MCP et KOMPAS-3D : des agents IA dans la CAO via Python et l'API COM

Automatiser les tâches répétitives de la conception technique n'a plus rien d'un rêve. Pendant longtemps, les réseaux de neurones entraînés à écrire du code sont restés coupés des logiciels spécialisés utilisés sur le terrain. Le protocole MCP (Model Context Protocol) a jeté un pont entre l'IA et les outils, mais jusqu'à récemment, les logiciels d'ingénierie restaient à l'écart. Ce projet tente de combler ce manque en donnant aux réseaux de neurones un accès direct à l'API de KOMPAS-3D.

KOMPAS-3D est un puissant système de conception assistée par ordinateur (CAO), largement utilisé dans la construction mécanique, la fabrication d'instruments et le BTP. Son API permet aux développeurs de créer leurs propres applications et extensions pour automatiser différents aspects de la conception. L'intégration d'un LLM (Large Language Model) via MCP ouvre des possibilités radicalement nouvelles. Au lieu d'écrire à la main le code de chaque tâche d'automatisation, on peut désormais confier à un réseau de neurones la génération de ce code à partir d'instructions en langage naturel.

Le cœur du projet consiste à créer une interface qui permet au LLM d'interagir avec KOMPAS-3D via Python et l'API COM. Python sert de langage intermédiaire, tandis que l'API COM donne accès aux fonctionnalités de la CAO. Le LLM reçoit une tâche sous forme de requête textuelle et génère du code Python, ensuite exécuté dans KOMPAS-3D via l'API COM. On peut par exemple demander au réseau de neurones de créer le modèle paramétrique d'une pièce selon des dimensions et des contraintes données, ou de générer automatiquement un plan à partir d'un modèle 3D.

Une telle intégration présente un potentiel considérable. D'abord, elle permet de réduire nettement le temps consacré aux opérations répétitives. Ensuite, elle ouvre la CAO à des utilisateurs qui ne disposent pas de connaissances approfondies en programmation. Enfin, elle permet de concevoir des outils intelligents, capables de s'adapter à l'évolution des exigences et de générer des solutions optimales. Un réseau de neurones peut ainsi optimiser automatiquement la conception d'une pièce selon des critères donnés, comme la résistance, le poids ou le coût.

Certains défis demeurent toutefois. Il faut garantir la sécurité et la fiabilité des échanges entre le LLM et la CAO. Le réseau de neurones doit générer un code correct, qui ne provoque ni erreurs ni pannes du système. Les questions de confidentialité doivent aussi être prises en compte, en particulier lorsque des données sensibles sont en jeu. Les développeurs doivent prévoir des mécanismes de protection contre les accès non autorisés et les fuites d'informations.

Globalement, l'intégration de LLM à KOMPAS-3D via MCP constitue une étape importante vers des systèmes de CAO intelligents. Elle ouvre de nouvelles perspectives pour l'automatisation de la conception technique et permet aux ingénieurs de se concentrer sur des tâches plus créatives et stratégiques. On peut s'attendre à voir apparaître de nouveaux outils et applications qui exploiteront l'IA pour optimiser les conceptions, générer des plans et automatiser divers aspects de la conception.

Cette piste offre un fort potentiel de transformation pour le secteur de l'ingénierie, en rendant les processus de conception plus efficaces, plus accessibles et plus innovants. Le développement de ces technologies devrait accélérer la mise au point de nouveaux produits et renforcer la compétitivité des entreprises russes.