Longtemps associée à la simple représentation du projet, la CAO évolue aujourd’hui sous l’effet de mouvements convergents. Le cloud sort le fichier de son isolement, le plan devient une scène structurée et les outils génératifs en font un terrain d’essai. Du dessin assisté à augmenté, ce n’est plus seulement la main que l’ordinateur prolonge, mais la pensée du projet qu’il commence à enrichir.

Cette mutation ne tient pas seulement à l’apparition de nouveaux logiciels, mais touche à la manière même dont le projet se formule. La CAO a longtemps été comprise comme l’assistance numérique au dessin, capable de produire plus vite et plus précisément ce que la main traçait auparavant. Aujourd’hui, son rôle s’élargit. Le dessin n’est plus seulement une image du projet, mais une organisation lisible, composée d’objets, d’informations et de relations. Il devient ainsi un support que d’autres outils peuvent interpréter et exploiter. Autrement dit, la CAO ne documente plus seulement la conception, elle en structure le langage.

C’est précisément sur ce terrain que se place Rayon, plateforme de CAO collaborative en ligne. Pour Stanislas Chaillou, architecte, ingénieur et cofondateur, l’enjeu consiste à « repenser complètement l’expérience créative » de l’architecture en partant d’une réalité simple : le projet se construit rarement seul. Le navigateur devient alors plus qu’un support technique. Il permet de faire du dessin un espace commun, où plusieurs concepteurs peuvent intervenir sur un même projet, en temps réel ou de manière asynchrone.

Cette bascule collaborative transforme également la valeur du plan. Dans les outils historiques, le dessin reste souvent un document à consulter avant d’en extraire, laborieusement, les informations utiles. Une fois en ligne, il peut au contraire devenir un support évolutif, relié à une base de données, prolongé en bibliothèque de blocs ou en charte graphique réutilisable. C’est ainsi que Stanislas Chaillou résume l’esprit de Rayon : « La finalité, ce n’est jamais de dessiner. C’est toujours ce que le dessin produit. » L’enjeu d’une plateforme en ligne tient également à la vitesse d’évolution de ces technologies. Un logiciel installé avance par versions successives, souvent trop lentes face au rythme de l’intelligence artificielle. Le web permet au contraire d’itérer et de corriger presque en continu : « L’IA reste aujourd’hui un sujet en mouvement en architecture. Il est donc essentiel de placer les architectes dans un environnement capable d’itérer très rapidement, où ils peuvent accéder en continu aux versions les plus récentes des modèles, et où les éditeurs de logiciels sont en mesure de leur servir ces mises à jour aussi fréquemment que possible. » résume-t-il.

Dès les études de faisabilité, cette évolution modifie la manière d’aborder le projet. Alors que la volumétrie n’est encore qu’une hypothèse, l’architecte peut déjà éprouver plusieurs scénarios d’implantation ou d’organisation spatiale. Le projet devient alors moins une forme à documenter qu’un ensemble de solutions à éprouver.

Dans cette dynamique, le design génératif agit comme un accélérateur. Cette bascule suppose toutefois une condition essentielle : que la donnée reste intelligible. Plus l’information circule tôt et largement dans le projet, plus sa structuration devient déterminante. Une donnée mal qualifiée peut produire autant de confusion qu’elle promettait d’en atténuer. C’est l’un des enjeux soulevés par les écosystèmes logiciels développés autour des usages émergents du BIM. Visualisation web des maquettes, tableaux de bord, fiches de locaux ou dictionnaires de données répondent au même objectif, celui de rendre l’information exploitable par des acteurs aux besoins différents.

« En quelques décennies, la conception assistée par ordinateur est devenue la méthode d’expression de l’architecture contemporaine. Elle n’est pas seulement
un outil, elle est aussi devenue une manière de penser l’architecture. » Stanislas Chaillou, Cofondateur de Rayon

La notion de generative design s’en trouve, elle aussi, réévaluée. Longtemps, le terme a désigné des pratiques paramétriques, fondées sur la variation de formes à partir de jeux de contraintes. L’architecte définissait un système, puis observait ses déclinaisons possibles. Avec l’IA, le déplacement n’est pas seulement quantitatif. Il ne s’agit plus de produire davantage d’options, mais d’accompagner des séquences de travail plus longues, capables de mobiliser du contexte, de formuler des hypothèses et d’ouvrir des pistes inattendues. Comme l’évoque Stanislas Chaillou, « le sujet n’est donc plus seulement de générer des formes, mais d’accompagner un processus ». L’option, en elle-même, change d’ailleurs de statut. Une variante n’a de valeur que si elle peut être comparée. Les outils les plus récents ne cherchent donc plus seulement à produire, mais à confronter chaque hypothèse à des données de faisabilité, de programme ou de performance.

Cette extension du champ ne dissout pas pour autant le rôle conceptuel. Plus la CAO augmentée génère, compare et prolonge, plus le projet réclame un regard capable de hiérarchiser. Le dessin assisté devient alors moins un simple outil de représentation qu’une interface libérée où s’éprouve la pensée.

Entretiens

Francis Baucher, Directeur de la prospective, Arte Charpentier

À l’heure des plateformes collaboratives et des premiers outils enrichis par l’IA, qu’est-ce que les logiciels de CAO traditionnels doivent selon vous réinventer ?

Moins l’interface que leur rapport à la donnée. Aujourd’hui, une planche peut être irréprochable à l’œil et reposer sur une maquette sémantiquement pauvre. Un mur peut avoir le bon trait, sans porter le bon matériau. Une exigence réglementaire peut exister en annotation, mais pas dans l’objet. Rien de cela ne relève de la négligence. La logique de production récompense ce qui se voit, le livrable, pas ce qui se structure. Or une maquette lisible par l’œil, mais pauvre pour la machine, reste difficilement exploitable par l’IA ou le design génératif. La donnée juste n’est pas l’ennemie du génératif, elle en est la condition. La CAO doit donc rendre cette donnée plus fiable sans ajouter une couche de saisie supplémentaire. L’enjeu est d’inverser la logique, que poser le bon objet devienne plus simple que le bricoler, que l’outil suggère, complète et alerte au fil du dessin, l’architecte gardant toujours la validation. Chez Arte Charpentier, nous développons ainsi nos propres outils autour d’une donnée maison. Une galaxie d’outils internes, parfois invisibles, adaptés à nos usages plutôt qu’attendus d’un logiciel idéal.

Cette évolution peut-elle modifier la manière d’aborder les premières phases de projet, sans faire perdre au dessin son rôle central dans la pensée architecturale ?

Oui, à condition de ne pas confondre les phases. La rigueur de la donnée devient indispensable quand le projet se fige, mais l’imposer trop tôt risquerait d’étouffer l’ambiguïté féconde de l’esquisse. Dans les phases amont, l’IA n’a pas vocation à générer des formes à la place de l’architecte. Elle peut plutôt capter et structurer l’intention à mesure qu’elle se précise, aider à simuler une faisabilité, centraliser une mémoire de projets, puis éviter de ressaisir deux fois les mêmes informations. L’architecte gagne alors à rester plus longtemps dans l’exploration, déchargé d’une partie de la friction qui le faisait basculer trop vite dans la production. Le dessin garde son rôle central. Ce qui change, c’est la traduction silencieuse entre l’idée et le modèle. L’enjeu n’est pas que l’outil pense à notre place, mais qu’il cesse de nous obliger à choisir entre penser et documenter.

Pamela Nunez Wallgren, Cofondatrice et CEO, Finch

Qu’apporte Finch aux premières phases d’un projet par rapport aux outils de CAD traditionnels ?

Les outils de CAD et de BIM traditionnels sont conçus pour dessiner l’architecture, tandis que Finch est conçu pour la générer. Dans un processus classique, chaque variante est créée manuellement. Le moindre changement de programme ou de site peut donc obliger les architectes à redessiner une grande partie du projet. Avec Finch, les architectes définissent les objectifs, les contraintes et l’intention de conception du projet, puis l’IA génère des propositions architecturales qui peuvent être explorées, comparées et affinées en quelques minutes. L’un de nos principaux éléments différenciants est notre bibliothèque de plans adaptative, qui agit comme une couche d’intention pour l’IA. Elle capture la logique de conception et le langage architectural propres à chaque agence, afin que Finch puisse générer des propositions qui reflètent leur approche, plutôt que des résultats d’IA génériques. Cela permet aux architectes d’évaluer davantage d’options, de mieux comprendre les arbitrages dès les premières phases et de prendre des décisions plus éclairées, tout en consacrant moins de temps aux tâches répétitives de dessin.

Vous décrivez Finch comme un copilote plutôt que comme un autopilote. Où placez-vous la limite entre assistance par l’IA et décision architecturale ?

L’architecture relève avant tout du jugement. Chaque projet suppose d’équilibrer des exigences fonctionnelles, des réglementations, un contexte, des enjeux de durabilité, les besoins du client et l’expérience humaine. Ces décisions doivent toujours rester entre les mains de l’architecte. Finch automatise les tâches répétitives, génère des alternatives guidées par l’intention de conception propre à l’agence, identifie d’éventuels points de non-conformité et fournit des données pour accompagner la prise de décision. L’architecte définit les objectifs, évalue les propositions et décide de la direction à donner à son projet. Notre ambition n’est pas de remplacer les architectes, mais d’amplifier leur expertise. En prenant en charge l’exploration répétitive des variantes, Finch leur donne davantage de temps pour se concentrer sur la créativité, la pensée critique et les décisions qui façonnent une architecture de qualité.

Par Inès Haget sous la curation de Philippe Brocart, fondateur de RELEASE [AEC]
Couverture : Projet de complexe urbain Fujiapo, Arte Charpentier, Wuhan, Chine, livraison prévue en 2027 © Arte Charpentier

— Retrouvez l’article dans archistorm 139 daté septembre – octobre 2026