L’intelligence artificielle (IA) transforme l’intégralité du paysage technologique et s’impose dans tous les processus et toutes les applications y compris au coeur des applications en réalité augmentée (RA) et réalité mixte (RM), redéfinissant au passage les interactions humaines avec le monde numérique.
C’est un fait, l’intelligence artificielle (IA) occupe depuis quelque temps le premier plan du paysage technologique et fait indéniablement couler beaucoup d’encre. Des innovations comme les modèles d’IA générative tels que ChatGPT, Gemini, Mistral ou encore LightOn ont transformé un concept abstrait en un élément à part entière de notre quotidien.
Mais si elle est aujourd’hui sous les feux de la rampe, il convient de rappeler que l’intelligence artificielle façonne depuis un certain temps et en toute discrétion les technologies et les outils que nous utilisons tous les jours.
À cet égard, la réalité augmentée (RA) et la réalité mixte (RM), deux technologies qui ont révolutionné notre interaction avec le monde numérique, comptent parmi les applications les plus remarquables de l’IA.
L’IA, moteur invisible de la réalité augmentée
La réalité augmentée (RA) existe grâce à l’intégration de l’IA dans ses fonctionnalités de base. La magie de la réalité augmentée, qui prend toute sa dimension dans l’utilisation des lunettes connectées et des terminaux mobiles intelligents, repose dans une large mesure sur l’IA et l’apprentissage automatique (ML). Ces technologies fonctionnent en harmonie pour analyser les données collectées par des centaines de capteurs et jeter ainsi une passerelle entre le monde numérique et le monde physique.
Exploiter la puissance des données pour une RA plus “intelligente”
Les lunettes connectées et les appareils mobiles intelligents sont bardés de capteurs dont le rôle est de collecter des données relatives à l’espace qui nous entoure. L’IA transforme ces données brutes en une représentation numérique de l’environnement, un processus connu sous l’appellation « cartographie » (mapping). Cette cartographie représente le socle sur lequel les annotations de RA sont reliées au monde réel et permet d’intégrer des objets numériques en toute transparence dans un environnement physique.
Compte tenu de la prolifération des appareils et terminaux intelligents, les données qui résident en périphérie du réseau (l’edge) vont devenir de plus en plus riches et offrir aux entreprises des opportunités toujours plus nombreuses.
Des utilisateurs plus efficaces grâce à l’IA et la RA
Les environnements ainsi cartographiés sont par ailleurs constamment analysés par l’IA, ce qui permet aux employés d’obtenir de l’aide pour exécuter des tâches répétitives ou obtenir certaines validations (scanner des articles ou afficher des signes d’avertissement, par exemple). En résolvant ces problèmes de façon automatique, l’IA donne aux employés la possibilité de se concentrer sur des tâches plus importantes.
L’IA peut également être utilisée pour tirer des conclusions à partir de données brutes, par exemple en supervisant des opérateurs qui exécutent des tâches manuelles — soulever des objets lourds, par exemple — pour savoir si leur productivité diminue en raison des efforts accomplis. Les informations ainsi obtenues peuvent être utilisées pour adapter le roulement des équipes, modifier l’emplacement des objets ou introduire de nouveaux outils dans le but de minimiser la fatigue.
En outre, les capacités de vérification offertes par la puissance de l’IA en matière de reconnaissance d’images et d’identification d’objets aident les opérateurs à suivre leur activité et à améliorer leur efficacité.
L’analyse contextuelle au coeur de l’IA
L’analyse contextuelle des données en temps réel est au cœur de l’intelligence artificielle et constituera à l’avenir la principale caractéristique des processus assistés par l’IA et de leurs résultats.
Voici trois fonctionnalités qui soulignent l’importance de l’IA en la matière :
1- Rendre possible l’utilisation techniquement avancée des données
L’IA est le moteur de processus qui opèrent en temps réel tels que la réalité augmentée (RA), la réalité mixte (RM), le sous-titrage ou la traduction en direct. En permettant à ces technologies de s’adapter et de réagir à l’évolution de leur environnement, elle offre aux utilisateurs la possibilité de vivre une expérience plus dynamique et immersive.
2- Identifier des motifs récurrents dans les données
L’IA se distingue tout particulièrement par son aptitude à identifier des motifs récurrents (patterns) dans de gigantesques volumes de données. Dans un environnement industriel, l’IA permet ainsi d’analyser le comportement et l’activité des opérateurs. Prenons l’exemple de travailleurs qui consacrent trop de temps à rechercher des articles spécifiques : l’IA peut identifier des motifs récurrents et suggérer des emplacements plus efficaces pour ces articles en tenant compte des stocks disponibles dans l’entrepôt, éliminant ainsi toute approche empirique.
3- Tirer des conclusions à partir des données disponibles
L’IA ne se contente pas d’identifier des motifs : elle peut également tirer de précieuses conclusions des données qu’elle collecte. Comme nous l’avons vu ci-dessus, dans les tâches physiquement éprouvantes où les travailleurs sont amenés à soulever des objets lourds, l’IA peut surveiller leurs performances et identifier le moment où la productivité commence à diminuer pour cause d’efforts excessifs. Ces données peuvent se concrétiser par la prise de décisions éclairées, telles que la modification du roulement des équipes, la réorganisation de l’emplacement des articles pour réduire les efforts de levage, ou l’introduction de nouveaux outils pour soulager les contraintes physiques.
Nous sommes encore bien loin de comprendre les processus et de savoir ce que l’IA rendra vraiment possible demain. Toutefois, le passage de l’analyse à l’automatisation contribuera sans aucun doute à augmenter les niveaux d’efficacité.
Aujourd’hui, l’IA a cessé d’être un concept mystérieux pour devenir un outil indispensable à notre quotidien. Son intégration à la réalité augmentée et à la réalité mixte a non seulement transformé notre façon d’interagir avec la technologie, mais également amélioré de façon significative l’efficacité des travailleurs dans de nombreux secteurs industriels.
À mesure que nous progressons, la capacité d’analyse des données en temps réel de l’IA continuera à stimuler l’innovation en créant des outils et des processus encore plus intelligents, plus réactifs et plus efficaces au bénéfice du plus grand nombre. Des lunettes intelligentes aux environnements industriels, l’influence de l’IA est indéniable et rend l’avenir de la technologie plus exaltant que jamais.
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Par Mei Dent, responsable Produits et Technologie (CPTO), TeamViewer
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