Brevet FR3164043A1 — publié le 20260102

L’invention concerne un procédé de génération d’un modèle numérique d’une pièce d’un dispositif lumineux d’un véhicule automobile, mis en œuvre par un système informatique, comportant : (E0) une étape de fourniture d’un modèle numérique original (MO) d’une pièce du dispositif lumineux ; (E1) une étape de génération d’un espace numérique de conception optimal (EN) dans lequel ledit modèle original peut s’étendre ; (E2) une étape de génération, par un algorithme de conception générative, de nouveaux modèles numérique (MN i ), chaque nouveau modèle numérique s’étendant dans ledit espace de conception optimal et présentant un ensemble de valeurs de paramètres de conception et/ou de production prédéterminés; (E4) une étape de sélection d’un modèle numérique (MN j ) parmi ladite pluralité de nouveaux modèles numériques selon un ou plusieurs critères appliqués aux ensembles de paramètres associés auxdits nouveaux modèles numériques. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Procédé de génération d’un modèle numérique d’une pièce d’un dispositif lumineux d’un véhicule automobile L’invention concerne le domaine des dispositifs lumineux de véhicule automobile. Plus précisément, l’invention concerne un procédé de génération d’un modèle numérique d’une pièce d’un dispositif lumineux, notamment d’éclairage, de signalisation ou d’éclairage intérieur, d’un véhicule automobile. Les dispositifs lumineux des véhicules automobiles comportent des pièces massives réalisées généralement par injection de matière plastique ou de métal, comme des pièces optiques, des platines destinées à supporter des modules optiques, des pièces esthétiques, des dissipateurs thermiques. Du fait de ces matériau et du procédé d’injection selon lequel elles sont fabriquées, ces pièces ne peuvent pas être optimisées, notamment au regard de leur poids, de leur densité, de leur configuration géométrique, des matériaux qui les composent ou encore de leur empreinte carbone. Or, dans un contexte de réduction du poids, du coût et de l’empreinte carbone des dispositifs lumineux, il pourrait être souhaitable de concevoir certaines de leurs pièces de sorte qu’elles puissent être produites via des procédés de fabrication additive ou soustractive, ou d’impression 3D, à partir de matériaux biosourcés. Pour autant, compte tenu de la multiplicité de paramètres susceptibles d’influencer ces contraintes de conception et/ou de production, il est complexe de définir quelle serait la configuration optimale d’une pièce donnée. Il existe ainsi un besoin pour un procédé de conception d’une pièce d’un dispositif lumineux permettant d’aboutir rapidement à une configuration optimale au regard d’un ensemble de contraintes de conception et/ou de production. L’invention se place ainsi dans ce contexte et vise à répondre à ce besoin. A ces fins, l’invention a pour objet un procédé de génération d’un modèle numérique d’une pièce d’un dispositif lumineux d’un véhicule automobile, mis en œuvre par un système informatique, comportant : une étape de fourniture d’un modèle numérique original d’au moins une pièce du dispositif lumineux ; une étape de génération, à partir dudit modèle original, d’un espace numérique de conception optimal dans lequel ledit modèle original de la pièce peut s’étendre ; une étape de génération, par au moins un algorithme de conception générative, d’une pluralité de nouveaux modèles numérique de ladite pièce, chaque nouveau modèle numérique s’étendant dans ledit espace de conception optimal et présentant un ensemble de valeurs de paramètres de conception et/ou de production prédéterminés de ladite pièce selon ce nouveau modèle numérique. une étape de sélection d’un modèle numérique parmi ladite pluralité de nouveaux modèles numériques selon un ou plusieurs critères appliqués aux ensembles de paramètres associés auxdits nouveaux modèles numériques. L’invention se propose ainsi, en partant d’un modèle existant d’une pièce, de concevoir automatiquement et numériquement, par un ou plusieurs algorithmes de conception générative, différentes configurations, ou modèles, de pièces fonctionnellement semblables à la pièce originale. Chaque configuration varie toutefois dans sa conception au regard d’un ou plusieurs paramètres de conception et/ou de production susceptibles d’influencer le poids, le coût, les caractéristiques mécaniques ou thermiques, l’empreinte carbone de ladite pièce. Il est ainsi possible de sélectionner, selon lesdits paramètres de conception et/ou de production, la configuration optimale au regard d’une contrainte de conception et/ou de production donnée. Cette configuration optimale pourra par exemple être celle qui, au regard du poids et des matériaux à partir desquels elle est conçue, minimise l’empreinte carbone de la pièce ou qui minimise le coût de la pièce. Dans le contexte de la présente invention, et à titre d’exemple non limitatif, on entend par « système informatique » un ordinateur de bureau, un ordinateur portable, un ordinateur tablette, un équipement de test, un serveur informatique, un contrôleur, un processeur, un moteur de calcul et/ou toute combinaison de ces équipements, approprié au regard du procédé selon l’invention. En outre, les étapes du procédé selon l’invention pourront toutes être exécutées sur un même appareil. En variante, les étapes du procédé selon l’invention pourront être exécutées sur plusieurs dispositifs, reliés entre eux par une connexion filaire et/ou par une connexion sans fil. On pourra notamment concevoir que le procédé selon l’invention soit un logiciel exécuté seul par le système informatique ou soit exécuté en tant que module dans un logiciel de conception assistée par ordinateur. Dans le contexte de la présente invention, et à titre d’exemple non limitatif, on entend par « pièce d’un dispositif lumineux » une pièce optique comme un réflecteur ou une lentille, une platine destinée à supporter un module optique, une pièce esthétique, un dissipateur thermique. Dans le contexte de la présente invention, et à titre d’exemple non limitatif, on entend par « modèle numérique d’une pièce » un ensemble d’objets numériques élémentaires représentant ladite pièce. Le modèle numérique pourra par exemple être un modèle 3D, à savoir un ou plusieurs maillages structurés comportant chacun une pluralité de sommets reliés entre eux pour définir une pluralité de faces ou de volumes représentant approximativement les surfaces et/ou les volumes de la pièce. Le modèle 3D pourra être stocké dans un fichier numérique sous la forme d’une liste de sommets associés chacun à des coordonnées spatiales et à des connexion à d’autres sommets, étant entendu que tout autre forme de stockage appropriée pourra être envisagée. En variante, le modèle numérique pourra être un ensemble non structuré de points, à savoir un nuage de points dépourvu de toute information relative aux connexions des points entre eux. Dans le contexte de la présente invention, et à titre d’exemple non limitatif, on entend par « algorithme de conception générative » un algorithme susceptible de générer de façon autonome ou semi-autonome, à partir d’un modèle numérique de pièce, un autre modèle numérique de cette pièce qui satisfait une ou plusieurs contraintes de conception et/ou de production. Dans un mode de réalisation de l’invention, l’étape de génération dudit espace numérique de conception optimal comporte l’identification d’une enveloppe d’un espace maximal du dispositif lumineux pouvant être occupé par ladite pièce. Par exemple, ledit espace maximal pourra être l’espace de coïncidence, ou ET exclusif, d’une part de l’enveloppe maximale contenant ladite pièce et d’autre part du dispositif lumineux. Dans ce mode de réalisation, l’espace numérique de conception optimale correspond ainsi au volume maximal qu’est susceptible d’occuper toute variation de la pièce originale au regard des autres pièces du dispositifs lumineux, voire de l’environnement du dispositif lumineux dans le véhicule automobile. Avantageusement, l’étape de génération dudit espace numérique de conception optimal comporte une sous-étape d’extraction, à partir dudit modèle numérique original, de zones critiques de ladite pièce au regard du dispositif lumineux et une sous-étape d’estimation de contraintes de charge de ladite pièce à partir desdites zones critiques, l’algorithme de conception générative recevant en entrée lesdites zones critiques et lesdites contraintes de charge. On entend notamment par « zone critique » des points de fixation de ladite pièce à une autre pièce ; des zones de charge susceptible d’être soumises à une compression, une tension, un cisaillement, une torsion et/ou une flexion ; des zones de vibration, notamment de résonnance ou d’amortissement ; des zones de chaleur, notamment de dissipation ou de concentration ; et des zones fonctionnelles, susceptibles de supporter une autre pièce. On pourra notamment prévoir que lesdites zones critiques soient étiquetées dans le modèle numérique original, l’extraction desdites zones critiques correspondant ainsi à une segmentation desdites zones étiquetées dans le modèle numérique original. En variante, on pourra prévoir que lesdites zones critiques soient segmentées manuellement par un utilisateur, au travers d’une interface de visualisation et de manipulation du système informatique sur laquelle est affiché ledit modèle numérique original. Avantageusement, lesdites contraintes de charge pourront être estimées, automatiquement ou semi-manuellement, par simulation, notamment par une analyse par éléments finis, également nommée FEA (de l’anglais « Finite Element Analysis »). Dans un mode de réalisation de l’invention, ledit algorithme de conception générative est un algorithme d’optimisation topologique agencé pour déterminer ladite pluralité de nouveaux modèles numériques s’étendant chacun dans l’espace numérique de conception optimal et présentant chacun une configuration optimisant une fonction de coût déterminée à partir d’un ou plusieurs desdits paramètres de conception et/ou de production prédéterminés et desdites contraintes de charge. Cet algorithme d’optimisation topologique détermine ainsi, de façon itérative ou non, la ou les valeurs dudit ou desdits paramètres de conception qui optimisent ladite fonction de coût. Dans un exemple, l’algorithme modifie de façon itérative les valeurs de chacun des paramètres de conception et/ou de production jusqu’à atteindre une condition d’arrêt, comme par exemple un nombre prédéterminé d’itération et/ou le franchissement par la fonction de coûts d’une valeur seuil minimale ou maximale. Lesdits paramètres de conception et/ou de production pourront par exemple être les matériaux composant la pièce, la densité et/ou la distribution de ces matériaux, voire la configuration géométrique de la pièce. Ladite fonction de coût pourra par exemple être déterminée à partir de la masse de la pièce, du coût de la pièce, de l’empreinte carbone de la pièce, des fréquences propres de la pièce, de la résistance mécanique de la pièce, de la dissipation thermique de la pièce, ou tout autre contrainte de conception et/ou de production susceptible d’être influencée par les paramètres de conception et/ou de production. Dans un exemple de réalisation de l’invention, l’algorithme d’optimisation topologique est un algorithme de type SIMP. Cet algorithme SIMP (de l’anglais « Solid Isotropic Material with Penalization ») définit un maillage initial d’éléments finis remplissant l’espace numérique de conception optimal et ajuste itérativement la distribution des éléments et/ou la densité de chaque élément fini pour maximiser ou minimiser ladite fonction de coût. Dans un autre exemple de réalisation de l’invention, ledit algorithme de conception générative est un algorithme évolutionnaire agencé pour déterminer itérativement ladite pluralité de nouveaux modèles numériques à partir d’une pluralité de modèles numériques initiaux générés à partir du modèle numérique original, l’algorithme étant agencé pour sélectionner, à chaque itération, au moins deux modèles numériques résultant de l’itération précédente par évaluation d’une fonction de coût déterminée à partir d’un ou plusieurs desdits paramètres de conception et/ou de production prédéterminés et/ou desdites contraintes de charge, pour croiser les modèles numériques sélectionnés et pour modifier itérativement dans l’espace numérique de conception optimal, par variation de la valeur de l’un ou plusieurs desdits paramètre de conception et/ou de production prédéterminés, lesdites modèles numériques croisés. Ce type d’algorithme, également nommé algorithme génétique, peut par exemple comporter une première étape de segmentation du modèle numérique original en une pluralité de zones, une deuxième étape de génération de ladite pluralité de modèles numériques initiaux par variation, aléatoire et/ou heuristique et/ou statistique, des paramètres de conception et/ou de production dans l’une ou plusieurs desdites zones du modèle numérique original. Lesdits modèles numériques initiaux forment ainsi une première génération de modèle sur laquelle une première itération est appliquée. Les modèles numériques croisés résultant de cette première itération forment alors une deuxième génération sur laquelle une deuxième itération peut être appliquée, les étapes de sélection, croisement et modification étant itérées jusqu’à ce qu’une condition d’arrêt soit atteinte. Dans encore un autre mode de réalisation, ledit algorithme de conception générative pourra être un algorithme d’apprentissage automatique, par exemple de type réseaux de neurones, machine à vecteurs de support ou forêt aléatoire. On pourra indifféremment concevoir d’employer un seul des algorithmes des modes de réalisation qui ont été décrits pour obtenir ladite pluralité de nouveaux modèles numériques, ou d’employer plusieurs de ces algorithmes, par exemple de façon parallèle, ladite pluralité de nouveaux modèles numériques étant formée par la sommes des nouveaux modèles numériques résultant de chacun de ces algorithmes, ou de façon séquentielle, les modèles issus d’un algorithme étant fourni en entrée d’un autre algorithme. Avantageusement, lesdits paramètres de conception et/ou de production prédéterminés comprennent l’un ou plusieurs des paramètres suivants : type de matériau, poids, fréquence propre, rigidité, épaisseur, limite de déformation, coût, empreinte carbone. Les matériaux susceptibles d’être employés dans l’algorithme de conception générative pourront notamment être des bioplastiques, comme des polyamides (PA11 ou PA12) pouvant éventuellement être chargés en fibres de carbone (PA11CF) ou en billes de verre (PA12GB). Les limites de déformation susceptibles d’être employées dans l’algorithme de conception générative pourront notamment être une résistance à la traction maximale ou une limite d’élasticité. L’empreinte carbone pourra notamment être la quantité de dioxyde de carbone émis lors de la fabrication de la pièce. De préférence, l’étape de sélection pourra être une étape de sélection manuelle, semi-automatique ou automatique d’un modèle numérique parmi ladite pluralité de nouveaux modèles numériques selon un ou plusieurs critères appliqués aux ensembles de paramètres associés auxdits nouveaux modèles numériques. On pourra par exemple prévoir que le système informatique calcule, pour chaque nouveau modèle numérique, un indice selon une même méthode de calcul associée à une contrainte de conception et/ou de production donnée, à partir de tout ou partie des paramètres de conception et/ou de production prédéterminés, comme une moyenne pondérée. Le modèle sélectionné pourra ainsi être celui présentant l’indice le plus haut ou le plus bas. En variante, on pourra prévoir que la sélection soit mise en œuvre par un algorithme d’apprentissage automatique, notamment un classifieur, entrainé pour sélectionner un modèle numérique parmi une pluralité de modèles numériques à partir des paramètres de conception et/ou de production associés à ces modèles. Dans un mode de réalisation, l’algorithme de conception générative est configuré pour générer chaque nouveau modèle numérique sous la forme d’un nuage de points, et le procédé comporte une étape de transformation du modèle numérique sélectionné en un maillage de surfaces élémentaires. Dans ce mode de réalisation, le modèle numérique sélectionné peut ainsi être transformé en un fichier, par exemple de type stl, susceptible d’être exploité par un dispositif de fabrication additive ou soustractive. Avantageusement, le procédé comporte une étape de fourniture dudit maillage de surfaces élémentaires à un dispositif de fabrication additive ou soustractive et une étape de fabrication de ladite pièce selon ledit modèle numérique sélectionné par ledit dispositif de fabrication additive ou soustractive à partir dudit maillage de surfaces élémentaires. Le dispositif de fabrication additive pourra par exemple être une imprimante 3D de type MJF (de l’anglais « Multi Fusion Jet »). L’invention a également pour objet un système informatique apte à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. L’invention a également pour objet un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention a encore pour objet un support de stockage lisible par ordinateur comprenant des portions de codes d’un programme d’ordinateur destiné à être exécuté par un processeur pour mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention. L’invention a également pour objet une pièce d’un dispositif lumineux d’un véhicule automobile conçue au moyen du procédé selon l’invention. La présente invention est maintenant décrite à l’aide d’exemples uniquement illustratifs et nullement limitatifs de la portée de l’invention, et à partir des dessins annexés, dessins sur lesquels les différentes figures représentent : FIG. 1 représente, schématiquement et partiellement, un procédé de génération d’un modèle numérique d’une pièce d’un dispositif lumineux selon un mode de réalisation de l’invention ; FIG. 2 représente, schématiquement et partiellement, la mise en œuvre d’une étape de génération d’un espace numérique de conception optimal du procédé de la FIG. 1 ; FIG. 3 représente, schématiquement et partiellement, la mise en œuvre d’une étape de génération, par un algorithme de conception générative, d’un modèle numérique de ladite pièce du procédé de la FIG. 1 ; FIG. 4 représente, schématiquement et partiellement, différents modèles obtenus à l’issue de l’étape de la FIG. 3 . Il est à noter que sur ces figures les éléments structurels et/ou fonctionnels communs aux différentes variantes peuvent présenter les mêmes références. Bien entendu, diverses autres modifications peuvent être apportées à l’invention dans le cadre des revendications annexées. On a représenté en FIG. 1 un procédé de génération d’un modèle numérique d’une pièce d’un dispositif lumineux d’un véhicule automobile selon un exemple de réalisation de l’invention. Dans l’exemple décrit, le procédé est mis en œuvre par un ordinateur de bureau ou un ordinateur portable sur lequel est exécuté un logiciel de conception assistée par ordinateur incluant un module logiciel dont le code permet de mettre en œuvre certaines étapes de ce procédé. Dans une étape E0, un modèle numérique original MO d’au moins une pièce du dispositif lumineux est fournie. Dans cet exemple, le modèle numérique original MO peut avoir été sélectionné par un utilisateur parmi un ensemble de modèles de pièces représentant le dispositif lumineux HL, au travers du logiciel de conception assistée par ordinateur. En variante, le modèle numérique original pourra être un fichier, par exemple sous format XML ou sous format STEP, téléversé dans le logiciel de conception assistée par ordinateur. Dans la suite de la description, ladite pièce est une platine destinée à être fixée à un boîtier du dispositif lumineux et à supporter un module optique de ce dispositif lumineux. On pourra concevoir d’employer le procédé selon l’invention pour d’autres types de pièces, et notamment une pièce optique comme un réflecteur ou une lentille, une pièce esthétique, ou un dissipateur thermique. Dans une étape E1, un espace numérique de conception optimal EN est généré à partir du modèle numérique original MO. On a représenté en FIG. 2 les différentes sous-étapes de cet étape E1 permettant de générer l’espace numérique de conception optimal EN, à partir du modèle numérique original MO (représenté en hachuré) et du reste du dispositif lumineux HL. A ces fins, l’étape E1, comporte une sous-étape de segmentation E11, dans l’espace dans lequel s’étend le dispositif lumineux, d’une enveloppe, comme une boite BB, englobant la pièce représentée par le modèle original MO. Cette boite BB peut être générée automatiquement à partir des dimensions maximales du modèle original MO selon trois axes orthogonaux. Dans une seconde étape E12, l’espace numérique de conception optimal EN est généré en estimant l’espace de coïncidence, obtenu par un opérateur ET exclusif, entre d’une part la boite BB et d’autre part le reste du dispositif lumineux HL. L’espace numérique de conception optimal EN correspond ainsi au volume maximal qu’est susceptible d’occuper toute variation de la pièce originale au regard des autres pièces du dispositifs lumineux HL, voire de l’environnement du dispositif lumineux HL dans le véhicule automobile. Par ailleurs, dans une troisième sous-étape E13, des zones critiques Z i sont extraites du modèle numérique original MO. Ces zones critiques Z i pourront par être étiquetées dans ce modèle MO et pourront donc être segmentées automatiquement. En variante, on pourra prévoir que lesdites zones critiques soient segmentées à l’aide d’un utilisateur, par exemple en définissant manuellement via le logiciel de conception des régions dans le modèle MO correspondant à ces zones critiques Z i , les parties du modèle MO correspondant aux régions sélectionnées étant segmentées pour définir lesdites zones critiques Z i . Dans l’exemple de la FIG. 2 , les zones critiques Z i correspondent à des zones de charges, à savoir des points de fixation de ladite pièce à une autre pièce et des zones fonctionnelles, susceptibles de supporter une autre pièce, ces zones de charge étant ainsi susceptibles d’être soumises à une compression, une tension, un cisaillement, une torsion et/ou une flexion. En variante, les zones critiques Z i pourront correspondre à des zones de vibration, notamment de résonnance ou d’amortissement ou encore à des zones de chaleur, notamment de dissipation ou de concentration. Enfin, dans une quatrième étape E14, des contraintes de charge CC sont estimées à partir du modèle original MO et des zones critiques Z i . Les contraintes de charge CC pourront par exemple être estimées, par simulation au travers d’une analyse par éléments finis, ou FEA, mise en œuvre par un module logiciel du logiciel de conception. Dans une étape E2, de nouveaux modèles numériques MN j de la pièce sont générés par un ou plusieurs algorithmes de conception générative à partir des zones critiques Z i , des contraintes de charge CC et de l’espace numérique de conception optimal EN. Le ou les algorithmes de conception générative mis en œuvre dans cette étape E2 sont ainsi conçus pour faire varier, afin d’aboutir à un nouveau modèle numérique MN j , des paramètres de conception et/ou de production de la pièce de sorte que ce nouveau modèle numérique MN j s’étende dans ledit espace numérique de conception optimal EN tout en satisfaisant une fonction de coût déterminée à partir d’un ou plusieurs de ces paramètres de conception et/ou de production prédéterminés et des zones critiques Z i et/ou desdites contraintes de charge CC. On pourra indifféremment prévoir que ce ou ces algorithmes de conception générative soient susceptibles de faire varier l’un ou plusieurs des paramètres de conception et/ou de production suivants : type de matériau, poids, fréquence propre, rigidité, épaisseur, limite de déformation, coût, empreinte carbone. On a ainsi représenté en FIG. 3 un exemple de génération d’un nouveau modèle numérique MN j par un algorithme de type optimisation topologique SIMP. Dans cet exemple, dans une première sous-étape E21, l’algorithme définit un maillage initial d’éléments finis, à savoir des voxels, remplissant l’espace numérique de conception optimal EN et dans lequel les zones critiques Z i sont positionnées. Puis, dans une deuxième étape sous-E22, en partant des zones critiques Z i , il ajuste la densité de chaque élément fini pour minimiser une fonction de coût déterminée à partir de la masse de la pièce, du coût de la pièce, de l’empreinte carbone de la pièce, des fréquences propres de la pièce, de la résistance mécanique de la pièce, de la dissipation thermique de la pièce. La sous-étape E22 est ainsi itérée jusqu’à ce qu’une condition d’arrêt soit atteinte. Cette condition d’arrêt correspondant au franchissement par la fonction de coût d’une valeur seuil minimale. A la fin de la dernière itération, dans une sous-étape E23, le nuage de points ainsi obtenu peut être transformé en un maillage de surfaces élémentaires formant le nouveau modèle numérique MN j . Chaque implémentation de l’algorithme SIMP résulte ainsi en un nouveau modèle numérique MN j , différant des autres modèles MN j et du modèle original MO par un ensemble de paramètres de conception et/ou de production. On a ainsi représenté en FIG. 4 un tableau représentant trois modèles distincts MN 1 , MN 2 et MN 3 , ainsi que des paramètres de conception et/ou de production de type procédé de fabrication, matériau, poids, fréquence propre, cout et empreinte carbone. On pourra prévoir, dans d’autres sous-étapes non représentées, qu’une analyse par éléments finis soit de nouveau mise en œuvre sur ce nouveau modèle numérique MN j , notamment pour permettre à un utilisateur de valider sa conception au regard des contraintes de charge CC. Dans d’autres variantes non représentées, l’algorithme de conception générative pourra être est un algorithme évolutionnaire ou génétique agencé pour déterminer itérativement ladite pluralité de nouveaux modèles numériques MN j à partir d’une pluralité de modèles numériques initiaux générés à partir du modèle numérique original MO ou encore un algorithme d’apprentissage automatique, par exemple de type réseaux de neurones, machine à vecteurs de support ou forêt aléatoire. Plusieurs algorithmes distincts pourront être implémentés en parallèle, ou de façon séquentielle, les modèles issus d’un algorithme étant fourni en entrée d’un autre algorithme. A l’issue de chacune des implémentations du ou des algorithmes de conception générative, l’un des modèles numériques parmi ladite pluralité de nouveaux modèles numériques MN j est sélectionné dans une étape E3. A ces fins, l’ensemble des nouveaux modèles numériques MN j peut être présenté à un utilisateur avec ses paramètres de conception et/ou de production, via le logiciel de conception, par exemple sous la forme du tableau de la FIG. 4 . L’utilisateur peut ainsi sélectionner l’un de ces modèles, selon un ou plusieurs critères appliqués à ces paramètres. On pourra en variante prévoir qu’un indice soit calculé dans une étape ultérieur du procédé, selon une même méthode de calcul associée à une contrainte de conception et/ou de production donnée, le modèle présentant l’indice le plus haut ou le plus bas, selon la méthode utilisé, étant sélectionné automatique. En variante encore, on pourra prévoir que la sélection soit mise en œuvre par un algorithme d’apprentissage automatique, notamment un classifieur, entrainé pour sélectionner un modèle numérique parmi une pluralité de modèles numériques à partir des paramètres de conception et/ou de production associés à ces modèles. Dans l’exemple de la FIG. 4 , en appliquant un critère de sélection visant à sélectionner le modèle présentant le poids le plus faible et le coût le plus faible, le modèle MN 3 sera ainsi sélectionné. Dans une étape E4, le modèle numérique MN j sélectionné à l’issue de l’étape E3 est transformé en un fichier, par exemple de type stl, et transmis à un dispositif de fabrication additive. Enfin, dans une étape E5, une ou plusieurs pièces peuvent être produites par ce dispositif de fabrication à partir de ce fichier stl. La description qui précède explique clairement comment l'invention permet d'atteindre les objectifs qu'elle s'est fixée, à savoir fournir un procédé de conception d’une pièce d’un dispositif lumineux permettant d’aboutir rapidement à une configuration optimale au regard d’un ensemble de contraintes de conception et/ou de production. Ces objectifs sont notamment atteints à l’aide d’un ou plusieurs algorithmes de conception générative permettant de faire varier un ou plusieurs paramètres de conception et/ou de production de la pièce susceptibles d’influencer le poids, le coût, les caractéristiques mécaniques ou thermiques, l’empreinte carbone de ladite pièce, et ainsi de sélectionner, selon lesdits paramètres de conception et/ou de production, la configuration optimale au regard d’une contrainte de conception et/ou de production donnée. En tout état de cause, l'invention ne saurait se limiter aux modes de réalisation spécifiquement décrits dans ce document, et s'étend en particulier à tous moyens équivalents et à toute combinaison techniquement opérante de ces moyens. Procédé de génération d’un modèle numérique d’une pièce d’un dispositif lumineux d’un véhicule automobile, mis en œuvre par un système informatique, comportant : (E0) une étape de fourniture d’un modèle numérique original (MO) d’au moins une pièce du dispositif lumineux ; (E1) une étape de génération, à partir dudit modèle original, d’un espace numérique de conception optimal (EN) dans lequel ledit modèle original de la pièce peut s’étendre ; (E2) une étape de génération, par au moins un algorithme de conception générative, d’une pluralité de nouveaux modèles numérique (MN i ) de ladite pièce, chaque nouveau modèle numérique s’étendant dans ledit espace de conception optimal et présentant un ensemble de valeurs de paramètres de conception et/ou de production prédéterminés de ladite pièce selon ce nouveau modèle numérique; (E4) une étape de sélection d’un modèle numérique (MN j ) parmi ladite pluralité de nouveaux modèles numériques selon un ou plusieurs critères appliqués aux ensembles de paramètres associés auxdits nouveaux modèles numériques. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’étape de génération (E1) dudit espace numérique de conception optimal comporte l’identification d’une enveloppe (BB) du modèle numérique original (MO) de ladite pièce, l’identification d’une enveloppe d’un espace du dispositif lumineux (HL) pouvant être occupé par ladite pièce, l’espace numérique de conception optimal (EN) étant formé par la réunion desdites enveloppes. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape de génération (E1) dudit espace numérique de conception optimal (EN) comporte une sous-étape d’extraction (E13), à partir dudit modèle numérique original (MO), de zones critiques (Z i ) de ladite pièce au regard du dispositif lumineux et une sous-étape d’estimation (E14) de contraintes de charge (CC) de ladite pièce à partir desdites zones critiques, l’algorithme de conception générative recevant en entrée lesdites zones critiques et lesdites contraintes de charge. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit algorithme de conception générative est un algorithme d’optimisation topologique agencé pour déterminer ladite pluralité de nouveaux modèles numériques (MN i ) s’étendant chacun dans l’espace numérique de conception optimal (EN) et présentant chacun une configuration optimisant une fonction de coût déterminée à partir d’un ou plusieurs desdits paramètres de conception et/ou de production prédéterminés et desdites contraintes de charge (CC). Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que l’algorithme d’optimisation topologique est un algorithme de type SIMP. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit algorithme de conception générative est un algorithme évolutionnaire agencé pour déterminer itérativement ladite pluralité de nouveaux modèles numériques (MN i ) à partir d’une pluralité de modèles numériques initiaux générés à partir du modèle numérique original (MO), l’algorithme étant agencé pour sélectionner, à chaque itération, au moins deux modèles numériques résultant de l’itération précédente par évaluation d’une fonction de coût déterminée à partir d’un ou plusieurs desdits paramètres de conception et/ou de production prédéterminés et/ou desdites contraintes de charge (CC), pour croiser les modèles numériques sélectionnés et pour modifier itérativement dans l’espace numérique de conception optimal (EN), par variation de la valeur de l’un ou plusieurs desdits paramètre de conception et/ou de production prédéterminés, lesdites modèles numériques croisés. Procédé selon l’une des revendication précédentes, caractérisé en ce que lesdits paramètres de conception et/ou de production prédéterminés comprennent l’un ou plusieurs des paramètres suivants : type de matériau, poids, fréquence propre, rigidité, épaisseur, limite de déformation, coût, empreinte carbone. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’algorithme de conception générative est configuré pour générer chaque nouveau modèle numérique (MN i ) sous la forme d’un nuage de points, et en ce qu’il comporte une étape (E4) de transformation du modèle numérique sélectionné (MN j ) en un maillage de surfaces élémentaires. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de fourniture dudit maillage de surfaces élémentaires à un dispositif de fabrication additive ou soustractive et une étape de fabrication (E5) de ladite pièce selon ledit modèle numérique (MN j ) sélectionné par ledit dispositif de fabrication additive ou soustractive à partir dudit maillage de surfaces élémentaires.