Art du code et design

L'objectif du module est de former des concepteurs capables de maîtriser le calcul des formes (contours d’objets, véhicules, etc.), de comprendre les enjeux du design industriel, et de préparer des données pour spécialiser un petit modèle de langage d'intelligence artificielle local (SML) pour des applications de design dans un cadre sécurisé et open-source. 
Il s'articule autour des points suivants :
- Design, généralités, formes et esthétiques, histoire/évolution, outils et exemples pratiques.
- L'utilisation des mathématiques comme outils de conception de formes d'objets, de structures ou de pavages, avec une introduction au calcul formel sous Mathematica.
- L'IA pour créer un outil d'intelligence artificielle local via les techniques de spécialisation (RAG) appliquées au Design pour les transports.

Art du code et modélisation :
- Mettre en équations des formes complexes et définir des géométries par le calcul (ex. pour l'art créatif via découpe/gravure laser).
Design et Transports :
- Analyser l'équilibre entre esthétique - fonctionnalité - ergonomie sous contraintes scientifique/technique (ex. aérodynamisme et esthétique).
- Comprendre l'impact des moyens de production sur le design.
Intelligence Artificielle & spécialisation :
- Comprendre le principe du RAG (Retrieval-Augmented Generation) et du RAG Local (distillation de LLM, confidentialité, embeddings, contexte, prompt engineering).
- Préparer un corpus documentaire rigoureux, clair sur une thématique Design/Transport exploitable pour spécialiser un petit modèle de langage à poids ouverts exécuté localement.

Contrôle continu (évaluation des TP/projets et/ou interrogation écrite). Un compte rendu des séances sera produit par les étudiants. L’évaluation peut porter à la fois sur la qualité scientifique du travail, la traçabilité de l’usage de l’IA et la capacité des étudiants à conserver une maîtrise critique des résultats. Le rapport et les documents liés au projet seront organisés pour une sauvegarde numérique du travail réalisé.

Contrôle continu (évaluation des TP/projets et/ou interrogation écrite). Un compte rendu des séances sera produit par les étudiants. Le rapport et les documents liés à l’enseignement seront organisés pour une sauvegarde numérique du travail réalisé.

Capacité à mettre en équations des formes.
Capacité à définir des formes en utilisant la géométrie.
Capacité à intégrer le design dans les conceptions.
Savoir mobiliser des outils d’IA open source pour spécialiser dans un domaine (design) un petit modèle de langage via une approche RAG.

Ressources mobilisées : Mathematica, logiciel de conversion vectorielle (Inkscape), visionneuses PDF/Markdown ; Cours consacrés à la mise en œuvre de l’IA locale à l’aide de librairies Python dédiées et d’Ollama ; Séances de travaux dirigés sur la structuration des données et la vérification de la compatibilité du corpus avec l’IA, corpus documentaire préparé pour la spécialisation.