Professeur : Ianis Lallemand
Spécialité du cours : Design computationnel et mécatronique
Cours pratique
Activité obligatoire
Semestre 7
Durée :  4 h 00 par quinzaine
Calendrier : jeudi après-midi

OBJECTIFS
Interroger la notion de matérialité numérique à travers l’étude de stratégies de conception paramétrique et leur application à la programmation de machines à commande numérique. Le cours vise à donner les bases méthodologiques, pratiques et conceptuelles permettant de développer des projets constructifs articulant les enjeux de la commande numérique (répétabilité, précision, sérialité, etc.) à une pensée computationnelle du design.

CONTENU
Le cours proposera une introduction à un panorama d’approches paramétriques ainsi qu’aux logiques de manipulations de données (data trees) sous-jacentes à l’environnement Grasshopper. Dans un second temps, ces approches seront mobilisées pour développer des processus productifs basés sur les machines à commandes numériques disponibles à l’école. En parallèle, des références significatives issues du champ du design computationnel seront discutées, analysées et reliées à la typologie d’approches et de stratégies introduites en cours (maillages, NURBS, pavages, attracteurs, agents, etc.).

MÉTHODE
Alternance de démonstrations pratiques, de discussions autour de références et de concepts liés au design computationnel et à la fabrication numérique, et de réalisations personnelles (projet). Un investissement personnel important est attendu pour ce cours. Des exercices et des matériaux d’approfondissement seront proposés à chaque séance.

ÉVALUATION
Qualité du projet, investissement personnel, portée de la réflexion.

SAVOIR-FAIRE ATTENDUS

• Connaître et savoir mobiliser un premier ensemble de méthodes de conception paramétrique.
• Comprendre les logiques de manipulation de données liées à l’environnement Grasshopper.
• Développer des flux de travail paramétriques personnalisés intégrant les logiques de la fabrication numérique.
• Savoir interpréter des projets existants en termes de types d’approches et stratégies paramétriques.
• Acquérir une capacité à approfondir ses connaissances de manière autonome autour d’enjeux spécifiques.

BIBLIOGRAPHIE

• Fabio Gramazio et Matthias Kohler, Digital materiality in architecture, Baden, Lars Müller Publishers, 2008
• Arturo Tedeschi, Algorithms-Aided Design: Parametric Strategies using Grasshopper, Brienza, Le Penseur, 2014
• Robert Woodbury, Elements of Parametric Design, New York, Routledge, 2010
• Bob Sheil, Mette Ramsgaard Thomsen, Martin Tamke et Sean Hanna (éds.), Design Transactions: Rethinking Information Modelling for a New Material Age, Londres, UCL Press, 2020. En ligne : https://www.uclpress.co.uk/products/141560
• Achim Menges et Sean Ahlquist (éds.), Computational Design Thinking, Hoboken, John Wiley & Sons, 2011

Légende : © Ianis Lallemand