ARCloud, où en sommes-nous ?

Le tout premier rapport sur l’état de l’ARCloud est sorti ce 28 mai 2019. Il propose un état des lieux des technologies et des bonnes pratiques nécessaires au déploiement d’un ARCloud. Pour celles et ceux qui souhaiteraient plus d’informations sur l’ARCloud, je vous propose de relire l’excellente trilogie d’articles écrite par Grégory Maubon : Episode 1, Épisode 2 et Épisode 3.

Qu’allons nous trouver dans ce rapport ?

Ce document de 170 pages pose les bases en terme de création d’un ARCLoud. Les membres de l’OpenARCloud association ont traité certains sujets de manière scientifique, (notamment sur la partie description des technologies nécessaires à la création d’un ARCloud) et d’autres sujets de manières plus empirique (sujets notamment liés à l’UX / UI).

Vous retrouverez donc une liste exhaustive des technologies nécessaires à la mise en place d’ARCLoud. Quelles sont-elles ? Comment fonctionnent-elles ? Où en sommes nous dans leur développement et leur commercialisation ? Quels sont les drivers nécessaires qui accéléreront le déploiement de ces technologies… Vous trouverez aussi dans ce rapport plusieurs listes d’entreprises classées par coeur d’activité.

Ensuite, vous pourrez trouver les meilleures pratiques sur des sujets liés à L’UX en réalité augmentée. Ainsi, à partir de la page 105, vous trouverez des règles d’usages concernant l’affichage d’informations en réalité augmentée, mais aussi des conseils sur le type d’informations à afficher, en fonction de l’appareil utilisé mais aussi du contexte.

Le sujet étant tellement vaste, nous allons le diviser en plusieurs parties et commencer par traiter des technologies qui ont une forte maturité risquant d’émerger dans nos vies d’ici maximum 2 ans. Nous parlerons de la 5G et des outils de captures de la réalité.

Où en sommes nous actuellement avec la 5G?

La 5G (pour 5eme Génération) est un ensemble de technologies qui, une fois combinées, auront pour résultat :

• d’augmenter le débit des réseaux, c’est à dire la vitesse de transfert des données
• de réduire de manière significative le temps de latence réseau, c’est à dire le délai de réponse que prend une donnée à passer de la source à la destination
• d’améliorer la qualité et la fiabilité de la connexion (comme si nous étions en fibre optique constamment mais sans fil) 
• de découper en tranche le débit 5G ce qui permet d’allouer spécifique du débit à des tâches précises (network Slicing)

A travers les réseaux 5G, une quantité importante de données pourra être transférée, en moins de temps. Ainsi, nous pourrons télécharger des cartes (map) digitales détaillées à l’échelle 1:1 directement sur nos appareils de réalité augmentée. 

Cette technologie est arrivée à maturité. Actuellement, des expérimentations ont lieu partout en France sous le contrôle de l’ARCEP et les tests sont en cours auprès des opérateurs. Je vous laisse consulter les articles ici et la feuille de route pour la 5G du gouvernement.

Du coté des appareils mobiles capables de réceptionner la 5G, nous devrions en voir apparaitre de plus en plus dans les 6 prochains mois. Voici déjà une première liste ici

Sans trop de risque, nous pouvons dire que la 5G va rentrer dans nos vies au cours des prochains mois.

Où en sommes nous des outils de capture visuelle de la réalité ?

La deuxième technologie mature est celle qui permet la capture visuelle du monde réel et qui permet de créer des cartes (map) 3D. Afin que la création d’un ARCloud puisse continuer, il est nécessaire de capturer la réalité et de créer des copies virtuelles du monde réel, et en temps réel. Pour cela, il faut que notre monde soit équipé d’appareils de capture visuelles et non visuelles de la réalité. Vous trouverez en page 54 du rapport un tableau des outils de capture visuelle actuellement sur le marché.

Chaque outil de capture visuelle a ses propres spécificités. Certains permettent de créer des cartes 3D plus précises car la capture est très détaillée, tandis que d’autres permettent de capturer la réalité, peu importe les conditions météorologiques. Cependant, nous pouvons tout de même avancer que dans un futur proche, la capture de la réalité se fera à travers une combinaison de technologies et non une seule. Comme le mentionne le rapport, il est recommandé aux acteurs de l’industrie AR de copier le secteur de la voiture autonome. Par exemple, une Tesla est équipée de différents types de capteurs (Lidar / Camera RGB..) répartis sur l’ensemble du véhicule. Il va falloir reproduire cette combinaison technologique à l’échelle d’une ville.

Aujourd’hui, cela semble compliqué, mais pourquoi pas voir apparaitre à l’avenir des outils de captures multi-technologiques. Il est aussi important de noter que la capture de la réalité peut se faire à travers une multitude de catégories de capteurs qui viendront enrichir avec des informations cruciales  les cartes 3D. Cela permettra aux objets virtuels d’interagir le plus efficacement avec le réel et donc de se fondre complètement dans le réalité.

Je vais ouvrir une parenthèse ici (qui sera ré-ouverte au cours d’un prochain article) qui concerne l’exploitation des données capturées. Je pense que cette dernière sera débloquée lorsque les questions sur la gestion des données privées auront bien avancé.  Aujourd’hui, nous donnons gratuitement un grand nombre de nos données privées à Facebook, Google, Amazon… Nous donnons notre localisation ou encore notre historique de navigation par exemple. Cela permet à des entreprises, des gouvernements et des individus de nous cibler pour de la publicité ou de nous surveiller. Mais il suffit d’éteindre l’écran et la vie suit son cours.

Ce que nous donnons aujourd’hui n’est rien comparé à ce que nous allons donner dans le futur. Demain, grâce à la combinaison capture visuelle + analyse constante de la réalité (IA), chaque personne sera identifiable (reconnaissance faciale) et ces nouveaux systèmes permettront de savoir exactement ce que chaque individu regarde (analyse rétinienne) et ressent (analyse faciale). Je vous laisse imaginer ce que des entreprises ou des individus malintentionnés peuvent faire grâce à ces informations. De plus, le monde réel et virtuel seront tellement imbriqués qu’il sera encore plus difficile de se déconnecter. Il est donc important d’avancer sur la question de la gestion des données privées. 

Les outils de capture visuelle actuellement présents dans les villes ne sont pas destinés à être utilisés pour la construction d’un AR Cloud public

Mais revenons aux outils de capture de la réalité. Aujourd’hui nos villes en sont équipées, mais que peuvent-elles faire avec ?

Selon Kevin Cardona, Directeur de l’innovation chez BNP Paribas Real Estate et membre fondateur de la SBA (Smart Building Alliance), les outils de capture visuelle actuellement présents dans les villes ne sont pas destinés à être utilisés pour la construction d’un AR Cloud public. Ces outils de captures ont été installé pour des cas d’utilisation bien précis tels que la vidéo surveillance, l’analyse du trafic routier, la détection de lumière etc…
De plus, ces outils de capture sont installés et opérés par des entreprises qui ne communiquent pas entre elles. Typiquement, les caméras de surveillance ne sont accessibles qu’à l’entreprise qui a le mandat de les exploiter et n’autorisent pas l’accès à d’autres entreprises, organismes publics ou individus. 

Il est donc important que la mise en place d’une infrastructure ARCloud soit totalement indépendante des cas d’utilisations auxquels répondent les entreprises. Est ce qu’un état peut jouer ce rôle la ? Pourquoi pas ?

Mais pour cela, il va falloir des règles et des standards sur lesquels s’appuyer.

Je vous propose de présenter dans une seconde partie les outils tels que le Edge Computing et le spatial indexing et Geopose.