L’IA comme moteur d’une ingénierie durable et responsable

Pour Quentin Cappart, ing., l’intelligence artificielle ne se résume pas aux modèles génératifs popularisés par le grand public. Elle englobe un ensemble de méthodes de raisonnements logiques, d’optimisation et d’apprentissage qui permettent d’intégrer le concept d’intelligence dans les outils de conception et de décision. « On oublie souvent que l’IA est présente depuis longtemps dans plusieurs champs, comme la robotique, avec des algorithmes de planification ou d’optimisation », explique-t-il.

Ce que le chercheur considère comme nouveau, ce n’est pas tant la technologie que la croissance des systèmes qui y ont recours pour résoudre des problèmes concrets. « L’ingénierie moderne repose sur des outils capables d’apprendre, de planifier et de s’adapter », souligne-t-il. Il ajoute qu’un des réels défis est d’arriver à garantir la fiabilité de ces outils pour pouvoir les utiliser en toute sécurité.

Des applications industrielles concrètes

À la tête d’une équipe de recherche, Quentin Cappart a conçu des méthodes dites « hybrides », qui combinent apprentissage automatique, raisonnement logique et expertise métier. Un exemple marquant est celui d’un projet réalisé avec l’Institut de recherche d’Hydro-Québec (IREQ).

Chaque année, Hydro-Québec doit planifier la maintenance préventive de ses lignes de transmission. Retirer une ligne du réseau sans perturber la distribution d’électricité constitue un défi logistique majeur. « Nous avons conçu une IA capable de proposer des horaires de maintenance fiable et, parfois, de révéler des solutions que l’on croyait impossibles », dit-il.

L’innovation réside aussi dans la collaboration : les ingénieures et ingénieurs d’Hydro-Québec ont directement contribué à intégrer leurs connaissances pratiques au sein du système, une démarche qui illustre parfaitement le mariage entre expertise humaine et puissance algorithmique.

Professeur à Polytechnique Montréal et à l’Université catholique de Louvain, Quentin Cappart forme ses étudiantes et étudiants à l’usage de l’IA générative. Dans ses cours, l’outil est autorisé, mais son utilisation est strictement encadrée. « L’IA peut se tromper ou inventer des idées. Les ingénieures et ingénieurs doivent donc vérifier leurs résultats et en assumer la responsabilité », explique Quentin Cappart.

D’ailleurs, ses enseignements reposent sur trois principes : la responsabilité, la compréhension et l’autonomie. Les personnes inscrites à ses cours peuvent s’appuyer sur l’IA pour certaines tâches techniques, à condition d’en comprendre le fonctionnement et de pouvoir expliquer les résultats obtenus. Les évaluations individuelles, quant à elles, s’effectuent sans aide technologique afin de préserver la rigueur du raisonnement.

L’ouverture comme philosophie de recherche

Également chercheur affilié à plusieurs centres de recherche et instituts, dont le CIRRELT et l’IMC, Quentin Cappart défend une démarche ouverte et collaborative de la recherche. Il privilégie la diffusion de ses outils en code source libre afin de permettre à la communauté scientifique d’en vérifier la robustesse. « Rendre les modèles et algorithmes accessibles, c’est aussi favoriser leur amélioration par d’autres experts et éviter qu’une technologie reste confinée à quelques entreprises », souligne-t-il. Cette philosophie d’ouverture s’accompagne d’une volonté de vulgariser l’IA auprès des professionnelles et des professionnels du génie. Loin de tenir un discours sensationnaliste, il s’emploie à démystifier les démarches et à rappeler que toutes les IA ne se valent pas. Certaines reposent sur des raisonnements logiques plus adaptés que des modèles génératifs à des contextes où la sécurité et la précision sont essentielles.

Une ingénierie au service de la société

Les travaux de Quentin Cappart visent à rendre l’ingénierie plus efficace et plus durable tout en répondant aux grands enjeux contemporains. L’IA, lorsqu’elle est bien encadrée, peut contribuer à la transition énergétique ou à la maintenance durable des infrastructures.

Ses collaborations avec le professeur Guy Desaulniers (Polytechnique Montréal) et l’entreprise GIRO illustrent ce potentiel. Ensemble, ils ont mis au point des méthodes d’optimisation pour faciliter la planification de l’utilisation de flottes d’autobus électriques, dont la recharge complique les horaires. Ces avancées permettent de réduire la complexité logistique et, ultimement, l’empreinte carbone.

D’autres projets, réalisés notamment avec l’entreprise Fastercom https://www.fastercom.app/fr-be , touchent le domaine de la santé, comme la répartition automatique d’ambulances afin d’assurer une meilleure couverture des territoires. Dans tous les cas, la finalité reste la même : utiliser l’IA pour améliorer la qualité de vie des populations.

Apprendre à apprendre

Quand on lui demande de décrire l’ingénieure ou l’ingénieur du futur, Quentin Cappart évoque avant tout une qualité : la capacité d’adaptation. « Il est impossible de prédire quelles technologies domineront en 2024. Ce qui compte, c’est la faculté d’apprendre continuellement et de garder un esprit critique », souligne-t-il.

Cette compétence d’apprentissage continu sera selon lui essentielle pour exercer un génie à la fois rigoureux et responsable. L’ingénierie de demain sera aussi humaine que technologique : fondée sur la collaboration avec les systèmes intelligents, mais ancrée dans la réflexion éthique, la fiabilité et la responsabilité professionnelle.