L’ingénierie évolue constamment pour répondre aux défis techniques, économiques et environnementaux de notre époque. Certaines méthodes et processus récents, encore méconnus du grand public, transforment pourtant les pratiques professionnelles et ouvrent de nouvelles perspectives pour les industries.
À l’ESILV, les ingénieurs de demain explorent ces sujets au sein des différentes majeures du cursus ingénieur, intégrant ces innovations dans leur formation pour relever les défis technologiques et sociétaux de demain. Chaque majeure de l’ESILV permet aux étudiants de maîtriser les concepts les plus récents, en les connectant à des enjeux technologiques spécifiques et à des applications concrètes.
Ingénierie concourante (Concurrent Engineering)
Une approche collaborative dans laquelle les équipes multidisciplinaires travaillent simultanément sur les différentes étapes d’un projet, réduisant les délais et améliorant la qualité. Ce processus permet de concevoir des produits en intégrant simultanément toutes les disciplines impliquées, réduisant ainsi les délais et les erreurs. Il favorise une collaboration étroite entre équipes pour des résultats plus efficaces et mieux adaptés aux contraintes globales.
- Airbus utilise l’ingénierie concourante pour coordonner les équipes de conception, fabrication et maintenance dès les premières phases de développement de ses avions.
- Toyota applique cette méthode pour réduire les cycles de développement de ses nouveaux modèles tout en améliorant la qualité.
Exemples de Majeures associées :
- Industrie et robotique : Coordination des équipes et optimisation des processus industriels.
- Éco-innovation et conception raisonnée : Approche collaborative pour intégrer des solutions durables dès la phase de conception.
BIM (Building Information Modeling)
Une méthode de gestion numérique des données d’un bâtiment tout au long de son cycle de vie, utilisée principalement dans l’architecture, le génie civil et la construction. Le BIM centralise les données de construction dans une maquette numérique accessible à tous les acteurs du projet. Il optimise la conception, la gestion et la maintenance des bâtiments, en améliorant leur efficacité et leur durabilité.
- Bouygues Construction utilise le BIM pour centraliser les données de ses projets, améliorant ainsi la gestion des chantiers et la maintenance des bâtiments.
- Foster + Partners intègre le BIM pour concevoir des bâtiments écoénergétiques et optimiser les performances sur le long terme.
Exemples de Majeures associées :
- Énergie et villes durables : Gestion des données numériques pour les infrastructures urbaines.
- Industrie durable : Utilisation de modèles numériques pour planifier des constructions respectueuses de l’environnement.
Digital Twin (Jumeau numérique)
Une réplique numérique d’un système physique, utilisée pour surveiller, simuler et optimiser les performances en temps réel. Un jumeau numérique reproduit fidèlement un système physique, permettant d’analyser son fonctionnement en temps réel. Il aide à prévoir les défaillances, optimiser les performances et tester des scénarios sans risque pour le système réel.
- GE Aviation utilise des jumeaux numériques pour surveiller en temps réel les performances des moteurs d’avions et prévoir leur maintenance.
- Siemens développe des jumeaux numériques pour optimiser les performances des lignes de production industrielles.
Exemples de Majeures associées :
- Industrie et robotique : Surveillance et optimisation des systèmes industriels à l’aide de jumeaux numériques.
- Data et intelligence artificielle : Analyse des données en temps réel pour simuler et prédire les performances.
Ingénierie des systèmes basée sur des modèles (MBSE)
Une approche d’ingénierie des systèmes qui utilise des modèles numériques comme source principale d’information, remplaçant ou complétant les documents traditionnels. La MBSE repose sur des modèles numériques comme base principale pour concevoir et valider des systèmes complexes. Elle remplace les approches documentaires traditionnelles et améliore la cohérence des projets.
- Thales s’appuie sur la MBSE pour concevoir et valider des systèmes complexes dans le domaine de la défense et de l’aérospatial.
- Rolls-Royce utilise cette approche pour modéliser les systèmes de propulsion et simuler leur fonctionnement avant la phase de production.
Exemples de Majeures associées :
- Cloud computing & cybersécurité : Gestion sécurisée des modèles complexes dans des environnements collaboratifs.
- Industrie et robotique : Modélisation et simulation des systèmes mécatroniques.
Fabrication additive (Additive Manufacturing)
Communément appelée impression 3D, elle permet de produire des pièces complexes couche par couche, ouvrant de nouvelles perspectives en termes de personnalisation et de réduction des déchets. En construisant des pièces couche par couche, la fabrication additive permet une personnalisation extrême et réduit les déchets. Cette technologie ouvre des possibilités inédites dans des secteurs comme l’aérospatial, la santé et le design industriel.
- General Electric imprime en 3D des pièces complexes pour ses moteurs d’avion, réduisant le poids et les délais de fabrication.
- Adidas utilise la fabrication additive pour produire des semelles personnalisées adaptées à chaque utilisateur.
Exemples de Majeures associées :
- Énergie et villes durables : Évaluation de l’impact des infrastructures et des transports.
- Éco-innovation et conception raisonnée : Conception durable basée sur l’impact environnemental des produits.
Analyse de cycle de vie (ACV)
Une méthode permettant d’évaluer les impacts environnementaux d’un produit ou d’un processus, depuis l’extraction des matières premières jusqu’à sa fin de vie. L’ACV évalue l’impact environnemental d’un produit ou d’un service, de sa production à sa fin de vie. Elle aide à prendre des décisions plus durables en identifiant les étapes les plus impactantes.
- Patagonia évalue l’impact environnemental de ses produits à chaque étape, de la matière première au recyclage, pour améliorer leur durabilité.
- Tesla analyse le cycle de vie complet de ses batteries pour optimiser leur recyclabilité et réduire leur empreinte carbone.
Exemples de Majeures associées :
- Énergie et villes durables : Évaluation de l’impact des infrastructures et des transports.
- Éco-innovation et conception raisonnée : Conception durable basée sur l’impact environnemental des produits.
Topology Optimization (Optimisation topologique)
Une technique de conception qui utilise des algorithmes pour identifier la forme ou la structure optimale d’un objet afin de maximiser ses performances tout en minimisant la matière. Cette méthode utilise des algorithmes pour déterminer la meilleure répartition de la matière dans une structure. Elle permet de concevoir des objets légers, robustes et adaptés à leur fonction tout en réduisant leur impact environnemental.
- NASA utilise l’optimisation topologique pour concevoir des pièces légères destinées à ses missions spatiales, réduisant les coûts liés au poids.
- BMW intègre cette méthode pour créer des composants automobiles plus légers et performants, comme des supports de moteurs.
Exemples de Majeures associées :
- Modélisation et mécanique numérique : Optimisation des structures mécaniques et réduction de la masse.
- Industrie durable : Intégration de conceptions optimisées dans les processus industriels.
Generative Design
Une méthode qui utilise l’intelligence artificielle pour explorer des milliers de solutions de conception en fonction de contraintes prédéfinies, souvent utilisée pour créer des structures légères et innovantes. Le design génératif utilise l’intelligence artificielle pour explorer des milliers de solutions possibles à partir de contraintes définies. Il crée des formes innovantes et optimisées qui seraient difficiles à imaginer avec des outils traditionnels.
- Autodesk a conçu des sièges d’avion avec Airbus en utilisant le design génératif, réduisant le poids tout en maximisant la solidité.
- Under Armour applique cette technologie pour concevoir des chaussures innovantes avec des structures légères et robustes.
Exemples de Majeures associées :
- Creative Technology : Génération automatique de designs innovants pour des solutions techniques et artistiques.
- Data et intelligence artificielle : Utilisation d’algorithmes avancés pour explorer des designs répondant à des contraintes spécifiques.
Internet des objets industriels (IIoT)
L’application de l’Internet des objets (IoT) dans l’industrie pour connecter les machines, capteurs et processus afin de collecter et analyser des données en temps réel. L’IIoT connecte les machines et systèmes industriels pour collecter et analyser des données en temps réel. Il améliore la productivité, la maintenance prédictive et la gestion des ressources dans des environnements complexes.
- Schneider Electric connecte ses équipements industriels via l’IIoT pour optimiser les performances et détecter les anomalies.
- John Deere utilise l’IIoT dans ses machines agricoles pour surveiller les données en temps réel et améliorer l’efficacité des exploitations.
Exemples de Majeures associées :
- Objets connectés & cybersécurité : Développement de solutions IoT sécurisées pour l’industrie.
- Industrie et robotique : Intégration d’objets connectés dans les systèmes industriels pour automatiser les processus.
Gestion de l’énergie par intelligence artificielle (AI-Driven Energy Management)
L’utilisation de l’IA pour surveiller, optimiser et prédire la consommation énergétique des bâtiments ou des systèmes industriels. L’intelligence artificielle analyse les données énergétiques en temps réel pour détecter les inefficacités et proposer des ajustements automatiques. Cette technologie favorise une utilisation intelligente des ressources, adaptée aux besoins spécifiques des systèmes énergétiques.
Exemples de Majeures associées :
- Énergie et villes durables : Optimisation des réseaux intelligents et gestion des infrastructures énergétiques.
- Data et intelligence artificielle : Analyse prédictive et optimisation des consommations énergétiques via des algorithmes.
Former des ingénieurs agiles et visionnaires
Dans un monde en mutation rapide, où les innovations redéfinissent constamment les pratiques industrielles, les écoles d’ingénieurs ont la responsabilité de préparer leurs étudiants à ces transformations.
Anticiper les tendances technologiques et adapter en permanence les enseignements sont essentiels pour répondre aux besoins des entreprises et des enjeux sociétaux. Plus encore, les ingénieurs de demain doivent maîtriser la capacité d’apprendre à apprendre, afin de s’inscrire dans une logique de formation tout au long de leur vie.
En cultivant cette agilité intellectuelle, ils seront en mesure de s’adapter aux évolutions futures et de devenir des acteurs clés de l’innovation et du progrès.
