15+ cas d'usage et applications de l'IA dans la réalité augmentée

La réalité augmentée (RA) est une plateforme de médias numériques qui permet à l'utilisateur d'intégrer du contexte virtuel dans l'environnement physique de manière interactive et multisensorielle.

La mise en œuvre de l'IA améliore l'expérience de RA en permettant aux réseaux neuronaux 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 l'apprentissage profond pour offrir des fonctionnalités plus avancées. Les développeurs de RA peuvent tirer parti des algorithmes d'IA pour proposer des fonctionnalités de RA telles qu'une interaction améliorée avec l'environnement physique environnant. Les technologies d'IA telles que l'apprentissage automatique, l'IA générative et l'apprentissage profond sont bien adaptées aux environnements de RA car :

• Il existe la possibilité de collecter davantage de données pour que l'algorithme d'IA puisse s'entraîner, 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, capteurs, accéléromètres et GPS de l'appareil). Cela offre une meilleure fiabilité que les systèmes reposant sur un seul capteur.

Parallèlement à l'apprentissage profond, 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 contextuelle pour comprendre des 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 comme des recommandations contextuelles basées sur la catégorie de scène (bureau ou extérieur) ou l'intention de l'utilisateur déduite.

8 applications de l'IA dans la RA

1. Étiquetage d'objets

L'étiquetage d'objets utilise des modèles de classification par apprentissage automatique. Lorsqu'une image de la caméra est passée dans le modèle, elle associe l'image à 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, l'assistance technique mobile en réalité augmentée de Volkswagen (MARTA) étiquette les pièces du véhicule et fournit des informations sur les problèmes existants et des instructions pour les résoudre.

2. Détection et reconnaissance d'objets

La détection et la reconnaissance d'objets utilisent des algorithmes de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour estimer la position et l'étendue des objets dans une scène. Une fois l'objet détecté, le logiciel de RA peut rendre des objets numériques pour superposer l'objet physique et médier l'interaction entre les deux.

Par exemple, l'application IKEA Place ARKit scanne l'environnement environnant, mesure les plans verticaux et horizontaux, estime la profondeur, puis suggère des produits adaptés à l'espace particulier.

Pour en savoir plus, n'hésitez gratuit pas à consulter notre comparatif d'outils de reconnaissance d'images.

3. Reconnaissance et traduction de texte

La reconnaissance et la traduction de texte combinent les techniques de reconnaissance optique de caractères (OCR) par IA avec des moteurs de traduction texte-à-texte tels que DeepL. Un suivi visuel garde la trace du mot et permet à la traduction de se superposer à l'environnement de RA. Google Translate offre cette fonctionnalité.

4. Reconnaissance vocale automatique

La reconnaissance vocale automatique (ASR) utilise la reconnaissance audiovisuelle de la parole par réseaux neuronaux (un algorithme qui s'appuie sur le traitement d'images pour extraire du 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.

Exemple :

Un exemple est l'application de stickers Panda.

Un autre exemple qui combine la reconnaissance vocale automatique (ASR) avec le suivi des gestes de la main basé sur des capteurs est la technologie des lunettes connectées. Les lunettes connectées dotées d'écrans intégrés dans les verres projettent des données visuelles comme des messages, des commandes multimédia et des sous-titres de parole en direct directement dans le champ de vision du porteur.

Pour en savoir plus, veuillez lire notre collection de cas d'usage de reconnaissance vocale de premier plan.

5. Interaction gestuelle et naturelle

Le suivi des gestes et l'interaction multimodale alimentés par l'IA 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 contact, créant des expériences de RA plus intuitives et mains gratuit.

Exemple :
Dans la maintenance industrielle, les systèmes de RA et d'IA peuvent interpréter les signaux de la main 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'usage :

• Applications de RA industrielles pour le contrôle d'équipements mains gratuit
• Applications d'accessibilité offrant 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 classer des environnements entiers (par exemple, cuisine, bureau, rue) et d'adapter les superpositions en conséquence. Des modèles d'apprentissage profond 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'usage :

• Applications de design d'intérieur qui recommandent des meubles en fonction du type de pièce
• Guidage en RA qui adapte la signalétique 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 d'IA générative peuvent générer dynamiquement des actifs 3D, des voix ou même des scènes entières en fonction d'invites ou d'interactions de l'utilisateur dans les environnements de RA. Cela élimine le besoin de bibliothèques préchargées et permet aux utilisateurs de générer des environnements personnalisés sans actifs préchargés.

Exemple :
Une application marketing pourrait permettre aux utilisateurs de décrire leur salon idéal, et l'IA générative générerait les meubles et l'agencement en RA.

Modèles/outils pertinents :

• Luma IA (texte vers 3D)
• RunwayML pour les superpositions vidéo
• Pika Labs ou Spline pour la modélisation 3D en temps réel

8. Détection d'Anomaly pour l'inspection industrielle

La RA assistée 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 ce à quoi ressemble la « normale » (par exemple, l'intégrité des tuyaux, les surfaces des machines) peuvent détecter les écarts et les mettre en évidence dans la vue de l'utilisateur à l'aide de la RA.

Une étude de 2020 publiée dans Sensors a comparé le guidage par lunettes de RA à la documentation imprimée dans le câblage d'armoires de commande et a identifié une diminution du temps de processus de 45 %, économisant de 6.5 à 7 minutes sur un assemblage de 20 fils.²

Exemple réel de détection d'anomalies :
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 auto lors de la maintenance à distance.

Cas d'usage :

• Maintenance et inspections de sécurité dans les usines
• Infrastructures de services publics (par exemple, lignes électriques, pipelines)
• Évaluations de réparation d'aéronefs ou de véhicules.

Autres applications de l'IA/RA dans divers secteurs

Les utilisateurs de Snapchat auraient joué avec les Lenses de RA plus de 9 milliards de fois par jour en moyenne au premier trimestre 2026, avec 75 % des utilisateurs quotidiens interagissant quotidiennement avec la RA, ce qui indique l'ampleur de la RA dans le divertissement grand public.³

• Construction : Architecture, conception, planification de projet, révision de site, sécurité et inspection, constructions souterraines et formation.
• Éducation : Expédition de scènes (musée, usine), expériences de modèles en laboratoire (chimie, physique, géométrie, anatomie). Ce que prouvent les preuves empiriques :
  • Gains d'apprentissage élevés : Sur 252 études contrôlées (2010–2022), les apprenants en RA ont surpassé 73 % de leurs pairs dans des contextes traditionnels.⁴
  • Impact plus marqué chez les jeunes : Dans le groupe de 252 essais, les essais appariés selon l'âge montrent que les gains d'apprentissage culminent chez les enfants, diminuent chez les adolescents et chutent de moitié chez les adultes.
  • Conçu pour les compétences, pas pour la théorie abstraite : Le suivi des résultats montre que la RA excelle dans l'enseignement des compétences et des faits, mais qu'elle est en retard dans le raisonnement complexe et les tâches spatiales.⁵
• Divertissement : informations en temps réel depuis les stades sportifs, concerts de musique augmentés, publicités interactives, films et jeux.
• Médecine : diagnostic, navigation chirurgicale, formation des chirurgiens aux nouvelles procédures et modélisation des effets des médicaments.
• Logistique : planification et opérations d'entrepôt, optimisations du transport et gestion des stocks
• Fabrication : conception et prototypage, maintenance, réparation et formation,
  • 37 % des entreprises de construction ont l'intention d'investir dans la RA d'ici deux ans.⁶
  • Selon 158 experts du secteur, les principaux obstacles à l'adoption de la RA dans la fabrication sont les contraintes budgétaires (21 %), un manque de compréhension de la part de la direction générale (17 %) et des connaissances techniques limitées au sein des équipes de conception (17 %)⁷
  • Découvrez d'autres exemples sur la RA dans la fabrication
• Militaire : navigation aérienne, visée d'armes et téléprésence dans les opérations militaires.
• Immobilier : Marketing, design d'intérieur, planification des sols, formation du personnel de construction.
• Mode : essayage avant achat, navigation en magasin, achats personnalisés, lèche-vitrine en RA et applications de maquillage. Une enquête menée auprès de 4 028 acheteurs âgés de 13 à 49 ans aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Arabie saoudite a révélé que :
  • 80 % des acheteurs se sentaient plus confiants dans leur achat après avoir utilisé la RA,
  • Deux tiers ont déclaré qu'ils étaient moins susceptibles de retourner l'article.⁸

Fournisseurs de logiciels de RA assistés par l'IA

Selon Statista, le marché mondial de la réalité augmentée (RA), de la réalité virtuelle (VR) et de la réalité mixte (MR) devrait atteindre $100B d'ici 2026.⁹ Des entreprises telles qu'Apple et Google sont présentes sur le marché du développement de logiciels de RA assistés par l'IA pour améliorer l'expérience de RA des clients.

Apple ARKit

ARKit est la plateforme de développement de réalité augmentée (RA) d'Apple pour les iPhone et iPad sous iOS. ARKit offre l'étiquetage d'objets, l'occlusion des personnes, la capture de mouvement et le suivi multiple des visages. ARKit a été utilisé dans :

• Éducation pour modéliser des expériences pratiques dans les laboratoires de science, 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 qui 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 à 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 comprennent :

• Amazon Sumerian
• Microsoft Mesh
• Unity
• Vuforia Engine
• Zap Works

Objets portables IA RA et plateformes XR

Au-delà des SDK, les plateformes matérielles intègrent désormais des modèles d'apprentissage profond directement dans les objets portables de RA. Par exemple, des appareils comme l'Apple Vision Pro offrent une informatique spatiale avec saisie par la main, l'œil et la voix qui améliore l'intelligence contextuelle et l'interaction en RA.

Les lunettes connectées Ray‑Ban Display de Meta et d'autres objets portables IA‑RA légers apportent des superpositions contextuelles, de la traduction en direct et un guidage visuel interactif aux cas d'usage quotidiens.

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Journal des modifications

4 mises à jour

1. 202623 Juil

   Ajout de données de recherche sur les résultats d'apprentissage à la section Éducation.

2. 19 Mar

   La section « Applications de l'IA en RA » a été enrichie d'une nouvelle introduction.

3. 202517 Juin

   Une phrase a été supprimée de l'introduction.

4. 20245 Nov

   Mise à jour de la taille du marché mondial et des prévisions pour la réalité augmentée dans la section « Fournisseurs de logiciels de RA compatibles avec l'IA ».

Liens de référence

1.

TranslatAR: A mobile augmented reality translator

2.

Assessment of Augmented Reality in Manual Wiring Production Process with Use of Mobile AR Glasses - PMC

3.

Snapchat Statistics 2026: Users, Revenue and Ad Data

4.

https://mattchoward.com/wp-content/uploads/2023/08/howard_davis_vr_2023.pdf

5.

A Meta-analysis of augmented reality programs for education and training | Virtual Reality | Springer Nature Link

Springer London

6.

https://www.businesswire.com/news/home/20240807236694/en/Augmented-Reality-in-Construction-Thematic-Research-Report-2024-37-of-Construction-Companies-Intend-to-Invest-in-AR-Within-the-Next-Two-Years—Wearable-Start-ups-will-Continue-to-Emerge—ResearchAndMarkets.com

7.

Frontiers | Adoption of virtual and augmented reality in the architecture, engineering, construction, and facilities management (AEC-FM): mixed method analysis of trends, gaps, and solutions

Frontiers

8.

Exploring the Utility of AR in Marketers' E-Commerce Plan | Snapchat for Business

9.

XR market size worldwide 2023-2028| Statista

Statista

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Hazal Şimşek

Analyste sectorielle

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Hazal est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans l'intelligence des processus (y compris le process mining) et l'automatisation d'entreprise (y compris l'automatisation IT et l'automatisation low-code/no-code).

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Commentaires 2

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Graham

Aug 28, 2021 at 11:08

No mention of Microsoft (e.g. HoloLens, Mesh, Remote Assist, …) even in the “other vendors” list? Strange…

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Cem Dilmegani

Sep 19, 2021 at 13:50

Thank you for the comment. You are right, added Microsoft's platform to the list

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Heejin Jo

Jul 19, 2021 at 12:01

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.

Répondre

Cem Dilmegani

Jul 24, 2021 at 06:52

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.

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