Introduction
Au cours de la dernière décennie, l'intelligence artificielle (IA) a été de plus en plus utilisée dans la conception architecturale d'intérieurs et l'optimisation de l'aménagement des maisons intelligentes. La planification de l'espace intérieur, qui consiste à déterminer la disposition des pièces, du mobilier et des fonctions, est un problème complexe en raison de sa nature combinatoire et de la nécessité d'équilibrer l'esthétique, la fonctionnalité et les préférences des utilisateurs.
Traditionnellement, les architectes s'appuyaient sur leur expérience, des règles empiriques et des ajustements manuels itératifs des plans. Les progrès récents en matière d'apprentissage automatique, de vision par ordinateur, de conception générative et d'algorithmes d'optimisation ont permis de mettre en place des processus de conception plus automatisés et plus intelligents.
Cette étude met en lumière les principaux développements, méthodes et tendances de 2015 à 2025, en mettant l'accent sur la recherche universitaire.
Les fondements initiaux (approches fondées sur la connaissance)
- Les premiers systèmes étaient principalement basés sur des règles ou sur l'optimisation.
- Méthodes clés : satisfaction de contraintes, recuit simulé, algorithmes génétiques.
- Merrell et al. (2011) : outil interactif d'agencement de mobilier utilisant des règles de conception.
- Yu et al. (2011) : agencement automatique de mobilier avec recherche stochastique.
- Défis : difficulté à s'adapter à de nouveaux styles et à encoder des règles complexes.
Essor de la conception basée sur les données (2015-2020)
- Passage de modèles basés sur des règles à des modèles basés sur les données.
- Les modèles d'apprentissage automatique ont commencé à apprendre à partir de grands ensembles de données de conception.
- Principales évolutions :
- Utilisation de CNN pour analyser et classer les plans d'étage et les styles d'intérieur.
- Ensemble de données RPLAN permettant la formation de modèles neuronaux pour générer des agencements.
- HouseGAN (2019-2020) : utilisation de GAN pour générer des agencements complets d'appartements à partir de croquis.
- LayoutGAN et modèles basés sur des transformateurs appliqués pour la génération séquentielle de plans.
- Avantages : réalisme et vitesse accrus ; apprentissage automatique des principes de conception.
- Inconvénients : nature opaque, contrôlabilité limitée.
Avancées en matière de conception générative et de visualisation
- Focus sur la synthèse de meubles et de scènes d'intérieur en 2D et 3D.
- Modèles clés :
- SG-Net, ATISS (2020-2021) : utilisation de VAE et de transformateurs pour les agencements de pièces en 3D.
- Ensemble de données 3D-FRONT (2021) : plus de 18 000 pièces avec mobilier et sémantique.
- SceneHGN : apprentissage de représentations hiérarchiques de scènes.
- IA basée sur l'image :
- GAN et modèles de diffusion (par exemple, Stable Diffusion) utilisés pour le rendu de style et les idées de conception photoréalistes.
- Tanasra et al. (2023) : utilisation de GAN pour placer automatiquement des meubles dans des agencements vides.
- L'IA a commencé à soutenir la créativité et l'idéation dans les flux de travail de conception.
Apprentissage par renforcement et optimisation de l'agencement (2020-2025)
- L'aménagement de l'espace comme tâche de prise de décision séquentielle.
- SpaceLayoutGym (2024) : environnement RL pour la subdivision et l'optimisation des pièces.
- Les agents PPO et DQN ont appris à optimiser les contraintes et la circulation.
- Apprentissage par renforcement multi-agents (2025) : les agents ont collaboré pour attribuer les pièces, ajuster les tailles et optimiser les fonctions.
- Cadre Haisor (2024) : a garanti la navigation humaine, le confort et l'accessibilité dans le placement des meubles.
- IGA+DE (2025) : optimiseur de disposition hybride évolutif et interactif avec une utilisation de l'espace de 95 %.
Conception centrée sur l'utilisateur et intégration dans la maison intelligente
- De la conception statique à des systèmes de mise en page dynamiques et personnalisés.
- Plateformes de co-conception humain-IA utilisées :
- Entrées Sketch
- Mots-clés de style
- Invites en langage naturel
- L'IA est devenue un assistant interactif plutôt qu'un remplacement.
- Intégration avec les capteurs de la maison intelligente :
- Dispositions ajustées en fonction des mouvements et du comportement de l'utilisateur.
- Utilisation pour les soins aux personnes âgées, la prévention des chutes et l'efficacité énergétique.
- IA éthique et centrée sur l'humain :
- Considérations relatives à la transparence, à l'explicabilité et à l'accessibilité.
- IA alignée sur les objectifs et les valeurs de l'utilisateur.
Ensembles de données et cadres
- RPLAN, 3D-FRONT, SUNCG, LIFULL Home : ensembles de données essentiels.
- Cadres open source :
- SpaceLayoutGym pour RL
- Outils industriels : PlanFinder, Finch3D
- Indicateurs d'évaluation :
- Utilisation de l'espace
- Précision du graphe d'adjacence
- Efficacité de la circulation
- Scores de satisfaction des utilisateurs
Tendances récentes et orientations futures
- Intelligence hybride : combinaison de l'apprentissage automatique, de l'optimisation et du retour d'information humain.
- Les modèles de diffusion et les transformateurs établissent de nouvelles références en matière de performances.
- Domaines d'intérêt :
- Expliquabilité et contrôle par l'utilisateur
- Environnements adaptatifs en temps réel
- L'IA en tant que co-créatrice dans les flux de travail professionnels
Conclusion
Au cours de la dernière décennie, l'IA dans le domaine de la décoration d'intérieur et de l'optimisation de l'aménagement des maisons intelligentes est passée d'une automatisation basique à une collaboration intelligente. Les principales tendances sont les suivantes :
- Modèles de conception basés sur les données et entraînés à partir d'ensembles de données à grande échelle
- Apprentissage par renforcement pour l'amélioration séquentielle de la disposition
- Intégration des commentaires des utilisateurs et des données des maisons intelligentes
- Outils de visualisation alimentés par des GAN et des modèles de diffusion
- Importance croissante accordée aux valeurs humaines, à l'éthique et à la facilité d'utilisation
La convergence entre l'apprentissage profond, l'optimisation et les connaissances architecturales marque un tournant décisif pour l'avenir des environnements intérieurs.