Plus de 15 cas d'utilisation et applications IA de la réalité augmentée

La réalité augmentée (RA) est une plateforme multimédia numérique qui permet à l'utilisateur d'intégrer un 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 le deep learning 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 le machine learning, la GenAI et le deep learning sont bien adaptées aux environnements de RA car :

• Il existe une opportunité de collecter davantage de données pour l'algorithme d'IA à entraîner puisque les caméras sont toujours allumées.
• L'entrée de l'algorithme d'IA est riche en détails car les environnements de RA reposent 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 au 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 des environnements entiers. Cela permet au contenu de RA de se comporter de manière physiquement réaliste (par exemple, occlusion, ombres ancrées et adaptation à l'éclairage) et permet des fonctionnalités avancées telles que des recommandations contextuelles basées sur la catégorie de scène (bureau vs extérieur) ou l'intention présumée de l'utilisateur.

8 applications de l'IA dans la RA

1. Étiquetage d'objets

L'étiquetage d'objets utilise des modèles de classification par machine learning. Lorsqu'une image de la caméra est passée dans 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, l'Assistance Technique en Réalité Augmentée Mobile (MARTA) de Volkswagen étiquette les pièces du véhicule, et fournit des informations sur les problèmes existants et des instructions sur la façon de les résoudre.

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. 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 qui s'intègrent dans l'espace particulier.

Pour en savoir plus, n'hésitez pas gratuit à lire notre comparaison des outils de reconnaissance d'images.

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 texte-à-texte tels que DeepL. Un suiveur 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 automatique de la parole

La Reconnaissance Automatique de la Parole (ASR) utilise la reconnaissance vocale audiovisuelle par réseau de neurones (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 d'autocollants Panda.

Un autre exemple qui combine l'ASR avec le suivi des gestes de la main par capteur est la technologie des lunettes intelligentes. Les lunettes intelligentes avec affichage intégré projettent des données visuelles telles que des messages, des commandes multimédia et des sous-titres en direct directement dans le champ de vision du porteur.

Pour en savoir plus, veuillez lire notre collection de cas d'utilisation de la reconnaissance vocale.

5. Geste et interaction naturelle

Le suivi des gestes alimenté par l'IA et l'interaction multimodale permettent aux systèmes de RA de reconnaître les mouvements de la main, du corps et des doigts en temps réel. Combinées 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 IA peuvent interpréter les signaux de la main pour manipuler des hologrammes 3D de machines, tandis que les commandes vocales déclenchent des instructions contextuelles ou des avertissements. Les applications de RA axées sur l'accessibilité utilisent des gestes et la voix pour naviguer dans les interfaces pour les utilisateurs à mobilité réduite.

Cas d'utilisation :

• Applications industrielles de RA pour le contrôle mains gratuit des équipements
• 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 scène

Au-delà de la simple détection d'objets, l'IA permet la 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. 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 personnaliser 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 de détail 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 de GenAI peuvent générer dynamiquement des actifs 3D, des voix, ou même des scènes entières à partir de prompts ou d'interactions 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 la GenAI 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 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 traitement de 45 %, économisant 6,5 à 7 minutes sur un assemblage de 20 fils.²

Exemple concret 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'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 IA/RA dans diverses industries

Les utilisateurs de Snapchat ont été signalés comme jouant aux Lenses RA plus de 9 milliards de fois par jour en moyenne au T1 2026, avec 75 % des utilisateurs quotidiens interagissant avec la RA chaque jour, indiquant l'échelle de la RA dans le divertissement grand public.³

Fournisseurs de logiciels de RA assistée par IA

Selon Statista, le marché mondial de la réalité augmentée (RA), de la réalité virtuelle (RV) et de la réalité mixte (RM) est estimé atteindre 100B $ d'ici 2026.⁹ Des entreprises telles qu'Apple et Google sont sur le marché pour développer des logiciels de RA assistée par IA afin d'améliorer l'expérience de RA des clients.

Apple ARKit

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

• Éducation pour modéliser des expériences pratiques en laboratoires de sciences, physique ou 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 reconnaissance d'objets. ARCore a été utilisé dans :

• Immobilier pour visualiser, décorer et concevoir des espaces vides. Comme l'application Sotheby’s Curate
• Style 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

D'autres fournisseurs de logiciels IA/RA incluent :

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

Appareils portables de RA IA et plateformes XR

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

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

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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. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 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 la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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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 informatique 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.

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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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