Le métavers est l’un des sujets les plus chauds du moment, dont le fer de lance est Meta Platforms Inc. (alors Facebook) qui a profité du succès de son casque de réalité virtuelle (RV) Oculus. Si le métavers est intimement lié à la RV, il existe également une version du métavers dans le monde réel qui a suscité beaucoup d’intérêt récemment. Nous allons explorer ici l’importance du métavers du monde réel, une technologie essentielle dont il a besoin mais qui a été largement négligée, et comment l’automobile est une plateforme optimale pour déployer le métavers du monde réel.
Qu’est-ce que le métavers du monde réel (alias réalité augmentée) ?
Le métaversest considéré comme un monde RV complet où les utilisateurs peuvent faire à peu près tout virtuellement : vivre, interagir, créer, se divertir, travailler, etc., un peu comme l’univers de divertissement virtuel OASIS du film « Ready Player One ». Un univers virtuel comme le métavers peut signifier des possibilités illimitées et des créations qui ne sont limitées que par notre imagination, et le concept du métavers a généralement été très bien accueilli. Cependant, il est également limité dans la mesure où le métavers, étant un univers virtuel, sera complètement séparé du monde réel dans lequel nous vivons physiquement. Cela signifie que la belle voiture de sport décapotable que vous avez conduite dans le métaverset achetée avec 100 000 dollars américains, ne fonctionne que lorsque vous êtes dans le métavers, et que vous ne pouvez pas la sortir pour faire un tour sur une vraie côte au bord de la plage.
Mais que se passerait-il si nous pouvions combiner le métavers avec le monde physique et réel dans lequel nous vivons, afin de pouvoir mélanger/augmenter notre monde physique avec des entités et des informations virtuelles ? La réalité augmentée (RA) consiste précisément à ajouter des informations virtuelles à un environnement physique. Récemment, le métavers du monde réel a été appelé la version à plus grande échelle et plus générale de la RA.
Le problème de la RA aujourd’hui
La RA a commencé à susciter une attention majeure il y a quelques années, avec l’aide du lancement d’Apple ARKit en juin 2017 qui a permis aux développeurs de créer des applications de RA pour les utilisateurs d’iPhone. ARKit était un SDK pionnier pour la RA, et a vraiment aidé le monde à avoir un aperçu de ce qui serait possible avec la RA. Cependant, ARKit a également révélé de nombreuses limites et défis des technologies et des cas d’utilisation actuels de la RA, car la plupart des applications de RA ont été développées sous forme d’applications gadgets – placer un Jedi dansant sur votre bureau, ce qui est amusant pendant quelques heures, puis vous ne retournerez plus jamais à cette application. La plupart des applications de RA actuelles étant agréables à utiliser mais pas indispensables, comment allons-nous développer cette RA à petite échelle pour en faire une RA à l’échelle mondiale, le métavers du monde réel ?
Si l’on veut transformer les gadgets de la RA en applications de RA plus utiles, répondant à des problèmes réels, le principal coupable est le SDK et les outils de développement de la RA eux-mêmes : il leur manque des technologies importantes qui permettraient aux développeurs de créer des applications plus puissantes et plus significatives. La plupart des technologies logicielles de la RA se concentrent aujourd’hui sur la détection des surfaces (pour placer ce Jedi dansant), l’odométrie visuo-inertielle (pour estimer la façon dont l’utilisateur se déplace dans l’environnement) et l’estimation de la profondeur (pour déterminer quand masquer certaines parties des éléments de la RA). Bien qu’il s’agisse de fondements très importants pour que la RA puisse fonctionner, il manque cruellement au système de RA une perception de son environnement : une IA capable de fournir des capacités de perception.
Pour améliorer le monde, nous devons d’abord le comprendre
La principale différence entre un monde de réalité virtuelle du métavers et un métavers du monde réel est que dans la RV, tout est virtuel et simulé. Le système de RV n’a pas besoin de savoir ce qui est quoi et où se trouve l’utilisateur, à l’exception de la limite de sécurité des mouvements. Un métavers du monde réel ne serait pas très utile si tout ce qu’il peut faire est de détecter la surface de votre table, le sol et les murs sans aucun autre contexte ou information. Il doit avoir une IA de perception capable de détecter qu’il y a une porte à un mètre de vous, que la porte est rouge et qu’il y a un clavier numérique dessus, afin que les informations appropriées puissent être ajoutées à la porte en utilisant une couleur qui contraste bien avec le rouge, et en mettant en évidence le clavier avec des éléments de RA pour aider l’utilisateur à comprendre comment l’utiliser. Si quelqu’un se trouve à l’extérieur, l’IA de perception permettrait au système de RA de connaître l’étendue du trottoir sur lequel il se trouve, de savoir qu’il y a un Starbucks à 15 mètres avec des offres spéciales et qu’il y a des bus qui passent et qui peuvent amener la personne là où elle doit aller.
Tous les exemples ci-dessus de cas d’utilisation de la RA requièrent une IA de perception pour donner un sens à ce qui est quoi et où, afin que le système de RA sache quoi et où augmenter les informations significatives. Par conséquent, pour améliorer le monde, nous devons d’abord le comprendre, et le métavers du monde réel/la RA nécessite une IA de perception puissante pour être utile et significative. Parmi les exemples de technologies de perception IA nécessaires, on peut citer la détection et le suivi d’objets, la segmentation sémantique, la reconstruction 3D, la reconnaissance de gestes et l’estimation de la profondeur.
Les technologies de perception de l’IA sont tout aussi importantes pour d’autres secteurs verticaux non liés à la RA. Par exemple, les voitures à conduite autonome ont également besoin de ces mêmes capacités de perception de l’IA pour faire fonctionner le véhicule. Cependant, une voiture autopilotée dispose généralement de nombreux capteurs et serveurs de calcul pour répondre à ses besoins en IA, tandis que les dispositifs de RA tels que les smartphones et les lunettes ne comportent généralement que quelques capteurs de caméra et un processeur de qualité mobile beaucoup plus faible. Par conséquent, la question de savoir comment faire en sorte que la perception de l’IA fonctionne de manière extrêmement efficace et précise sur des appareils de qualité mobile est également un élément impératif à résoudre avant que le métavers du monde réel ne devienne une réalité.
Où en est le métavers du monde réel ?
Outre l’aspect logiciel des technologies qui doit encore être développé, de nombreuses limitations et difficultés matérielles entravent l’adoption et les applications de la RA. Les smartphones ne sont tout simplement pas idéaux pour la RA, car leurs écrans sont trop petits et les utilisateurs doivent généralement utiliser leurs deux mains pour tenir le téléphone, ce qui limite considérablement l’interaction de l’utilisateur avec le contenu de la RA. Les lunettes de réalité augmentée sont les meilleurs dispositifs de diffusion, mais elles sont actuellement encore trop encombrantes et doivent être reliées à une batterie externe et/ou à un dispositif informatique, sans compter que le champ de vision de toutes les lunettes de réalité augmentée est encore très réduit, ce qui dégrade considérablement l’expérience de l’utilisateur. Cette liste est longue, mais heureusement, certains mégacorps (Meta, Apple, Google, Amazon, Microsoft) investissent déjà massivement dans la résolution de ces obstacles matériels. Beaucoup d’entre eux ont également annoncé publiquement leur plan et leur calendrier pour la sortie de leurs lunettes AR de nouvelle génération. Bien que très prometteurs, ces développements sont encore loin de fournir un ensemble de lunettes de réalité augmentée capable d’offrir l’expérience utilisateur requise.
Les automobiles, en revanche, constituent une excellente plateforme pour diffuser du contenu de réalité augmentée au conducteur et aux passagers avec une très bonne expérience utilisateur.
Sur le plan matériel, la plupart des voitures actuelles sont équipées de grands écrans d’infodivertissement dans le cockpit, ce qui constitue un écran idéal pour la RA et même pour les mains libres, sans compter que de nombreux constructeurs automobiles proposent déjà des affichages tête haute (HUD) en option, ce qui peut encore améliorer l’expérience utilisateur de la RA pour les conducteurs. De plus, que la réalité augmentée soit affichée sur un HUD ou sur un écran d’infodivertissement, le conducteur ne quitte jamais la route des yeux car la réalité augmentée affiche le flux de la caméra en temps réel, contrairement aux cartes 2D actuelles qui sont des dessins animés et qui détournent complètement le regard du conducteur de la route.
En outre, de nombreux autres cas d’utilisation de la réalité augmentée peuvent être construits au-dessus du cas d’utilisation de la navigation, afin d’aider les conducteurs à utiliser leur véhicule de manière plus sûre, comme la mise en évidence des voies, ainsi que des expériences utiles pour les passagers, par exemple la mise en évidence des points d’intérêt et des entreprises à proximité et des offres spéciales. Ces expériences de RA améliorées dans le cockpit seront encore plus importantes lorsqu’une voiture se conduira toute seule, pour connecter les conducteurs et les passagers à leur environnement.
Par conséquent, c’est dans le cadre de l’expérience dans l’habitacle d’une voiture que le métavers du monde réel est particulièrement bien adapté pour son déploiement initial. Les constructeurs automobiles devraient commencer à adopter le métavers du monde réel pour transformer la façon dont les gens naviguent, interagissent et vivent le monde.
