Maîtriser l’ingénierie complexe avec le jumeau numérique

Un extrait de « Jumeau numérique et réalité virtuelle pour la modélisation de systèmes complexes », par Pierre-Antoine BEAL, Cyril SEPTSEAULT, Matthieu AUBRY, Lise LORENZATO, Pierre-Armand THOMAS

Les systèmes d’ingénierie contemporains sont qualifiés de complexes en raison de leur structure hétérogène et de leur dynamique non linéaire. Ils rassemblent des phénomènes variés qui interagissent entre eux et créent des comportements émergents impossibles à déduire des seuls composants élémentaires. Comprendre ces systèmes exige d’aller au-delà d’une analyse fragmentée, puisque l’observation isolée des parties ne suffit pas à prédire l’évolution de l’ensemble. Leur modélisation demande ainsi d’identifier des niveaux hiérarchiques, de relier des sous-systèmes et d’intégrer la variabilité de leur fonctionnement tout au long de leur vie.

Dans ce contexte, la simulation numérique joue un rôle décisif. Elle permet de reproduire le comportement d’un système existant ou d’explorer les performances d’un système encore à concevoir. Elle sert à tester des scénarios extrêmes difficilement accessibles dans la réalité, à réduire les coûts d’expérimentation et à anticiper les effets de modifications techniques. Chaque modèle repose toutefois sur un domaine de validité déterminé par les hypothèses retenues, les données disponibles et les phénomènes représentés. Ce cadre doit être compris pour éviter des interprétations erronées des résultats.

La modélisation, elle, ne peut être menée par une seule discipline. Les systèmes peuvent réunir celles de la mécanique, du thermique, de l’automatisation, des matériaux, de l’économie ou relevant de l’organisation. La coconstruction devient indispensable pour fédérer ces connaissances, faire dialoguer les spécialistes et intégrer leurs modèles au sein d’un même ensemble cohérent. Cette démarche collaborative garantit que les phénomènes, même éloignés ou interdépendants, soient pris en compte dans la représentation globale du système.

Un prolongement vivant de la simulation

Le jumeau numérique s’inscrit comme une évolution naturelle de la simulation. Il se présente comme une réplique numérique d’un système physique, dont il suit l’évolution dans le temps grâce à l’intégration des données issues du réel. Contrairement à un modèle statique, il retrace l’historique du système, décrit son état présent et anticipe son comportement futur. Il agrège l’ensemble des connaissances, modèles et informations disponibles et les met à jour au fil du cycle de vie. Il représente ainsi une plate-forme unifiée permettant de comprendre, prédire et optimiser un système complexe.

Les apports du jumeau numérique sont multiples. Il renforce la représentativité du système en intégrant plusieurs échelles, plusieurs disciplines et une grande variété de conditions environnementales. Il facilite la compréhension en rendant explicables les comportements simulés et en permettant d’interroger les mécanismes internes du modèle. Il crée un espace de travail partagé où experts, concepteurs, opérateurs et décideurs peuvent examiner le même système virtuel et confronter leurs analyses. Il contribue aussi à ouvrir les silos organisationnels, en rendant visibles les interactions entre domaines et en permettant de les évaluer collectivement.

Cette interaction entre modèles et données n’a pas vocation à remplacer l’expertise humaine. Elle la complète en offrant une vision élargie, structurée et dynamique du système, de ses contraintes et de ses leviers d’optimisation. Elle permet également d’intégrer des aspects non techniques comme les coûts, les délais ou les stratégies d’exploitation, afin de soutenir des arbitrages éclairés dès les premières phases d’un projet.

Un outil transversal pour décider, planifier, certifier et former

L’un des atouts majeurs du jumeau numérique réside dans la diversité de ses usages. Il accompagne la décision en simulant des scénarios variés, en comparant des solutions ou en évaluant les effets d’une modification structurelle. Il soutient la planification en croisant modèles, contraintes et ressources, permettant de vérifier automatiquement la cohérence d’un enchaînement d’opérations ou d’optimiser un planning. Il participe à la certification en offrant un cadre multidisciplinaire capable de représenter un système dans un grand nombre de conditions tout en automatisant certaines vérifications nécessaires.

Il devient également un outil de communication puissant grâce à la visualisation 3D ou à la réalité virtuelle, qui permettent d’expliquer facilement des systèmes complexes à des interlocuteurs non spécialistes. Il sert encore de support d’apprentissage, en permettant de simuler des situations critiques sans danger pour les opérateurs. Lorsqu’il est alimenté par les données capteurs, il intervient en temps réel dans le suivi du système, la détection des dégradations et l’amélioration de la maintenance prédictive. La comparaison entre les données mesurées et les données simulées permet ainsi de repérer des écarts, des dérives ou des signaux faibles annonciateurs d’un dysfonctionnement.

En définitive, le jumeau numérique est une mémoire vivante du système. Il capitalise toutes les données issues de la conception, de l’exploitation et de la maintenance. Il s’adapte aux évolutions techniques, aux retours d’expérience et aux nouvelles connaissances. Cette continuité enrichit le modèle, améliore sa précision et renforce sa valeur pour les décisions futures.

Les limites à ne pas négliger

Le jumeau numérique présente cependant des limites qui tiennent autant à la nature des modèles qu’aux conditions de leur utilisation. Il ne peut jamais reproduire totalement la réalité, car il s’appuie sur des hypothèses, un domaine de validité et des simplifications qui peuvent conduire à une surconfiance si elles sont mal comprises. Sa fiabilité dépend directement de la qualité des données qui l’alimentent, ce qui expose le système à des dérives lorsque ces données sont incomplètes, bruitées ou imprécises.

Sa conception et sa maintenance exigent par ailleurs un niveau d’expertise élevé, une architecture complexe et un investissement important, ce qui peut freiner son déploiement ou entraîner des choix sous-optimaux. Même s’il doit être explicable, il peut parfois fonctionner comme une boîte noire, surtout lorsque des modèles avancés ou des techniques d’intelligence artificielle sont mobilisés, rendant l’interprétation des résultats délicate sans l’appui d’experts.

La connexion permanente entre système réel et modèle virtuel soulève aussi des enjeux de cybersécurité, car la manipulation des données ou l’accès non autorisé aux modèles peut fragiliser l’ensemble. Enfin, un jumeau numérique mal conçu peut renforcer les cloisonnements internes en raison de formats propriétaires ou d’un manque d’interopérabilité, générer des erreurs dans la détection des signaux faibles, produire une surcharge d’informations et conduire à des décisions hâtives ou mal fondées. Ces risques n’annulent en rien son intérêt, mais rappellent qu’il doit être conçu, gouverné et interprété avec rigueur.