La vision par ordinateur, un domaine dynamique au carrefour de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique et de l’infographie, transforme la façon dont les machines perçoivent et interagissent avec le monde visuel.
À la base, la vision par ordinateur est une branche de l’IA dédiée à apprendre aux machines à interpréter, à comprendre et à reproduire l’expérience visuelle humaine.
Cette technologie passionnante exploite des modèles d’apprentissage profond et des techniques de traitement d’image pour permettre aux ordinateurs d’émuler les capacités du système visuel humain. Elle va au-delà de la simple reconnaissance d’images, englobant des tâches telles que la détection d’objets, la reconnaissance de formes et la recherche visuelle.
En collectant et en analysant des données provenant d’images et de vidéos numériques, l’IA permet aux ordinateurs d’identifier des objets, de comprendre leurs attributs et de les classer avec une précision remarquable. Ce traitement extensif permet aux machines de comprendre divers contenus visuels et de répondre intelligemment à ce qu’elles voient.
À mesure que la technologie de vision par ordinateur progresse, elle promet de remodeler diverses industries, de la santé aux véhicules autonomes. Elle ouvre la voie à de nouvelles frontières dans l’innovation pilotée par l’IA et présente des possibilités intrigantes lorsqu’elle est combinée à des technologies émergentes comme la blockchain et le métavers.
Comment fonctionne la vision par ordinateur ? Acquisition d’images Il s’agit de l’étape initiale où divers appareils, tels que des caméras ou des outils d’imagerie médicale, collectent des données. Ces appareils capturent des images sous différents formats, y compris des photographies, des vidéos ou même des types plus spécialisés comme des images thermiques ou des rayons X. La qualité et le type de données acquises à cette étape affectent considérablement les processus ultérieurs.
Interprétation d’images Une fois les images acquises, un dispositif d’interprétation ou un logiciel prend le relais. Ce système analyse les images en utilisant des techniques de reconnaissance de formes. La reconnaissance de formes implique l’identification de structures ou de caractéristiques récurrentes dans les images.
Ces motifs peuvent être aussi simples que des formes de base (cercles, carrés) ou aussi complexes que des objets spécifiques (voitures, visages). Le système de vision par ordinateur compare le contenu des images acquises à ces motifs connus pour comprendre ce qui est présent dans les données visuelles.
Trois éléments critiques exigent notre attention dans la quête d’un métavers idéal : l’interopérabilité, la normalisation et la perception ou l’interface.
Interopérabilité
L’interopérabilité est la clé pour déplacer de manière transparente les actifs virtuels entre différents espaces virtuels, tels que les avatars et les objets numériques. La plupart des actifs virtuels sont confinés au métavers spécifique dont ils sont issus. Par exemple, un joueur de CSGO ne peut facilement transférer que ses skins vers un autre jeu avec les mêmes armes, et un joueur en ligne de GTAV ne peut pas transporter son personnage minutieusement conçu vers un autre jeu.
Cependant, des innovations comme ReadyPlayerMe sont en train de changer ce paysage. Elles permettent aux utilisateurs de créer des avatars qui peuvent parcourir de nombreux mondes virtuels, y compris les appels Zoom. Les technologies de blockchain, telles que les crypto-monnaies et les jetons non fongibles (NFT), jouent également un rôle dans la facilitation du transfert d’actifs numériques entre les frontières virtuelles.
Normalisation
La normalisation est l’épine dorsale de l’interopérabilité des plateformes et des services au sein du métavers. Tout comme les normes technologiques communes sont essentielles pour l’adoption généralisée des technologies des médias grand public, elles sont cruciales pour le métavers. Le matériel converge vers un seul port USB-C compatible Thunderbolt pour tous les appareils, tandis que des protocoles de réseautage ont déjà été établis pour diverses tâches.
Par exemple, la plupart des clients de messagerie électroniques fonctionnent sur des protocoles tels que SMTP, IMAP et POP3, permettant aux utilisateurs d’envoyer des e-mails de manière transparente entre les fournisseurs. Des organisations comme le Open Metaverse Interoperability Group s’efforcent activement de définir et de définir ces normes.
Perception et interface
L’expérience utilisateur dans le métavers est fortement influencée par la perception et l’interface. Ces éléments déterminent comment cela se sent d’être dans un espace virtuel, comment les interactions se produisent et comment les utilisateurs interagissent avec des avatars virtuels. Du point de vue de l’utilisateur final, ces aspects sont les plus cruciaux dans le métavers.
Des recherches montrent de manière constante qu’un sentiment d’incarnation améliore la qualité des interactions en ligne. Nous préférons instinctivement les appels vidéo aux appels vocaux car ils nous immergent davantage dans l’expérience, la rendant plus proche de notre perception normale de la réalité. C’est là que la puissance de l’apprentissage automatique entre en jeu.
La vision par ordinateur, avec sa capacité à améliorer la perception et l’interface dans le métavers, est essentielle pour atteindre le rêve d’un monde virtuel fluide, interconnecté et normalisé. Il ne s’agit pas seulement de la technologie ; il s’agit de comment nous nous sentons et interagissons au sein de ce domaine numérique.
La synergie entre la vision par ordinateur et le métavers
Le métavers, un domaine numérique captivant, trouve ses racines dans le roman de Neal Stephenson « Snow Crash » en 1992. Si le concept a fait fantasmer l’imagination pendant des décennies, la technologie nécessaire pour le donner vie restait inaccessible.
Aujourd’hui, une confluence de technologies, notamment la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR), la vision par ordinateur et les appareils personnels, progresse à un rythme sans précédent. Cette progression rapide ouvre enfin la voie à la réalisation d’un métavers tangible accessible à tous.
Au cœur de cette transformation se trouve la vision par ordinateur et le traitement de l’information visuelle. La vision par ordinateur implique l’analyse d’images numériques et de vidéos pour comprendre les données visuelles et prendre des décisions éclairées. Dans le contexte du métavers, les algorithmes de vision par ordinateur sont indispensables pour créer des environnements virtuels immersifs et faciliter les interactions à l’intérieur.
Ces algorithmes permettent le suivi en temps réel des mouvements, des expressions et des gestes des utilisateurs, rendant les interactions dans les espaces virtuels plus naturelles et engageantes. Dans les applications de réalité étendue (XR), la vision par ordinateur reconstruit l’environnement de l’utilisateur en trois dimensions, renforçant le sentiment de présence.
De plus, la vision par ordinateur est cruciale dans la reconnaissance d’objets et la compréhension de la scène, enrichissant l’expérience du métavers. Il fournit une conscience contextuelle et une orientation spatiale, permettant aux objets et aux personnages virtuels de répondre intelligemment à leur environnement. À mesure que le métavers évolue, la vision par ordinateur sera la force motrice derrière la création de mondes virtuels plus réalistes et interactifs. Cette évolution promet des possibilités passionnantes dans divers domaines, de l’interaction sociale et des jeux à l’immobilier, à l’éducation et aux applications commerciales. Elle nous permettra de créer des mondes virtuels plus réalistes, interactifs et engageants, qui auront un impact profond sur notre façon de vivre, de travailler et de nous divertir.
