L’ultime saison de Game of Thrones est sortie à 3h du matin en France ce lundi 15 avril. Cela nous donne l’occasion d’étudier Golaem, une startup spécialisée dans la simulation de foule.

Nommée ainsi en référence au Golem de la mythologie, être artificiel fait d’argile, Golaem permet la création de personnages (humains ou non), parfois même d’objets, animés et chacun unique, pour permettre la création de scènes impressionnantes à l’écran.

Une startup entièrement bretonne

Créée en 2009 par des chercheurs de l’Irisa (Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires), Golaem est une startup bretonne. A la base incubée à Emergys (l’incubateur de Rennes Atalantes), elle est aujourd’hui implantée sur le campus technicolor à Cesson-Sévigné, près de Rennes.

Golaem a été fondée par une dizaine d’associés issus du laboratoire, dont Stéphane Donikian (l’actuel PDG), Alexandre Pillon et Michaël Rouillé. A la base, le domaine des effets spéciaux n’était pas visé. Ils souhaitaient permettre à des entreprises comme la SNCF de fluidifier la descente des passager afin d’optimiser la fréquence de circulation de ses trains. Pour cela, ils avaient besoin d’un simulateur de foule pour anticiper les mouvements qu’elle peut avoir à la descente de ce train.

Mais rapidement, ce logiciel s’est montré utile dans le monde du cinéma, des séries TV, du jeu vidéo et de la pub. Il permet de peupler des scènes 3D par des humains, des chevaux, des oiseaux, des créatures extraordinaires et bien plus encore. Ainsi, Golaem peut remplir des stades, des salles de concert, des armées, des rues.

Le dimanche 7 avril 2019 à Las Vegas, l’équipe de Golaem s’est vu remettre l’Emmy Technology and Engineering Award 2018pour son impact significatif sur l’industrie de la télévision. En effet, Golaem a permis à l’industrie du cinéma de dépenser moins d’argent et de passer moins de temps sur ces effets spéciaux souvent laborieux à faire.

Golaem crowd : un logiciel qui sort du lot

Golaem crowd (le logiciel de Golaem), répond à une demande de budget et de délais réduits par rapport à avant. Les séries et les films sortent de plus en plus vite, et ont un budget disponible de plus en plus faibles. Quelques éléments sont même proposés gratuitement.

Cependant Golaem ne se positionne pas comme une solution lowcost. Le rendu peut être très bon. Ce logiciel répond à la fois à des demandes basiques mais convient aussi à des utilisateurs plus avancés. C’est un outil prêt à l’emploi, un logiciel facile à prendre en main et évolutif. Il ne nécessite aucunement l’intervention d’un spécialiste de la simulation de foules.  Il s’intègre dans les logiciels quotidiens d’édition.

Son utilisation est simple. Après avoir positionné (orientation, nombre, distance …) des personnage, on défini ensuite les comportements que l’on souhaite donner à ces personnages. Ils auront une conscience de l’environnement, ce qui permettra d’éviter les collisions par exemple. On peut leur donner une cible vers laquelle se diriger, puis leur donner une animation individuelle afin qu’ils ne soient plus fixes et qu’ils se comportent tous de façon unique. Cette unicité du comportement est l’un des points forts de Golaem crowd.

A l’aise avec tous les univers, ce logiciel se révèle très utile dans de nombreuses productions.

Des clients internationaux de renoms

Le chiffre d’affaire de Golaem est principalement réalisé à l’étranger. Mais leurs clients restent variés que ce soit concernant leur source ou leur utilisation du logiciel.

Golaem crowd a été utilisé dans plusieurs épisodes de la série Game of Thrones depuis leur première collaboration pour la saison 3. Ce logiciel a notamment été utilisé pour la saison 5 et pour créer une armée de marcheurs blancs entourant la Fraternité dans unépisode de la saison 7.

On a aussi pu voir l’utilisation de ce logiciel dans une pub Orangina de Mikros Image, dans un clip “centuries” de Fall Out Boy, ou bien plus récemment dans la série Love Death + Robot.

Pour le futur, Golaem s’intéresse à l’intelligence artificielle. Il serait par exemple imaginable de créer des simulations de situations afin d’entraîner l’IA à réagir selon la situation qui se présente à elle. Par exemple, le comportement d’une voiture autonome dans une foule.

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