Naval Group mise sur l’IA de Dessia pour accélérer la conception navale

Concevoir un navire militaire est un exercice d’équilibre particulièrement exigeant. Chaque espace doit répondre à des contraintes d’usage, de sécurité, de maintenance, de circulation et d’intégration d’équipements, tout en s’inscrivant dans une architecture globale complexe. C’est sur ce terrain que Naval Group et la start-up française Dessia annoncent, le 17 mars 2025, un partenariat destiné à intégrer davantage d’intelligence artificielle dans les processus d’ingénierie navale.

Les deux entreprises ont conclu un accord-cadre de trois ans. Naval Group entend s’appuyer sur les outils d’automatisation et les bibliothèques d’algorithmes développés par Dessia afin de faciliter la conception, notamment pour les métiers liés à l’aménagement des navires. L’ambition affichée est claire : raccourcir les cycles de développement et maîtriser les coûts de conception, dans un secteur où une modification tardive peut entraîner une cascade d’ajustements techniques.

Il ne s’agit pas de confier la conception d’un bâtiment naval à une intelligence artificielle autonome. L’enjeu est plutôt de fournir aux ingénieurs des outils capables de traiter plus vite un grand nombre de combinaisons et de contraintes, puis de leur présenter des solutions exploitables. Une approche qui place l’IA au cœur du travail d’ingénierie, mais conserve la décision et la validation chez les experts.

Un accord de trois ans pour moderniser l’ingénierie

Naval Group, acteur européen du naval de défense, s’associe à Dessia pour dynamiser ses méthodes de conception. L’accord repose sur l’intégration des solutions d’intelligence artificielle de la jeune entreprise française dans les activités d’ingénierie du groupe.

Le périmètre communiqué concerne en particulier l’aménagement et les fonctionnalités à bord des navires. Derrière cette formulation se trouvent des sujets très concrets : l’organisation d’espaces contraints, l’implantation d’équipements, l’accessibilité pour les opérateurs ou la maintenance, et la compatibilité entre de multiples sous-systèmes. Dans ce type de projet, une même décision peut devoir satisfaire simultanément des règles techniques, des contraintes physiques et des besoins opérationnels.

Le partenariat prévoit que Naval Group puisse créer ses propres AI-Apps, c’est-à-dire des applications d’IA adaptées à des usages métier précis, à partir des bibliothèques algorithmiques de Dessia. L’intérêt d’une telle approche est de ne pas utiliser un outil générique identique pour tous les projets, mais de traduire dans des applications ciblées les règles, données et contraintes propres à l’ingénierie navale.

Cette coopération illustre une évolution plus large de l’industrie : l’IA n’est pas seulement envisagée pour dialoguer avec un assistant ou produire du texte. Elle trouve aussi des applications dans la conception de systèmes physiques complexes, là où les entreprises disposent de règles d’ingénierie nombreuses, de données techniques structurées et d’un besoin constant d’arbitrer entre plusieurs solutions possibles.

Comment l’IA peut-elle aider à concevoir un navire ?

Dans l’industrie, les outils d’IA et d’automatisation peuvent intervenir à différentes étapes d’un projet. Ils ne remplacent pas les logiciels de conception assistée par ordinateur, souvent désignés par l’acronyme CAO. Ils peuvent en revanche compléter ces outils en accélérant l’exploration de scénarios ou en automatisant des tâches répétitives.

Prenons l’exemple simplifié de l’aménagement d’une zone à bord. Les équipes doivent répartir des équipements dans un volume limité, prévoir des accès pour l’exploitation et la maintenance, éviter certaines incompatibilités, respecter des règles de sécurité et conserver des cheminements fonctionnels. Le nombre de configurations possibles peut rapidement devenir très important.

Des algorithmes peuvent alors aider à :

• formaliser les contraintes qui s’appliquent à une étude ;
• générer ou comparer plusieurs options d’implantation ;
• identifier plus tôt certaines incohérences ou incompatibilités ;
• documenter les choix réalisés au fil du processus ;
• réserver aux ingénieurs les arbitrages techniques et opérationnels les plus sensibles.

L’expression « IA » couvre ici plusieurs réalités. Les bibliothèques d’algorithmes évoquées par Dessia peuvent mobiliser de l’optimisation, de l’automatisation de règles métier ou des méthodes génératives appliquées à l’ingénierie. Il ne faut donc pas réduire ce partenariat aux grands modèles de langage popularisés par les assistants conversationnels. Dans un contexte de conception industrielle, la valeur d’un outil dépend surtout de sa capacité à intégrer correctement les contraintes du métier et à produire des résultats vérifiables.

Des AI-Apps pour les métiers de l’aménagement

L’un des points centraux de l’accord est la capacité donnée à Naval Group de développer des applications dédiées à ses propres métiers. Cette logique d’AI-Apps répond à une limite fréquente des outils généralistes : ils savent traiter une demande standard, mais connaissent mal les contraintes très spécifiques d’une organisation industrielle.

Une application métier peut être configurée autour d’un problème précis. Elle peut, par exemple, guider la préparation d’une étude, appliquer des règles prédéfinies ou organiser l’exploration de plusieurs configurations. Elle ne constitue pas nécessairement un logiciel entièrement autonome. Elle peut être un environnement qui rassemble les données pertinentes, les contraintes à respecter et les algorithmes utiles à un cas d’usage donné.

Pour Naval Group, l’enjeu est de mettre cette capacité au service des équipes concernées par l’aménagement des navires. En réduisant le temps consacré à des opérations répétitives ou à la comparaison manuelle de multiples hypothèses, les ingénieurs peuvent consacrer davantage de temps aux sujets à forte valeur : validation des choix, analyse des compromis, prise en compte du retour d’expérience et dialogue avec les autres spécialités.

Cette promesse ne signifie toutefois pas que tous les gains seront immédiats ou identiques d’un projet à l’autre. Dans toute transformation numérique industrielle, le résultat dépend de la qualité des données disponibles, de la manière dont les règles métier sont formalisées, de l’intégration avec les logiciels existants et de l’appropriation par les utilisateurs.

Pourquoi réduire les cycles de conception est stratégique

La conception navale est un processus de longue durée qui fait intervenir de nombreuses expertises. Architecture, systèmes embarqués, énergie, équipements, habitabilité, maintenance et exigences de sûreté ne peuvent pas être traités indépendamment. Une évolution sur un élément peut avoir des conséquences sur d’autres choix déjà étudiés.

C’est pourquoi l’optimisation des cycles de conception constitue l’objectif opérationnel du partenariat. Dessia doit apporter des outils capables d’aider Naval Group à explorer, structurer et automatiser certaines parties de ce travail. Pour l’industriel, l’enjeu n’est pas seulement de « faire plus vite ». Il est aussi de fiabiliser le traitement de contraintes complexes et de diminuer le risque de découvrir trop tard un problème qui aurait pu être détecté en amont.

La réduction des coûts annoncée doit être comprise dans ce cadre. Lorsqu’une solution est mieux évaluée dès les premières phases, les équipes peuvent limiter les itérations tardives, qui sont généralement plus coûteuses à traiter. L’IA peut également favoriser la réutilisation de connaissances accumulées sur des projets précédents, à condition que ces connaissances aient été correctement structurées dans les outils.

Dessia veut renforcer ses équipes et s’ouvrir à l’international

L’annonce s’inscrit aussi dans la trajectoire de Dessia. La start-up indique disposer d’un investissement de 3 millions d’euros destiné à soutenir son expansion internationale et le renforcement de ses équipes. Pour une entreprise qui développe des solutions d’automatisation d’ingénierie, l’accompagnement de grands industriels constitue un levier important : il permet de confronter les outils à des cas d’usage exigeants et de démontrer leur capacité à s’intégrer à des environnements techniques complexes.

Le partenariat avec Naval Group peut ainsi servir deux objectifs convergents. Du côté de Naval Group, il s’agit d’accélérer la transformation numérique de processus de conception. Du côté de Dessia, la collaboration offre l’occasion de déployer ses solutions dans un secteur où les contraintes de conception sont nombreuses et où l’expertise métier est déterminante.

Les entreprises présentent la coopération comme inscrite dans la durée, avec une perspective de développement continu de nouvelles capacités et fonctionnalités. L’annonce évoque également une prolongation envisagée jusqu’en 2027. Le cadre communiqué est celui d’un accord de trois ans, ce qui traduit la volonté de tester, intégrer puis faire évoluer les outils plutôt que de se limiter à une expérimentation ponctuelle.

L’IA dans la défense : un usage d’ingénierie, pas une délégation de décision

L’arrivée d’outils d’IA dans l’industrie de défense soulève légitimement des questions sur le contrôle humain, la confidentialité des informations et la sécurité des systèmes. Dans le cas présenté par Naval Group et Dessia, le sujet concerne les processus de conception et l’aménagement des navires, non la délégation de décisions opérationnelles à une machine.

Cette distinction est essentielle. Utiliser des algorithmes pour optimiser l’implantation d’équipements ou automatiser la préparation d’une étude relève de l’ingénierie assistée. Les décisions qui engagent la conformité, la sûreté et les caractéristiques finales d’un navire restent, elles, du ressort des professionnels responsables du projet.

L’efficacité de l’outil dépendra aussi de son intégration dans l’organisation. Une IA d’ingénierie doit être capable de s’appuyer sur des informations fiables, de rendre ses résultats compréhensibles et de s’insérer dans les méthodes de validation déjà en place. Sans ces garde-fous, la vitesse de calcul ne garantit ni la qualité ni la pertinence d’une conception.

Ce qu’il faut surveiller

La signature de l’accord ouvre une phase dont les résultats concrets dépendront des cas d’usage effectivement déployés chez Naval Group. Plusieurs éléments permettront d’en mesurer la portée : le nombre d’AI-Apps créées, les métiers qui les adoptent, leur articulation avec les outils de conception existants et les gains observés sur les délais ou les itérations d’ingénierie.

Il faudra également observer la capacité de Dessia à accompagner le passage de démonstrateurs ciblés à des usages intégrés dans les processus quotidiens. C’est souvent à cette étape que se joue la valeur réelle des projets d’IA industrielle. Concevoir un algorithme performant est une première étape. Le rendre fiable, maintenable, compréhensible et utile pour des équipes d’ingénieurs en est une autre.

Pour Naval Group, cette alliance marque une volonté d’exploiter l’automatisation comme un outil de compétitivité et d’innovation dans la conception navale. Pour Dessia, elle représente une vitrine dans un secteur exigeant et une occasion de poursuivre son développement, y compris à l’international. L’objectif commun reste pragmatique : permettre aux experts de concevoir plus efficacement des systèmes complexes, sans simplifier artificiellement les contraintes auxquelles ils doivent répondre.