Soutenance de thèse de Pietro GULINELLI

Lorsque l’on souhaite dérouler une approche disruptive de conception, l’objectif premier est de sortir du cadre des solutions connues. Différentes méthodes, comme le brainstorming, facilitent ce travail. Néanmoins elles se heurtent à différents obstacles : • Le biais cognitif, qui conduit le concepteur à explorer des voies erronées et, plus grave encore, à en écarter d’autres au motif qu’elles semblent, dès le départ, vouées à l’échec. • Le champ de connaissance, qui doit idéalement être le plus large et diversifié que possible. • L’accessibilité à la connaissance. Dans un monde ou tout évolue très vite dans tous les domaines il est de plus en plus difficile de suivre l’ensemble des évolutions d’un domaine large. • L’approche d’optimisation qui est vue comme une façon d’innover au moins de façon incrémentale, mais qui a un potentiel disruptive limité car elle est conditionnée par un espace de conception de dimension finie. Face à un besoin nouveau, le cerveau y associe des principes, des concepts, pour générer des similitudes. Cette phase est très rapide et quasi inconsciente. Si son auteur la juge intéressante (si l’idée survie au biais cognitif) alors on cherche d’abords à la formuler avec des mots qui décrivent en général une architecture, des principes physiques ou des propriétés matériaux, avant d’être traduits par des modèles plus ou moins détaillés. Ce processus d’utilisation de mots pour expliquer, partager, confronter, se reproduit par la suite pour faire avancer la réflexion. L’intérêt majeur résidant dans la capacité à expliquer à la fois des éléments très globaux et basics et des concepts très complexes et détaillés, en passant d’un domaine à l’autre instantanément. L’objectif de cette thèse est de s’inspirer de la façon dont un cerveau fonctionne au moment où il génère une idée et ou son propriétaire va la formuler et de créer un premier démonstrateur logiciel basé sur des outils IA. Elle se base sur les travaux menés au sein du groupe CES WORKS qui est spécialisé en conception disruptive

The development of a breakthrough design approach firstly requires getting out from the space of known solutions. Different methods can facilitate this work, as brainstorming. Nonetheless, they are often subjected to different obstacles: • The cognitive biases, not only leading designers to explore erroneous solution paths, but also to exclude other apparently unsuccessful paths since the beginning. • The knowledge space, which must ideally be as large and varied as possible. • The accessibility to knowledge. In a world where everything changes and develops very quickly, it is increasingly difficult to follow all the developments in all fields. • The optimization approach, which is seen as a way to innovate at least incrementally, but which has a limited breakthrough potential, since it is conditioned by a design space of finite dimension. When we face with a new need, our brain is able to associate it principles and concepts, generating similarities and thus new ideas. This phase is generally very rapid, and it is almost unconscious. If these ideas are considered interesting (i.e. if they survive cognitive biases), we will first try to formulate them with words, which generally describe an architecture, physical principles or material properties, before translate them into more or less detailed models. This process of using words to explain, share and compare will be repeated again and again to move forward. The major interest lies in its ability of explaining very general and basic concepts as well as very detailed and complex ones, and of instantly moving from one field to another different one. The objective of this thesis is to be inspired by the way a brain works when it generates an idea and when its owner formulates it, in order to create a first software demonstrator based on different machine learning tools (artificial intelligence). The current thesis is based on the work carried out within the group CES WORKS, which is specialized in breakthrough design.