Unity

Introduction

À l'époque de la réalité augmentée (RA), la réalité virtuelle (RV) et la réalité mixte (MR), où toutes sortes de dispositifs utilisent la 3D interactive (des simulateurs de vol aux tableaux de bord des voitures, en passant par les publicités), les entreprises de conception se concentrent sur des expériences immersives 3D en temps réel pour mettre en valeur leur marque et établir un lien avec leurs clients.

Heureusement pour eux, elles ont déjà fait un grand pas dans cette direction, sans même le planifier. La plupart de ces entreprises disposent d'une vraie mine d'or de modèles 3D, sous forme de données CAO (conception assistée par ordinateur). Il semble que la seule chose qu'elles aient à faire est de transférer leurs modèles CAO sur une plateforme de 3D en temps réel. Cependant, les données CAO brutes doivent être optimisées pour la 3DTR et adopter un format plus léger pour des dispositifs tels que les smartphones, les tablettes, les ordinateurs portables, les casques RA/RV et autres. Cela permet donc d'obtenir un déploiement plus rapide, de meilleures performances lors de l'exécution et des modèles haute fidélité lors des expériences 3D de prochaine génération.

Le livre blanc vous explique les principes de bases de l'optimisation des données CAO pour les applications en 3DTR. Vous découvrirez le rôle des concepteurs CAO dans la préparation des données, l'importance de l'optimisation, les bonnes pratiques pour la garantie d'une performance fluide selon votre cas d'usage et les informations que les entreprises de conception doivent connaître pour débuter avec la 3DTR.

Rôle des concepteurs CAO

Qu'il s'agisse de modéliser des supports dans SOLIDWORKS, des gratte-ciels dans Revit ou tout autre création, les concepteurs CAO peuvent se réjouir : les processus de conception n'ont pas besoin d'être complètement modifiés pour veiller à ce que leurs modèles soient prêts pour la 3D en temps réel. Le plus dur vient après, pendant le processus d'optimisation. Cependant, les concepteurs peuvent prendre certaines mesures pour éviter que l'optimisation ne soit trop pénible.

Par exemple, les conventions de dénomination sont utiles. Il est toujours bon d'appliquer des procédures de dénominations cohérentes en général, mais ça l'est d'autant plus quand vous avez pour objectif de transformer vos modèles CAO en 3DTR. Selon Franck Elisabeth, infographiste technique senior chez Unity, c'est un problème courant qui a une solution plutôt simple. Il indique que tous les utilisateurs de la CAO au sein d'une entreprise devraient utiliser les mêmes conventions de dénomination pour toutes leurs données. Certains concepteurs considèrent cet aspect comme secondaire, alors que c'est une mesure essentielle à mettre en place.

« Si ces contraintes sont respectées, tout le monde sera gagnant », dit-il.

La capacité à automatiser l'optimisation des données doit être encouragée pour un résultat optimal. Prendre un modèle CAO pour le transférer dans un moteur 3D en temps réel une première fois est une chose. Le fait d'effectuer cette opération de multiples fois pour différentes pièces, avec différents niveau d'efficacité, en est une autre et rend l'automatisation indispensable. Afin de vraiment développer leur utilisation de la 3D en temps réel, les concepteurs doivent se conformer à l'un des éléments essentiels de l'automatisation.

« Les métadonnées sont reines », déclare Brad Scott, responsable technique artistique chez Unity.

Les métadonnées peuvent enrichir une forme géométrique abstraite, grâce à des détails concrets du monde réel, tels que sa raison d'être, le matériau dont elle est composée, la façon de la créer, l'endroit où la trouver, etc. Plus il y aura de métadonnées sur vos modèles de CAO, plus il vous sera facile de programmer des automatisations d'optimisation de données pour la 3D en temps réel.

C'est généralement la première conversation et la plus longue que Brad a avec des partenaires souhaitant développer l'utilisation de la 3D en temps réel. Si peu de métadonnées figurent dans un catalogue de modèles en 3D, vous ne pourrez pas déterminer les règles afin de traiter les différents types de pièces. Par exemple, si vous souhaitez transférer une grosse machine dans un moteur de 3D en temps réel, il vaudrait mieux l'optimiser en supprimant tous les petits éléments de fixation. Un règle simple pour automatiser le processus consisterait à trouver toutes les pièces comportant le mot « vis » dans les métadonnées et à ne pas les prendre en compte. Sans ces données, toutes ces pièces devraient être retirées manuellement ou par le biais de solutions de rechange manquant de précision et d'efficacité. Vous voyez donc à quel point ce processus peut être fastidieux et comment il peut empêcher une entreprise de découvrir tout le potentiel de la 3D en temps réel.

« S'il manque des informations sur une pièce en particulier, elle doit cependant obéir à une règle et ne pourra pas être traitée différemment ou bien il faudra trouver une autre façon de désigner les données », remarque Brad.

Il faut savoir que même si de nombreux systèmes CAO sont dotés de méthodes intégrées de gestion des métadonnées, certaines entreprises utilisent des outils externes tels que des bases de données, des plateformes PLM (Product Lifecycle Management) ou des fichiers Excel pour cette même gestion. Cela ne pose pas de problème, tant que les informations sont reliées à la géométrie 3D. Brad surnomme tous ces procédés « l'enrichissement des modèles CAO ». Mais bien sûr, vous pouvez toujours inventer vos propres moyens d'automatisation.

Pour les entreprises disposant de peu de métadonnées, les choix d'automatisation peuvent être limités, mais cela ne veut pas dire que les portes du monde de la 3D en temps réel leur sont totalement fermées. Elles peuvent toujours l'explorer manuellement assez simplement et il n'est jamais trop tard pour commencer à s'organiser en vue d'une utilisation ultérieure, en enrichissant de nouveaux modèles de CAO, à l'aide des métadonnées adéquates.

Processus d'optimisation

Pourquoi est-il essentiel d'optimiser vos données pour la 3D en temps réel ?

Les concepteurs créent un modèle CAO pour atteindre leur objectif. La CAO est un document numérique sur la façon de fabriquer une pièce. Ce qui est nécessaires dans ce contexte diffère souvent de ce qui est nécessaire dans les applications 3D en temps réel.

Prenons l'exemple d'un modèle de voiture en CAO. Un constructeur automobile aura besoin de connaître la taille et l'emplacement de chaque écrou et boulon de l'ensemble et donc, le niveau de détail exigé pour le modèle doit être extrêmement poussé. Mais si cette même voiture était destinée à un jeu vidéo, le fait de détailler précisément chaque petite pièce serait totalement inutile pour le joueur et un enfer pour sa carte graphique. Là encore, une autre application de 3D en temps réel, telle qu'un jumeau numérique, peut exiger un niveau supérieur de précision pour le modèle. Les conditions requises dépendront également de l'appareil ciblé, qu'il s'agisse d'un smartphone, d'un casque RA/RV, d'un ordinateur portable ou d'un poste de travail. Chaque appareil nécessite des ressources informatiques différentes.

L'optimisation des données est indispensable pour s'assurer que votre modèle CAO est adapté à votre application de 3D en temps réel. Des processus d'optimisation efficaces peuvent être utilisés pour de nombreuses tâches et par plusieurs équipes dans une même entreprise, à partir d'une seul source CAO. Il y a six bonnes raisons à l'optimisation des données selon Brad.

Performance : L'optimisation des données est nécessaire pour proposer une expérience immersive et fluide. Surtout avec des applications à fréquence d'images élevée telle que la RV, où les saccades sont non seulement très énervantes, mais également vertigineuses.
Réactivité : Les applications de 3D en temps réel nécessitent des temps de réponse très courts aux actions de l'utilisateur ou aux changements d'environnement, ce qui signifie que les ressources 3D doivent être aussi légères que possible.
Efficacité de la mémoire : Les modèles optimisés sont moins gourmands en mémoire, ce qui est véritablement indispensable pour des raisons de compatibilité entre différents appareils.
Bande passante et stockage : L'optimisation réduit la taille des ressources 3D, des textures et des données d'animation, ce qui réduit la quantité utilisée de bande passante et de stockage.
Compatibilité multiplateforme : L'optimisation des données permet de garantir la similarité d'une expérience sur différents appareils.
Évolutivité : L'utilisation de données CAO optimisées dans les applications de 3D en temps réel permet d'obtenir des scènes plus grandes et détaillées, avec un nombre de polygones plus élevé et des textures haute résolution, tout en conservant une performance en temps réel.

Outils d'optimisation des données CAO pour la 3D en temps réel

Tout comme il existe de nombreux types de plateformes de 3D en temps réel, il existe un grand nombre d'outils d'optimisation des données CAO pour ces dernières. Ce livre blanc va s'intéresser en particulier à la suite d'outils de préparation des données Pixyz (prononcez « pixise »). Même si Pixyz appartient à Unity et est donc développée par l'une des plateformes de 3D en temps réel les plus populaires, cette suite peut être utilisée pour optimiser des données CAO à partir de n'importe quel outil de conception, pour n'importe quelle plateforme de 3D en temps réel.

Pixyz peut importer une grande variété de formats de fichier CAO, dont CATIA, NX, SOLIDWORKS, Creo, STEP, IGES, FBX, OBJ, JT, USD, glTF et tant d'autres. Elle peut ainsi exporter les données de maillage optimisées dans différents formats, tels que FBX, OBJ, glTF, glb, USD, etc.

Il existe trois outils Pixyz pour l'optimisation des données CAO : Pixyz Studio, un outil indépendant pour la préparation et l'optimisation des données, Pixyz Plugin pour Unity qui est un importateur de données CAO et 3D entièrement intégré pour le moteur Unity et Pixyz Scenario Processor, un logiciel d'automatisation pour optimiser les données à grande échelle. Sauf indication contraire, les exemples et informations de ce livre blanc concernent Pixyz Studio.

Bonnes pratiques d'optimisation des données

En principe, le processus d'optimisation des données CAO pour la 3D en temps réel est assez simple. Il vous suffit d'adapter suffisamment le modèle 3D original afin de garantir une bonne performance dans l'application ciblée, sans que la qualité ne soit détériorée. Vous n'avez pas besoin d'intégrer chaque rainure de votre pneu. Si vous vous retrouvez avec une roue carrée, c'est que vous avez fait un peu trop de zèle.

Il existe plusieurs techniques afin de trouver le juste équilibre et la première d'entre elle est une tessellation correcte, soit la conversion des données CAO B-rep (représentation par les bords) en maillage polygonal.

« Il est beaucoup plus facile d'obtenir le juste équilibre entre performance et qualité au cours de l'étape de tessellation de la CAO vers les polygones », déclare Brad. « La décimation peut être utilisée ultérieurement pour réduire davantage le nombre de polygones, mais la tessellation à un réglage inférieur donnera de meilleurs résultats qu'une décimation sur un modèle high poly.

Pixyz est dotée d'une fonction de tessellation qui permet d'ajuster plusieurs paramètres de maillage ou de faire un choix parmi des préréglages par défaut : précision, densité et qualité de maillage basse, moyenne, haute et supérieure. La différence visuelle entre tous ces réglages peut ne pas être très évidente, mais plus le nombre de polygones est élevé, plus lourds sont les calculs. Il existe également une fonction de tessellation relative qui prend en compte la taille globale du modèle CAO afin d'ajuster les valeurs préréglées. En règle générale, vous devez choisir les réglages les plus bas afin d'obtenir une qualité acceptable.

La fonction de tessellation vous propose également l'option de générer une carte UV pour un modèle. Il s'agit d'une carte en 2D de la surface du modèle, qui renferme des informations de texture. Si vous n'avez pas besoin d'un éclairage ultra réaliste ou en temps réel dans votre application cible, Brad vous suggère de générer une lightmap UV à ce moment-là. Cette étape se nomme éclairage précalculé et permet de réaliser les calculs en avance, afin de préserver vos ressources pendant l'exécution.

Une autre technique pour dynamiser les performances de la 3D en temps réel est d'obtenir des données simplifiées en les fusionnant. Par exemple, l'assemblage CAO d'un avion comprend beaucoup de petites pièces. Le fait de garder une trace de toutes ces pièces séparément alourdira votre application 3D. Le fait de les fusionner va alléger considérablement cette charge.

« Il est plus facile d'effectuer les calculs et d'obtenir un rendu en temps réel pour un modèle conçu avec une transformation unique (changement de position, de rotation, d'échelle), plutôt que pour des millions de pièces mécaniques et électroniques », dit Franck.

De même, beaucoup d'assemblages en CAO sont composés de hiérarchies imbriquées de pièces parent ou enfant, sur de nombreuses couches. Vous devez lisser ces hiérarchies dès que possible. Des hiérarchies imbriquées sur de nombreuses couches donnent lieu à des calculs inutiles dans les applications de 3D en temps réel, tandis que des hiérarchies plus modestes permettent un multithreading plus efficace.

D'autre part, il est parfois plus logique de scinder les modèles. Par exemple, un grand modèle de bâtiment peut être divisé en plusieurs étages. De cette façon, les éléments de ce modèle peuvent être chargés dans des applications en 3DTR dès que nécessaire, afin de garder de la mémoire et d'améliorer les performances.

L'un des avantages principaux d'un logiciel d'optimisation de données tels que Pixyz, est de permettre à ses utilisateurs d'appliquer ces bonnes pratiques à n'importe quel type de données, d'applications et d'appareils.

« Des outils tels que ceux proposés par Pixyz permettent essentiellement d'établir un processus commun, quelque soit le cas d'usage », déclare Brad. « Ainsi, de nombreux problèmes peuvent être résolus de la même façon, à l'aide de la même fonctionnalité. »

Premiers pas avec la 3D en temps réel

Maturité de données

Il existe différents niveaux de difficulté quand il s'agit d'exploiter vos modèles 3D existants pour des applications de 3D en temps réel. Cela dépend de la qualité de vos données (et de vos métadonnées), de vos applications et appareils cible et de votre niveau technique. Même s'il est assez simple d'avoir accès à des outils et de commencer à les essayer ou même de finaliser un projet unique, le fait de développer des processus adaptables est une autre paire de manches.

« Si vous voulez exploiter pleinement vos données CAO et PLM, vous devez vraiment vous atteler à la tâche. Vous pourrez ainsi réaliser des projets incroyablement performants », déclare Axel Jacquet, responsable produits techniques chez Unity, à engineering.com.

Franck approuve ceci en reconnaissant que « mettre à jour des anciens modèles et pipelines peut être un processus compliqué ». Mais comme Axel, il estime que s'impliquer en vaut le coût et que « le fait de passer à un pipeline basé sur les métadonnées offre une plus grande réactivité aux entreprises. »

Pour les débutants de la 3D en temps réel, le résultat est positif : cela ne fait pas de mal d'essayer et s'il y a une réelle volonté d'implication, la récompense sera à la hauteur. Le niveau d'efforts fournis dépend de plusieurs facteurs et le concept le plus important à prendre en compte est ce que Brad appelle la maturité des données. Des données arrivées à maturation sont des données bien organisées et remplies de métadonnées, qui peuvent être utilisées pour l'automatisation de leur optimisation. Des données immatures sont éparpillées entre de nombreux systèmes et en manque de métadonnées. Il s'agit d'une estimation et il est important de comprendre comment votre entreprise est organisée à ce sujet.

« Il y a ici différents degrés d'automatisation », dit Brad. « Si les données sont immatures, nous ne pouvons pas vraiment mettre en place un pipeline d'automatisation complet. Mais nous le pouvons au moins à 50 % et il restera peut-être un peu de travail manuel à effectuer. »

Même si vos données sont toujours immatures pour la mise en place d'une automatisation totale, vous pouvez toujours faire mieux pour de nouveaux modèles en vous assurant que les bonnes métadonnées sont en place. En fait, il n'est jamais trop tard pour appliquer les bonnes pratiques et des processus communs pour les conventions de dénominations et l'utilisation des métadonnées.

« Commencez à nommer les données dès l'étape de conception », renchérit Brad. « Ceci a des répercussions immédiates. Vous ne voudrez peut-être pas octroyer 10 minutes de plus au concepteur pour ajouter des métadonnées. Mais quand vous commencerez à comprendre que ces 10 minutes-ci peuvent économiser des milliers d'heures à la fin, sur des répétitions, c'est à ce moment que vous verrez vraiment l'intérêt de le faire. »

Compréhension de vos applications et plateformes cible

Le format idéal de vos données 3D en temps réel dépend de votre cas d'usage final, c'est à dire de l'application et de l'appareil que vous visez. Une visionneuse de modèle 3D sur un smartphone n'exige pas les mêmes conditions qu'une simulation en usine, lancée sur un poste de travail de pointe. Vous devez comprendre à la fois le type d'équipement et le type de logiciel pour la création d'une expérience 3D en temps réel efficace.

En ce qui concerne l'équipement, Axel indique que pour bien commencer, il faut déjà étudier les caractéristiques de votre appareil cible (par exemple, le casque RV Meta Quest 3). En tâtonnant un peu, vous allez découvrir la meilleure façon d'optimiser vos modèles, en ce qui concerne la taille de maillage, la fusion des pièces et toutes les autres techniques évoquées dans ce livre blanc. Pixyz inclura bientôt des préréglages pour les différents équipements, ce qui rendra l'optimisation pour un appareil cible plus simple.

En ce qui concerne la partie logicielle, il est indispensable de comprendre quelle sera l'utilisation finale de vos modèles. Par exemple, vous ne pouvez pas fusionner toutes les pièces d'une voiture si vous voulez que vos utilisateurs ouvrent les portes ou bien vous ne pouvez pas supprimer le moteur, si vous attendez d'eux qu'ils soulèvent le capot. Votre approche vis-à-vis de l'optimisation de vos modèles CAO doit prendre en compte le rôle qu'ils vont jouer dans l'application en temps réel.

« Vous devez connaître votre objectif et votre scénario ultimes et à partir de ceux-ci, vous pourrez trouver la recette idéal », déclare Axel.

Certaines entreprises apprécient de commencer avec ce qu'Axel appelle un « modèle 150 % » : une version originale des données avec autant de détails que possible. « Il s'agit vraiment du jumeau numérique parfait de leur vrai produit », dit-il. Ce modèle peut être utilisé comme point de départ pour tout autre application 3D en temps réel. Comme il n'y a plus rien à ajouter, il suffit juste de décider ce qui doit être enlevé selon l'application ou l'appareil.

« C'est la solution idéale pour moi, car vous avez besoin de gérer une énorme base de données parfaites et vous pouvez ensuite créer des scénarios d'exportation ou d'optimisation à utiliser dans vos différents canaux », dit Axel.

Évidemment, le choix de ce modèle 150 % dépend des objectifs de l'entreprise, de sa culture et du niveau de maturité de ses données. Il existe de nombreuses approches valables pour l'optimisation des données 3D en temps réel, mais celles qui sont le plus efficaces vont utiliser l'automatisation à un moment ou un autre.

« Pixyz permet aux entreprises d'optimiser leurs données à la demande, en leur offrant ainsi réactivité et flexibilité de développement. Avec la programmation des scripts, vous avez la possibilité d'en automatiser autant que vous le souhaitez pour répondre à vos besoins », explique Franck.

Conclusion

Beaucoup d'entreprises de conception disposent d'un large dépôt de modèles CAO. Ces entreprises sont en première ligne pour amorcer le développement des applications 3D en temps réel à l'aide de leurs ressources. L'optimisation des données CAO pour la 3D en temps réel nécessite un peu d'efforts. Selon le degré de maturité de leur données et de volonté à adapter leurs processus, certaines entreprises peuvent trouver cela plus facile que d'autres. Mais ces efforts valent vraiment la peine. La 3D en temps réel révèle de nouvelles possibilités pour développer des idées de conception, pour étendre l'offre de vos produits, pour impliquer vos employés et vos clients et bien plus encore.

Pour en savoir plus sur l'utilisation de Pixyz dans l'optimisation de vos données, rendez-vous sur unity.com.

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