Conception générative: l’intelligence artificielle (IA) dans la conception
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Conception générative: l’intelligence artificielle (IA) dans la conception

Natalie Ediger Par Natalie Ediger
Processus Créatif

Generatives Design - Illustration

Pour certains, le potentiel futuriste par excellence, pour d’autres, simplement un phénomène à la mode de l’ère numérique, associé à un peu de science-fiction hollywoodienne, quelques boutons et gadgets. Nous parlons ici d’intelligence artificielle (IA). L’IA est un vaste sujet qui concerne de nombreux sous-secteurs dans de nombreuses industries différentes. Chez Cleverclip, nous sommes des experts dans le domaine du design et souhaitons donc nous concentrer sur le thème du “design génératif”. Comment l’IA influencera-t-elle les processus de conception à l’avenir ? Quelles seront les opportunités qui se présenteront ? Quels sont les défis auxquels nous pouvons nous attendre ?

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA)?

La plupart d’entre nous ont rencontré Siri sous une forme ou une autre, par exemple en participant à des chatbots au service clientèle ou en jouant à notre playlist Alexa préférée. Et je suis sûr que nous avons tous insulté Siri ou lui avons confessé notre amour éternel. L’intelligence artificielle n’est en effet pas seulement un sujet de conversation de science-fiction.

L’IA est une branche de l’informatique qui traite de l’automatisation des comportements intelligents. Il simule l’intelligence humaine avec des machines, en particulier des systèmes informatiques, pour résoudre des problèmes difficiles de manière simple. En particulier, on utilise des algorithmes qui peuvent imiter le comportement humain intelligent.

Qu’est-ce que la conception générative?

La conception générative, en tant que sous-discipline de l’intelligence artificielle, implique un processus de conception dans lequel le produit n’est pas créé directement par le concepteur, mais à l’aide d’un algorithme programmé. Pour vous faire une idée plus précise, il est préférable d’examiner quelques exemples.

Airbus utilise la conception générative pour développer la cloison de cabine de l’A320. Après avoir spécifié les dimensions et les spécifications de charge, un logiciel intelligent crée des options de conception appropriées. La filiale de BMW, Designworks, utilise des procédés similaires pour la conception et le façonnage des jantes et des sièges.

Et la campagne “Nutella Unica” de Nutella en 2017 a utilisé des algorithmes alimentés par l’IA pour créer plus de 7 millions de pots de produits, tous avec des designs personnalisés. La campagne est devenue virale sur les médias sociaux, les fans de la marque ont partagé plus de 10 000 vidéos personnalisées et les 7 millions de pots ont tous été vendus en 4 semaines. Une preuve suffisante de l’importance du potentiel de l’IA dans l’espace de conception.

Conception générative: Potentiels

L’intelligence artificielle n’est pas seulement intéressante pour les acteurs mondiaux. Les progrès technologiques et les possibilités toujours plus grandes de l’intelligence artificielle permettent notamment d’optimiser divers processus de conception plus petits.

Augmenter la productivité

Nous les connaissons tous, ces tâches éprouvantes et longues qui doivent être accomplies. Il n’y a pas beaucoup de différence dans le processus de conception. Les programmes soutenus par l’IA peuvent remédier exactement à cette situation et aider les concepteurs à effectuer certaines tâches de routine.

En même temps, des systèmes de conception, des composants et des guides de style spéciaux peuvent être générés rapidement, adaptés à différents processus et utilisés par toute l’équipe. Par exemple, Disney utilise la technologie semi-automatique “Meander” pour remplir les images d’animation depuis le court métrage oscarisé “Conquered in Flight”.

Les concepteurs et les développeurs pourraient définir le contenu exact, le contexte et les données de l’utilisateur tandis qu’une plateforme assemblerait la conception en utilisant des principes et des modèles. Cela permet un travail efficace et donne aux designers plus de temps pour se concentrer sur d’autres processus créatifs.

Personnalisation du contenu

Le contenu personnalisé est l’un des plus grands potentiels de l’IA, surtout en termes d’expérience utilisateur. Sur les réseaux sociaux, par exemple, des algorithmes analysent notre comportement d’utilisateur et affichent un flux personnalisé en fonction de celui-ci. En particulier dans le domaine de la psychologie du design, l’intelligence artificielle peut contribuer énormément au succès d’une marque. L’IA peut créer de multiples variations en utilisant un modèle connu pour créer des motifs personnalisés. J’ai déjà mentionné un exemple : Nutella utilise un algorithme pour créer un emballage individuel pour chaque consommateur.

Le constructeur de pages web Wix est probablement censé permettre à tout utilisateur de créer sa propre page web étonnante à l’aide d’un algorithme.

Pour cela, le propriétaire du site web se voit poser quelques questions simples pour mieux connaître ses besoins. L’algorithme choisit ensuite entre des milliards de variantes pour créer un site web unique en quelques minutes. Le concept n’est probablement pas encore tout à fait au point et présente quelques défauts, mais il semble très prometteur pour un début, n’est-ce pas ?

Cependant, nous pouvons nous attendre à beaucoup plus à l’avenir : par exemple, la reconnaissance faciale peut être utilisée pour créer des dessins spéciaux basés sur les caractéristiques de l’utilisateur.

Tests et analyses

Les tests A/B alimentés par l’IA permettent aux concepteurs de tester des produits spécifiques sur une variété d’utilisateurs en quelques secondes, ce qui leur permet d’obtenir un retour d’information dès le début du processus de conception et de peaufiner le design si nécessaire.

Ici, des fonctionnalités telles que la reconnaissance des expressions faciales, la reconnaissance des gestes et les cartes thermiques de suivi des yeux peuvent être utilisées pour tester la conception en termes de convivialité.

L’IA a donc deux potentiels essentiels dans le processus de conception : d’une part dans la production : elle aide les concepteurs à créer des modèles individuels, qui sont optimisés pour le groupe cible, notamment grâce à des procédures de test rapides. D’autre part, du point de vue de l’utilisateur grâce à une expérience personnalisée avec de nombreuses variations, la reconnaissance faciale et vocale, la vision par ordinateur et bien plus encore.

Conception générative: les défis

Bien sûr, nous devons garder les pieds sur terre. L’IA est passionnante et offre un énorme potentiel pour l’avenir, mais elle n’est pas encore là où elle devrait être ni là où nous voudrions qu’elle soit. Les obstacles suivants se présentent :

Absence de différenciation des nuances

Nous rions, nous pleurons, nous sommes heureux, nous sommes tristes. Les émotions nous rendent humains. L’intelligence émotionnelle est ce qui nous distingue. (Eh bien, il en manque effectivement dans certains, mais vous savez ce que je veux dire ;)) Comment un robot est-il censé imiter quelque chose comme ça ? Comprendre et analyser correctement les émotions est l’une des plus grandes faiblesses de l’IA.

Créer un contenu mobile

Oui, l’IA permet de créer de multiples variantes de conception adaptées à l’utilisateur, mais ce contenu est-il vraiment émouvant sur le plan émotionnel ? Cela renvoie quelque peu à la faiblesse précédente. Car tout comme l’IA est difficile à mesurer les sentiments de l’utilisateur, il est difficile d’exprimer la profondeur émotionnelle dans la conception. En particulier avec les grands ensembles de données, beaucoup de travail est fait avec des éléments abstraits qui peuvent être attrayants en tant qu’image globale, mais qui ne peuvent tout simplement pas transmettre les mêmes sentiments et la même partie de l’histoire qu’un tableau peint indépendamment.

Le danger des préjugés

Les chercheurs ont également mis en garde contre le danger de ce qu’on appelle le “biais algorithmique”. Cela pourrait accroître la discrimination et le racisme en particulier, car les décisions sont prises sur la base de la couleur de la peau ou des traits du visage, par exemple. Dans ce contexte, le Conseil de l’Europe et neuf États non membres de l’UE ont signé le document “Human Rights by Design”. Les concepteurs doivent donc tenir compte des droits individuels ainsi que des risques pour la société dans le contexte du développement de l’IA.

Surmonter les faiblesses de l’IA

Alors, comment faire face aux défis mentionnés ci-dessus ? Et comment pouvons-nous utiliser au mieux le potentiel de l’IA ? À ce stade, trois points en particulier sont importants :

Comprendre les outils et les processus

Tout ce qui est nouveau est effrayant. Ce n’est que lorsque nous connaissons certains processus et comprenons leur fonctionnement que nous pouvons les traiter avec succès et les mettre en œuvre. Bien entendu, cela comprend un examen étape par étape des types d’IA existants et des possibilités de les intégrer dans son propre processus de conception.

Prendre en compte les aspects éthiques

Afin de ne pas donner une chance aux préjugés et de ne pas aller dans la mauvaise direction avec l’IA, il est important de fixer des principes éthiques dès le départ. Les pionniers dans ce domaine seraient Google et Microsoft. Les acteurs mondiaux ont déjà établi les principes de l’IA.

Prise en compte des facteurs externes

Ceux qui veulent concevoir des modèles réussis avec l’IA doivent non seulement comprendre comment différents modèles peuvent être adaptés en fonction de certaines variables, mais aussi comment les produits peuvent être adaptés aux différents besoins des utilisateurs et à l’évolution de l’environnement. La flexibilité doit devenir un principe de conception central.

La conception générative met-elle en danger nos emplois ?

Qu’en est-il de la question cruciale ? L’intelligence artificielle remplacera-t-elle l’homme ? Dans notre cas, éliminer le domaine de responsabilité du designer ?

L’intelligence artificielle peut sembler effrayante pour certaines personnes. Il est donc important d’examiner le sujet de près et de comprendre ce que l’IA peut et ne peut pas faire. Oui, les machines peuvent analyser de grandes quantités de données, optimiser les processus, prendre en charge des opérations simples et développer des modèles. Mais ils ne peuvent pas goûter et sentir, regarder vers l’avenir et réfléchir sur le passé. La conception générative ne peut donc pas prendre le relais du travail du designer, mais seulement déplacer le centre d’intérêt. Au lieu d’être aux prises avec des processus standardisés, cela lui donne plus de temps à consacrer au processus de pensée créative. Nous ne sommes pas censés considérer la technologie comme l’ennemi, l’envisager avec crainte, ni même supposer qu’elle nous mettra au chômage. Nous devons le considérer comme un soutien, comme une aide pour accélérer et perfectionner notre travail.

Conclusion: l’avenir de la conception générative

De la science-fiction inutile ? L’IA ne l’est certainement pas. La conception générative est une technologie d’avenir révolutionnaire et offre un potentiel énorme, en particulier dans l’optimisation et l’analyse des processus. Les concepteurs qui voient cette opportunité et apprennent à gérer l’IA pourront rester compétitifs à l’avenir. D’autres, en revanche, risquent d’être dépassés par les concurrents.

Nous vivons à une autre époque et la numérisation en est devenue une partie importante. Si vous ne fermez pas les yeux et êtes ouvert à ce changement, vous verrez que les robots et les algorithmes ne sont pas si effrayants, mais qu’ils soutiennent les humains comme un compagnon amical. Peut-être d’une manière différente de celle d’un golden retriever, mais qui sait… 😉

Pour des raisons de commodité, ce poste a été traduit automatiquement.

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