Science de la conception - processus génératifs

Nombre de places: 30 - Langue: Français

Objectifs

Les enjeux socio-économiques contemporains (changement climatique, montée des inégalités, nouvelles mobilités,e tc.) exigent des ingénieurs et scientifiques qu’ils maîtrisent non seulement les raisonnements d’inférence, de déduction, d’optimisation et de décision mais aussi les raisonnements de générativité, ie la capacité de générer avec rigueur des alternatives meilleures.
Ces logiques génératives se retrouvent aussi bien dans la créativité que dans certains raisonnements mathématiques (extension de corps), dans les inventions des ingénieurs et dans les découvertes des scientifiques, dans les oeuvres des designers et des artistes comme dans certains outils de data science (generative modelling, generative AI,…). Dans toutes ces situations il s’agit de concevoir, avec plus ou moins de systématisme et de rigueur, des entités nouvelles, auparavant inconnues, tout en tenant compte des savoirs accumulés.
Les avancées de la science de la conception permettent aujourd’hui d’étudier systématiquement, avec un même langage unificateur, des processus génératifs qui pouvaient paraître (à tort) très éloignées. S’appuyant sur ces résultats, le cours vise un triple objectif :
-     Assimiler les bases théoriques du raisonnement génératif
-     Maîtriser plusieurs méthodes de conception associées
-     Permettre de comprendre, évaluer voire améliorer les processus génératifs dans des domaines variées, aussi bien les algorithmes génératifs de la data science que les méthodes génératives des designers du Bauhaus.

Evaluation

Un examen final permet l’évaluation. Il comporte trois parties :
-     un questionnaire sur les principales notions vues au cours de la semaine ;
-     le développement d’un raisonnement de conception, sur la base des théories et méthodes vues en cours.
-     la discussion d’un article scientifique en rapport avec les théories et méthodes de la conception. La discussion est guidée par des questions précises et repose sur les notions vues en cours.

Programme

Le cours étudie d’abord la théorie générale de la conception, construite a partir des processus génératifs en univers clos (théorie de la décision, machine learning) et généralisée aux univers ouverts (general design theory, axiomatic design, C-K design theory).
Dans un second temps on analyse les propriétés spécifiques des processus génératifs à partir des cas de conception d’objets mathématiques (extensions de corps, forcing, topos).
Dans une troisième partie on étudie deux axes de développement majeurs des processus génératifs : le rapport entre conception et décision (comment générer des décision dans l’inconnu) ; l’effet des structures de connaissances sur les processus génératifs (connaissances indépendantes, valeur dans l’inconnu, généricité)
Pour chaque cours, on favorise une notion principale et une application associée. Notion et application sont présentées en cours puis mises en pratiques lors de TD et d’études de cas. Deux intervenants permettant d’approfondir certains aspects de la générativité. En 2020 sont déjà pressentis :
-     Jean-Baptiste Mouret, INRIA, présentera les avancées en data science générative, notamment les algorithmes évolutionnaires de type Novelty search et Map Elite.
-     Etienne Decencière, MINES ParisTech CMM, présentera les avancées en détection d’anomalies en machine learning.

Pré-requis

Le cours ne nécessite pas de prérequis. Des connaissances en théories de la décision dans l’incertain et en recherche opérationnelle sont un plus.
Le cours est particulièrement adapté aux ingénieurs généralistes (notamment des Mines). Mais l’expérience montre que des experts de recherche opérationnelle (issus du Master MODO de Dauphine) comme des designers de l’ENSAD en tirent aussi un grand profit.

Equipe enseignante

Pascal LE MASSON
Benoît WEIL

Liens Web

Le Masson, P., Weil, B., and Hatchuel, A. (2017). Design Theory - Methods and Organization for Innovation, Springer Nature.
Le Masson, P., Weil, B., and Hatchuel, A. (2014). Théorie, méthodes et organisations de la conception, Sciences de la Conception, M. Nakhla, Presses des Mines, Paris. 464p. (version française de l’ouvrage ci-dessus)


 

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