Alors que la pression des concurrents chinois s’intensifie et que le Étals du marché des véhicules électriques, les principaux constructeurs automobiles américains et européens course réduire le coût de production des véhicules électriques afin qu’ils puissent atteindre les prix et les marges bénéficiaires des voitures à moteur à combustion interne. Mais pour ce faire, ils doivent trouver des moyens de rendre le processus de conception plus rapide et plus efficace.

Aujourd’hui, une entreprise issue de l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) a levé 27 millions de dollars lors d’un tour de financement de série B pour appliquer l’IA à la résolution de ce problème précis.

En termes simples, Neural Concept permet aux concepteurs de modéliser les performances des composants avant qu’ils ne puissent être fabriqués – il ne sert à rien d’avoir la conception d’un composant, vous devez savoir comment il va se comporter dans le cadre d’un moteur, par exemple. C’est là que cette plateforme entre en jeu. L’application pourrait être utile dans un large éventail d’industries, telles que l’automobile, la micro-électronique, l’aérospatiale et l’énergie.

La société affirme qu’elle utilise l’apprentissage profond dans un environnement 3D et combine l’analyse des données avec l’apprentissage automatique pour accélérer les temps de développement jusqu’à 75 % et la simulation de produits jusqu’à 10 fois.

Pierre Baqué, cofondateur et PDG de Neural Concept, a déclaré que la plateforme accélère rapidement ce qui est actuellement un processus manuel. « Disons que j’ai une conception pour une batterie et que j’aimerais qu’elle soit plus performante pour augmenter son efficacité thermique. Notre logiciel suggérera quelques améliorations pour le rendre plus efficace, car le logiciel est conscient de la propriété des matériaux », a-t-il expliqué.

« Avant notre logiciel, vous aviez généralement un concepteur CAO qui dessinait des conceptions 3D et qui les envoyait à quelqu’un pour faire des simulations numériques très complexes. Cela peut prendre beaucoup de temps à exécuter ou nécessiter des tests physiques. Mais maintenant, notre plateforme peut guider directement le concepteur.

Baqué pense que sa plate-forme pourrait réduire le temps de développement d’un véhicule électrique de quatre ans à 18 mois.

Le produit de la startup est actuellement utilisé par Airbus, Bosch, General Electric, Mubea, Subaru et quatre équipes de course de Formule 1. La société travaille avec NVIDIA pour optimiser les GPU et le logiciel CUDA du fabricant de cartes graphiques.

Neural Concept se heurte à des géants de la « simulation de composants » beaucoup plus importants tels que ANSYS, qui a tenté de se lancer dans cet espace d’apprentissage profond avec ses propres plateformes.

La série B a été menée par Capital d’étai, avec des investisseurs existants Alven, Constantia Nouvelles affaires, HTGF et Groupe Aster également participant. Ce tour de table fait suite à une série A de 9 millions de dollars en mars 2022 et à un tour de table de 2 millions de dollars en 2020. Les nouveaux fonds seront utilisés pour le recrutement et l’expansion en Europe, en Asie-Pacifique et aux États-Unis.

Dans un communiqué, Deborah Pittet, directrice principale chez Forestay Capital, a déclaré : « Neural Concept a été le pionnier de l’apprentissage profond 3D – la pointe de l’IA – et a démontré une traction et des résultats phénoménaux auprès de clients dans divers secteurs à travers le monde. »