Ingénierie avancée et technologies émergentes
L’ingénierie avancée désigne l’application de technologies, de méthodologies et de disciplines techniques sophistiquées pour résoudre des défis complexes.
La définition varie selon les secteurs, mais l’ingénierie avancée combine souvent :
- l’ingénierie mécanique ;
- l’électronique ;
- le logiciel ;
- l’ingénierie système ;
- la simulation ;
- l’automatisation ;
- l’analyse de données ;
- la fabrication avancée ;
- les technologies émergentes.
L’ingénierie avancée se caractérise souvent par des exigences de performance élevées, une complexité technique importante et la nécessité de gérer efficacement l’incertitude.
L’ingénierie système est une approche structurée du développement de produits et de technologies complexes, qui considère le système complet plutôt que les composants individuels de manière isolée.
Les produits modernes relèvent rarement d’une seule discipline.
Ils impliquent souvent des interactions entre :
- des systèmes mécaniques ;
- l’électronique ;
- le logiciel ;
- les utilisateurs ;
- les procédés de fabrication ;
- les environnements d’utilisation.
L’ingénierie système se concentre sur :
- les exigences ;
- les interfaces ;
- l’intégration ;
- la performance ;
- la fiabilité ;
- les considérations liées au cycle de vie.
De nombreuses défaillances d’ingénierie ne proviennent pas de composants individuellement défectueux, mais d’interactions entre composants qui n’ont pas été pleinement comprises.
Les produits ne fonctionnent pas de manière isolée.
Une décision de conception prise dans un domaine a souvent des répercussions sur beaucoup d’autres.
Par exemple :
- réduire le poids peut affecter la durabilité ;
- augmenter la performance peut accroître le coût ;
- changer de matériaux peut affecter la fabrication ;
- ajouter des fonctionnalités peut augmenter la complexité logicielle.
La pensée systémique aide les équipes à comprendre ces interactions et à prendre de meilleures décisions.
Plus un produit devient complexe, plus une perspective au niveau système tend à être précieuse.
Le risque technique désigne l’incertitude quant à la capacité d’une technologie, d’un produit ou d’une solution d’ingénierie à fonctionner comme prévu.
Il peut s’agir, par exemple, d’incertitudes liées à :
- la performance ;
- la fiabilité ;
- la fabricabilité ;
- l’intégration ;
- la capacité de mise à l’échelle ;
- la conformité réglementaire.
Tout programme de développement comporte un risque technique. L’important est d’identifier les incertitudes les plus importantes ou les plus susceptibles d’avoir un impact, puis de les traiter de manière structurée et fondée sur des preuves.
Le risque technique est généralement réduit par l’apprentissage et la production de preuves.
Les approches courantes incluent :
- les études de faisabilité ;
- la modélisation ;
- la simulation ;
- le développement de preuves de concept ;
- le prototypage ;
- les essais ;
- la validation ;
- le développement par étapes.
Les programmes les plus efficaces se concentrent d’abord sur les hypothèses les plus susceptibles de déterminer la réussite ou l’échec, ce qui permet d’éviter d’investir fortement avant que les incertitudes critiques aient été traitées.
Le niveau de maturité technologique, ou Technology Readiness Level (TRL), est un cadre utilisé pour décrire la maturité d’une technologie.
Initialement développé par la NASA, ce cadre est aujourd’hui largement utilisé par des organisations telles qu’Innovate UK, UK Research and Innovation (UKRI), la Commission européenne et de nombreuses organisations industrielles pour évaluer à quel point une technologie est proche d’un déploiement réel.
Le cadre comprend neuf niveaux, allant de la recherche scientifique fondamentale à des systèmes opérationnels éprouvés.
TRL 1 - Principes de base observés
La recherche scientifique commence et les principes fondamentaux sont identifiés.
TRL 2 - Concept technologique formulé
Des applications et concepts potentiels sont proposés.
TRL 3 - Preuve de concept expérimentale
Des études et expériences initiales démontrent la faisabilité technique.
TRL 4 - Technologie validée en laboratoire
Les composants ou systèmes sont testés dans un environnement de laboratoire.
TRL 5 - Technologie validée dans un environnement pertinent
La technologie est testée dans des conditions plus proches de l’utilisation réelle.
TRL 6 - Technologie démontrée dans un environnement pertinent
Un prototype ou système représentatif est démontré dans des conditions pertinentes.
TRL 7 - Prototype démontré en environnement opérationnel
La technologie est démontrée dans un environnement opérationnel réel ou proche du réel.
TRL 8 - Système complet et qualifié
La technologie est achevée, testée et qualifiée pour l’utilisation prévue.
TRL 9 - Système réel éprouvé en exploitation
La technologie a été utilisée avec succès dans des conditions opérationnelles réelles.
Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un produit, d’un système ou d’un processus physique.
Les jumeaux numériques peuvent être utilisés pour :
- analyser la performance ;
- prédire le comportement ;
- optimiser le fonctionnement ;
- soutenir la maintenance ;
- évaluer des changements de conception.
Selon l’application, un jumeau numérique peut aller d’un modèle relativement simple à une simulation en temps réel très sophistiquée, connectée à des données opérationnelles.
Les jumeaux numériques peuvent apporter des informations précieuses tout au long du cycle de vie d’un produit.
La simulation consiste à utiliser des modèles mathématiques et des outils informatiques pour prédire le comportement probable de produits, composants et systèmes avant leur fabrication.
Elle permet aux ingénieurs d’évaluer des options de conception, d’identifier des problèmes potentiels et de prendre des décisions éclairées plus tôt dans le processus de développement.
Selon l’application, la simulation peut servir à évaluer :
- la résistance structurelle et la durabilité ;
- les vibrations et le comportement dynamique ;
- la performance thermique et le transfert de chaleur ;
- l’écoulement des fluides et l’aérodynamique ;
- les pertes de pression et la répartition des flux ;
- le comportement des systèmes de contrôle ;
- la performance et les interactions au niveau système.
La simulation est particulièrement utile lors des premières phases de développement, car les modifications de conception sont généralement plus faciles et moins coûteuses à ce stade.
Non.
La simulation est un outil d’ingénierie extrêmement puissant, mais tous les modèles reposent sur des hypothèses et des simplifications. Les essais physiques restent essentiels pour produire des preuves issues du monde réel.
Les programmes de développement les plus solides combinent généralement simulation et essais. La simulation permet d’orienter efficacement les décisions de développement, tandis que les essais confirment les performances réelles. Ensemble, ils apportent davantage de confiance que l’une ou l’autre approche utilisée seule.
L’analyse par éléments finis, ou Finite Element Analysis (FEA), est une technique de simulation utilisée pour prédire le comportement de composants et de structures
sous charge.
La FEA peut être utilisée pour évaluer :
- les contraintes ;
- les déformations ;
- la déformée ;
- la fatigue ;
- les vibrations ;
- les effets thermiques.
Elle permet aux ingénieurs d’évaluer les conceptions avant la fabrication de composants physiques et, lorsqu’elle est utilisée correctement, la FEA peut contribuer de manière importante à améliorer les performances, réduire les risques et accélérer le développement.
La mécanique des fluides numérique, ou Computational Fluid Dynamics (CFD), est une technique de simulation utilisée pour analyser le comportement de fluides tels que l’air, l’eau et les gaz.
La CFD peut être utilisée pour étudier :
- l’aérodynamique ;
- la performance de refroidissement ;
- la ventilation ;
- le comportement des écoulements ;
- la distribution de pression ;
- la gestion thermique.
La CFD peut fournir des informations précieuses qui nécessiteraient autrement de nombreux essais physiques.
L’une des leçons les plus précieuses de la Formule 1 est que la vitesse vient du processus, pas de la panique.
Les équipes de Formule 1 opèrent dans des environnements très compétitifs où les contraintes de temps, de budget et de performance laissent peu de place aux efforts inutiles. Elles se concentrent donc sur :
- la définition claire des exigences ;
- l’identification des risques les plus importants ;
- la production rapide de preuves ;
- la mise à l’épreuve précoce des hypothèses ;
- la prise de décision fondée sur les données ;
- l’intégration efficace de plusieurs disciplines ;
- l’amélioration continue de la performance.
Contrairement à une perception répandue, la Formule 1 ne réussit pas parce que les ingénieurs travaillent constamment dans un état de crise permanent. Elle réussit parce que le développement est très structuré, que les cycles d’apprentissage sont rapides et que les décisions sont guidées par des preuves.
Pas du tout.
Bien que la Formule 1 évolue dans un environnement particulier, bon nombre de ses principes d’ingénierie sous-jacents sont largement applicables.
Ils incluent :
- la pensée systémique ;
- l’itération rapide ;
- la prise de décision fondée sur les données ;
- l’optimisation de la performance ;
- la gestion des risques ;
- l’intégration interdisciplinaire.
La valeur ne réside pas dans l’application directe de solutions issues de la Formule 1, mais dans l’application appropriée de l’état d’esprit et des méthodologies à des défis différents.
Le risque d’innovation désigne l’incertitude associée à la création de quelque chose de nouveau.
Contrairement aux projets d’ingénierie conventionnels, les programmes d’innovation comportent souvent des inconnues liées :
- à la technologie ;
- aux marchés ;
- aux utilisateurs ;
- à la fabrication ;
- à la réglementation.
Le risque d’innovation ne peut pas être entièrement supprimé.
Les programmes d’innovation réussis cherchent plutôt à réduire progressivement l’incertitude par la preuve et l’expérimentation.
L’innovation est souvent accélérée en améliorant l’apprentissage plutôt qu’en augmentant simplement l’activité.
Les approches peuvent inclure :
- des études de faisabilité précoces ;
- le prototypage rapide ;
- des essais ciblés ;
- la collaboration interdisciplinaire ;
- l’expérimentation structurée ;
- des cadres clairs de prise de décision.
L’objectif est d’identifier plus rapidement les voies prometteuses tout en évitant les investissements inutiles dans celles qui ne le sont pas.
L’optimisation en ingénierie est le processus qui consiste à améliorer une conception afin d’obtenir de meilleurs résultats par rapport à des objectifs définis.
L’optimisation peut viser :
- la performance ;
- le poids ;
- l’efficacité ;
- le coût ;
- la durabilité ;
- la fabricabilité ;
- la fiabilité.
Les décisions d’ingénierie impliquent fréquemment des compromis, c’est pourquoi l’optimisation nécessite d’équilibrer plusieurs facteurs concurrents plutôt que de maximiser un seul paramètre.
L’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée pour soutenir les activités d’ingénierie.
Ses applications peuvent inclure :
- l’analyse prédictive ;
- l’optimisation ;
- la détection d’anomalies ;
- l’automatisation ;
- l’interprétation des données ;
- l’aide à la décision.
Cependant, l’IA ne remplace pas le jugement d’ingénierie.
Une ingénierie réussie dépend toujours de la compréhension des exigences, des hypothèses, des contraintes et des conditions réelles d’utilisation. L’IA est généralement plus efficace lorsqu’elle augmente l’expertise humaine plutôt que lorsqu’elle cherche à la remplacer.
Non.
L’IA transforme la manière dont le travail d’ingénierie est réalisé, mais l’ingénierie reste fondamentalement liée à la résolution de problèmes réels sous contraintes réelles.
Les produits réussis nécessitent :
- du jugement ;
- l’analyse des compromis ;
- la pensée systémique ;
- la gestion des parties prenantes ;
- de la créativité ;
- l’évaluation des risques.
Ces activités vont au-delà de la simple génération de livrables techniques. Entre de mauvaises mains, l’IA peut donc devenir problématique : un château de cartes susceptible de s’effondrer au moindre souffle que l’utilisateur de l’IA n’aura probablement ni anticipé ni compris.
L’IA deviendra très probablement un outil de plus en plus important en ingénierie, mais l’expertise humaine reste essentielle.
L’automatisation consiste à utiliser la technologie pour réaliser des tâches avec une intervention humaine réduite.
L’automatisation peut s’appliquer à :
- la fabrication ;
- les essais ;
- l’inspection ;
- la surveillance ;
- le traitement des données ;
- les flux de travail opérationnels.
Une automatisation efficace améliore la cohérence, l’efficacité et la capacité de mise à l’échelle tout en réduisant les tâches manuelles répétitives.
Les meilleures solutions d’automatisation sont conçues autour de véritables besoins opérationnels, et non autour de la technologie pour elle-même.
Une technologie autonome désigne un système capable d’accomplir des tâches avec un contrôle humain direct limité ou absent.
Les exemples incluent :
- les véhicules autonomes ;
- les systèmes robotiques ;
- les plateformes d’inspection automatisées ;
- les systèmes de surveillance intelligents.
Les systèmes autonomes combinent généralement :
- la détection ;
- le traitement ;
- la prise de décision ;
- le contrôle.
Le développement de systèmes autonomes exige une attention particulière à la fiabilité, à la sécurité et au risque opérationnel.
La donnée d’ingénierie fournit des preuves sur le comportement des produits, systèmes et processus.
Les données peuvent être générées par :
- les essais ;
- l’exploitation ;
- la surveillance ;
- les simulations ;
- les expériences.
De bonnes données permettent aux organisations de :
- prendre de meilleures décisions ;
- identifier les problèmes ;
- améliorer la performance ;
- réduire l’incertitude ;
- soutenir l’innovation.
Cependant, les données ne deviennent précieuses que lorsqu’elles sont interprétées et appliquées efficacement.
L’ingénierie fondée sur les modèles utilise des modèles numériques structurés pour soutenir les activités d’ingénierie tout au long du développement.
Les modèles peuvent représenter :
- les exigences ;
- les architectures ;
- les systèmes ;
- les comportements ;
- les interfaces.
Les approches fondées sur les modèles peuvent améliorer la communication, la cohérence et la traçabilité, en particulier dans les projets complexes impliquant plusieurs disciplines d’ingénierie.
L’ingénierie durable vise à fournir des solutions techniques tout en tenant compte des impacts environnementaux, économiques et sociaux.
Les considérations peuvent inclure :
- la consommation d’énergie ;
- le choix des matériaux ;
- la réduction des déchets ;
- les impacts sur le cycle de vie ;
- la maintenabilité ;
- l’efficacité des ressources.
La durabilité devient de plus en plus une exigence centrale de l’ingénierie plutôt qu’une considération secondaire.
L’innovation portée par l’ingénierie vise à résoudre des problèmes significatifs grâce à l’application disciplinée de l’expertise technique.
Plutôt que de rechercher la nouveauté pour elle-même, l’innovation portée par l’ingénierie cherche à créer des solutions pratiques qui peuvent être développées, déployées et mises à l’échelle avec succès.
Elle combine :
- la créativité ;
- la rigueur technique ;
- la prise de décision fondée sur des preuves ;
- la conscience commerciale.
Cet équilibre est souvent ce qui transforme des idées prometteuses en produits et technologies réussis.
Notre équipe combine une expérience d’ingénierie multidisciplinaire issue de l’ingénierie avancée, de la Formule 1, des technologies propres, des systèmes spatiaux et marins, des produits numériques, des carburants du futur, de la capture du carbone, du sport et de l’exploration, ainsi que des programmes de processus métier. Cette diversité nous permet de travailler efficacement sur des projets situés à l’intersection de plusieurs disciplines et impliquant une incertitude technique importante.
Ce qui distingue notre approche est l’accent mis sur la réduction de l’incertitude par la preuve. Plutôt que d’essayer de prédire tous les résultats dès le départ, nous identifions les risques techniques les plus importants et développons des programmes structurés pour les traiter par l’analyse, le prototypage, les essais et la validation.
Nous sommes aussi à l’aise pour soutenir des études de faisabilité précoces, développer des prototypes fonctionnels, concevoir des systèmes complets et préparer des technologies au déploiement commercial.
Oui.
Beaucoup de nos projets commencent bien avant qu’un produit, un plan de fabrication ou une solution commerciale n’existe. Nous accompagnons fréquemment des organisations qui explorent de nouvelles technologies, étudient la faisabilité ou cherchent à faire progresser des innovations vers le déploiement.
Selon le programme, nous pouvons soutenir :
- les études de faisabilité ;
- le développement de concepts ;
- l’architecture système ;
- la modélisation et la simulation ;
- le développement de prototypes ;
- la conception de bancs d’essai ;
- les essais et la validation ;
- la maturation technologique ;
- les programmes de R&D financés par des subventions ;
- la préparation au déploiement commercial.
Notre expérience couvre un large éventail de niveaux de maturité technologique, des concepts amont aux systèmes validés et aux produits opérationnels.
Nous sommes particulièrement efficaces lorsque les projets impliquent une forte incertitude, plusieurs disciplines d’ingénierie ou des défis techniques nouveaux. Dans ces situations, l’objectif n’est souvent pas de prouver immédiatement qu’une technologie fonctionnera, mais d’identifier les questions critiques, de produire efficacement des preuves et de créer une trajectoire claire vers l’étape suivante du développement.