Manish Kumar, le PDG de Solidworks, explique comment l’IA infuse l’agent d’IA, nommé « compagnon » chez Dassault Systèmes, qui va épauler les utilisateurs des outils logiciels de l’entreprise.
3DEXPERIENCE World 2025 (Houston) – Dans le monde très sécurisé et normé du design industriel, l’IA et de l’IA générative sont introduites à pas comptés. Dassaults Systèmes a a conclu en juillet dernier un accord avec Mistral AI.
L’idée ? Maîtriser tout à la fois les questions de sécurité, de coûts et de performance. Voici quelques exemples de cas d’usage de l’IA qui arrivent dans l’application phare de l’entreprise, Solidworks.
D’une part, l’entreprise va utiliser l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur de l’interface de SolidWorks. « A l’avenir, nous devrions être en mesure de prédire ce que vous voulez faire, même pour les clients professionnels, qui ont parfois des besoins extrêmement bizarre » dit Manish Kumar, le PDG de Solidworks.
Vers la prédiction de mouvement
« Nous avons des téraoctets de données sur la façon dont notre produit est utilisé. De quoi faire un prédicteur de commande » dit-il. La fonction, encore en phase de test, qui sera intégrée dans la barre d’outil. « Si vous utilisez une commande, en fonction du type d’objet que vous créez, il y a des attributs qui nous permettent de prédire la suite avec la bonne séquence ». Il évoque un taux de réussite de la fonctionnalité de près de 95 %.
L’IA va aussi être utilisée pour animer des schémas d’objets complexes. « Avec l’IA, sur un schéma, nous essayons de prédire quel est l’objet fixe, quel est l’objet qui va bouger. L’idée est de convertir cette image en un élément mobile et cinématique ».
« Imaginez que vous soyez un enseignant et que vous enseigniez la cinématique sur la base d’images statiques dans un livre. Vous prenez une photo du schéma et vous montrez sur l’acran comment les éléments vont bouger » dit Manish Kumar. « C’est ce que fait l’IA. Elle examine chaque modèle et en déduit le type d’objets qui devraient être reliés à d’autres ».
RAG et itérations
Autre innovation à base d’IA, la prise de photo d’un objet, et sa conversion en un objet maillé. « Nous utilisons l’IA pour prédire qu’étant donné une telle forme, quel type de contraintes doit être appliqué » explique le dirigeant.
Mais au delà des fonctionnalités d’IA, sous le capot, c’est toute un ingénierie qui est déployée. « Nous disposons d’un modèle basé sur un transformateur. Nous avons aussi de modèle génératif pour convertir le maillage en géométrie précise. Et aussi des modèles basés sur des algorithmes » dit-il. « Nous passons par différentes itérations en même temps, parce que nous ne savons pas laquelle va réussir ».
Dassault Systèmes utilise par ailleurs du RAG pour personnaliser les résultats des utilisateurs. Outscale (filiale cloud de Dassault Systèmes) précisait en septembre dernier que par le biais de l’approche Récupération-Augmentation-Génération, les données sont protégées en étant rendues “accessibles aux modèles d’IA uniquement lorsque c’est nécessaire.” Cette approche doit lui permettre aussi d’alimenter Aura, son offre de « compagnon virtuel » qui doit alimenter l’ensemble des outils de sa plateforme en juillet prochain.
S’inspirer de DeepSeek
Enfin, vient la question de l’entraînement et du réentraînement des modèles. « Un service de recherche d’index s’exécute à un certain intervalle » dit Manish Kumar. « C’est comme la recherche sur Google. Si vous créez un nouveau site web, il n’apparaît pas immédiatement dans la recherche Google. De la même manière, si vous créez un nouveau contenu, il n’apparaîtra pas tout de suite dans votre LLM ou votre AI. Mais nous entraînons le modèle à intervalles réguliers afin de maintenir nos coûts à un niveau bas tout en restant à jour ».
Reste que la la R&D de Solidworks fait face avec l’IA au même défi que les autres professionnels : l’innovation galopante dans ce domaine exige de revoir en temps quasi réel les manières de faire.
« Nous avons des ressources, mais pas autant qu’Elon Musk. Nous ne pouvons donc pas investir à son niveau. Mais en même temps, de nouvelles techniques arrivent. Avant DeepSeek, il y avait une certaine façon d’aborder l’IA. DeepDeek a prouvé qu’il existait une autre façon de faire, beaucoup plus intelligente » dit le dirigeant.
« Ce que fait DeepSeek, c’est qu’il essaie de subdiviser le problème en domaines plus petits. Tout d’un coup, je peux donc diviser mon problème en plusieurs sous-domaines. Dans Solidworks, cela signifie que le dimensionnement est un sous-problème. Les caractéristiques sont un sous-problème problème. L’assemblage est un sous-problème. En procédant à cette subdivision, notre approche initiale de l’IA est modifiée. Et cela nous permet de créer un modèle d’IA avec moins de ressources ».