Le virtuel pour déformer la réalité

Sidney Bovet a introduit une distorsion entre le mouvement réel et celui de l’avatar. ©Alain Herzog/EPFL

Sidney Bovet a introduit une distorsion entre le mouvement réel et celui de l’avatar. ©Alain Herzog/EPFL

Série d'été - projets d'étudiants. Pour son master en informatique, Sidney Bovet a introduit une distorsion entre le mouvement réel et celui de l’avatar. L’amplification du mouvement virtuel pourrait aider les patients touchés dans leur motricité à rester motivés.

C’est un trucage. Mais c’est pour la bonne cause. Après un accident, la réhabilitation de la motricité peut être longue, fastidieuse et décourageante. Alors, pour son projet de master en informatique, Sidney Bovet a imaginé de jouer avec l’amplitude du mouvement exécuté par le patient. Grâce à la réalité virtuelle, son avatar effectue des mouvements plus amples que dans la réalité. De quoi moins se décourager dans la voie pour recouvrer un peu de mobilité perdue. Tout l’enjeu est de conserver le sens du toucher et la cohérence.

A l’EPFL, des chercheurs se sont déjà intéressés à l’analyse du mouvement et à la réhabilitation motrice. L’approche de Sidney Bovet apporte une dimension supplémentaire: il s’est penché sur la façon dont le mouvement est transformé avant d’être visualisé par le patient à travers un casque de réalité virtuelle. Pour cela, il s’est concentré d’une part sur les systèmes de capture et de suivi du mouvement et, d’autre part, sur la propre perception de son corps.

Une différence à peine notable

Supervisé par Ronan Boulic, responsable du Groupe d’interaction immersive, l’étudiant a élaboré une fonction de distorsion qu’il a intégrée au logiciel de suivi du mouvement du patient. Pour faciliter l’expérimentation, la distorsion est linéaire. Ainsi, quand le sujet avance son bras de dix centimètres, l’avatar le déplacera de 20 cm s’il s’agit d’une distorsion positive d’un facteur 2.

Outre cet aspect technique, le chercheur a voulu connaître la perception et l’acceptation de cette distorsion chez les sujets. En effet, si les patients la détectent de façon trop évidente, elle pourrait perdre son intérêt qui est de maintenir la motivation. Les scientifiques ont donc testé, sur des volontaires sains, différents degrés de distorsion et leur ont demandé dans la foulée si le mouvement qu’ils avaient effectué correspondait à celui qu’ils ont vu dans le casque de réalité virtuelle. «Les premières études montrent que si l’amplification reste dans une fourchette de 1,5 à 2 fois le mouvement réel, elle est peu détectée. Au-delà, les gens s’en rendent rapidement compte», explique l’étudiant.

Plus de réalité pour plus de distorsion

Mais davantage que la distorsion, c’est la bonne correspondance du toucher de son propre corps qui compte. «En réalité virtuelle, si la différence corporelle entre le sujet et son corps virtuel (avatar) est trop grande cela peut briser l’identification avec cet avatar. Par exemple, si Obélix met sa main sur son ventre et que son avatar est un humanoïde standard, ce dernier aura la main à plusieurs centimètres du nombril, dans le vide. Or avant d’introduire une distorsion, il est essentiel qu’un contact présent chez le sujet soit aussi présent sur l’avatar. Plus l’auto-contact de l’avatar correspond à celui du sujet, meilleure est la relation au corps virtuel, moins la distorsion est perceptible et plus l’expérience est immersive», avance Sidney Bovet.

Des recherches sont encore nécessaires pour que ce projet de master aux résultats prometteurs se traduise en une application thérapeutique. Mais le cas échéant, elles se feront sans l’enfant d’Avenches. Après avoir hésité à poursuivre sur la voie académique avec un doctorat, Sidney Bovet restera sur le campus de l’EPFL mais pour des applications déjà mûres… chez Logitech.



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Sidney Bovet, projet de master en informatique. ©Alain Herzog/EPFL
Sidney Bovet, projet de master en informatique. ©Alain Herzog/EPFL
Sidney Bovet, projet de master en informatique. ©Alain Herzog/EPFL
Sidney Bovet, projet de master en informatique. ©Alain Herzog/EPFL

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