Science des données pour la conception d'ingénierie : État de l'art et perspectives futures

La conception d'ingénierie (CE) est le processus de résolution de problèmes techniques dans des exigences et des contraintes pour créer de nouveaux artefacts. La science des données (SD) est le domaine interdisciplinaire qui utilise des systèmes informatiques pour extraire des connaissances à partir de données structurées et non structurées. Les synergies entre ces deux domaines ont une longue histoire et, au cours des dernières décennies, la CE a de plus en plus bénéficié d'une intégration avec la SD. Nous présentons une revue de la littérature à l'intersection entre CE et SD, identifiant les outils, algorithmes et sources de données qui montrent le plus de potentiel pour contribuer à la CE, et identifions un ensemble de défis que les futurs scientifiques des données et concepteurs devraient relever pour maximiser le potentiel de la SD dans le soutien aux conceptions efficaces et efficientes. Une approche de revue systématique rigoureuse a été soutenue par des techniques de Traitement du langage naturel, afin d'offrir une revue des recherches à travers deux disciplines floues. L'article identifie des défis liés aux deux domaines de recherche et à leurs interfaces. Les principales lacunes dans la littérature tournent autour de l'adaptation des techniques informatiques à appliquer dans le contexte particulier de la conception, de l'identification des sources de données pour stimuler la recherche en conception et d'une bonne caractérisation de ces données. Les défis ont été classés en tenant compte de leurs impacts sur les phases de la CE et de l'applicabilité des méthodes de SD, donnant une cartographie pour de futures recherches à travers ces domaines. La revue systématique montre que pour tirer pleinement parti des outils de SD, il doit y avoir une augmentation de la collaboration entre les praticiens de la conception et les chercheurs afin d'ouvrir de nouvelles opportunités basées sur les données.