Outils IA pour les architectes et les concepteurs : comment le réseau neuronal facilitent le travail

Outils IA pour les architectes et les concepteurs : comment le réseau neuronal facilitent le travail

L’intelligence artificielle (IA) transforme rapidement les approches de conception, y compris dans l’ingénierie système basée sur les modèles (ISBM). Son application ouvre des possibilités d’accroître l’efficacité, d’améliorer la qualité du développement et d’assurer la durabilité des solutions créées.

Du croquis au concept : l’IA au service de la visualisation

Les réseaux neuronaux accélèrent considérablement le processus de visualisation et automatisent les tâches routinières, libérant ainsi du temps pour la génération de nouvelles idées et la création de « modèles » d’images conceptuelles pouvant servir de base ou de référence pour de futurs projets.

Nous avons précédemment publié un article sur Nvidia Omniverse, une plateforme qui permet le travail collaboratif et la création de contenus 3D, la visualisation d’espaces virtuels, l’interaction avec des modèles tridimensionnels et la reproduction numérique d’objets en temps réel.

La même entreprise a développé un autre logiciel : NVIDIA DLSS. Il s’agit d’une technologie de mise à l’échelle d’images utilisant l’intelligence artificielle pour améliorer les performances dans les applications graphiquement exigeantes. Pour le réaliser, il faut rendre les images à une résolution inférieure (ce qui augmente les fréquences d'images (FPS)), puis en utilisant une IA spécialement entraînée pour les mettre à l’échelle vers une résolution supérieure avec une perte de qualité minimale. Sur la base de l’analyse, le réseau neuronal reconstruit l’image, améliorant les détails et les textures, l’éclairage, les reflets et les ombres.

DALL·E / Stable Diffusion

Ce sont des modèles d’intelligence artificielle capables de générer des images à partir de descriptions textuelles, appelés modèles « texte vers image ». Ces modèles permettent de produire de nouvelles idées et sources d’inspiration, notamment aux premières étapes du design, ainsi que de créer des prototypes visuels pour les présentations et les discussions. Ils se distinguent uniquement par leur architecture et leur accessibilité.

Amélioration de la qualité de la visualisation

Ce modèle peut être utilisé pour la transformation d’images, par exemple, pour convertir automatiquement des dessins, des croquis ou des modèles 3D en visualisations photoréalistes.

StyleGAN

Ce modèle est spécialisé dans la génération de nouvelles images et permet de contrôler des aspects tels que les textures, l’éclairage, les couleurs et la composition générale. Son principal avantage réside dans la capacité à créer un nombre infini d’images uniques et réalistes avec un haut degré de contrôle sur le style.

GAN (Generative Adversarial Networks)

Au stade de la conception détaillée du projet, les GAN peuvent améliorer les textures des matériaux (brique, bois, métal), l’éclairage et les ombres dans les modèles 3D, en ajoutant des détails et des irrégularités réalistes difficiles à modéliser manuellement.

Architecture des environnements VR et AR

Les réseaux de neurones permettent de créer des environnements VR/AR adaptatifs et interactifs qui répondent aux demandes des utilisateurs, en démontrant par exemple les changements d'éclairage, l'heure de la journée ou la météo.

Unity3D / Unreal Engine

Ce sont deux moteurs de jeu leaders qui sont de plus en plus utilisés, non seulement pour créer des jeux, mais aussi pour la visualisation architecturale, la conception et la formation. Leur intégration avec l’IA permet de créer des environnements virtuels dynamiques au lieu de modèles 3D statiques. Vous pouvez modifier l'agencement des pièces, les matériaux, l’éclairage, l'heure de la journée et d'autres caractéristiques, tandis que le réseau de neurones ajuste automatiquement le reste de l'espace et propose des solutions optimales.

Automatisation et Optimisation

GAN (Réseaux antagonistes génératifs)

Ce type de réseau neuronal peut analyser de vastes ensembles de données (par exemple, des projets architecturaux existants) et créer de nouvelles versions optimisées. Une application possible consiste à analyser la fonctionnalité et la commodité de diverses dispositions, en proposant des variantes avec une distribution optimale de l’espace en fonction de la destination de la pièce et des préférences du client et des utilisateurs.