Circuit Mind lève 18,5 millions de dollars lors d’un tour de série A et annonce 25 millions de dollars pour la conception électronique par IA

Circuit Mind a annoncé un financement de 25 millions de dollars pour développer sa plateforme d’IA destinée à concevoir et à vérifier des circuits électroniques. Ce financement comprend un tour de série A de 18,5 millions de dollars et un tour d’amorçage qui n’avait pas été annoncé auparavant, portant le financement total de l’entreprise londonienne à 33,4 millions de dollars.

Le tour de série A a été mené par Norwest, avec la participation des investisseurs existants Third Prime, Differential Ventures et Blackhorn Ventures, ainsi que du nouvel investisseur Lightscape VC. Third Prime a mené le tour d’amorçage. Dave Zilberman, associé commandité chez Norwest, rejoint le conseil d’administration de Circuit Mind.

Ce financement s’accompagne d’AVE, son nouveau moteur de vérification agentique, qui contrôle les conceptions au regard des fiches techniques des composants et des règles d’ingénierie de l’entreprise. Associé à son assistant de conception ACE déjà existant, il répond à deux problèmes liés : produire un circuit viable et détecter les erreurs avant que ce circuit ne devienne une carte physique.

Automatiser le travail entre les exigences et le schéma

La conception électronique ne se limite pas à disposer des symboles sur un écran. Les ingénieurs doivent sélectionner des composants compatibles, respecter les contraintes électriques, tenir compte de leur disponibilité et documenter la façon dont la conception répond aux exigences. Un écart apparemment mineur peut obliger une équipe à reprendre les étapes de fabrication et de test.

ACE, l’assistant de Circuit Mind destiné aux ingénieurs en circuits (Assistant to Circuit Engineers), part d’un schéma fonctionnel matériel. Selon l’annonce, il produit en quelques minutes un schéma, une nomenclature et une analyse complémentaire, tout en permettant aux ingénieurs de comparer des options optimisées en fonction du coût, de la taille, de la consommation électrique ou de la disponibilité des composants.

La documentation produit de l’entreprise apporte des précisions utiles : les données d’entrée peuvent inclure des signaux, des exigences fonctionnelles, des contraintes mécaniques et des besoins en approvisionnement. Les résultats comprennent des schémas possibles, une analyse du facteur de forme, une analyse de la disponibilité et des fichiers exportables pour les logiciels de conception électronique assistée par ordinateur (ECAD) et les bibliothèques de composants. Les ingénieurs peuvent préciser les contraintes importantes et explorer différentes options.

ACE permet ainsi d’explorer les compromis de conception. Un composant moins cher peut augmenter la consommation électrique ; un boîtier plus petit peut compliquer la gestion thermique ou l’approvisionnement. L’automatisation de la recherche peut fournir aux ingénieurs davantage de solutions à évaluer, tout en les laissant responsables des hypothèses et des critères d’acceptation.

Pourquoi Circuit Mind associe l’IA à la physique

La plateforme associe une IA agentique à un moteur de décision breveté fondé sur la physique, à des modèles structurés de composants électroniques et au contexte d’ingénierie propre à chaque client. Ce contexte comprend les fabricants agréés, les composants privilégiés et les règles de conception. Circuit Mind indique que la plateforme s’intègre aux outils ECAD, aux bibliothèques, aux systèmes de gestion du cycle de vie des produits et aux environnements d’ingénierie que ses clients utilisent déjà.

Cette approche relève d’une démarche d’ingénierie différente de celle qui consiste à demander à un agent conversationnel généraliste d’inventer un circuit. Un modèle de langage peut aider à interpréter des informations, mais la sélection des composants et des connexions nécessite aussi des vérifications explicites au regard des limites électriques et des exigences de conception. Circuit Mind entend associer l’automatisation à une représentation structurée des capacités de chaque composant.

Dans sa présentation antérieure d’ACE, l’entreprise expliquait que l’outil générait, à partir d’un schéma fonctionnel, différentes options de schéma et de nomenclature, avec une optimisation portant également sur le statut du cycle de vie, la résilience de la chaîne d’approvisionnement et les fabricants privilégiés. Cette nouvelle annonce élargit la présentation : il ne s’agit plus seulement de générer une conception, mais aussi de la vérifier selon les pratiques propres à l’entreprise.

Cette évolution s’inscrit parmi d’autres initiatives visant à appliquer l’IA à l’ingénierie, notamment à la conception de puces assistée par l’IA. Il s’agit de tâches distinctes : Circuit Mind s’intéresse aux circuits électroniques au niveau des cartes, et non à l’agencement interne des semi-conducteurs. La réussite dans l’un de ces domaines ne permet pas de conclure aux performances dans l’autre.

AVE ajoute un processus de vérification distinct

AVE fait appel à des agents d’IA pour comparer les conceptions aux fiches techniques des composants et aux règles de conception de l’organisation. Circuit Mind indique que l’objectif est de mettre au jour, avant la fabrication d’un prototype, des problèmes qui pourraient échapper aux vérifications classiques des schémas, afin de réduire le besoin de fabriquer de nouvelles versions des cartes.

Il est utile de séparer la génération de la vérification. Une équipe doit examiner une conception proposée au regard de ses exigences, plutôt que de supposer qu’un générateur automatisé a déjà résolu tous les problèmes. La vérification permet également aux entreprises d’appliquer de façon cohérente les connaissances acquises au fil des projets.

Toutefois, la portée de chaque vérification compte. Un schéma qui satisfait à un ensemble de règles n’est pas automatiquement un produit fini et qualifié. L’agencement physique, les interférences électromagnétiques, le comportement thermique, les tolérances de fabrication et les conditions de fonctionnement peuvent imposer des contraintes supplémentaires. Les affirmations de Circuit Mind concernant la précision démontrable doivent donc être considérées au regard des modèles, des hypothèses et des vérifications utilisés.

Ce que montrent les résultats annoncés

L’entreprise affirme que des équipes d’ingénierie d’Emerson, de Schneider Electric et d’entreprises du Fortune 5 utilisent sa plateforme. Dans son annonce, elle indique que les délais de conception passent de plusieurs mois à quelques semaines, que le coût de la nomenclature diminue de 25 % et que les reprises de fabrication sont moins nombreuses. Il s’agit de résultats rapportés par l’entreprise, et non de résultats issus d’une évaluation comparative indépendante commune.

Le résumé publié par Circuit Mind d’une évaluation menée par le Los Alamos National Laboratory apporte davantage de contexte. La conception d’un microcontrôleur de complexité moyenne a pris quatre heures et 13 minutes, contre une durée de référence manuelle annoncée de 60 à 80 heures. Cela comprend 35 minutes de préparation, huit minutes de résolution automatisée et environ trois heures et demie de travail manuel. Le même résumé décrit une conception plus difficile de FPGA, pour laquelle une part importante du travail manuel restait à effectuer, certains composants n’étant pas pris en charge pendant l’évaluation. Ces deux cas contrastés montrent pourquoi il ne faut pas généraliser un gain de vitesse unique à toutes les cartes.

Dans l’annonce, un dirigeant de Schneider Electric indique que de premières évaluations font état de réductions potentielles de plus de 90 % de l’effort consacré à l’exploration architecturale. Cette affirmation est plus limitée que celle selon laquelle l’ensemble du cycle de développement matériel pourrait être réduit dans les mêmes proportions. L’exploration, la conception détaillée, le routage de la carte, les essais et la qualification sont des étapes distinctes.

Développement de la plateforme et renforcement de sa présence aux États-Unis

Fondée par Tomide Adesanmi et Basilio Gentile, Circuit Mind prévoit d’utiliser ce financement pour étendre sa plateforme à l’ensemble du cycle de conception électronique, renforcer ses équipes commerciales, d’ingénierie et de réussite client, et établir un siège social aux États-Unis pour servir l’Amérique du Nord.

En pratique, il faudra voir dans quelle mesure le logiciel gère les exceptions qui compliquent les projets électroniques réels : fiches techniques incomplètes, exigences changeantes, composants peu familiers et normes propres à chaque organisation. La génération plus rapide de solutions candidates est un avantage. Elle est encore plus utile lorsque les ingénieurs peuvent examiner les éléments qui étayent un choix automatisé et faire passer une conception fiable à l’étape suivante en réduisant les reprises.