Fabrication additive : où en sommes-nous ?
Notice bibliographique
Résumé
Révolution lente et profonde donnant lieu à une innovation technologique continue, la fabrication additive représente une partie importante de l’industrie du futur. Elle va impacter non seulement l’écosystème de pratiquement toutes les industries (savoir-faire nécessaires, logistique, conception de produits, vente, etc.), mais également l’écosystème économique global (emploi, offre, demande). Prenant acte de ce vaste enjeu aux multiples conséquences et du retard de la France dans ce domaine, le Conseil général de l’Armement a lancé, en 2014, une initiative en vue de clarifier la situation et de formuler des recommandations. Il s’est rapproché, pour ce faire, de la Chambre de Commerce et d’Industrie Paris Île-de-France afin de réaliser un rapport conjoint. Un institut de réflexion et de prospective, Boostzone, a également été associé à cette réflexion partagée. Cela a conduit à la rédaction d’un rapport dressant un panorama des différentes technologies utilisées et de leurs points clés, réalisant un benchmark international et présentant les industriels qui maîtrisaient à l’époque une partie de la chaîne de l’impression 3D. Ce rapport a également traité du phénomène des makers et de son écosystème de start-ups , de la mutation des modèles économiques et des applications dans des secteurs aussi divers que l’aéronautique, le médical, la construction et la mode 1 . Les trois auteurs de ce rapport s’appuient ici sur celui-ci, tout en faisait état des développement récents tant dans les technologies et leurs applications qu’en matière d’initiatives publiques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».