Dave Evans, PDG et co-fondateur de Fictiv – Série d’entretiens

Dave Evans, PDG et co-fondateur de Fictiv, dirige la mission de l’entreprise pour débloquer le potentiel créatif du monde en simplifiant la recherche de sources et la production de pièces mécaniques personnalisées. Avec une formation en ingénierie de matériel et une expérience précoce au laboratoire d’innovation de Ford dans la Silicon Valley, il a co-fondé Fictiv pour rationaliser le processus de développement de matériel. Sous sa direction, Fictiv est devenu un acteur clé dans l’espace de la fabrication numérique, produisant des millions de pièces de précision et stimulant l’innovation dans diverses industries.

Fictiv est une entreprise de fabrication et de chaîne d’approvisionnement mondiale qui rationalise la production de pièces mécaniques personnalisées grâce à un réseau intégré de partenaires mondiaux. En offrant des services tels que l’usinage CNC, l’impression 3D et le moulage par injection, la plateforme combine des devis instantanés, des commentaires alimentés par l’IA et une gestion de commande de bout en bout pour simplifier les chaînes d’approvisionnement complexes pour les ingénieurs et les fabricants.

Lorsque vous avez fondé Fictiv en 2013, quel était le problème principal de fabrication que vous essayiez de résoudre, et comment ce problème a-t-il évolué au cours de la dernière décennie ?

Lorsque mon frère, Nate Evans, et moi avons fondé Fictiv en 2013, nous voulions briser les goulets d’étranglement de la fabrication et construire du matériel à la vitesse du logiciel. En tant qu’ingénieur en chef en matériel chez Ford Motors, j’ai vu de première main à quel point il était lent et douloureux d’obtenir des pièces personnalisées – souvent en attendant 8 à 12 semaines pour les prototypes, en naviguant dans des relations de fournisseurs fragmentées et en jonglant avec des e-mails et des tableurs pour obtenir simplement un devis. Il m’était clair que si nous voulions accélérer l’innovation dans le domaine du matériel, nous avions besoin d’une approche meilleure et plus moderne – une approche qui reflète l’agilité et la rapidité du développement de logiciels.

Ce problème n’a pas disparu – en fait, au cours de la dernière décennie, il n’a fait que devenir plus urgent à mesure que les entreprises de diverses industries poussent à innover plus rapidement sur un marché mondial plus volatile. Ce qui a changé, c’est l’attente : les entreprises ont maintenant besoin de lancer des produits plus rapidement, de mettre à l’échelle de manière plus flexible et de répondre en temps réel aux changements de la demande, de la réglementation et de la disponibilité des fournitures.

C’est là que réside le véritable pouvoir d’une chaîne d’approvisionnement mondiale de classe Fortune 500. En créant des infrastructures numériques qui relient les ingénieurs et les équipes de la chaîne d’approvisionnement à un réseau mondial validé – aux États-Unis, en Chine, en Inde et au Mexique – nous donnons aux entreprises l’accès au type de sourcing, de rapidité et de puissance d’exécution qui était précédemment réservé aux plus grands acteurs. Et nous l’avons rendu facile à utiliser : une plateforme, une visibilité complète, des commentaires DFM rapides et des délais de livraison rapides.

La mission : donner le pouvoir aux innovateurs de créer en brisant les goulets d’étranglement de la fabrication et de la recherche de sources traditionnelles. Mais aujourd’hui, nous le faisons à une échelle et à un niveau de sophistication qui rend même les programmes les plus complexes réalisables.

Fictiv se décrit comme un « écosystème de fabrication numérique ». Pour ceux qui ne sont pas familiers, qu’est-ce que cela signifie exactement – et comment diffère-t-il de la fabrication sous contrat traditionnelle ?

Lorsque je décris Fictiv comme un « écosystème de fabrication numérique », je veux dire que nous avons construit une plateforme technologique qui relie les clients à un réseau mondial de partenaires de fabrication très validés – tout en guidant les programmes et en travaillant directement avec les clients. Pensez-y comme à la combinaison de la rapidité et de la transparence des outils numériques modernes avec l’échelle et la qualité d’une chaîne d’approvisionnement de classe Fortune 500, ainsi que d’une équipe d’experts qui guident les clients de la conception à la mise à l’échelle.

La fabrication sous contrat traditionnelle implique généralement la gestion directe des fournisseurs, souvent par le biais d’e-mails, d’appels téléphoniques et de longs délais de livraison. C’est très manuel et cloisonné, ce qui rend difficile la mise à l’échelle rapide ou l’obtention d’informations en temps réel pour prendre des décisions rapides.

Un écosystème de fabrication numérique inverse ce modèle. Avec nous, les clients obtiennent des devis instantanés, des commentaires DFM automatisés et une visibilité sur chaque étape de la production. Plus important encore, nous prenons en charge la qualité, la livraison et l’efficacité des coûts, tout en exploitant des centres de fabrication distribués à l’échelle mondiale aux États-Unis, en Chine, en Inde et au Mexique. Le résultat est une prototypage plus rapide, une mise à l’échelle plus fluide vers la production et beaucoup moins de risques et de coûts par rapport à la gestion d’une chaîne d’approvisionnement traditionnelle.

Mais un écosystème de fabrication numérique comme Fictiv ne fonctionne pas de manière indépendante de nos experts guidés qui travaillent en étroite collaboration avec les clients, de la conception et de la mise à l’échelle.

Avec la vague d’investissements dans les usines aux États-Unis la plus importante des dernières décennies, pourquoi pensez-vous que le talent – et non les machines ou le capital – est maintenant le goulet d’étranglement le plus pressant ?

Les États-Unis connaissent une vague sans précédent d’investissements dans les usines – des milliards de dollars sont injectés dans de nouvelles usines, l’automatisation et les technologies avancées. Mais rien de tout cela ne signifie grand-chose sans le bon talent pour faire fonctionner et optimiser ces systèmes. Vous pouvez acheter les machines les plus avancées du monde, mais elles ne sont que aussi bonnes que les ingénieurs, les opérateurs et les professionnels de la chaîne d’approvisionnement qui savent les utiliser efficacement.

Au cours de la dernière décennie, nous avons vu un écart de compétences dans la fabrication s’élargir. Beaucoup des professionnels les plus expérimentés prennent leur retraite, et les générations plus jeunes n’entrent pas dans le domaine au même rythme. En outre, la fabrication numérique moderne nécessite de nouvelles compétences – la littératie numérique, l’analyse de données et la familiarité avec l’IA et l’automatisation – que les programmes de formation traditionnels n’ont pas suivi.

C’est pourquoi le talent est l’un des plus grands goulets d’étranglement actuellement. Le capital peut être déployé, et les machines peuvent être achetées, mais la construction et la rétention d’une main-d’œuvre qualifiée prennent du temps, des investissements et une culture qui valorise la curiosité et l’innovation. Je pense que résoudre ce défi de talent – grâce à la formation, au perfectionnement et à une meilleure collaboration entre la technologie et la fabrication – est crucial pour débloquer tout le potentiel de cette vague d’investissements dans les usines.

Vous avez averti d’un déficit projeté de 1,9 million d’emplois de fabrication qualifiés d’ici 2033. Quels sont les problèmes systémiques qui causent cet écart, et que devrait faire différemment le secteur privé dès maintenant ?

Le déficit projeté de 1,9 million d’emplois de fabrication qualifiés d’ici 2033 provient de l’Association nationale des fabricants. Je pense que cet écart est le résultat de problèmes systémiques profonds qui se sont accumulés pendant des décennies. Pendant trop longtemps, la fabrication a été sous-estimée comme parcours de carrière aux États-Unis, et nous n’avons pas investi dans le développement de la prochaine génération de travailleurs qualifiés. Pendant ce temps, l’industrie elle-même a évolué rapidement – vers des technologies avancées, la numérisation et l’automatisation – créant une demande de nouvelles compétences que les systèmes d’éducation et de formation traditionnels n’ont pas été conçus pour répondre.

Certains des raisons de cet écart incluent:

• Effectif vieillissant: une grande partie de la main-d’œuvre qualifiée approche de l’âge de la retraite, et il n’y a pas suffisamment de travailleurs plus jeunes formés pour occuper ces postes.
• Problème de perception: la fabrication est souvent considérée comme obsolète ou moins désirable par rapport aux industries axées sur la technologie, même si la fabrication moderne est aussi innovante que le logiciel.
• Écart de compétences: il y a un décalage entre les compétences techniques avancées dont les employeurs ont besoin – l’analyse de données, la robotique, l’intégration de l’IA – et ce qui est enseigné dans les écoles et les programmes de formation professionnelle.

Le secteur privé doit jouer un rôle plus actif pour résoudre ce problème. Cela signifie:

• Investir dans les apprentissages et la formation continue: les entreprises doivent créer des programmes de formation robustes qui équipent les travailleurs des compétences de fabrication traditionnelles et numériques.
• Partenariat avec les écoles et les universités: un travail de sensibilisation et d’éducation précoce peut aider à modifier la perception de la fabrication et préparer les étudiants à des carrières à forte technicité et à forte intensité de main-d’œuvre.
• Exploitation de la technologie: les plateformes numériques comme Fictiv démocratisent l’accès à l’expertise de fabrication, permettant aux équipes de travailler plus rapidement et plus intelligemment sans nécessiter des décennies d’expérience sur le terrain.

Vous avez plaidé en faveur d’une éducation STEM pratique et d’apprentissage ainsi que d’une solution. Pouvez-vous donner des exemples de ce à quoi cela ressemble dans la pratique, en particulier chez Fictiv ou parmi vos partenaires ?

En tant qu’étudiant en ingénierie à Stanford, j’ai bénéficié d’une éducation pratique (ainsi que de mon temps chez Ford), donc je suis profondément engagé en faveur de l’éducation STEM et de l’apprentissage. À mon avis, ils sont essentiels pour combler le fossé des compétences, car ils permettent aux gens d’apprendre en faisant – et non seulement en théorie, mais sur des machines et des projets réels. J’ai vu à quel point cela est puissant à la fois chez Fictiv et parmi nos partenaires.

Chez Fictiv, nous nous sommes efforcés de nous associer à des universités et à des organisations STEM pour soutenir l’apprentissage pratique. Par exemple, nous avons travaillé avec des équipes étudiantes de Formula SAE pour fournir des pièces de précision pour une voiture de course électrique (qui participe ensuite à l’échelle nationale à un événement FSAE), tout en les conseillant sur la conception pour la fabrication et la prototypage rapide. C’est une occasion pour les étudiants de voir comment leurs modèles CAD se traduisent en composants réels, de comprendre les compromis entre les différents processus de fabrication et d’être exposés aux mêmes flux de travail numériques que les leaders de l’industrie.

Je pense que l’avenir de la fabrication dépend de ces types d’initiatives. Il s’agit de donner aux étudiants et aux professionnels en début de carrière une exposition au monde réel aux environnements de fabrication modernes et axés sur la technologie. Cette combinaison d’expérience pratique, de mentorat et d’outils numériques est ce qui inspire la prochaine génération de concepteurs et les prépare à démarrer.

De quelle manière voyez-vous la relation de la génération Z avec la fabrication fondamentalement différente de celle des générations précédentes – et comment Fictiv s’attaque-t-elle à ce décalage culturel ?

La relation de la génération Z avec la fabrication est fondamentalement différente, car elle a grandi dans un monde entièrement numérique et à la demande, où la rapidité, la transparence et le sens sont la norme. La fabrication traditionnelle – souvent considérée comme lente, opaque et fortement manuelle – semble déconnectée de leurs attentes d’informations instantanées et d’expériences numériques sans faille. Il y a également un décalage culturel : tandis que les générations plus âgées peuvent considérer la fabrication comme un travail stable et manuel, la génération Z l’associe souvent à des installations obsolètes plutôt qu’à l’innovation de pointe.

Certains des décalages générationnels incluent:

• Mentalité numérique en premier: la génération Z s’attend à une visibilité et des outils numériques en temps réel pour tout ce qu’elle fait – que ce soit pour suivre un colis ou construire un produit.
• Désir de sens: cette génération donne la priorité à la durabilité, à l’innovation et à l’impact. Elle veut savoir que son travail contribue à quelque chose de significatif, comme faire progresser les énergies propres ou la robotique.
• Tolérance faible pour l’inefficacité: les processus manuels, les longs délais de livraison et les systèmes de communication cloisonnés leur semblent étrangers.

Nous réinventons la fabrication pour qu’elle ressemble et se sente plus comme les expériences numériques que la génération Z valorise. Notre plateforme fournit des devis instantanés, des commentaires DFM automatisés et un suivi de production en temps réel, le tout dans un environnement basé sur le cloud. Nous nous appuyons également sur les messages de durabilité et d’impact – en mettant en évidence la manière dont notre travail permet les véhicules électriques, la technologie climatique et les dispositifs médicaux qui sauvent des vies – pour résonner avec les valeurs de la génération Z.

Sur le plan culturel, nous essayons de combler le récit : la fabrication ne consiste pas seulement à utiliser des machines ; c’est résoudre certains des plus grands défis du monde. En présentant la fabrication comme un parcours de carrière axé sur la technologie et la mission, nous la rendons plus attrayante pour la prochaine génération.

L’automatisation suscite souvent des craintes de perte d’emplois. Comment la technologie de Fictiv élève-t-elle réellement les travailleurs, plutôt que de les remplacer ?

L’automatisation dans la fabrication est souvent mal perçue comme une menace pour les emplois, mais je la vois différemment. Chez Fictiv, notre technologie est conçue pour élever les travailleurs, et non les remplacer. Au lieu d’automatiser les tâches répétitives et de faible valeur – comme les devis, la planification ou le suivi des pièces – nous automatisons les tâches qui permettent aux ingénieurs, aux équipes de la chaîne d’approvisionnement et aux opérateurs de se concentrer sur le travail qui nécessite vraiment leur expertise : résoudre des problèmes complexes, concevoir de meilleurs produits et stimuler l’innovation.

En donnant aux travailleurs une visibilité en temps réel, des commentaires DFM instantanés et un accès à un réseau mondial de fabricants validés, nous agissons comme un multiplicateur de force. C’est comme donner aux équipes un centre de commandement numérique où elles peuvent prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides avec moins de goulets d’étranglement. Cela améliore non seulement la productivité, mais également les compétences de la main-d’œuvre – car les gens peuvent s’engager dans une prise de décision de niveau supérieur, des outils numériques avancés et une résolution de problèmes basée sur les données plutôt que de poursuivre la paperasse ou les appels de fournisseurs.

Fictiv a récemment lancé Materials.AI, un assistant alimenté par ChatGPT. Comment fonctionne-t-il dans la pratique, et quels types de décisions aide-t-il les ingénieurs à prendre plus efficacement ?

Materials.AI est conçu pour agir comme l’expert en matériaux que chaque équipe d’ingénieurs souhaite avoir à disposition 24 heures sur 24. Dans la pratique, il utilise une combinaison des 10 années de données de fabrication de Fictiv, de connaissances de processus et de capacités d’IA – alimentées par ChatGPT – pour guider les ingénieurs dans les décisions critiques concernant les matériaux et la fabricabilité.

Les ingénieurs peuvent poser à Materials.AI des questions telles que « Quel est le meilleur alliage d’aluminium pour cette pièce sous contrainte thermique élevée ? » ou « Quelle résine en plastique offre le meilleur équilibre entre résistance aux chocs et coût pour le moulage par injection ? »

Au lieu de s’appuyer sur des essais et des erreurs ou d’attendre des jours pour obtenir des commentaires de la part des fournisseurs, l’outil fournit des suggestions immédiates basées à la fois sur les propriétés mécaniques et les résultats de fabrication dans le monde réel.

Plus largement, comment utilisez-vous l’IA et l’apprentissage automatique sur l’ensemble de votre plateforme – de la tarification et de l’analyse DfM à la surveillance de la production et au contrôle de la qualité ?

L’IA alimente les devis instantanés en analysant les fichiers CAD en quelques secondes, en prenant en compte la géométrie de la pièce, les matériaux et les données historiques pour fournir des estimations de coût et de délai de livraison précises. Elle alimente également les commentaires DFM automatisés, en signalant les problèmes potentiels tels que les parois minces ou les fonctionnalités complexes, tout en suggérant des améliorations en temps réel.

Fictiv prend en charge six types différents d’impression 3D industrielle, avec une livraison le lendemain dans certains cas. Comment avez-vous construit l’infrastructure pour permettre une telle rapidité et une telle échelle, et quels sont les secteurs qui en bénéficient le plus ?

Nous avons construit notre infrastructure d’impression 3D en tenant compte de la rapidité et de l’échelle en combinant une plateforme numérique orchestrée avec un réseau de partenaires mondiaux très validés. Chaque commande passe par notre système basé sur le cloud, qui utilise l’IA pour analyser les fichiers CAD, sélectionner automatiquement la meilleure technologie et les matériaux, et acheminer les travaux vers le partenaire le plus approprié en fonction de la capacité, de l’emplacement et des performances en matière de qualité. Cette orchestration – combinée à des hubs de production régionalisés aux États-Unis, en Chine, au Mexique et en Inde – permet une livraison le lendemain pour certaines pièces tout en maintenant des normes de qualité strictes.

Les secteurs qui bénéficient le plus de cette capacité sont ceux où la rapidité et la précision sont critiques, tels que l’aérospatiale, les véhicules électriques, les dispositifs médicaux, la robotique et les produits électroniques grand public. Ces secteurs s’appuient sur notre capacité à fournir des prototypes fonctionnels et des pièces de production rapidement, afin que leurs ingénieurs puissent tester les conceptions, réduire le temps de mise sur le marché et répondre aux demandes changeantes des clients.

En tant que personne ayant passé du temps à la fois dans le développement de logiciels et les opérations de fabrication, comment pensez-vous que la relation entre les logiciels basés sur le cloud et la fabrication physique évoluera au cours des cinq prochaines années ?

Je pense que nous sommes à la veille d’un changement fondamental où les logiciels basés sur le cloud deviendront le système nerveux de la fabrication, en reliant l’écart entre la conception numérique et la production physique de manière que nous n’avons encore que commencé à voir. Au cours des cinq prochaines années, je m’attends à ce que trois tendances clés définissent cette évolution :

Les plateformes de fabrication numérique relieront chaque étape de la production – de la conception à la livraison – dans une seule couche de données transparente. Les ingénieurs et les équipes de la chaîne d’approvisionnement auront une visibilité instantanée sur le statut des pièces, les métriques de qualité et la logistique, tout comme le suivi d’une construction de logiciel ou d’un déploiement de code.

De même que le cloud computing a transformé la façon dont les entreprises déployaient des logiciels, la fabrication numérique rendra possible le « démarrage » de la capacité de production à la demande. Cela donnera aux entreprises une flexibilité sans précédent pour mettre à l’échelle leurs opérations à l’échelle mondiale sans investissement en capital lourd.

Les plateformes numériques intégreront des modèles d’IA avancés qui apprennent continuellement à partir des données sur les matériaux, les machines et les processus. Cela automatisera les décisions critiques – de la sélection des matériaux à l’optimisation des coûts – et permettra aux équipes de progresser plus rapidement et avec plus de confiance.

Enfin, alors que vous regardez vers la prochaine décennie, qu’est-ce qui vous excite le plus à propos de l’intersection de l’IA, de la robotique et de la fabrication – et où pensez-vous que le prochain grand saut viendra ?

L’une des choses qui m’excite le plus pour la prochaine décennie est la manière dont l’IA et la robotique convergent pour rendre la fabrication plus adaptable, plus intelligente et plus évolutive que jamais. Nous nous dirigeons vers un avenir où les usines peuvent essentiellement « penser par elles-mêmes » – en utilisant l’IA pour analyser les données en temps réel, prédire les problèmes avant qu’ils ne se produisent et optimiser continuellement les lignes de production sans intervention humaine. Cela ne remplacera pas les personnes, mais élèvera plutôt le rôle de l’ingéniosité humaine – libérant les ingénieurs et les opérateurs pour se concentrer sur l’innovation plutôt que sur la résolution de problèmes.

À mon avis, le prochain grand saut viendra de cellules de production entièrement autonomes et alimentées par l’IA qui peuvent basculer entre les types de produits avec un minimum de reprogrammation ou de temps d’arrêt. Combinez cela avec la robotique et la fabrication additive avancée, et vous verrez des produits hyper-personnalisés et une production à la demande à l’échelle mondiale.

La convergence de l’IA et de la robotique débloquera la fabrication à la demande, hyper-personnalisée, à l’échelle mondiale, en réduisant les déchets et en accélérant l’innovation comme jamais auparavant.

Merci pour cette grande interview. Les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Fictiv.