Le Digital twin, un outil pour améliorer la mobilité urbaine

Comment le digital twin (ou jumeau numérique) peut-il être utilisé pour améliorer notre mobilité, fluidifier le trafic et offrir des services de mobilité innovants ? C’est autour de ces questions que nous avons réuni nos deux orateurs aujourd’hui.

Youssef Abdelaoui, Business Manager chez Yunex Traffic, entreprise spécialisée dans la gestion intelligente du trafic et issue du groupe Siemens, a introduit la rencontre en présentant les activités de la société.
Leader mondial du marché et de l'innovation pour la gestion du trafic urbain et interurbain, Yunex Traffic propose un large portefeuille de solutions intégrées, de bout en bout, pour le contrôle et la gestion adaptatifs du trafic (signalisation lumineuse), le pilotage électromécanique et la gestion des infrastructures (systèmes de contrôle-commande).

Parmi les solutions proposées par Yunex Traffic, le focus a été mis aujourd’hui sur le digital twin que l’on définit comme « une représentation virtuelle de l'infrastructure, des systèmes et des processus du monde réel, où la représentation est synchronisée avec le monde réel ».
L’avantage de ce jumeau numérique est qu’il offre des opportunités de modélisation qui permettent de remplacer les systèmes réels dans de nombreuses étapes du processus pour augmenter l'efficacité ou effectuer des actions qui ne seraient pas possibles dans le monde réel.

Pour le trafic, il s’agit de représenter les flux des véhicules, en virtuel, et de simuler ensuite, à l’échelle d’une ville, par exemple, le trafic selon les feux de signalisation ou d’autres données.

Pour ce faire, on commence par l’acquisition de données sur le terrain pour représenter virtuellement l’écosystème. On le représente ensuite de manière statique, puis dynamique, et on le teste avec des simulations de scénarios. Enfin, on y inclut les aspects de maintenance préventive et prédictive. L’importance de maintenir à jour le modèle, durant toute la durée de vie du projet, est primordiale.

Il explique aussi, qu’avant, les différentes activités étaient réalisées séparément. Aujourd’hui, l’ensemble des infrastructures d’un réseau de mobilité sont rassemblées en une seule représentation digitale, intégrant toutes les applications, ce qui permet d’appréhender toutes les interactions.

Il a ensuite partagé deux exemples de réalisation ; la modélisation, avant sa construction, d’un tunnel reliant le Nord et le Sud de Singapour et, à Abu Dhabi, l’aide à la décision pour la priorisation des transports en commun et la prédiction des flux de circulation à différentes périodes de l’année.

Mario Cools, Professeur à la Faculté des Sciences appliquées, Département ArGEnCo, ULiège, nous a ensuite présenté le cadre de jumelage numérique appelé BATS (Belgian Activity-Travel Simulator) qui simule, notamment, des modèles de mobilité au sein de l'arrondissement de Liège.

Tout d’abord, il a parlé des modèles de transport et des évolutions qui y sont relatives :

• L’évolution des approches de modélisation qui suscitent un intérêt croissant et l’augmentation de la complexité et du réalisme des modèles, grâce à la richesse des données fournies ;
• L’évolution de la résolution spatiale, avec aujourd’hui des modèles basés sur l’activité et désagrégés qui permettent de simuler des modèles d’activité et de déplacement pour tous les ménages / personnes de la population ;
• Les modèles de 4ème génération qui sont basés sur les activités et qui sont à la fois « intégrés » et « dynamiques ». Ils permettent les interactions entre le transport et l’aménagement du territoire et un retour d’informations sur la congestion.

Nous disposons, à l’heure actuelle, d’un large panel de modèles qui permettent d’imaginer de nombreuses simulations à diverses échelles (ville, quartier, rue...).

Il a ensuite présenté le cadre de jumelage numérique BATS au travers des deux étapes bien développées dans ce modèle de transport ; la synthèse de la population et la génération d’activités et de déplacements.

Enfin, l’importance des besoins en données a été abordée. Les nombreuses nouvelles sources de données dont nous disposons nécessitent des outils pour les combiner et les fusionner. Le problème à cet égard réside dans la confiance que l’on peut avoir dans les données issues de la fusion, des données de téléphonie mobile et des matrices OD (origine – destination) notamment. Il est donc crucial d’être prudent dans l’utilisation des données mobiles, de pouvoir disposer des informations sur la gestion des données par les fournisseurs de big data et d’établir, à terme, des normes de qualité transparentes.

Mario Cools a conclu en disant que les big data sont utiles, mais que la richesse contextuelle des enquêtes traditionnelles sur les déplacements des ménages est cruciale et que, par conséquent, les données des enquêtes nationales sur les déplacements des ménages restent essentielles (les dernières datant de 2010).

Retrouvez ci-dessous les présentations des orateurs