Audi, filiale du groupe Volkswagen, est un constructeur d’automobiles sportives et haut de gamme. L’entreprise, qui entend se démarquer par le design de ses véhicules, a développé en interne FelGAN, un logiciel basé sur l’IA, pour générer de nouveaux modèles de jante que ses designers affinent ensuite.
Comme tous ses concurrents, les recherches d’Audi portent sur les voitures électriques et autonomes et l’entreprise utilise l’IA pour traiter les données de nombreux capteurs (lidar, caméra, ultrasons…). Elle a d’ailleurs annoncé dès 2017 un programme de formation continue pour ses employés axé sur le big data et l’IA.
Michael Schmid, responsable d’Audi Academy, déclarait alors :
« Dans nos secteurs de l’avenir numérique, le développement rapide de nouvelles compétences informatiques est un élément de compétitivité essentiel. Les thématiques de l’intelligence artificielle et du big data jouent ici un rôle clé ».
L’entreprise, qui entend tirer parti de l’IA dans tous ses départements, l’utilise pour la première fois pour le design de ses véhicules : la conception des jantes qui équiperont ses futurs modèles.
FelGAN, source d’inspiration pour les designers
Les jantes jouent un rôle important dans l’esthétique d’une voiture, en proposer d’originales est un des rôles d’Audi Design qui s’est associé au département informatique d’Audi pour développer en interne le logiciel FelGAN.
Comme son nom l’indique, il utilise les Generative Adversarial Networks qui permettent de générer des images très réalistes. L’algorithme générateur crée des images artificielles de jantes de véhicule. Le discriminateur voit une sélection d’images, composée de vraies photos de roue aux côtés d’images du générateur et détermine si ces images sont une création du générateur ou une vraie photo. Ce processus est répété de nombreuses fois jusqu’à ce que la formation soit terminée.
Comme tous les GAN, les deux algorithmes sont conçus pour apprendre de leurs erreurs et s’améliorer continuellement. Au final, les créations du générateur sont si trompeusement réelles que même l’œil humain ne peut pas, ou ne peut qu’à peine, les distinguer des vraies photos.
Collaboration IA-Designers
D’autre part, FelGAN attribue une valeur mathématique à chaque conception réalisée par l’IA. Ces valeurs, appelées “ADN” par les concepteurs, peuvent être utilisées à tout moment pour reproduire des dessins. Ceux-ci peuvent d’ailleurs alimenter le programme avec leurs propres designs et photos, en les ajoutant à la surface expérimentale virtuelle, des algorithmes spécifiques déterminent alors les valeurs d’ADN appropriées pour les images qu’ils introduisent.
La plupart du temps, les designers n’utilisent que des éléments individuels des créations de FelGAN, les affinant pour un design global harmonieux, leur expérience professionnelle jouant un rôle décisif dans la conception de nouvelles jantes. Ils font d’ailleurs de la conception virtuelle une réalité en produisant un prototype de la roue, en plastique ou en aluminium, à l’aide d’une fraiseuse de haute technologie.
Audi envisage d’étendre la technologie derrière FelGAN à une plateforme complète de conception d’IA qui pourrait également servir de source d’inspiration pour les concepteurs d’autres départements Audi. De plus, un système de notation de l’IA est en cours de développement dans lequel chaque jante générée par FelGAN sera évaluée en fonction de son bilan carbone. FelGAN est ainsi une étape franchie par Audi pour devenir une entreprise numérique axée sur les données.
Thomas Knispel, responsable de l’apprentissage automatique et de la science des données chez Audi, conclut :
« À l’ère moderne, les données apportent une immense valeur ajoutée aux entreprises et à leurs employés. Audi s’est engagée à devenir une entreprise axée sur les données. À cette fin, nous allons utiliser l’IA dans de nombreux départements. Notre équipe de données est donc toujours à l’affût des nouvelles technologies ».
