Benoît EYNARD Enseignant-chercheur

Benoît Eynard est actuellement enseignant-chercheur rattaché au département d’Ingénierie Mécanique de l’Université de Technologie de Compiègne. En 2007, il a rejoint cet établissement pour y prendre la direction du Département Génie des Systèmes Mécaniques, qu’il a assuré jusqu’en 2012. Il est actuellement en charge de l’équipe de recherche en génie industriel du laboratoire Roberval UTC/CNRS FRE 2012. Auparavant, il était enseignant-chercheur à l’Université de Technologie de Troyes où il gérait la spécialité d’ingénieur en Technologies de l’Information pour la Mécanique. En 2005, il a obtenu une habilitation à diriger des recherches en Sciences de l’Ingénieur de l’Université de Technologie de Compiègne, et en 1999, un doctorat en Productique à l’Université de Bordeaux.

De 2013 à 20020, il est Directeur Général du groupe scientifique et technique de l’Association Française de Mécanique (AFM) s’intéressant à l’Usine du Futur également connu sous le nom de GIS S-mart (ex AIP-PRIMECA). A ce titre, il est expert pour l’Agence Nationale de la Recherche ou encore l’Alliance Industrie du Futur.

Il est également membre de sociétés savantes dont à l’international la Design Society, l’IFIP WG 5.1. intitulé “Global Product development for the whole life-cycle” et l’International Council for Systems Engineering.

Il est, désormais, un expert scientifique reconnu dans les domaines de la gestion du cycle de vie des produits, de la conception collaborative, l’éco-conception, l’ingénierie système, la conception mécatronique, l’usine numérique et l’ingénierie de production. Il a encadré plus d'une 20aine de thèses dont un grand nombre en convention Cifre avec des partenaires industriels comme : Fealinx, Gfi Informatique, HydroLeduc, Renault, Safran.

Les français parlent d'industrie du futur, les allemands d'industrie 4.0... Car c'est bien une quatrième révolution industrielle qui s'annonce : celle de la transformation numérique de l'industrie. Entre autres enjeux : gagner en agilité pour mettre plus vite sur le marché des biens toujours plus innovants et performants, mais aussi produire à moindre coût, y compris de très petites séries.

Au laboratoire mécanique, acoustique et matériaux (Roberval), Benoît Eynard et son équipe mènent des recherches sur un des piliers de cette révolution : la continuité numérique de l'information. "Nous concevons des solutions contribuant à fluidifier les échanges de données numériques entre métiers, en particulier dans l'ingénierie et l'industrialisation, précise le chercheur : des outils permettant de transformer des données en connaissances et de mieux capitaliser les expertises pour travailler de manière plus efficace et coordonnée."

Le projet Lucid (laboratoire d'usinage par caractérisation intelligente des données), qui réunit plusieurs partenaires, en est une illustration. Sa finalité : faciliter le travail des programmeurs de machines-outils qui, à partir du modèle 3D d'une pièce, élaborent sa stratégie d'usinage (choix des outils coupants, définition de leurs trajectoires...) et la transposent en un programme pilotant une machine-outil. Cette tâche est en effet complexe et, quoiqu'il existe des logiciels pour simuler et valider virtuellement un programme d'usinage, il faut généralement usiner un certain nombre de pièces réelles avant de parvenir au résultat recherché. "Lucid vise à usiner la bonne pièce du premier coup afin de réduire les délais et les coûts d'industrialisation", explique Benoît Eynard. Pour cela, il s'agit de concevoir un système qui, en comparant le modèle 3D de la pièce à fabriquer aux pièces de même type qu'un industriel a pu réaliser par le passé, proposera automatiquement les meilleures stratégies d'usinage. Un objectif ambitieux, car il suppose de reconstituer l'historique des programmes d'usinage de l'industriel en faisant parler des données peu explicites, provenant de fichiers hétérogènes. C'est ce sur quoi travaille Roberval.

"Ce projet est emblématique de notre vision de la transformation numérique de l'industrie, souligne Benoît Eynard. Les activités répétitives seront certes de plus en plus automatisées, mais les tâches complexes ne pourront pas l'être et les humains continueront à jouer un rôle central. En revanche, il est possible de leur fournir des outils d'aide à la décision. C'est un axe clé des travaux de l'UTC sur l'industrie du futur."