GF.

    Introduit en 2026, Onyx GF est un nylon renforcé de fibres de verre courtes, disponible en six couleurs : rouge, jaune, bleu, vert, gris et blanc. Le matériau est conçu pour les applications industrielles où la couleur peut servir à la gestion visuelle, à la sécurité ou à la prévention des erreurs.

    L’intérêt est particulièrement évident pour les jigs, fixtures et outillages de production.

    Imaginez par exemple une entreprise qui utilise plusieurs gabarits presque identiques pour différentes variantes d’un produit.

    Plutôt que de devoir lire une référence gravée sur chaque pièce, l’opérateur peut associer :

    • une couleur à un modèle;

    • une autre à une opération;

    • une autre à une zone de production;

    • ou encore une couleur à un niveau de criticité.

    La géométrie reste importante, mais l’identification devient instantanée.

    Cette approche rejoint également le principe de poka-yoke, ou détrompage : utiliser la conception d’un produit ou d’un processus pour réduire la possibilité qu’une erreur soit commise.

    Du filament à l’outil de production

    L’un des grands avantages de l’impression 3D dans ce contexte est la possibilité de produire rapidement des outils adaptés à une application précise.

    Un gabarit n’a pas besoin d’être fabriqué en série pour être rentable. Une pièce unique ou quelques exemplaires peuvent déjà justifier l’utilisation de la fabrication additive lorsque l’outillage traditionnel demanderait davantage de temps ou de ressources.

    Avec Onyx GF, cette flexibilité s’accompagne maintenant d’une information visuelle directement intégrée à la pièce.

    On peut ainsi imaginer des applications telles que :

    • des gabarits d’assemblage différenciés par modèle;

    • des fixtures identifiées par poste de travail;

    • des supports d’outils associés à une machine précise;

    • des pièces de remplacement identifiées selon leur fonction;

    • des outillages destinés à des environnements où la gestion des FOD est importante;

    • des éléments de sécurité nécessitant une identification visuelle rapide.

    La couleur peut même permettre de distinguer plusieurs versions d’une même pièce sans avoir à modifier sa géométrie.

    Une couleur qui remplace une étape supplémentaire

    Traditionnellement, lorsqu’une pièce imprimée devait être identifiée visuellement, plusieurs solutions étaient possibles : peinture, étiquette, marquage ou gravure.

    Ces méthodes peuvent fonctionner, mais elles ajoutent une opération à la fabrication.

    Avec un matériau coloré, l’information est directement intégrée à la pièce dès l’impression.

    C’est particulièrement intéressant dans un contexte de production où chaque étape supplémentaire peut devenir un point de variation ou de maintenance.

    L’approche est d’autant plus pertinente lorsque la pièce est régulièrement manipulée. Une couleur intégrée au matériau ne dépend pas d’une étiquette qui pourrait se décoller ou d’une peinture qui pourrait s’user.

    Et si la pièce doit aussi être résistante?

    C’est ici que la comparaison avec les plastiques colorés traditionnels devient intéressante.

    Une couleur seule ne suffit pas pour une application industrielle. Un gabarit de production doit pouvoir résister aux manipulations, aux contacts répétés et aux contraintes propres à son environnement.

    Onyx GF utilise une matrice de nylon renforcée de fibres de verre courtes. Les données publiées indiquent une résistance à la flexion de 88,2 MPa et un module de flexion de 2,4 GPa. Le matériau peut également être renforcé avec de la fibre de carbone continue pour les applications nécessitant davantage de performance structurelle.

    Cela permet de positionner Onyx GF non pas simplement comme une nouvelle façon de produire des pièces colorées, mais comme un matériau destiné à des applications industrielles fonctionnelles.

    Onyx GF ou Onyx?

    La comparaison avec l’Onyx standard est particulièrement intéressante.

    L’Onyx classique est un nylon renforcé de microfibres de carbone. Markforged publie pour ce matériau une résistance à la flexion de 71 MPa et un module de flexion d’environ 3,0 GPa [4].

    Propriété

    Onyx

    Onyx GF

    Renfort

    Microfibres de carbone

    Fibres de verre courtes

    Couleurs

    Noir

    6 couleurs

    Résistance à la flexion

    71 MPa

    88,2 MPa

    Module de flexion

    ~3,0 GPa

    2,4 GPa

    Fibre continue

    Oui

    Oui, avec Continuous Carbon Fiber

    Application typique

    Pièces techniques, outillage

    Outillage coloré, gestion visuelle, applications industrielles

    Les valeurs doivent évidemment être comparées avec prudence, puisque les conditions d’essai et les paramètres d’impression peuvent influencer les propriétés finales d’une pièce.

    La différence importante est donc moins de chercher un matériau « meilleur » que l’autre que de choisir celui qui correspond à l’application.

    L’Onyx reste un excellent choix lorsque la couleur n’apporte pas de valeur fonctionnelle.

    Onyx GF devient particulièrement intéressant lorsque l’identification visuelle fait partie du besoin.

    De quoi a-t-on besoin pour imprimer en Onyx GF?

    Au moment de son lancement, Onyx GF est compatible avec les imprimantes Markforged FX10 et FX20. L’utilisation du matériau nécessite également une Plastic Hardened Nozzle, en raison de la présence des fibres de verre.

    Onyx GF peut également être combiné à la Continuous Carbon Fiber pour les applications nécessitant une résistance structurelle supérieure.

    Cette compatibilité est toutefois appelée à évoluer. Le matériau vient tout juste d’arriver sur le marché et des informations publiées par Mark3D indiquent déjà que la compatibilité avec d’autres plateformes Markforged est prévue prochainement.

    Il sera donc intéressant de suivre son évolution au cours des prochains mois.

    Une nouvelle façon de penser l’outillage

    L’arrivée d’Onyx GF illustre une tendance intéressante en fabrication additive industrielle : la valeur d’une pièce ne se limite pas à ses propriétés mécaniques.

    Sa couleur, sa facilité d’identification, son rôle dans un processus 5S ou sa capacité à prévenir une erreur peuvent être tout aussi importants.

    Pour une entreprise qui imprime déjà ses gabarits et ses fixtures en 3D, le passage à un matériau coloré peut sembler être une petite évolution.

    Sur le plan opérationnel, il peut pourtant changer la façon dont les outils sont organisés et utilisés sur le plancher de production.

    Et c’est peut-être là le principal intérêt d’Onyx GF : transformer la couleur en une véritable fonction de la pièce, sans renoncer aux exigences de l’impression 3D industrielle.


    Lilian Beatrix

    Spécialiste en fabrication additive

    X_green_halo

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      Comment SOLIDWORKS Flow Simulation et Markforged simulation ont permis d’optimiser une pièce de voiture de course

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      Comment SOLIDWORKS Flow Simulation et Markforged simulation ont permis d’optimiser une pièce de voiture de course

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      Dans ce projet, SOLIDWORKS Flow Simulation et la simulation Markforged ont permis d’optimiser un renfort destiné à une voiture de course avant même sa fabrication. La simulation aérodynamique a servi à déterminer les charges exercées sur la pièce, puis Eiger a permis d’optimiser son orientation, son remplissage et son renforcement en fibre de carbone continue. Le résultat : une pièce imprimée en 3D atteignant un facteur de sécurité de 2,18 tout en limitant la quantité de matériau et le coût de fabrication.

      De la piste de course à la fabrication additive

      Une différence de comportement entre les côtés gauche et droit d’une voiture de course peut sembler mineure. À haute vitesse, elle peut toutefois révéler un problème mécanique ou aérodynamique important.

      C’est exactement ce qui s’est produit sur l’un des véhicules commandités par Solidxperts. Le pilote ressentait une différence entre les deux côtés de la voiture. Après plusieurs vérifications, l’équipe a découvert que le splitter, la pièce située à l’avant et sous le véhicule, s’était partiellement détaché d’un côté.

      Racetrack to Additive Manufacturing

      Il fallait donc concevoir un renfort capable de maintenir solidement le splitter sans nuire à l’aérodynamisme de la voiture. Comme seulement quelques véhicules avaient besoin de cette pièce, la fabrication additive constituait une solution rapide et rentable.

      Le projet a suivi trois grandes étapes :

      1. optimiser la géométrie du renfort avec SOLIDWORKS Flow Simulation;

      2. déterminer les charges à appliquer à la pièce;

      3. optimiser son orientation et ses paramètres d’impression dans Eiger de Markforged.

      Pourquoi simuler une pièce avant de l’imprimer en 3D?

      La simulation permet de tester virtuellement plusieurs concepts avant de consacrer du temps et du matériau à la fabrication de prototypes physiques. Elle aide notamment à répondre à des questions très concrètes :

      • La forme de la pièce augmente-t-elle la traînée aérodynamique?

      • La pièce résistera-t-elle aux charges réelles?

      • Quelle orientation d’impression offre la meilleure résistance?

      • Où faut-il ajouter de la fibre de carbone continue?

      • Peut-on atteindre le facteur de sécurité exigé sans augmenter inutilement le coût?

      Dans ce projet, la simulation a servi de lien entre la conception et la fabrication. Les résultats de l’analyse des fluides ont alimenté l’analyse structurelle, puis les paramètres d’impression ont été ajustés en fonction des contraintes mesurées.

      Étape 1 : optimiser l’aérodynamisme avec SOLIDWORKS Flow Simulation

      Définir les conditions réelles d’utilisation

      SOLIDWORKS Flow Simulation est directement intégré à SOLIDWORKS. Son assistant guide l’utilisateur dans la définition des fluides, des unités, des conditions limites et des objectifs de calcul.

      Pour reproduire une situation exigeante, l’équipe a simulé une vitesse relative totale de 300 km/h, soit un véhicule roulant à 200 km/h combiné à un vent de face de 100 km/h.

      L’objectif principal était de mesurer la force de traînée exercée sur le renfort. Cette donnée devait ensuite devenir une charge d’entrée pour la validation structurelle.

      Créer un maillage adapté

      Le maillage divise le domaine de calcul en petites cellules dans lesquelles le logiciel résout l’écoulement. Un raffinement local peut être ajouté autour des surfaces et des détails qui influencent davantage les résultats.

      Une prévisualisation du maillage permet de vérifier sa qualité avant de lancer le calcul. Cette étape est essentielle, car une simulation ne peut être fiable que si ses hypothèses, ses conditions limites et son maillage représentent correctement la réalité.

      Vérifier l’écoulement et mesurer la traînée

      Après le calcul, les trajectoires d’écoulement permettent de confirmer visuellement que l’air se comporte comme prévu autour de la pièce. La première configuration analysée produisait une force de traînée d’environ 14 à 15 N.

      Pour conserver une marge prudente, l’équipe a également analysé la pièce sans tenir compte de l’effet favorable de la carrosserie. Ce scénario plus sévère a produit une traînée d’environ 20 N. C’est cette valeur qui a été retenue pour la suite.

      Evaluating the Airflow and Measuring Drag

      Automatiser l’optimisation de la géométrie

      Une étude de conception permet de faire varier automatiquement plusieurs paramètres, par exemple :

      • le rayon du bord avant;

      • l’épaisseur de la pièce;

      • son angle;

      • d’autres dimensions influençant l’écoulement.

      Au lieu de modifier et de recalculer chaque version manuellement, le logiciel compare plusieurs scénarios afin d’identifier la géométrie qui minimise la traînée. Cette approche réduit le nombre de prototypes physiques et accélère la validation du concept.

      Automating Geometry Optimization

      Étape 2 : traduire les résultats en objectifs de résistance

      Une fois la forme du renfort définie, il fallait établir les charges de conception. Trois objectifs ont été retenus :

      • résister à une charge aérodynamique de 40 N, soit la force de traînée conservatrice de 20 N avec un facteur de deux;

      • supporter une charge verticale de 25 N par vis, pour un total de 50 N représentant le poids et les efforts du splitter;

      • atteindre un facteur de sécurité global supérieur à 2.

      Ces critères ont ensuite été reproduits dans Eiger. La fixation supérieure à la carrosserie a été modélisée comme un encastrement, tandis que les fixations inférieures ont été représentées par des appuis permettant certains déplacements tout en bloquant les mouvements transversaux nécessaires.

      Étape 3 : choisir la meilleure orientation d’impression Markforged

      Pourquoi l’orientation change-t-elle la résistance d’une pièce imprimée en 3D?

      Une pièce imprimée en 3D n’offre pas la même résistance dans toutes les directions. Les propriétés sont généralement plus faibles dans l’axe Z, soit dans la direction d’empilement des couches, en raison de l’adhésion intercouche.

      L’objectif consiste donc à orienter la pièce de manière à placer l’axe le plus faible dans la direction la moins sollicitée.

      Deux orientations ont été comparées dans Eiger :

      Orientation

      Facteur de sécurité

      Coût estimé

      Résultat

      Verticale

      0,94

      10,89 $

      Résistance insuffisante

      Horizontale

      1,47

      11,06 $

      Résistance accrue de 56 %

      L’orientation horizontale augmente le facteur de sécurité de 56 %, alors que le coût estimé ne progresse que d’environ 1,5 %. Elle a donc été retenue pour l’optimisation finale.

      Why Does Print Orientation Affect the Strength of a 3D-Printed Part?

      Why Does Print Orientation Affect the Strength of a 3D-Printed Part?!

      Les coûts présentés proviennent du cas étudié et servent surtout à comparer les configurations. Ils peuvent varier selon le matériau, la machine, les réglages et les conditions de production.

      Étape 4 : optimiser le remplissage et le renforcement en fibre de carbone

      Après avoir choisi l’orientation, l’équipe a comparé différents paramètres de fabrication :

      • le taux et le type de remplissage;

      • le nombre de parois;

      • le nombre de couches de plancher et de toit;

      • le positionnement des fibres continues;

      • la quantité de matériau nécessaire.

      La fonction d’optimisation d’Eiger a proposé une configuration renforcée en fibre de carbone continue capable de dépasser le facteur de sécurité ciblé.

      La proposition automatique a ensuite été raffinée. Les couches de fibre initialement adjacentes ont été séparées par une couche d’Onyx, puisque l’adhésion entre l’Onyx et la fibre peut être préférable à un empilement fibre contre fibre. Les groupes de fibres ont également été espacés vers le haut et le bas de la pièce afin de créer une structure de type panneau sandwich.

      Cette disposition améliore la rigidité tout en utilisant le renforcement là où il apporte le plus de valeur.

      Optimizing Infill and Continuous Carbon Fiber Reinforcement

      Résultat : une pièce validée avant sa fabrication

      La configuration finale a atteint un facteur de sécurité de 2,18, dépassant l’objectif fixé à 2. Son coût de fabrication estimé demeurait d’environ 30 $, tout en étant inférieur à celui de certaines configurations proposées durant l’optimisation.

      Le processus a donc permis de produire un renfort qui répondait aux trois critères du projet :

      • limiter l’impact aérodynamique;

      • résister aux charges de la piste;

      • réduire le coût et le nombre d’itérations physiques.

      Quels sont les avantages d’un flux de travail combinant SOLIDWORKS et Markforged?

       

      L’utilisation successive de SOLIDWORKS Flow Simulation et de la simulation Markforged crée une continuité numérique entre la conception, la validation et la fabrication.

      Cette approche permet de :

      • mesurer les charges réelles plutôt que de les estimer arbitrairement;

      • comparer rapidement plusieurs géométries;

      • réduire le nombre de prototypes physiques;

      • choisir une orientation d’impression fondée sur la résistance;

      • placer la fibre continue de façon stratégique;

      • équilibrer le coût, le temps d’impression et la performance;

      • accélérer la mise en production de petites séries.

      Dans les applications automobiles, industrielles ou manufacturières, ce flux de travail aide à prendre de meilleures décisions avant même que la première pièce sorte de l’imprimante.

      Passez de l’analyse à une pièce prête pour la production

      Une bonne pièce imprimée en 3D ne dépend pas uniquement de sa géométrie. Sa performance repose aussi sur les charges réelles, son orientation, le choix du matériau et le placement du renforcement.

      Les experts de Solidxperts peuvent vous accompagner pour intégrer SOLIDWORKS Flow Simulation et les solutions Markforged à votre processus de développement. Vous pourrez ainsi valider vos concepts plus tôt, réduire les itérations et fabriquer des pièces mieux adaptées à leur environnement réel.

      Communiquez avec nos experts pour discuter de votre prochain projet de simulation ou de fabrication additive.

      FAQ

      Qu’est-ce que SOLIDWORKS Flow Simulation?

      SOLIDWORKS Flow Simulation est un outil de dynamique des fluides numérique intégré à SOLIDWORKS. Il sert à simuler l’écoulement des liquides et des gaz, à visualiser leurs trajectoires et à calculer des résultats comme la pression, la température ou la force de traînée.

      À quoi sert la simulation dans Eiger de Markforged?

      La simulation dans Eiger sert à évaluer le comportement mécanique d’une pièce avant son impression. Elle permet de comparer les orientations, les paramètres de remplissage et les stratégies de renforcement afin d’atteindre une résistance cible tout en maîtrisant le coût.

      Pourquoi une pièce imprimée horizontalement peut-elle être plus résistante?

      La résistance d’une pièce imprimée en 3D dépend de la direction des couches. L’axe Z est souvent plus vulnérable à la séparation intercouche. Une orientation horizontale peut placer les principales charges dans le plan des couches, où la pièce est généralement plus résistante.

      Quel facteur de sécurité choisir pour une pièce imprimée en 3D?

      Le facteur de sécurité dépend de l’application, des charges, du matériau, de l’environnement et des conséquences d’une défaillance. Dans ce cas automobile, l’équipe visait une valeur supérieure à 2 et a obtenu 2,18. Les pièces critiques doivent toujours être validées selon les normes et les conditions propres à leur usage.

      La fibre de carbone continue est-elle toujours nécessaire?

      Non. Son utilité dépend des charges et du niveau de rigidité recherché. La simulation aide à déterminer si l’Onyx seul suffit ou si un renforcement continu est requis, puis à placer la fibre uniquement dans les zones et les couches pertinentes.

      Peut-on réduire les coûts de prototypage grâce à la simulation?

      Oui. En comparant virtuellement plusieurs géométries et paramètres d’impression, il est possible d’éliminer des concepts insuffisants avant leur fabrication. Cela réduit la consommation de matériau, le temps machine et le nombre de tests physiques.

      What file formats are supported by FeatureWorks?

      FeatureWorks supports the following:

      • STEP (.stp, .step)

      • IGES (.igs, .iges)

      • Parasolid (.x_t, .x_b)

      • SAT, VDAFS

       

      However, to ensure proper recognition, the file must contain a valid solid body. Without it, FeatureWorks cannot accurately detect or reconstruct design features.


      Lilian Beatrix

      Spécialiste en fabrication additive

      X_green_halo

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      Whether you’re ready to get started or just have a few more questions, you can contact us toll-free:

        Impression 3D MJP pour la joaillerie : de la CAO au modèle en cire

        BLOG

        Impression 3D MJP pour la joaillerie : de la CAO au modèle en cire

        [techtips_featured_image_shortcode]

        Un nouveau bijou peut commencer par quelques lignes dans un logiciel de CAO. Mais avant de devenir une pièce en or, en argent ou dans un autre métal précieux, ce design doit encore franchir une étape essentielle : devenir un modèle physique suffisamment précis pour être intégré au processus de fonderie.

        Et c’est souvent là que les choses deviennent intéressantes.

        Que faire lorsqu’un design est particulièrement complexe? Lorsqu’un client demande une personnalisation? Lorsqu’il faut produire plusieurs variantes d’un même modèle? Ou lorsqu’un modèle doit être fabriqué rapidement sans créer un nouvel outillage?

        La fabrication additive propose une réponse directe : produire le modèle de cire à partir du fichier numérique.

        C’est précisément l’application pour laquelle les solutions MultiJet Printing (MJP) de 3D Systems ont été développées. En combinant une imprimante dédiée aux modèles de joaillerie, des matériaux de cire et le logiciel de préparation 3D Sprint, le workflow peut passer directement de la conception numérique à un modèle destiné à la fonderie à la cire perdue.

        Quand chaque détail compte

        En joaillerie, quelques fractions de millimètre peuvent avoir une importance considérable.

        Un modèle peut comporter des détails fins, des arêtes nettes, des formes organiques ou des géométries complexes. Pour que le résultat final reste fidèle au design original, le modèle de cire doit reproduire ces caractéristiques avec précision.

        La ProJet MJP 2500W Plus a été développée spécifiquement pour produire des modèles de fonderie en cire destinés à la joaillerie. Elle utilise des matériaux VisiJet 100 % cire conçus pour produire des modèles fidèles à la CAO, avec des arêtes nettes et une définition précise des détails. 3D Systems indique également que certains de ces matériaux sont conçus pour fondre comme des cires de fonderie traditionnelles et brûler sans résidus de cendres.

        La MJP 300W Plus propose plusieurs modes d’impression adaptés à différents besoins de production. Son mode Premium ZHD utilise une épaisseur de couche de 8 μm, tandis que les modes QHD et XHD utilisent respectivement des épaisseurs de couche de 14,1 μm et 16 μm. La précision dimensionnelle typique annoncée est de ±0,0508 mm par 25,4 mm de dimension de pièce.

        La MJP 300W Plus propose également un mode QHD avec une résolution annoncée de 2 400 × 1 800 × 1 800 dpi. Ces différents modes permettent d’adapter le compromis entre niveau de détail, qualité de surface et productivité au modèle à fabriquer.

        L’objectif n’est donc pas simplement de produire un modèle qui ressemble au design original. Il s’agit de reproduire le plus fidèlement possible les caractéristiques du modèle numérique avant son intégration au processus de fonderie.

        Pourquoi imprimer directement en cire?

        La réponse se trouve dans le workflow.

        Lorsqu’un modèle doit être produit de manière traditionnelle, différentes étapes intermédiaires peuvent être nécessaires. Selon l’application, la création d’un modèle maître et d’un moule peut également faire partie du processus.

        L’impression 3D en cire permet une autre approche : le fichier numérique devient directement le point de départ de la fabrication du modèle.

        Modèle CAO → préparation numérique → impression en cire → fonderie à la cire perdue → pièce métallique

        Cette approche permet de produire directement un modèle physique à partir du design numérique. Une modification apportée au fichier CAO peut ensuite être préparée pour une nouvelle impression, sans devoir nécessairement recréer un modèle maître ou un moule pour chaque variation.

        C’est particulièrement intéressant pour les bijoux personnalisés, les petites séries et les designs qui nécessitent plusieurs itérations.

        La fabrication additive ne remplace pas toutes les méthodes traditionnelles de la joaillerie. Elle offre plutôt une nouvelle manière de produire certains modèles lorsque la personnalisation, la complexité géométrique ou la flexibilité du processus sont prioritaires.

        3D Sprint : le lien entre le design et la fabrication

        Une imprimante de précision ne peut produire que les données qui lui sont correctement préparées.

        C’est pourquoi le logiciel joue un rôle essentiel dans le workflow.

        3D Sprint est le logiciel de préparation et de gestion de fabrication additive de 3D Systems. Il permet de préparer les données numériques et d’organiser les modèles pour les systèmes compatibles.

        Dans le domaine de la joaillerie, les fonctions de préparation vont au-delà du simple positionnement des modèles. Sur la MJP 300W Plus, les sprues et runners sont notamment accessibles via la fonction Strut, ce qui facilite l’ajout de structures nécessaires à la préparation de certaines pièces pour la fonderie. Le logiciel intègre également la fonction Surface Enhance, destinée à améliorer certaines surfaces selon les besoins du modèle.

        Le résultat est un workflow plus cohérent :

        Conception CAO → préparation dans 3D Sprint → impression MJP → modèle de cire → fonderie

        La préparation numérique devient ainsi une véritable partie du processus de fabrication. Le résultat final dépend non seulement de l’imprimante, mais aussi de la manière dont le modèle est préparé pour la production.

        Une imprimante, plusieurs façons de produire

        Tous les modèles de joaillerie ne nécessitent pas exactement le même compromis entre résolution, vitesse et productivité.

        C’est pourquoi la MJP 300W Plus propose plusieurs modes d’impression.

        Le mode XHD vise un équilibre entre vitesse et qualité pour la production de lots importants.

        Le mode Premium ZHD, avec une épaisseur de couche de 8 μm, est conçu pour produire des modèles très détaillés, notamment pour les surfaces orientées vers le haut.

        Le mode QHD offre une résolution de 2 400 × 1 800 × 1 800 dpi selon les spécifications de 3D Systems.

        Cette flexibilité permet d’adapter le processus au modèle à produire. Une pièce très détaillée peut nécessiter une priorité différente d’une production composée d’un grand nombre de modèles.

        La meilleure configuration n’est donc pas nécessairement celle qui maximise uniquement la résolution. Il faut choisir le mode qui correspond au niveau de détail, à la géométrie et au volume de production recherchés.

        Un workflow qui évolue avec le design

        La joaillerie est un secteur où la personnalisation occupe une place importante.

        Un modèle peut être modifié pour répondre à la demande d’un client. Une collection peut nécessiter plusieurs tailles ou variantes. Un nouveau design peut être testé avant d’être intégré à une production plus importante.

        Dans ces situations, la fabrication numérique offre une grande flexibilité.

        Le design peut être modifié dans le fichier CAO. Le nouveau fichier peut ensuite être préparé et imprimé.

        Cette possibilité de revenir rapidement du modèle physique au modèle numérique et vice versa permet de réduire la distance entre la conception et la production.

        Le processus de développement devient ainsi plus flexible : un design peut être testé, modifié et reproduit au fur et à mesure que le projet évolue.

        Un exemple concret : le cas de Narsakka

        L’un des meilleurs moyens de comprendre la valeur d’un workflow est de regarder ce qui se passe dans un environnement de production réel.

        Narsakka, une entreprise finlandaise de joaillerie, a intégré une solution d’impression 3D en cire de 3D Systems pour produire des modèles destinés à la fonderie.

        Selon l’étude de cas publiée par 3D Systems, Narsakka peut produire 60 à 100 modèles de cire en seulement quatre heures, ce qui a permis de réduire ses délais de production de plusieurs semaines à quelques jours.

        L’entreprise utilise la ProJet MJP 2500W avec le matériau VisiJet M2 CAST. Le workflow utilise également des supports solubles et fusibles, permettant un retrait des supports par lots et un accès rapide à des modèles prêts pour la fonderie.

        L’étude de cas met également en évidence un autre avantage du workflow numérique : la flexibilité. Narsakka utilise la solution à la fois pour des lots de production importants et pour des productions plus spécialisées de bijoux sur mesure.

        Selon 3D Systems, l’entreprise a également éliminé le besoin de modèles maîtres et de moules en caoutchouc dans son processus, et rapporte un taux de réussite de 100 % pour les pièces produites dans le cadre de l’étude de cas. Ces résultats doivent naturellement être compris dans le contexte spécifique de l’application et du processus de Narsakka, mais ils illustrent concrètement le potentiel d’un workflow numérique intégré.

        Pourquoi une solution MJP plutôt qu’une autre technologie?

        Toutes les technologies d’impression 3D ne répondent pas aux mêmes besoins.

        Pour la fabrication de modèles de joaillerie, plusieurs éléments doivent être considérés simultanément :

        • la précision;

        • la capacité à reproduire les détails fins;

        • la qualité de surface;

        • le matériau utilisé;

        • la compatibilité avec le processus de fonderie;

        • la vitesse de production;

        • le niveau de post-traitement nécessaire.

        C’est ici que l’approche de 3D Systems devient intéressante. La solution ne se limite pas à une imprimante.

        Elle combine une technologie MJP conçue pour les modèles de joaillerie, des matériaux de cire compatibles avec la fonderie et un environnement logiciel permettant de préparer les fichiers pour la fabrication.

        Pour un atelier, cette intégration permet donc d’évaluer la solution dans son ensemble plutôt que de comparer uniquement la résolution ou la vitesse d’une machine.

        De la conception numérique à la pièce finale

        La fabrication additive ne change pas la créativité qui se trouve au cœur de la joaillerie.

        Elle change plutôt la manière dont certains designs peuvent être transformés en modèles physiques.

        Un modèle complexe peut être préparé numériquement. Une personnalisation peut être intégrée au fichier CAO. Plusieurs variantes peuvent être produites. Un modèle en cire peut ensuite être intégré au processus de fonderie.

        Pour les professionnels de la joaillerie à Montréal et partout au Québec, l’impression 3D MJP offre donc une possibilité d’intégrer davantage la fabrication numérique au workflow existant.

        La question n’est pas simplement de savoir si une imprimante 3D peut produire un modèle de cire.

        La vraie question est plutôt :

        Que pourriez-vous produire si votre design numérique pouvait devenir un modèle de fonderie précis, répétable et directement intégré à votre processus de production?

        Avec ses solutions MJP, ses matériaux de cire VisiJet et le logiciel 3D Sprint, 3D Systems propose une approche intégrée pour rapprocher la conception numérique de la fabrication de bijoux.

        Du fichier CAO à la cire. De la cire au métal. Et d’une idée numérique à une pièce réelle.


        Lilian Beatrix

        Spécialiste en fabrication additive

        X_green_halo

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          Comment la fabrication additive avec Markforged a permis d’éviter le remplacement coûteux d’une glacière

          BLOG

          Comment la fabrication additive avec Markforged a permis d’éviter le remplacement coûteux d’une glacière

          [techtips_featured_image_shortcode]

          Est-ce que ça sent déjà le BBQ?

          L’été dernier, je suis allé dans un magasin pour acheter une glacière. J’en ai trouvé une à un prix imbattable, mais il lui manquait deux tiges de retenue de la poignée.

          J’ai alors eu une idée.

          Pourquoi ne pas les concevoir et les imprimer en 3D?

          Je suis donc reparti avec la glacière, un grand sourire aux lèvres et la certitude de pouvoir trouver une solution à temps pour le BBQ.

          BBQ Solidxperts
          BBQ Solidxperts x Markforged tenu chez Solidxperts le 10 juillet 2025

          Défi: Une glacière avec des pièces manquantes

          Un BBQ était prévu quelques jours plus tard. J’avais l’intention d’acheter une glacière afin de garder les boissons au frais pendant la soirée, mais mon budget était limité.

          Je suis alors tombé sur une glacière neuve de 45,4 L offerte à la modique somme de 15 $. Le seul problème : il lui manquait les deux tiges permettant de fixer la poignée d’un côté. Malgré mes recherches dans le magasin, je n’ai trouvé aucune pièce de remplacement pouvant accompagner cet achat.

          Sans ces tiges, la glacière demeurait utilisable, mais son déplacement aurait été beaucoup moins pratique puisque la poignée n’aurait pas été pleinement fonctionnelle. Une glacière neuve équivalente aurait coûté environ 50 $ avant taxes. Commander les pièces manquantes représentait également une option, mais ce n’était pas nécessairement la plus avantageuse en raison des coûts potentiels de livraison et des délais d’approvisionnement.

          Avec un BBQ qui approchait rapidement, il fallait trouver une solution efficace et rapide.

          Évaluation des options

          Analysons brièvement les différentes possibilités :

          • Acheter une nouvelle glacière : La solution la plus simple, mais aussi la plus coûteuse, à moins de profiter d’un rabais important.

          • Commander les pièces manquantes : Une solution envisageable, mais dont le coût total pourrait rapidement augmenter en raison du prix des pièces, des frais de livraison et du délai d’attente.

          • Fabriquer les pièces à l’interne : Une solution idéale pour une entreprise qui possède une imprimante 3D et l’expertise nécessaire pour concevoir rapidement les pièces.

          Compte tenu du délai, des coûts très faibles et du peu d’effort requis pour modéliser et imprimer les pièces, j’ai choisi la fabrication additive.

          Les imprimantes Markforged permettent de produire des pièces robustes à partir de matériaux comme l’onyx, le nylon, la fibre de carbone, la fibre de verre, de même que le métal et même plus. Elles constituent donc une excellente solution pour ce type de défi.

          Conception et impression des tiges

          Je suis allé voir mon collègue Charles-Olivier Provost avec ma glacière et, en moins de deux heures, le problème était réglé.

          La démarche était simple. Il a retiré l’une des tiges du côté fonctionnel de la poignée afin d’en mesurer les dimensions à l’aide d’un pied à coulisse : diamètre, longueur et autres caractéristiques essentielles. À partir de ces mesures, il a reproduit la pièce dans SOLIDWORKS. La modélisation n’a pris que quelques minutes.

          Une fois le modèle terminé, il l’a exporté vers le logiciel Eiger de Markforged afin de préparer l’impression.

          Pièce dans Eiger
          Pièce modélisée puis importée dans Eiger de Markforged.

          Quelques minutes plus tard, l’impression était lancée sur une imprimante Markforged X7 en utilisant un matériau d’onyx. Un peu plus d’une heure a suffi pour produire les deux pièces nécessaires.

          Impression Markforged
          Lancement de l’impression des pièces sur l’imprimante 3D Markforged X7.

          Résultats obtenus

          Une fois les deux pièces imprimées, elles ont été installées dans leurs logements respectifs. Quelques tests ont ensuite confirmé que la poignée fonctionnait parfaitement, comme si la glacière était neuve.

          C’est alors que mon collègue m’a annoncé : « Ta glacière est prête. »

          Le moment tant attendu.

          Pour moi, c’était la satisfaction d’avoir réalisé un excellent achat tout en respectant mon budget et l’échéance du BBQ. Pour Charles-Olivier, c’était le plaisir d’avoir résolu un problème concret grâce à quelques mesures précises, au logiciel SOLIDWORKS et à son arme secrète : une imprimante 3D Markforged.

          Les économies réalisées étaient considérables. La paire de pièces a coûté environ 1,50 $ à produire, comparativement au coût potentiel de pièces de remplacement accompagnées de frais de livraison, ou encore à l’achat d’une nouvelle glacière.

          Pièce finale
          Glacière réparée grâce à une tige imprimée en 3D (pièce noire).

          Comment l’impression 3D réduit les coûts et les délais

          Dans un contexte industriel, les pièces concernées peuvent représenter des équipements valant des milliers, voire des dizaines de milliers de dollars.

          L’impression 3D se distingue par sa flexibilité et sa rapidité de fabrication. Lorsque la disponibilité d’une pièce de remplacement devient un enjeu et qu’une solution doit être obtenue rapidement, la fabrication additive démontre toute sa valeur.

          Prolonger la durée de vie des produits permet non seulement de réduire les coûts, mais aussi de contribuer à des pratiques plus durables et responsables.

          Pour en savoir plus sur la fabrication additive et les solutions Markforged offertes par Solidxperts, consultez : Solutions d’impression 3D – Solidxperts


          Chung

          Chung Ping Lu, ing.

          Représentant technique sénior

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            Guide de démarrage de l’IA dans SOLIDWORKS

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            Guide de démarrage de l’IA dans SOLIDWORKS 2026

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            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 Compagnions virtuels

            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.

            Besoin d’aide ? Consultez notre guide de démarrage : Démarrer la plateforme 3DEXPERIENCE

            Étape 4 : Installer le 3DEXPERIENCE Launcher

            Avant d’installer les applications, vous devez installer le 3DEXPERIENCE Launcher.

            Étapes

            • Connectez-vous à la plateforme 3DEXPERIENCE
            • Accédez au Compass (menu en haut à gauche)
            • Descendez jusqu’à « My Apps » et trouvez Design with SOLIDWORKS
            • Sélectionnez l’application pour lancer l’installation
            • Cliquez sur « Install Launcher » lorsque demandé
            • Exécutez l’installateur

            Ce composant permet de connecter votre navigateur aux applications de bureau.

            Étape 5 : Installer « Design with SOLIDWORKS »

            C’est l’étape la plus importante.

            Le connecteur Design with SOLIDWORKS relie votre environnement SOLIDWORKS à la plateforme et active les fonctionnalités liées à l’IA.

            Étapes d’installation:

            • Dans la plateforme, recherchez Design with SOLIDWORKS
            • Cliquez sur Installer
            • Acceptez les paramètres par défaut (recommandé)
            • Complétez l’installation
            • Redémarrez votre ordinateur si nécessaire

            Une fois installé, votre environnement est connecté à la plateforme.

            Des difficultés ? Consultez notre guide : Connexion de SOLIDWORKS Desktop à la plateforme 3DEXPERIENCE

            Étape 6 : Lancer SOLIDWORKS depuis la plateforme

            Cette étape est souvent oubliée, mais elle est essentielle.

            Premier lancement

            • Accédez à la plateforme
            • Cliquez sur « Open » dans Design with SOLIDWORKS
            • Lancez SOLIDWORKS depuis le navigateur

            Pourquoi c’est important

            Ce processus :

            • Authentifie votre session
            • Active le connecteur
            • Initialise les services cloud

            Si vous lancez SOLIDWORKS directement depuis votre bureau, la connexion pourrait ne pas être correctement établie.

            Étape 7 : Vérifier l’add-in 3DEXPERIENCE

            Une fois SOLIDWORKS ouvert, assurez-vous que tout fonctionne correctement.

            Vérifications:

            • Un onglet 3DEXPERIENCE apparaît dans le panneau des tâches
            • L’add-in est activé dans :
              Outils > Modules complémentaires

            Si ce n’est pas le cas :

            • Activez-le manuellement
            • Redémarrez SOLIDWORKS si nécessaire

            Votre système est maintenant entièrement connecté.

            Étape 8 : Accéder à l’onglet Compagnons Virtuels

            On entre maintenant dans le vif du sujet.

            Une fois tout configuré, vous pouvez accéder à Compagnons Virtuels, où SOLIDWORKS propose de nouveaux outils basés sur l’IA.

            Où le trouver:

            • Dans SOLIDWORKS (panneau des tâches)
            • Recherchez l’onglet Compagnons Virtuels

            Virtual Companions Tab

            Ce que vous y trouverez:

            • Des fonctionnalités expérimentales
            • Des outils en accès anticipé
            • Des améliorations de workflow basées sur l’IA

            Ces fonctionnalités évoluent rapidement, attendez-vous donc à des changements fréquents.

            Étape 9 : Commencer à utiliser les fonctionnalités d’IA

            Une fois dans Virtual Companions, cliquez sur l’icône représentant une potion en haut à droite pour découvrir les fonctionnalités d’IA de SOLIDWORKS :

            Virtual Companions

            Exemples de premiers cas d’utilisation

            Cliquez sur les différentes catégories pour découvrir des exemples de consignes que vous pouvez utiliser pour commencer.

            AI Companion First Case

            Étape 10 : Bonnes pratiques pour démarrer

            C’est souvent ici que les équipes réussissent… ou rencontrent des difficultés.

            ✔ Commencez petit

            Ne transformez pas tout votre processus d’un coup.

            ✔ Ciblez des problèmes concrets

            Identifiez :

            • Les tâches répétitives
            • Les goulots d’étranglement
            • Les processus manuels

            ✔ Validez les résultats

            Les suggestions de l’IA nécessitent toujours une validation technique.

            ✔ Formez progressivement vos équipes

            L’adoption fonctionne mieux par étapes.

            Conclusion : L’avenir de l’IA dans SOLIDWORKS

            L’IA dans SOLIDWORKS évolue rapidement, mais la direction est claire :

            • Plus d’automatisation des tâches à faible valeur
            • Une meilleure aide à la décision
            • Une intégration plus poussée avec la simulation et les données

            Et surtout :

            SOLIDWORKS n’est pas remplacé, il est amélioré.

            Pour la plupart des équipes, la vraie opportunité n’est pas d’aller trop vite, mais simplement de commencer.

            Pour en savoir plus sur l’IA dans SOLIDWORKS, contactez-nous via notre site Web : SOLIDWORKS AI : Transformez votre conception grâce à l’intelligence artificielle


            Michael Habrich

            Spécialiste 3DEXPERIENCE

            X_green_halo

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              L’IA ne vous remplacera pas. Quelqu’un qui la maîtrise, oui.

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              L’IA ne vous remplacera pas. Quelqu’un qui la maîtrise, oui.

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              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.

              Le plus simple reste encore d’en discuter.


              Max Laramée

              Max Laramée

              Directeur marketing

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                L’impression 3D au service des enfants

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                L’impression 3D au service des enfants

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                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.

                L'impression 3D au service des enfants

                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 :

                Impression 3D de supports à snowboard

                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.

                Support à snowboard en impression 3D

                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:

                Imprimante 3D utilisée pour imprimer les supports

                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 :

                Crochets à snowboard finaux

                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.


                Lilian

                Lilian Beatrix

                Spécialiste en fabrication additive

                X_green_halo

                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 :

                  Connexion de SOLIDWORKS Desktop à la plateforme 3DEXPERIENCE

                  BLOG

                  Connexion de SOLIDWORKS Desktop à la plateforme 3DEXPERIENCE

                  [techtips_featured_image_shortcode]

                  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.

                  Installing Design with SOLIDWORKS

                  Pendant l’installation, vous devrez choisir :

                  • Installer tous les rôles attribués, ou
                  • Installer uniquement les rôles nécessaires au connecteur Design with SOLIDWORKS

                  Installing 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.

                  The cache is stored in C:\3DEXPERIENCE

                  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.

                  Enabling the 3DEXPERIENCE Add-In in SOLIDWORKS

                  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

                  Launching SOLIDWORKS with the Connector

                  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.

                  Saving Files to the 3DEXPERIENCE Platform

                  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.

                  Saving Files to the 3DEXPERIENCE Platform

                  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.

                  Vous souhaitez aller plus loin ?

                  • Consultez d’autres articles et tutoriels
                  • Échangez avec d’autres utilisateurs et experts
                  • Ou contactez-nous. Nous serons ravis de vous aider à tirer le meilleur parti de vos outils

                  Michael Habrich

                  Spécialiste 3DEXPERIENCE

                  X_green_halo

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                    7 mythes sur l’IA : Démystifier les biais et les limites technologiques

                    BLOG

                    7 mythes sur l’IA : Démystifier les biais et les limites technologiques

                    [techtips_featured_image_shortcode]

                    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 :

                    1. 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.

                    1. 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.

                    1. 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.

                    1. 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.


                    Benoit Bilodeau

                    Architecte de solutions Senior

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