Procédé de dimensionnement de la structure d’une pièce automobile, ladite pièce automobile étant caractérisée par une pluralité d’indicateurs de performances, chaque indicateur de performance est caractérisé par un seuil critique, ledit procédé étant mis en œuvre par un calculateur, ledit calculateur étant configuré pour mettre en œuvre : -un modèle d’intelligence artificielle, apte à déterminer la prédiction d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, -un modèle de simulation configuré pour déterminer la valeur d’un indicateur de performance à partir de la géométrie d’une pièce automobile, -un optimiseur, configuré pour définir un ensemble de géométries pour la pièce mécanique, ledit procédé comprenant les étapes suivantes de : définition d’une géométrie pour la pièce automobile par l’optimiseur, détermination, pour ladite géométrie définie et pour chaque indicateur de performance, de la prédiction dudit indicateur de performance à partir du modèle d’intelligence artificielle, chaque prédiction étant définie comme une valeur moyenne et étant associée à une incertitude, définie comme un écart-type, phase de sélection du type de modèle à utiliser, en fonction d’un coefficient de variation défini comme le rapport entre la valeur moyenne de la prédiction et l’incertitude associée : premier cas : utiliser le modèle d’intelligence artificielle si le coefficient de variation de chaque indicateur de performance respecte son seuil critique, deuxième cas : utiliser le modèle de simulation classique pour chaque indicateur de performance si au moins un des coefficients de variation ne respecte pas son seuil critique prédéfini, définition de la géométrie de la pièce automobile à partir du modèle sélectionné. Procédé selon la revendication précédente, comprenant, après la phase de sélection : une étape d’attribution d’un score d’aptitude à chaque géométrie définie, le score d’aptitude correspond à une valeur réelle positive, obtenue en mettant en œuvre une fonction d’aptitude à laquelle les indicateurs de performance obtenus par le modèle/outil de simulation ou le modèle d’intelligence artificielle sont appliqués, une étape de transmission à l’optimiseur du score d’aptitude obtenu pour chaque géométrie définie, une étape de définition d’une nouvelle géométrie par l’optimiseur en fonction des scores d’aptitude reçus, une étape de simulation de la nouvelle géométrie définie précédemment par l’optimiseur, une étape d’attribution d’un score d’aptitude pour la nouvelle géométrie simulée, lorsqu’une condition d’arrêt est respectée, sélectionner la géométrie de la pièce automobile, qui peut notamment désigner un rotor, qui a le score d’aptitude le plus élevé. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une phase préliminaire, comprenant une étape de collecte de données, lesdites données correspondant à des combinaisons entre des valeurs de géométries et d’indicateurs de performance correspondant, lesdites données étant obtenues en utilisant les modèles de simulation. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une phase d’entraînement du modèle d’intelligence artificielle à partir des données collectées. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code/portions de code/moyens de code/ un jeu d’instructions de code de programme/une séquence d’instructions de code configuré pour la mise en œuvre du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur.