Les CES Innovation Awards ont ceci d’intéressant : ils mettent souvent en lumière des produits qui sortent du statut de “démo de salon” pour se rapprocher d’usages professionnels crédibles. Dans la catégorie XR & Spatial Computing 2026, un fil rouge ressort nettement : la XR n’est plus seulement visuelle. Elle devient physique (dans le corps et dans l’espace), tactile, et plus facilement collective — trois ingrédients qui parlent directement aux équipes formation.
“Physical learning” : concrètement, ça veut dire quoi ?
Le terme peut sembler flou. Dans la sélection 2026, il renvoie à une idée simple : apprendre par l’action, avec le corps et/ou des objets réels, plutôt que “consommer” un contenu sur écran.
L’exemple le plus parlant est SPORTRACK, distingué en XR & Spatial Computing : un jeu de plateau XR conçu pour se pratiquer en espace ouvert, à plusieurs, avec des missions “full-body” (mouvements, défis coopératifs), sans enfermer l’expérience dans un casque.
Transposé à la formation en entreprise, le “physical learning” devient très concret :
- Ateliers de résolution de problème : une équipe manipule un support physique (plateau, maquette, cartes, pièces) pendant que des repères 3D apparaissent (hypothèses, flux, risques rappelés, paramètres qui changent).
- Exercices de coordination / crise : on rejoue un scénario (incident qualité, panne critique, afflux patient, rupture de stock) avec des objets et des rôles tangibles — et l’XR sert de couche de “mise à jour” (contraintes, nouvelles informations, temps qui passe).
- Apprentissages terrain : on apprend dans un espace réel (atelier, salle technique, salle de soins), avec un guidage spatial plutôt qu’un cours “hors sol”.
En clair : “physical learning” = pédagogie par le geste + collaboration en présence, augmentées par des éléments XR.
Lunettes “optical see-through” : la formation bascule vers le compagnonnage augmenté
Côté matériel, XREAL Project Aura est distingué en XR & Spatial Computing, présenté comme un dispositif optical see-through conçu pour Android XR et “Gemini AI-powered”. Dans le même palmarès, Galaxy XR figure aussi comme produit récompensé en XR & Spatial Computing.
Leur point commun, côté usages L&D : ils collent aux scénarios où la formation est indissociable du réel :
- Guidage pas à pas (check-lists, couples de serrage, points de contrôle).
- Télé-assistance : un expert à distance qui “voit” ce que voit le technicien et peut annoter/guider.
- Shadowing (compagnonnage) : un apprenant suit un tuteur en situation, avec des repères qui sécurisent l’exécution.
On n’est plus dans “faire un module XR”. On est dans rendre l’apprentissage possible pendant l’activité, sans interrompre complètement la production.
“Physical AI” : entraîner des robots en virtuel… et standardiser des gestes humains
Dernier signal, plus inattendu : Haply est aussi distingué en catégorie IA pour HARP (Human Advanced Robotics Platform), un framework associé au contrôleur Inverse 3X, avec une promesse très orientée capture de mouvement et téléopération/entraînement robot.
Pour la formation, l’idée n’est pas de “former des robots”, mais ce que cela sous-entend : le geste devient une donnée. On peut capturer ce qu’est un “bon geste”, le comparer, le rejouer, et s’en servir comme base de correction ou de standardisation — ce qui ouvre des perspectives sur les métiers où la variabilité d’exécution coûte cher (qualité, sécurité, maintenance).
Ce que ce palmarès change dans la façon de concevoir une formation XR
Ce que racontent ces Innovation Awards 2026, c’est moins “un nouveau casque” que de nouveaux formats pédagogiques :
- plus collectifs (ateliers augmentés plutôt qu’expériences solo),
- plus ancrés dans le corps (apprendre en bougeant / en manipulant),
- plus sensibles au geste (haptique, précision),
- plus proches du terrain (optical see-through et compagnonnage).
Autrement dit : la XR devient intéressante non pas quand elle “immerge”, mais quand elle rend les compétences répétables, observables et transférables.
Pour la formation, l’idée n’est pas de “former des robots”, mais ce que cela sous-entend : le geste devient une donnée. On peut capturer ce qu’est un “bon geste”, le comparer, le rejouer, et s’en servir comme base de correction ou de standardisation — ce qui ouvre des perspectives sur les métiers où la variabilité d’exécution coûte cher (qualité, sécurité, maintenance).
3 formats XR concrets à tester en 2026
- Un atelier “physical learning” en présentiel augmenté (45–60 min)
Objectif : entraîner la prise de décision et la coordination (qualité, sécurité, diagnostic, gestion d’incident).
Format : une équipe autour d’un support physique (plateau, cartes, maquette, process imprimé). L’XR ajoute des couches “vivantes” : alertes, données qui évoluent, contraintes temps réel, conséquences des choix.
À la fin : un debrief collectif avec 2–3 enseignements opérationnels et une trace simple (niveau de maîtrise, points de vigilance, décisions clés).
- Un entraînement “geste critique” avec retour tactile (20–30 min + répétitions)
Objectif : standardiser un geste précis (réglage, trajectoire, couple, séquence) et sécuriser l’exécution.
Format : simulation XR + interface haptique (retour de force) pour ressentir résistance, contact, précision. On répète jusqu’au seuil attendu.
À la fin : un score de maîtrise exploitable (erreurs de séquence, temps, précision) + une recommandation de consolidation (micro-répétition à J+7).
- Un compagnonnage augmenté sur le terrain (2 semaines)
Objectif : accélérer l’autonomie sur poste et réduire les erreurs en situation réelle.
Format : lunettes MR/AR ou casque MR léger : check-lists, points de contrôle, guidage pas-à-pas et, si besoin, télé-assistance (un expert “voit” et annote).
À la fin : validation progressive des compétences (paliers) + réduction mesurable des reprises / non-qualités / appels au support.
