Titre: Collaboration à distance grâce à des multi-jumeaux numériques interfacés en réalité étendue pour la formation centrée sur l'humain

Résumé

Une formation à distance immersive comme si vous étiez sur place grâce aux jumeaux numériques.

Mots clés : Réalité Étendue, Multi-jumeaux Numériques, Interaction Homme-Machine, Apprentissage Collaboratif à distance, Évaluation

Le résumé :

Cette thèse propose de concevoir une plateforme immersive centrée sur l'humain, permettant à des experts et des opérateurs distants permettant d'interagir de manière naturelle et collaborative autour de multi-jumeaux numériques d'outils pédagogiques. En s'appuyant sur la réalité étendue, l'environnement envisagé dépasse les limites des formations classiques en ligne en introduisant des représentations numériques interactives et manipulables de machines/robots et d'outils, offrant ainsi une expérience plus riche et plus proche des situations réelles de formation. L'originalité de cette approche réside dans l'intégration de différents niveaux de collaboration au sein d'un même espace immersif, incluant les interactions directes entre expert et opérateurs, les interactions hybrides où des utilisateurs présents sur site collaborent avec d'autres à distance autour des jumeaux numériques simulant des outils pédagogiques. De plus, cette solution permettrait les interactions spécifiques entre l'expert et l'ensemble des jumeaux numériques proposés, ainsi que la communication autonome entre les jumeaux numériques eux-mêmes. La contribution attendue se situe dans la proposition d'une architecture ou d'un framework pour une plateforme XR innovante, visant à soutenir la formation et l'assistance collaborative à distance, accompagnée d'un prototype de preuve de concept (POC) démontrant la faisabilité de l'approche. Des évaluations seront également réalisées afin de mesurer l'utilisabilité, l'acceptabilité et l'impact de cette contribution sur les processus d'apprentissage.

Travaux de recherche

Contexte Scientifique

La quatrième révolution industrielle, ou Industrie 4.0 (I4.0), a émergé en 2011, en mettant l'accent sur la numérisation et l'automatisation des processus industriels afin d'améliorer la qualité et la fiabilité des systèmes. Dans ce contexte, la maintenance constitue l'un des processus les plus coûteux pour l'industrie. L'I4.0 a permis le développement de nouvelles stratégies de maintenance, telles que la maintenance prédictive, qui anticipe les pannes à partir des données collectées par des capteurs, et la maintenance prescriptive, qui propose des actions correctives basées sur ces données. Ces stratégies contribuent à réduire les coûts de maintenance et à générer des économies substantielles.

Cependant, la complexité croissante des équipements industriels rend nécessaire un accès simplifié à l'information pour les opérateurs. L'assistance à distance est ainsi devenue essentielle, notamment dans les situations où le déplacement d'experts est difficile ou coûteux. Dans le cadre de l'Industrie 5.0 (Maddikunta et al., 2022 ; Guo et al., 2024), une approche centrée sur l'humain intégrant les technologies de Réalité Étendue (XR) - telles que la Réalité Augmentée (AR) et la Réalité Mixte (MR) - offre des solutions innovantes pour renforcer la collaboration à distance, en permettant à un opérateur sur site d'interagir avec un expert sans nécessiter sa présence physique.

Les travaux récents de Coupry et al. (2023) ont démontré le potentiel de la Réalité Virtuelle (VR) et de la Réalité Mixte (MR) pour faciliter les activités d'inspection et de maintenance d'équipements industriels, ainsi que les phases de formation associées. En utilisant des Jumeaux Numériques (DT) intégrés dans des environnements XR (XR DT), fondés sur des modèles numériques d'équipements, ces technologies permettent aux experts de guider les opérateurs à distance tout en leur offrant un environnement virtuel interactif en temps réel. L'objectif est d'assurer une collaboration efficace et de garantir l'interopérabilité des outils entre l'expert et l'opérateur, quelle que soit leur localisation. En s'appuyant sur ces travaux, la présente étude vise à étendre ces approches afin de soutenir la collaboration à distance entre plusieurs utilisateurs.

La littérature scientifique montre un intérêt croissant pour l'utilisation combinée des outils XR et DT afin de permettre la collaboration à distance lors des opérations de maintenance (Coupry et al., 2021). Ces innovations deviennent cruciales dans le contexte de l'Industrie 5.0, où la complexité des systèmes et des processus augmente, entraînant un besoin accru de connaissance approfondie de ces systèmes (Shaheen et Németh, 2022). Dans ce cadre, un opérateur sur le terrain peut avoir besoin de l'assistance d'un expert pour effectuer certaines opérations de maintenance, notamment lorsqu'il n'est pas familier avec un équipement ou une procédure spécifique (van Lopik et al., 2020). Il peut donc être nécessaire de faire appel à un expert extérieur, qui n'est pas toujours présent sur site, voire appartenant à une autre entreprise. Les circonstances liées à la pandémie de COVID-19 et à la hausse des coûts de déplacement ont mis en évidence la nécessité de nouvelles méthodes de collaboration ne reposant pas sur la présence physique de l'expert. Cette nécessité est d'autant plus forte lorsque plusieurs opérateurs, répartis sur différents sites, doivent être formés simultanément.

Sujet

Au-delà des usages industriels de la réalité étendue (XR) et des jumeaux numériques (DT), largement étudiés pour l'assistance à la maintenance à distance, il existe désormais un besoin croissant d'explorer leur potentiel dans le domaine de l'apprentissage collaboratif (Van Der Meer et al., 2023) et de la formation au sein de Virtual Learning Factories (VLF) (Havard et al., 2023). En effet, la complexité des environnements industriels et la diversité des compétences à acquérir nécessitent de nouvelles approches capables de rendre l'apprentissage à distance plus immersif et plus interactif.

Dans de nombreuses situations, les apprenants peuvent être amenés à utiliser un instrument ou à réaliser une tâche sans avoir encore acquis les connaissances nécessaires. Le soutien d'un enseignant ou d'un expert est donc essentiel, mais leur présence physique n'est pas toujours possible, notamment lorsque la formation implique plusieurs apprenants répartis sur différents sites. Pour répondre à ce besoin, un nombre croissant d'outils et de plateformes sont aujourd'hui conçus et développés. C'est notamment le cas des Virtual Learning Factories (VLF), dont l'objectif est de recréer un environnement industriel immersif favorisant l'apprentissage des métiers, des procédures et des compétences.

Une Virtual Learning Factory est un environnement éducatif dynamique reposant sur des représentations numériques interactives et des simulations destinées à faciliter l'apprentissage expérientiel et le développement de compétences liées à des systèmes et processus industriels, opérationnels, organisationnels ou socio-techniques. Son objectif principal est de permettre aux participants de s'impliquer activement en concevant, analysant, opérant, gérant, prenant des décisions et optimisant ces systèmes simulés dans un cadre contrôlé, adaptable et souvent sans risque. Par cette approche, les VLF visent à développer une compréhension conceptuelle approfondie, des capacités de résolution de problèmes, une pensée critique et la maîtrise d'environnements complexes et interconnectés.

Ce travail s'inscrit dans le cadre du projet VLF4EU, qui vise à développer une plateforme européenne intégrant des Virtual Learning Factories immersives.

Cependant, il n'existe à ce jour aucune plateforme immersive dédiée qui intègre pleinement les VLF dans un contexte de formation. Dans ce cadre, les environnements XR améliorent certes la présence, la manipulation et la collaboration, mais les approches actuelles demeurent limitées à des scénarios individuels ou à des interactions simples. Peu d'études ont réellement exploré la coordination multi-utilisateurs (Wang P. et al., 2025).

Cette thèse vise principalement à combler cette lacune en développant une plateforme immersive centrée sur l'humain, orientée vers…

Compétences scientifiques et techniques : Python, C#, Unity

Compétences relationnelles :

· Autonomie, initiative, curiosité

· Capacité à travailler en équipe et bonnes aptitudes relationnelles

· Rigueur

Maîtrise de l'anglais

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