A Munich, ces 17 et 18 octobre 2019, avait lieu, au MOC Center, l’édition européenne de l’AWE, une conférence internationale rassemblant les acteurs du domaine de la réalité augmentée et de la réalité virtuelle. Autour d’une exposition et de conférences impliquant tous types d’acteurs allant de la présentation de résultats de cas d’usage de Nestlé, Siemens, ou Coca Cola, jusqu'à des deep dive de développeurs sur le magic leap, ou la perspective UX pour la xR.
Un salon foisonnant à l’image des technologies présentées !
Sur le versant Augmented Reality du salon, des principaux cas d’usage d’entreprises comme Bosch ou Siemens ainsi que des démonstrations technologiques présentes sur le salon, émergeaient surtout une sensation de maturation technologique en cours, et une volonté d’augmenter le scope des applications en venant s’interfacer avec le PLM.
Concernant le hardware, la version 2 de l’Hololens était en exposition sur le stand Bosch avec une application de formation à la maintenance sur un système de freinage. Au-delà de l'intérêt évident de la réalité augmentée pour l'appréhension de systèmes mécaniques complexes, cette démonstration permettait accessoirement d’avoir un aperçu des améliorations du casque dans sa version 2. Mieux équilibré sur la tête, disposant d'un champs d'affichage plus large d’environ 50%, ainsi que de méthodes d’interaction par détection de gestes plus intuitives et réactives, cela facilitant de manière notable le redimensionnement des hologrammes sans dispositifs d'interactions complémentaires.
Au niveau software, la volonté de décloisonnement des marques ou des types de périphériques voir même des SDK était manifeste. Lenovo, qui présentait son alternative à l’Hololens, le Think Reality, des lunettes de réalité augmentée embarquées, dont la démonstration affichait une qualité de tracking un peu en deçà des standards Hololens/Magic Leap, mais se distinguant par son poids (380 g), le plus léger du marché, en raison d'un déport de l’unité de calcul à la ceinture. Il était présenté en association avec leur plateforme d’authoring, qui annonce être “device agnostic” et donc de permettre la conception d’application AR / VR pour d’autres périphériques que leur propre matériel.
Une approche similaire pour la plateforme Re’Flekt, utilisée par Siemens et Bosch permettant de désigner des procédures de maintenance en partant des données de CAO comme modèle à détecter, et permettant de déployer des applications collaboratives sur différents types de périphériques, en exploitant les briques technologiques de localisations propres à chaque écosystème. La détection de modèle était basée sur la solution VisionLib, eux aussi présents sur le salon et montrant sur leur stand une détection de modèle apparemment plutôt robuste.
Du côté de la réalité virtuelle, était présenté le casque Varjo VR2 visant une restitution proche de celle de l’oeil humain en fusionnant pour chaque oeil un écran à plus haute résolution (1920*1080) au centre de la vue utilisateur en plus de l’écran global de résolution un peu moindre (1440*1600) pour le rendu latéral. À l’essai, il était effectivement difficile de détecter des pixels et l’affichage était bien plus net au centre de l’image que pour un HTC VIVE, mais malheureusement, peut-être suite à un défaut du dispositif d’Eye Tracking, la démonstration présentait un effet tunnel important sur les bords de l’image. Une autre démonstration présentait l’intégration du leap motion dans la version professionnelle, et le suivi des mains était bon, permettant sans difficulté de pointer et d’appuyer avec un doigt des éléments d’un cockpit d’avion. Une troisième démonstration présentait la possibilité d’exploiter les données d’Eyes tracking pour obtenir des données d’analyse supplémentaires sur l’utilisateur.
Dans un registre d’hybridation technologique élargissant le champ d’application en associant les technologies émergentes, Diota exposait un exemple de contrôle semi-automatique par Cobot, en se basant sur leur technologie de reconnaissance de modèles pour accélérer le contrôle en permettant de déduire les trajectoires entre les points de contrôle, tout en assurant la coopération homme-robot en remontant toutes ambiguïtés détectées.
En ce qui concerne les technologies deep learning, le stand de Wrnch attirait le regard avec sa détection de posture, attachant un squelette aux personnes passant dans le champ de la caméra , allant jusqu’à définir une vingtaine de points pour chaque main, et démontrait la puissance de cette nouvelle approche en matière d’analyse d’image.
En conclusion, une belle édition à nouveau pour ce salon AWE, en particulier pour le cycle de conférence sur lequel nous reviendrons prochainement.