Le projet en quelques mots
Le projet Aspectus a débuté fin 2016 afin de répondre à des besoins récurrents émanant de nos programmes de recherche. Il s’agit de faire face à l’importance croissante accordée aux données 3D pour les projets archéologiques et patrimoniaux. Elles sont devenues incontournables mais aussi, paradoxalement, de plus en plus rebutantes à étudier pour les non spécialistes. Notre objectif est de pouvoir partager ces données à tous les acteurs scientifiques, qui doivent être en capacité de les manipuler, de les analyser et de les commenter sans que cela exige une connaissance technique avancée.
Aspectus est un outil en ligne fondé sur des technologies open-source et qui rend accessible des données 3D complexes à l’aide d’un navigateur web. Ces données sont structurées autour d’une interface communautaire qui promeut le partage, la collaboration et l’expertise à distance. Nous avons initié le projet grâce au support financier et logistique de la MSHE Ledoux (CPER). La réalisation d’un « Proof of Concept » nous a permis d’identifier les points d’amélioration prioritaires de l’outil et d’éprouver sa robustesse. Suite au vif intérêt suscité lors de sa présentation au salon Innovative SHS 2017, il semble désormais opportun de développer Aspectus avec des moyens adaptés et d’aboutir à un outil pleinement fonctionnel.
Notre proposition vise donc à faire évoluer l’outil dans le cadre du projet Bibracte Numérique et dans la perspective d’opérer, à terme, un transfert en direction de nos partenaires (VU Amsterdam et University of Glasgow) et des chercheurs en sciences humaines. Nous avons défini trois axes de développement principaux : finaliser l’interface collaborative ; améliorer les performances d’affichage ; intégrer un système de requêtes entre les scènes 3D et une base de données spatiales. Ces objectifs ne seront atteints que si le porteur du projet peut se consacrer à l’enrichissement de l’outil avec le soutien d’un développeur au sein d’une structure de recherche adaptée.
A. Etat de l’art
Les données 3D sont depuis longtemps exploitées par les acteurs du patrimoine et de l’archéologie. Cette tendance s’est fortement accélérée ces dernières années[1] car les systèmes d’acquisition sont devenus beaucoup plus abordables, tant d’un point de vue financier que technique. En effet, on constate que l’utilisation de la photogrammétrie s’est généralisée et s’est vue renforcée grâce à l’essor de l’usage de drones civils[2]. Dans le même temps, les campagnes d’acquisition Lidar se sont multipliées et il est devenu aisé d’accéder à du matériel spécialisé (scanners laser terrestres ou scanners à lumière structurée). Chaque technologie a ses avantages (précision, vitesse d’acquisition, résolution, etc.) et, dans ce contexte, l’utilisation combinée de plusieurs équipements devient la norme. On produit alors des données 3D complexes, multimodales et multiscalaires[3].
Si ce type d’information est devenu un support de recherche incontournable, le volume et la complexité des données 3D produites n’a de cesse d’augmenter, au point de former un paradoxe : ces données restent souvent inexploitées ou sous-exploitées car leur manipulation est devenue excessivement difficile et contraignante. Nous sommes confrontés à la démultiplication de jeux de données toujours plus volumineux, qui requièrent l’utilisation de logiciels spécialisés rarement intuitifs pour les non spécialistes. Cette situation problématique transparaît clairement dans le récent « White Paper »[4] publié par l’infrastructure de recherche Parthenos, en partenariat avec le consortium 3D-SHS d’HumaNum. Elle est aussi ressentie sur le terrain au travers des projets nationaux et internationaux pour lesquels sont mobilisés les outils des plates-formes Spatio, notamment la plate-forme GéoBFC à la MSHE Ledoux.
Il apparait donc urgent de réduire le fossé qui sépare les techniciens des chercheurs en sciences humaines, pour que ces derniers soient capables de s’approprier ce nouveau flux d’information comme un support de recherche à part entière. Cette initiative implique de faciliter l’accès à des systèmes de visualisation pour des données 3D complexes et de les enrichir avec des outils de mesure, d’analyse et d’annotation. En ce qui concerne les supports de visualisation, on tend à prendre du recul vis-à-vis des logiciels spécialisés pour se tourner vers des solutions web plus pratiques et flexibles pour l’utilisateur (support multi-plateforme, pas d’installation requise, mise à jour transparente, etc.). Cette option n’est véritablement viable que depuis la démocratisation de la technologie HTML5 et le développement du WebGL, tous deux formalisés fin 2014. Le déploiement prochain du WebGL2.0 vient confirmer une tendance forte illustrée par les nombreuses solutions de visualisation 3D en ligne commerciales (Sketchfab, Autodesk A360, ShareMy3D, etc.) ou non-commerciales disponibles (Potree, 3DHop, Ariadne, etc.). On constate, d’une part, que ces projets se concentrent pour la plupart sur la visualisation de maillages 3D et, d’autre part, que ces modèles 3D sont « isolés ». En d’autres termes, on se contente d’afficher un ou plusieurs objets d’échelle équivalente qui, dans le meilleur des cas, sont liés à leur contexte ou à des collections par un système de métadonnées.
En ce qui concerne les outils, l’annotation dynamique se révèle être le principal défi technique et méthodologique. Il s’agit de formaliser des systèmes d’annotation interopérables qui permettent au chercheur de s’approprier et d’enrichir les données 3D. De nombreuses initiatives ont vu le jour autour de cette thématique dans les dernières années. Si on met de côté les projets anciens sous forme d’exécutables et/ou qui ne sont plus suivis (3D Semantic Annotation, ShapeAnnotator, Project Arrigo, Hyper3D), les solutions fonctionnelles à jour sont peu nombreuses. 3DHop, réutilisé sur la plate-forme Ariadne, et Sketchfab permettent d’intégrer de simples « highlights » sur les modèles 3D. Le logiciel Agata intègre quant à lui des outils d’annotation plus avancés proches de ceux proposés aussi par le logiciel CHER-Ob. Enfin, le projet Aïoli, qui fait suite au projet Nubes, est sans doute le plus prometteur : l’annotation d’un media doit pouvoir se répercuter spatialement sur les médias connexes qui représentent le même objet. Toutefois, aucun de ces projets n’intègre une véritable dimension communautaire qui s’approcherait du fonctionnement de plates-formes collaboratives en lignes tel Slack, Mattermost ou Microsoft Team.
B. Présentation du projet et objectifs
Le projet Aspectus s’appuie donc sur les conclusions du « White Paper » Parthenos afin de proposer une solution complémentaire aux projets qui viennent d’être présentés. Aspectus prend la forme d’un espace de travail numérique en ligne dont le point d’entrée est une interface communautaire, un espace réellement collaboratif, qui structure l’accès à des données 3D complexes dans une perspective multiscalaire et multimodale. La plus-value apportée par l’expertise complémentaire de spécialistes de différents domaines scientifiques, autour de l’étude d’objets numériques partagés, est au cœur du projet. Parmi les paramètres qui favorisent l’adoption de nouveaux usages numériques, nous avons retenu l’apparence, avec une interface familière inspirée des réseaux sociaux. Le confort d’utilisation est également un facteur clef. L’outil doit se révéler immédiatement commode pour effectuer des tâches courantes et doit permettre de gagner du temps. Pour cette raison, l’interface communautaire regroupe aussi une gamme de services basiques (partage de documents légers, liens externes, commentaires et messages privés, calendrier, etc.) qui complètent les outils spécifiques pensés pour les données 3D. Cette initiative évite à l’utilisateur de se disperser en multipliant l’utilisation de services spécialisés pour ces tâches simples mais incontournables. Il est aussi crucial de proposer un outil dont l’utilisation soit simple et efficace pour mener à bien les interactions avec les données 3D :
– Visualisation et manipulation de données 3D multiscalaires et multimodales ;
– Intégration d’un système d’information qui permet des requêtes spatiales ;
– Intégration d’un système d’annotations dynamiques qui met en relation la plate-forme communautaire et les scènes 3D.
Ce cahier des charges est suffisamment dense pour ne pas ajouter de fonctions plus avancées, prises en charge par ailleurs par d’autres outils, et qui rendraient l’expérience moins agréable au profit d’un nombre réduit d’utilisateurs. Enfin, notre objectif au terme du projet est de proposer un produit pilote pleinement opérationnel et transférable à d’autres plateformes, équipes de recherche et entreprises engagées dans la recherche en sciences humaines, en particulier dans le domaine de l’archéologie et du patrimoine.
C. Méthodologie et originalité du projet
Le projet tire son originalité d’une approche conceptuelle résolument tournée vers la collaboration autour d’un système d’expertise à distance, un aspect qui est assez peu développé dans les autres outils présentés.
L’originalité est aussi technique dans le sens où les initiatives récentes se focalisent sur l’exploitation de maillages 3D en écartant l’intérêt évident de l’utilisation des nuages de points. Ils sont cités moins d’une dizaine de fois dans le « White Paper » Parthenos et sont toujours perçus comme un produit intermédiaire, préalable à la création du maillage 3D. Au contraire, la qualité et la densité des nuages de points produits par les équipements récents permettent de les envisager comme des produits finis avec des avantages indéniables[5]. Ils offrent une représentation conforme de la réalité puisque chaque point est le résultat d’une mesure réelle répercutée dans un espace virtuel dont la qualité est intrinsèquement liée à la qualité de l’acquisition et du traitement. Les nuages de points se prêtent aussi naturellement à une approche multi-résolution fondée sur un système intelligent d’optimisation du rendu (out-of-core) qui permet d’afficher des données contenant des milliards de points avec des conséquences minimes sur les performances[6]. Les maillages 3D présentent d’autres avantages (surfaces, éclairage dynamique, etc.) et sont complémentaires des nuages de points. Nous préconisons donc l’utilisation combinée des deux types de données pour intégrer un flux de données multimodal dans une perspective multiscalaire : les données à large échelle, mais de résolution moyenne, servent de structure pour incorporer des données à plus haute résolution (Hess et al. 2015). On peut l’envisager comme un système de poupées russes où les données s’emboîtent les unes dans les autres, de l’échelle du paysage à celle de l’artefact. De cette manière, l’information 3D n’est pas visualisée de manière isolée mais figure dans un contexte plus large, rendu possible par la multiplication des acquisitions 3D.
D. Faisabilité et résultats attendus
Une approche aussi ambitieuse est aujourd’hui envisageable grâce à l’évolution des technologies web et à l’apparition de librairies javascript open-source spécialisées comme Cesium. Cesium permet d’afficher en ligne des données 3D spatiales hétérogènes, en termes de qualité et de format (nuages de points, mesh, raster, vecteurs), et de les rendre interactives. Cette librairie intègre aussi les optimisations les plus récentes, notamment l’indexation et le tuilage Entwine pour du streaming du nuages de points très denses (serveur Greyhound)[7] qui facilite la visualisation sur des appareils mobiles et/ou peu performants, et l’utilisation du format 3D glTF 2.0 qui gère la quantization et l’approche multi-résolution. Aspectus repose donc sur une base open-source robuste et en développement actif pour mettre en œuvre l’interface de visualisation des données 3D. Il en va de même pour l’interface collaborative qui s’inspire du fonctionnement des réseaux sociaux au travers du projet open-source HumHub. Ce parti pris, amorcé dès la création du premier « Proof of Concept », permet d’accélérer considérablement la réalisation d’Aspectus en compressant le temps de développement dans les 3 ans du projet. Enfin, du point de vue des infrastructures, le projet initié au sein de la MSHE Ledoux pourra continuer de bénéficier de son soutien via un accueil administratif et physique de l’équipe dans ses locaux et via la mise à disposition des équipements et ressources nécessaires, disponibles au niveau de la plate-forme technologique GeoBFC et du réseau Spatio.
Le premier « Proof of Concept » avait été réalisé à partir des données d’un PCR arrivant à terme. Pour cette seconde étape, nous envisageons un déploiement du prototype à large échelle autour du projet Bibracte Numérique qui est soutenu par des financements importants de l’état et de la région (financement d’une thèse, d’un post-doctorat et des couts de fonctionnement et d’équipement). En effet, le Centre archéologique européen va engager dans les mois à venir une réflexion méthodologique d’envergure sur l’acquisition, le traitement et la dissémination des données numériques. S’agissant d’Aspectus, nous avons retenu trois axes de développements principaux : améliorer l’interface collaborative notamment l’ajout d’annotations dynamiques sur les objets 3D ; améliorer les performances d’affichage en optimisant le code et renforçant nos infrastructures réseau ; mettre en relation l’information spatiale avec un système de base de données qui viendrait renforcer l’interactivité avec les scènes 3D. Nous prenons pour modèle une version simplifiée des systèmes BIM utilisés pour la gestion de projets immobiliers ou d’infrastructures. Cet effort est aussi tourné vers l’interopérabilité avec d’autres projets en cours, notamment la mise en place de l’IDS geOrchestra. Le projet aboutira à la production d’un outil pilote évolutif et ouvert, fondé sur des technologies open-source.
E. Bibracte
Bibracte est le principal partenaire impliqué dans le développement du prototype. Le projet Aspectus aura accès à un dense flux de données 3D, existantes ou nouvellement acquises. Le centre assurera aussi un soutien financier sous forme de contrats courts pour des actions ciblées et via une collaboration étroite du personnel mobilisé sur le projet.
[1] Forte, M. (2014). 3D archaeology: new perspectives and challenges—the example of Çatalhöyük. Journal of Eastern Mediterranean Archaeology & Heritage Studies, 2(1), 1-29.
[2] Pamart, A., Guillon, O., Vallet, J. M., & Luca, L. D. (2016). Toward a Multimodal Photogrammetric Acquisition and Processing Methodology for Monitoring Conservation and Restoration Studies.
[3] Hess, M., Petrovic, V., Meyer, D., Rissolo, D., & Kuester, F. (2015, September). Fusion of multimodal three-dimensional data for comprehensive digital documentation of cultural heritage sites. In Digital Heritage, 2015 (Vol. 2, pp. 595-602). IEEE.
[4] Alliez, P., Bergerot, L., Bernard, J. F., Boust, C., Bruseker, G., Carboni, N., … & Gautier, H. (2017). Digital 3D Objects in Art and Humanities: challenges of creation, interoperability and preservation. White paper. Digital 3D Objects in Art and Humanities: challenges of creation, interoperability and preservation, 71. https://hal.inria.fr/hal-01526713/
[5] Vurpillot, D. (2017). Exploring massive point clouds: how to make the most out of available digital material. CAA 2017 in Atlanta.
[6] Scheiblauer, C. (2014). Interactions with Gigantic Point Clouds (Doctoral dissertation).
[7] Martinez-Rubi, O., Verhoeven, S., Van Meersbergen, M., Schûtz, M., Van Oosterom, P., Gonçalves, R., & Tijssen, T. (2015). Taming the beast: Free and open-source massive point cloud web visualization.