Les métavers trouveront leur place dans les environnements industriels en élargissant considérablement les avantages de la simulation.
Le métavers industriel semble prêt à contribuer à la transformation de presque toutes les tâches complexes qui nécessitent une modélisation avancée ou un outil de simulation de « prochaine phase », le plaçant en pole position pour résoudre de multiples défis industriels et informatiques.
Selon Prith Banerjee, directeur de la technologie chez Ansys, le métavers facilitera la modélisation des lois de la physique de manière plus détaillée que les jumeaux numériques d’aujourd’hui. Les jumeaux numériques ont été un atout majeur pour les entreprises pendant des années, mais déjà de nombreuses entreprises se tournent vers l’utilisation du métavers,
« Si vous devez modifier la conception d’un modèle d’argile d’une aile d’avion pour une autre série, chaque fois que vous le faites, cela coûte 10 millions de dollars. Déjà, avec une soufflerie virtuelle, si nous disons qu’une aile va voler, elle va voler », explique M. Banerjee.
Banerjee définit le jumelage numérique comme la modélisation d’actifs physiques avec des liens activés par des capteurs entre l’actif physique et le modèle virtuel – ce qui augmente la précision, la prévisibilité, les économies de coûts et la sécurité en facilitant davantage le travail à distance et en accélérant l’innovation.
Trouver un argumentaire pour les métavers
Les données du jumeau numérique peuvent révéler comment, par exemple, un robot fonctionne aujourd’hui et ce qui se passe si des données différentes sont introduites dans des conditions changeantes, telles qu’un temps plus chaud ou une défaillance d’un composant. Si les flux d’informations bidirectionnels sont activés, l’automatisation basée sur les données du jumeau numérique peut, par exemple, arrêter un équipement lourd dans des circonstances spécifiques.
Mais les métavers poussent le concept encore plus loin. « Avec l’internet alimenté par la 3D, le métavers consiste à faire en sorte que les choses se passent comme si vous y étiez presque réellement à ce moment-là », poursuit M. Banerjee. « Avec Zoom, je peux vous voir et vous entendre, mais c’est tout. Avec le métavers, il s’agit de savoir jusqu’où on peut se rapprocher de la réalité absolue. »
Il peut faire de la modélisation et prédire le comportement des consommateurs en masse, mais les sociétés d’ingénierie comme Ansys recherchent des visualisations 3D en temps réel pour favoriser des processus de conception et de fabrication industriels efficaces et durables.
« Dans le passé, les entreprises qui construisaient des systèmes industriels, qu’il s’agisse d’éoliennes ou de centrales solaires, devaient se rendre physiquement dans le laboratoire où travaillaient ensemble plusieurs personnes chargées de la R&D. Avec le métavers, la physique et la technologie peuvent être visualisées en temps réel. Avec le métavers, la physique que vous aviez auparavant uniquement ‘à l’autre bout’ devient reproductible partout », explique Banerjee.
« Si vous comparez des moteurs de jeu comme Unity, vous pouvez vous promener dans une voiture de course, cela ressemble presque à la réalité, mais pas au niveau de la physique.
« Les entreprises devraient utiliser les normes et s’y conformer d’une manière qui ait du sens pour l’ensemble du secteur », recommande M. Keshani, qui ajoute que les fournisseurs vont devoir répondre aux attentes des entreprises, en offrant une aide plus importante que les SDK et en recommandant une formation C++. « Il s’agira là d’un défi majeur.
Tom Fairbairn, ingénieur distingué de la société Solace, spécialisée dans le maillage de données, note que les 2000 navires de son client Unilever transportent des marchandises dans le monde entier et sont soumis à des conditions en constante évolution qui se répercutent sur son réseau. Des millions de livres sterling peuvent être perdues ou économisées en fonction de la prise de décision juste à temps, ce qui affecte non seulement Unilever mais l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement. Même les conteneurs vides coûtent de l’argent, explique M. Fairbairn.
« Les navires sont suivis par satellite. Il s’agit de saisir ces données au fur et à mesure et d’en faire quelque chose – jongler avec les calendriers de production, mettre à jour les partenaires logistiques pour que les camions ne restent pas en attente de conteneurs, etc. « Ils ont besoin d’une tour de contrôle de virtualisation, avec une vue en temps réel de ce qui se passe exactement au-dessus de l’océan.
L’apprentissage automatique avancé permet de mieux trier les inefficacités et les retards et de modéliser les effets d’entraînement liés à des décisions spécifiques au fur et à mesure qu’elles progressent. Lorsque cela peut se produire en temps réel dans les deux sens, cela commence à indiquer comment les métavers peuvent offrir une visibilité et un contrôle plus complets.
« Vous pouvez déterminer et agir sur la variance des résultats, ou des résultats potentiels, en modélisant les effets de l’incertitude », explique M. Fairbairn.
Exploiter les données pour stimuler la productivité
Pour Sylwia Kechiche, analyste principal, entreprise chez le fournisseur de renseignements sur les réseaux Ookla, l’application de l’IA et de l’apprentissage automatique à de vastes ensembles de données fusionnés avec des sources tierces dans le métavers augmentera la productivité et les revenus dans l’ensemble de l’industrie manufacturière.
« Les données sont devenues essentielles », confirme M. Kechiche. « Des outils de planification plus intelligents peuvent offrir de meilleures perspectives en matière de durabilité, en cartographiant l’ensemble du cycle de vie du produit. »
Les jumeaux numériques peuvent être considérés comme un stade précoce – ou une composante du métavers – bien que les normes pour chaque aspect du métavers doivent encore être définies par le Metaverse Standards Forum (MSF) et d’autres, notamment autour de l’intégration du monde réel/virtuel, de l’interopérabilité des actifs 3D, de la gestion des actifs numériques, des capacités, des avatars, de la protection de la vie privée et plus encore.
« En 2023, on assistera à un travail plus fondamental », ajoute-t-elle, l’industrie ayant déjà cueilli les fruits les plus faciles à cueillir, tels que les composants de maillage 3D pour Microsoft Teams, la formation AR/VR et les jumeaux numériques en tant que tels.
« En 2023, nous pourrions assister à la création d’un jumeau géo-numérique, une fusion de la géographie et de la technologie.
Certaines exigences techniques en matière de latence et de téléchargement n’arriveront qu’avec la 5G-Advanced de la version 18 du 3GPP – bien que cette norme doive être gelée d’ici à la fin de 2023, ajoute M. Kechiche.
Soubhagya Mohakud, vice-président des ventes pour l’Europe chez Persistent Systems, confirme travailler sur les métavers pour les démonstrations éducatives, les simulations d’enseignement et le support des opérations sur le terrain pour l’entretien, la maintenance et les réparations à distance. « Cela contribuera grandement à améliorer les taux de réparation dès la première fois et à réduire les coûts.
Cependant, Jonny Stephens, consultant chez Bearing Point, prévient que les applications les moins prometteuses jusqu’à présent semblent « carrément du côté humain », même si les écrans immersifs et les démonstrations peuvent certainement apporter des avantages commerciaux.
Mimi Keshani, cofondatrice et directrice de l’exploitation chez Hadean, est d’accord, ajoutant que des environnements de jeu comme Eve Online de CCP Games, avec ses multiples entités en interaction, sont créés en utilisant « exactement la même technologie » que celle utilisée pour développer un environnement de formation synthétique ou des jumeaux numériques d’un processus existant.
« Vous pouvez éviter aux doctorants de répéter sans cesse la même différence minuscule dans les expériences, ces deux minutes attribuées aux huit heures d’installation pour répéter exactement la même expérience », souligne-t-elle. « Réduire la complexité, réduire les coûts, réduire votre empreinte, prendre de meilleures décisions. En fait, la simulation est notre seul moyen de prédire l’avenir.
Modéliser pour économiser et innover
La simulation est un phénomène émergent très complexe – qui évolue dynamiquement et apprend en temps réel – utilisé pour prendre des décisions. Il s’agit notamment de données sur les cycles de vie du matériel, les chaînes d’approvisionnement collaboratives paneuropéennes, la fabrication durable ou le comportement humain en masse, reconnaît M. Keshani.
Bien sûr, certaines de ces données sont déjà utilisées pour les tests, l’évaluation et l’analyse des matériaux utilisés, des chaînes d’approvisionnement, etc. Le métavers consiste à évoluer vers des simulations encore plus précises, en attendant d’investir dans les défis restants autour de la qualité et de la structuration des données, des compétences, de la sécurité et de l’interopérabilité. En outre, des abstractions doivent être construites pour obtenir un ensemble de technologies de type service.
« Les métavers peuvent être entraînés dans des discussions sur la réalité étendue. Pour la modélisation, l'[informatique] quantique pourrait être la technologie à envisager, plutôt que la réalité étendue », explique-t-il. Pour beaucoup de ces questions, je n’aime pas vraiment le mot « métavers ».
Quelle que soit la description qui en est faite, la modélisation et la simulation avancées qui améliorent les rapports sur les intergiciels et les applications patrimoniales qui font fonctionner de grosses machines compliquées peuvent permettre de réduire les coûts et d’optimiser les capacités humaines à interagir avec certains systèmes, convient-il.
