Blog : comment les jumeaux numériques nous aident à mieux comprendre le monde réel

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20 Janvier 2020

« Hindsight is 20/20 » (le recul est 20/20), dit le proverbe anglais. Traduction libre : si on connaissait les conséquences à l'avance, on prendrait de meilleures décisions. Une analyse des risques, même réalisée sur la base de modèles scientifiques, ne suffit souvent pas pour évaluer l'impact global d'une intervention dans l'environnement bâti. Les développements tels que l'Internet des objets (IdO) et l'intelligence artificielle (IA) préparent le terrain pour de nouvelles technologies visant à réaliser des simulations précises. L'une de ces innovations répond au nom de « digital twin ».

Un digital twin, ou jumeau numérique, est une représentation numérique de la réalité physique. En réunissant différentes sources de données, vous pouvez construire une copie virtuelle pour mieux comprendre le monde réel. Ainsi, vous pouvez réaliser des simulations pour tester, par exemple, comment une machine fonctionne dans certaines circonstances ou quelles sont les conséquences d'une intervention dans l'aménagement du territoire sur, par exemple, la mobilité, le nombre de places de parking, la qualité de l'air, etc.   

Simuler la réalité

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 Apollo 13 avec son équipage. Avec l'émergence de l'IdO et de l'IA, le développement du jumeau numérique s’est développé très rapidement. L'IdO fournit les données de capteur nécessaires. Ces données sont à leur tour utilisées pour l'élaboration d'un modèle sur base de l’IA qui permet ensuite de simuler le comportement futur. 

Même dans la géomatique, le concept a gagné en maturité . Un « geo digital twin » (jumeau géonumérique)forme les fondamentaux pour la conception, la validation, l'application et la maintenance du cycle entier de vie de l'environnement bâti. Ainsi, vous pouvez modéliser les interventions et incidents sur le terrain et cartographier les effets et conséquences  en 3D, 4D (en prenant le temps comme dimension complémentaire).

Science-fiction ou réalité ?

Un jumeau numérique permet de simuler différents scénarii, les phénomènes étant également cartographiés. Les possibilités d'application sont multiples. Voici quelques exemples :

  • mobilité : imiter les effets de mesures de mobilité, telles qu'une réduction de la vitesse, des modifications apportées aux feux de signalisation ou l'introduction de rues à sens unique ; 
  • aménagement du territoire : cartographier les conséquences du réaménagement d'un certain site ou quartier de la ville sur le nombre de places de parking ; 
  • environnement : mesurer l'effet du réaménagement d'un parc sur la qualité de l'air, les nuisances sonores et les îlots de chaleur dans les villes ; 
  • assurances : constater les dommages éventuels et l'effet sur le portefeuille de l'assureur si, par exemple, une certaine partie de la ville venait à être inondée ; 
  • prévention des catastrophes et lutte contre celles-ci : déterminer l'implantation optimale d'une activité à risques ou élaborer un plan d'évacuation pour différents scénarios catastrophe ; 
  • production et distribution d'énergie : simuler une opération réseau, mesurer l'impact d'une panne ou le déclenchement de la capacité de production ou modéliser l'offre et la demande dans des communautés d'énergie locales. 

Les données, fondations d'un monde virtuel

Le fondement d'un jumeau géonumérique est une carte de base en trois dimensions  et mise à jour en permanence. Les données doivent être qualitatives, complètes et actuelles pour obtenir un jumeau numérique fiable. Le modèle de base 3D est construit avec des sources de données ouvertes disponibles. Ces sources ouvertes ne sont toutefois pas parfaites et sont complétées avec des jeux de données complémentaires pour davantage de complétude, une qualité accrue et un niveau de détail géométrique plus précis. Les éléments qui sont nécessaires pour un modèle 3D robuste varient par application. Il est  opportun d’utiliser des données spécifiques permettant de réaliser les simulations visées. Si, par exemple, vous voulez cartographier le risque d'inondation d'égouts, des données du réseau d'égouttage sont indispensables. 

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Image: intégration de données du domaine public dans un jumeau numérique

Intégration des données du monde réel

Pour rendre les 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, on peut par exemple intégrer le Building Information Model (BIM) dans le jumeau numérique. Ainsi, on obtient un bon aperçu du bâtiment futur dans son environnement géographique et on peut simuler et optimiser le processus de construction - de la livraison de matériaux à la démolition et au recyclage, en passant par l'approvisionnement et la maintenance. 

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BIM et digital twin

Image: intégration d'un modèle BIM dans un modèle de ville 3D

Par ailleurs, on peut également utiliser des images satellitaires ou aériennes pour détecter des changements dans le paysage. En insérant ces données d'une façon innovante dans le jumeau numérique, le temps est raccourci entre une mutation effective sur le terrain et sa disponibilité dans le jumeau numérique. 

À l'avenir, une mise à jour quasiment en temps réel du jumeau numérique devient même possible grâce à des enregistrements toujours plus fréquents d'images sur lesquels on applique le deep learning, une forme d'IA qui permet à des systèmes de traiter de façon autonome des données non structurées. L'intégration des données qui sont disponibles dans les systèmes de gestion du domaine public, garantit également un modèle 3D fiable et plus complet. 

Les possibilités d'un jumeau géonumérique vont loin, c'est évident. Le jumeau géonumérique nous permet de prendre des décisions plus précises et de prendre des mesures de précaution sur la base de modèles de simulation avancés. Même si la fiabilité de ces simulations dépend toujours de la qualité, de la complétude et de l'actualité des données. 

Steven Smolders

Steven Smolders
Technology Director chez GIM
steven.smolders@gim.be

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