Jumeaux numériques

Un jumeau numérique est une réplique virtuelle d’un objet ou d’un processus physique, mise à jour en continu à partir de données issues de celui-ci.

Il reproduit les composants, la structure et le fonctionnement de son pendant physique à l’aide de modèles numériques exacts. Il permet ensuite de simuler en temps réel son comportement, de le piloter et de prévoir son évolution tout au long de son cycle de vie.

Moteur de véhicule, ligne de production, chaîne d’approvisionnement, usine, bâtiment, gare, organe ou ville, océan, corps humain… Pratiquement tout peut être ainsi reproduit.

L’essor des jumeaux numériques a été rendu possible par la maturité du cloud computing et de l’edge computing, la démocratisation de l’Internet des Objets (IoT), l’émergence du Big Data et les progrès de l’Intelligence Artificielle (IA) et du machine learning.

En effet, cette technologie s’appuie sur différents types de modèles numériques combinant données historiques et données actualisées issues de capteurs IoT.

Elle exploite l’IA pour traiter les flux de données transmis, et l’apprentissage automatique pour produire des prédictions.

Grâce à la réalité augmentée et d’autres types d’interfaces homme-machine, les utilisateurs peuvent visualiser et interagir avec le double numérique et son jumeau physique.

Bénéficiant d’un réel engouement, les jumeaux numériques sont déjà utilisés dans de nombreux secteurs.

Dans le domaine de l’industrie, par exemple la conception automobile et aérospatiale, ils permettent d’accélérer les phases de développement et de diminuer les coûts en optimisant la production et le suivi.

Dans le secteur de l’énergie, ils facilitent la surveillance des installations et aident à mieux planifier les opérations d’entretien et à anticiper les dysfonctionnements.

En médecine, ils permettent de reproduire des parties du corps humain, comme le cœur ou les poumons, pour prédire l’évolution d’une maladie ou évaluer l’efficacité d’un traitement.

En bref, les jumeaux numériques constituent une technologie d’avenir, qui permet de mieux comprendre les systèmes représentés et d’optimiser leur conception, leur fabrication, leur exploitation et leur maintenance.