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Le PDG de Depix, Philip Lunn, nous a expliqué pourquoi l’IA générative a rendu obsolète le rendu traditionnel, comment son équipe parvient à condenser l’ensemble du processus de conception pré-CAO de plusieurs semaines à quelques minutes, et ce qui se passe lorsque les concepteurs ne sont plus limités par le manque de ressources.
Un rendu en temps réel pour des décisions rapides
Quel est le problème que vous cherchez à résoudre ?
Depuis 2003, je cherche à résoudre le même problème : pouvoir visualiser une idée avec suffisamment de clarté pour prendre une décision rapide, grâce au rendu en temps réel pour la conception. À l’époque, j’ai fondé Bunkspeed. Nous avons commencé avec un moteur de jeu video en temps réel : nous prenions un fichier CAO, le tessellions, lui appliquions des matériaux et le placions dans un monde régi par la physique pour permettre de conduire votre voiture avec une manette de PlayStation. Puis, vers 2005, nous avons ajouté le lancer de rayons (ray tracing) en temps réel. C’est ainsi qu’est né Hypershot, devenu la norme pour les concepteurs industriels pour la visualisation de leurs produits. Hypershot utilisait le format de fichier .bip, pour « Bunkspeed Interactive Photograph », ce qui était un argument de vente à l’époque. En 2010, Hypershot est devenu KeyShot. C’est toujours la norme aujourd’hui, et il utilise toujours le même format .bip. La raison de son succès était qu’il simplifiait l’obtention d’une image haute fidélité, que ce soit pour prendre une décision ou pour vendre le produit. Aujourd’hui, avec l’IA générative, tout ce processus a été complètement bouleversé.
Un philosophe affirme que la meilleure façon de rester pertinent est de réfléchir constamment à la manière de se rendre obsolète. Il semble que ce soit exactement ce que vous avez fait avec Depix. C’est tout à fait vrai. Sinon, on se retrouve bloqué dans le « dilemme de l’innovateur ». On innove, on réussit, puis on stagne parce qu’on ne sait pas comment se réinventer. Cependant, les entreprises les plus pérennes se réinventent continuellement. Si vous ne le faites pas, le marché vous mettra sur la touche. Et c’est une réinvention de grande ampleur.
À quoi ressemble aujourd’hui le flux de travail de visualisation typique d’une équipe de conception de produits ?
Tout commence par des esquisses. On réalise une série d’itérations de conception sur une esquisse, on l’affine, on la présente. Quelqu’un intervient et sélectionne les idées à approfondir. Cette esquisse est ensuite confiée à un modélisateur. Le modélisateur construit un modèle 3D, collabore avec le concepteur, applique les matériaux et effectue le rendu. Ils réalisent généralement trois ou quatre versions. Il peut y avoir de huit à douze personnes qui travaillent d’arrache-pied pour créer ces modèles 3D. Dans l’industrie automobile, ces versions sont ensuite visualisées pour en choisir quelques-unes à fraiser en tant que modèles physiques. On les place sur des socles et on les étudie. Ensuite, on en choisit un, on le réalise à l’échelle 1:1 en argile, on le ponce à la main, on le scanne, on reconstitue ses surfaces et on le renvoie à l’ingénierie. Ce processus est resté inchangé depuis l’apparition du modèle numérique il y a 50 ans.
Votre site web indique que les conceptions « sûres » l’emportent et que les volumes pour l’idéation de produits sont limités. Dites-nous en plus.
Chaque entreprise fait face au même problème : des ressources limitées. Vous avez des idées et vous voulez générer des options à partir de celles-ci, mais tout le monde a toujours un problème de ressources. C’est le principal problème que nous résolvons : la pénurie de ressources. Désormais, une seule personne peut faire le travail de dix ou vingt. Le concepteur en chef dispose d’un éventail beaucoup plus large de concepts parmi lesquels choisir. Il n’est plus limité par les ressources. Vu sous cet angle, c’est la meilleure chose qui pouvait arriver à la conception de produits. Cela ne supprime pas d’emplois, mais offre plus de ressources. Le goulot d’étranglement se déplace en aval, vers la fabrication et l’ingénierie. Mais l’IA s’infiltre également dans ces processus.
De l’intention au produit, sans avoir besoin de techniciens
Que fait Depix ?
Il n’est plus nécessaire de partir de la géométrie 3D. On peut commencer simplement avec une idée. Vous tapez votre idée, le système génère une série d’images, vous en choisissez une, vous la modifiez, vous générez un modèle 3D, puis vous apportez des modifications aux détails et vous en explorez les variantes. Nous avons découvert qu’il est possible de réaliser l’ensemble du processus en quelques minutes. De l’étincelle initiale à une visualisation finale suffisamment définie pour décider s’il faut procéder ou non à la fabrication. Nous appelons cela le pré-CAO. Avant même de commencer le modèle 3D et l’ingénierie, nous condensons en quelques minutes tout ce qui prenait autrefois des semaines ou des mois. L’étape suivante est la phase d’ingénierie, qui représente encore la partie la plus importante et la plus laborieuse, et qui n’est pas encore totalement automatisée.
Pouvez-vous nous expliquer les différents produits qui composent Depix ?
Design Lab est la couche d’orchestration. C’est une toile infinie où vous importez des images, travaillez avec des centaines d’invites (prompts) prédéfinies pour générer des variantes, et d’où vous lancez les différents agents (agents). Vous pouvez importer un modèle 3D et le visualiser comme vous le feriez dans un logiciel traditionnel, mais tout utilise l’IA générative au lieu du lancer de rayons.
Product Vision est un agent axé sur les idées en phase initiale. Vous entrez une idée, par exemple « barbecue de luxe, Salvador Dalí », et le système génère des conceptions fantastiques. Mais vous n’avez même pas besoin d’un vrai prompt. Il suffit d’entrer l’idée de ce que vous voulez réaliser : le système s’active, fait des études de marché, les synthétise et crée des concepts créatifs. Ensuite, il y a l’outil CMF pour les couleurs, les matériaux et les finitions. Vous entrez le produit, le système recherche sur le marché les tendances de couleurs du moment, les synthétise et génère des matériaux et des finitions qui peuvent être appliqués à l’image. Il condense en quelques minutes des semaines de travail d’un expert CMF. Et enfin, Product Shape, notre générateur de modèles 3D. Vous prenez une image, vous générez un modèle 3D et vous modifiez les lignes de style (feature lines) en utilisant les courbes de Bézier. S’il y a une aile que vous souhaitez surélever légèrement, vous tracez une courbe, vous l’ajustez, vous réimportez le modèle 3D et vous effectuez un nouveau rendu à l’aide de l’IA.
Pouvez-vous me donner un exemple concret du flux de travail ?
Mon associé Chris Braun a été responsable de la visualisation chez Porsche Design pendant plus de vingt ans. Il a tapé « feu arrière Mercedes » dans Product Vision, qui en a produit quelques versions. Il les a importées dans Design Lab, a créé quelques variations sur l’image, a appuyé sur le bouton Animate et le système a généré des lumières animées reproduisant un motif. Le tout a pris quelques minutes. Il a publié le résultat sur LinkedIn et le post est devenu viral. À bien y penser, ce feu arrière n’existe pas. Il pourrait s’agir d’une variation de cinq modèles réels différents, tous combinés en quelque chose d’inédit. Mais c’est exactement ce que font les concepteurs. Ils observent ce qui les entoure, combinent diverses influences et créent quelque chose de nouveau. Ce système se contente de le faire beaucoup plus rapidement.
Parlons de la partie concernant la « création de quelque chose de nouveau ». Si je n’intègre pas mon propre croquis, le résultat ne risque-t-il pas de trop ressembler à quelque chose qui existe déjà ?
On pourrait le penser, mais en réalité, ce n’est pas le cas. On peut obtenir des résultats très créatifs pour des produits qui n’existent pas du tout. Certains disent que l’IA n’est pas créative, mais elle l’est exactement de la même manière que les êtres humains. Les concepteurs étudient les arts, font des études de marché, observent la concurrence. L’IA fait exactement la même chose, mais beaucoup plus rapidement. Vous pouvez être radical ou conservateur, comme vous le souhaitez. Le concepteur se transforme ainsi en « curateur » au lieu de se limiter à un rôle de technicien.
Quel contrôle le concepteur a-t-il sur le résultat final ?
Si on le souhaite, on peut partir d’un croquis, l’importer et itérer. Avec Product Vision, nous disposons de contrôles pour guider certains éléments. Un petit changement dans un mot peut vous orienter dans une nouvelle direction, insérer un logo, corriger des détails. Pour l’instant, il n’est pas encore possible de dire « monte cette ligne de deux millimètres », mais nous nous attendons à ce que ce niveau de contrôle basé sur des contraintes arrive à l’avenir. Notre vision est que l’utilisateur puisse décrire son intention en détail et que le système se charge de rassembler toutes les informations.
Le producteur de musique Rick Rubin a déclaré être payé pour la confiance qu’on a en ses goûts. Est-ce la direction que prend la conception de produits ?
C’est exactement ce qui se passe. Les concepteurs en chef de n’importe quelle entreprise sont payés pour produire quelque chose d’esthétiquement agréable, attrayant et qui soit désiré par les autres. Il en a toujours été ainsi. Dans le passé, cependant, il fallait une véritable armée de personnes pour soutenir cette vision. « J’ai 150 personnes qui développent dix idées jusqu’à les amener à un stade où je peux les regarder et prendre une décision ». Cela arrive encore, mais maintenant le temps s’est réduit à presque rien. Et la personne payée pour son bon goût n’a plus besoin de posséder des compétences techniques en modélisation 3D ou en rendu. L’IA rend les personnes douées 10 fois plus performantes. Mais ceux qui ne sont pas doués sont hors jeu.
L’automobile d’abord, puis tous les autres produits
Qui utilise Depix aujourd’hui ?
Ford, Nissan, Lamborghini, Porsche. Je suis retourné voir mes anciens clients et je leur ai dit : « Je vais construire cette chose, l’achèteriez-vous ? ». Et tous m’ont répondu oui. Nous travaillons également avec des studios de conception de produits. Nous sommes une entreprise relativement nouvelle en termes d’offre et nous lancerons très prochainement une suite intégrée entièrement renouvelée.
Qu’est-ce qui pousse à adopter la plateforme ?
Les résultats. Jusqu’à présent, pour la plupart, les early adopters ont fait des expériences, et notre objectif est de passer de la phase expérimentale à l’adoption à l’échelle de l’entreprise (enterprise-wide). Nous en sommes maintenant à ce stade avec une entreprise. L’adoption à l’échelle de l’entreprise est généralement très lente pour ce type de technologie. Nous considérons chaque entreprise qui fabrique quelque chose comme un client potentiel. Plus précisément, les entreprises qui effectuent déjà des travaux de conception, principalement en utilisant KeyShot. Nous sommes simplement la nouvelle façon de faire le même travail, mais plus rapidement.
Quel est le niveau d’adoption actuel ?
L’année 2026 est la première où nous assistons à une réelle adoption. 2027 sera le moment où les entreprises diront : « C’est une nouvelle façon de faire des affaires et nous devons l’adopter ». Et si vous n’y pensez pas dès maintenant, tôt ou tard, une entreprise viendra vous voler vos parts de marché.
De la conception à la fabrication en une seule journée
Vous avez dû tomber sur des produits vraiment intéressants rien qu’en testant votre logiciel. Y a-t-il quelque chose qui vous a particulièrement marqué ?
De temps en temps, il sort de notre machine quelque chose qui nous fait penser : « Nous devrions vraiment le construire ! ». Chris a conçu une chaise de bureau tellement belle que je n’avais jamais rien vu de tel. J’ai effectué une recherche inversée d’images sur Google et je n’ai rien trouvé qui lui ressemble. En interne, nous avons même commencé une collection que nous appelons Stealth Product Company. Nous nous contentons de déposer les designs dans ce dossier. Tôt ou tard, nous pourrions devenir une entreprise manufacturière qui fabrique des produits, ce qui, je pense, serait la bonne voie. Nous aurions besoin d’un partenaire pour la fabrication, et nous avons déjà envisagé de demander des devis pour certains de ces modèles.
La plupart des outils dont nous avons parlé dans cette série d’interviews opèrent dans le domaine de la fabrication et de l’ingénierie de détail. Depix se situe à un stade bien antérieur, c’est-à-dire dans la conception conceptuelle. Pensez-vous arriver à l’avenir à produire de véritables résultats d’ingénierie ?
Absolument. Notre vision part de l’idée et arrive à un produit prêt à être fabriqué (ready-to-manufacture). Des ensembles complets de plans techniques, tout ce qu’il faut, à envoyer directement à un fabricant. C’est notre rêve. Et j’ai été très intéressé par ce que fait Bench, car en pratique, ils disent : vous leur fournissez un dessin et ils génèrent le modèle 3D prêt pour l’ingénierie. C’est l’étape exacte qui suit ce que nous faisons. Étant déjà un système basé sur des agents (agentic system), nous nous attendons à ce que Design Lab arrive à gérer également des agents tiers. Vous pourriez avoir un agent pour la dynamique des fluides ou un agent pour l’analyse des contraintes, que nous intégrerons dans notre écosystème. De la conception à la fabrication en un seul jour. C’est notre objectif.
L’adoption de l’IA dans la conception a été lente. Pourquoi ?
Un rapport du MIT indique que 85 % de tous les projets d’IA échouent. Ma conviction est qu’ils échouent parce qu’ils sont sabotés, bien que ce ne soit pas intentionnel. Les personnes chargées d’évaluer ces outils se rendent compte qu’il s’agit d’une façon radicalement nouvelle de faire les choses et cela les effraie. Ils trouvent toujours une excuse pour dire que le système ne fonctionne pas. Jusqu’à ce que le patron, comprenant que ses ressources sont limitées, déclare : « Je dois ajouter des ressources, mais je n’ai pas de budget, et maintenant j’ai enfin une solution en main » : ce n’est qu’à ce moment-là que tout change. Le PDG de DeepMind, Demis Hassabis, a déclaré que cette révolution est dix fois plus grande et dix fois plus rapide que la Révolution industrielle. Et si vous n’y pensez pas maintenant, les Chinois voyagent sur la voie de dépassement pour tout ce qui est produit. Si en Occident nous ne réalisons pas cette transition, nous risquons d’être complètement exclus du secteur manufacturier.
Y a-t-il des entreprises intéressantes dans le domaine de l’IA pour l’ingénierie que vous aimeriez signaler ?
Un bon exemple de ce qui se passe dans le domaine de l’ingénierie liée à l’IA est Leo.
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