J’ai regardé SAS et Epic Games redéfinir l’industrie avec l’Unreal Engine, et c’est encore mieux qu’un jeu
Étant un gamer passionné, le nom "Unreal Engine" a toujours évoqué pour moi des mondes fantastiques, des aventures épiques et des graphismes à couper le souffle. C'est le moteur qui se cache derrière certains des jeux les plus immersifs auxquels j'ai joué. Alors, quand j'ai commencé à voir passer plusieurs news sur son utilisation dans le secteur industriel, ma curiosité a été piquée au vif.
La confirmation est arrivée il y a peu, via mon flux LinkedIn. Une vidéo a commencé à tourner, SAS, Epic Games & Georgia-Pacific Redefine Digital Twins with Unreal Engine, montrant une collaboration audacieuse qui semblait tout droit sortie d'un rêve de geek : le géant de l'analytique SAS s'associait à Epic Games. Intrigué, j'ai cliqué. Ce que j'ai vu m'a convaincu que je devais écrire cet article. La vidéo en question, une présentation percutante, montrait non seulement une prouesse technologique, mais aussi une vision concrète de l'avenir de l'industrie.
La Rencontre que je n'attendais pas
Dans cette présentation, Bryan Harris (CTO de SAS), Bill Clifford (VP d'Unreal Engine chez Epic Games) et Roshan Shah (VP de l'IA chez Georgia-Pacific) dévoilent leur projet : utiliser l'Unreal Engine pour créer des jumeaux numériques (digital twins) d'usines, pilotés par l'intelligence artificielle de SAS.
Pour moi, c'était une révélation. Bill Clifford a expliqué que la force de l'Unreal Engine réside dans sa capacité à combiner des graphismes photoréalistes, une simulation physique avancée et un rendu en temps réel. Je le savais déjà pour avoir vu des mondes virtuels d'un réalisme incroyable, mais l'idée de l'appliquer à une usine de papier... c'était autre chose. L'objectif : créer un terrain de jeu virtuel pour l'IA, un environnement sans risque où l'on peut tester les "Et si... ?" les plus fous.
Le Cas Concret : Une Quête d'Optimisation chez Georgia-Pacific
La vidéo se concentre ensuite sur le défi de Georgia-Pacific, un problème bien réel : optimiser une flotte de chariots élévateurs autonomes dans une usine gigantesque de 400 mètres de long. Comment définir les meilleurs trajets ? Comment éviter les embouteillages ? Combien de véhicules faut-il exactement ?
C'est là que la collaboration prend tout son sens. La plateforme SAS Viya analyse des milliards de points de données pour proposer des stratégies d'optimisation. Mais au lieu de les tester dans le monde réel (ce qui serait coûteux et perturbateur), elles sont déployées dans le jumeau numérique de l'usine, superbement rendu dans l'Unreal Engine. On y voit les chariots élévateurs se déplacer, les palettes être transportées, le tout avec un réalisme saisissant.
Le "Plot Twist" : Moins, c'est Mieux
Et c'est là que la vidéo montre le moment le plus bluffant de la démonstration. Face à un scénario de trafic intense avec 50 chariots élévateurs , on pourrait penser qu'il faut revoir les itinéraires. Mais l'IA de SAS, après analyse dans la simulation, a fait une recommandation totalement contre-intuitive. La solution n'était pas de changer les trajets, mais de réduire le nombre de véhicules à 47.
Le résultat, validé par la simulation, est sans appel : une amélioration de 8% de l'efficacité et une réduction du temps moyen des missions. En tant que joueur, ça m'a rappelé ces moments dans les jeux de stratégie où une décision audacieuse et inattendue change complètement l'issue de la partie.
Cette convergence n'en est qu'à ses débuts, mais la démonstration de SAS, Epic Games et Georgia-Pacific prouve que l'avenir de l'industrie sera non seulement plus intelligent, mais aussi incroyablement visuel et interactif. C'est une quête que je vais suivre avec le plus grand intérêt. Le jeu ne fait que commencer.
