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Mar 03, 2024

Résolution excessive : intelligence artificielle et apprentissage automatique dans la conception architecturale

Des brins hexagonaux linéaires définissent une série de strates volumétriques épaisses dans Hextrata, conçu par Gilles Retsin Architecture pour une extension d'un musée d'art de Vienne. Image gracieuseté de Gilles Retsin Architecture

Des brins hexagonaux linéaires définissent une série de strates volumétriques épaisses dans Hextrata, conçu par Gilles Retsin Architecture pour une extension d'un musée d'art de Vienne.

Image gracieuseté de Gilles Retsin Architecture

WanderYards, conçu par Daniel Koehler et Bartlett, étudiants de l'UCL, montre comment les changements de granularité combinatoire permettent la diversité grâce à la répétition d'échantillons spatiaux simples.

Image fournie par Daniel Koehler, Bartlett UCL

VoxelChair v1.0, conçu par Manuel Jiménez Garcia et Gilles Retsin du Bartlett UCL Design Computation Lab, est un prototype de chaise utilisant un nouveau logiciel de conception pour l'impression 3D robotique.

Image fournie par Manuel Jiménez Garcia, Bartlett UCL

Les concepteurs utilisent des outils informatiques pour la conception et la fabrication depuis près d’une génération. Au cours des 30 dernières années, nous avons appris que les ordinateurs peuvent nous aider à dessiner et à construire de nouvelles formes d'une complexité sans précédent, et nous avons également découvert que, grâce aux technologies CAD-CAM, nous pouvons produire en masse des variantes sans frais supplémentaires : c'est déjà histoire – l’histoire du premier tournant numérique en architecture. Aujourd’hui, cependant, des outils informatiques de plus en plus puissants peuvent faire bien plus que cela. Curieusement, les ordinateurs semblent désormais capables de résoudre eux-mêmes certains problèmes de conception – parfois des problèmes que nous ne pourrions résoudre autrement. Il y a vingt ans, nous pensions que les ordinateurs étaient des machines à fabriquer des objets ; aujourd’hui, nous découvrons qu’ils sont encore plus indispensables en tant que machines à penser. C'est l'une des raisons pour lesquelles beaucoup, y compris de nombreux professionnels du design, sont désormais si enthousiasmés par l'intelligence artificielle (IA). Le terme lui-même est cependant loin d'être nouveau : il était déjà populaire dans les années 1950 et 1960, lorsque les informaticiens pensaient que l'intelligence artificielle devait imiter la logique de l'esprit humain, c'est-à-dire que les ordinateurs devaient « penser » de la même manière que nous. . Aujourd’hui, au contraire, il est de plus en plus évident que les ordinateurs peuvent résoudre certaines catégories de problèmes jusqu’alors imperméables, précisément parce qu’ils suivent leur propre logique, tout à fait particulière : une logique différente de la nôtre. Et il apparaît déjà que cette nouvelle logique post-humaine (ou simplement non-humaine) dépasse largement la nôtre dans de nombreux cas.

La principale différence entre notre façon de penser et celle dont les ordinateurs résolvent les problèmes est que notre propre cerveau n’a jamais été programmé pour le Big Data. Lorsque nous devons traiter trop de faits et de chiffres, nous devons inévitablement en abandonner certains ou les compresser dans des notations plus courtes avec lesquelles nous pouvons plus facilement travailler. La plupart des sciences classiques étaient un moyen d’atteindre cet objectif. La géométrie et les mathématiques, le calcul en particulier, sont de formidables technologies de compression de données. Ils nous permettent d’oublier trop de détails dont nous ne pourrions de toute façon jamais nous souvenir, afin de pouvoir nous concentrer sur l’essentiel. Le tri est une autre astuce de notre métier. Comme nous ne parvenons jamais à trouver un seul nom dans une liste aléatoire d'un million, nous investissons beaucoup de travail pour trier cette liste avant de l'utiliser : si les noms sont classés par ordre alphabétique, par exemple, comme dans un annuaire téléphonique, nous pouvons viser directement au nom que nous recherchons sans avoir à lire tous les noms de la liste, ce qui prendrait une éternité. Pourtant, c’est exactement ce que font les ordinateurs : puisqu’ils peuvent analyser n’importe quelle énorme séquence de lettres et de chiffres en un rien de temps, ils n’ont pas besoin de trier quoi que ce soit dans un ordre particulier. Prenez le tri alphabétique comme une métaphore de notre façon de penser en général : nous mettons les choses à certains endroits pour savoir où elles se trouvent lorsque nous en avons besoin ; nous trions également les choses et les idées pour donner un sens au monde. Mais les ordinateurs n’ont pas besoin de tout cela : contrairement à nous, ils peuvent effectuer des recherches sans trier. Les ordinateurs n’ont pas non plus pour mission d’étudier le sens de la vie.

Tout comme nous ne pourrions pas facilement traiter une liste aléatoire d’un million de noms lorsque nous en recherchons un en particulier, nous ne pourrions pas facilement travailler avec un tas aléatoire d’un million de briques différentes lorsque nous en avons besoin pour construire une maison. Dans ce cas également, notre aversion naturelle pour le big data (ou pour les données trop volumineuses à gérer) nous pousse à des simplifications drastiques. Tout d’abord, nous standardisons les briques afin que nous puissions supposer qu’elles sont toutes identiques. Ensuite, nous les disposons en rangées régulières et nous disposons toutes les rangées selon des figures géométriques simples – la plupart du temps, des rectangles ou des cercles dessinés en plans, en élévations et en coupes. Ainsi, nous pouvons oublier la forme physique et les propriétés matérielles de chaque brique individuelle et concevoir des bâtiments entiers en composant des contours plus simples et plus nets de surfaces et de volumes plus grands et soi-disant uniformes. Un artisan individuel, sans plan à suivre et sans comptes à rendre, pourrait traiter chaque brique (ou pierre ou poutre en bois) à la volée et au gré du moment, en suivant son talent, son intuition ou son inspiration - c'est ainsi que de nombreux artisans prémodernes des structures ont été construites. Mais aucun ingénieur ou entrepreneur moderne ne rêverait de noter chaque brique une par une, car cela prendrait une éternité et les documents de construction seraient aussi volumineux que l'Encyclopaedia Britannica imprimée. Pourtant, encore une fois, c’est ce que font les ordinateurs. Aujourd’hui, nous pouvons noter, calculer et fabriquer chaque brique ou bloc d’un bâtiment, une par une, jusqu’à la particule la plus infime. Si les particules sont petites, elles peuvent être imprimées en 3D sur place. S’ils sont plus gros, ils peuvent être assemblés par des bras robotisés. Cette procédure est exactement la même et prend le même temps, quels que soient la régularité des composants, leur nombre, leur taille et leur disposition. Aujourd’hui, un calcul à cette échelle coûte déjà très peu, et il coûtera de moins en moins.