Qu’est-ce que le modèle de maturité des jumeaux numériques ?

En tant qu’outil d’évaluation de la maturité, le modèle permet aux entreprises d’évaluer leur utilisation de la technologie des jumeaux numériques pour représenter, surveiller et optimiser les actifs et les systèmes physiques. Il s’agit également d’une feuille de route structurée pour la mise en œuvre des jumeaux numériques, qui guide les organisations depuis les représentations numériques de base jusqu’aux modèles dynamiques, puis vers des systèmes prédictifs, interconnectés et autonomes.

Les étapes du modèle représentent des niveaux croissants d’intégration des données, de complexité des systèmes et de capacité d’analyse. À mesure que les entreprises progressent à travers différents niveaux de maturité, leurs modèles de jumeau numérique évoluent de visualisations statiques vers des systèmes intelligents capables de simuler des résultats, d’éclairer les décisions stratégiques et d’agir de manière autonome.

De nombreuses entreprises formalisent cette progression en employant des cadres internes ou des références externes décrits dans des livres blancs sur les jumeaux numériques axés sur la durabilité, l’optimisation du cycle de vie des actifs et la résilience opérationnelle. Pour les dirigeants d’entreprise, la maturité des jumeaux numériques peut se traduire par une meilleure résilience opérationnelle, une planification des investissements plus précise et une visibilité accrue sur les performances des actifs.

Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un actif, d’un système ou d’un environnement physique. Il utilise les données provenant de capteurs de l’Internet des objets (IdO) et d’autres sources pour modéliser l’état, les performances et le comportement de l’actif au fil du temps. Les jumeaux numériques permettent la surveillance, la simulation et l’optimisation de leurs homologues physiques.

La recherche universitaire a formalisé davantage les jumeaux numériques en tant que systèmes cyberphysiques qui synchronisent en continu les états physiques et virtuels.

Le modèle de maturité des jumeaux numériques comporte cinq étapes grâce auxquelles les entreprises peuvent auto-évaluer leurs progrès sur la feuille de route des jumeaux numériques. Le modèle de maturité commence par des modèles statiques de bas niveau basés sur des données historiques et retrace les progrès jusqu’à des modèles autonomes de haut niveau alimentés par le machine learning.

Chaque étape s’appuie sur la précédente, avec une fidélité des données, une intégration des systèmes et une capacité de prise de décision accrues.

Plusieurs cadres théoriques et industriels décrivent les étapes progressives de la maturité du jumeau numérique, des modèles de visualisation statiques aux systèmes entièrement autonomes. Comme le souligne Yung Woon Kim, voici les cinq étapes du modèle de maturité des jumeaux numériques :

1. Jumeau numérique identique
2. Jumeau numérique statique
3. Jumeau numérique dynamique
4. Jumeau numérique interactif
5. Jumeau numérique autonome

La première étape du développement d’un jumeau numérique consiste en un rendu unique de l’actif physique. Le créateur du jumeau numérique modélise l’actif à l’aide d’un logiciel de conception assistée par ordinateur (CAO) ou de modélisation des informations du bâtiment (BIM). Il en résulte un modèle 2D ou 3D de l’actif physique, d’apparence visuelle similaire.

Les jumeaux numériques créés de cette manière n’intègrent généralement pas de données de capteurs dans le processus de modélisation et ne disposent pas de fonctions de simulation en temps réel. Au lieu de cela, des jumeaux numériques identiques sont créés comme une représentation plus généralisée des systèmes ou des actifs physiques.

Un jumeau numérique statique est une représentation numérique d’un actif physique basée sur des données historiques, des instantanés ou des mises à jour périodiques. Contrairement aux jumeaux plus avancés, un jumeau numérique statique ne maintient pas de connexion continue en temps réel avec son homologue physique et ne peut donc pas décrire avec précision son état actuel.

Les jumeaux numériques statiques utilisent des workflows de logique de contrôle des processus prédéfinis (des ensembles de règles ou de seuils de base) pour déclencher des alertes et générer des réponses simples en fonction de conditions prédéfinies. Les jumeaux statiques fournissent une vue de référence de la structure ou de l’état d’un actif, mais ne reflètent pas les changements opérationnels en temps réel ni ne génèrent de simulations d’états futurs potentiels à des fins de forecasting.

En revanche, les jumeaux numériques plus avancés peuvent modéliser des comportements complexes et la dynamique des systèmes afin de fournir des informations sur la manière dont un système ou un objet physique évoluera au fil du temps.

Le cas d’utilisation idéal d’un jumeau numérique statique dans la gestion des actifs d’entreprise (EAM) est celui d’un tableau de bord intelligent, mettant en évidence l’état en temps réel d’un système pour une prise de décision humaine plus éclairée. On peut citer comme exemples les systèmes de contrôle de surveillance et d’acquisition de données (SCADA) et les systèmes de capture de données (DCS). Dans de nombreuses entreprises, ces systèmes s’intègrent à un système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO) pour soutenir les workflows de maintenance et la visibilité des actifs.

Un jumeau numérique dynamique est un modèle virtuel d’un système physique qui, contrairement aux jumeaux statiques, inclut les comportements et la dynamique. Ce processus permet aux jumeaux dynamiques de modéliser le fonctionnement d’un système au fil du temps, mettant en évidence la manière dont les composants interagissent et dont le système gère les conditions changeantes. Les jumeaux dynamiques maintiennent une liaison de données synchrone en temps réel avec l’objet physique, alimentant leurs simulations et analyses avec des données opérationnelles. 

Les jumeaux numériques dynamiques permettent de générer des simulations hypothétiques, offrant ainsi aux opérateurs la possibilité d’expérimenter et de tester le système dans différents scénarios. Les parties prenantes peuvent explorer les états de défaillance, les optimisations potentielles et les changements environnementaux sans affecter le système réel. De même, les utilisateurs peuvent analyser les causes et les effets en cas de perturbations.

Les jumeaux dynamiques excellent dans les situations qui exigent une compréhension claire du comportement du système et des relations de causalité pour des prévisions précises. Ces capacités sont particulièrement précieuses pour les décideurs d’entreprise, car elles permettent la planification de scénarios, l’analyse des risques et l’optimisation opérationnelle sans perturber les systèmes en service. 

Les cas d’utilisation incluent l’ingénierie, la santé, la fabrication intelligente et la modélisation de systèmes à l’échelle, où les tests, le diagnostic et le forecasting des performances sont essentiels.

Les jumeaux numériques interactifs relient plusieurs jumeaux numériques au sein d’un système fédéré, ce qui signifie qu’ils fonctionnent de manière indépendante mais peuvent interagir et partager des données. De cette manière, les systèmes de jumeaux interactifs reflètent les interdépendances des systèmes et des opérations du monde réel, comme dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement.

La coordination des interactions entre les jumeaux du système est assurée par un fil numérique : un cadre de communication bidirectionnel couvrant l’ensemble du cycle de vie des systèmes physiques. Cette interface de bus intègre les données dans l’ensemble du système, permettant aux jumeaux de réagir les uns aux autres et de s’influencer mutuellement à mesure qu’ils subissent des changements.

Les jumeaux interactifs offrent aux opérateurs humains une visibilité au niveau du système et une compréhension des indicateurs opérationnels et des performances, et nécessitent une intervention humaine pour passer à l’action. Les parties prenantes exploitent les informations multisystèmes générées par les jumeaux interactifs pour prendre des décisions stratégiques fondées sur les données, afin d’obtenir un impact et une efficacité maximaux.

À l’échelle, les systèmes de jumeaux numériques interactifs offrent une visibilité dans l’ensemble de l’entreprise, facilitant la coordination transversale et la planification stratégique complexe.

Le potentiel des jumeaux numériques est exploité au mieux au niveau le plus élevé du modèle de maturité, où l’automatisation entre en jeu. Les jumeaux autonomes modélisent non seulement les comportements et les changements du système, mais décident et agissent également de manière indépendante en fonction de ces conditions. En revanche, tous les niveaux inférieurs du modèle de maturité des jumeaux numériques nécessitent des opérateurs humains pour agir sur les systèmes physiques. 

Les jumeaux autonomes se synchronisent en temps réel avec les systèmes physiques qu’ils représentent et contrôlent en utilisant les données entrantes pour évaluer les conditions de fonctionnement et décider de maintenir des performances optimales du système. Les jumeaux numériques autonomes s’appuient sur l’orchestration pour gérer des systèmes entiers, comme des flottes de drones ou des infrastructures intelligentes.

Le machine learning et l’intelligence artificielle (IA) permettent aux jumeaux autonomes de prendre des décisions et d’agir à la place des opérateurs humains. L’analyse prédictive, l’optimisation des décisions, la détection des anomalies et l’apprentissage adaptatif sont tous nécessaires pour une véritable autonomie. La capacité à traiter les données, à générer des informations et à agir de manière autonome en boucle fermée est ce qui distingue les jumeaux numériques autonomes des niveaux de maturité inférieurs.

Dans les environnements d’entreprise, les jumeaux autonomes peuvent prendre en charge des opérations auto-optimisées, réduire les interventions manuelles et permettre des réponses plus rapides aux conditions changeantes. Les jumeaux numériques sont également de plus en plus employés pour soutenir les initiatives de durabilité en optimisant la consommation d’énergie, en réduisant le gaspillage et en améliorant l’efficacité des ressources dans l’ensemble des systèmes physiques.

Les développements récents d’IBM Research démontrent l’application des jumeaux numériques autonomes dans des environnements réels. Dans une étude de cas de 2025, les chercheurs d’IBM ont développé un jumeau numérique alimenté par l’IA pour des systèmes industriels complexes, tels que les opérations d’expédition.

Les entreprises de nombreux secteurs peuvent exploiter les modèles de maturité des jumeaux numériques pour orienter leurs stratégies de mise en œuvre dans le cadre d’une transformation numérique en cours et mesurer le retour sur investissement (ROI) à chaque étape du développement.