Qu’est-ce que l’informatique spatiale et comment révolutionne-t-elle notre monde ?

Le spatial computing : comprendre les enjeux

Le numérique et le monde physique convergent aujourd’hui de façon sans précédent. Tandis que la réalité augmentée est déjà adoptée par des acteurs majeurs du commerce en ligne comme Amazon, permettant aux utilisateurs de placer des meubles virtuels dans leur salon, le spatial computing va bien au-delà. Cette technologie dépasse la simple superposition digitale et favorise une interaction authentique entre le réel et le virtuel.

Selon Wikipédia, le spatial computing correspond à « une interaction homme-machine dans laquelle la machine conserve et manipule des références à des objets et espaces réels ». Ce concept dépasse la réalité augmentée ou mixte en utilisant l’intelligence artificielle pour mesurer les espaces physiques et offrir des expériences immersives. En résumé, le spatial computing s’apparente à la réalité étendue : il place des répliques virtuelles d’objets réels dans l’espace 3D et permet une véritable interaction. La technologie s’appuie sur des composantes de la réalité augmentée, de la réalité virtuelle et de la réalité mixte pour créer des univers virtuels qui s’intègrent harmonieusement à notre environnement physique.

Comment fonctionne le spatial computing

Le spatial computing consiste à donner un sens à la notion d’« espace » dans l’univers informatique. Avec cette approche, chaque objet numérique peut s’insérer dans l’espace physique tridimensionnel, permettant une interaction naturelle.

Imaginez un casque VR affichant une télévision de 50 pouces devant vos yeux : il s’agit d’une version digitale du téléviseur, avec laquelle vous pouvez interagir grâce à la reconnaissance gestuelle et d’autres technologies. Vous pouvez également placer un écran de travail à côté de la télévision, créant un environnement multi-écrans dans votre espace physique.

L’espace physique demeure inchangé pour les autres personnes. Seul l’utilisateur équipé d’un appareil sans fil peut interagir avec les éléments numériques « intégrés » dans l’espace physique. Cela génère un environnement informatique personnalisé qui coexiste avec le monde réel.

L’espace joue un rôle central : l’appareil perçoit la forme de la pièce, la taille du téléviseur, les éléments environnants, et adapte la présentation du contenu numérique. Cette capacité spatiale garantit que les objets virtuels se comportent de manière cohérente dans votre environnement.

Panorama des composants spatiaux

Habituellement, nos interactions informatiques se limitent à des espaces en 2D, tels que les écrans de smartphone ou de télévision, avec une interaction directe via le toucher ou des périphériques pour saisir des commandes et visualiser des réponses.

Le spatial computing bouleverse ce modèle, transformant l’espace 2D en un espace 3D interactif. Il permet la création de répliques virtuelles d’appareils 2D, superposées à l’espace physique tout en tenant compte des dimensions réelles de l’environnement. Résultat : une expérience informatique intuitive, donnant l’impression que les objets numériques existent vraiment dans votre espace.

Ce concept devient plus clair si vous avez joué à Pokémon Go. Le jeu exploite le smartphone et l’AR pour suivre la position et intégrer du contenu digital dans l’espace réel. Dans Pokémon Go, seuls les utilisateurs voient les personnages numériques à travers l’écran ; pour les autres, l’espace physique reste inchangé.

En spatial computing, la localisation, la profondeur et la distance du monde réel sont exploitées pour positionner le contenu digital dans l’espace physique. Cette dimension « spatiale » rend l’expérience immersive, tandis que l’aspect computationnel permet d’interagir avec le contenu grâce à des technologies de pointe.

Le spatial computing contribue à la préservation du patrimoine culturel. Open Heritage de Google en est un exemple, avec des représentations 3D de sites patrimoniaux dans le monde entier. La technologie s’étend ainsi au-delà du divertissement et de la productivité, jusqu’à la préservation et l’éducation.

Interagir avec le monde 3D

Le spatial computing peut transformer l’espace des jeux vidéo. Autrefois, les manettes permettaient d’interagir avec les personnages ; aujourd’hui, grâce à des casques MR comme Varjo XR-3 ou HoloLens, des contrôleurs spécialisés interagissent sans fil avec les personnages virtuels en reconnaissant les gestes de l’utilisateur.

Le spatial computing va plus loin en liant les réactions d’un personnage de jeu aux mouvements physiques de l’utilisateur. Dans un jeu virtuel, l’utilisateur devient le personnage, pour une immersion inédite.

Il reste toutefois nécessaire d’utiliser des accessoires spécialisés dotés de capacités spatial computing pour interagir avec le monde 3D. Le futur Vision Pro d’Apple pourrait rendre cette technologie accessible au grand public.

L’importance de l’intelligence artificielle

Le spatial computing, bien qu’il partage des points communs avec l’AR, la VR et la MR, est plus avancé grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle. Un exemple parlant : dans la série Marvel « Iron Man », Tony Stark dispose de J.A.R.V.I.S., une IA qui apprend en continu et adapte l’espace selon ses préférences et interactions.

L’IA permet aux systèmes spatial computing de comprendre le contexte, d’apprendre du comportement utilisateur et d’adapter l’environnement numérique. Cela génère des expériences personnalisées, de plus en plus intuitives et performantes.

Technologies clés utilisées

Le spatial computing combine des concepts d’informatique, d’interaction homme-machine et d’intelligence artificielle. Comprendre ces technologies de base permet de saisir la portée du spatial computing.

Vision par ordinateur et mesure de profondeur

Nos yeux détectent la profondeur et corrigent en fonction des dimensions de la pièce. Les dispositifs spatial computing, grâce à la détection de profondeur et à la vision par ordinateur, reproduisent cette capacité, comme les voitures autonomes qui repèrent piétons et feux de signalisation.

Ces technologies permettent d’afficher des objets numériques sans modifier les dimensions de l’environnement. Lorsque vous affichez votre smartphone comme un objet flottant, Computer Vision et Depth Sensing garantissent son adhérence au mur ou au champ de vision sans flou ni dérive.

Cartographie spatiale

La cartographie spatiale consiste à créer des modèles 3D en exploitant des données de profondeur et en identifiant les objets. Elle rappelle la Carte du Maraudeur dans Harry Potter, qui révèle la disposition complète de Poudlard en 3D.

La cartographie spatiale se met à jour au fil des déplacements, assurant que les objets numériques restent positionnés par rapport aux éléments physiques, pour un environnement de réalité mixte stable.

Fusion de capteurs

Le spatial computing nécessite des données issues de plusieurs capteurs. Les appareils combinent ainsi les données des accéléromètres, caméras, gyroscopes et autres pour une analyse complète de l’environnement, à l’image du cerveau qui combine les perceptions sensorielles.

Cette approche multi-capteurs assure précision et fiabilité, chaque capteur vérifiant et complétant les données des autres.

Reconnaissance gestuelle

La reconnaissance gestuelle permet aux appareils de comprendre les mouvements des mains et autres interactions avec le contenu digital. Par exemple, balayer la main pour supprimer un écran de votre champ de vision est rendu possible grâce à cette technologie.

Pour fonctionner, les dispositifs spatial computing utilisent des capteurs ultrasoniques, optiques, de mouvement, des caméras, des capteurs infrarouges et des ressources IA/ML pour interpréter et apprendre des données des capteurs. Le système doit distinguer les gestes intentionnels des mouvements aléatoires, ce qui nécessite des algorithmes avancés.

Skeuomorphisme

Le skeuomorphisme est avant tout un principe de design visant à imiter les éléments du monde réel dans l’univers digital. Dans le spatial computing, il facilite la transition de l’utilisateur de l’espace 2D à l’espace 3D, en proposant des objets numériques proches de leur version réelle. Un exemple : un livre numérique que l’on peut saisir, feuilleter et annoter.

Ce design réduit la courbe d’apprentissage, en rendant les interfaces digitales familières et intuitives grâce à une compréhension préalable des objets physiques.

Intelligence artificielle et machine learning

Un dispositif spatial computing est plus performant s’il apprend des habitudes et interactions de l’utilisateur, à l’instar des recommandations Netflix qui analysent et suggèrent du contenu. En portant un casque spatial, l’appareil apprend de votre environnement, de vos interactions et habitudes d’usage.

Toutes les technologies citées fonctionnent ensemble pour stimuler le cerveau et percevoir l’environnement digital. L’IA rend ces expériences toujours plus personnalisées et efficaces.

Des prototypes intègrent aussi le suivi audio, l’interaction IoT et l’audio spatial, pour des environnements immersifs sollicitant plusieurs sens.

Spatial computing : points différenciants

Le spatial computing est souvent assimilé à d’autres technologies immersives comme l’AR, la VR et la MR. S’il existe des similitudes, il est important de comprendre les distinctions pour apprécier ses capacités uniques.

Spatial computing vs AR

Dans Pokémon Go, l’utilisateur capture des avatars numériques dans des espaces réels grâce à l’AR, mais ceux-ci n’interagissent pas réellement avec leur environnement.

Avec le spatial computing, un Pokémon pourrait se cacher, voler ou glisser dans la pièce, interagir avec le monde physique et réagir à vos mouvements. Ce niveau d’interaction différencie le spatial computing de l’AR classique.

Spatial computing vs VR

Beat Saber, jeu VR, se déroule dans un univers digital, distinct de l’environnement physique. Avec le spatial computing, le jeu pourrait faire transiter les rythmes musicaux entre monde digital et réel : vous pourriez manier un sabre laser dans votre salon, le jeu s’adaptant à votre espace.

Le spatial computing brouille la frontière entre réel et virtuel, pour une expérience plus naturelle et moins isolante que la VR traditionnelle.

Spatial computing vs MR

Jouer aux échecs en réalité mixte permet de déplacer des pièces sur un plateau numérique via des gestes. Le spatial computing va plus loin : grâce à l’IA, il propose des analyses statistiques et des fonctionnalités enrichies, améliorant considérablement l’expérience de jeu.

Le spatial computing ajoute un niveau d’intelligence et d’interactivité qui dépasse la simple superposition digital-physique.

Spatial computing : prototypage

Au-delà des aspects liés à l’utilisateur final, les entreprises doivent respecter les principes du prototypage pour améliorer la performance, l’expérience utilisateur et la gestion des risques. Un prototypage rigoureux garantit que les applications spatial computing tiennent leurs promesses.

Outils incontournables

Les logiciels sont le point de départ du spatial computing, parmi lesquels :

1. Unity : Plateforme de création de jeux avec moteur physique et intégration AR-VR, plébiscitée pour sa polyvalence et sa documentation.
2. Sketchfab : Plateforme d’accès rapide à la réalité virtuelle, augmentée et au contenu 3D, avec une vaste bibliothèque de ressources.
3. Unreal Engine : Plateforme proposant un rendu photoréaliste pour les prototypes complexes et visuellement exigeants.

Des instructions détaillées sont disponibles pour chaque plateforme. Les ressources internes de Google et Apple facilitent l’optimisation des interactions UI et la compréhension des environnements de prototypage.

Démonstration

Exemple simple : une application spatial computing dédiée au shopping, compatible avec un casque MR sans fil performant ou avec un produit dédié.

Identification des fonctionnalités

Première étape : visualiser le fonctionnement du produit, définir les fonctionnalités spatial computing selon les besoins utilisateur et les capacités techniques.

Reconnaissance gestuelle, assistants numériques interactifs, essayage virtuel de vêtements, fonction « grab-to-buy » : autant d’options à considérer.

Storyboard

Mise en page initiale : un menu 3D apparaît devant l’utilisateur, qui peut sélectionner une catégorie shopping grâce à la reconnaissance gestuelle, pour une navigation intuitive.

Prototypes

Prototype 1 : Achat de meubles : placement précis des meubles dans l’espace grâce à la détection de profondeur et à la cartographie spatiale. L’utilisateur peut interagir avec le meuble, l’examiner sous tous les angles, tester inclinables et tiroirs via des gestes, pour des décisions d’achat éclairées.

Prototype 2 : Activation d’un assistant numérique pour présenter les caractéristiques du produit en 3D. Si le produit plaît, saisir l’objet 3D permet de le placer dans le panier grâce à la reconnaissance gestuelle. Le design de l’application, les types de gestes et le développement peuvent être réalisés avec Unreal Engine, Unity ou équivalent.

Prototype 3 : Achat de vêtements : transfert de l’avatar virtuel, essayage des produits et achat. Expérience personnalisée, réduction des retours, satisfaction client accrue.

Tests de prototypes

Après conception et développement, le prototype est testé par les utilisateurs pour ajuster interactions, interface et autres aspects. Ce processus itératif est indispensable pour affiner l’expérience spatial computing.

Ce scénario reste hypothétique et le prototype évolue selon les besoins et résultats de recherche.

Bonnes pratiques

Pour concevoir un prototype spatial computing, il est conseillé de commencer par tester les interactions de base (balayage, mouvement, tap). Après amélioration, on peut développer des interactions plus sophistiquées.

Le Vision Pro d’Apple offrira des fonctionnalités novatrices, testées et perfectionnées par les ingénieurs. Cette rigueur garantit qualité et ergonomie.

« J’ai consacré 10 % de ma vie au développement de #VisionPro chez Apple en tant que chercheur en prototypage neurotechnologique. C’est le projet le plus long de ma carrière. Je suis fier et soulagé que son lancement soit officiel. » Sterling Crispin, ancien chercheur Apple.

Tester tôt et souvent est essentiel : l’itération, le feedback et la multiplicité des approches sont la norme. Adopter cette démarche permet d’obtenir de meilleurs produits.

La conception d’expériences spatial computing est complexe. Les interactions étant multidimensionnelles, il faut respecter les fondamentaux du prototypage : visualisation, test et optimisation des interactions avant le développement. Cet investissement initial économise temps et ressources à terme.

L’aspect codage

Le spatial computing permet de rendre les mouvements et éléments du monde réel comparables aux interactions digitales. Chaque interaction virtuelle nécessite du code ; sa qualité détermine l’expérience utilisateur et la performance du système.

Compétences requises

Pour programmer des protocoles spatial computing, il faut maîtriser C#, C++ ou JavaScript, la physique et la modélisation 3D, ainsi que les algorithmes d’IA pour des comportements intelligents.

C# est apprécié pour sa simplicité et sa compatibilité Unity, accessible pour tous niveaux. C++ est performant pour les tâches intensives, JavaScript est populaire grâce à WebXR, ouvrant l’AR et la VR au web.

Fonctionnement du codage

Exemple : une application spatial computing pour le design d’intérieur. Les développeurs programment la reconnaissance des dimensions de la pièce grâce à la cartographie spatiale et à la détection de profondeur. Le code permet de placer le meuble virtuel à l’endroit choisi par l’utilisateur, en assurant qu’il ne heurte pas d’objets réels ni ne flotte. C’est la « conscience spatiale » codée pour un comportement réaliste.

Les interactions sont également programmées : dans un jeu MR, le code reconnaît des gestes (saisie, lancer, manipulation) et les traduit en actions digitales, pour une interaction fluide.

Quelles sont les applications du spatial computing ?

Le spatial computing révolutionne de nombreux secteurs : travail, apprentissage, interaction. Ses applications incluent :

• Jeux vidéo : Personnages virtuels interagissant avec des éléments réels, immersion et gameplay inédit mêlant physique et digital.
• Éducation : Contenus interactifs, concepts abstraits transformés en ressources spatiales, apprentissage engageant et efficace pour tous les âges.
• Commerce : Shopping réinventé avec produits 3D, essayages virtuels, avatars digitaux, réduction des retours et satisfaction accrue.
• Santé : Précision chirurgicale grâce à des superpositions et accès rapide aux données, visualisation d’informations critiques sans détourner le regard du patient.
• Industrie : Projection d’images pour détecter défauts, améliorer la fabrication, optimiser qualité et réduire déchets.

Au-delà de ces usages, le spatial computing et l’IA favorisent l’innovation matérielle. Les entreprises investissent pour des dispositifs plus puissants, confortables et abordables.

L’exemple marquant : Vision Pro d’Apple, avec ses capteurs, sa puce M2 et ses technologies innovantes, qui promet de démocratiser le spatial computing.

Avec ChatGPT, Google Bard, Midjourney et d’autres outils facilitant la création de contenus, les ressources spatial computing auront bientôt accès à l’information réelle. Les développeurs pourront ainsi valider les prototypes et accélérer les cycles de développement.

Quels sont les défis ?

Malgré ses avantages, le spatial computing rencontre des obstacles pour une adoption généralisée :

• Problèmes de compatibilité logicielle entre plateformes et appareils
• Préoccupations liées à la confidentialité et à la gestion des données, notamment spatiales et biométriques
• Complexité de l’interface pouvant freiner l’adoption
• Risques sanitaires liés à l’usage prolongé des casques VR (fatigue oculaire, cinétose)
• Limitations matérielles et coût d’acquisition élevé
• Manque de standardisation, applications de qualité variable, expériences fragmentées
• Enjeux éthiques et de sécurité concernant la collecte et l’usage des données spatiales

Surmonter ces défis requiert temps, collaboration industrielle et prise en compte des besoins utilisateurs. Des progrès sont réalisés sur chacun de ces points.

Le spatial computing : vers une adoption inévitable ?

Le spatial computing n’est pas encore grand public et reste l’apanage des early adopters et de secteurs spécifiques. Avec l’annonce du Vision Pro par Apple, une adoption plus large pourrait ne plus tarder. Son succès à long terme dépendra non pas de son innovation ou du nombre de fonctionnalités, mais de sa capacité à répondre aux besoins des personnes à capacités cognitives limitées.

Apple prévoit d’introduire AssistiveTouch sur Vision Pro, démontrant une volonté d’accessibilité qui pourrait favoriser une démocratisation. Lorsque la technologie devient inclusive, elle réalise son potentiel de transformation sociale.

FAQ

Qu’est-ce que le spatial computing ? Quelle différence avec l’AR et la VR ?

Le spatial computing permet l’interaction homme-machine en trois dimensions. Il englobe AR et VR : l’AR superpose du contenu virtuel sur la réalité, la VR crée des univers immersifs. Le spatial computing intègre les deux.

Quelles sont les applications concrètes du spatial computing ?

Le spatial computing révolutionne la conception automobile (prototypage virtuel), améliore les expériences AR/VR et la fabrication intelligente. Il optimise fonctionnalité et expérience utilisateur dans tous les secteurs grâce à la visualisation immersive et à l’interaction temps réel avec des environnements digitaux.

Comment le spatial computing transforme-t-il l’industrie, la santé et l’éducation ?

Le spatial computing apporte précision, efficacité et innovation : surveillance temps réel, maintenance prédictive dans l’industrie ; formation chirurgicale immersive, diagnostics précis en santé ; apprentissage virtuel interactif, concepts complexes accessibles à tous dans l’éducation.

Quelles sont les technologies clés du spatial computing (perception 3D, reconnaissance gestuelle, compréhension environnementale) ?

Les technologies de base du spatial computing incluent perception 3D, reconnaissance gestuelle et compréhension environnementale. Les composants majeurs : dispositifs optiques avancés, écrans Micro-OLED et AMOLED, systèmes de capteurs pour le suivi de position et la détection des mains, traitement IA et kits de développement interactifs pour une interaction fluide avec les univers virtuels.

Quel lien entre spatial computing et metaverse ?

Le spatial computing est une composante clé de l’architecture du metaverse, formant sa couche essentielle. Il englobe moteurs 3D, technologies VR/AR/MR et cartographie spatiale pour créer et gérer des espaces virtuels dans l’écosystème metaverse.

Quels sont les principaux produits et plateformes spatial computing ?

Les plateformes spatial computing majeures : Microsoft HoloLens, Meta Quest, Magic Leap One, Apple Vision Pro. HTC Vive, Lenovo et Pico proposent également des dispositifs. Ces plateformes intègrent systèmes optiques avancés, écrans et logiciels d’interaction pour des expériences immersives.

Quel impact sur la vie quotidienne et les méthodes de travail ?

Le spatial computing transforme l’accès à l’information et au divertissement via les applications AR. Il améliore les expériences interactives, l’efficacité professionnelle et l’engagement utilisateur, au quotidien comme au travail.

Quels sont les défis techniques du spatial computing ?

Les principaux défis : contraintes de performance matérielle, coût élevé, volumes limités et stratégies de prix agressives. Puissance de traitement, autonomie et résolution d’écran sont les principaux freins à une adoption massive.

Quelles tendances et perspectives pour le spatial computing ?

Le spatial computing évoluera avec le hardware nouvelle génération et l’intégration XR, favorisant des écosystèmes immersifs metaverse. Les tendances : efficacité computationnelle, expériences virtuelles photoréalistes, adoption généralisée d’ici 2028–2030 dans les applications professionnelles et grand public.