La Blockchain dans les services financiers : potentiel, défis et perspectives
15 novembre 2024
La blockchain promet une révolution dans les services financiers, mais des défis d'adoption demeurent.
Innovation
En 2013 Google commercialisait ses premières « Google Glass », produit pionnier permettant de mettre une expérience de réalité augmentée à la porté du plus grand nombre. Toutefois, considérées à l’époque comme un gadget sans grande utilité, les Google Glass ne rencontrèrent pas le succès escompté et la production s’arrêta presque complètement au bout de deux ans.
Presque 10 ans plus tard, le développement des Google Glass se poursuit cependant, mais uniquement dans une version à destination des entreprises. Car c’est bien là que se trouvent les applications les plus immédiates de la réalité augmentée, notamment dans l’optimisation des processus industriels. A mesure que les machines se complexifient, à l’image des voitures qui intègrent de plus en plus d’électronique et de capteurs, la demande pour des techniciens qualifiés peine à être satisfaite. Des assistances permettant d’augmenter la productivité des collaborateurs en place ou bien de former rapidement de nouvelles recrues permettent alors de répondre à une tension bien réelle. C’est notamment dans ce sens que la réalité augmentée peut aujourd’hui être mise au service de l’industrie.
La réalité augmentée (AR) superpose des informations, textes, images ou sons, sur le monde tel que nous le percevons. Il est alors possible d’interagir avec son environnement en utilisant des animations 2D ou 3D et des images de synthèse pour se divertir ou bien recourir à une assistance.
A la différence des expériences de réalité virtuelle, totalement immersive dans un monde artificiel, l’adoption d’outil de réalité augmentée semble être plus facile, socialement et physiquement. La réalité augmentée ne cause en effet pas les problèmes de mal de tête ou nausée rencontrés lors des premières expériences de VR, notamment dans l’industrie du jeu vidéo.
C’est le jeu Pokemon Go qui, en 2016, a démocratisé l’utilisation de l’AR avec plus de 700 millions de téléchargements. Cette application mobile utilise les informations GPS et la caméra du téléphone de l’utilisateur comme indicateur pour faire apparaitre les Pokemons à capturer dans les rues, parcs et monuments à travers le monde.
D’autres industries comme le luxe ou le cosmétique ont décidé d’investir dans la réalité augmentée pour transformer l’expérience consommateur. Du groupe LVMH au géant L’Oréal, ils ont depuis misé sur une diversification de leur expérience client à travers des applications digitales utilisant de l’AR. Modiface permet ainsi par exemple de tester virtuellement des produits de la marque Garnier à partir de son propre téléphone portable.
Bien que l’utilisation de la réalité augmentée reste aujourd’hui majoritairement focalisée sur la transformation de l’expérience utilisateur, de nombreuses voies de R&D tendent à diversifier ces cas d’usages, notamment dans des contextes industriels de maintenance et d’optimisation de chaîne de production.
Les applications de la réalité augmentée à l’industrie concernent principalement trois domaines :
Ainsi, l’industrie 4.0 a tout l’air d’être une industrie augmentée et un grand nombre de cas d’usages reste à explorer. Il faut toutefois faire attention aux limites encore présentes pour complètement industrialiser certaines applications.
Cette volonté de fusionner le monde réel et virtuel dans des environnements aussi complexes qu’un chantier en construction ne sera possible qu’après avoir relevé de nombreux défis.
Tout d’abord, il faut que l’intelligence artificielle (IA) reconnaisse parfaitement les éléments autour de l’utilisateur : obstacles, bâtiments ou mouvements et expressions faciales. Cet enjeu vient en amont de la création de contenu graphique et fait partie des problématiques majeures de l’intelligence artificielle aujourd’hui. Le traitement d’image – ou computer vision – est une branche des sciences de la donnée en pleine expansion, qui a pour objectif d’analyser des images dans le but d’en extraire des informations qui sont aujourd’hui réservées à la compréhension humaine. De nombreuses applications de la computer vision sont aujourd’hui industrialisées mais la compatibilité de telles solutions avec les environnements de réalité augmentée reste limitée. De nombreuses initiatives avec CoreML ou TF mobile lancées par Google sont encourageantes et laissent penser que d’ici quelques années, IA et AR se développeront conjointement. En attendant, cela reste un facteur limitant pour diversifier les cas d’usages industrialisables facilement aujourd’hui.
Une seconde difficulté réside dans la disponibilité d’un environnement numérisé. Plans, « jumeau numérique », processus, modes opératoires, etc. doivent être disponibles avec le bon niveau de détail et de qualité pour pouvoir être superposés à la réalité. La encore l’AI peut aider à numériser, interpréter, mettre à disposition et vérifier le contenu existant, cependant un effort conséquent doit être fourni pour initier et maintenir à jour une telle documentation.
Par ailleurs, les performances du hardware embarqué sur mobile peuvent s’avérer limitantes. GPS, accéléromètre et gyroscope sont indispensables pour placer avec précision des objets dans l’espace. La sortie des capteurs Lidar sur les modèles d’iPhone 12 a permis d’augmenter considérablement la mesure des distances relatives entre les objets mais reste réservée à une gamme de mobiles très restreinte.
Enfin, l’utilisation d’outils connectés et de réalité augmentée nécessite une phase de conduite du changement auprès des opérationnels. L’expérience utilisateur et les enjeux métiers restent les éléments les plus importants lors de la définition des cas d’usages. Dans le cas d’outils complexes – lunettes connectées ou application mobile dans un cadre industriel – l’équipe de technicien doit être accompagnée pour faciliter leur adoption.
C’est pour faire face à ces défis qu’eleven strategy a accompagné un leader mondial des installations industrielles dans la création d’une application mobile permettant à des experts et non-experts d’effectuer des opérations de maintenance sur les réseaux de fibres optiques de manière plus rapide et avec une donnée plus fiable directement accessible sur le terrain. Notre client a ainsi pu créer une offre compétitive à travers une solution native et mieux se positionner sur des appels d’offres dans un marché dense.
Ariel Cohen Codar, Simon Georges-Kot, Morand Studer
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