Série de webinaires DEP AIWorks

Série de webinaires AIWorks - L'avenir de la simulation en ingénierie
Série de webinaires mondiaux en 5 épisodes · 2026

La révolution de l'IA dans
la simulation d'ingénierie

De la CAE paramétrique et des réseaux neuronaux basés sur la physique à l'IA géométrique et aux flux de travail agentiques, découvrez comment MeshWorks et AIWorks réduisent par 10 les délais de développement de produits dans les secteurs les plus exigeants au monde.

5 Épisodes
10+ Industries
10× Simulation plus rapide
<1% Erreur de prédiction de l'IA
Automobile
Aérospatial
Chemins de fer
Soins de santé
Pétrole et gaz
Énergie
Électronique grand public
Matériel lourd
Machines industrielles
CAE / CAO / CFD
NVH / CHT / Crash
Durabilité et structure
Automobile
Aérospatial
Chemins de fer
Soins de santé
Pétrole et gaz
Énergie
Électronique grand public
Matériel lourd
Machines industrielles
CAE / CAO / CFD
NVH / CHT / Crash
Durabilité et structure
Pourquoi c'est important

Les cycles de vie des produits se
raccourcissent rapidement.

Les programmes automobiles qui prenaient autrefois 5 ans visent désormais 18 mois. L'électronique grand public exige des délais de 3 mois. Les flux de travail CAE traditionnels (CAO → Maillage → Simulation → Itération) ne peuvent suivre

cette cadence. MeshWorks et AIWorks ont été conçus pour combler cet écart. Grâce aux réseaux neuronaux basés sur la physique, à la modélisation d'ordre réduit et aux flux de travail d'IA agentique, votre équipe de simulation peut prédire, concevoir et optimiser à une vitesse auparavant inimaginable.

Temps d'exécution des simulations 10 fois plus rapides

La modélisation d'ordre réduit transforme des modèles éléments finis détaillés en approximations rapides et précises. Un calcul Nastran d'une heure se réduit ainsi à cinq minutes, sans compromettre la fidélité physique.

🧠

Une IA qui comprend la physique

Nos réseaux neuronaux basés sur la physique intègrent directement les équations de Navier-Stokes, les équations des éléments finis et la simulation des grandes échelles dans la fonction de perte, ce qui permet d'obtenir une erreur de prédiction de la traînée inférieure à 1 % et une erreur de fréquence structurelle inférieure à 5 %.

🔄

10 itérations de conception en une seule journée

L'automatisation paramétrique CAE + sous-modèles permet aux équipes d'explorer et d'itérer directement sur les modèles au niveau du maillage, évitant ainsi les allers-retours CAO qui ajoutent des semaines par cycle.

🌐

Éprouvé à l'échelle mondiale

Déployé chez les principaux équipementiers aux États-Unis, au Japon, en Corée, en Inde, en Chine et en Europe, y compris des noms synonymes d'automobile, d'aérospatiale et d'équipement lourd.

La plateforme

Tout ce que vous apprendrez en 5 séances

📐
MeshWorks - Prétraitement et post-traitement

Modélisation par éléments finis ultra-rapide (tétra, hexa, plan médian), assemblage automatisé, connexions intelligentes (boulons, soudures, contacts) et post-traitement hautement automatisé avec rapports 3D intégrés. Moteur de génération de données pour tous les flux de travail d'IA.

🤖
Simuler l'IA — Prédiction basée sur la physique

Entraînez des modèles d'IA pour la rigidité structurelle, l'impact en cas de collision, l'aérodynamique (Cx + champs de pression), les fréquences NVH, etc. Utilise des réseaux neuronaux convolutifs de graphes avec fonction de perte physique intégrée. Remplace les calculs de plusieurs jours par des prédictions en moins d'une minute.

🔩
Fonctionnalités IA — Intelligence géométrique

Reconnaissance automatique des caractéristiques techniques dans des assemblages complexes. Permet la génération de conceptions par modèles, l'optimisation paramétrique des caractéristiques et le développement de concepts assisté par IA sans avoir recours à la CAO.

📊
Gestionnaire et paramétreur de données

L'analyse de données par voxelation traite des centaines de modèles dans un espace 3D unifié. Visualisation statistique de la forme, de l'épaisseur, des contraintes et de la distribution des matériaux. Première étape d'analyse avant l'entraînement de l'IA.

🎯
GEOM AI — Conception pilotée par la géométrie

Des modèles d'IA qui génèrent de nouvelles géométries, et non se contentent de prédire des réponses. Ils combinent la morphologie CAO, la modélisation conceptuelle et la topologie générative pour créer des conceptions viables directement au niveau du modèle par éléments finis.

🕸️
IA agentique — Flux de travail autonomes

Des agents d'IA gèrent de manière autonome les flux de travail de simulation : mise en file d'attente des exécutions, surveillance de la convergence, déclenchement des optimisations et génération de rapports. L'avenir de la simulation, où les ingénieurs supervisent, et non exécutent.

La série

5 épisodes.
Un tableau complet.

Chaque épisode est indépendant. Suivez les cinq pour maîtriser pleinement la plateforme AIWorks.

02
Chapitre 1
Série AIWorks · Chapitre 1

Simulate AI — Prédiction basée sur la physique pour des problèmes d'ingénierie réels

Plongez au cœur du module Simulate AI : le moteur qui remplace les solveurs physiques coûteux par des modèles de réseaux neuronaux ultra-précis, intégrant les principes de la physique. Nous étudierons des exemples automobiles concrets, notamment la rigidité en torsion et en flexion, les collisions latérales et frontales, le NVH (bruit, vibrations et dureté) de la carrosserie allégée, ainsi que l’aérodynamique complète du véhicule (prédiction du coefficient de traînée et du champ de pression). Découvrez l’architecture PINN, les différences entre les fonctions de perte physiques et celles du ML classique, et l’importance du score d’équivalence avant de déployer un modèle d’IA en production.

Réseaux neuronaux informés par la physique (PINN) Stratégie de génération de données Prédiction des collisions et des impacts Modèles d'IA en aérodynamique (CFD) Prédiction NVH/fréquence Évaluation d'équivalence Familles d'IA à cas de charge multiples
Épisode 2 sur 5 Inscrivez-vous maintenant
03
Chapitre 2
Série AIWorks · Chapitre 2

Fonctionnalités IA — De la reconnaissance géométrique à la génération de conception intelligente

Les conceptions techniques sont définies par des éléments : nervures, bossages, congés, brides, perçages, points de soudure. L’IA appliquée aux éléments permet la reconnaissance, la classification et la manipulation à grande échelle de ces éléments grâce à l’intelligence artificielle. Cette session explique comment le module détecte automatiquement les motifs d’éléments dans les assemblages, comment ces éléments deviennent des poignées paramétriques pour une exploration rapide de l’espace de conception, et comment la combinaison de la reconnaissance des éléments avec des analyses de données permet la génération de concepts assistée par l’IA sans avoir recours à la CAO.

Reconnaissance des caractéristiques géométriques , paramétrage basé sur les caractéristiques, création de données à partir des caractéristiques, caractéristiques d'assemblage moulées et embouties, intelligence de connexion (soudures, boulons), conception de concepts à partir de répétitions de caractéristiques
Épisode 3 sur 5 Inscrivez-vous maintenant
04
Chapitre 3
Série AIWorks · Chapitre 3

GEOM AI — Géométrie générative, morphing et optimisation de formes pilotée par l'IA

Et si votre modèle d'IA ne se contentait pas de prédire, mais concevait ? GEOM AI étend l'intelligence de simulation au domaine géométrique. Cette session aborde la transformation géométrique au niveau CAO directement à partir de résultats optimisés par l'IA, la génération automatisée de sous-modèles pour l'amélioration locale de la conception, la topologie générative au niveau du maillage et la création de jumeaux numériques par projection des données de numérisation de la pièce sur des modèles éléments finis nominaux. Observez comment les coefficients de traînée diminuent en temps réel à mesure que les paramètres de transformation sont ajustés et instantanément recalculés.

Technologie de morphing CAO/Maillage IA + Morphing : Prédiction en temps réel Génération automatisée de sous-modèles Topologie générative (sans CAO) Jumeau numérique à partir de la cartographie de numérisation Optimisation de forme multidisciplinaire
Épisode 4 sur 5 Inscrivez-vous maintenant
05
Chapitre 4
Série AIWorks · Chapitre 4 · Final de la série

Agentic AI — Orchestration de simulations intelligentes autonomes pour l'ingénierie

L'ultime frontière de l'ingénierie augmentée par l'IA : des agents qui ne se contentent pas d'assister, mais agissent. Dans cette session, nous explorerons comment l'IA agentique d'AIWorks orchestre de manière autonome des flux de travail de simulation multi-étapes. Les agents gèrent les pipelines de données, invoquent les solveurs (physiques ou IA), surveillent la convergence, exécutent des boucles d'optimisation et génèrent des rapports détaillés, le tout sans intervention de l'ingénieur. Nous aborderons également l'architecture de l'optimiseur AIWorks, la synchronisation multidisciplinaire et la conception d'une organisation de simulation agentique pour un débit maximal.

Architecture de flux de travail agentique, orchestration multi-solveurs (physique + IA), boucles d'optimisation automatisées, synchronisation multidisciplinaire , automatisation et publication des processus, génération de rapports et résultats 3D intégrés
Épisode 5 sur 5 Inscrivez-vous maintenant
Qui devrait participer

Conçu pour
les ingénieurs en simulation et conception

🔧

Ingénieurs CAE/FEA

Professionnels de la simulation structurelle, de durabilité, de collision et de fatigue cherchant à améliorer leurs flux de travail de résolution grâce à l'IA.

💨

Ingénieurs en CFD/thermique

Ingénieurs en aérodynamique, en CHT et en simulation des fluides recherchant des cycles d'exploration de conception 10 fois plus rapides.

📐

Concepteurs CAO / Mécaniques

Les concepteurs de produits et les ingénieurs CAO qui souhaitent boucler la boucle entre la conception et la simulation grâce à l'IA.

🔊

Ingénieurs NVH / acoustique

Spécialistes du bruit, des vibrations et des secousses, optimisant les fréquences corporelles et les performances acoustiques.

🏗️

Chefs d'équipe de simulation

Responsables d'ingénierie en charge de l'efficacité des processus CAE, de la stratégie des données et des feuilles de route pour l'adoption de l'IA.

🤖

Ingénieurs en IA/ML dans l'industrie

Des data scientists et des spécialistes du ML qui appliquent l'apprentissage automatique aux données de simulation physique et d'ingénierie.

🚗

Ingénieurs automobiles

Les ingénieurs en carrosserie, châssis, groupe motopropulseur et systèmes accélèrent les programmes de développement des véhicules.

✈️

Aérospatiale et défense

Ingénieurs en structure et en aérodynamique travaillant sur des aéronefs et des plateformes de drones à poids réduit et à hautes performances.

Inscription gratuite

Réservez votre place
pour les 5 épisodes

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GRATUIT · Sans carte de crédit · Accès mondial · Replay à la demande disponible