La photogrammétrie, le LiDAR et plus largement les techniques de numérisation du réel sont de plus en plus précises et accessibles. Problème : la masse de données générées n’est pas toujours évidente à traiter, et nécessite souvent un nettoyage lourd avant d’être exploitable.
C’est justement ici qu’intervient Levels3D, entreprise que nous avons croisée lors du SATIS-Screen4All 2019. Elle propose différents produits et services, principalement destinés au secteur du bâtiment mais qui peuvent avoir des usages dans d’autres domaines.
En particulier, sa plateforme en ligne S3D Cloud permet d’importer des nuages de points issus de n’importe quel technique. On pourra les visualiser, effectuer des mesures, des coupes… Mais aussi et surtout appliquer l’algorithme maison S3D Automodel. Ce dernier va analyser les points et comprendre quelles zones correspondent à des surfaces planes : murs, sol, plafond, etc.
Le résultat : une maquette numérique pré-modélisée, qui allège considérablement les données (adieu, les centaines de milliers de polygones pour un mur plat). La maquette peut ensuite être exportée et exploitée dans n’importe quel outil 3D.
Bien évidemment, le résultat est imparfait, et nécessitera encore du post-traitement. Mais Levels3D travaille activement à l’amélioration de son outil. En particulier, S3D AutoModel pourrait rapidement être capable de gérer les arches. Mieux encore : grâce au deep learning, nous a expliqué le dirigeant de l’entreprise Yannick Folliard, l’outil dans le cloud de Levels3D devrait bientôt pouvoir classifier les données. Au lieu de se contenter de détecter des plans, le système pourra donc différencier murs, fenêtres, tables, chaises…
Cette extension n’est en elle-même pas surprenante : le sujet de la classification des nuages de points fait l’objet de recherches et développements actifs. En revanche, le fait de proposer ces fonctions dans un outil en ligne, à la demande et via un modèle économique très abordable (S3D Cloud est proposé pour moins de 200€ par mois, sans engagement, et un système de paiement à l’acte devrait également faire son apparition) risque fort de rendre l’offre de Levels3D attractive.
A terme, donc, on peut envisager des usages élargis bien au-delà du marché principal de Levels3D. Par exemple, une salle de restaurant numérisée pour des effets visuels, transformée en quelques clics en un modèle propre et léger, dont les tables et chaises seraient reconnues comme telles et pourraient donc être supprimées ou remplacées par d’autres modèles 3D…
Si ces possibilités devront attendre un peu avant de devenir réalité, Yannick Folliard s’est cependant montré optimiste : le deep learning au sein du S3D Cloud devrait se concrétiser dans un avenir très proche.
Nous ne manquerons donc pas de suivre les évolutions du service proposée par l’entreprise. D’ici là, vous pouvez faire un tour chez Levels3D pour découvrir ses autres services, comme le système S3D Capture qui permet de scanner des bâtiments avec un smartphone doté d’un capteur de profondeur, ou la création de systèmes d’aide à la navigation en intérieur.
