Prédire la réalité par la simulation

La technologie du jumeau numérique a été utilisée pour la première fois par l'agence spatiale américaine NASA pour simuler les conditions à bord de la mission habitée Apollo 13. Avec l'essor de l'IdO et de l'IA, le développement du jumeau numérique a pris de l'ampleur. L'IdO fournit les données de capteurs nécessaires. Ces données sont à leur tour utilisées pour construire un modèle d'IA qui permet ensuite de simuler le comportement futur dans des conditions variables. 

Le concept est également en plein essor dans le domaine de la géopolitique. Un "jumeau numérique géo" est la plateforme de conception, de validation, d'application et de maintenance du cycle de vie complet de l'environnement bâti. Il permet de modéliser les interventions et les incidents sur le terrain et d'en cartographier les effets et les conséquences en trois dimensions.

Ce n'est pas de la science-fiction : les applications concrètes

Un jumeau numérique permet de simuler différents scénarios et de cartographier des phénomènes périphériques. Les possibilités d'application sont nombreuses. En voici quelques exemples : 

• mobilité : simulation des effets de mesures de mobilité telles que la réduction de la vitesse, la modification des feux de circulation ou l'introduction de rues à sens unique ; 
• aménagement du territoire : cartographie des effets du réaménagement d'un site particulier ou d'un quartier urbain sur la pression exercée par le stationnement ; 
• l'environnement : mesurer l'effet du réaménagement d'un parc sur la qualité de l'air, la pollution sonore et les îlots de chaleur urbains ; 
• assurance : déterminer les dommages potentiels et l'effet sur le portefeuille de l'assureur si, par exemple, un quartier particulier de la ville devait être inondé 
• prévention et atténuation des catastrophes : déterminer l'emplacement optimal d'une activité à haut risque ou élaborer un plan d'évacuation pour différents scénarios catastrophes ; 
• gestion de l'énergie : simuler le fonctionnement d'un réseau, mesurer l'impact de la défaillance ou de l'ajout d'une capacité de production ou modéliser l'offre et la demande dans les communautés énergétiques locales. 

Les données, fondement du monde virtuel

Le fondement d'un jumeau géo-numérique est une carte de base tridimensionnelle de l'environnement qui est continuellement mise à jour. Les données doivent être qualitatives, complètes et à jour pour obtenir un jumeau numérique fiable. Le modèle 3D de base est construit à partir de sources de données ouvertes disponibles. 

Mais ces sources ouvertes ne sont pas parfaites et sont donc complétées par des ensembles de données supplémentaires pour une plus grande exhaustivité, une meilleure qualité et un niveau de détail géométrique plus précis. Les éléments nécessaires à un modèle 3D robuste varient d'une application à l'autre. Parfois, des données relatives à des paramètres spécifiques à l'environnement sont nécessaires. Supposons que vous souhaitiez cartographier le risque d'inondation des égouts. Les données du réseau d'égouts sont alors indispensables. 

De nombreuses possibilités d'intégration 

Pour réaliser des simulations précises, l'actualité de la base de données 3D est essentielle. D'autres systèmes de données peuvent être intégrés pour maintenir le modèle de base à jour. Pendant la phase de conception d'un bâtiment ou d'une infrastructure, par exemple, vous pouvez intégrer le Building Information Model (BIM) dans le jumeau numérique. Cela vous donne une bonne image du futur bâtiment dans son environnement spatial et vous permet de simuler et d'optimiser l'ensemble du processus de construction: de l'approvisionnement en matériaux à la démolition et au recyclage, en passant par la construction, la livraison et l'entretien. 

Les données d'observation de la terre, quant à elles, peuvent être utilisées pour détecter les changements dans le paysage. L'intégration innovante de ces données dans le jumeau numérique permet de réduire le délai entre une mutation effective sur le terrain et sa disponibilité dans le jumeau numérique. 

À l'avenir, même une mise à jour en temps quasi réel du jumeau numérique deviendra possible grâce à des captures d'images de plus en plus fréquentes. L'apprentissage profond, une forme d'IA qui permet aux systèmes de traiter des données non structurées de manière autonome, sera appliqué à ces images. L'intégration des données disponibles dans le système de gestion du domaine public garantit également un modèle 3D fiable et plus complet. 
Les possibilités d'un jumeau géo-numérique sont vastes, c'est une évidence. Elles nous permettent de prendre des décisions plus précises et des mesures de précaution basées sur des modèles de simulation avancés. Toutefois, la fiabilité de ces simulations dépend toujours de la qualité, de l'exhaustivité et de l'actualité des données. 

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