Analyse

Autodesk s'entraîne sur vos données de conception : où se trouve le retrait

Autodesk confirme que certains modèles Neural CAD s'entraînent sur des données de conception clients. Le retrait existe, mais ses propres fiches de transparence montrent qu'il varie d'une fonction à l'autre, pas d'un réglage unique au niveau du compte.

Schéma officiel d'Autodesk représentant Neural CAD : une icône de bâtiment stylisée au centre, reliée par des flèches à huit types d'entrées disposées autour, dont un cahier des charges de projet, une esquisse, un modèle structurel, un modèle de réseaux, une élévation architecturale et un modèle énergétique.
Le modèle ne part pas d'un texte : il part de ce qu'un projet produit déjà, cahier des charges, esquisse, structure, réseaux, énergie. Schéma Autodesk, relayé par AEC Magazine le 21 juillet 2026.

Si vos équipes travaillent sur Autodesk, une partie de vos données de conception sert à entraîner les modèles maison de l’éditeur. Le retrait existe, et il ne se trouve pas là où on le cherche : aucun réglage unique au niveau du compte ne le couvre. Les fiches de transparence publiées par l’éditeur montrent un retrait disponible pour une fonction et absent pour la suivante, ce qui fait du sujet une revue fonction par fonction, à mener une fois et à consigner.

Ce que confirme Autodesk

Portrait de Mike Haley, SVP recherche d'Autodesk, souriant, en veste sombre, sur fond bleu uni.

C’est lui qui a répondu, sans détour, à la question sur les données d’entraînement. Portrait fourni par Autodesk, diffusé par AEC Magazine le 21 juillet 2026.

Interrogé par AEC Magazine le 21 juillet 2026 sur ce qui alimente les modèles de production de Neural CAD, la famille de modèles qu’Autodesk entraîne pour générer et éditer de la géométrie CAO, Mike Haley, SVP recherche de l’éditeur, répond sans détour : « Certains de ces modèles utilisent bien des données de conception clients. » Il précise que les modèles ne sont pas entraînés sur des fichiers entiers, mais sur les seuls éléments pertinents pour la tâche visée, sous forme agrégée et dépersonnalisée, et que pour les fonctions d’IA avancées, le client peut se retirer au niveau du hub ou du projet.

Autodesk documente cette politique par fonction sur des fiches de transparence publiques, disponibles sur son Trust Center. Chaque fiche précise la source des données (contenu client, données synthétiques, données publiques), si des données personnelles sont présentes, et surtout le format de choix offert au client : « Opt-in/Opt-out », « Turn Off », « No » ou « N/A ». Deux exemples cités par Haley lui-même comme premières applications de Neural CAD en éclairent l’écart :

DEUX FONCTIONS NEURAL CAD, DEUX FICHES DE TRANSPARENCE FORMA · BUILDING LAYOUT EXPLORER Données utilisées Données synthétiques + contenu client (géométrie BIM) Données personnelles Non, selon la fiche Choix offert au client Turn Off FUSION · AUTOCONSTRAIN Données utilisées Contenu client (esquisses de conception) Données personnelles Non, selon la fiche Choix offert au client Aucun (No) Source : fiches de transparence IA Autodesk, Forma Site Design et Autodesk Fusion, consultées le 7 août 2026.

Même type de données, même éditeur, deux réponses opposées : la seule façon de savoir si une fonction se désactive est d’ouvrir sa fiche, une par une.

Ce que ça change pour un bureau d’études ou un architecte

Un bureau d’études qui dessine des sites dans Forma ou un économiste qui prépare des pièces sur mesure dans Fusion n’a, à ce stade, aucun geste unique à faire pour retirer ses données de tout entraînement Autodesk. Le retrait, quand il existe, se pose fonction par fonction, et rien n’indique qu’il couvre les futures fonctions à mesure qu’Autodesk en publie. Haley l’assume d’ailleurs comme un choix de conception : Neural CAD n’est pas un modèle unique entraîné sur un jeu de données universel, mais une famille de modèles, chacun entraîné pour une tâche, avec ses propres sources et ses propres réglages.

Ce que la documentation ne couvre pas encore, à ma lecture du 7 août 2026 : aucune des deux fiches consultées ne porte sur une fonction embarquée dans Revit, le logiciel le plus répandu chez les bureaux d’études fluides et CVC français. Les deux exemples cités par Haley touchent Forma (conception de site) et Fusion (mécanique et fabrication), pas encore le cœur du BIM utilisé en France.

Ce que je vérifierais avant la prochaine mission

Si j’étais responsable BIM ou dirigeant d’un bureau d’études qui utilise Forma ou Fusion, je consacrerais une heure cette rentrée à ouvrir, une par une, les fiches de transparence des fonctions IA actives sur mon compte, disponibles sur le Trust Center d’Autodesk, et à noter lesquelles portent un choix de retrait et lesquelles n’en portent aucun. Pour celles qui en offrent un, je l’activerais au niveau du hub avant d’ouvrir un projet client sensible, plutôt qu’après.

Une seconde vérification, distincte de la première et à ne pas confondre avec elle : les réglages de collecte de données d’usage des logiciels de bureau, accessibles depuis le profil du compte Autodesk, portent sur la télémétrie du poste de travail (noms de commandes, sessions), pas sur l’entraînement de Neural CAD. Un blogueur indépendant de longue date chez Autodesk le signale début mars : ces données d’usage peuvent inclure des noms et des chemins de fichiers, qui embarquent parfois un nom de client ou un numéro d’affaire. Ce n’est pas le même circuit que celui dont parle Haley, mais c’est le même réflexe : vérifier ce que le nom d’un fichier raconte avant de l’envoyer où que ce soit.

Ce qui reste à vérifier

Je n’ai pas trouvé de fiche de transparence pour une fonction IA embarquée dans Revit : soit elle n’existe pas encore, soit je ne l’ai pas localisée sur un Trust Center qui liste plusieurs dizaines de fonctions sans moteur de recherche dédié. Je ne sais pas non plus si le réglage « au niveau du hub ou du projet » que décrit Haley est accessible depuis un compte Autodesk souscrit en France, ni si la formulation « agrégées et dépersonnalisées » correspond à une définition vérifiable de la donnée personnelle au sens du RGPD, une question que je ne suis pas en mesure de trancher ici.

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