Faire de Claude un meilleur ingénieur électricien

Diode Computers conçoit et fabrique des circuits imprimés sur mesure grâce à l’intelligence artificielle. La chaîne d'outils de Diode transforme la conception d circuits imprimés en un processus comparable au développement logiciel. Tout comme les développeurs peuvent gagner en efficacité grâce à des outils tels que Claude Code, Diode applique les mêmes techniques pour permettre aux ingénieurs électroniciens de concevoir, en quelques heures, des circuits imprimés prêts à être fabriqués.

Diode développe et assure la maintenance de Zener, un langage fondé sur Starlark, conçu pour décrire les schémas de circuits imprimés (PCB), et pcb, qui s’appuie sur Zener pour automatiser certaines tâches dans KiCad.

L'élaboration de conceptions de référence est une tâche importante pour les ingénieurs électriciens : lorsqu'un concepteur veut utiliser une certaine puce, il doit se référer à des centaines de pages de documentation pour comprendre de quels composants cette puce a besoin pour être opérationnelle. Une puce classique peut nécessiter jusqu'à une douzaine de pièces auxiliaires, résistances, condensateurs, inducteurs, etc., mais les informations structurées expliquant comment les connecter entre eux sont souvent limitées.

Les ingénieurs électriciens utilisent déjà Claude Code pour générer automatiquement des conceptions de référence dans Zener à partir d'une documentation non structurée avant leur révision. Mais, étant donné la nouveauté de l'environnement, qui comprend des outils spécifiques à un domaine et nécessite une expertise approfondie en la matière, il est possible d'améliorer les performances agentiques de Claude pour générer des conceptions de référence, et la compréhension générale par Claude de cette tâche d'ingénierie électrique spécifique. Dans la tâche de génération automatique de conceptions de référence, les modes d'échec courants lors de la tentative de réalisation de la tâche sont les suivants :

• Nuances manquantes dans la feuille de données sur la manière dont les circuits devraient être configurés
• Interprétation incorrecte des images schématiques de référence
• Mauvaise compréhension ou mauvaise utilisation de Zener

Lorsque nous découvrons des lacunes dans les capacités de Claude sur des tâches spécifiques à un domaine nécessitant une expertise approfondie, nous pouvons nous associer à des experts dans le domaine pour apprendre à Claude à s'améliorer sur ces tâches. Ces connaissances sont intégrées aux modèles de Claude mis à disposition du public, pour que tous les utilisateurs puissent en bénéficier, que ce soit dans Claude Code, sur Claude.ai, ou dans leurs propres systèmes et applications reposant sur Claude.

Définir le problème

Nous nous sommes associés à Diode dans le cadre d'une initiative conjointe pour comprendre et améliorer la capacité de Claude à générer automatiquement des conceptions de référence. Dans cette tâche agentique, on demande à Claude de prendre la documentation d'une puce comme entrée et de produire une conception de référence complète pour celle-ci dans Zener. Pour le faire correctement, Claude doit lire de nombreuses pages de documentation, comprendre des textes techniques denses et des schémas, puis rédiger un schéma configurable complet qui exprime pleinement toutes les configurations et tous les modes de fonctionnement de la puce. Dans cette configuration agentique, Claude dispose d'outils pour lire et écrire des fichiers et exécuter des commandes bash, et il a accès au compilateur Zener, à la documentation du langage et à quelques exemples, mais rien d'autre.

Déterminer si une conception de référence est correcte n'est pas non plus une mince affaire. La documentation est souvent insuffisamment détaillée quant aux composants et paramètres exacts nécessaires au fonctionnement. Pour résoudre ce problème, chaque conception de référence est évaluée à l'aide d'un banc d'essai personnalisé. Plutôt que de vérifier la présence de composants individuels selon des critères précis (par exemple, « un condensateur de 20 µF entre l’alimentation et la masse »), ce banc de test définit des exigences plus générales (par exemple, « une capacité totale d’au moins 22 µF entre l’alimentation et la masse »). Cela garantit que le signal reçu par le modèle est précis, mais pas trop restrictif.

Étant donné cette tâche bien définie et des critères clairs pour juger de la réussite et de l'échec de cette tâche, nous avons travaillé avec Diode pour introduire des améliorations dans l'entraînement de Sonnet 4.5 et des modèles Claude suivants, afin de mieux générer automatiquement des conceptions de référence pour les cartes de circuits imprimés.

Analyse comparative des résultats

Pour évaluer les performances de Claude dans cette tâche, nous avons utilisé un ensemble de tests de conceptions de référence générées lors d'une évaluation comparative directe en aveugle avec Claude Opus 4.1, Claude Sonnet 4 et Claude Sonnet 4.5. Nous avons constaté que les ingénieurs électriciens de Diode préféraient les conceptions de référence de Claude Sonnet 4.5 dans 8 cas sur 10. Par rapport aux autres modèles, Claude Sonnet 4.5 était plus susceptible de saisir les petites nuances dans la documentation et était plus performant pour suivre les conventions et la sémantique de leur chaîne d'outils.

Orientations futures

Le partenariat avec Diode peut être reproduit avec toute entreprise, quel que soit son domaine ou secteur d'activité, où Claude est déployé de manière agentique sur des tâches avec des critères de réussite et d'échec clairs. Anthropic améliore constamment Claude pour en faire le meilleur collaborateur virtuel dans le plus large éventail de domaines et de secteurs. Les tâches et les flux de travail qui nécessitent une expertise approfondie en la matière et qui nécessitent des processus, des outils et des flux de travail spécifiques à un domaine sont d'excellents candidats pour une collaboration plus étroite avec Anthropic.

Si vous souhaitez collaborer avec Anthropic pour améliorer les futures versions de Claude, veuillez remplir ce formulaire. Nous prendrons contact avec vous.

Remerciements

Cet article a été rédigé en collaboration entre Davide Asnaghi et Lenny Khazan, de Diode Computers, et Connor Jennings, David Hershey et Nicholas Marwell d'Anthropic.