3D Spatial computing & Intelligence Artificielle : une révolution est en marche

L’intégration de l’intelligence artificielle dans le Métavers représente une avancée majeure qui transforme fortement l’expérience en Réalité Virtuelle, la rendant plus expériencielle, interactive et personnalisée. L’IA permet d’augmenter les interactions sociales des modules virtuels. Les algorithmes d’IA générative, la reconnaissance vocale, et les systèmes de personnalisation basés sur l’analyse des données utilisateurs après l’expérience apportent un énorme plus dans le vécu du scénario et l’appropriation des formations.

En effet, on ne vit pas de la même manière une expérience de gestion des feeds backs ou encore de réponse à une communication agressive sans agent conversationnel capable de comprendre ce que dit l’apprenant, d’interpréter ses dire et de lui fournir une réponse adaptée… qui vient d’ailleurs concaténer l’ensemble des interactions de l’expérience pour fournir un retour “intelligent”.

On vit vraiment une expérience immersive avec une interaction humaine comme dans la vraie vie !

L’article de Yaniss AMIR de MC2I souligne bien le bouleversement actuel et futur de l’IA dans le Metaverse.

“L’intégration des systèmes d’IA sophistiqués au sein du Métavers promet de transcender les limites actuelles des expériences virtuelles”, créant des environnements plus immersifs et interactifs que jamais. Les algorithmes de machine learning permettent non seulement de modéliser des paysages et des personnages réalistes, mais aussi d’adapter ces éléments aux préférences et comportements des utilisateurs en temps réel. Enfin, ce potentiel de transformation pose également des questions cruciales sur l’éthique, la sécurité des données et l’équité dans l’accès à ces nouvelles technologies.

L’IA redéfinit les mondes virtuels

L’une des promesses les plus captivantes du Métavers est son potentiel d’immersion des utilisateurs en leur permettant d’accéder à des environnements toujours plus réalistes. L’IA y contribue en générant des environnements virtuels riches et complexes. On peut citer par exemple les algorithmes de génération procédurale qui permettent de produire des paysages entiers de manière dynamique, offrant une diversité infinie de mondes.

En ce sens, l’IA vise également à améliorer les interactions au sein du Métavers. Les personnages non-joueurs (PNJ) deviennent de plus en plus convaincants grâce aux systèmes d’IA avancés : par exemple, dans Red Dead Redemption 2, ils simulent des comportements humains complexes, rendant l’expérience plus naturelle. Autre avancée majeure : la reconnaissance vocale et la synthèse de la parole, propulsées par des réseaux neuronaux comme GPT-3, qui offrent des dialogues plus humains et un réalisme renforcé.

La puissance de l’IA dépasse la simple personnalisation du jeu : elle s’étend aux interactions sociales, aux avatars et aux usages commerciaux. Les avatars peuvent être dotés de personnalités uniques, refléter les expressions faciales réelles des utilisateurs et interagir de façon authentique. Des entreprises comme Meta investissent massivement dans ces technologies.

L’IA améliore également l’engagement et la fidélisation grâce à des systèmes de récompense personnalisés, des recommandations ciblées ou encore l’organisation dynamique d’événements comme des concerts virtuels ou des rencontres sportives.

Personnalisation avancée grâce à l’IA

La personnalisation est un domaine où l’IA excelle. En analysant les données utilisateur, elle adapte les expériences en fonction des préférences individuelles, à l’image des systèmes de recommandation sur Netflix ou Spotify.

La collecte de données joue un rôle central : en analysant les interactions, l’IA peut anticiper les préférences et proposer des expériences plus pertinentes.

L’IA permet aussi de créer des contenus adaptatifs, comme des histoires ou des quêtes qui s’ajustent en fonction des choix du joueur grâce aux modèles de langage et aux systèmes de recommandation.

Défis et perspectives de l’IA dans le Métavers

Cependant, l’intégration de l’IA pose des défis majeurs :

• La vie privée : la collecte massive de données soulève des questions de protection et de consentement éclairé.

• L’équité et la diversité : les IA peuvent reproduire ou amplifier des biais, générant des expériences potentiellement discriminatoires.

• La nécessité d’un usage responsable des données pour garantir un équilibre entre personnalisation et respect de la vie privée.

• Les défis techniques : les systèmes avancés exigent des ressources considérables et des infrastructures robustes et évolutives.