Neural Concept lève 100 millions de dollars en série C pour développer son ingénierie native de l'IA

Concept neuronal, une société lausannoise spécialisée dans l'IA et axée sur la refonte de la conception et de l'ingénierie des produits complexes, a annoncé une levée de fonds de série C de 100 millions de dollars menée par Growth Equity chez Goldman Sachs Alternatives, avec la participation d'investisseurs existants. Capitale d'étai, Alven, HTGF, DEShaw Ventures, et Aster CapitalCe tour de table représente une étape importante pour l'entreprise, qui déploie sa plateforme native d'IA dans certains des environnements industriels les plus exigeants au monde.

Fondée comme une spin-off de la Ecole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)Neural Concept a bâti sa plateforme autour d'un postulat simple mais ambitieux : l'IA d'ingénierie doit comprendre la géométrie, la physique et l'intention de conception au même niveau que les outils que les ingénieurs utilisent déjà. Plutôt que de positionner l'IA comme une couche d'analyse externe, l'entreprise intègre l'apprentissage profond directement dans les flux de travail de CAO et de simulation, permettant ainsi aux ingénieurs d'anticiper les performances et les contraintes bien plus tôt dans le processus de développement.

Intégrer l'IA directement au cœur de l'ingénierie

Les méthodes de travail traditionnelles en ingénierie sont souvent caractérisées par de longs cycles d'itération. Les conceptions sont créées, simulées, révisées et resimulées – parfois pendant des mois – avant que des problèmes critiques n'apparaissent. L'approche de Neural Concept vise à raccourcir ce processus. En intégrant l'IA nativement aux environnements de CAO et de physique, la plateforme permet aux équipes d'explorer rapidement de vastes espaces de conception, d'identifier plus tôt les compromis et de réduire le risque de refontes de dernière minute susceptibles de compromettre les délais et les budgets.

Ce modèle a trouvé un écho favorable dans de nombreux secteurs où la complexité et les délais de mise sur le marché constituent des contraintes constantes. Les entreprises des secteurs de l'automobile, de l'aérospatiale, de l'énergie et de la fabrication de pointe utilisent cette plateforme pour accélérer le développement de leurs produits tout en maintenant des normes rigoureuses en matière de performance et de sécurité. La société annonce une multiplication par quatre de son chiffre d'affaires auprès des entreprises au cours des 18 derniers mois, et plus de 50 organisations à travers le monde déploient activement sa technologie dans leurs processus de production.

Ce nouveau capital servira à accélérer le développement de produits — notamment la sortie prévue d'une fonctionnalité de CAO générative début 2026 — à étendre les équipes de commercialisation mondiales et à approfondir les intégrations avec les partenaires dans les domaines de l'infrastructure cloud, des logiciels de simulation et de l'accélération matérielle.

Passer des expérimentations en IA au déploiement à grande échelle

La croissance de Neural Concept témoigne d'une transition plus large en cours dans l'adoption de l'IA en entreprise. Ces dernières années, de nombreuses organisations industrielles ont expérimenté l'apprentissage automatique dans des cas d'usage isolés. Désormais, on observe un passage à des plateformes déployables à grande échelle, pour l'ensemble des équipes et des gammes de produits, sans contraindre les ingénieurs à abandonner leurs outils ou processus existants.

En se positionnant comme une couche d'intelligence transversale aux systèmes d'ingénierie, Neural Concept s'inscrit pleinement dans cette évolution. Sa plateforme est conçue pour s'intégrer plutôt que pour remplacer l'IA, permettant ainsi aux entreprises d'introduire progressivement cette dernière dans leurs processus critiques tout en garantissant un impact mesurable. Cette approche axée sur l'entreprise a permis à l'IA de dépasser le stade des projets pilotes et de s'intégrer pleinement aux processus décisionnels quotidiens.

L'essor de l'IA comme couche d'intelligence pour les équipes d'ingénierie

La levée de fonds de série C de Neural Concepts témoigne également d'une transformation profonde de l'évolution même de l'ingénierie. L'IA n'est plus seulement utilisée pour accélérer des tâches ponctuelles ; elle influence de plus en plus la prise de décision tout au long du cycle de vie du produit. À mesure que les systèmes d'IA deviennent capables de raisonner simultanément sur la géométrie, la physique et les contraintes de performance, ils deviennent une source continue d'intelligence d'ingénierie plutôt qu'un simple outil d'optimisation ponctuel.

Ce changement a des implications majeures sur le fonctionnement des équipes. Les ingénieurs peuvent s'affranchir de la gestion de simulations répétitives et de chaînes d'outils fragmentées pour se concentrer sur une prise de décision plus stratégique : définir les objectifs, interpréter les résultats et optimiser les compromis entre coût, performance, durabilité et faisabilité. L'IA prend en charge l'exploration informatique à grande échelle, tandis que les humains restent responsables de l'intention, des risques et des décisions finales.

À terme, ce modèle pourrait raccourcir les cycles de développement, réduire le gaspillage de matériaux et permettre d'explorer des conceptions auparavant irréalisables en raison de leur complexité ou de leur coût. Plus important encore, il redéfinit l'ingénierie comme un dialogue continu entre l'expertise humaine et le raisonnement machine, plutôt que comme une succession d'étapes déconnectées.

La trajectoire de Neural Concept indique que l'ingénierie pilotée par l'IA passe de l'expérimentation à l'infrastructure. À mesure que les organisations adoptent l'IA non seulement pour optimiser leurs flux de travail, mais aussi pour guider la prise de décision elle-même, cette couche d'intelligence pourrait devenir aussi fondamentale pour les équipes d'ingénierie que le sont aujourd'hui les outils de CAO et de simulation.