An AI-guided framework for making TRIZ and C–K more accessible

Résumé

TRIZ, méthode de résolution de problèmes structurée et créative bien connue, propose des approches structurées, mais sa mise en œuvre pratique peut s'avérer complexe. Le choix des outils requiert souvent de l'expérience, ce qui représente un défi pour de nombreux praticiens, notamment les débutants. Le manque de familiarité avec les outils, les lacunes dans les connaissances pertinentes et la tendance à privilégier des schémas de pensée familiers peuvent entraver l'exploitation optimale de cette méthode. De ce fait, les atouts de TRIZ ne se reflètent pas toujours dans le travail d'innovation quotidien. Cette recherche explore comment le cadre développé utilise l'intelligence artificielle, en particulier les grands modèles de langage comme ChatGPT, pour surmonter ces difficultés en guidant les utilisateurs à travers TRIZ, puis la théorie C-K, de manière plus structurée et accessible. Au lieu de solliciter directement des solutions auprès de l'IA, ce qui conduit souvent à des idées génériques ou répétitives, l'approche proposée utilise une série de questions ciblées, basées sur la logique de TRIZ ou de C-K. Ces questions aident les utilisateurs à progresser étape par étape : définir plus clairement le problème, identifier les contradictions, rassembler les connaissances pertinentes et enfin évaluer les pistes possibles. Cette interaction leur permet de garder la maîtrise du processus, d’ajuster ou de rejeter les résultats de l’IA si nécessaire, et contribue à éviter l’homogénéisation souvent observée dans les résultats non structurés des modèles de langage. Les quatre études présentées dans cette thèse appliquent cette idée dans différents contextes : de l’amélioration de la conception de chaussures antidérapantes au soutien au développement de concepts pour des systèmes d’assainissement compacts, en passant par l’exploration de solutions liées à la sécurité des conducteurs. Dans ces cas précis, les résultats démontrent que le cadre proposé facilite l’utilisation des principes TRIZ et C-K, notamment pour les utilisateurs peu familiers avec ces méthodes. Les utilisateurs sont également guidés vers une approche plus systématique des problèmes complexes et sont moins susceptibles de s’enfermer dans des schémas de pensée habituels.

Date	17 juin 2026
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Mickaël Gardoni (Directeur(-trice))