Le jumeau numérique, bien plus qu’un double virtuel
Le jumeau numérique, aussi appelé digital twin est la copie virtuelle d’un objet physique complexe.
Simple, n’est-ce pas ?
Cette définition du jumeau numérique date de 2002 (Dr. Michael Grieves).
Si elle reflète toujours l’essence du jumeau numérique, il faut aujourd’hui la compléter. Le digital twin n’est pas un concept nouveau, mais il a subi ces dernières années de nombreux développements, notamment depuis l’apparition de l’Internet des Objets (IoT).
Un jumeau numérique est donc la combinaison de deux concepts fondamentaux :
- une réplique 3D réaliste ;
- des informations en temps réel, collectées grâce à des capteurs placés sur l’objet physique.
Rendre les objets intelligents
Le jumeau numérique n’est pas une simple représentation. Ce modèle 3D, plus ou moins sophistiqué, fonctionne via une collecte de données, principalement issues des capteurs IoT qui fournissent des informations sur l’objet.
2019 : les jumeaux numériques relient leurs doubles physiques au monde digital. Ils apprennent l’un de l’autre.
S’ajoute à cela une donnée essentielle : le machine learning en temps réel.
Machine learning : lire le futur
Le volume des données générées par l’IoT est trop important pour être traité par l’Homme.
L’utilisation en temps réel étant l’essence même du jumeau numérique, les outils analytiques Big Data traitent rapidement les larges volumes de données générées.
Le jumeau numérique supprime donc l’intervention humaine : les données sont collectées et transmises automatiquement.
Le machine learning permet au digital twin d’optimiser sa propre performance, de devenir plus efficace. L’intelligence artificielle donne du sens à la donnée. Elle extrait des insights, repère des patterns et va pouvoir faire de l’analyse prédictive, qui est l’un des usages de l’intelligence artificielle.
Cela signifie que l’on tente de lire le futur, celui-ci étant souvent une répétition du passé.
Et dans le futur ?
Le jumeau numérique permettra un échange constant d’informations – remontées du terrain et résultat des algorithmes. Il saura identifier les usages les plus efficaces et les inculquer à son double matériel. Il sera capable d’anticipation, car l’objet, prévenu par son jumeau, sera incité à agir en conséquence. Si aujourd’hui, c’est encore hors d’atteinte, les avancées actuelles du machine learning restent remarquables.
Maintenance prédictive et applications industrielles
Aujourd’hui, le jumeau numérique est utilisé prioritairement dans l’industrie, le BTP et la santé. Les informations collectées sont aussi vastes que les secteurs qui les utilisent : usure, température, vitesse, quantité de carburant consommée, etc.
La maintenance prédictive permet de contrôler les coûts et de faire des économies sur la maintenance, de réduire le nombre de pannes de moitié et d’augmenter la durée de vie des machines existantes.
On prédit aussi les comportements d’un actif, avec différentes fonctions : générer des alertes, fournir des paramètres de correction si un problème est détecté.
Les jumeaux numériques vont révolutionner de nombreux métiers… et notre quotidien !
Le projet CAjUN : Création Automatisée d’un Jumeau Numérique
ARSKAN, qui se définit comme un leader en visualisation des données 3D massives, développe une plateforme spécialisée dans la création, la validation et le déploiement de jumeaux numériques : arskan.com
Nous travaillons depuis le début de l’année 2019 sur le projet CAjUn (Création Automatisée d’un Jumeau Numérique – collaboratif, interactif et en temps réel).
ARSKAN a modélisé en 3D, à partir de 1200 scans, le parking LPA Cordeliers à Lyon et son siège attenant.
L’imposant nuage de points extrait a été maillé et compressé par 50, afin de pouvoir être visualisé depuis une tablette ou un téléphone, sans contrainte de bande passante.
Le parking LPA Cordeliers a été entièrement dématérialisé et reproduit dans le cloud, à l’identique et au millimètre près. La complexité de ce bâtiment tenait dans la taille et l’étendue hors norme du bâti, mais aussi dans son classement en bâtiment public, en zone confinée avec des matières dangereuses.
Prochaine étape : nous réalisons une étude avec Le Tuba pour rationnaliser l’intégration de cet outil dans le quotidien des agents de LPA.
En conclusion
Le jumeau numérique est un concept basé sur l’IoT et qui requiert les compétences du machine learning et de l’intelligence artificielle.
Grâce au flot continu des données, l’objet est constamment mis à jour et le jumeau numérique apprend sans cesse, en temps réel, pouvant ainsi anticiper ce qui pourrait arriver.
Sans machine learning ou intelligence artificielle, le jumeau numérique ne pourrait fonctionner que sur des objets simples. Le deep learning, qui commence à être testé sur les digital twins, permettra à terme de reconnaître, par exemple, sur une chaîne de montage des objets défectueux, via la vidéo ou la photo. L’ajout de l’audio pourra aussi, grâce aux vibrations, permettre de détecter les problèmes.
Le jumeau numérique entraîne l’intelligence artificielle : données issues de la réalité et scénarios multiples… Bienvenue dans l’ère du deep learning
Crédit de l’image de couverture : ARSKAN
