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An engineer needs a custom CAD feature, but the first step no longer has to be writing code. PTC has announced the availability of a new FeatureScript MCP Server capability in Onshape Labs that lets engineers describe the feature in natural language while AI helps build, test, debug and refine it in FeatureScript.
Un ingénieur a besoin d’une fonctionnalité CAD personnalisée, mais la première étape ne consiste plus forcément à écrire du code. PTC a annoncé la disponibilité d’une nouvelle capacité FeatureScript MCP Server dans Onshape Labs, qui permet aux ingénieurs de décrire la fonctionnalité en langage naturel, tandis que l’IA aide à la créer, la tester, la déboguer et l’affiner dans FeatureScript.
FeatureScript is Onshape’s programming language for CAD automation. It allows companies to capture engineering knowledge, automate repetitive design tasks and create custom tools for their own workflows. The new server connects that code directly to coding large language models—LLMs, software that can generate and work with code—such as Claude, ChatGPT and Gemini.
FeatureScript est le langage de programmation d’Onshape pour l’automatisation CAD. Il permet aux entreprises de capitaliser sur leurs connaissances en ingénierie, d’automatiser les tâches de conception répétitives et de créer des outils personnalisés pour leurs propres processus. Le nouveau serveur connecte directement ce code à des grands modèles de langage capables de programmer — les LLM, des logiciels qui peuvent générer du code et travailler avec celui-ci — tels que Claude, ChatGPT et Gemini.
The connection relies on the Model Context Protocol, or MCP, which lets the AI interact with Onshape FeatureScript code. In practice, an engineer can explain the functionality needed, then use AI assistance through the cycle of construction, testing, debugging and refinement rather than treating a generated answer as finished engineering software.
Cette connexion repose sur le Model Context Protocol, ou MCP, qui permet à l’IA d’interagir avec le code FeatureScript d’Onshape. En pratique, un ingénieur peut expliquer la fonctionnalité nécessaire, puis utiliser l’assistance de l’IA tout au long du cycle de création, de test, de débogage et d’affinement, plutôt que de considérer une réponse générée comme un logiciel d’ingénierie finalisé.
That matters because a successful custom feature can become a reusable tool. PTC says organizations can share proven design practices across teams and projects, expanding access to automation beyond engineers who already know how to program in FeatureScript. Reuse also means the same tool does not have to be recreated through repeated prompts or ongoing AI interactions.
L’enjeu est important, car une fonctionnalité personnalisée qui a fait ses preuves peut devenir un outil réutilisable. PTC affirme que les organisations peuvent partager leurs pratiques de conception éprouvées entre les équipes et les projets, et ainsi étendre l’accès à l’automatisation au-delà des ingénieurs qui savent déjà programmer en FeatureScript. La réutilisation signifie également qu’il n’est pas nécessaire de recréer le même outil au moyen de prompts répétés ou d’interactions continues avec l’IA.
And so what, concretely? Teams using Onshape could turn more of their established design knowledge into custom CAD features, while reducing the coding barrier to creating them. The capability is still distributed through Onshape Labs, so it should be read as an early offering rather than evidence of a mature, production-wide deployment. PTC positions it within its broader product-data strategy, where AI is applied to product development and better use of engineering data can support faster product launches, product-complexity management and regulatory or compliance work.
Et concrètement, qu’est-ce que cela change ? Les équipes utilisant Onshape pourraient transformer davantage de leurs connaissances établies en matière de conception en fonctionnalités CAD personnalisées, tout en réduisant la barrière du codage nécessaire à leur création. Cette capacité est encore distribuée via Onshape Labs : il faut donc l’interpréter comme une offre préliminaire, et non comme la preuve d’un déploiement mature à l’échelle de la production. PTC l’inscrit dans sa stratégie plus large autour des données produits, où l’IA est appliquée au développement de produits et où une meilleure exploitation des données d’ingénierie peut contribuer à accélérer les lancements, à gérer la complexité des produits et à répondre aux exigences réglementaires ou de conformité.