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Automatiser la création de macros grâce à l'IA – Entretien avec le PDG de MecAgent

En intégrant l'IA directement dans l'environnement CAO, MecAgent a pour mission d'éliminer les tâches répétitives et d'offrir aux ingénieurs une automatisation plus rapide et plus intelligente.

Nous avons rencontré le PDG de MecAgent, Owein Dourneau, pour discuter de leur parcours, de ce qu'ils ont accompli jusqu'à présent et de leurs ambitions futures.

Se libérer des tâches répétitives

Qu'est-ce qui vous a poussé à créer MecAgent ?

Nous avons démarré en février 2025 après avoir constaté que l'IA générative n'était pas largement adoptée dans le secteur du génie mécanique. Mes cofondateurs, eux-mêmes ingénieurs mécaniciens, ont vu comment l'IA révolutionnait le développement de logiciels avec des outils comme Cursor et ont ainsi trouvé que ce domaine était laissé pour compte.

L'équipe MecAgent aux États-Unis, de gauche à droite : Alexandre Senet, Alex Schulster, Owein Dourneau et Guillaume Debregeas

Au début, nous avons exploré des idées plus spectaculaires comme la génération de pièces par IA, mais la technologie n'est pas encore prête pour une utilisation fiable. Tout en entraînant ces modèles, nous avons réalisé que les ingénieurs mécaniciens avaient besoin de quelque chose de plus pratique et de plus fiable.

Nous avons discuté avec des ingénieurs et identifié leurs réels points de blocage. Finalement, nous avons décidé de concevoir un copilote IA qui s'intègre directement aux logiciels de CAO, créant ainsi une interface de chat au sein même de l'environnement de CAO pour aider les ingénieurs à accomplir leurs tâches de manière plus efficace.

À quels défis spécifiques répondez-vous ?

Comment concevoir plus rapidement en phase de conception ? Comment se libérer des tâches répétitives qui ne nécessitent pas d'expertise humaine ? Ce sont là les questions fondamentales.

Les ingénieurs mécaniciens passent un temps colossal sur des modifications simples comme le changement de rayons de congé, l'ajustement de tailles de trous et d'autres tâches similaires. Cela ne représente que quelques clics à chaque fois, mais lorsque c'est répété des centaines de fois, cela consomme d'importantes ressources. Notre objectif est de permettre aux ingénieurs d'être pleinement concentrés sur l'ingénierie elle-même.

Quelle a été votre approche pour inciter les ingénieurs à utiliser votre produit ?

Au début, nous avons essayé de nous attaquer à trop de sujets à la fois. Depuis, nous nous sommes principalement concentrés sur l'automatisation de la CAO par le biais de macros.

La plupart des ingénieurs n'utilisent pas de macros parce qu'elles nécessitent des connaissances en VBA, C# ou tout autre langage de programmation utilisé par leur logiciel de CAO. Pourtant, les macros sont incroyablement puissantes : elles permettent d'automatiser les modifications, les exports et d'autres tâches répétitives mais chronophages, en exploitant les mêmes commandes disponibles dans l'interface utilisateur.

La création de macros est devenue notre fonctionnalité phare et le point d'entrée d'un parcours plus vaste visant à construire une IA qui soutient réellement les ingénieurs mécaniciens.

Comment fonctionne la création de macros ?

Dans le principe, vous créez un script qui appelle des fonctions au sein de votre logiciel de CAO. Vous commencez par réfléchir aux fonctions dont vous avez besoin et à la manière dont vous accompliriez la tâche manuellement. Ensuite, vous utilisez l'interface de chat pour l'automatiser. L'outil vous guide tout au long du processus, rendant la création de macros accessible même sans compétences en programmation.

Fonctionnalités expérimentales

Quelles autres fonctionnalités MecAgent propose-t-elle ?

Au-delà de l'automatisation des macros, nous proposons plusieurs fonctionnalités expérimentales.

Recherche de pièces en ligne. Nous collaborons avec des bibliothèques de pièces CAO en ligne. L'automatisation peut interagir avec les fiches techniques pour aider à trouver des composants standards, par exemple des roulements, sélectionnés à partir des caractéristiques de votre modèle existant.

Spécialiste de la connaissance. Nous avons intégré une vaste documentation d'ingénierie et des PDF d'information générale. Si vous demandez comment calculer la perte de charge dans une canalisation, l'outil vous donne une réponse accompagnée des sources afin que vous puissiez en vérifier l'exactitude. Nous sommes très vigilants en matière de propriété intellectuelle et nous nous concentrons sur des sources de connaissances communes qui ne posent pas de problèmes de licence.

Les utilisateurs pourront télécharger leur propre documentation et leurs normes à des fins exclusivement internes. 

Tarification instantanée. Il s'agit d'un premier prototype que nous développons avec des fournisseurs tiers.

La génération de pièces est-elle toujours d'actualité ?

Nous testons la création autonome de pièces, mais nous n'y sommes pas encore. Actuellement, notre outil ne peut créer que des pièces simples, ce qui n'est pas suffisant pour un véritable travail d'ingénierie. Mais il faut bien commencer quelque part.

Ces pièces générées sont-elles paramétriques ?

Oui, et c'est précisément pour cela que nous nous limitons pour l'instant à des pièces simples. Les modèles paramétriques exigent toutes les opérations de base dans le noyau de CAO, de l'esquisse à la génération de fonctions. Vous devez conserver les propriétés paramétriques tout au long du processus de génération de la pièce. Certains envisagent même de concevoir des systèmes de CAO entièrement nouveaux pour rendre possible ce type de fonctionnalité, mais c'est un très long chemin. 

L'IA peut générer des maillages STL impressionnants, adaptés à l'impression 3D, mais ils sont inutiles pour les ingénieurs mécaniciens tant qu'ils ne sont pas parfaits dans les moindres détails, ce qui n'est pas encore le cas.

J'aime comparer cela aux fichiers PNG et SVG. Un fichier PNG est figé, il est ce qu'il est. En revanche, un fichier SVG utilise des vecteurs et des équations mathématiques, ce qui permet de le modifier. C'est précisément ce dont les ingénieurs ont besoin.

Avec quelles plateformes de CAO MecAgent s'intègre-t-elle ?

Actuellement, nous ne prenons en charge que SolidWorks. Nous prévoyons également d'intégrer Inventor, Catia V5 et Creo dans un avenir proche.

Les avantages dès aujourd'hui

Qu'est-ce qui pousse les ingénieurs à payer pour MecAgent ?

Comme vous l'avez mentionné, vous avez déjà utilisé des macros et vous comprenez leur valeur ajoutée, mais vous ne les avez pas créées vous-même. C'est un cas de figure classique. Actuellement, il est plus facile pour nous de toucher des personnes qui travaillent déjà avec des macros. Elles en perçoivent immédiatement l'intérêt parce que nous rendons l'automatisation beaucoup plus simple et plus rapide. Les autres ingénieurs mécaniciens doivent encore découvrir que les macros existent. 

La recherche de pièces est très utilisée, mais c'est plutôt un atout secondaire. Si nous devions retenir une seule fonctionnalité indispensable, c'est l'automatisation par macros.

Nous sommes encore en phase bêta, il y a donc des erreurs et des bugs. La communauté des ingénieurs est assez sceptique vis-à-vis de l'IA, et le moindre problème peut suffire à ce qu'ils nous abandonnent. Mais les ingénieurs qui travaillent déjà avec des macros sont plus motivés pour explorer les cas d'usage potentiels. Dès qu'ils constatent qu'une tâche qui prenait 12 heures ne demande plus que 3 minutes, ils sont conquis.

Des retours d'expérience surprenants de la part de vos utilisateurs ?

L'un de nos clients a changé de nom de marque et avait 70 000 plans à mettre à jour. C'est un changement très simple, mais cela leur a pris 2 mois de travail manuel. Ils voulaient l'automatiser mais ne savaient pas comment s'y prendre. Ils ont essayé ChatGPT, mais celui-ci a halluciné les instructions car ces exigences sont très spécifiques aux logiciels de CAO. Avec MecAgent, le script a tourné pendant quelques heures et a finalisé l'ensemble du travail.

Nous avons eu plusieurs cas où des utilisateurs ont automatisé l'exportation de fichiers dans différents formats, ce qui leur a permis d'économiser 8 à 12 heures par semaine rien que sur cette tâche.

Certains clients ont créé des tableaux de bord personnalisés avec MecAgent pour vérifier automatiquement la conformité des assemblages, par exemple en contrôlant l'épaisseur des tôles et d'autres propriétés.

L'un de nos utilisateurs devait modifier la taille de trous sur une surface convexe, avec des dimensions proportionnelles au rayon des surfaces intérieure et extérieure. Effectuer cela manuellement sur une grande quantité de pièces aurait pris des semaines. Après quelques itérations avec MecAgent, il disposait d'un script automatisé pour gérer l'intégralité de la tâche. Aujourd'hui, il utilise notre outil au quotidien.

MecAgent est en version bêta. Quand le lancement officiel est-il prévu ?

Notre objectif immédiat est d'obtenir le statut de partenaire auprès des éditeurs de logiciels de CAO. Nous sommes en discussion avec eux pour nous assurer que nous utilisons correctement leurs logiciels.

De tels partenariats apporteront de la légitimité à toutes les parties impliquées. Les éditeurs de logiciels feront les vérifications nécessaires pour s'assurer que nous utilisons correctement leurs ressources. Et les utilisateurs auront l'assurance que l'ajout d'une couche MecAgent ne perturbera rien. Par ailleurs, nous continuons à corriger les bugs, un processus continu qui se poursuivra probablement pendant un certain temps.

Notre site web propose actuellement une version freemium que tout le monde peut essayer. Nous nous appuyons sur les retours d'expérience des utilisateurs pour progresser rapidement.

Dans l'ensemble, la version publique sortira lorsque nous aurons établi des partenariats officiels et Validé notre principale proposition de valeur. Actuellement, il semble que ce soit l'automatisation des macros. C'est donc pour bientôt, nous l'espérons.

Passer de GPT-2 à GPT-4

Quelles sont les principales craintes des ingénieurs concernant votre produit et l'IA en général ?

La principale préoccupation concerne la protection de la propriété intellectuelle de l'entreprise. C'est pour cette raison que de nombreuses entreprises évitent ChatGPT. Nous respectons le RGPD pour garantir la sécurité des flux de données. Nous n'utilisons et ne récupérons aucun des modèles CAO de nos clients ; toutes les données sont traitées à la volée. Nous stockons uniquement l'historique des discussions et les scripts d'automatisation sur AWS. Sans une protection adéquate de la propriété intellectuelle, nous ne pourrions pas travailler avec de grandes entreprises.

La deuxième crainte est le remplacement des emplois. Je suis développeur de logiciels et de nombreux experts dans mon domaine reconnaissent que l'IA produit déjà la majeure partie du code. Il suffit d'un expert humain pour piloter le processus, mais les besoins en main-d'œuvre ont considérablement diminué.

Dans le domaine du génie mécanique, nous sommes très loin de ce scénario. Notre objectif est de donner aux ingénieurs plus de temps pour appliquer leurs compétences fondamentales plutôt que de perdre des heures sur des tâches répétitives. Il est difficile d'imaginer un avenir où des ponts et des structures critiques seraient construits par l'IA sans intervention humaine. Les bugs logiciels peuvent être corrigés, mais les défaillances structurelles des infrastructures physiques ont de graves conséquences.

Sur une échelle allant du « pur engouement » à l'« incontournable », où se situe actuellement l'IA dans l'ingénierie ?

La conception générative basée sur l'IA fait déjà partie des logiciels de CAO depuis un certain temps. Ainsi, mis à part cela, l'engouement autour de l'IA est massif, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur du secteur.

Je pense que le génie mécanique se situe au niveau de GPT-2, alors que beaucoup d'entre nous agissent comme si nous en étions à GPT-4. C'est en partie lié au bruit marketing. Nous avons montré des trottinettes et des voitures de F1 générées par IA, ce qui peut se retourner contre nous lorsque les utilisateurs essaient le produit en s'attendant à de telles capacités.

Même en étant un fervent partisan de l'IA, je dois admettre que nous sommes encore assez loin de ce stade. Mais GPT-2 restait très utile pour de nombreuses personnes malgré ses limites. L'IA dans le domaine du génie mécanique se trouve à un stade similaire.

Sur le long terme, les opportunités sont immenses.

Qu'est-ce qui permettrait d'accélérer les progrès dans ce domaine ?

Je suis un grand partisan de l'open source. Cela permet à chacun de tirer le meilleur parti des données disponibles. S'il existait des bases de données de modèles complètes et accessibles à tous, nous pourrions progresser beaucoup plus rapidement en tant que secteur.

Y a-t-il d'autres outils d'IA que vous recommanderiez aux ingénieurs ?

Draftaid résout un problème concret en automatisant la création de plans.

Et il y a une startup en mode furtif qui utilise l'IA pour les simulations d'analyse par éléments finis (FEA). Ils font un travail impressionnant, réduisant considérablement le temps de simulation tout en fournissant des résultats quasi déterministes.