Contexte technique
Je me suis accroché à un cas très concret : on a demandé à Claude Fable de créer un script Python pour FreeCAD pour un boîtier de Raspberry Pi dans le style BMO. Pas un rendu, pas une "idée", mais du vrai code que l'on peut coller dans la console Python de FreeCAD, exécuter, puis exporter le modèle fini en STL. Voilà qui commence à ressembler à une véritable implémentation d'intelligence artificielle, pas à une démo pour les likes.
D'après la description, le cycle de travail était honnête : prompt, génération du script, exécution dans FreeCAD, vérification de la géométrie, corrections, itération suivante. L'auteur a atteint un état "LGTM" vers la huitième itération, ce qui est un chiffre réaliste. En CAO, de petits défauts apparaissent toujours : un bouton oublié, un trou de mauvaise forme, un jeu mal placé, un bossage de fixation qui entre en conflit avec la carte.
Ce qui m'a plu ici, ce n'est pas le "wow, l'IA a fait une boîte", mais la méthode. FreeCAD supporte depuis longtemps l'automatisation via Python, et Fable touche un point sensible : il n'a pas besoin de modéliser parfaitement du premier coup, il lui suffit d'écrire un script paramétrique clair. Ensuite, un humain vérifie visuellement les dimensions, la forme des découpes pour l'écran, les boutons et les ports.
Pour le dire en termes d'ingénierie, la liaison est simple : Claude Fable génère une macro, FreeCAD construit des solides, puis on peut recalculer le modèle, ajuster les paramètres et exporter en STL pour l'impression. Pour les projets matériels domestiques ou en petites séries, cela réduit considérablement la routine.
Ce que cela change pour les entreprises et l'automatisation
Le premier avantage est évident : on peut désormais assembler un boîtier brut non pas à partir de zéro dans l'interface graphique, mais via du texte et des itérations rapides. Cela permet de gagner des heures là où un designer ou un ingénieur répétait auparavant des étapes monotones.
Le deuxième point concerne l'intégration de l'IA dans les processus. Si vous avez de nombreuses tâches similaires – boîtiers, supports, panneaux, outillages simples –, cette approche peut être intégrée dans un pipeline interne : paramètres en entrée, script FreeCAD au milieu, STL ou STEP en sortie.
Les seuls perdants sont ceux qui attendent de la magie sans validation. Fable accélère bien les choses, mais ne remplace pas la validation technique. Chez Nahornyi AI Lab, je construis justement ce genre de solutions pour les clients : là où l'on a besoin non pas d'un chatbot tape-à-l'œil, mais d'une automatisation IA avec un véritable résultat pour la production, le prototypage ou les outils internes. Si vous avez un zoo similaire de tâches CAO manuelles, nous pouvons analyser calmement votre processus et développer une solution IA sans le cirque autour de l'IA "intelligente".