ABOUT THE SPEAKER
Stephen Lawler - General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more.

Why you should listen

Microsoft's Stephen Lawler offers a tour of Virtual Earth that not only reveals the power and potential of the software itself, but also gives a global glimpse of the new virtual frontier of digital globes, the 3D Web and the metaverse.

Lawler also explores the enormous effort it takes to create the fluid blending and shifting between the multiple views and resolutions of Virtual Earth. From the satellites and airplanes that gather photo data for a top-down view to the ground vehicles and headgear-wearing pedestrians who canvas the ground for an eye-level perspective -- all of it represents a monumental effort of logistics and mechanics.

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Stephen Lawler | Speaker | TED.com
TED2007

Stephen Lawler: Tour Microsoft's Virtual Earth

Stephen Lawler nous fait visiter Microsoft Virtual Earth

Filmed:
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Stephen Lawler, de Microsoft, nous donne une visite éclair de Virtual Earth, zoomant et dézoomant dans ces villes hyper-réalistes, avec une fluidité éblouissante, une prouesse remarquable qui nécessite des quantités stupéfiantes de données.
- General manager of Microsoft's Virtual Earth
Stephen Lawler and the Virtual Earth team have created an addictively interactive 3D world that is poised to reinvent our view of advertising, gaming, weather/traffic reporting, instant messaging and more. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:25
What I want to talk to you about todayaujourd'hui is
0
0
3000
Je voudrais vous parler aujourd'hui
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virtualvirtuel worldsmondes, digitalnumérique globesglobes, the 3-D-D WebWeb, the MetaverseMetaverse.
1
3000
9000
de mondes virtuels, de globes numériques, du Web en 3D, du méta-univers.
00:37
What does this all mean for us?
2
12000
2000
Qu'est-ce que cela signifie pour nous?
00:39
What it meansveux dire is the WebWeb is going to becomedevenir an excitingpassionnant placeendroit again.
3
14000
5000
Que le Web va redevenir un endroit passionnant.
00:44
It's going to becomedevenir supersuper excitingpassionnant as we transformtransformer
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19000
3000
Il va même devenir super intéressant, puisque nous transformons
00:47
to this highlytrès immersiveimmersive and interactiveinteractif worldmonde.
5
22000
4000
dans ce monde hautement immersif et interactif,
00:51
With graphicsgraphique, computingl'informatique powerPuissance, lowfaible latencieslatences,
6
26000
3000
grâce au graphisme, à la puissance de calcul, à une faible latence,
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these typesles types of applicationsapplications and possibilitiespossibilités
7
29000
3000
ces types d'applications et possibilités, qui
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are going to streamcourant richriches dataLes données into your livesvies.
8
32000
5000
nous transmettrons du contenu à valeur ajoutée.
01:02
So the VirtualVirtuel EarthTerre initiativeinitiative, and other typesles types of these initiativesinitiatives,
9
37000
5000
Telle l'initiative "Virtual Earth" ("Terre Virtuelle"), et d'autres types d'initiative de ce genre,
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are all about extendingextension our currentactuel searchchercher metaphormétaphore.
10
42000
6000
qui vont augmenter notre pouvoir de recherche.
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When you think about it, we're so constrainedcontraint by browsingla navigation the WebWeb,
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48000
3000
En y réfléchissant, nous sommes très contraints en parcourant le Web,
01:16
rememberingse souvenir URLsURL, savingéconomie favoritesfavoris.
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51000
3000
il faut se rappeler les adresses, sauver ses favoris.
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As we movebouge toi to searchchercher, we relycompter on the relevancepertinence rankingsclassement,
13
54000
3000
Pour la recherche sur Internet, nous utilisons les classements par importance,
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the WebWeb matchingcorrespondant, the indexindice crawlingrampant.
14
57000
3000
les similarités, le parcours de contenus indexés,
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But we want to use our braincerveau!
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60000
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mais nous voulons utiliser notre cerveau!
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We want to navigatenaviguer, exploreexplorer, discoverdécouvrir informationinformation.
16
62000
3000
Nous voulons naviguer, explorer, découvrir l'information.
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In ordercommande to do that, we have to put you as a userutilisateur back in the driver'sconducteur seatsiège.
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65000
5000
Pour cela, nous devons remettre l'utilisateur en position de contrôle.
01:35
We need cooperationla coopération betweenentre you and the computingl'informatique networkréseau and the computerordinateur.
18
70000
4000
La coopération entre vous et le réseau et l'ordinateur est nécessaire.
01:39
So what better way to put you back in the driver'sconducteur seatsiège
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74000
4000
Quelle meilleure manière de vous rendre le contrôle que de
01:43
than to put you in the realréal worldmonde that you interactinteragir in everychaque day?
20
78000
3000
vous plonger dans le monde réel dans lequel vous intéragissez tous les jours?
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Why not leverageinfluence the learningsapprentissages that you've been learningapprentissage your entiretout life?
21
81000
4000
Pourquoi ne pas utiliser les enseignements que vous avez appris pendant la vie?
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So VirtualVirtuel EarthTerre is about startingdépart off
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85000
3000
Virtual Earth a donc, en quelque sorte, commencé à
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creatingcréer the first digitalnumérique representationreprésentation, comprehensivecomplet, of the entiretout worldmonde.
23
88000
5000
créer la première représentation numérique, compréhensible, du monde.
01:58
What we want to do is mixmélanger in all typesles types of dataLes données.
24
93000
3000
Nous voulons mélanger toutes sortes de données.
02:01
TagBalise it. AttributeAttribut it. MetadataMétadonnées. Get the communitycommunauté to addajouter locallocal depthprofondeur,
25
96000
5000
Étiqueter, définir. Méta-donnée. Laisser les gens ajouter une dimension locale
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globalglobal perspectivela perspective, locallocal knowledgeconnaissance.
26
101000
3000
-- perspective globale, savoir local.
02:09
So when you think about this problemproblème,
27
104000
2000
Quand vous y réfléchissez,
02:11
what an enormousénorme undertakingentreprise. Where do you begincommencer?
28
106000
4000
quelle tâche énorme! Par où commencer?
02:15
Well, we collectcollecte dataLes données from satellitesles satellites, from airplanesavions,
29
110000
4000
Eh bien, nous collectons les données des satellites, des avions,
02:19
from groundsol vehiclesVéhicules, from people.
30
114000
3000
des véhicules terrestres, des gens.
02:22
This processprocessus is an engineeringingénierie problemproblème,
31
117000
5000
Ce processus est un problème d'ingénieurs,
02:27
a mechanicalmécanique problemproblème, a logisticallogistique problemproblème, an operationalopérationnel problemproblème.
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122000
4000
un problème mécanique, un problème logistique, un problème opérationnel.
02:31
Here is an exampleExemple of our aerialAerial cameracaméra.
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126000
2000
Voici un exemple de notre caméra aérienne.
02:33
This is panchromaticpanchromatique. It's actuallyréellement fourquatre colorCouleur conescônes.
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128000
3000
Elle est panchromatique. Elle a quatre cônes de couleur.
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In additionune addition, it's multi-spectralmultispectral.
35
131000
2000
En plus, elle est multi-spectrale.
02:38
We collectcollecte fourquatre gigabitsgigabits perpar secondseconde of dataLes données,
36
133000
4000
Nous récoltons 4 gigabits de données par seconde,
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if you can imagineimaginer that kindgentil of dataLes données streamcourant comingvenir down.
37
137000
2000
si vous arrivez à imaginer ce flux de données.
02:44
That's equivalentéquivalent to a constellationconstellation of 12 satellitesles satellites at highestle plus élevé resres capacitycapacité.
38
139000
6000
C'est l'équivalent d'une constellation de 12 satellites haute définition.
02:50
We flymouche these airplanesavions at 5,000 feetpieds in the airair.
39
145000
4000
Ces avions volent à 1500 mètres d'altitude;
02:54
You can see the cameracaméra on the frontde face. We collectcollecte multipleplusieurs viewpointspoints de vue,
40
149000
3000
vous voyez la caméra à l'avant. Nous récoltons depuis plusieurs points de vue,
02:57
vantageVantage pointspoints, anglesangles, texturestextures. We bringapporter all that dataLes données back in.
41
152000
6000
profondeurs, angles, textures. Nous rassemblons tout cela.
03:03
We sitasseoir here -- you know, think about the groundsol vehiclesVéhicules, the humanHumain scaleéchelle --
42
158000
4000
Nous sommes ici -- en fait, à l'échelle humaine, à hauteur de véhicules --
03:07
what do you see in personla personne? We need to captureCapturer that up closeFermer
43
162000
2000
que voyez-vous réellement? Nous devons capturer cela de près
03:09
to establishétablir that what it's like-typetype-comme experienceexpérience.
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164000
4000
pour obtenir une expérience de réalité forte.
03:13
I betpari manybeaucoup of you have seenvu the Applepomme commercialspublicités,
45
168000
4000
Je parierais que nombre d'entre vous ont vu les pubs Apple,
03:17
kindgentil of pokingpiquer at the PCPC for theirleur brillianceéclat and simplicitysimplicité.
46
172000
6000
titillant les PC devant leur manque de classe et de simplicité.
03:23
So a little unknowninconnu secretsecret is --
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178000
2000
Un secret méconnu est --
03:25
did you see the one with the guy, he's got the WebWeb camcame?
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180000
4000
avez-vous vu celle avec le gars qui a une Webcam?
03:29
The poorpauvre PCPC guy. They're ductconduit tapingruban adhésif his headtête. They're just wrappingd’emballage it on him.
49
184000
4000
Le pauvre type, ils lui scotchent la tête, pour que la caméra tienne sur lui.
03:33
Well, a little unknowninconnu secretsecret is his brotherfrère actuallyréellement workstravaux on the VirtualVirtuel EarthTerre teaméquipe.
50
188000
4000
Eh bien, un secret méconnu est que son frère travaille dans l'équipe Virtual Earth.
03:37
(LaughterRires). So they'veils ont got a little bitbit of a siblingfrère rivalryrivalité thing going on here.
51
192000
5000
(Rires). Il y a donc une sorte de rivalité fraternelle en jeu ici.
03:42
But let me tell you -- it doesn't affectaffecter his day jobemploi.
52
197000
2000
Mais laissez-moi vous dire -- cela n'affecte pas son travail.
03:44
We think a lot of good can come from this technologyLa technologie.
53
199000
3000
Nous pensons que beaucoup de bien peut venir de cette technologie.
03:47
This was after KatrinaKatrina. We were the first commercialcommercial fleetflotte of airplanesavions
54
202000
4000
C'était après Katrina. Nous fûmes la première flotte commerciale d'avions
03:51
to be clearedeffacé into the disastercatastrophe impactimpact zonezone.
55
206000
3000
à avoir le droit de survoler la zone du désastre.
03:54
We flewa volé the arearégion. We imagedimagés it. We sentenvoyé in people. We tooka pris picturesdes photos of interiorsintérieurs,
56
209000
5000
Nous l'avons survolée, numérisée, nous avons envoyé des gens prendre des photos de l'intérieur des maisons,
03:59
disastercatastrophe areaszones. We helpedaidé with the first respondersrépondeurs, the searchchercher and rescueporter secours.
57
214000
4000
des zones de désastre. Nous avons aidé les premiers sauveteurs pour retrouver et secourir les victimes.
04:03
OftenSouvent the first time anyonen'importe qui saw what happenedarrivé to theirleur housemaison was on VirtualVirtuel EarthTerre.
58
218000
5000
Souvent, les gens ont découvert sur Virtual Earth ce qu'il était advenu de leur maison.
04:08
We madefabriqué it all freelylibrement availabledisponible on the WebWeb, just to --
59
223000
2000
Nous l'avons rendu accessible gratuitement sur le Web, pour --
04:10
it was obviouslyévidemment our chancechance of helpingportion out with the causecause.
60
225000
4000
c'est sans aucun doute notre seule possibilité d'aider dans ce cas.
04:14
When we think about how all this comesvient togetherensemble,
61
229000
3000
En y réfléchissant, comment tout cela fonctionne,
04:17
it's all about softwareLogiciel, algorithmsalgorithmes and mathmath.
62
232000
4000
c'est juste du logiciel, des algorithmes et des maths.
04:21
You know, we captureCapturer this imageryimagerie but to buildconstruire the 3-D-D modelsdes modèles
63
236000
3000
Nous capturons ces images, mais pour construire les modèles en 3D,
04:24
we need to do geo-positioninggéo-localisation. We need to do geo-registeringGeo-inscription of the imagesimages.
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239000
5000
nous devons géo-localiser. Nous devons enregistrer les coordonnées de ces images.
04:29
We have to bundlepaquet adjustrégler them. Find tieattacher pointspoints.
65
244000
2000
Nous devons les abouter. Trouver les points de connexion.
04:31
ExtractExtrait geometrygéométrie from the imagesimages.
66
246000
3000
Extraire la géométrie des images.
04:34
This processprocessus is a very calculatedcalculé processprocessus.
67
249000
4000
Ce processus nécessite beaucoup de calculs.
04:38
In factfait, it was always doneterminé manualManuel.
68
253000
1000
En fait, cela avait toujours été fait à la main.
04:39
HollywoodHollywood would spenddépenser millionsdes millions of dollarsdollars to do a smallpetit urbanUrbain corridorcouloir
69
254000
4000
Hollywood dépense des millions de dollars pour recréer un décor de ville
04:43
for a moviefilm because they'dils auraient have to do it manuallymanuellement.
70
258000
3000
pour un film parce qu'ils doivent le faire manuellement.
04:46
They'dIls le feraient driveconduire the streetsdes rues with laserslasers calledappelé LIDARLIDAR.
71
261000
2000
Ils parcourent les rues avec des lasers appelés LIDAR.
04:48
They'dIls le feraient collectedrecueilli informationinformation with photosPhotos. They'dIls le feraient manuallymanuellement buildconstruire eachchaque buildingbâtiment.
72
263000
4000
Ils ont récupéré l'information par des photos; ils construisent manuellement chaque immeuble.
04:52
We do this all throughpar softwareLogiciel, algorithmsalgorithmes and mathmath --
73
267000
2000
Nous faisons cela avec du logiciel, des algorithmes et des maths,
04:54
a highlytrès automatedautomatique pipelinepipeline creatingcréer these citiesvilles.
74
269000
3000
un processus hautement automatisé crée ces décors.
04:57
We tooka pris a decimaldécimal pointpoint off what it costCoût to buildconstruire these citiesvilles,
75
272000
3000
Nous faisons cela pour un dixième du coût des décors,
05:00
and that's how we're going to be ablecapable to scaleéchelle this out and make this realityréalité a dreamrêver.
76
275000
4000
ce qui permettra de redimensionner cela et de rendre cette réalité un rêve.
05:04
We think about the userutilisateur interfaceinterface.
77
279000
2000
Nous réfléchissons à l'interface utilisateur.
05:06
What does it mean to look at it from multipleplusieurs perspectivespoints de vue?
78
281000
3000
Que signifie de regarder depuis plusieurs perspectives?
05:09
An ortho-viewOrtho-vue, a nadir-viewnadir-avis. How do you keep the precisionprécision of the fidelityfidélité of the imageryimagerie
79
284000
5000
Une vue orthodromique. Une vue Nadir. Comment conserver la précision de l'imagerie
05:14
while maintainingmaintenir the fluidityfluidité of the modelmaquette?
80
289000
4000
tout en maintenant la fluidité du modèle?
05:18
I'll wrapemballage up by showingmontrer you the --
81
293000
2000
Pour conclure, je vais vous montrer --
05:20
this is a brand-newtout neuf peekcoup d’oeil I haven'tn'a pas really shownmontré into the lablaboratoire arearégion of VirtualVirtuel EarthTerre.
82
295000
4000
ceci est tout nouveau, je ne l'ai jamais vraiment montré aux équipes de Virtual Earth.
05:24
What we're doing is -- people like this a lot,
83
299000
3000
Nous faisons -- les gens adorent cela --
05:27
this bird'soiseau eyeœil imageryimagerie we work with. It's this highhaute resolutionrésolution dataLes données.
84
302000
3000
voici la vue d'oiseau que nous utilisons. Ce sont des données à haute résolution.
05:30
But what we'venous avons founda trouvé is they like the fluidityfluidité of the 3-D-D modelmaquette.
85
305000
4000
Mais nous avons découvert qu'ils aimaient la fluidité du modèle 3D.
05:34
A childenfant can navigatenaviguer with an XboxXbox controllercontrôleur de or a gameJeu controllercontrôleur de.
86
309000
4000
Un enfant peut utiliser une manette d'Xbox, une manette de jeu.
05:38
So here what we're tryingen essayant to do is we bringapporter the picturephoto and projectprojet it into the 3-D-D modelmaquette spaceespace.
87
313000
5000
Ici, nous essayons d'importer l'image et de la projeter dans l'espace du modèle 3D.
05:43
You can see all typesles types of resolutionrésolution. From here, I can slowlylentement pancasserole the imageimage over.
88
318000
6000
Vous voyez tous les types de résolution. Ici, je peux lentement déplacer l'image.
05:49
I can get the nextprochain imageimage. I can blendBlend and transitiontransition.
89
324000
3000
Aller à la suivante. Faire un fondu, une transition.
05:52
By doing this I don't loseperdre the originaloriginal detaildétail. In factfait, I mightpourrait be recordingenregistrement historyhistoire.
90
327000
5000
En faisant cela, je ne perds pas les détails d'origine. Je peux enregistrer l'historique.
05:57
The freshnessfraîcheur, the capacitycapacité. I can turntour this imageimage.
91
332000
3000
La fraîcheur, la capacité. Tourner cette image.
06:00
I can look at it from multipleplusieurs viewpointspoints de vue and anglesangles.
92
335000
3000
La regarder depuis plusieurs points de vue ou angles.
06:03
What we're tryingen essayant to do is buildconstruire a virtualvirtuel worldmonde.
93
338000
3000
Nous essayons de construire un monde virtuel.
06:06
We hopeespérer that we can make computingl'informatique a userutilisateur modelmaquette you're familiarfamilier with,
94
341000
5000
Nous espérons pouvoir créer un modèle qui vous sera familier,
06:11
and really derivedériver insightsdes idées from you, from all differentdifférent directionsdirections.
95
346000
4000
et pourra vous faire réfléchir, dans toutes les directions.
06:15
I thank you very much for your time.
96
350000
2000
Je vous remercie pour votre présence.
06:17
(ApplauseApplaudissements)
97
352000
1000
(Applaudissements)
Translated by eric vautier
Reviewed by Anna Cristiana Minoli

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