Le génie inverse 3D, qui consiste à inférer un modèle CAO à partir d'un balayage 3D d'un objet physique, est une direction de recherche offrant de nombreuses applications pratiques prometteuses. Cet article propose TransCAD, une architecture basée sur des transformateurs qui prédit la séquence CAO à partir d'un nuage de points. TransCAD exploite la structure des séquences CAO en utilisant une stratégie d'apprentissage hiérarchique. Un affinateur en boucle est également introduit pour régresser les paramètres des primitives de croquis. Des expérimentations rigoureuses sur les jeux de données DeepCAD et Fusion360 montrent que TransCAD obtient des résultats de pointe. L'analyse des résultats est soutenue par une métrique proposée pour les séquences CAO, la moyenne de la Précision Moyenne (mean Average Precision) des Séquences CAO, qui répond aux limitations des métriques existantes.