À l’heure où l’intelligence artificielle (IA) transforme de nombreux secteurs industriels, une question revient régulièrement dans les ateliers et bureaux d’études :
“Pourquoi l’IA ne peut-elle pas générer directement des plans 2D pour la mise en fabrication de pièces mécaniques ?”
Sur le papier, cela semble simple : il suffirait de décrire une pièce ou de fournir un croquis, et une IA bien entraînée produirait un plan côté, normalisé, prêt à transmettre à l’atelier. En réalité, les choses sont bien plus complexes.
Chez SXE-Consulting, nous accompagnons les entreprises industrielles dans leur transformation digitale et l’optimisation de leurs processus techniques. Cela inclut bien sûr l’interface entre le monde physique (atelier, fabrication, maintenance) et les outils numériques (CAO, ERP, MES). Aujourd’hui, faisons le point sur les limites actuelles de l’IA dans la génération de plans 2D mécaniques.
1. Un plan de fabrication, c’est bien plus qu’un dessin
Un plan 2D destiné à la fabrication mécanique n’est pas un simple croquis. Il doit respecter des normes strictes (ISO, ASME…), comporter des informations précises sur :
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les dimensions et tolérances géométriques,
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les états de surface et rugosités,
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les matières premières et traitements thermiques éventuels,
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les symboles de soudure, de filetage, d’usinage,
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les exigences fonctionnelles et d’assemblage.
Ce niveau de détail ne peut pas être improvisé. Il découle d’un raisonnement d’ingénierie prenant en compte les contraintes mécaniques, thermiques, environnementales et économiques du produit.
Aujourd’hui, l’IA générative (comme ChatGPT ou d’autres systèmes spécialisés) n’intègre pas encore spontanément tous ces éléments normatifs et fonctionnels, à moins d’être guidée pas à pas.
2. Manque de contexte technique et de cahier des charges
Un plan industriel ne peut pas être réalisé de manière générique. Une même forme géométrique peut répondre à des exigences très différentes selon :
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le secteur (aéronautique, automobile, énergie…),
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la fonction de la pièce (transmission, étanchéité, structure…),
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l’environnement d’utilisation (température, pression, vibrations…),
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les procédés de fabrication disponibles (fraisage, moulage, impression 3D…).
L’IA a besoin d’un cahier des charges clair, structuré et complet pour proposer un plan techniquement viable. Or, ce cahier des charges est rarement formulé dans un langage qu’une IA peut interpréter de manière autonome.
Chez SXE-Consulting, nous aidons justement nos clients à structurer leurs données techniques, pour qu’elles deviennent exploitables dans des systèmes numériques, y compris avec des outils d’automatisation ou d’IA.
3. L’IA n’est pas (encore) intégrée aux outils de CAO industriels
Une autre limite importante réside dans les outils logiciels utilisés dans l’industrie. Les logiciels de CAO (Conception Assistée par Ordinateur) tels que :
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SolidWorks
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CATIA
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Inventor
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PTC Creo
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AutoCAD Mechanical
sont des environnements complexes et très normés, souvent couplés à des outils de gestion des données techniques (PDM/PLM).
Aujourd’hui, les IA génératives ne sont pas intégrées nativement à ces outils. Elles ne peuvent donc pas créer un plan 2D directement exploitable, c’est-à-dire sous forme de fichier DWG, DXF, ou PDF coté, conforme aux pratiques industrielles.
Quelques solutions émergent dans des outils plus récents comme Fusion 360 ou Onshape, qui proposent des modules d’assistance intelligente. Mais nous sommes encore loin d’une automatisation complète et robuste.
4. L’ingénierie, ce n’est pas juste de la géométrie
Une IA peut imaginer une pièce de manière géométrique. Mais l’ingénierie mécanique repose aussi sur des principes physiques, des calculs, et des raisonnements fonctionnels :
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Est-ce que la pièce va supporter la charge ?
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Est-elle compatible avec les autres éléments de l’assemblage ?
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Peut-elle être usinée avec les moyens disponibles ?
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Quel est son coût de revient ?
Ces décisions relèvent encore du métier d’ingénieur. L’IA peut assister, suggérer, valider certaines hypothèses, mais elle ne remplace pas (encore) le raisonnement d’un technicien ou d’un concepteur expérimenté.
5. Les risques de fabrication erronée sont trop élevés
Dans un environnement industriel, un plan mal défini peut entraîner :
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un rebut coûteux,
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des délai de production allongés,
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une non-conformité qualité,
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voire des risques de défaillance en service.
C’est pourquoi les entreprises restent prudentes et préfèrent s’appuyer sur des outils éprouvés et des processus de validation rigoureux.
Mais alors, quel rôle peut jouer l’IA aujourd’hui ?
Même si l’IA ne génère pas encore de plans 2D prêts pour fabrication, elle peut déjà rendre de nombreux services :
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Génération de croquis de principe, pour aider à la phase de conception,
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Analyse de plans existants, pour détecter des incohérences ou des oublis,
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Traduction de besoins métiers en spécifications techniques,
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Assistance à la cotation fonctionnelle,
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Recherche de bibliothèques de composants normalisés.
Et demain, on peut imaginer :
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des assistants de conception capables d’intégrer automatiquement des tolérances,
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des IA copilotes intégrés aux logiciels CAO,
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des plateformes de configuration automatique de pièces selon un catalogue client.
Conclusion
L’intelligence artificielle ouvre de nombreuses perspectives pour l’industrie manufacturière. Mais en matière de génération automatique de plans 2D pour la fabrication mécanique, nous n’y sommes pas encore. Cela exige une combinaison de compétences humaines, d’outils numériques intégrés, et d’une rigueur normative que l’IA ne maîtrise pas pleinement aujourd’hui.
Chez SXE-Consulting, nous sommes convaincus que la transformation digitale des entreprises industrielles passera par une intégration progressive et intelligente de ces technologies, en soutien aux savoir-faire existants.
Si vous souhaitez discuter des possibilités d’automatisation, d’intégration MES/ERP/CAO, ou de structuration de vos données techniques, contactez-nous. Nous vous aiderons à transformer vos idées en projets concrets et efficaces.
