15+ Cas d'utilisation et applications d'IA de la réalité augmentée
La réalité augmentée (RA) est une plateforme de médias numériques qui permet à l'utilisateur d'intégrer un contexte virtuel dans l'environnement physique de manière interactive et multidimensionnelle.
L'implémentation de l'IA améliore l'expérience de RA en permettant aux réseaux de neurones profonds de remplacer les approches traditionnelles de vision par ordinateur, et d'ajouter de nouvelles fonctionnalités telles que la détection d'objets, l'analyse de texte et l'étiquetage de scènes. Nous explorons l'IA dans la RA, ses applications, des exemples et des fournisseurs.
Comment l'IA transforme-t-elle la RA ?
Historiquement, les logiciels de RA utilisaient des techniques traditionnelles de vision par ordinateur appelées Localisation et Cartographie Simultanées (SLAM). Les algorithmes SLAM comparent les caractéristiques visuelles entre les images de la caméra afin de cartographier et de suivre l'environnement.
Cependant, les applications modernes de RA s'appuient sur le deep learning pour fournir des fonctionnalités plus avancées. Les développeurs de RA peuvent exploiter des algorithmes d'IA pour offrir des fonctionnalités de RA telles qu'une interaction améliorée avec l'environnement physique environnant. Les technologies d'IA telles que l'apprentissage automatique, GenAI et le deep learning sont bien adaptées aux environnements de RA car :
- Il existe une opportunité de collecter plus de données pour que l'algorithme d'IA s'entraîne, car les caméras sont toujours allumées.
- L'entrée de l'algorithme d'IA est riche en détails car les environnements de RA s'appuient sur plusieurs capteurs (par exemple, les gyroscopes, les capteurs, les accéléromètres et le GPS de l'appareil). Cela offre une meilleure fiabilité que les systèmes s'appuyant uniquement sur un seul capteur.
En parallèle du deep learning, les systèmes de RA utilisent de plus en plus l'intelligence spatiale qui combine la segmentation sémantique, l'estimation de la profondeur et la modélisation du contexte pour comprendre non seulement les objets, mais aussi les environnements entiers. Cela permet au contenu de RA de se comporter de manière physiquement réaliste (par exemple, occlusion, ombres ancrées et adaptation de l'éclairage) et permet des fonctionnalités avancées telles que des recommandations contextuelles basées sur la catégorie de la scène (bureau vs extérieur) ou l'intention de l'utilisateur déduite.
8 applications d'IA dans la RA
1. Étiquetage d'objets
L'étiquetage d'objets utilise des modèles de classification d'apprentissage automatique. Lorsqu'une image de caméra est traitée par le modèle, elle correspond à l'image avec une étiquette prédéfinie dans la bibliothèque de classification de l'utilisateur, et l'étiquette se superpose à l'objet physique dans l'environnement de RA. Par exemple, Volkswagen Mobile Augmented Reality Technical Assistance (MARTA) étiquette les pièces de véhicules et fournit des informations sur les problèmes existants et des instructions sur la façon de les réparer.
2. Détection et reconnaissance d'objets
La détection et la reconnaissance d'objets utilisent des algorithmes de réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour estimer la position et l'étendue des objets dans une scène. Après la détection de l'objet, le logiciel de RA peut rendre des objets numériques pour se superposer à l'objet physique et faciliter l'interaction entre les deux. Par exemple, l'application IKEA Place ARKit analyse l'environnement environnant, mesure les plans verticaux et horizontaux, estime la profondeur, puis suggère des produits qui s'adaptent à l'espace particulier.
Pour plus d'informations, n'hésitez pas à lire notre article sur la reconnaissance d'image.
3. Reconnaissance et traduction de texte
La reconnaissance et la traduction de texte combinent des techniques d'IA de reconnaissance optique de caractères (OCR) avec des moteurs de traduction de texte à texte tels que DeepL. Un suiveur visuel suit le mot et permet à la traduction de se superposer à l'environnement de RA. Google Translate offre cette fonctionnalité.
4. Reconnaissance automatique de la parole
La Reconnaissance Automatique de la Parole (ASR) utilise la reconnaissance audiovisuelle de la parole par réseau de neurones (un algorithme qui s'appuie sur le traitement d'image pour extraire le texte). Des mots spécifiques déclenchent une image dans la bibliothèque étiquetée pour correspondre à la description du mot, et l'image est projetée dans l'espace de RA. Un exemple est l'application de stickers Panda.
Pour plus d'informations, veuillez lire notre collection des principaux cas d'utilisation de la reconnaissance vocale.
5. Gestes et interaction naturelle
Le suivi des gestes alimenté par l'IA et l'interaction multimodale permettent aux systèmes de RA de reconnaître les mouvements des mains, du corps et des doigts en temps réel. Combinés à l'IA vocale, ces systèmes permettent aux utilisateurs d'interagir avec des objets virtuels sans toucher, créant des expériences de RA plus intuitives et sans les mains.
Exemple :
Dans la maintenance industrielle, les systèmes d'IA de RA peuvent interpréter les signaux manuels pour manipuler des hologrammes 3D de machines, tandis que les commandes vocales déclenchent des instructions ou des avertissements contextuels. Les applications de RA axées sur l'accessibilité utilisent les gestes et la voix pour naviguer dans les interfaces pour les utilisateurs à mobilité réduite.
Cas d'utilisation :
- Applications de RA industrielles pour le contrôle d'équipement sans les mains
- Applications d'accessibilité qui fournissent une navigation et des commandes basées sur les gestes
- Jeux et divertissement où les gestes contrôlent des objets virtuels
- Environnements de formation et de simulation en RA avec interaction naturelle
6. Cartographie de l'environnement et compréhension de la scène
Au-delà de la simple détection d'objets, l'IA permet une compréhension sémantique de la scène, permettant aux systèmes de RA de classifier des environnements entiers (par exemple, cuisine, bureau, rue) et d'adapter les superpositions en conséquence. Les modèles de deep learning comme SceneNet ou la Reconnaissance Visuelle d'IBM peuvent analyser le contexte spatial, l'éclairage et les types de surfaces pour adapter l'expérience de RA.
Exemple :
Snapdragon Spaces utilise l'IA pour détecter les murs, les surfaces et les types de pièces en temps réel, permettant un placement plus réaliste de meubles virtuels ou d'éléments de jeu.
Cas d'utilisation :
- Applications de design d'intérieur qui recommandent des meubles en fonction du type de pièce
- Guidage en RA qui adapte la signalisation aux environnements intérieurs/extérieurs
- Commerce intelligent qui modifie le contenu promotionnel en fonction des sections du magasin.
7. IA générative pour la création de contenu dynamique en RA
Les modèles GenAI peuvent générer dynamiquement des assets 3D, des voix, ou même des scènes entières basées sur des invites ou des interactions utilisateur dans les environnements de RA. Cela élimine le besoin de bibliothèques préchargées et ouvre la porte à une construction de monde personnalisée et en temps réel.
Exemple :
Une application de marketing pourrait permettre aux utilisateurs de décrire leur salon idéal, et GenAI générerait des meubles et une disposition en RA.
Modèles/outils pertinents :
- Luma AI (texte vers 3D)
- RunwayML pour les superpositions vidéo
- Pika Labs ou Spline pour la modélisation 3D en temps réel
8. Détection d'anomalies pour l'inspection industrielle
La RA activée par l'IA peut aider à la détection d'anomalies en temps réel dans la fabrication ou le travail sur le terrain. Les modèles de vision par ordinateur entraînés sur l'apparence « normale » (par exemple, intégrité des tuyaux, surfaces de machines) peuvent détecter les écarts et les mettre en évidence dans la vue de l'utilisateur en utilisant la RA.
Exemple :
Porsche utilise la RA avec des outils d'inspection par IA pour mettre en évidence l'usure, la corrosion ou les désalignements dans les pièces automobiles lors de la maintenance à distance.
Cas d'utilisation :
- Inspections de maintenance et de sécurité dans les usines
- Infrastructures de services publics (par exemple, lignes électriques, pipelines)
- Évaluations de réparation d'aéronefs ou de véhicules
Plus d'applications d'IA/RA dans diverses industries
La RA a été utilisée dans de nombreuses applications, en particulier le divertissement et la construction. D'autres industries qui peuvent bénéficier de l'IA/RA incluent :
- Construction : Architecture, conception, planification de projet, révision de site, sécurité et inspection, constructions souterraines et formation.
- Éducation : Expédition de scène (Musée, usine), expériences de modèle dans les laboratoires (chimie, physique, géométrie, anatomie)
- Divertissement : informations en temps réel des arènes sportives, concerts de musique augmentés, publicités interactives, films et jeux.
- Médecine : diagnostic, navigation chirurgicale, formation des chirurgiens à de nouvelles procédures et modélisation des effets des médicaments.
- Logistique : planification et opérations d'entrepôt, optimisations de transport et gestion des stocks
- Fabrication : conception et prototypage, maintenance, réparation et formation,
- Militaire : navigation d'aéronefs, visée d'armes et téléprésence dans les opérations militaires.
- Immobilier : Marketing, design d'intérieur, planification d'étage, formation du personnel de construction.
- Mode : essayez avant d'acheter, navigation en magasin, shopping personnalisé, vitrines de shopping en RA et applications de maquillage.
Ajouter comme source préféréeFournisseurs de logiciels de RA activés par l'IA
Selon Statista, le marché mondial de la réalité augmentée (RA), de la réalité virtuelle (RV) et de la réalité mixte (RM) devrait atteindre 100 milliards de dollars d'ici 2026.2 Des entreprises telles qu'Apple et Google sont sur le marché pour développer des logiciels de RA activés par l'IA afin d'améliorer l'expérience de RA des clients.
Voici les principaux fournisseurs de logiciels de RA activés par l'IA :
Apple ARKit
ARKit est la plateforme de développement de réalité augmentée (RA) d'Apple pour les iPhones et les iPad iOS. ARKit fournit l'étiquetage d'objets, l'occlusion des personnes, la capture de mouvement et le suivi de plusieurs visages. ARKit a été utilisé dans :
- Éducation pour modéliser des expériences pratiques dans les laboratoires de sciences, de physique ou de chimie, comme Labster
- Construction et architecture pour mesurer les dimensions spatiales et suggérer des produits ou des solutions, comme IKEA place.
- Divertissement, comme Pokemon GO.
Google ARCore
ARCore est la plateforme de RA de Google, ARCore intègre du contenu numérique dans l'environnement physique via la capture de mouvement et la détection et la reconnaissance d'objets. ARCore a été utilisé dans :
- Immobilier pour visualiser, décorer et concevoir des espaces vides. Comme l'application Sotheby's Curate
- Mode de vie et maintenance pour connecter les utilisateurs avec des professionnels qui fournissent des conseils et des instructions, prennent des mesures et projettent des solutions potentielles dans l'espace. Par exemple l'application Streem.
- Divertissement comme l'application de jeu d'animal de compagnie virtuel TendAR.
Autres
Les autres fournisseurs de logiciels d'IA/RA incluent :
- Amazon Sumerian
- Microsoft Mesh
- Unity
- Vuforia Engine
- Zap Works
Wearables de RA activés par l'IA et plateformes XR
Au-delà des SDK, les plateformes matérielles intègrent désormais l'IA profonde directement dans les wearables de RA. Par exemple, des appareils comme l'Apple Vision Pro fournissent un calcul spatial avec des entrées manuelles, oculaires et vocales qui améliorent l'intelligence contextuelle et l'interaction de RA.
Les lunettes intelligentes Ray‑Ban Display de Meta et d'autres wearables légers d'IA‑RA apportent des superpositions contextuelles, une traduction en direct et un guidage visuel interactif à des cas d'utilisation quotidiens. Ces plateformes portables signalent un changement de la RA centrée sur le téléphone vers des expériences d'IA de RA immersives et toujours actives.
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author = {Dilmegani, Cem},
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}Liens de référence
Commentaires 2
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No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…
Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list
Hello! I'm interested in AR glasses content composed by AI Can I send my architecture? I want to know whether this is possible to achieve or not. I need help to improve my idea and make it come true. I'll wait your answer. Thank you.
Hi Heejin, thank you for your comment. I would advise you to reach out to vendors in this space. They would be the ones who can examine your idea in detail and identify how it can be implemented.