Vous est-il déjà arrivé qu'un outil d'IA générative vous fournisse une réponse claire et assurée à une question d'ingénierie, pour vous rendre compte quelques secondes plus tard que la géométrie du support proposé se déformerait sous la moitié de sa charge nominale ? Si c'est le cas, vous n'êtes pas seul. intelartificielle générique basée sur le texte excelle dans la génération de textes fluides et de code convaincant, mais elle ne comprend pas les contraintes de cisaillement, les turbulences des fluides ni les champs électromagnétiques.

Ce fossé fondamental – où la plausibilité superficielle rencontre la réalité physique brute – est précisément le lieu où réside le risque lié à l'ingénierie des produits. Dassault Systèmes s'attaque directement à ce défi avec l'annonce de SIMULIA R2027x sur la 3DEXPERIENCE . En intégrant une IA industrielle ancrée dans la physique, la plateforme ancre les modèles d'apprentissage automatique directement dans des solveurs de simulation éprouvés et validés, au lieu de s'appuyer sur de simples modèles de langage.

Si vous êtes prêt à découvrir comment l'IA évolue d'un assistant de conversation générique à un copilote conscient de la physique pour les concepteurs mécaniques et les spécialistes de la simulation, entrons dans les détails.

Qu’est-ce que l’IA industrielle fondée sur la physique ?

Lors de l'évaluation des outils d'IA par les équipes d'ingénierie, la vitesse est généralement le critère principal. Cependant, comme le soulignent Michelle Ash, PDG SIMULIA , et Christian Whiting, vice-président R&D, une vitesse sans précision physique vérifiée engendre des problèmes à long terme. L'intégration d'un assistant IA dans un flux de travail devient rapidement un prérequis ; le véritable avantage concurrentiel appartiendra aux équipes utilisant une IA qui respecte intrinsèquement les lois de la physique.

L'IA industrielle fondée sur la physique s'appuie sur des modèles du monde industriel construits directement à partir SIMULIA. Au lieu de prédire le prochain jeton dans un flux de texte, ces modèles sont entraînés sur des ensembles de données de simulation multiphysiques validés, couvrant l'analyse par éléments finis (FEA), la dynamique des fluides numérique (CFD) et la dynamique multicorps.

Dassault Systèmes met en avant trois piliers fondamentaux pour ce cadre d'IA industrielle :

• Physique fondée sur la science : s'appuyant sur des décennies d'algorithmes d'éléments finis et de solveurs de dynamique des fluides vérifiés, garantissant que les résultats satisfont aux lois de conservation de l'énergie, de la quantité de mouvement et de la masse.
• Contexte lié à l'industrie : Formation aux flux de travail d'ingénierie réels, compréhension de paramètres spécialisés tels que la densité du maillage, les conditions aux limites et les non-linéarités des matériaux.
• Sécurité d'entreprise : Déployée sur le cloud souverain 3DEXPERIENCE , protégeant les modèles CAO propriétaires, la propriété intellectuelle et l'historique des simulations.

Découvrez LEO : le compagnon virtuel actif pour les ingénieurs

L'un des points forts de l' annonce SIMULIA R2027x est LEO , un compagnon virtuel IA agentique fonctionnant nativement au sein de l' environnement 3DEXPERIENCE [1] . Contrairement aux chatbots de base qui se contentent de répondre à des requêtes d'assistance statiques, LEO est un agent actif capable d'effectuer des tâches opérationnelles complexes.

Grâce à des instructions en langage naturel, les ingénieurs peuvent paramétrer LEO pour configurer des études de simulation, définir les conditions aux limites, lancer des simulations et filtrer les contours de contrainte après traitement. LEO exécute ces commandes à l'aide du moteur de calcul SIMULIA sous-jacent , garantissant ainsi la validation scientifique de chaque résultat d'analyse.

Comment LEO transforme les flux de travail quotidiens des ingénieurs

Pour les analystes de simulation, les tâches de prétraitement courantes — telles que le nettoyage de la géométrie, la génération du maillage et la définition des contacts — absorbent souvent la majeure partie du temps d'un projet. LEO automatise ces tâches répétitives, permettant ainsi aux spécialistes de consacrer plus de temps aux études de compromis complexes et à l'optimisation structurelle [1].

Pour les ingénieurs en conception mécanique travaillant sous CATIA, LEO démocratise la simulation. Ils peuvent poser des questions simples comme « Quel est le coefficient de sécurité de ce support sous une charge verticale de 5 kN ? » et recevoir des instructions de simulation guidées, étape par étape, sans quitter leur espace de modélisation.

Prédictions quasi temps réel : jumeau virtuel du comportement physique

Historiquement, les simulations multiphysiques 3D haute fidélité complètes nécessitaient des heures, voire des jours, de calcul haute performance (HP). Ce délai obligeait les équipes de conception à effectuer les vérifications par simulation tardivement dans le processus, transformant l'analyse en une étape de validation plutôt qu'en un élément moteur de la conception initiale.

Le jumeau virtuel du comportement physique dans SIMULIA R2027x modifie complètement cette dynamique. En entraînant des réseaux neuronaux profonds sur des données validées SIMULIA , la plateforme fournit des prédictions 3D quasi temps réel dès les premières étapes de la conceptualisation géométrique [1].

Dans CATIA peuvent observer un retour d'information instantané sur la dissipation thermique, les concentrations de contraintes et les flux d'air. Une fois les meilleures solutions sélectionnées, les ingénieurs effectuent des simulations finales haute fidélité avec SIMULIA afin de confirmer l'intégrité structurelle avant de passer à la fabrication de prototypes physiques.

CAO et simulation unifiées : l’avantage MODSIM

Au cœur de ces capacités d'IA se trouve MODSIM (Modélisation et Simulation Unifiées). Le développement de produits traditionnel sépare la conception CAO et l'analyse CAE en silos déconnectés, nécessitant des conversions de fichiers (telles que les exportations STEP ou IGES), un remaillage manuel et des historiques de révisions incomplets.

MODSIM unifie les données géométriques CAO et les données de simulation CAE au sein d'une structure de données unique sur la plateforme 3DEXPERIENCE . Grâce au modèle objet identique utilisé par CATIA et SIMULIA , les modifications géométriques mettent instantanément à jour le maillage, les cas de charge et les résultats associés. Cette connexion transparente fournit l'ensemble de données fiables nécessaire au fonctionnement des agents d'IA LEO et physique tout au long de leur cycle de vie.

Masters en droit traditionnels contre IA fondée sur la physique

Pour souligner pourquoi les solveurs de vérité terrain sont essentiels pour les logiciels d'ingénierie, examinons comment les modèles de texte génériques se comparent aux outils d'IA basés sur la physique comme SIMULIA R2027x.

Prochains événements principaux et prochaines étapes

Dassault Systèmes présentera des démonstrations en direct de ces innovations lors de deux prochaines conférences plénières [1]:

• Présentation de CATIA R2027x : jeudi 19 novembre 2026 — Axée sur les expériences de CAO génératives, les jumeaux virtuels connectés et l’ intelde commande de l’IA.
• Présentation de SIMULIA R2027x : vendredi 20 novembre 2026 — Avec des démonstrations en direct de LEO, le jumeau virtuel du comportement physique, et des benchmarks de performance du solveur.

Comment votre équipe explore-t-elle actuellement l'IA dans ses processus de conception et de simulation ? Envisagez-vous de confier la configuration routinière des maillages à un assistant virtuel autonome comme LEO ? Partagez vos réflexions dans les commentaires ci-dessous ou abonnez-vous au Champion Xperience pour notre analyse technique approfondie à venir, après les conférences !

Attribution de la source : Annonces originales et interviews de dirigeants tirées du blog sur 3DS SIMULIA

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