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Lors de notre entretien avec Dikens Celaj, PDG de CADScribe, nous avons discuté de l’état actuel des logiciels text-to-CAD et de leur avenir.
De marketplace d’impression 3D au text-to-CAD
Comment l’aventure CADscribe a-t-elle commencé ?
Le projet est né à HEC Paris. Nous avons tous les trois intégré un incubateur de startups dans le cadre d’un cours de science des données. Au début, nous pensions à une marketplace d’impression 3D. L’idée était de mettre en relation des propriétaires d’imprimantes 3D, souvent inactives, avec des personnes souhaitant fabriquer des pièces sans avoir accès à ce type de machine.
Nous avons vite compris que créer une marketplace biface ne fonctionne quasiment jamais. Pendant le développement, nous nous sommes posé une question : combien de personnes maîtrisent la CAO sans posséder d’imprimante 3D ? C’est une toute petite niche.
Une cible bien plus large concerne ceux qui ne savent pas utiliser la CAO mais ont besoin d’une pièce imprimée en 3D. C’est là qu’est née l’idée de CADscribe : utiliser l’IA et les LLM pour aider les utilisateurs à concevoir des pièces CAO simplement via des prompts.
Quel est votre lien avec le monde de l’ingénierie ?
Les trois fondateurs, moi y compris, sommes des data scientists, mais nous partageons une passion profonde pour la technologie et l’ingénierie. J’adore l’idée d’avoir un petit atelier où l’on usine des pièces et où l’on possède sa propre imprimante 3D. Cela s’est donc fait naturellement grâce à nos centres d’intérêt communs.
Générer modèles 3D simples par IA
Que fait CADscribe aujourd’hui ?
Il existe plusieurs solutions text-to-CAD en ligne, comme ZooDev, AdamCAD, Build123d, etc. À ma connaissance, nous avons tous la même structure pour créer des modèles 3D. Vous écrivez ce dont vous avez besoin, comme avec n’importe quel LLM. Vous précisez les dimensions et vous obtenez un modèle en retour.
Pouvez-vous expliquer l’approche technique ?
Vous donnez un prompt au LLM, disons « Créer une boîte ». Cela sera traduit dans un langage de requête utilisé pour générer concrètement le fichier STEP. Certaines solutions sur le marché ont développé leur propre langage de requête, d’autres utilisent ceux qui existent déjà. Mais l’objectif reste le même : transformer des instructions écrites en code, qui servira ensuite à concevoir les modèles.
Quel niveau de complexité gérez-vous actuellement ?
Si vous maîtrisez la CAO, les logiciels de CAO classiques restent plus rapides et offrent beaucoup plus de fonctionnalités. Si ce n’est pas le cas, nous pouvons vous aider à concevoir des pièces simples.
Nous nous projetons déjà d’ici un an, où des logiciels comme Onshape devraient intégrer des copilotes sous forme de fenêtre de discussion, et c’est là que nous voulons être. Les utilisateurs pourront simplement dire « Je dois ajouter ce type de pièce » et la CAO le fera pour eux.
Ou vous pourrez demander au copilote de vérifier une pièce. Il pourrait alors répondre « Vous pouvez affiner cette pièce de 2 mm pour l’alléger sans perdre en fonctionnalité ».
À terme, nous serons également capables de générer des pièces beaucoup plus complexes.
Des centaines de testeurs chaque mois
Avez-vous des clients payants ?
Oui, mais ils sont encore très peu nombreux. La version gratuite utilise un LLM moins performant car cela ne coûte presque rien. La version payante à 4,99 € par mois intègre un modèle beaucoup plus grand et intelligent, avec la possibilité d’activer des modèles de raisonnement. La réponse est plus précise et fonctionne généralement mieux. Vous bénéficiez également de messages quasi illimités.
Combien d’utilisateurs comptez-vous ?
En gros, nous avons un peu plus d’un millier d’inscriptions mensuelles de personnes voulant nous tester. Ce sont surtout des étudiants qui veulent essayer l’outil. J’en ai vu beaucoup venir d’écoles d’ingénieurs. Il y a aussi quelques entreprises.
Le trafic est bon bien que nous ne fassions pas de publicité. Ce n’est que du trafic organique. Il est plus difficile de fidéliser les clients et les utilisateurs car nous en sommes encore au tout début de l’aventure.
Pourquoi les utilisateurs se servent-ils de CADscribe ?
Principalement pour de petits objets du quotidien comme des porte-stylos, des porte-savons, des socles. Surtout des articles ménagers. Certains essaient de concevoir des pièces plus techniques en demandant de « faire des boulons hexagonaux » ou « réaliser cette bride en L ».
Pour les éléments plus complexes, cela ne fonctionne pas encore. J’ai ajouté une bibliothèque pour générer des engrenages. Si vous demandez un engrenage de 20 dents, le système y parvient généralement.
Quels retours obtenez-vous ?
Du côté positif, les utilisateurs apprécient l’interface simple et la possibilité d’itérer sur la pièce. Beaucoup d’autres outils text-to-CAD ne permettent pas de retravailler la conception, vous n’avez donc qu’un seul essai. Et comme le résultat n’est presque jamais parfait du premier coup, l’itération et l’échange autour de la conception sont des concepts intéressants que les gens recherchent et apprécient. L’autre point fort est notre vitesse de génération, généralement entre 5 et 10 secondes, alors que d’autres outils prennent plus de temps.
Du côté négatif, la qualité du résultat n’est pas encore optimale. Nous devons l’améliorer pour apporter une réelle valeur ajoutée. Les utilisateurs ne sont pas satisfaits du rendu des modèles, et c’est tout à fait compréhensible. Cela s’applique à tous les modèles text-to-CAD actuels. Vous avez beau y travailler et fournir au LLM autant de contexte que possible, il est très difficile d’obtenir un résultat parfait. Mais les progrès rapides des LLM comme OpenAI, Anthropic et d’autres permettront d’améliorer également les capacités de génération de modèles CAO.
L’itération doit être possible
Qu’est-ce qui vous distingue des autres solutions text-to-CAD ?
L’atout principal est la nature itérative de CADscribe. Vous pouvez modifier le modèle et faire des allers-retours avec le chatbot. Je pense que tous les autres outils text-to-CAD adopteront cette approche à un moment donné car elle est beaucoup plus utile. Sans oublier la rapidité de génération de la CAO.
Dans quelle direction le marché vous pousse-t-il ?
Malheureusement, le marché vous pousse là où se trouve l’argent. Bien que nous adorions les communautés de passionnés, elles n’ont pas un gros budget à y consacrer. Les étudiants n’ont pratiquement rien à dépenser.
Pour développer une entreprise, surtout dans ce secteur, il faut cibler le B2B et vendre aux ingénieurs. Cela implique une intégration avec les principaux logiciels de CAO comme AutoCAD, Dassault Systèmes ou Onshape. Tous proposeront une forme d’intégration, qu’elle soit propriétaire ou tierce. Et si personne n’accepte votre intégration, il faut alors créer son propre éditeur CAO.
Pourquoi créer une nouvelle CAO au lieu de s’intégrer aux existantes ?
C’est une décision d’ordre commercial. D’abord, vous voulez un outil véritablement pensé pour l’IA. J’utilise des éditeurs de code comme VS Code. Certaines entreprises développent des intégrations pour VS Code, et d’autres partent de zéro avec une logique totalement différente, comme Cursor.
Si vous repartez de zéro en adoptant une approche IA, vous créez quelque chose de radicalement différent des éditeurs CAO actuels, ce qui pourrait s’avérer beaucoup plus pertinent. En revanche, si vous optez pour des intégrations, ce qui est plus facile, vous êtes freiné par le logiciel de CAO, avec des limites tant techniques que commerciales. S’ils décident d’arrêter l’intégration, c’est fini pour vous.
La CAO orientée IA comme objectif
Quelle est votre vision pour CADscribe d’ici un an ?
Le premier objectif est de développer une API. Nous discutons déjà avec des professionnels qui souhaitent utiliser cet outil de manière programmatique. D’ici un an, nous prévoyons d’ajouter de nouvelles fonctionnalités comme des curseurs pour modifier les dimensions, une interface plus facile à naviguer et des options plus intuitives.
Et à plus long terme ?
Deux voies s’offrent à nous : soit concevoir notre propre éditeur CAO centré sur l’IA, ce qui est plus stimulant, plus difficile et plus gratifiant. Soit nous associer à des partenaires et intégrer CADscribe dans d’autres outils comme AutoCAD. L’option du logiciel CAO propriétaire est plus enthousiasmante mais nettement plus complexe.
Quelle est la limite du text-to-CAD ?
Le problème est très similaire à celui du code informatique. À l’heure actuelle, si vous demandez à un LLM de créer une pièce ou de coder un script, et qu’il n’a pas tout votre contexte, il fera 70 % du travail correctement. Ensuite, vous devez ajuster les éléments que vous avez mal spécifiés ou que le LLM n’a pas bien saisis. Il y a un an, c’était 30 %. Cette marge d’erreur diminue à un rythme exponentiel.
Les limites actuelles concernent le contexte. L’IA ne sait tout simplement pas ce que vous avez en tête. Vous voulez concevoir une pièce qui se connecte à une autre ? C’est très difficile car le LLM a besoin du contexte de la première pièce. La complexité augmente rapidement avec les assemblages.
De plus, la génération CAO est très ancrée dans le monde physique. Vous devez créer des éléments destinés à devenir réels. Avec le code, le code est la réalité que le LLM crée. Lorsque vous faites de la CAO, la pièce doit être imprimée et fonctionner au sein d’un assemblage. C’est une limite majeure. Je parie qu’elle sera franchie d’ici 2 ans.
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Uliana Krayneva
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