À propos de foampilot
Pourquoi créer foampilot ?
L’idée initiale est née du constat que le coût d’apprentissage d’OpenFOAM est élevé.
Sa structure, organisée autour de nombreux dossiers et fichiers dictionnaires, peut être difficile à appréhender, à vérifier et à maintenir, en particulier dans un contexte de bureau d’études où les délais sont courts et les itérations fréquentes.
J’ai donc envisagé qu’une surcouche Python orientée objet pourrait faciliter cette compréhension :
- centraliser l’information dans des fichiers Python lisibles,
- refléter explicitement la structure d’un cas OpenFOAM,
- réduire les erreurs liées à la manipulation manuelle des dictionnaires.
Grâce à l’écosystème Python, il devient possible de piloter l’ensemble de la chaîne CFD.
L’objectif de foampilot est ainsi de proposer une plateforme open‑source de calcul CFD, couvrant tout le cycle de simulation :
- création de la géométrie,
- génération du maillage,
- configuration et exécution du solveur,
- post‑traitement,
- génération de rapports.
Qui suis‑je ?
Je me nomme Steven Daix et je pratique la CFD depuis plus de 20 ans.
J’ai travaillé dans différents secteurs d’activité : - nucléaire, - automobile, - oil & gas, - bâtiment,
au sein de structures de tailles variées, allant de la startup aux grands groupes, en passant par des bureaux d’études.
Je suis principalement utilisateur de Fluent (ANSYS) et STAR‑CCM+.
Mon expérience couvre des projets très divers, notamment :
- études de tirage thermique dans des bâtiments,
- optimisation thermique dans des musées,
- mélange dans des bains de verre agités,
- études aérodynamiques sous capot de tracteur,
- optimisation de procédés industriels, comme le séchage de papier toilette (fun fact).
La difficulté d’intégrer OpenFOAM dans un contexte de bureau d’études — notamment pour les vérifications rapides et les demandes urgentes — m’a longtemps empêché d’utiliser des outils open‑source en production.
C’est dans ce contexte que j’ai décidé de développer foampilot, sur mon temps libre, en m’appuyant sur mon expérience CFD et sur la manière dont j’aurais souhaité utiliser OpenFOAM au quotidien.
Rôle de l’intelligence artificielle
Le développement de foampilot a été assisté par plusieurs outils d’intelligence artificielle, notamment : - ChatGPT, - Gemini, - Mistral, - DeepSeek, - Manus.
Ces IA ont été utilisées comme outils d’assistance pour : - la structuration du code, - la clarification de concepts, - l’amélioration de la documentation, - la reformulation et la pédagogie.
Les choix techniques, l’architecture globale, les concepts CFD et la vision du projet restent guidés par mon expérience d’ingénieur CFD.
Les IA sont ici des accélérateurs de réflexion et de productivité, et non des substituts à l’expertise métier.
Objectif du projet
L’objectif de foampilot est de proposer une interface Python claire, reproductible et automatisée pour OpenFOAM, permettant : - de fiabiliser les études CFD, - de faciliter les audits et vérifications, - de rendre OpenFOAM plus accessible en environnement industriel, - tout en restant fidèle aux concepts fondamentaux de la CFD et d’OpenFOAM.
foampilot est avant tout un projet d’ingénieur, conçu par un utilisateur pour des utilisateurs.