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« La simulation est un outil d’aide à la décision »

« La simulation est un outil d’aide à la décision »

Eric Landel est expert leader simulation et modélisation numérique de Renault.

© FONTENAT Dominique

Éric Landel, expert leader simulation et modélisation numérique de Renault explique le rôle clé de cette activité pour le constructeur et les mutations en cours.

Quelle est la place de la simulation chez Renault ?

La simulation numérique est un outil au service de l’ingénierie. Elle va produire de l’information pour aider à la définition du moteur, de tous les systèmes du véhicule et du véhicule lui-même. C’est un outil extrêmement performant, car travailler sur l’information évite de passer par des objets physiques, longs et coûteux à mettre en œuvre. La simulation d’un crash est le premier poste de dépenses, parce qu’il s’agit d’un modèle très lourd, avec beaucoup d’éléments à la physique complexe, et qu’il faut réaliser beaucoup de crash-tests. Le modèle aérodynamique, qui demande beaucoup de détails pour capturer les phénomènes en jeu, vient en second, suivi du modèle de combustion du moteur.

Comment utilisez-vous la simulation dans le développement d’un véhicule ?

La première phase est celle de la conception, qui doit aboutir à figer le dessin du véhicule. La simulation permet d’évaluer les performances du dessin. Si celles-ci ne sont pas au niveau, on modifie le dessin et on réévalue. Grâce à la croissance des capacités de calcul, la simulation permet d’explorer un grand nombre de concepts mais aussi de jouer un rôle d’aide à la décision, en mesurant l’impact de multiples variantes. Peut-on gagner en masse sans dégrader les performances mécaniques ? Améliorer ces dernières sans pénaliser le comportement vibratoire ? Réduire la traînée aérodynamique tout en augmentant les performances en matière de crash ? La simulation guide les responsables de projets vers les meilleurs compromis entre des objectifs souvent antagonistes.

Vient ensuite la phase d’ajustement et de validation…

Une fois le dessin figé, il reste à effectuer des réglages fins, notamment pour les dizaines de calculateurs de contrôle des différents sous-systèmes, puis à tester le véhicule sur route. La simulation permet d’accélérer ces opérations. Nous utilisons notamment une stratégie dite « hardware in the loop » qui consiste à faire fonctionner un objet physique dans un environnement simulé. Il s’agit par exemple de faire piloter un moteur par un conducteur virtuel de façon à reproduire des situations proches de la réalité. Ainsi, les tests sur route seront plus rapides puisque le moteur aura été précalibré pour être efficace en conditions réelles. Nous voulons étendre cette approche au véhicule entier pour régler et tester les systèmes avancés d’aide à la conduite : en leurrant les capteurs du véhicule, il sera possible de le confronter à toutes sortes de situations.

De quels moyens de calcul dispose le groupe ?

Nous renforçons nos capacités de calcul intensif et disposerons d’ici à la fin de l’année d’à peu près 1 petaflops [1 million de milliards d’opérations par seconde, ndlr]. Ce qui positionne le groupe dans une bonne moyenne par rapport aux autres constructeurs. Cette capacité de calcul est centralisée dans un datacenter situé près de notre technocentre de Guyancourt (Yvelines) et opéré sous la forme d’un cloud privé par un prestataire. Toutes les entités de Renault dans le monde font appel à ces ressources. L’intérêt de les centraliser est de faciliter les calculs de très grandes dimensions.

Vous avez aussi centralisé vos équipes de simulation dans une Model factory il y a trois ans. Pourquoi ?

La Model factory centralise nos activités de simulation pour les systèmes les plus complexes, car ceux-ci demandent beaucoup de ressources dans un temps très court pour délivrer des résultats rapidement. Nous avons ainsi 500 personnes réparties dans notre technocentre et dans un centre commun avec Nissan à Chennai, en Inde, qui produisent une information massive pour que l’ingénierie puisse faire les meilleurs choix possible. Le principe de la Model factory est d’industrialiser la simulation. Elle fonctionne comme une usine : elle s’approvisionne en informations, qu’elle transforme et assemble pour livrer un objet virtuel qui est le modèle complet du véhicule. On peut y appliquer à peu près les mêmes méthodes que pour une ligne de fabrication physique : automatiser des opérations avec un robot pour aller vite et éviter les erreurs humaines, effectuer des contrôles qualité systématiques...

Que vous a apporté cette organisation ?

Nous avons réalisé d’énormes progrès en matière de délai de fourniture des modèles et de précision de ces modèles. Nous l’avons constaté avec la Clio 5, présentée au salon de Genève. C’est notre référence en termes de performances de simulation. Les modèles de crash ont permis de très bien prédire le comportement de la structure. Les modèles acoustiques et aérodynamiques ont aussi prouvé leur fidélité. Nous avons produit des résultats de très bon niveau grâce auxquels le groupe a fait des économies en évitant des analyses complexes sur le véhicule physique et des modifications de design.

Comment progresser encore ? On parle beaucoup d’intelligence artificielle (IA)...

Nous travaillons de façon intensive sur l’IA dans le cadre de techniques dites de réduction d’ordre des modèles. Par exemple, pour un point de soudure : un modèle détaillé demandant des milliers d’éléments, il est impossible de modéliser chacun des milliers de points de soudure d’une caisse. On va plutôt utiliser le modèle détaillé pour entraîner un algorithme d’IA à reproduire ce modèle. On obtient ainsi un modèle de modèle, beaucoup plus petit que le modèle initial, que l’on va pouvoir intégrer dans le modèle de la caisse. C’est une technique très prometteuse car elle permet un changement d’échelle de la taille des modèles. Elle pourrait s’appliquer massivement pour permettre d’intégrer indirectement des modèles d’éléments très détaillés dans les modèles de systèmes.

En quoi la triple rupture électrification-connectivité-autonomie concerne-t-elle la simulation ?

L’impact est majeur. Il faut développer des méthodologies adaptées, notamment pour l’électrique, sur lequel on investit beaucoup. La connectivité demande aussi de modéliser le véhicule au sein de son infrastructure télécoms. Enfin, l’autonomie introduit des systèmes complexes avec les systèmes de perception. La grande nouveauté, à cet égard, c’est l’extrême variabilité de l’environnement du véhicule. Il sera impossible d’exposer physiquement le véhicule à toutes les situations possibles. La simulation numérique va compléter les validations physiques. C’est quelque chose de relativement nouveau qui va prendre énormément d’ampleur. La difficulté sera notamment de prouver la fiabilité du véhicule autonome. Outre l’aspect mathématique de cette preuve, sur lequel on travaille, il va falloir simuler un grand nombre de situations. On parle de dizaines, voire de centaines de millions de kilomètres roulés numériquement. Cela nécessitera de très grosses ressources en calcul. Nous pensons que la majorité de nos investissements en capacité de calcul sera absorbée par ce besoin de validation du véhicule autonome.
 

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