Maverick PERROLLAZ

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Sujet : Apport de l’approche neuronale dans l’exploitation de nuages de points: Amélioration de l’affichage dans les environnements fortement contraints.

Résumé :

Amélioration de l’affichage des nuages de points issus de la capture de la réalité dans des environnements aux ressources limitées. Essentiels pour les jumeaux numériques et les mondes virtuels, ces nuages présentent des défis liés à leur taille, à leurs multiples dimensions et aux attentes élevées en matière de rendu en temps réel. Le transfert des données entre les différents niveaux de stockage constitue une limite majeure, accentuée par la bande passante réduite des réseaux et les contraintes des navigateurs web.

Cette thèse explore l’apport des approches neuronales pour optimiser l’affichage des nuages de points directement depuis un navigateur web, sans installation de logiciel. L’objectif est d’améliorer les performances tout en garantissant une expérience utilisateur fluide et immersive, malgré les contraintes des environnements en ligne. Les  objectifs principaux sont :

• Réduire le temps de transfert des données pour un affichage plus rapide et réactif.
• Optimiser le traitement des nuages de points grâce à l’intelligence artificielle.
• Améliorer la qualité du rendu en temps réel sur des appareils aux capacités matérielles limitées.

Mots-clefs : Nuage de Points nD, Approche neuronale, Intelligence Artificielle Générative et Prédictive, Intelligence Artificielle Explicable, optimisation performances logicielles sous contraintes, Qualité d’Expérience Utilisateur et Métriques.

Directeur : Flavien VERNIER

Co-directeur : Lionel VALLET

Début de la thèse : 01/08/2024

Ecole doctorale : SIE « Sciences, Ingénierie, Environnement »