Réalité fusionnée

La réalité fusionnée (RM) représente une forme avancée de réalité mixte où les objets réels et virtuels sont mélangés dans un environnement unique et interactif. Contrairement aux technologies antérieures qui se contentent de superposer des informations numériques au monde physique, la RM permet au contenu numérique d'être conscient de l'espace et de réagir à l'environnement réel. Cela signifie que les objets virtuels peuvent être occultés par des objets réels, interagir avec des surfaces physiques et être manipulés par les utilisateurs comme s'ils étaient physiquement présents. Cette intégration transparente est réalisée grâce à une cartographie environnementale sophistiquée, à la fusion de capteurs et à un rendu en temps réel, créant ainsi une expérience véritablement immersive et interactive.

Réalité fusionnée et concepts connexes

Il est important de distinguer la réalité fusionnée d'autres technologies connexes sur le continuum réalité-virtualité:

• Réalité augmentée (RA) : La réalité augmentée superpose généralement des informations numériques - texte, icônes ou graphiques simples - sur une vue du monde réel, souvent par l'intermédiaire d'un écran de smartphone. Les éléments numériques ne sont généralement pas interactifs avec l'environnement physique.
• Réalité virtuelle (RV) : La RV crée un environnement artificiel totalement immersif qui remplace l'environnement réel de l'utilisateur. Les utilisateurs sont entièrement enfermés dans un monde numérique et n'interagissent pas avec leur espace physique.
• Réalité mixte (XR) : Il s'agit d'un terme générique qui englobe la RA, la RV et la RM. Bien qu'il soit parfois utilisé de manière interchangeable avec la RM, la réalité fusionnée fait spécifiquement référence à l'extrémité la plus avancée du spectre, où les réalités numériques et physiques sont profondément entrelacées et interactives.

Le rôle de l'IA dans la réalité fusionnée

L'intelligence artificielle (IA), en particulier la vision par ordinateur (VA), est le moteur de la réalité fusionnée. Pour que les objets virtuels interagissent de manière convaincante avec le monde réel, le système doit d'abord percevoir et comprendre son environnement physique. C'est là que les modèles d'apprentissage automatique sont essentiels.

Les algorithmes d'IA permettent aux appareils de RM, tels que le Microsoft HoloLens 2, d'effectuer des tâches complexes en temps réel. Il s'agit notamment de la cartographie spatiale, du suivi des mains et des yeux, et de la compréhension de la scène. Par exemple, les modèles de détection d'objets, comme Ultralytics YOLO11, peuvent identifier et localiser des objets du monde réel, ce qui permet au contenu numérique d'interagir avec eux. De même, la segmentation des instances aide le système à comprendre la forme et les limites précises des objets, ce qui permet une occlusion réaliste où une balle virtuelle peut rouler derrière une chaise réelle. Ce niveau de connaissance de l'environnement est essentiel pour créer des expériences de RM crédibles.

Applications dans le monde réel

La réalité fusionnée passe des laboratoires de recherche aux applications pratiques dans divers secteurs, souvent sous l'impulsion d'une IA spécialisée.

1. Assistance industrielle interactive : Dans le domaine de l'IA dans la fabrication, un technicien peut porter un casque MR pour entretenir des machines complexes. À l'aide de modèles de détection d'objets formés sur des ensembles de données personnalisés, le système identifie des pièces spécifiques et superpose des diagrammes 3D interactifs, des instructions étape par étape ou des données de diagnostic directement sur l'équipement. Cela permet de réduire les erreurs et les délais de réparation. Il s'agit d'une forme de robotique qui améliore les capacités humaines plutôt que de les remplacer.
2. Navigation chirurgicale avancée : Dans les soins de santé alimentés par l'IA, la RM transforme les procédures chirurgicales. Un chirurgien peut superposer les scans médicaux en 3D d'un patient (comme le scanner ou l'IRM) sur son corps au cours d'une opération. Il obtient ainsi une carte interactive en direct des structures internes. L'estimation de la pose permet de suivre la position des outils chirurgicaux par rapport à l'anatomie virtuelle, ce qui améliore la précision et la sécurité.

Technologies clés et orientations futures

Le fondement de la RM repose sur une combinaison de matériel et de logiciel. Les appareils nécessitent des capteurs avancés, notamment des caméras de profondeur et des IMU, traités sur du matériel d'IA de pointe puissant pour garantir une faible latence d'inférence. La pile logicielle dépend fortement des cadres d'apprentissage profond tels que PyTorch et TensorFlow pour exécuter les modèles de perception. Des plateformes comme Ultralytics HUB peuvent rationaliser le processus de construction des modèles de vision personnalisés nécessaires.

L'avenir de la réalité fusionnée s'oriente vers une intégration encore plus transparente dans notre vie quotidienne, du travail collaboratif à distance aux expériences éducatives immersives. Les progrès des modèles multimodaux capables de traiter des données visuelles en même temps que des données linguistiques et autres permettront des interactions plus riches. À mesure que la puissance de calcul augmentera et que les appareils deviendront plus discrets, la frontière entre les mondes physique et numérique continuera de s'estomper, faisant de la réalité fusionnée un élément fondamental de l'interface homme-machine, comme l'envisagent des organisations telles que le Mixed Reality Lab de l'université de Californie du Sud. Le développement de cette technologie est également une étape clé vers des applications dans les véhicules autonomes et l'interaction avancée entre l'homme et le robot.