IA générative et agentique

La fenêtre Chatbot

La fenêtre Chatbot est une fonctionnalité intégrée à l'environnement de COMSOL Multiphysics^® qui facilite les tâches de modélisation et de programmation directement dans COMSOL Desktop^®. Elle permet de se connecter à de nombreux grands modèles de langage (LLM) pour répondre à des questions sur la modélisation et générer ou déboguer des méthodes basées sur COMSOL API. Le chatbot étant intégré à l'interface COMSOL, les interactions peuvent se dérouler sans avoir à copier des informations dans des outils externes.

Il est possible de joindre un modèle entier ou seulement certaines de ses parties à une requête adressée au chatbot. Celui-ci peut ainsi analyser les expressions, les variables et d'autres informations du modèle afin de fournir des réponses adaptées au contexte. La fenêtre Chatbot nécessite une clé API pour se connecter à un LLM compatible.

Créer des objets géométriques

La fenêtre Chatbot et les agents d'IA peuvent tous deux aider à la création de géométries en générant du code COMSOL API à partir d'instructions. Par exemple, à partir d'un modèle vierge, une instruction peut permettre de générer le code Java nécessaire à la création d'une géométrie, telle qu'un cylindre. Le code généré peut ensuite être envoyé à la fenêtre Java Shell pour être exécuté de manière interactive. La géométrie obtenue apparaît alors dans le Constructeur de modèles et la fenêtre Graphiques.

L'utilisation d'un agent IA permet de réaliser des opérations de construction géométrique plus complexes, nécessitant plusieurs étapes, grâce à une interaction directe avec COMSOL API. L'agent peut créer et combiner des objets géométriques, définir des dimensions et des paramètres, examiner la structure du modèle obtenu et affiner progressivement la géométrie à partir d'instructions supplémentaires. Cette fonctionnalité permet de passer d'une description générale à une géométrie paramétrée complète, tout en suivant les opérations effectuées par l'agent et leurs résultats dans COMSOL Desktop^®.

Identifier des erreurs de modélisation

La fenêtre Chatbot peut aider à identifier les erreurs dans la configuration d'un modèle. Bien que le chatbot ne soit pas nécessairement capable de comprendre tous les aspects d'un modèle ou d'une simulation, il peut contribuer à détecter les problèmes courants dans les expressions utilisées dans le Constructeur de modèles.

Par exemple, il peut repérer des incohérences d'unités, des erreurs dans les noms de variables, une utilisation incorrecte des variables, des définitions incohérentes ou des erreurs de logique dans les expressions. Cette assistance peut faciliter la recherche et la résolution des problèmes, tout en améliorant la cohérence du modèle lors de sa construction.

L'utilisation d'un agent IA permet d'examiner des problèmes de modélisation plus complexes. L'agent peut inspecter les paramètres, les variables, les sélections, les réglages des interfaces physiques, les études et les messages du solveur, comparer des définitions associées et effectuer des vérifications diagnostiques à l'aide de COMSOL API. Il peut ensuite suggérer des corrections ou, sur demande, modifier le modèle et réévaluer les résultats. Toute modification proposée doit être examinée afin de s'assurer qu'elle reste cohérente avec les phénomènes physiques étudiés et les hypothèses de modélisation.

Déboguer du code API

Pour faciliter le débogage du code de COMSOL API, la fenêtre Chatbot peut être utilisée pour identifier des problèmes allant au-delà des simples erreurs de syntaxe. Des méthodes de modèle peuvent être directement jointes à une instruction, ce qui permet au chatbot d'examiner leur implémentation, de signaler les éventuelles erreurs de logique, de détecter les incohérences et de suggérer des améliorations.

Des instructions prédéfinies pour analyser le code, rechercher des erreurs ou proposer des améliorations permettent de lancer facilement des analyses ciblées de méthodes spécifiques. Cela facilite la recherche et la résolution des problèmes, ainsi que l'amélioration des méthodes lors du développement de procédures automatisées ou d'applications de simulation.

Environnement Java interactif

La fenêtre Java Shell est un environnement interactif qui fournit une invite de commande permettant d'exécuter du code Java, notamment du code généré par IA. Utilisée conjointement avec la fenêtre Chatbot, elle permet de développer et d'affiner des modèles à l'aide de COMSOL API. Le chatbot peut générer du code Java, expliquer l'utilisation de l'API et suggérer des modifications. Le code peut ensuite être exécuté directement dans la fenêtre Java Shell afin de tester immédiatement les changements apportés. Cette approche permet de procéder rapidement à des ajustements successifs sans avoir à créer au préalable une méthode de modèle.

Automatiser des tâches répétitives

La fenêtre Chatbot peut aider à automatiser les tâches de modélisation répétitives en générant du code COMSOL API for use with Java à partir d'opérations de modélisation enregistrées. Lorsqu'une tâche fait appel à des éléments de l'API que le modèle d'IA ne maîtrise pas nécessairement, la fonctionnalité d'enregistrement du code du Constructeur d'applications permet de capturer une série d'opérations représentatives effectuées manuellement dans le Constructeur de modèles.

Le code enregistré peut ensuite être inclus dans une instruction afin de servir d'exemple à partir duquel le chatbot ou un agent d'IA peut générer des opérations généralisées ou répétées. Cette approche permet d'automatiser des tâches telles que la création d'annotations selon un motif spécifique, la duplication de fonctionnalités du modèle, la définition de réglages ou la création de dispositions personnalisées pour les visualisations. Elle est particulièrement utile lorsqu'une même séquence d'opérations doit être appliquée à plusieurs objets, sélections ou valeurs de paramètres.

Conseils sur la physique et la modélisation

La fenêtre Chatbot permet également de poser des questions sur la modélisation de phénomènes physiques directement dans l'environnement COMSOL. En sélectionnant le réglage Modélisation, il est possible de poser des questions techniques portant, par exemple, sur les phénomènes physiques, les conditions aux limites ou la terminologie. Le chatbot consulte la documentation de COMSOL Multiphysics pour générer ses réponses, ce qui lui permet de fournir des conseils adaptés au logiciel.

Cette fonctionnalité Tool calling est activée automatiquement pour les modèles GPT d'OpenAI et est également disponible pour les autres LLM qui la prennent en charge. Bien que les réponses fournies puissent être utiles pour obtenir des conseils généraux, elles doivent être vérifiées pour les sujets de modélisation avancés.

Consulter et examiner des modèles

Des informations sur le modèle peuvent être jointes aux instructions saisies dans la fenêtre Chatbot afin d'obtenir une assistance plus détaillée. Les noeuds de l'arborescence du Constructeur de modèles peuvent être envoyés directement en effectuant un clic droit sur un noeud et en sélectionnant Envoyer au Chatbot. Il est possible d'envoyer uniquement le noeud sélectionné ou de l'accompagner de tous ses noeuds enfants.

Pour fournir davantage de contexte, il est également possible d'envoyer le modèle entier ainsi que des captures d'écran de l'interface, qui peuvent être collées directement depuis le presse-papiers. Le système d'IA analyse les informations fournies sur le modèle en s'appuyant sur la documentation de COMSOL Multiphysics afin de générer des réponses faisant référence aux entités géométriques, variables, réglages et fonctionnalités du modèle concernés.

Dans le cadre de processus agentiques, un agent IA peut récupérer directement les informations du modèle à l'aide de COMSOL API. Plutôt que de se limiter aux informations fournies dans une instruction donnée, l'agent peut inspecter l'arborescence du modèle, interroger les réglages et les sélections des fonctionnalités, examiner les paramètres et les variables, et évaluer les résultats selon les besoins. Il peut exploiter ces informations tout au long d'une séquence d'opérations, en recueillant des informations contextuelles supplémentaires, en effectuant des vérifications et en adaptant ses actions à l'état actuel du modèle. Cette capacité des agents IA permet une analyse plus approfondie des modèles, tout en réduisant la quantité d'informations à rassembler et à fournir manuellement avec chaque instruction.