4D Gaussian Splatting : vers une capture dynamique du réel en archéologie ?
Une nouvelle étape semble franchie dans l’évolution des techniques de modélisation 3D avec l’émergence du 4D Gaussian Splatting (4DGS). Après les avancées récentes du Gaussian Splatting en restitution statique, ces approches introduisent désormais une dimension supplémentaire : le temps.
Les expérimentations récentes montrent la possibilité de capturer et de restituer des scènes dynamiques - mouvements humains, interactions, variations temporelles - tout en conservant les qualités visuelles propres aux représentations par gaussiennes : finesse des détails, continuité des surfaces et gestion avancée de la lumière. Le pipeline proposé s’inscrit dans une logique relativement claire : vidéo → extraction d’images → reconstruction 3DGS → conversion en 4DGS. Des outils récents permettent désormais d’automatiser cette chaîne, transformant une simple séquence vidéo en un modèle dynamique exploitable en temps réel.
Parmi ces développements, on note la mise à disposition d’outils open source permettant de convertir des séquences vidéo ou des modèles 3DGS (.ply) en formats 4DGS (.gsd), compatibles avec des moteurs temps réel comme Unreal Engine 5. Ces environnements permettent ensuite une lecture fluide (plus de 100 FPS dans certains cas), ouvrant la voie à des usages interactifs et immersifs.
Pour l’archéologie, les implications sont considérables. Il ne s’agit plus seulement de documenter des objets ou des structures, mais potentiellement de capturer des situations : gestes techniques, pratiques artisanales, performances, interactions spatiales. Autrement dit, de passer d’une archéologie des formes à une archéologie des dynamiques. Cette évolution pose néanmoins plusieurs questions méthodologiques. Comment documenter ces données temporelles ? Quels formats garantir pour leur archivage ? Comment assurer la reproductibilité scientifique de ces captures, souvent dépendantes de pipelines complexes et encore instables ?
Comme pour le Gaussian Splatting statique, ces approches ne remplacent pas les modèles géométriques traditionnels, indispensables pour l’analyse métrique et la restitution architecturale. Elles introduisent en revanche une nouvelle catégorie d’objets : des représentations dynamiques, performantes, mais encore difficiles à standardiser. L’enjeu, pour les années à venir, sera donc moins de choisir entre ces paradigmes que de comprendre comment les articuler. Le 4DGS pourrait ainsi trouver sa place dans des dispositifs de médiation, de simulation ou d’analyse du mouvement, en complément des modèles structurés.
Plus largement, ces développements confirment une tendance de fond : la 3D n’est plus uniquement une question de géométrie, mais devient un espace hybride mêlant capture, simulation, visualisation et interaction en temps réel.