Le métavers: un monde parallèle à découvrir
Dans ce webinaire offert par le professeur Jean-François Lalonde, de la Faculté des sciences et de génie, nous démystifierons ensemble ce qu’est le métavers, ses origines à sa forme actuelle. Nous traiterons notamment des technologies utilisées afin de créer un univers virtuel immersif qui permet de répliquer le monde réel de façon hyperréaliste, ainsi que des promesses et périls.
À propos de la conférence
Le métavers est un monde virtuel, immersif et persistant, qui permet la virtualisation des activités humaines. Cela veut dire qu’il y sera possible de travailler, de jouer, de visiter de nouveaux endroits et de communiquer avec d’autres personnes de façon complètement virtuelle. La progression rapide de ces technologies et les nombreuses annonces médiatiques récentes soulèvent toutefois de nombreuses questions : où en est la technologie actuelle et qu’est-il possible de faire avec ces univers virtuels? La réalité rattrapera-t-elle la fiction et verrons-nous un jour un monde virtuel parallèle à la manière de l’Oasis de «Ready Player One»?
Dans cette conférence, nous démystifierons ensemble ce qu’est le métavers, ses origines à sa forme actuelle. Nous traiterons notamment des technologies utilisées afin de créer un univers virtuel immersif qui permet de répliquer le monde réel de façon hyperréaliste, ainsi que des promesses et périls. Nous nous permettrons également de rêver du futur un peu et de discuter de ses promesses et périls potentiels. Peut-être irons-nous également y faire un tour?
À propos du conférencier
Professeur agrégé, Faculté des sciences et de génie, Université Laval
Jean-François Lalonde, Ph.D., est professeur agrégé dans la Faculté des sciences et de génie à l’Université Laval, dans le Département de génie électrique et de génie informatique. Il est membre de l’Institut intelligence et données (IID), du Centre de recherche en données massives (CRDM), et du Centre de recherche en Robotique, Vision et Intelligence Machine (CeRVIM) à l’Université Laval. Auparavant, il était stagiaire post-doctoral à Disney Research, Pittsburgh.
Il a obtenu son doctorat en robotique de Carnegie Mellon University en 2011. Sa thèse, intitulée « Understanding and Recreating Appearance under Natural Illumination, » lui a valu le CMU School of Computer Science Distinguished Dissertation Award.
Ses intérêts de recherche se trouvent à l’intersection de la vision numérique, l’infographie, et l’apprentissage automatique. En particulier, il s’intéresse à la façon dont les modèles basés sur la physique et les techniques d’apprentissage automatique axées sur les données peuvent être unifiés pour mieux comprendre, modéliser, interpréter et recréer la richesse de notre monde visuel.
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