Le métavers industriel permettra de proposer des solutions aux clients, d’accélérer la transformation numérique et de promouvoir la durabilité, explique Peter Koerte, directeur de la technologie et de la stratégie chez Siemens.
La construction d’un meilleur train ne se limite pas à la livraison des wagons. Lorsqu’il a été demandé à Siemens d’améliorer la fiabilité des trains, l’entreprise a ajouté des capteurs et construit des modèles numériques capables de prédire le besoin de maintenance des portes dix jours avant qu’elles ne se bloquent, ce qui a permis aux mécaniciens de prévenir les retards avant qu’ils ne se produisent.
Peter Koerte, directeur de la technologie et de la stratégie chez Siemens, estime que le potentiel des métavers industriels ne s’arrête pas là. « Dès que l’on commence à relier des opérations réelles à une simulation numérique, on peut mettre en place un grand nombre de nouveaux services auxquels on n’avait même pas pensé au départ. Lorsque la pandémie de covid-19 a frappé et que l’utilisation des transports en commun s’est effondrée, ces mêmes capteurs ont été réaffectés à la surveillance de la capacité et de la fréquentation.
Le métavers industriel constituera une interface entre le monde réel et le monde numérique. Il s’appuiera sur des simulations et des modèles numériques de systèmes humains complexes tels que des machines, des usines ou des villes. M. Koerte cite cinq éléments qui permettront au métavers industriel d’atteindre son plein potentiel : ces modèles parfaitement détaillés, appelés « jumeaux numériques » ; des simulations basées sur une physique réaliste ; des outils pour une collaboration virtuelle transparente ; la capacité de créer des environnements immersifs et photoréalistes ; et une puissance de calcul permettant une réactivité en temps réel. Toutes ces capacités sont en train de se développer et leur amélioration continue alimentera l’innovation des métavers industriels.
Le métavers industriel sera un puissant accélérateur de la transformation numérique. La puissance de la simulation permettra aux concepteurs et aux fabricants de faire les choses correctement dans le monde numérique avant d’engager des ressources physiques.
Et même s’il faudra surmonter les défis liés à l’interopérabilité et aux plateformes pour que le métavers industriel porte ses fruits, M. Koerte est enthousiaste quant à son potentiel révolutionnaire. Selon lui, le métavers accélérera les progrès vers les objectifs de durabilité en conservant les ressources physiques, en intégrant les considérations relatives au carbone dans les processus de conception, en permettant une comptabilisation plus précise des émissions et en faisant progresser la numérisation. Il explique qu' »il existe de nombreuses applications très concrètes qui peuvent nous aider à améliorer considérablement la situation ».
Transcription complète
Laurel Ruma : Laurel Ruma, du MIT Technology Review, vous présente Business Lab, l’émission qui aide les chefs d’entreprise à comprendre les nouvelles technologies qui sortent des laboratoires et arrivent sur le marché. Notre sujet aujourd’hui est le métavers industriel qui, contrairement à la version grand public, est basé sur la simulation et les jumeaux numériques à grande échelle. Il s’agit de technologies bien connues des entreprises de fabrication et de recherche et développement. Ces jumeaux numériques à grande échelle, qui représentent des usines entières, des villes ou d’autres systèmes humains très complexes, peuvent constituer une interface entre le monde physique et le monde numérique qui peut améliorer le fonctionnement du monde réel pour ses habitants. Deux mots pour vous : possibilités virtuelles.
Mon invité est Peter Koerte. Peter est directeur de la technologie et de la stratégie chez Siemens. Bienvenue, Peter.
Peter Koerte : Merci Laurel de m’accueillir.
Laurel : Chez Siemens, vous occupez un poste qui exige un lien direct entre la technologie et la stratégie. Comment cela aide-t-il l’entreprise à innover non seulement en interne, mais aussi dans ses relations avec les clients ?
Peter : Oui, vous avez tout à fait raison. En fait, nous pensons que tout doit partir du client, évidemment. C’est là que nous cherchons à savoir comment la technologie peut faire la différence pour les clients que nous servons aujourd’hui. Nous écoutons toujours très attentivement ce dont ils ont besoin, et pas nécessairement ce qu’ils veulent. Nous constatons une évolution profonde dans la mesure où nos clients ne demandent pas seulement des produits, mais des solutions. Ils ne cherchent pas seulement des solutions, mais des solutions qui les aident tout au long du cycle de vie. En tant que stratège, on se contente généralement de regarder les marchés, les chiffres du marché et tout ce qui existe, mais en tant que technologue, on peut écouter attentivement et comprendre ce dont ils ont vraiment besoin.
Je peux vous donner un exemple. Celui des trains est fascinant. Dans le passé, il y avait un opérateur de train qui disait simplement : « Vous savez quoi ? Nous avons besoin d’un nouveau train. » Il lançait alors un appel d’offres, et habituellement, chez Siemens, nous concevions et construisions ces trains, puis nous les livrions, et c’est à peu près tout. Mais le fait est que vous n’avez pas accès à l’ensemble du cycle de vie. Un train est généralement exploité pendant 50 ou 60 ans, de sorte que la majeure partie de la valeur créée par le transport de passagers ou de marchandises se situe en fait au cours de cette phase du cycle de vie. C’est pourquoi ils nous demandent : « Hé, Siemens. Vous construisez ces trains, mais pouvez-vous nous aider à être plus ponctuels, plus à l’heure, plus fiables ? » Nous savons que ces trains ne circulent généralement pas à l’heure. Nous connaissons les mêmes problèmes en Allemagne. « Ce serait génial, non ?
Nous avons répondu : « Oui, en fait, nous pouvons vous aider, parce que nous pouvons intégrer des capteurs dans les trains pour savoir dans quelles conditions ils se trouvent, pour pouvoir les entretenir, pour… » Par exemple, il arrive très souvent qu’une porte se brise sur ces trains. Nous savons dix jours avant qu’elle ne se brise qu’elle doit être réparée. En ce sens, ces trains sont beaucoup plus opérationnels et fournissent des services ponctuels. Il s’agit d’un changement technologique profond, où la numérisation vous permet d’entrer dans un univers complètement nouveau, celui de l’exploitation des trains. C’est quelque chose qui aurait échappé à un stratège, parce qu’il aurait fallu trouver le marché pendant que l’on construisait les trains, mais aujourd’hui, grâce à la technologie, on peut voir que l’on ne se contente pas de construire des trains, mais que l’on contribue à les faire fonctionner plus efficacement.
Laurel : J’adore cet exemple. Je pense que c’est un très bon exemple parce qu’il montre la valeur pour le client, c’est-à-dire le gouvernement qui achète le train, mais aussi pour l’usager du train. En fait, vous rendez service au client de votre client pour faire en sorte que les trains circulent à l’heure et en toute sécurité.
Peter : Exactement. Ce qui est formidable, c’est que… Il s’agit là d’une autre question relative à la numérisation. Ce qui est intéressant, c’est que très souvent, on commence par un cas d’utilisation, dans ce cas il s’agissait de faire en sorte que les trains soient plus ponctuels, mais ensuite le COVID a frappé et vous savez ce qui s’est passé. Les opérateurs nous ont donc demandé : « Pouvez-vous nous dire immédiatement combien de personnes voyagent dans ce train ? » Nous avons répondu : « Bien sûr. Nous avons répondu : « Bien sûr. Nous avons intégré des capteurs qui nous permettent d’observer les trains et de voir les niveaux de capacité. » C’est fascinant. Dès que vous commencez à relier les opérations du monde réel à une simulation numérique, vous pouvez mettre en place un grand nombre de nouveaux services auxquels vous n’aviez même pas pensé au départ.
Laurel : En ce qui concerne le métavers industriel, il s’agit de créer un pont entre les espaces physiques et numériques. Où en est cette technologie aujourd’hui ? Quels sont les cas d’utilisation actuels et quels sont les aspects encore en développement que nous pouvons envisager pour l’avenir ?
Peter : Oui. J’ai beaucoup aimé votre introduction. Vous l’avez bien dit, il y a ces jumeaux numériques à grande échelle. C’est précisément la façon dont nous envisageons les choses.
Tout d’abord, il y a… Il suffit de dire qu’il n’y a pas de définition claire de ce qu’est vraiment le métavers. Il y a beaucoup d’imagination là-dedans, et c’est probablement la raison pour laquelle les gens sont si enthousiastes, mais aussi si déçus, parce que tout le monde y projette ses plus grands espoirs, puis se rend compte qu’il s’agit en fait d’un vieux vin avec une nouvelle peau. Mais dans le cas du métavers industriel, nous le considérons comme quelque chose où tous les éléments constitutifs existent aujourd’hui, ils ne fonctionnent simplement pas encore parfaitement ensemble, mais ils deviennent de plus en plus puissants.
Écoutez-moi. Nous avons cinq éléments constitutifs qui, selon nous, sont importants dans les métavers industriels. La première est en effet la conception. Si vous voulez avoir un monde numérique à côté du monde réel, nous devons concevoir ou avoir une copie du monde réel dans le monde numérique, c’est-à-dire nos jumeaux numériques. Ensuite, une fois que nous avons cette conception, nous voulons qu’elle se comporte de la même manière dans le monde numérique que dans le monde réel. Il est donc nécessaire de disposer de capacités de simulation, de sorte qu’en termes de physique, de thermodynamique et autres, le comportement soit tout à fait identique. Ensuite, il y a l’aspect collaboratif, parce que vous voulez vraiment rassembler les gens. Il y a aussi l’aspect photoréaliste ou l’aspect d’immersion, pour que l’on ait l’impression que c’est réel. Dans un premier temps, il s’agit de donner l’impression que c’est très réel.
Le dernier est l’aspect temps réel, car imaginons une voiture complexe et 20 concepteurs dispersés dans le monde entier qui s’immergent dans le monde virtuel et voient la voiture très clairement, de manière photoréaliste. Mais l’un d’entre eux peut alors dire : « Que se passe-t-il si je change, par exemple, le phare, et que les dimensions sont différentes ? Aujourd’hui, il n’est pas possible de faire cela en temps réel parce que le processus et la puissance de calcul ne sont pas encore là pour le permettre. Il est possible de procéder à de très petites modifications de la conception, mais pas à des simulations significatives en temps réel. Mais la bonne nouvelle, c’est qu’avec l’augmentation de la puissance de calcul qui arrive en ligne, que ce soit sur le nuage ou à la périphérie, cela devient vraiment puissant et donc, l’algorithme devient plus intelligent et devient de plus en plus en temps réel, mais il y a toujours un écart de temps significatif.
Ce que j’essaie de dire, c’est que ces cinq blocs de construction existent, mais qu’ils doivent tous devenir plus puissants et plus connectés.
Laurel : Tout à l’heure, vous nous avez donné un excellent exemple de la manière dont l’ajout de capacités numériques à des trains physiques permet d’améliorer le fonctionnement des trains eux-mêmes. Lorsque nous pensons aux métavers industriels et à cette idée de simulation, pourriez-vous nous donner un exemple un peu plus précis, disons, de la construction d’une voiture ? Pourquoi est-il important d’avoir cette capacité pratique dans un monde virtuel qui affecterait les résultats dans le monde réel ?
Peter : Eh bien, il y a plusieurs raisons. Tout d’abord, il est possible de faire les choses correctement dans le monde numérique avant de les construire. C’est d’ailleurs ainsi que la simulation a commencé. Elle a commencé avec les voitures parce qu’il fallait toujours faire le crash test manuel, ce qui s’est avéré être une grosse affaire et très coûteux. C’est la raison pour laquelle la simulation a vu le jour. Il s’agit d’être plus rapide, d’avoir plus d’itérations et d’avoir plus de personnes qui collaborent et s’intègrent.
Pensez-y. Dans le passé, les ingénieurs concepteurs auraient été assis ensemble. Mais avec cette collaboration et le rendu photoréaliste en temps réel, vous pouvez intégrer les services de marketing qui peuvent vous donner leur avis. Les responsables de la fabrication peuvent vous dire si le projet est réalisable, c’est-à-dire s’il est possible de le construire. Vous pouvez intégrer les ouvriers et voir s’ils peuvent réellement produire et assembler la voiture.
Tout est une question de temps de mise sur le marché, si l’on peut dire, premièrement. Deuxièmement, il s’agit bien sûr d’optimiser le processus et, enfin, de le rendre plus efficace car, comme vous pouvez l’imaginer, les exigences sont tellement nombreuses aujourd’hui. Les voitures en sont un excellent exemple, en ce qui concerne le kilométrage et l’optimisation de leur efficacité énergétique, et donc bien sûr, plus vous pouvez les optimiser dans le monde numérique, plus cela aura un impact profond dans le monde réel.
Laurel : D’accord. Avec des données provenant de tant d’endroits différents, avec toutes ces itérations ainsi que différents intrants, le marché évolue également très rapidement avec les demandes des consommateurs. Il n’y a donc pas seulement ces demandes internes, parce que vous pouvez faire de nombreuses itérations, mais il y a aussi des demandes externes qui s’adressent aux entreprises. Comment le métavers industriel peut-il contribuer à accélérer la transformation numérique des entreprises ?
Peter : Oui, c’est une très bonne question. Il s’avère que ce volet de la transformation numérique est très compliqué, n’est-ce pas ? Nous en parlons depuis plus d’une décennie et cela prend vraiment beaucoup de temps.
Pour bien comprendre cela, permettez-moi d’exposer un concept. Avant de devenir une entreprise entièrement numérique et de se transformer, il faut faire trois choses. La première consiste à numériser, c’est-à-dire à faire passer les choses du monde réel au monde numérique. C’est généralement l’étape qui prend le plus de temps, parce que le retour sur investissement n’est pas toujours élevé, parce que vous exécutez le processus manuel et le processus numérique côte à côte. Très souvent, cela nécessite la mise en place d’une infrastructure importante et de nouvelles capacités. De nombreuses entreprises que nous voyons dans le monde B2B luttent pour cette première étape.
Vient ensuite la deuxième étape, ce que nous appelons la numérisation. Il s’agit de réunir les différents silos de données, car les entreprises sont généralement organisées en silos, n’est-ce pas ? Je veux dire qu’elles sont organisées par régions, par fonctions, par secteurs d’activité, etc. Le pouvoir de la numérisation est vraiment horizontal, il rassemble différents sujets, différents points de données. Par exemple, dans le secteur de la fabrication, vous n’avez peut-être que les données des machines et vous les optimisez, mais dès que vous les reliez aux ventes et que vous comprenez ce que vous devez livrer le lendemain, elles deviennent vraiment puissantes. Il s’agit donc de briser les silos de données. C’est vraiment le pouvoir de la numérisation, et c’est là qu’elle s’accélère vraiment.
Enfin, l’exemple que je vous ai donné est celui du train. Il vous permet de modifier votre transformation numérique en ce qui concerne le changement du modèle d’entreprise. Ainsi, au lieu de vendre uniquement votre produit, vous y associez de nombreux services et vous établissez un lien beaucoup plus étroit avec le client. C’est ce que nous pensons que le métavers industriel va faire aussi. Cependant, il est nécessaire de franchir cette toute première étape. Vous devez avoir des représentations numériques de vos éléments, de vos actifs qui existent dans le monde réel. Si vous n’avez pas cela, c’est vraiment difficile.
Mais de nombreuses industries, comme la construction automobile, les industries pharmaceutiques, l’alimentation et les boissons, les industries des médias, sont très en avance. Ils disposent de ces actifs numériques et construisent maintenant ces jumeaux numériques. Pour eux, c’est relativement facile.
Laurel : Compte tenu de la puissance de calcul requise pour les jumeaux numériques et bon nombre de ces cas d’utilisation du métavers industriel, comment le métavers peut-il être construit de manière durable ? Car c’est certainement un aspect pour lequel les entreprises se tournent vers la numérisation.
Peter : Oui, je sais. C’est en effet une grande question et on nous la pose souvent aujourd’hui, en particulier à cause des crypto-monnaies et de toute la notion de preuve de travail et de la façon dont elle fonctionne. C’est très, très énergivore, c’est vrai, mais je pense que nous sommes tous d’accord pour dire que ce n’est peut-être pas la meilleure valeur ou le meilleur temps à consacrer à ce travail. Dans le cas des métavers industriels, nous pensons qu’il est en fait très utile d’effectuer ces simulations dans le monde numérique d’abord, puis dans le monde réel.
D’après les chiffres que je connais, les TIC (technologies de l’information et de la communication) contribuent pour environ 4 % aux émissions de gaz à effet de serre. À ma connaissance, d’autres études suggèrent que l’effet de la numérisation peut réduire jusqu’à 40 % des émissions de gaz à effet de serre, ce que nous pensons être possible. Nous pensons que c’est possible. C’est un facteur de un à dix en termes d’effet de levier. Donc, oui, il y a un élément dans lequel il faut investir et qui crée probablement un peu plus de gaz à effet de serre, mais l’effet net est absolument très favorable.
Dernier point, l’élément clé aujourd’hui est que nous devons comprendre l’empreinte carbone que nous laissons derrière nous. Aujourd’hui, il s’agit d’une estimation brute. Nous disons aujourd’hui : « Environ 50 gigatonnes d’équivalents CO2 sont émises chaque année ». Mais il s’agit d’une simulation, d’une estimation. Nous ne savons pas vraiment. Ce n’est pas le chiffre réel, mais il faut arriver au chiffre réel. Nous avons donc créé une blockchain à faible consommation d’énergie, qui consomme autant d’énergie que deux clics sur une page web. Cela vous permet de communiquer l’empreinte carbone de votre produit entre les différents fabricants, de sorte qu’à l’extrémité de la chaîne, vous pouvez en fait faire la somme de toutes les empreintes carbone, sur la base des valeurs réelles, de sorte que vous savez, par exemple, quelle est l’empreinte carbone de votre smartphone. C’est l’étape que nous devons franchir en premier, c’est-à-dire la détermination de base du carbone dans les conceptions, avant de passer à la réduction.
Laurel : Il y a aussi quelque chose à dire, c’est que grâce aux jumeaux numériques et à cette possibilité de métavers industriel, des choses comme les trains, les voitures et d’autres grandes installations de fabrication pourraient être rendues plus durables elles-mêmes, parce que vous êtes en mesure de le faire dans cet environnement de simulation. Cela vous semble-t-il juste ?
Peter : Oui, absolument. Nous avons tendance à penser, si vous voulez, au jumeau numérique vert. Pensez à un designer aujourd’hui. Que fait-il ? Il a généralement un calendrier. Il doit concevoir ce produit pour X. Il ne doit pas coûter plus de Y, et il doit avoir ces propriétés fonctionnelles, c’est-à-dire qu’il doit aller aussi vite ou être aussi rigide pour Z. C’est ainsi que les choses se passent. Nous pensons qu’il existe désormais une quatrième dimension, à savoir l’aspect écologique, c’est-à-dire le jumeau numérique vert qui dit : « Et il ne doit pas dépasser tel nombre de tonnes ou de kilogrammes de CO2 ». C’est là que vous avez maintenant un élément supplémentaire d’optimisation qui doit entrer en ligne de compte. C’est un compromis, n’est-ce pas ? C’est ce qui se passe en ce moment même, et ces outils de calcul vous permettent de trouver le meilleur compromis, comme je l’ai dit, avant même de construire ces appareils, bâtiments, usines, etc.
Laurel : Nous avons passé en revue certains des avantages de la numérisation de l’IdO industriel (Internet des objets) dans le métavers industriel : les données, le temps de mise sur le marché, la réactivité vis-à-vis des clients, ainsi que cette capacité à améliorer la durabilité, mais quels sont certains des défis ? Pourquoi n’y sommes-nous pas encore tous parvenus ?
Peter : Eh bien, comme toujours, ils sont nombreux. Tout d’abord, il y a bien sûr les systèmes existants. Chaque entreprise a ses propres systèmes informatiques, ses propres configurations, de sorte que la plupart des technologies que nous voulons mettre en œuvre ne s’adaptent pas comme elles le devraient et le pourraient. Deuxièmement, très souvent, il n’y a pas d’interface, que ce soit à partir de la machine où l’on peut extraire les données ou à partir du logiciel où résident les données. Toute cette notion d’ouverture et de capacité à accéder aux données d’autres applications est vraiment un obstacle majeur. Pour moi, en résumé, c’est toute la question de l’interopérabilité qui est en jeu.
Nous avons récemment lancé ce que nous appelons le Siemens Xcelerator, qui est une plateforme commerciale numérique où nous promouvons des éléments de portefeuille. Il s’agit donc de solutions véritablement ouvertes, avec des interfaces, appelées interfaces de programmation d’application (API), qui sont ouvertes. Elles décrivent où d’autres peuvent construire à partir d’elles, et qui sont également très flexibles pour que vous puissiez les installer dans des environnements existants de friches industrielles. C’est vraiment le plus grand défi dans le monde industriel.
Bien sûr, comme vous pouvez l’imaginer, il y a toujours un aspect humain à cela, car je pense qu’il est humain de craindre d’offrir trop de transparence. « Oh, mince, que se passera-t-il si les autres peuvent voir ce que je fais ? » Il s’agit en grande partie de gérer le changement et de réunir différents services et personnes pour leur montrer qu’en fait, cela ne les menace pas. En fait, cela les rend meilleurs, parce qu’ils peuvent mieux servir le client, et donc ils ont moins d’escalades, plus de demandes, et bien sûr plus de collaboration avec les autres départements.
Laurel : Oui. À propos de la gestion du changement, la transformation numérique exige en réalité une transformation culturelle, n’est-ce pas ? Selon vous, même si nous traversons ce processus de transformation numérique dans de nombreuses entreprises depuis de très nombreuses années, cette nouvelle opportunité avec les métavers industriels, l’IoT industriel et cette opportunité de transformation physique-numérique, comment les entreprises intelligentes amènent-elles les gens à faire partie de cette transformation pour qu’ils ne se sentent pas si effrayés et mis à l’écart ?
Peter : Oui. Je pense que c’est l’une des questions les plus difficiles. Et il n’y a pas de réponse simple en termes de recette ou de manuel de jeu, car s’il y en avait une, nous serions déjà plus avancés. Mais je dirais qu’il y a quelques modèles communs.
Permettez-moi de vous donner un exemple : chez Siemens, nous sommes également un fabricant, ce qui est formidable car nous produisons, par exemple, des équipements d’automatisation, des moteurs, des trains, etc. Récemment, nous avons ouvert une nouvelle usine qui a été entièrement conçue numériquement comme un jumeau virtuel ou un jumeau numérique. Pour ce faire, nous avons inclus tous les départements concernés dès le début et nous avons traité ce projet comme un projet de gestion du changement. En effet, dès que nous avons construit cette usine dans le monde numérique, nous avons examiné non seulement la structure, mais aussi l’emplacement des machines, le flux des matériaux et tout ce qui s’ensuit.
Les travailleurs étaient impliqués dans ce processus, ils savaient donc déjà ce qui allait se passer. Mieux encore, ils avaient leur mot à dire : « En fait, aha, c’est comme ça que la machine fonctionne. » Tous les autres services ont également eu leur mot à dire, notamment le service de sécurité, de sorte que tout le monde a pu voir ce qui était sur le point d’être construit et qu’ils ont été entendus. Il aurait certainement été possible d’aller plus vite et de se contenter de construire le projet dans le monde numérique, puis de le mettre en œuvre dans le monde réel, mais le fait d’inclure autant de départements différents leur a permis de comprendre la situation dans son ensemble et s’est avéré moins menaçant.
Le plus important dans tout cela, c’est qu’au moment où nous avons ouvert cette nouvelle usine – qui a d’abord existé dans le monde numérique, puis, après sa construction, dans le monde réel – cette usine était 20 % plus productive. Elle a économisé 5 millions de kilowattheures par an en termes d’électricité, réduit 3 000 tonnes de CO2 et 6 000 mètres cubes d’eau. C’est une triple victoire, en fait. Vous devenez plus compétitif, vous devenez plus durable et vos employés se sentent plus responsabilisés parce qu’ils ont eu leur mot à dire. À tous ceux qui nous écoutent, je peux dire que cela vaut la peine de faire un effort supplémentaire dans les tout premiers jours. Même si vous avez l’impression de ralentir, vous accélérez en fait parce qu’au moment où vous le construisez, vous n’avez plus besoin de l’expliquer, parce que tout le monde est familiarisé avec le concept.
Laurel : C’est une histoire fantastique, et il est évident que les chiffres sont la preuve qu’il faut amener tout le monde au début. Comment envisagez-vous l’évolution des métavers industriels, et quelles sont les tendances et les technologies qui vous enthousiasment en ce moment ?
Peter : Nous sommes enthousiasmés par de nombreuses technologies et je pourrais m’étendre à l’infini sur ce sujet. Mais pour répondre à votre première question, je pense qu’il s’agit d’une évolution, d’une autre révolution. Chacun des blocs de construction dont je vous ai parlé devient plus puissant au fil du temps. Nous le constatons tous les jours. La loi de Moore nous permet d’augmenter le nombre de transistors sur les puces, ce qui les rend plus puissantes, et donc plus aptes à fonctionner en temps réel ou à permettre des applications en temps réel. Il est certain que cela va se produire. Cela ne va pas s’arrêter, et c’est un peu plus prévisible parce que nous connaissons ces éléments.
Je pense que le petit joker, que nous ne connaissons pas autant, c’est toute la conversation que nous avons aujourd’hui en ce qui concerne l’intelligence artificielle. Tout simplement parce qu’il est possible d’accélérer la conception lorsque l’on pense à la conception générative. Dans le passé, bien sûr, il y a un designer, un humain qui conçoit, par exemple, un conduit d’air. En général, ces conduits ont des lignes droites et ils ont l’air ordinaires, comme vous et moi le savons. Mais il est intéressant de noter que si l’on fait appel à une IA et qu’on lui demande d’optimiser le flux d’air, on obtient des géométries et des formes très différentes qui ressemblent vraiment à celles d’un extraterrestre. Elles ne sont pas du tout naturelles. Cependant, elles sont beaucoup, beaucoup plus efficaces dans ce sens.
Il y a beaucoup d’exemples de ce genre. Un autre exemple concerne le photoréalisme. Ce qui est intéressant, c’est que l’on peut créer des cas limites. Vous pouvez simuler l’aspect d’une voiture qui traverse un volcan, ou la pluie de cendres qui s’abat sur elle. Il s’agit d’un cas limite que l’on ne peut pas vraiment reproduire dans le monde réel, mais que l’on peut simuler de manière très réaliste dans le monde numérique. Vous pouvez ensuite prendre les points de données, les réinjecter dans vos algorithmes et voir si votre voiture roulerait, juste à titre d’exemple et à des fins d’illustration. Il en va de même pour une usine. Il est donc certain que l’IA aura un rôle énorme à jouer dans ce domaine.
Ensuite, il y a la question de l’histoire de l’immersivité. Aujourd’hui, les métavers sont en grande partie consommés par le biais d’écrans 2D, ce qui est très bien. Mais bien sûr, ce serait beaucoup plus puissant si vous pouviez en faire l’expérience en 3D, et si vous aviez vos casques ou vos casques AR/VR, etc. Mais ils sont encore trop lourds. Ils sont encore trop gourmands en énergie. En termes de fréquence et de taux de répétition, vous vous sentez nauséeux, etc. Comme vous le savez, beaucoup d’argent est investi là-dedans, et je suis absolument convaincu qu’une fois que ce sera arrivé, il y aura des applications significatives dans le métavers industriel. Car, pensez-y, vous pourriez faire une superposition sur vos lunettes en ce qui concerne l’inventaire ou les instructions d’assemblage. Ou encore, dans le domaine médical, pour savoir où couper et trancher, et ce qu’il faut faire.
Il existe de nombreuses applications très concrètes qui peuvent nous aider à améliorer considérablement les choses. Il s’agira d’une évolution, qui deviendra certainement plus réaliste dans ce sens. L’IA est le joker, les casques vont arriver. Il y en a beaucoup d’autres, l’edge computing, etc., mais je vous épargnerai tous ces détails. Mais tout est là et nous sommes convaincus qu’il y aura plus de mondes numériques qu’aujourd’hui.
