L'optimisation du design universel, une science exacte ?

A Montréal, du 5 au 7 septembre 2008, Carole-Anne Rivière, directrice du programme d'action "Plus longue la vie.net", et Daniel Kaplan, délégué général de la Fing, ont participé à la 9e conférence mondiale sur le vieillissement, autour du thème "vieillissement et design". Ils partagent ici leurs notes à peine retravaillées sur les plus intéressantes interventions de la conférence.


Dans sa présentation à la 9e conférence mondiale sur le vieillissement, Lawrence Normie, directeur exécutif de la société israélienne GeronTech, a abordé la question complexe des arbitrages à effectuer pour un design "universel" – ou plutôt, dans son cas, "accessibles". Avec une solution intéressante, mais qui suscitera sans doute des haussements de sourcils : une fonction mathématique.

Le vieillissement se caractérise par un déclin dans notre capacité à négocier notre environnement, notamment l'environnement bâti. Le design "accessible" vise à faciliter l'adaptation de l'environnement aux capacités fonctionnelles des personnes âgées et handicapées. Et l'optimisation du design de produits accessibles vise à minimiser les incompatibilités entre la personne et le produit, ou l'environnement.

Mais l'inaccessibilité est le produit de plusieurs variables physiques (ou autres), et chaque action sur l'une d'entre elles peut affecter les autres.

L'"optimisation numérique du design" repose sur une fonction d'objectif (mathématique), qui exprime la performance désirée du produit et se compose des variables de décision du design, de pondérations et de contraintes. On peut ainsi définir une fonction d'objectif qui porte sur le degré d'accessibilité. Le but est alors d'en minimiser la valeur.

La difficulté est qu'il peut y avoir des conflits entre plusieurs objectifs (un appareil puissant et pas cher, un bel écran et une faible consommation électrique…). En outre, la mesure de l'atteinte des objectifs ou les moyens de les atteindre peuvent s'appuyer sur des disciplines différentes (ingénierie, économie, médecine, esthétique, psychologie…) et par conséquent, des unités différentes.

L'optimisation multi-objectifs du design vise alors à proposer une manière de modéliser ces problèmes (plusieurs objectifs, plusieurs disciplines et variables). Ce modèle 3D décrit les valeurs de la fonction d'objectif et propose les meilleurs compromis entre les objectifs. Il parvient à ce qu'on appelle un "optimum de Pareto", qui est la situation où on ne peut plus améliorer la situation d'un individu (ou ici, d'un objectif) donné sans dégrader celle d'autres individus.