Cartesian : modélisation 3D par IA pour le design et l'architecture
En bref
- Formas.ai propose Cartesian, un outil utilisant l'IA (notamment Astra) pour générer automatiquement des modèles 3D à partir de descriptions ou d'images.
- Les premiers utilisateurs rapportent des gains de productivité spectaculaires : prototypes en heures au lieu de semaines pour des pièces imprimables en 3D.
- Le débat HN soulève des doutes sérieux : qualité géométrique insuffisante, absence de contrôle fin, formats de sortie limités (triangles plutôt que géométrie paramétrique), et pertinence réelle pour des cas d'usage professionnels au-delà du prototypage hobby.
Ce que dit la source
Formas.ai présente Cartesian comme une solution de modélisation 3D générative basée sur l'IA, capable de transformer des descriptions textuelles ou des images en modèles 3D exploitables. Le produit vise architectes, designers d'intérieur et ingénieurs en mécanique, s'appuyant sur le noyau Rhino (logiciel de modélisation reconnu) et des modèles d'IA générative de pointe (Astra, GPT-6 avec computer use).
- Cas d'usage hobby validé : un utilisateur a créé en 60 minutes (vs plusieurs semaines manuellement) une pièce imprimable pour un bac à compost, puis une couverture pour une sonnette défectueuse, avec itérations rapides et extraction automatique de dimensions depuis Internet
- Astra cité comme le vrai moteur : plusieurs commentaires identifient Astra (le modèle d'IA) comme le composant clé du succès, pas l'interface Cartesian, suggérant que tout outil CAI utilisant Astra obtiendrait des résultats similaires
- Problèmes de géométrie persistants : la sortie reste des triangles (surface maillée), sans géométrie paramétrique B-Rep (STEP/IGES), ce qui limite l'utilité pour édition fine, vérification d'assemblage, ou conformité d'ingénierie
- Contrôle précis impossible : critique centrale que les outils ne permettent pas de maîtriser les courbes (continuité G2/G3, rayons), et que corriger manuellement l'IA détruit la valeur ajoutée supposée
- Qualité de présentation insuffisante pour le bâti : la géométrie complexe en triangles produit un « triangular hell » impropre aux projets civils et architecturaux réels, pas seulement un détail cosmétique
- Interface problématique : plusieurs utilisateurs signalent des frictions basiques (scrolljacking, animations agressives qui suggèrent l'inexpérience du produit)
Dans les commentaires
Débat partagé : enthousiasme réel pour un cas d'usage émergent (prototypage rapide hobby, itération de pièces simples), mais scepticisme solide sur la productivité professionnelle dès qu'on sort du prototypage 3D personnel.
- Distinction critique entre hobbyist et professionnel : les gains spectaculaires (60 min vs semaines) s'observent sur du prototypage itératif personnel ; dès que des ingénieurs ou architectes ont besoin de vérifier des géométries précises, de contrôler les tolérances ou d'exporter en formats CAO normalisés (STEP), l'outil perd de sa valeur
- La vraie star n'est pas Cartesian, mais Astra : le consensus dans les commentaires est que le modèle d'IA (Astra) fait 95% du travail ; Cartesian n'est qu'une couche UI, ce qui pose la question de la défense du produit
- Format de sortie atterrant l'utilité réelle : absence de géométrie paramétrique et B-Rep, juste du maillage triangulé, rend l'outil plus proche du clip art ou du concept art qu'du CAO praticable
- Sceptique élémentaire sur la démo : un commentateur signale l'absence de démo produit réelle sur la page, décrivant l'offre comme un « wish list »
- Comparaisons à d'autres solutions : ForgeCAD, Illoca, et les plugins MCP pour Rhino/Grasshopper sont cités comme des alternatives émergentes, certaines parvenant à de bons résultats sur des tâches spécialisées
Alternatives citées : ForgeCAD, Illoca, Astra, plugins MCP pour Rhino/Grasshopper (notamment Cordyceps), SketchUp 2026 avec computer use
Notre lecture
Cartesian est un signal valide de la maturation des outils de génération 3D par IA (le fait qu'une startup présente cela en 2025 montre qu'il y a une demande), mais le produit tel que décrit reste positionné sur le prototypage hobby rapide, pas sur la productivité professionnelle. Le vrai enjeu n'est pas Cartesian lui-même, mais la qualité de Astra et d'autres modèles : c'est ce qui déverrouille la valeur. Pour les équipes CAO/architecture, probablement intéressant à tester sur des cas de conception rapide (mood boards, premiers concepts), mais pas viable pour du travail qui demande du contrôle géométrique précis ou des livrables en standards CAO. À surveiller pour voir si la qualité de sortie s'améliore vers du B-Rep ; en l'état, c'est encore du concept.