AI assisted MBSE
L’IA GENERATIVE AU SERVICE DE L’INGENIERIE SYSTEME
L’IA générative, catalyseur des pratiques d’ingénierie système
L’efficacité de l’IA ne se mesure pas uniquement à ses capacités techniques, mais surtout à sa pertinence dans le contexte et les pratiques de chaque entreprise. Son adoption doit se faire en alignement avec les enjeux spécifiques de l’organisation pour maximiser son impact. Combinée intelligemment à une démarche d’ingénierie système, elle permet d’accroître significativement l’efficacité opérationnelle des équipes projet.
| Tirer parti de l’IA générative dans le domaine de l’ingénierie des systèmes
Cesames a développé une compétence distincte et reconnue dans l’application de l’IA générative à l’ingénierie des systèmes, fondée sur la synergie de quatre domaines d’expertise essentiels :
1 | Une connaissance approfondie des meilleures pratiques métier, acquise grâce à une expérience significative des pratiques et des besoins en ingénierie des systèmes au sein de nombreux secteurs industriels.
2 | Une maîtrise solide de l’architecture ainsi que des méthodes d’ingénierie des systèmes, rendue possible par le cadre CESAM et sa sémantique rigoureuse.
3 | Une expertise avérée dans les bonnes pratiques d’application des outils d’IA générative pour maximiser la valeur ajoutée et améliorer les livrables d’ingénierie des systèmes.
4 | Une compréhension approfondie de la transformation des processus, ainsi que celle des organisations et chaînes d’outils liés à l’ingénierie.
Ignorer l’un de ces éléments peut entraîner des résultats insatisfaisants :
➤ En l’absence d’une expertise solide en ingénierie des systèmes, les solutions fondées sur l’IA risquent d’être déconnectées des réalités pratiques.
➤ Sans une approche structurée MBSE (telle que la méthode CESAM), le contenu généré par l’IA peut manquer de cohérence et de précision.
➤ Si les meilleures pratiques de l’IA générative ne sont pas appliquées, les résultats peuvent être insuffisants, parfois erronés, nécessitant ainsi des ajustements manuels.
➤ Enfin, sans compétences dans la transformation des processus d’ingénierie, l’intégration de l’IA demeure fragmentée et peu efficace.
| Une approche structurée et pragmatique
Une adoption de l’IA générative maîtrisée
Notre objectif est de fournir une valeur tangible et pérenne en intégrant l’IA générative dans le domaine de l’ingénierie des systèmes, avec une approche structurée, personnalisée et alignée sur votre stratégie d’entreprise :
➤ Accompagner son intégration dans l’organisation en maîtrisant ses impacts pour en tirer une véritable valeur ajoutée.
➤ Optimiser son utilisation pour l’ingénierie système, en sachant à la fois l’exploiter et la challenger efficacement.
Intégration progressive de l’IA générative dans les pratiques MBSE
L’IA générative est un domaine en pleine évolution qui requiert une approche réfléchie pour son intégration dans les pratiques de MBSE. Il est préférable de définir un périmètre d’activité clair et d’adopter une intégration progressive, plutôt que de lancer des initiatives désordonnées, ce qui pourrait nuire à l’efficacité et au contrôle des processus.
Pour assurer une mise en œuvre efficace de l’IA générative dans l’ingénierie système, Cesames adresse un certain nombre de cas d’usage propre aux ingénieurs et architectes systèmes, mais également à la gouvernance des données.
| CESAM Framework Assistant : un GPT, assistant de l’architecte système
Fidèle à son approche pragmatique, Cesames accompagne l’ensemble de la chaîne de valeur de l’ingénierie, en contribuant à la définition de solutions basées sur l’IA générative adaptées aux défis et aux pratiques spécifiques de l’entreprise.
Cette démarche se concrétise notamment par la création d’un 1er assistant IA (un GPT), spécialement conçu dans ChatGPT pour maîtriser le cadre d’architecture des systèmes CESAM.
Cet assistant a pour base de connaissance un corpus documentaire issus des meilleures pratiques de l’architecture des systèmes et du Pocket Guide CESAM.
Si vous souhaitez une version débridée, contactez-nous.
| Nos offres d’accompagnement
Cesames propose 3 offres graduelles pour aider à l’implémentation de l’IA générative dans votre ingénierie système :
1. Sensibilisation à l’IA Générative pour l’ingénierie système : comprendre les fondamentaux et les enjeux.
2. Coaching à l’utilisation de l’IA Générative : assister la réalisation d’études d’architecture complètes et cohérentes.
3. Accompagnement stratégique à la mise en place de l’IA : déployer une IA adaptée à votre organisation et en maximiser l’impact.
| Nos offres d’accompagnement
Cesames propose 3 offres graduelles pour aider à l’implémentation de l’IA générative dans votre ingénierie système :
1. Sensibilisation à l’IA Générative pour l’ingénierie système : comprendre les fondamentaux et les enjeux.
2. Coaching à l’utilisation de l’IA Générative : assister la réalisation d’études d’architecture complètes et cohérentes.
3. Accompagnement stratégique à la mise en place de l’IA : déployer une IA adaptée à votre organisation et en maximiser l’impact.
Product / Service
What problem are we addressing?
Who is concerned?
What needs do we cover?
« How can AI accelerate and improve systems engineering? »
– Technical management
– Architects
– Project managers
– Method teams
– Grasp the fundamentals of generative AI
– Apply best practices for effective AI usage for Systems Engineering
– Explore AI opportunities (SysML v2, private bases)
« How can I apply AI to my specific project? »
– Architects
– Engineers
– Project managers
Apply AI to some SE activities on a concrete case:
– Read text and diagrams
– Build a view
– Build an architecture
– Validate a view
– Validate an architecture
– Comply with a framework
« What AI strategy should we adopt for our systems engineering processes? »
– Technical management
– Digital transformation
– R&D
– Make informed decisions on where to implement and not implement AI in engineering
– Make informed decisions on AI implementation strategy according to your practices and challenges
1 | AI-assisted SE Awareness
Comment l’IA peut-elle accélérer et améliorer l’ingénierie des systèmes ?
➤ L’approche CESAMES :
Démystifier l’IA générative en ingénierie système. Clarifier ce qu’elle est et ce qu’elle n’est pas, et explorer comment l’intégrer efficacement, tout en restant ancré dans l’expertise métier des ingénieurs système.
➤ Quel format ?
Une demi-journée de formation (en présentiel ou distanciel)
➤ Qui est concerné ?
– Ingénieurs
– Architectes Système
– Chefs de projet
– Managers
➤ Quels besoins couvrons-nous ?
– Comprendre les bases de l’IA générative
– Savoir quelles activités d’ingénierie système, l’IA générative peut ou non pas prendre en charge
– Devenir un bon utilisateur de l’IA générative, optimisée par le framework CESAM
Programme de la formation
I. Introduction (15 min)
II. Sensibilisation à l’IA générative (30 min)
— Précautions avec l’IA générative
— Fonctionnement général des LLMs
— Outils disponibles et recommandations
III. Bonnes pratiques d’utilisation (45 min)
— Choisir et paramétrer son GPT
— Rédiger des prompts efficaces
— Exploiter les fonctions classiques
IV. Périmètre IS considéré (30 min)
— L’IA pour quelles activités d’IS
— Sémantique du cadre CESAM
V. Bonnes pratiques IA pour l’IS (45 min)
— Cas d’usage génériques
— Combinaisons lA et outils
— Cas d’usage d’ingénierie système
VI. Exercice collectif : Diagramme d’environnement et besoins (60 min)
VII. Perspectives et conclusion (30 min)
— Possibilités IA avec SysML v2
— Les outils spécialisés et bases privées
2 | AI-assisted SE Coaching
L’IA générative ne remplace pas l’architecte : elle l’assiste (si on la manipule bien !), elle accélère sa réflexion et lui permet de mieux structurer son approche. Notre mission est d’aider nos clients à exploiter pleinement ce potentiel tout en conservant la rigueur et la maîtrise nécessaires à des architectures robustes et adaptées.
➤ Coaching en architecture assistée par l’IA générative
Cesames dispose d’une méthodologie structurée et pragmatique pour générer des architectures complètes et leurs besoins et exigences associées.
Grâce à sa maîtrise approfondie des concepts et de leurs liens à travers le cadre CESAM, Cesames est particulièrement bien placé pour faire évoluer cette approche conventionnelle vers une méthodologie enrichie par l’IA générative.
L’intelligence collective et l’itération restent au cœur des deux approches.
➤ Une posture de coaching éprouvée
Avec plus de 1500 projets coachés, la posture d’écoute et de profond respect des pratiques est dans l’ADN de Cesames, tout en apportant un regard challengeant et structurant.
➤ En pratique
Notre coaching repose sur une approche méthodique, qui comprend :
1. Sélection des activités à couvrir
2. Organisation dans le temps des séances*: période et fréquence
3. Nombre de séances à la carte, à distance
4. Séances de coaching: Coaching individualisé, revue du travail réalisé, réponse aux questions, co-construction de solutions.
5. Combinable avec une sensibilisation ciblée pour une prise en main efficace des outils d’IA.
(*)une séance = 1h30/2h en ligne
3 | AI-assisted SE Consulting
Apporter une forte valeur ajoutée locale n’a de sens que si elle s’inscrit dans une dynamique globale et pérenne. L’IA générative est un levier puissant, mais son succès repose avant tout sur une intégration réfléchie et alignée avec les réalités de l’entreprise.
➤ Principes clés de l’approche
— Une vision d’ensemble : comprendre l’impact global de l’IA et assurer une gouvernance capable de s’adapter aux évolutions technologiques, qu’il s’agisse de ruptures avérées ou de promesses non tenues.
— Des applications locales à forte valeur ajoutée : identifier et implémenter des cas d’usage concrets, générant un bénéfice immédiat tout en s’inscrivant dans une stratégie cohérente à long terme.
— Une démarche structurée et collaborative : l’ADN de Cesames est résolument collaboratif ; l’adoption de l’IA ne peut réussir que si elle s’intègre harmonieusement aux pratiques existantes et aux dynamiques humaines de l’organisation
➤ Etapes clés de l’approche
1. État des lieux : analyse des pratiques actuelles et des besoins spécifiques.
2. Définition d’une vision et d’objectifs réalistes : fixer une cible adaptée aux enjeux de l’entreprise.
3. Identification des enablers techniques : sélectionner les outils et infrastructures nécessaires.
4. Évaluation des impacts sur les processus : adapter les workflows pour maximiser la valeur ajoutée.
5. Analyse des impacts organisationnels : accompagner le changement et assurer l’adhésion des équipes.
||||| Ressources
Webinaire [FR]
L’usage de l’IA pour la modélisation d’entreprise
Les avancées de l’intelligence artificielle dans les méthodes d’apprentissage ne sont plus à démontrer. Les dernières découvertes en biologie moléculaire de l’outil Alpahfold développé par DeepMind de Google en font foi. En sera-t-il de même pour la modélisation des entreprises : quel est le potentiel de l’intelligence artificielle « hybride » au service de l’architecture ?
Antoine Lonjon, Chief Innovation Officer chez MEGA International, apporte ici des débuts de réponses à l’aide de quelques cas d’emploi pratiques.
Antoine Mouttapa, Architecte expert chez CESAMES, partage des exemples de modèles d’architecture d’entreprise s’appuyant sur l’apprentissage en IA
| L’approche de CESAMES : intégrée et collaborative
Notre différence :
➤ Double expertise en architecture système et d’entreprise, acquise dans de nombreux secteurs.
➤ Utilisation d’un cadre d’architecture d’entreprise clair (CESAM), pragmatique et éprouvé pour maîtriser la complexité.
➤ Approche intégrant différentes perspectives : vision externe, vision métier, et vision du système d’information.
➤ Cadre d’architecture aligné avec celui de l’architecture système.
➤ Compatibilité avec le cadre TOGAF, en tant que volet opérationnel immédiatement applicable.
