Deux termes font souvent la une de l’actualité numérique : l’intelligence artificielle et la réalité augmentée. Les experts les présentent comme de véritables ruptures avec les technologies jusqu’ici utilisées et prédisent qu’elles vont complètement révolutionner le monde de l’entreprise. Des questions demeurent cependant : la réalité virtuelle et l’intelligence artificielle sont-elles similaires. Qu’est-ce qui les différencie et quels sont leurs points communs ? C’est à cet ensemble de questions que nous tenterons de répondre dans les lignes qui suivent.

Intelligence artificielle : des machines capables de raisonner

L’intelligence artificielle désigne la simulation du processus d’intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Ces processus comprennent l’apprentissage (l’acquisition d’informations et des règles d’utilisation de l’information), le raisonnement (utilisation des règles pour parvenir à des conclusions approximatives ou définies) et l’autocorrection. Les applications particulières de l’IA comprennent les systèmes experts, la reconnaissance de la parole et la vision artificielle.

Au fil du temps, cette définition n’a cessé d’évoluer. Par exemple, la reconnaissance de caractères optiques est parfois exclue du champ de l’intelligence artificielle, car elle est aujourd’hui devenue une technologie de routine. Les capacités généralement classées comme IA à partir de l’année 2017 comprennent :

  • la compréhension du langage humain,
  • la compétition à haut niveau de systèmes de jeu de stratégie (échecs, jeu de Go),
  • les voitures autonomes,
  • le routage intelligent dans les réseaux de diffusion de contenu,
  • et l’interprétation de données complexes, y compris les images et les vidéos.

Champs d’application de l’intelligence artificielle

  • Automatisation

L’automatisation est le processus consistant à faire fonctionner automatiquement un système ou un processus. L’automatisation de processus robotique, par exemple, peut être programmée pour exécuter des tâches répétables à volume élevé. La robotisation assistée par une intelligence artificielle est différente de l’automatisation informatique en ce sens qu’elle peut s’adapter à des circonstances changeantes.

  • Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique est la science consistant à faire fonctionner un ordinateur sans programmation. L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui, en termes très simples, peut être considéré comme l’automatisation de l’analyse prédictive. Il existe trois types d’algorithmes d’apprentissage automatique: l’apprentissage supervisé, dans lequel les ensembles de données sont étiquetés afin que des modèles puissent être détectés et utilisés pour étiqueter de nouveaux ensembles de données; l’apprentissage non supervisé, dans lequel les ensembles de données ne sont pas étiquetés et sont triés en fonction des similitudes ou des différences; et l’apprentissage par renforcement, dans lequel les ensembles de données ne sont pas étiquetés mais, après l’exécution d’une action ou de plusieurs actions, le système d’intelligence artificielle reçoit un retour d’information qui lui permet de procéder à l’étiquetage.

  • Vision artificielle

La vision artificielle est la science de faire voir les ordinateurs. La vision industrielle capte et analyse les informations visuelles à l’aide d’une caméra, de la conversion analogique-numérique et du traitement du signal numérique. Elle est souvent comparée à la vue humaine, mais la vision artificielle n’est pas liée à la biologie et peut être programmée pour voir à travers les murs, par exemple. Elle est utilisée dans une gamme d’applications allant de l’identification de signature à l’analyse d’images médicales. La vision par ordinateur, qui est axée sur le traitement d’image à base de machine, est parfois confondue avec la vision artificielle.

  • Traitement automatique du langage

Le traitement automatique du langage (TAL) est le traitement du langage humain de façon non informatique par un programme informatique. L’un des exemples les plus anciens et les plus connus est la détection de spam, qui examine la ligne d’objet et le texte d’un e-mail et décide s’il est indésirable. Les approches actuelles de traitement automatique du langage sont basées sur l’apprentissage automatique. Les tâches comprennent la traduction de texte, l’analyse des sentiments et la reconnaissance de la parole.

  • Reconnaissance de formes

La reconnaissance de formes est une branche de l’apprentissage automatique qui se concentre sur l’identification de motifs dans les données. Le terme est aujourd’hui obsolète.

  • Robotique

La robotique est un domaine d’ingénierie axé sur la conception et la fabrication de robots. Les robots sont souvent utilisés pour effectuer des tâches difficiles à exécuter ou à exécuter de façon constante. Ils sont utilisés dans les chaînes de montage pour la production automobile ou par la NASA pour déplacer de gros objets dans l’espace. Plus récemment, les chercheurs ont commencé à utiliser l’apprentissage automatique pour construire des robots capables d’interagir dans des contextes sociaux.

La réalité augmentée : un enrichissement du monde réel par le numérique

La réalité augmentée (RA) est une vision directe ou indirecte d’un environnement physique réel dont les éléments sont «augmentés» par des informations perceptives générées par ordinateur, idéalement à travers de multiples modalités sensorielles, y compris visuelle, auditive, haptique, somatosensorielle et olfactive. .Les informations sensorielles superposées peuvent être constructives (c’est-à-dire additives à l’environnement naturel) ou destructives (c’est-à-dire masquer l’environnement naturel).

Les informations numériques sont spatialement intégrées dans le monde physique de telle sorte qu’elles sont perçues comme un aspect immersif de l’environnement réel. De cette façon, la réalité augmentée modifie la perception actuelle d’un environnement du monde réel, tandis que la réalité virtuelle remplace l’environnement réel par un environnement simulé. La Réalité Augmentée est liée à deux termes largement synonymes: la réalité mixte et la réalité assistée par ordinateur.

La valeur première de la réalité augmentée est qu’elle amène des composants du monde numérique dans la perception du monde réel et non pas comme un simple affichage de données, mais par l’intégration de sensations immersives qui sont perçues comme des parties naturelles d’un environnement. Les premiers systèmes AR fonctionnels offrant des expériences immersives de réalité mixte aux utilisateurs ont été inventés au début des années 1990, à commencer par le système Virtual Fixtures développé par Armstrong pour l’US Air Force en 1992. Les premières expériences de réalité augmentée commerciales ont été largement utilisées dans les secteurs du divertissement et des jeux vidéo.

Champs d’utilisation de la réalité augmentée

L’éducation est l’un des domaines d’application les plus prometteurs de la réalité augmentée. Dans certains cas, il est plus facile et encore plus amusant d’apprendre avec la réalité augmentée. Une paire de lunettes ou un smartphone est normalement tout ce dont on a besoin pour en savoir plus sur les objets physiques qui nous entourent, comme les peintures ou les livres.

Un exemple d’application d’AR gratuite est SkyView, qui permet de diriger son téléphone vers le ciel ou le sol pour voir où se trouvent les étoiles, les satellites, les planètes et les constellations à ce moment précis, le jour comme la nuit. SkyView est considérée comme une application de réalité augmentée en couches qui utilise le GPS car elle montre le monde réel autour de l’utilisateur, mais utilise également sa position et l’heure actuelle pour lui enseigner où se trouvent ces objets.

La navigation est un autre champ d’application de l’AR. Afficher les routes de navigation contre un pare-brise ou à travers un casque fournit des instructions de grande valeur pour les conducteurs, les cyclistes et autres voyageurs afin qu’ils n’aient pas à regarder leur GPS ou leur smartphone juste pour voir quelle route prendre à l’avance. Les pilotes peuvent utiliser un système AR pour afficher des marqueurs de vitesse et d’altitude directement dans leur ligne de visée pour la même raison.

Une autre utilisation de la réalité augmentée AR consiste à superposer les notes, les commentaires des clients ou les éléments de menu d’un restaurant directement au-dessus du bâtiment avant de pénétrer à l’intérieur, afin d’éviter de rechercher ces éléments en ligne. Le système de réalité augmentée peut montrer la route la plus rapide vers le restaurant italien le plus proche lorsqu’on traverse une ville inconnue.

Les jeux constituent un cas pratique d’utilisation de la réalité augmentée. Il y a beaucoup de jeux et de jouets qui peuvent fusionner le monde physique et virtuel. Un exemple bien connu est Snapchat, qui permet d’utiliser son smartphone pour superposer des masques et des motifs amusants sur son visage avant d’envoyer un message. L’application utilise une version animée du visage de l’utilisateur pour y appliquer une image virtuelle. D’autres exemples de jeux de réalité augmentée incluent Pokemon GO !, INKHUNTER, Sharks dans le parc (Android et iOS), SketchAR, Temple Treasure Hunt Game, et Quiver.

AI et AR : deux technologies dont la convergence changera le monde

Les choses deviennent vraiment intéressantes quand on combine intelligence artificielle et réalité augmentée. Soudain, cet environnement virtuel devient non seulement plus intelligent mais aussi plus personnel. « Ce qui va réellement faire décoller la réalité augmentée pour les marketeurs, c’est l’intelligence artificielle », explique Rori DuBoff, responsable de l’innovation de contenu chez Accenture Interactive. « Une fois que la réalité augmentée sera alimentée et infusée d’IA, elle offrira une expérience plus intelligente, plus pertinente et personnalisée. »

Les magasins virtuels et certains magasins réels seront peuplés de vendeurs pilotés par l’IA, des vendeurs virtuels qui connaissent l’utilisateur et qui sont synchronisés selon ses préférences. Certaines personnes aiment être conseillées par un monsieur plus âgé. Certains préfèrent les femmes plus jeunes. Certains veulent des gens qui leur ressemblent, et d’autres peuvent vouloir des ethnies différentes. Avec la réalité augmentée on peut créer autant de sorte de conseillers qu’on veut.

On peut imaginer entrer dans un vrai showroom Tesla et être approché par un Elon Musk holographique qui nous explique comment a été conçu la voiture qu’on désire acheter. On pourra poser des questions à cet Elon Musk virtuel et cet assistant pourra répondre comme le ferait le véritable Elon en utilisant le traitement automatique du langage. Parce que certains équipements de réalité augmentée peuvent suivre exactement ce qu’on regarde, les applications peuvent utiliser l’intelligence artificielle pour adapter l’expérience en fonction de ce qui intéresse le plus l’utilisateur.

La réalité augmentée et l’intelligence artificielle sont deux technologies distinctes et fondamentalement différentes. Alors que la première enrichit le monde qui nous entoure en y ajoutant des informations utiles, la seconde a fait le pari d’aider les ordinateurs à raisonner aussi bien que les hommes. Cependant loin d’être en antagonistes, ces deux technologies deviennent encore plus utiles lorsqu’elles sont utilisées de façon symbiotique. Pilotée par une intelligence artificielle, la réalité augmentée voit ses capacités décupler. En effet, l’intelligence artificielle lui permet d’identifier le monde environnant avec une plus grande précision et de façon plus subtile.