Projet : Vérification 2D - Intelligence artificielle

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Projet : Vérification 2D – Intelligence artificielle

Mise en contexte

Dans un contexte d’amélioration continue et de standardisation des pratiques d’ingénierie, ce projet vise le développement d’un agent d’intelligence artificielle capable d’automatiser la vérification des dessins techniques. L’objectif est d’exploiter la base de connaissances interne, tant documentée que tacite (processus, bonnes pratiques, expertise des individus), afin d’assurer une application rigoureuse et systématique des standards, normes et méthodes de travail en vigueur.

Étendue des travaux

Le projet consiste à développer un agent capable d’analyser des dessins techniques, dans un premier temps mécanique, puis électriques, afin de détecter les écarts aux standards établis. L’outil devra générer automatiquement des annotations (markups) directement à partir des fichiers CATIA V5 et produire une sortie en format PDF annoté. L’expérience utilisateur devra être optimisée selon des principes LEAN, en minimisant les efforts requis pour l’utilisation de la solution.

L’étudiant aura accès à la base de données existante ainsi qu’à l’équipe actuellement responsable de ces activités. Il sera attendu qu’il mène des entrevues afin de capter et formaliser la connaissance non documentée pour alimenter le modèle. La solution développée devra être évolutive et apprenante, afin d’intégrer efficacement les nouvelles pratiques. Enfin, l’agent devra permettre la génération d’une base de données structurée permettant d’analyser les tendances et de soutenir l’amélioration continue (types d’erreurs, fréquence, etc.).

Résultats attendus

Le projet doit aboutir à un agent d’IA fonctionnel démontrant sa capacité à couvrir un ensemble représentatif des standards internes, à produire des corrections pertinentes et à générer des livrables clairs et exploitables. À terme, cette solution vise à réduire significativement la charge de travail liée aux tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, actuellement équivalentes à plusieurs ressources à temps plein. Elle contribuera également à diminuer les délais de traitement, à accélérer la mise en marché des produits et à améliorer la qualité globale des dessins.

L’agent devra être en mesure de détecter une proportion significative des erreurs (cible indicative de 80 %), tout en favorisant une approche de conformité « by design » grâce à sa capacité d’adaptation et d’apprentissage continu.

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Qui nous sommes et en quoi nous croyons 
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