L’intelligence artificielle joue un rôle grandissant dans le développement de systèmes complexes. Son efficacité dépend fortement de l’apprentissage, reposant sur d’importants volumes de données annotées ou sur des interactions avec un environnement. Dans de nombreux cas industriels, ces conditions sont difficiles à réunir. La simulation permet de lever ces contraintes en générant des données représentatives et des environnements virtuels adaptés à l’entraînement des algorithmes. Ce levier devient un élément central dans la conception d’IA performantes, comme en témoignent deux approches clés : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage par renforcement.
Exploiter la simulation pour la reconnaissance radar
L’apprentissage supervisé repose sur des données labellisées, utilisées pour entraîner un modèle à identifier ou prédire un élément à partir d’un exemple. Dans le cas de la reconnaissance d’objets à partir d’images radar, la diversité des situations à couvrir est considérable : variations de position, d’orientation, de conditions météo, ou de perturbations électromagnétiques.
Or, collecter un jeu de données complet dans le monde réel est non seulement complexe, mais également limité par le coût et la faisabilité technique. La simulation permet de générer des images radar réalistes en s’appuyant sur des modélisations physiques précises des ondes et des matériaux. Elle offre aussi un contrôle total sur les paramètres de chaque scène, garantissant la cohérence et la richesse des annotations.
Ainsi, il devient possible d’accélérer la création de jeux de données massifs, de les adapter à des cas extrêmes ou rares, et de valider la robustesse d’un modèle avant toute expérimentation réelle. La simulation améliore non seulement la performance de l’apprentissage, mais aussi sa traçabilité et sa reproductibilité.
Entraîner l’IA à la navigation grâce à l’apprentissage par renforcement
Contrairement à l’apprentissage supervisé, l’apprentissage par renforcement repose sur une logique d’essai-erreur : un agent explore un environnement, teste différentes actions, et apprend à maximiser une récompense en fonction des conséquences observées.
Dans le cadre de la navigation autonome, cette approche est particulièrement pertinente : elle permet à un système de développer sa capacité à se repérer, éviter des obstacles ou réagir à des imprévus. La simulation joue ici un rôle décisif, en créant un environnement virtuel immersif et paramétrable dans lequel l’agent peut évoluer en toute sécurité.
Cet environnement simulé permet de multiplier les scénarios d’entraînement, d’accélérer le temps d’apprentissage, et d’explorer des situations à haut risque sans compromettre l’intégrité du système réel. Il devient également possible d’observer précisément les choix de l’agent, de corriger sa stratégie et d’affiner ses règles de décision.
Une expertise au service de la robustesse des systèmes
Chez Scalian, l’intégration de la simulation dans les processus de développement IA repose sur une démarche méthodique, combinant modélisation, validation et optimisation des algorithmes. L’enjeu ne se limite pas à accélérer les cycles d’entraînement : il s’agit de garantir la transférabilité des modèles entre les mondes virtuel et réel, et de concevoir des systèmes fiables, résilients et interprétables.
Qu’il s’agisse d’optimiser des signatures radar ou d’orchestrer la navigation autonome d’un agent, la simulation constitue aujourd’hui un socle stratégique pour le développement de l’intelligence artificielle dans les secteurs critiques. Elle s’impose comme un outil essentiel pour franchir les limites de l’expérimentation traditionnelle, et faire émerger des systèmes plus performants, plus sûrs et mieux maîtrisés.
Nous partagerons notre expertise en matière de simulation lors du 55ᵉ Salon International de l’Aéronautique et de l’Espace – Paris Le Bourget 2025. Venez nous rencontrer pour en savoir plus !
