Comprendre aujourd’hui les technologies qui transformeront les métiers de demain
- institutartsnumeri
- 27 août
- 9 min de lecture
Dossier :LES INNOVATIONS NUMÉRIQUES
À COMPRENDRE
Gaussian Splatting : pourquoi cette technologie intéresse-t-elle autant la 3D ?
Transformer une série de photographies en une représentation 3D photoréaliste, navigable et affichable en temps réel : le 3D Gaussian Splatting ouvre de nouvelles possibilités pour la capture du réel. Mais que change-t-il réellement pour les artistes 3D et les professionnels des expériences numériques ?
Depuis plusieurs années, une ambition traverse la création numérique :
comment capturer le monde réel pour pouvoir ensuite l'explorer dans un environnement numérique ?
Photogrammétrie, scan 3D, LiDAR, NeRF…
Différentes technologies permettent déjà de reconstruire des objets, des bâtiments ou des environnements.
Mais une méthode apparue dans la recherche en 2023 a rapidement suscité un intérêt considérable :
le 3D Gaussian Splatting — ou 3DGS.
Son intérêt ?
Obtenir des représentations particulièrement réalistes de scènes capturées à partir d'images, tout en permettant leur visualisation à haute vitesse. Les travaux originaux annonçaient déjà du rendu temps réel à 1080p, et les recherches récentes continuent d'améliorer fortement les performances de cette famille de techniques. (Repo Sam)
Pour les arts numériques, ce n'est pas simplement une nouvelle prouesse graphique.
C'est potentiellement une nouvelle manière de capturer, représenter et exploiter le réel en 3D.
Le Gaussian Splatting, qu'est-ce que c'est ?
Pour comprendre son intérêt, il faut oublier un instant la manière traditionnelle dont nous imaginons un objet 3D.
Dans un logiciel comme Blender ou Maya, un objet est généralement constitué d'une géométrie :
des sommets → des arêtes → des faces → des matériaux → des textures.
Le Gaussian Splatting fonctionne différemment.
La scène est représentée par un très grand nombre de Gaussiennes 3D.
On peut les imaginer, de manière volontairement simplifiée, comme de minuscules particules ou ellipsoïdes distribués dans l'espace.
Chacune possède différentes propriétés, notamment sa :
position ;
taille ;
orientation ;
couleur ;
opacité ;
contribution à l'apparence selon le point de vue.
Lorsque ces éléments sont projetés et combinés à l'écran, ils reconstruisent visuellement la scène.
Ce ne sont donc pas les triangles d'un maillage traditionnel qui produisent directement l'image.
Des milliers, voire des millions de petites contributions visuelles se combinent pour recréer l'apparence du réel. (Repo Sam)
Comment passe-t-on de photographies à une scène 3D ?
Imaginons que nous souhaitions numériser une place, une salle de formation, un atelier ou un monument.
Nous réalisons de nombreuses photographies depuis différents points de vue.
Le système commence par déterminer la position des caméras et certains points communs visibles dans les différentes images.
À partir de ces informations, les Gaussiennes sont initialisées puis optimisées afin que la scène rendue corresponde le mieux possible aux images originales.
Progressivement, elles vont se positionner et adapter leurs caractéristiques pour reconstruire l'apparence de l'environnement.
Le résultat n'est donc pas simplement une photographie panoramique.
L'utilisateur peut changer de point de vue et se déplacer dans la représentation tridimensionnelle de la scène.
C'est précisément ce qui rend la technologie si spectaculaire.
Pourquoi le résultat paraît-il aussi réaliste ?
Parce que la technique ne cherche pas nécessairement à reconstruire chaque objet comme le ferait un artiste 3D traditionnel.
Elle cherche d'abord à reconstruire l'apparence visuelle de la scène depuis différents points de vue.
Les couleurs, les détails visuels et certaines variations liées au regard peuvent ainsi être restitués avec une grande richesse.
Des environnements complexes peuvent conserver des détails difficiles ou longs à reproduire manuellement.
Végétation.
Textures irrégulières.
Vieilles pierres.
Mobilier.
Environnements urbains.
Espaces intérieurs.
Tous ces éléments font de la capture du réel un terrain particulièrement intéressant pour cette technologie.
Gaussian Splatting et photogrammétrie : quelle différence ?
Les deux approches peuvent partir de photographies, mais leur résultat n'est pas construit de la même manière.
La photogrammétrie traditionnelle cherche généralement à reconstruire une géométrie, puis à lui appliquer des textures.
On obtient donc typiquement :
un mesh + des textures.
Le Gaussian Splatting produit une autre représentation :
un ensemble de Gaussiennes optimisées pour reproduire visuellement la scène.
Cette différence a des conséquences importantes.
Le Gaussian Splatting peut être extrêmement intéressant pour obtenir rapidement une représentation photoréaliste et navigable.
En revanche, disposer d'un environnement visuellement convaincant ne signifie pas disposer automatiquement d'un modèle 3D propre, structuré, éditable et prêt pour tous les workflows de production.
Et cette distinction est essentielle pour les futurs professionnels.
Et les NeRF ?
Le Gaussian Splatting est également souvent comparé aux Neural Radiance Fields, ou NeRF.
Les NeRF ont constitué une avancée importante dans la synthèse de nouvelles vues photoréalistes à partir d'images.
Mais la méthode originale du 3D Gaussian Splatting a précisément été conçue pour conserver une haute qualité visuelle tout en améliorant fortement les performances d'affichage grâce à une représentation explicite par Gaussiennes et à une rasterisation adaptée. (Repo Sam)
Pour simplifier :
NeRF→ représentation neuronale d'un champ de radiance.
3D Gaussian Splatting→ représentation explicite reposant sur des Gaussiennes 3D.
Pour l'utilisateur final, l'enjeu est surtout visible dans la possibilité d'obtenir des scènes photoréalistes interactives et affichées rapidement.
Pourquoi le temps réel change-t-il autant de choses ?
Parce qu'une représentation 3D n'a pas toujours vocation à produire une image fixe.
Nous voulons parfois :
nous déplacer dedans ;
changer de point de vue ;
l'intégrer dans une expérience ;
l'explorer ;
la comparer ;
l'utiliser dans une simulation.
Le temps réel transforme donc une capture en potentiel espace d'expérience.
Et c'est là que le Gaussian Splatting rejoint directement les préoccupations des arts numériques.
Quels usages peut-on imaginer ?
1. Patrimoine et culture
Capturer un monument, un site archéologique ou un espace patrimonial puis permettre de l'explorer numériquement.
Cela peut contribuer à la documentation, à la médiation ou à la création d'expériences culturelles.
2. Architecture et immobilier
Un bâtiment ou un environnement existant peut être capturé pour permettre une exploration plus immersive.
On peut imaginer des usages en :
visualisation, visite virtuelle, documentation ou présentation de projets.
3. Cinéma et production audiovisuelle
Capturer rapidement un environnement réel peut également alimenter des processus de prévisualisation ou de production virtuelle.
La frontière entre capture du réel et environnement numérique devient alors plus fine.
4. Jeu vidéo et expériences interactives
Pour les créateurs de mondes numériques, la possibilité de capturer rapidement un lieu réel ouvre de nouvelles pistes.
Un environnement existant peut devenir :
une référence ;
une base visuelle ;
un décor exploratoire ;
ou une composante d'une expérience hybride.
Mais l'intégration dans un jeu pose ensuite d'autres questions : interaction, collisions, optimisation, animation, modification du décor…
Le Gaussian Splatting ne remplace donc pas automatiquement les pipelines 3D existants.
Il peut les compléter.
5. Réalité virtuelle et expériences immersives
C'est probablement l'un des domaines les plus intuitifs.
Imaginez pouvoir capturer un lieu réel, puis permettre à une personne distante de l'explorer dans un dispositif immersif.
Musée.
Site naturel.
Lieu historique.
Usine.
Appartement.
Environnement pédagogique.
Les travaux récents portent d'ailleurs sur l'utilisation des représentations par Gaussian Splatting pour des expériences immersives et des vidéos 3D à point de vue libre. (NVIDIA)
6. Formation et simulation
Pour l'Institut des Arts Numériques, cet usage est particulièrement intéressant.
Une formation professionnelle nécessite parfois de reproduire un environnement réel.
Atelier.
Route.
Machine.
Site industriel.
Espace public.
Traditionnellement, reconstruire ces environnements en 3D peut demander beaucoup de temps.
La capture du réel peut offrir une autre voie.
On peut alors imaginer une combinaison :
capture réelle + éléments 3D + interactions + scénarisation pédagogique.
Le Gaussian Splatting pourrait ainsi participer à la construction de certains environnements de simulation ou de formation.
7. Jumeaux numériques et industrie
Les recherches et développements actuels montrent également un intérêt pour les simulations destinées à la robotique, aux véhicules autonomes et plus largement à la « physical AI ».
NVIDIA présente par exemple le 3D Gaussian Splatting comme une technologie permettant de reconstruire et rendre des environnements réalistes pour des pipelines de simulation. (NVIDIA)
Cela montre à quel point une technologie issue de la recherche en rendu peut progressivement trouver des applications bien au-delà des industries créatives.
Une technologie qui continue déjà d'évoluer
C'est aussi ce qui rend le sujet intéressant pour une collection consacrée à l'innovation.
Le Gaussian Splatting de 2026 n'est déjà plus exactement celui de 2023.
Des travaux cherchent à améliorer :
la vitesse ;
la qualité ;
la compression ;
l'édition ;
la segmentation ;
les modèles de caméra ;
les réflexions ;
les réfractions ;
l'intégration dans les pipelines graphiques.
Par exemple, les travaux 3DGUT de NVIDIA étendent cette famille de techniques à des modèles de caméra plus complexes et à certains effets tels que les réflexions et réfractions. (NVIDIA Developer)
Les outils professionnels commencent également à mieux intégrer ces représentations : en 2026, NVIDIA Omniverse RTX prend en charge nativement des « Particle Fields » destinés notamment aux 3D Gaussian Splats, avec intégration au rendu de scènes contenant également des objets polygonaux. (NVIDIA Docs)
Nous assistons donc moins à l'arrivée d'un outil isolé qu'à la constitution progressive d'un nouvel écosystème de représentation 3D.
Mais le Gaussian Splatting ne remplace pas « la 3D »
C'est un point important.
À chaque nouvelle technologie spectaculaire apparaît la même tentation :
« Est-ce que cela va remplacer Blender, Maya, la modélisation 3D ou les artistes ? »
La question est probablement mal posée.
Un Character Artist qui doit créer un personnage stylisé possède un besoin très différent d'un professionnel qui souhaite capturer une cathédrale existante.
Un Prop Artist doit pouvoir contrôler précisément la géométrie d'un objet.
Un animateur a besoin de structures adaptées à l'animation.
Un Level Designer doit construire un environnement interactif.
Un Technical Artist doit maîtriser les contraintes du pipeline.
Le Gaussian Splatting répond particulièrement bien à certains problèmes de capture, reconstruction et visualisation du réel.
Il ne supprime pas les autres besoins.
Les limites restent importantes
Le réalisme impressionnant des démonstrations ne doit donc pas masquer les contraintes.
Les représentations Gaussian Splatting ne possèdent pas automatiquement les propriétés d'un mesh traditionnel.
L'édition précise peut être plus complexe.
L'animation et l'interaction avec les éléments de la scène posent des problèmes spécifiques.
La qualité dépend fortement de la capture.
Les zones insuffisamment photographiées peuvent produire des artefacts.
Les scènes dynamiques représentent un défi supplémentaire.
Et les scènes complexes peuvent contenir énormément de Gaussiennes, ce qui pose des questions de mémoire, de stockage, de transmission et d'optimisation.
La recherche travaille précisément sur plusieurs de ces difficultés. Des travaux publiés en 2026 explorent notamment des outils interactifs de sélection et de segmentation pour rendre ces représentations plus manipulables. (NVIDIA)
Quels métiers sont concernés ?
C'est ici que l'innovation technologique rejoint directement la mission de l'Institut.
Le Gaussian Splatting peut intéresser plusieurs profils.
3D Artist
Pour intégrer de nouvelles méthodes de capture et de représentation du réel.
Environment Artist
Pour exploiter des environnements réels dans la création de mondes numériques.
Technical Artist
Probablement l'un des métiers les plus concernés, puisqu'il faudra comprendre comment intégrer, optimiser et combiner ces nouvelles représentations avec les pipelines existants.
VFX Artist
Pour explorer de nouvelles passerelles entre capture réelle et environnements numériques.
Développeur temps réel
Pour concevoir les systèmes permettant de visualiser et d'interagir avec ces données.
XR Designer
Pour transformer des captures 3D en expériences immersives.
Creative Technologist
Pour expérimenter les usages situés à la rencontre de la création, de la technologie et de l'interaction.
Quelles compétences développer ?
L'apparition du Gaussian Splatting illustre parfaitement pourquoi former uniquement à un logiciel n'est plus suffisant.
Les professionnels devront progressivement savoir combiner :
culture 3D ;
capture photographique ;
compréhension des pipelines temps réel ;
optimisation ;
notions de vision par ordinateur ;
moteurs 3D ;
UX et interaction ;
capacité à expérimenter avec de nouveaux outils.
Mais surtout, ils devront savoir déterminer :
Quand cette technologie est-elle réellement pertinente ?
Car être professionnel ne consiste pas à utiliser systématiquement la technologie la plus récente.
Cela consiste à choisir la bonne technologie pour répondre au bon problème.
Pourquoi cette innovation mérite-t-elle d'être suivie ?
Parce que le Gaussian Splatting se situe à la convergence de plusieurs transformations :
CAPTURE DU RÉEL
↓
RECONSTRUCTION 3D
↓
PHOTORÉALISME
↓
TEMPS RÉEL
↓
IMMERSION
↓
INTERACTION
Et lorsque ces dimensions commencent à se rejoindre, de nouveaux usages deviennent possibles.
C'est précisément ce que nous cherchons à observer avec notre collection « Les innovations numériques ».
Non pas simplement :
« Quelle est la nouvelle technologie du moment ? »
Mais :
« Qu'est-ce qu'elle change, quels usages ouvre-t-elle et quelles compétences faudra-t-il développer pour l'exploiter ? »
LA FICHE INNOVATION
🟦 Technologie3D Gaussian Splatting — 3DGS
🔎 Niveau de veille À COMPRENDRE
🎯 Ce qu'elle permet Représenter et restituer de manière photoréaliste des scènes capturées à partir d'images, avec une visualisation rapide et interactive.
🌍 Usages potentiels 3D · XR · patrimoine · architecture · audiovisuel · simulation · formation · robotique · jumeaux numériques.
👥 Métiers concernés3D Artist · Environment Artist · Technical Artist · VFX Artist · développeur temps réel · XR Designer · Creative Technologist.
🧠 Compétences à surveiller Reality capture · pipelines 3D · rendu temps réel · optimisation · vision par ordinateur · intégration XR.
⚠️ Point de vigilance Une représentation photoréaliste n'est pas automatiquement un environnement 3D structuré, éditable, animable et interactif.
🚀 Potentiel
ÉLEVÉ — À SUIVRE ET À EXPÉRIMENTER
LES INNOVATIONS NUMÉRIQUES
Une collection de l'Institut des Arts Numériques
Les technologies évoluent vite.
Notre responsabilité n'est pas d'apprendre aux futurs professionnels à courir derrière chacune d'elles.
Elle est de leur donner les compétences nécessaires pour les comprendre, les expérimenter, les évaluer et décider quand les utiliser.
INNOVATION → USAGES → MÉTIERS → COMPÉTENCES
Parce que derrière chaque nouvelle technologie se trouve une question qui nous semble beaucoup plus importante :
qu'allons-nous être capables d'en faire ?
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