La plateforme LIPS (Learning Industrial Physical Simulation), conçue et développée par l’IRT SystemX, propose une nouvelle procédure d’évaluation des approches hybridant intelligence artificielle (IA) et simulation physique. Sa finalité : benchmarker et évaluer les modèles hybrides dans des domaines physiques complexes, et ainsi contribuer à leur amélioration continue.
L’un des grands défis auxquels répond la plateforme LIPS est la mise en exergue des forces et faiblesses des simulateurs augmentés comparés, afin de révéler leur potentiel et leurs axes d’amélioration. Elle propose une évaluation de ces modèles basée sur quatre catégories de critères d’évaluation : leur précision, leur capacité à généraliser sur des configurations non-observées lors de l’entraînement des modèles, à satisfaire des prérequis nécessaires (par example le passage à l’échelle) pour leur industrialisation et et à respecter les contraintes physiques propres à chaque application.
Pour une prise en main rapide, LIPS s’appuie sur trois cas d’usage préintégrés, menés en partenariat avec RTE, Michelin et Ansys, et offre à ses utilisateurs un catalogue de modèles hybrides. Ces modèles proviennent des travaux de recherche menés par l’institut et des compétitions internationales organisées autour de la plateforme.
Suite aux différentes expérimentations menées, les premiers résultats de mise en situation de la plateforme sont prometteurs de par leur valeur ajoutée sur :
- L’expérience utilisateur optimisée : l’interface intuitive et la conception ergonomique de la plateforme ont assuré une prise en main rapide par les participants aux différentes compétitions s’appuyant sur LIPS, favorisant une adoption fluide, même pour les nouveaux utilisateurs.
- L’architecture modulaire et flexibilité d’intégration : la plateforme LIPS offre plusieurs niveaux d’intégration des modèles hybrides dans le pipeline d’évaluation :
– Niveau débutant : utilisation des modèles et fonctionnalités existants sans modification.
– Niveau intermédiaire : personnalisation des modèles en s’appuyant sur les fonctionnalités natives de la plateforme.
– Niveau avancé : personnalisation complète des modèles et des composants sous-jacents pour une optimisation fine des performances.
- L’évaluation multi-critères pour une comparaison approfondie des modèles :
– portée industrielle accrue : les modèles hybrides surpassent les baseline basées uniquement sur la simulation physique, offrant un meilleur compromis entre précision et temps de calcul.
– l’identification des forces et faiblesses : l’analyse détaillée des performances met en lumière les points forts et les axes d’amélioration des modèles soumis.
– la diversité des approches d’optimisation : les résultats révèlent différentes stratégies pour optimiser une ou plusieurs catégories de critères d’évaluation, enrichissant ainsi la diversité des solutions explorées.
La plateforme LIPS incarne une nouvelle ère pour l’hybridation IA physique, ouvrant la voie à des solutions toujours plus performantes et adaptées aux défis industriels de demain. L’une de ses vocations futures sera d’effectuer des recommandations sur les pistes d’amélioration des modèles.
Focus
La plateforme LIPS en quelques chiffres :
- 3 compétitions se sont appuyées sur la plateforme LIPS :
– « Machine Learning for Physical Simulation » : + de 1 200 soumissions et 148 participants
– « Harnessing Machine Learning for Computational Fluid Dynamics in Airfoil Design », organisée en marge de la conférence internationale NeurIPS 2024 : +420 soumissions et 236 participations.
– « Machine Learning for Physical Simulation: the powergrid usecase » : plus de 600 soumissions et 75 soumissions
- Le dépôt Github de LIPS a déjà récolté 31 étoiles, signe d’un intérêt important de la communauté scientifique et industrielle.
L’un des principaux atouts de LIPS réside dans sa modularité. Cette plateforme polyvalente a été adoptée pour un cas d’usage externe, devenant ainsi un outil stratégique d’aide à la décision pour les industriels impliqués dans le projet HSA (Hybridation, Simulation, Apprentissage) de l’IRT SystemX. En 2022, la méthodologie d’évaluation a été validée lors de la conférence internationale NeurIPS, positionnant LIPS comme un facilitateur de benchmark dans l’évaluation des approches hybrides ainsi que dans l’organisation des compétitions scientifiques.
Milad Leyli-Abadi, Architecte IA, IRT SystemX