Le concept de « jumeau numérique » peut bénéficier d’avancées en IA et des objets connectés
Le jumeau numérique est une modélisation logicielle dynamique d’un objet physique. Autrement dit, c’est une réplique numérique qui d’un objet ou d’une personne qui peut se traduire par la réalisation d’une simple représentation à un modèle 3D plus sophistiqué qui, en plus d’agréger des données fournies par des capteurs, peut prendre des décisions algorithmiques. Cela permet une représentation par exemple de l’état d’un objet, sa position dans l’espace, au moyen d’information d’emplacement, de température, de séries chronologiques, d’algorithmes, etc.
Il est parfois fait une distinction entre ce qu’il est convenu d’appeler une approche ascendante et une approche descendante :
• Approche ascendante : à partir des données relevées par les capteurs, des modèles de prédiction sont construits grâce à l’IA selon des techniques notamment de machine learning, et de deep learning ;
• Approche descendante : cette approche être assimilée à la seconde génération de jumeaux numériques. Ces derniers intègrent des équations issues de la physique et sont agrémentés de mesures pour prédire des configurations, des comportements, des failles de sécurité, etc.
Les jumeaux numériques s’inscrivent dans le champ de l’Internet des Objets (IdO), Internet of Things (IoT). Pour produire un jumeau numérique, il est nécessaire de disposer d’un outil de modélisation en 3D de l’ensemble à étudier, et du détail de ses composants ; de l’ensemble des caractéristiques techniques des matériaux utilisés et dans le meilleur des cas de données collectées en direct par des capteurs (température, pression, vibrations, etc.).
Contrairement à l’Internet of Things consacré aux applications industrielles qui récoltent les données, le jumeau numérique repositionne les données obtenues dans l’environnement de l’ensemble étudié, et évolue en temps réel dans les mêmes conditions que l’objet physique. Il est également possible que plusieurs jumeaux numériques du même type soient mis en réseau pour obtenir une analyse plus fine.
D’abord développé principalement dans le domaine de l’aéronautique et de la défense en raison des forts coûts et des difficultés d’accès à cette technologie, les applications des jumeaux numériques se sont assez largement étendues à plusieurs secteurs d’activité.
Ils sont notamment utilisés pour faire de la maintenance prédictive de machines ou de réseaux d’infrastructure (anticipation de pannes, maintenance équipement, scénario d’exploitation, etc.).
Cette technologie est par exemple utilisée par SUEZ ENVIRONNEMENT pour détecter des fuites sur son réseau d’eau.
La visualisation progressive de la construction d’un objet sur son modèle numérique offre l’intérêt de comparer en temps réel ce développement avec la cible finale, pour s’assurer de son bon déroulement et faire les bons choix en matière d’ergonomie, de matière, de design. Par exemple, l’entreprise Safran Aircraft Engines équipe ses moteurs de nouveaux capteurs qui permettent tout d’abord d’optimiser ses moteurs en les testant virtuellement, mais également de vérifier à distance leur performance grâce aux relevés continus des performances du moteur (la température, vitesse de rotation, les conditions météorologiques dans lesquelles évolue le moteur, etc.).
Le concept de jumeau numérique est en phase de s’étendre à la modélisation d’une ville entière. C’est notamment l’idée du projet porté par la ville et la métropole de Rennes, ainsi que Dassault Systèmes qui cherchent à combiner modélisation 3D (bâtiments, voiries…) de la ville en enrichissant le modèle par un ensemble de données variées (énergie, démographie, végétation, …), pour in fine disposer d’une capacité de tester un certain nombre de scénarios de développement de la ville (impact de construction d’un nouveau bâtiment, gestion de la voirie, etc.).