CloudNC, une start-up britannique qui développe des logiciels pour l’industrie manufacturière, a annoncé avoir levé 20 millions de dollars lors d’un tour d’extension de sa série B, portant le financement total obtenu depuis sa création à 128 millions de dollars. Ce tour intervient environ quatre ans après le dernier financement majeur de l’entreprise, selon son cofondateur et directeur général Theo Saville.
CloudNC a été fondée en 2015 par Saville et Chris Emery, qui occupe actuellement le poste de directeur scientifique. Son produit CAM Assist vise à automatiser une partie du travail préparatoire des opérations d’usinage à commande numérique par ordinateur (CNC), qui utilisent des machines programmées automatiquement pour découper et façonner des matériaux afin de produire des pièces destinées à des secteurs tels que l’automobile, la défense et l’électronique grand public.
De la proposition d’une stratégie d’usinage à la préparation du code
Avant de commencer la fabrication d’une pièce, l’opérateur ou le programmeur de fabrication assistée par ordinateur doit prendre des décisions concernant la manière de fixer la pièce, les outils appropriés, les directions d’approche, les vitesses de coupe et les avances. CloudNC affirme que les systèmes de FAO traditionnels fournissent des outils puissants, mais qu’ils laissent au programmeur, dans de nombreux flux de travail, la tâche de définir manuellement la stratégie d’usinage.
CAM Assist fonctionne comme une extension des systèmes de FAO traditionnels, notamment Autodesk Fusion et Mastercam. Le logiciel propose les outils, les directions d’approche et les paramètres d’usinage, puis génère une ébauche du code qui guide une machine CNC. Le résultat n’est pas exécuté automatiquement : l’utilisateur l’examine, le modifie et l’approuve avant son utilisation.
Selon Saville, l’outil ne vise pas à supprimer le rôle des experts, mais à réduire la réflexion initiale répétitive et les tâches de préparation afin que les programmeurs qualifiés puissent examiner et améliorer les propositions plus rapidement. Plus de 1 000 ateliers d’usinage dans le monde utilisent CAM Assist, tandis que les États-Unis représentent 80 % de la clientèle de l’entreprise, qui comprend des usines et d’autres sociétés.
Un financement pour se développer et un nouvel outil de tarification
Nimble Ventures a dirigé le tour, avec la participation de Calculus Venture Capital, d’Entrepreneur First et de LM Capital, le bras d’investissement de Lockheed Martin. CloudNC compte une équipe de 80 employés et affirme que son principal objectif est d’élargir l’adoption du produit, de renforcer ses opérations d’accès au marché et de se développer sur les marchés actuels et nouveaux, tout en mettant au point des produits supplémentaires.
Parmi ces produits figure Quote Agent, un outil destiné aux fabricants pour estimer le coût et les risques potentiels d’un nouveau projet, afin d’aider les ateliers à décider plus rapidement d’accepter ou de refuser le travail. Saville a indiqué que son lancement était prévu le mois suivant l’annonce.
Pourquoi cette nouvelle est-elle importante ?
Ce financement ne représente pas seulement l’expansion d’un produit logiciel : il illustre également une tendance à intégrer l’intelligence artificielle dans un point pratique et sensible de la chaîne de fabrication, à savoir la transformation du modèle de la pièce en un plan d’usinage exécutable. La valeur potentielle réside ici dans la réduction du temps de programmation et de tarification, et non dans le remplacement de la machine ou la suppression de la vérification humaine.
Toutefois, la source ne fournit pas de chiffres indépendants sur l’ampleur de la réduction des coûts ou du temps de préparation, et ne précise pas non plus l’étendue de la prise en charge par CAM Assist des différentes machines et matériaux. L’utilité pratique reste donc liée à la précision des suggestions du système et à la capacité des équipes de fabrication à les vérifier avant de faire fonctionner les équipements. De même, l’annonce future de Quote Agent ne permet pas encore d’établir ses performances réelles dans l’estimation des risques ou des prix.