Simulation numérique et apprentissage machine - Apports de l’intelligence artificielle aux modélisations

La simulation numérique s’est largement diffusée dans l’industrie dans les deux décennies passées et son usage concerne de nombreuses applications en sciences de l’ingénieur (mécanique, thermique, acoustique, hydrodynamique, etc.). Elle bénéficie d’innovations constantes issues de recherches académiques dans des domaines variés (modélisation physique, mathématiques appliquées, informatique et algorithmique, etc.) : les simulations peuvent rendre compte de phénomènes physiques de plus en plus complexes (comme des couplages multiphysiques, des comportements non linéaires, etc.) avec précision et efficacité croissantes. Les calculs contribuent à optimiser la conception de nombreux produits et à en améliorer les performances de fiabilité et de durabilité. Les simulations numériques rencontrent cependant diverses limitations qui brident dans certains cas leurs usages, en particulier en matière de robustesse, de besoins en ressources computationnelles (calcul, stockage, etc.) et de consommation d’énergie.

Aux côtés de la simulation numérique se développent des techniques d’apprentissage automatique dont les capacités prédictives deviennent très intéressantes : fondés sur la disponibilité croissante de données (issues de résultats d’essais, de mesures, de capteurs, de calculs, etc.), les algorithmes de machine learning permettent d’élaborer des modèles numériques complétant les modèles utilisés pour la simulation de la physique.

Cet article, qui s’adresse principalement à de jeunes ingénieurs et chercheurs en simulation numérique, propose un état de l’art succinct sur le couplage entre les techniques de simulation numérique et d’apprentissage machine, qui devient l’une des voies les plus intéressantes pour dépasser certaines limitations actuelles des calculs et faire évoluer la simulation numérique.

Le lecteur trouvera ces références dans la rubrique « Pour en savoir plus » associée à cet article. Une bibliographie supplémentaire et des liens vers des sites internet lui proposent des ressources utiles afin d’approfondir ses connaissances sur le sujet.