Recherche & développement
D’abord les outils. Ensuite, le service.
Cloudly Studio est né comme un projet de recherche, pas comme un studio. Chaque compétence que nous proposons aujourd’hui a commencé par une question technique ouverte : pouvions-nous le faire avec précision, de manière reproductible et assez rapidement pour que cela vaille la peine de le proposer ? Cette page consigne ces questions, ce que nous avons construit pour y répondre et où en est chacune.
Pourquoi un studio 3D fait de la R&D
Une recherche au plus près des vrais problèmes de production
Des méthodes avant que le marché ne les adopte
Nos clients bénéficient d’approches déjà éprouvées sur nos propres projets, pas d’expériences menées sur leurs délais.
Aucune boîte noire
Les outils essentiels, de notre visualiseur produit à nos pipelines et contrôles qualité, nous appartiennent. Nous pouvons les expliquer, les adapter et les maintenir.
La précision avant tout
L’IA générative est utile, mais elle n’a jamais le droit de modifier ce qu’un ingénieur a validé. Une grande partie de notre recherche consiste à déterminer où passe cette limite.
Le fil conducteur
Une seule question, posée de six façons
Chaque projet a levé un obstacle entre un objet réel et sa version numérique précise et réutilisable : d’abord les personnes, puis les produits, les scènes et les dessins, et aujourd’hui des environnements entiers.
-
Jumeaux numériques de personnes réelles
La questionL’apparence d’une personne réelle peut-elle être reproduite de façon photoréaliste et assez cohérente pour remplacer une séance photo ?
Ce que nous avons construitDes modèles d’image affinés sur des photographies de référence de personnes réelles, et une procédure de test de la cohérence d’identité selon les poses, l’éclairage et le cadrage.
Ce que cela a rendu possibleLes méthodes de cohérence d’identité sur lesquelles repose notre application de visualisation détaillée de vêtements et d’accessoires. Ces travaux ont débuté avant la constitution de Cloudly Studio et ont été apportés à l’entreprise lors de sa création.
-
Notre propre visualiseur 3D de produits
La questionUn navigateur peut-il afficher un produit fidèle à l’ingénierie, avec une géométrie exacte, des matériaux réels et une lumière photoréaliste, sur l’écran tactile d’un salon comme sur un téléphone, rapidement et sans que l’IA générative ne touche jamais à la géométrie ?
Ce que nous avons construitUn visualiseur basé sur three.js, accompagné d’un moteur de rendu WebGL2 expérimental développé en interne. Il utilise une géométrie et des textures compressées pour un chargement rapide, un éclairage studio basé sur l’image et des hotspots ancrés à des pièces individuelles, positionnés avec notre propre éditeur. L’animation est découpée en chapitres, et la vue passe sans rupture de la 3D en temps réel à une vidéo 4K pré-rendue. Le visualiseur a connu plusieurs générations et plus de 140 révisions consignées.
Ce que cela a rendu possibleNos expériences produits interactives, dont la démo du pavillon robotique.
Séance de revue du visualiseur produit : chaque itération est testée sur les tailles d’écran sur lesquelles elle sera réellement utilisée. -
Des scènes 3D personnalisables grâce à l’IA générative
La questionUn marketeur sans compétences techniques peut-il composer une scène de présentation et obtenir une image de qualité rendu, l’IA générative créant l’environnement, tandis que le produit lui-même reste exactement tel qu’il a été conçu ?
Ce que nous avons construitUn MVP de création de scènes qui sépare la couche produit (géométrie, proportions et matériaux) de la couche environnement, la seule que l’IA est autorisée à générer.
Où en est le projetLe MVP fonctionne. Le problème encore ouvert : garantir la cohérence physique de l’éclairage et des reflets entre le produit protégé et l’environnement généré.
-
De vrais modèles 3D à partir de dessins 2D
La questionDe nombreux produits industriels n’existent que sous forme de dessins techniques 2D. Peut-on transformer ces dessins en modèles 3D dimensionnellement fiables sans devoir reconstruire chacun d’eux à la main ?
Ce que nous avons construitUn prototype qui repère les différentes vues d’une planche, identifie la face, le dessus et le profil, les aligne selon leurs cotes et reconstruit un modèle solide pour le web. En parallèle, nous avons testé la reconstruction à partir de photographies.
Où en est le projetLes résultats sont prometteurs sur des géométries simples. Les formes complexes à intersections multiples constituent le problème ouvert sur lequel nous travaillons actuellement.
-
Visualisation détaillée de vêtements et d’accessoires
La questionL’IA générative peut-elle montrer un vêtement ou un accessoire précis tel qu’il est réellement, avec sa couleur, sa matière et ses détails exacts, plutôt qu’un simple sosie plausible ?
Ce que nous avons construitUne application opérationnelle qui combine plusieurs moteurs de génération d’images avec un contrôle qualité automatique. Chaque résultat est évalué par rapport aux références produit d’origine, et tout ce qui passe sous le seuil est régénéré avec des corrections ciblées. L’application planifie aussi le nombre minimal de prises de vue nécessaires pour chaque produit et enregistre quelles données d’entrée ont produit chaque image.
Ce que cela a rendu possibleUn principe que nous appliquons désormais partout : un résultat produit par l’IA n’est accepté qu’après avoir été vérifié par rapport à la source de référence.
-
Capture d’environnements par Gaussian splatting
La questionUn site réel, qu’il s’agisse d’un hall de production, d’une ligne, d’un showroom ou d’un stand de salon, peut-il être capturé en 3D photoréaliste et navigable assez rapidement pour être viable commercialement, et combiné aux modèles produits précis issus de la CAO que nous réalisons déjà ?
Où en est le projetNous testons le matériel de capture, les méthodes de traitement et la diffusion sur le web. C’est sur ce projet que nous recherchons des partenaires pilotes industriels (voir ci-dessous).
Notre méthode de recherche
Une recherche entièrement documentée
Chaque projet commence par une question écrite et par les incertitudes que nous devons lever. Le travail avance par itérations courtes, et chaque expérience est consignée, y compris celles qui échouent, car ce sont elles qui révèlent les vraies limites.
La recherche reste séparée de la production client. Une méthode n’intègre notre pipeline standard qu’une fois validée : nos clients reçoivent le résultat, pas l’expérience.
Résultat : les nouvelles compétences parviennent à nos clients déjà testées, documentées et maîtrisées en interne.
Pilote Gaussian splat
Montrez votre site, pas seulement votre produit
Nous sélectionnons deux ou trois entreprises industrielles pour participer à un pilote Gaussian splat précoce. Une ligne de production, un hall, un showroom ou un stand de salon, capturé sous forme d’espace 3D photoréaliste et navigable qui s’ouvre directement dans un navigateur.
Candidater au piloteIdéal pour
- les fabricants qui vendent leur savoir-faire, pas seulement leurs produits
- les sites difficiles ou coûteux à visiter pour les clients
- les équipes qui préparent un salon professionnel
Les partenaires pilotes bénéficient
- d’un accès anticipé à la méthode
- d’une implication directe dans son développement
- de conditions pilotes
Lectures complémentaires
Guides pratiques de l'équipe sur les spécifications, les systèmes et les flux de travail.
Évaluation des Fichiers CAO le Jour J - Livraison de Rendu 3D Prévisible
Comment nous trions les fichiers CAO, dessins techniques et fichiers STEP avant le rendu 3D - pour détecter les lacunes géométriques dès le départ et garantir chaque livraison dans les délais.
Lire l'article
Stopper le Ping-Pong de Révision - Workflow d’Approbation de Rendu 3D Efficace
Réduire les cycles de révision de rendu 3D à un solo batch structuré. Comment gérer les retours sur fichiers CAO et dessins techniques sans corrections sans fin.
Lire l'article
Rendu Seul vs Posséder le Modèle 3D - ROI sur Fichiers CAO et Assets 3D
Quand posséder le modèle 3D issu de vos fichiers CAO devient-il un levier business réel ? La comparaison pour les équipes gérant de grands catalogues de SKUs.
Lire l'article