Vue d’ensemble
Cette entrée présente la direction générale d’un knowledge-driven analytical system destiné à soutenir le raisonnement d’ingénierie de manière plus structurée et réutilisable. L’objectif est de transformer progressivement la connaissance technique en logique explicite pouvant ensuite soutenir le calcul, la validation et de meilleures décisions de conception.
Pourquoi ce système
Dans de nombreux environnements d’ingénierie, une logique précieuse reste dispersée entre mémoire, tableurs, notes, normes et vérifications manuelles répétées. Cela rend le raisonnement technique difficile à réutiliser de façon cohérente. Ce projet explore comment cette connaissance peut être formalisée dans un système construit autour de paramètres, contraintes, formules et règles.
Ambition du système
L’ambition n’est pas de simuler un produit logiciel terminé, mais de construire un cadre analytique crédible capable d’évoluer dans le temps. La direction du système commence par la capture et la structuration de la connaissance, puis progresse vers la logique de règles, le support au calcul, les flux d’évaluation et, plus tard, des possibilités d’intégration.
Architecture centrale
Le système est structuré comme un modèle à cinq couches qui va de la capture de connaissance vers un futur support à la décision.
01
Knowledge Capture
Collecter les paramètres, contraintes, formules, normes et logiques de conception récurrentes.
02
Structured Knowledge Base
Organiser la connaissance d’ingénierie en objets, relations et catégories réutilisables.
03
Rule & Constraint Engine
Traduire le raisonnement d’ingénierie en contrôles, seuils, conditions et limitations explicites.
04
Analytical Layer
Exécuter des calculs, des parcours de validation, des vérifications de faisabilité et des évaluations de limites.
05
Decision Support / Optimization Direction
Soutenir de meilleurs choix d’ingénierie et préparer de futurs workflows d’optimisation.
Statut de développement
Il s’agit d’un concept en développement. Le travail actuel se concentre sur l’architecture, la terminologie, la structuration de la connaissance et la planification par phases, sans prétendre à un environnement de production complet.
Perspective à long terme
Avec le temps, cette direction pourra soutenir une évaluation d’ingénierie plus riche, une meilleure traçabilité des décisions, une logique analytique plus réutilisable et de futurs liens avec des workflows liés à la CAO ou une navigation assistée par IA.
