Des agents IA câblent votre modèle de mise en service virtuelle directement depuis la CAO – et votre vision IA est entraînée et testée dans le jumeau numérique en fonctionnement, avant que le matériel n’existe.
En pratique, la mise en service virtuelle avec l’IA recouvre deux réalités. D’abord, l’IA accélère l’ingénierie du modèle de mise en service virtuelle lui-même : des agents IA comme Claude ou Cursor se connectent au jumeau numérique via le serveur MCP realvirtual, gratuit et open source, et créent des composants, câblent des signaux API et pilotent des entraînements – un travail qui prenait auparavant plusieurs jours. Ensuite, le jumeau numérique met en service les systèmes d’IA virtuellement : les modèles de vision sont entraînés sur des données synthétiques générées à partir du jumeau et testés sur la machine simulée avant qu’une seule pièce réelle n’ait été produite.
realvirtual.io couvre les deux directions sur une seule plateforme basée sur Unity : le même modèle qu’un agent IA aide à construire pour la mise en service virtuelle génère ensuite les données d’entraînement de votre vision IA – puis exécute le modèle entraîné en direct lors du test d’intégration avec l’API réel.
Le serveur MCP realvirtual intègre les agents IA directement dans le flux d’ingénierie : plus de 150 outils avec lesquels l’IA crée des composants, définit des cinématiques, câble des signaux PLCInput et PLCOutput et pilote des entraînements dans la simulation. Le savoir du jumeau est transmis au LLM de manière structurée – et comme realvirtual Professional est livré avec l’intégralité du code source C#, l’IA comprend le framework à partir du même code que vous pouvez lire vous-même.
Le backend IA reste votre choix : hébergé dans l’UE ou entièrement local. Résultat : un modèle de mise en service virtuelle entièrement câblé, construit à partir des données CAO en quelques heures au lieu de plusieurs jours – relu par vous, testé avec votre automate.
Avec realvirtual AIBuilder, le jumeau numérique devient le terrain d’entraînement de la vision IA industrielle : il génère des données d’entraînement synthétiques – des images avec annotations ground-truth au pixel près pour la détection d’objets, la classification, la segmentation et l’estimation de pose – directement à partir de votre géométrie CAO, avec des variateurs d’éclairage, de position et de texture.
L’entraînement d’un modèle basé sur YOLO se fait en un clic ; le réseau entraîné est exporté au format standard ONNX et s’exécute dans la simulation via Unity Sentis. Votre système de caméra est mis en service virtuellement avant même que la caméra ne soit montée – sans collecte fastidieuse d’images réelles sur une ligne en production.
L’IA dans le jumeau n’est pas une vidéo de démonstration – elle est câblée dans l’architecture de signaux. Le modèle de vision classifie, le résultat est écrit dans les signaux API, l’automate réagit, les actionneurs répondent : le processus complet piloté par l’IA est testé en boucle avec le contrôleur réel – Software-in-the-Loop avec PLCSim Advanced ou Hardware-in-the-Loop avec l’API réel via l’une des 25+ interfaces industrielles.
C’est la différence entre une expérimentation IA et la mise en service virtuelle d’un système d’IA : logique de séquence, verrouillages, temporisation et modèle d’IA sont validés ensemble – au bureau, avant le début de la mise en service sur site.
Les agents IA se connectent au jumeau numérique via le serveur MCP realvirtual, open source, et prennent en charge la partie répétitive de la construction du modèle : créer des composants, définir des cinématiques, câbler des signaux API, exécuter des séquences de test. Les ingénieurs relisent et affinent au lieu de câbler chaque signal à la main – un modèle de mise en service virtuelle câblé émerge des données CAO en quelques heures au lieu de plusieurs jours.
Oui. realvirtual AIBuilder génère des données d’entraînement synthétiques et automatiquement annotées à partir du jumeau numérique, entraîne un modèle basé sur YOLO en un clic et l’exécute comme modèle ONNX dans la simulation. L’application de vision complète – caméra, modèle d’IA, réaction de l’automate – est testée virtuellement avant que le moindre matériel n’existe.
Tout agent compatible MCP – Claude et Cursor sont aujourd’hui les plus utilisés. Le serveur MCP realvirtual est gratuit et open source (MIT), avec plus de 150 outils intégrés, extensible via un attribut C#. Il pilote l’éditeur Unity et la simulation en cours d’exécution : entraînements, capteurs, signaux API, cinématiques de robots.
La simulation s’exécute localement sur votre PC d’ingénierie – modèles CAO et données machine restent en interne. Pour les agents IA, vous choisissez vous-même le backend : un service hébergé dans l’UE ou un modèle entièrement local. Aucun cloud n’est imposé.
Le serveur MCP est gratuit et open source. realvirtual Starter est gratuit ; realvirtual Professional coûte 1 250 € HT, paiement unique par développeur. L’extension AIBuilder pour les données synthétiques et l’entraînement de la vision IA coûte 490 € HT, paiement unique. Aucune redevance d’exécution pour les applications livrées.
Le réseau entraîné est exporté au format standard ONNX et exécuté dans la simulation via Unity Sentis. Il classifie les images rendues en direct, écrit les résultats dans les signaux API et l’automate réagit – d’abord en Software-in-the-Loop, puis en Hardware-in-the-Loop avec l’API réel. Ce qui passe cette boucle part sur la machine réelle.
Commencez gratuitement avec realvirtual Starter et le serveur MCP open source – ou passez directement à Professional avec 25+ interfaces et le code source complet.