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Méthode TRIZ : « automatiser l’innovation grâce au machine learning »

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Par publié le à 11h28

Méthode TRIZ : « automatiser l’innovation grâce au machine learning »

Denis Cavallucci, directeur de l’équipe l’équipe de recherche CSIP (Conception, systèmes d’informations et processus inventifs) du laboratoire ICube, à l’INSA de Strasbourg.

La 18e édition du colloque international TRIZ FUTURE CONFERENCE, organisée par l’INSA Strasbourg, a notamment réuni le vice-président de Samsung Electronics, la directrice Qualité de General Electric Aviation et des représentants de Faurecia, Plastic Omnium ou Arcelor. Tous ont partagé leur expérience de la méthode TRIZ, dont le but est de fournir un cadre rationnel pour formuler et résoudre des problèmes liés à l’innovation industrielle. Bilan des résultats et perspectives de cette méthode avec Denis Cavallucci, organisateur de la conférence et directeur de l’équipe l’équipe de recherche CSIP (Conception, systèmes d’informations et processus inventifs) du laboratoire ICube, à l’INSA de Strasbourg.

La méthode d’innovation TRIZ (Théorie de résolution de problèmes inventifs) est utilisée de nombreux industriels depuis une vingtaine d’années. Pouvez-vous nous en résumer le principe ?

La méthode TRIZ a été inventée par un ingénieur soviétique, Genrich Altshuller, qui dans les années 1950 a analysé une base de données de 40 000 brevets et s’est aperçu qu’il y avait des invariants dans les mécanismes de l’innovation. La méthode TRIZ permet d’utiliser ces mécanismes pour générer de nouvelles innovations. Un point préalable est d’amener l’utilisateur à reformuler son problème sous forme d’opposition entre deux exigences. Par exemple, lors de la conception d’une table, les ingénieurs devront choisir entre la résistance, conduisant à un plateau plus épais, et sa transportabilité, plaidant pour une moindre épaisseur.

Pour résoudre cette opposition apparente, les méthodes d’innovation traditionnelles basées sur le brainstorming d’experts amènent souvent à réaliser des compromis, en l’occurrence un plateau juste assez épais pour respecter le cahier des charges. Mais cette méthode n’est pas innovante : elle relève simplement de l’optimisation. La méthode TRIZ amènera plutôt les ingénieurs à chercher hors de leur domaine de compétence des cas de figure où ces deux exigences ont pu être résolues sans compromis, pour qu’ils puissent s’en inspirer dans leur propre domaine. Pour trouver ces cas de figure de référence, Genrich Altshuller proposait dans les premières versions de TRIZ une matrice de résolution agrégeant 39 grands principes issus de l’analyse des 40 000 brevets. Depuis, cette base de solutions s’est élargie avec l’apparition de logiciels contenant des bases d’exemples structurées.

Pouvez-vous nous citer des exemples concrets d’innovations engendrées par cette méthode ?

L’exemple des chips Pringle’s est connu. Procter & Gamble s’est démarqué de la concurrence et l'a prise de vitesse en préservant l’intégrité parfaite des chips dans leur packaging, là où les chips concurrentes parvenaient souvent en miettes jusqu’au consommateur. Jusqu’alors, les procédés de conditionnement transportaient les chips de la fabrication jusqu’à leur emballage conditionnement à l’aide de brosses tournantes. Les ingénieurs de Procter & Gamble se sont demandé, conformément à la méthode TRIZ, comment allier cette exigence de transport à l’autre exigence apparemment inconciliable de ne pas toucher les chips. Ils ont fini par trouver l’idée d’utiliser la force électrostatique, cette même force qui fait qu’en frottant notre règle en plastique nous pouvons attirer une feuille de papier. Cela a abouti à un procédé de transport dans lequel les chips sont emballées avec un minimum de contact.

Un second exemple a été présenté lors de la Conférence par Dong-Seob Jang, le Vice-Président de Samsung Electronics, qui a déployé depuis 2007 la méthode TRIZ comme principale méthode d’innovation. Il concerne la montre connectée Samsung Gear S3, pour laquelle les ingénieurs se demandaient comment concilier les performances de réception de l’antenne, ce qui suppose de la pointer vers l’extérieur, tout en proposant un produit élégant dont rien ne dépasse. Ils ont résolu cette contradiction apparente en intégrant l’antenne au sein de l’anneau rotatif de la montre, qui permet également de sélectionner les fonctions. Ces deux exemples montrent bien comment TRIZ peut générer des innovations de rupture, et non de la simple optimisation de procédés existants.

En quoi la méthode TRIZ et l’innovation peuvent-elles bénéficier de l'intelligence artificielle et du Big Data ?

L’une des limites de TRIZ réside dans la recherche d’exemples pertinents dans les bases de données. Les moteurs de recherches reposent généralement sur des critères sémantiques menant une analyse de la requête mot par mot. Une recherche orientée TRIZ devrait au contraire systématiquement identifier dans les cas de références cette fameuse opposition ente deux exigences de conception. Les progrès du Machine Learning permettent de faire cela.

Au sein de la chaire « systèmes d'information et processus inventifs », nous avons travaillé avec 20 experts TRIZ de nos six partenaires industriels [ndlr : dont Faurecia et Plastic Omnium] pour taguer manuellement des centaines de textes de référence (brevets industriels, publications scientifiques et textes de blog spécialisés). Forts de ces exemples, nous avons entrainé des algorithmes à extraire les informations pertinentes de façon automatique. Ces algorithmes, actuellement en test chez nos partenaires, pourront ainsi donner lieu à une nouvelle génération de logiciels d’aide à l’innovation. Quant au Big Data, il permettra à terme de mener ces recherches non plus dans des bases de données structurées… mais sur le web entier !

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