Gaussian splatting : la technique 3D née à l’Inria, expliquée aux créatifs

Le gaussian splatting transforme une série de photos, ou une simple vidéo tournée en marchant, en scène 3D où l’on se promène librement, avec un rendu proche de la photo. La méthode qui a lancé la vague est née en France : l’équipe GRAPHDECO de l’Inria, à Sophia Antipolis, l’a présentée à SIGGRAPH 2023 sous le nom de 3D Gaussian Splatting.

Trois ans plus tard, on la croise partout. Applis de scan pour smartphone, logiciels d’effets visuels, visites immobilières, et même l’intérieur d’un réacteur de Fukushima. Pour un créatif, reste à savoir quoi en faire, et avec quel outil.

Voici ce que dit la publication d’origine, ce qui la sépare de la photogrammétrie, les outils grand public, les usages et les limites. Sans enjoliver.

Le gaussian splatting, c’est quoi exactement ?

Oubliez les triangles d’un modèle 3D classique. Ici, la scène est faite de millions de petites taches floues en forme d’ellipsoïdes. Chacune a une position, une forme, une opacité et une couleur qui change selon l’angle de vue. Ensemble, elles se fondent en une image nette : un mur de pierre, une fontaine, un feuillage.

Ces taches s’appellent des gaussiennes, du nom de la fonction mathématique qui décrit leur forme. Dans les scènes testées par l’Inria, il en fallait 1 à 5 millions. Le mot « splatting » (de l’anglais to splat, s’écraser) vient du rendu par points des années 2000 : chaque élément est projeté à l’écran comme une tache.

Précision utile : la méthode ne génère rien. Un générateur 3D IA invente un objet à partir d’un texte. Le gaussian splatting, lui, ajuste ses taches jusqu’à reproduire vos photos, et seulement elles. Ce qui n’a pas été filmé n’existe pas dans la scène. C’est sa force (la fidélité) et sa faiblesse (les trous).

Une méthode née à l’Inria, à Sophia Antipolis

L’article fondateur s’intitule « 3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering ». Il est signé Bernhard Kerbl et Georgios Kopanas, avec Thomas Leimkühler (institut Max-Planck d’informatique) et George Drettakis, qui dirige l’équipe GRAPHDECO de l’Inria et de l’Université Côte d’Azur. Article, code et scènes de test sont sur la page du projet, hébergée par l’Inria.

Publié en juillet 2023 dans ACM Transactions on Graphics, il a été présenté à SIGGRAPH, la grande conférence de l’informatique graphique, où il a reçu le prix du meilleur article. Financement : une bourse européenne ERC baptisée FUNGRAPH.

La suite est allée vite. Plus de 2 500 citations scientifiques dès fin 2024 selon le rapport d’activité 2024 de l’équipe, puis plus de 8 000 en deux ans et demi selon l’Inria et l’institut Max-Planck (mars 2026). En 2025, l’ACM SIGGRAPH a remis à George Drettakis son Computer Graphics Achievement Award, en citant le 3D Gaussian Splatting. Selon l’Inria, c’est la première fois que ce prix revient à un chercheur d’un laboratoire européen.

Pour le jury, la méthode serait devenue un standard de fait de la reconstruction 3D en temps réel. Rare, pour une technique aussi jeune.

Comment fonctionne le 3D Gaussian Splatting

Tout part de vos images. Un logiciel de Structure-from-Motion compare les photos pour retrouver d’où chacune a été prise, et produit au passage un nuage de points épars.

Le 3D Gaussian Splatting transforme ensuite chacun de ces points en gaussienne. Commence alors une boucle : le programme affiche la scène depuis le point de vue d’une photo, compare avec la vraie, corrige. Trente mille fois dans la version complète. Il découpe ou duplique des gaussiennes là où le détail manque, supprime celles qui ne servent à rien.

Le gain se joue à l’affichage. Les NeRF (champs de radiance neuronaux) interrogeaient un réseau de neurones le long de chaque rayon de vue, ce qui coûtait cher. Ici, aucun réseau au rendu : la carte graphique trie les gaussiennes et les dessine en taches superposées, tuile par tuile. L’article annonce ainsi au moins 30 images par seconde en 1080p (la page du projet parle même de plus de 100).

Sur les scènes de test de référence (jeu de données Mip-NeRF360), avec une carte NVIDIA A6000, l’entraînement complet prenait 41 minutes, contre 48 heures pour Mip-NeRF360, la référence de qualité de l’époque. À l’affichage, 134 images par seconde contre 0,06. Et dès 7 000 itérations, soit 5 à 8 minutes selon la scène, le résultat était souvent déjà très bon.

Gaussian splatting ou photogrammétrie : ce qui change pour vous

La photogrammétrie fait la même promesse depuis longtemps : des photos en entrée, de la 3D en sortie. Les deux techniques partagent même la première étape, le calcul des positions de prise de vue. Elles divergent juste après.

La photogrammétrie densifie le nuage de points puis reconstruit une surface : un maillage de triangles, recouvert d’une texture tirée des photos. Ce maillage se mesure, s’imprime en 3D, s’importe dans la plupart des logiciels 3D. En France, l’IGN et l’ENSG développent MicMac, un logiciel libre de photogrammétrie diffusé sous licence CeCILL-B depuis 2007.

Le gaussian splatting ne fabrique aucune surface. Son nuage de gaussiennes rend très bien à l’écran, détails fins compris, mais sa géométrie reste approximative. Les éditeurs vantent ses qualités sur les matières brillantes : Polycam le dit efficace avec les objets réfléchissants, KIRI Engine rappelle que la photogrammétrie classique bute sur le brillant et le transparent. L’Inria est plus prudent : son rapport 2024 note que les reflets restent mal gérés, souvent simulés par des copies dédoublées des objets.

Concrètement ? Si vous devez mesurer, imprimer, animer ou modifier la forme, gardez la photogrammétrie. Si vous voulez montrer un lieu tel qu’il est, avec sa lumière, le splatting a souvent l’avantage. Et rien n’empêche de faire les deux à partir du même tournage.

Les outils pour faire un scan 3D en gaussian splatting

Sur smartphone

Scaniverse, passé chez Niantic Spatial, capture sur iPhone et Android et calcule splats gaussiens et maillages sur le téléphone. Export dans les formats 3D courants ou en SPZ, un format ouvert qui divise la taille des fichiers par dix, selon Niantic. Pour qui suit la course au smartphone IA, voilà du calcul lourd fait sur l’appareil.

Polycam propose un outil web : vous envoyez entre 20 et 200 photos JPG ou PNG, ou une vidéo MP4. Sa documentation prévient : flou de bougé et bokeh créent des « floaters », des taches flottantes parasites. Elle recommande les vidéos de drone en orbite autour du sujet. KIRI Engine, appli gratuite au téléchargement, exporte le scan 3D avec un maillage, réutilisable ailleurs.

Sur ordinateur

Postshot, de l’éditeur Jawset, vise la production. Il demande Windows 10 ou plus récent et une carte NVIDIA à partir d’une GeForce RTX 2060. Tout le calcul reste sur votre machine, comme pour une IA en local. Il avale du RAW, de l’EXR ou du MP4, gère l’ACES et s’intègre à Unreal Engine et à After Effects. Pour un studio d’effets visuels, c’est souvent ce qui décide.

Pour retoucher et diffuser

SuperSplat, gratuit et open source, tourne dans le navigateur : on y inspecte, nettoie, optimise et publie ses splats sans rien installer. Côté formats, le Khronos Group, qui maintient le format 3D glTF, a ratifié l’extension KHR_gaussian_splatting. La technique sort de la phase expérimentale.

Réussir son scan 3D : les règles de capture

Le résultat ne sera jamais meilleur que vos images. Le guide de capture de Postshot résume des règles valables pour tous les outils :

• Scène immobile : tout ce qui bouge (passants, ombres, lumières) crée du flou ou des fantômes.
• Pas de flash monté sur l’appareil : il change l’éclairage à chaque prise. Préférez une lumière continue.
• Tournez autour du sujet en 2 à 5 cercles, à des hauteurs et inclinaisons différentes. Visez vers le haut quand vous êtes bas, vers le bas quand vous êtes haut.
• Déplacez toujours la caméra. Un panoramique sur place empêche le logiciel de trianguler les points.
• Évitez le flou : pose courte, petite ouverture. Montez les ISO si besoin, le bruit gêne moins que le flou.
• Visez 30 à 50 % de recouvrement entre deux images. En vidéo, Postshot ne garde en général que 2 à 3 images par seconde.

Combien d’images ? Une quarantaine peut suffire en studio, des centaines voire des milliers pour un lieu entier. En main, Jawset conseille une focale de 24 mm équivalent plein format. Une vidéo de smartphone fonctionne, mais compression et flou coûtent du détail, et des ombres mouvantes trouent le sol : l’exemple de l’éditeur le montre.

VFX, patrimoine, immobilier : à quoi sert le gaussian splatting

L’Inria vend des licences commerciales de son code : environ 11 en 2024, d’après son rapport d’activité. Les domaines cités ressemblent au programme d’un salon professionnel : commerce en ligne, capture grand public, cinéma et télévision, réalité virtuelle, visualisation immobilière. Le communiqué de mars 2026 ajoute les décors de jeu vidéo, la culture, le tourisme et l’archéologie.

Pour les effets visuels, l’intérêt saute aux yeux. Un décor réel capturé une fois se filme ensuite avec une caméra virtuelle, sous d’autres angles et d’autres focales (c’est la promesse de Postshot), avant de rejoindre le montage vidéo IA. Pour l’immobilier, même logique : une visite photoréaliste plutôt qu’une série de photos. Côté patrimoine, la version hiérarchique présentée par l’Inria à SIGGRAPH 2024 affiche en temps réel des scènes très vastes, capturées avec des dizaines de milliers d’images sur plusieurs kilomètres. De quoi envisager un village ou un site archéologique entier.

L’exemple le plus frappant vient de Fukushima. Le 14 mars 2024, l’exploitant TEPCO a envoyé deux micro-drones de 185 grammes sous la cuve d’un réacteur de la centrale accidentée, une zone jusque-là inaccessible. Leurs vidéos ont été converties par 3D Gaussian Splatting en une scène 3D explorable comme un décor de jeu vidéo, utile pour préparer le démantèlement, détaille le communiqué commun de l’Inria et de l’institut Max-Planck.

Licence : ce que le code de l’Inria permet, et ce qu’il interdit

Le code de référence est en accès libre sur GitHub, mais il n’est pas open source. Sa licence le réserve à la recherche et à l’évaluation, à titre non commercial, et interdit toute autre utilisation sans l’accord préalable de l’Inria et de l’institut Max-Planck, ses copropriétaires. Un studio qui facture ses clients doit donc négocier une licence commerciale avec l’Inria.

Il existe des alternatives sous licence ouverte. gsplat, bibliothèque du projet nerfstudio sous licence Apache 2.0, s’inspire de l’article et se dit plus rapide et plus économe en mémoire. SuperSplat, déjà cité, est sous licence MIT. Les applis commerciales ont leurs propres conditions : lisez-les avant de livrer un projet client. Le débat rappelle celui des modèles ouverts et propriétaires : disponible ne veut pas dire réutilisable.

Les limites du gaussian splatting en 2026

Les auteurs les listent eux-mêmes. Les zones mal photographiées produisent des artefacts. Certaines gaussiennes s’étirent en traînées ou en taches grossières, d’autres apparaissent d’un coup quand on bouge (le « popping »). Et la méthode d’origine ne gère que les scènes statiques : une foule, un drapeau au vent, et c’est raté.

Le matériel, ensuite. Le code de l’Inria réclame une carte graphique dotée de 24 Go de mémoire vidéo pour atteindre la qualité de l’article, et le pic peut dépasser 20 Go sur les grandes scènes. Une scène entraînée pèse plusieurs centaines de mégaoctets. D’où les travaux de compression, à l’Inria comme chez Niantic avec SPZ.

Dernier frein pour les créatifs : pas de vraie surface. Extraire un maillage propre d’une scène en gaussiennes reste difficile, reconnaît l’équipe dans son rapport 2025. La recherche avance vite, pourtant. Sa reconstruction « à la volée », présentée à SIGGRAPH 2025, entraîne la scène juste après la capture, avec un prototype sur téléphone. Un projet de start-up, OnTheFly, a même démarré en octobre 2025 au sein de l’Inria Startup Studio. À suivre.

Foire aux questions

Le gaussian splatting, est-ce de l’intelligence artificielle ?

En partie. La méthode emprunte à la recherche en IA ses techniques d’optimisation : des millions de paramètres ajustés jusqu’à coller aux photos, d’où le mot « entraînement ». Mais aucun réseau de neurones ne tourne à l’affichage, et rien n’est inventé.

Faut-il un ordinateur puissant ?

Pas forcément. Scaniverse calcule sur le téléphone, Polycam en ligne. En local, Postshot demande Windows et une carte NVIDIA à partir de la GeForce RTX 2060. Le code de recherche de l’Inria réclame 24 Go de mémoire vidéo pour la qualité maximale.

Peut-on imprimer en 3D un scan en gaussian splatting ?

Pas directement : une imprimante a besoin d’une surface, et un nuage de gaussiennes n’en a pas. Il faut convertir en maillage (KIRI Engine le propose), avec une surface de qualité inégale. Pour imprimer, la photogrammétrie reste plus sûre.

Peut-on utiliser le code de l’Inria pour un projet commercial ?

Pas sans accord. La licence du dépôt limite l’usage à la recherche et à l’évaluation non commerciales, et l’Inria vend des licences aux entreprises. Autre voie : une bibliothèque ouverte comme gsplat (Apache 2.0).

Sources

• Inria, équipe GRAPHDECO : page du projet 3D Gaussian Splatting.
• Inria, base Basilic : notice de l’article SIGGRAPH 2023.
• Inria : site de l’équipe GRAPHDECO.
• Inria : rapport d’activité 2024 de GRAPHDECO.
• Inria : rapport d’activité 2025 de GRAPHDECO.
• Inria et Institut Max-Planck d’informatique : communiqué commun du 11 mars 2026.
• Inria et Institut Max-Planck d’informatique : licence du code gaussian-splatting.
• Inria : représentation hiérarchique (SIGGRAPH 2024).
• Inria : reconstruction à la volée (SIGGRAPH 2025).
• IGN et ENSG : dépôt officiel du logiciel MicMac.