Source: The Conversation – France in French (2) – By Sébastien Dupraz, Coordinateur de programme, BRGM
Faut-il adapter les pratiques agricoles face à des ressources en eau de plus en plus incertaines ? Peut-on renforcer la résilience des territoires face aux risques d’inondation ou de pollution de l’air ? Comment anticiper les effets d’aménagements sur les sols, l’eau ou la biodiversité ?
Les réponses à ces questions reposent aujourd’hui sur des données fragmentaires et des arbitrages complexes entre acteurs du territoire. Mais une nouvelle approche émerge : l’usage de jumeaux numériques environnementaux, qui permet de représenter numériquement et automatiquement la réalité physique sur de longues périodes. Déjà utilisés dans l’industrie pour les véhicules ou les machines, ces formes de modélisation sont désormais appliquées à de nombreux autres objets : bâtiments, villes, organes humains, processus de fabrication… Elles assurent leur suivi de façon intégrée et continue, tout au long de leur cycle de vie, avec une promesse : mieux comprendre pour mieux décider.
Dans l’environnement au sens large (urbain, agricole, naturel, industriel) et dans un contexte de changement climatique où la gestion des ressources naturelles et énergétiques est devenue critique, ces approches suscitent un intérêt croissant auprès des acteurs publics et industriels.
En France, par exemple, l’État a annoncé mi-avril 2026 un investissement de 25 millions d’euros dans le cadre du plan France 2030 pour développer des jumeaux numériques des territoires, destinés à mieux anticiper leurs évolutions et éclairer les décisions des collectivités. Mais leur déploiement soulève encore plusieurs défis, techniques comme sociaux.
Décider au quotidien et sur le long terme
Une fois déployés sur un territoire, les jumeaux numériques permettent d’adapter les flux et les pratiques en fonction de la disponibilité des ressources et des risques.
Ils facilitent par exemple la détection de certains dysfonctionnements. Parmi ceux-ci, il y a la détection des fuites de réseaux d’eau, la gestion de zones problématiques comme les îlots de chaleurs pour lesquels des villes comme Enschede (Pays-Bas) ont développé des jumeaux thermiques dédiés, ou bien le suivi de pollutions locales notamment liées à la qualité de l’air. A contrario, ils peuvent également mettre en évidence des systèmes aux impacts positifs, comme des zones humides qui jouent un rôle clé dans le maintien de la biodiversité et favorisent la filtration et l’infiltration des eaux.
Néologis, Fourni par l’auteur
Mais leur intérêt ne se limite pas au suivi en temps réel. Les jumeaux numériques permettent aussi de tester différents scénarios et de planifier de futurs aménagements selon différentes problématiques. Les projets d’urbanisation, de paysagisme et de restauration environnementale peuvent ainsi se décliner afin d’estimer leurs impacts respectifs et de rationaliser les choix des collectivités.
Il devient par exemple possible de comparer l’impact de la création d’un bois ou d’une zone agricole, à l’aménagement d’une rive, à la création d’un parking, d’une autoroute ou bien d’un parc photovoltaïque. Quels seront leurs impacts respectifs par rapport aux émissions de CO₂, aux dépenses énergétiques, à la disponibilité de la ressource eau et à la qualité de l’air ? Ces impacts varient-ils selon les localisations ? Actuellement, plusieurs villes européennes et dans le monde construisent déjà leur plan d’urbanisme en fonction de ces paramètres grâce aux jumeaux numériques.
En objectivant ces effets, les jumeaux numériques contribuent à éclairer les décisions. Ils peuvent aider à apaiser des débats souvent sensibles entre acteurs du territoire, afin d’améliorer le dialogue social et le partage des ressources et des espaces communs. Mais si cette capacité à mieux comprendre et anticiper suscite un fort intérêt, elle se heurte encore à plusieurs obstacles.
Des outils encore difficiles à s’approprier
Le développement des jumeaux numériques repose en grande partie sur les progrès récents de l’intelligence artificielle (IA). Les techniques de machine learning permettent désormais de suivre et d’analyser en continu de grandes quantités de données et d’en tirer des capacités de prédiction inédites.
Cependant, pour de nombreux acteurs (personnels techniques, élus ou grand public), cette impulsion technologique constitue une rupture qui reste difficile à appréhender, tant dans sa mise en œuvre que dans l’interprétation des résultats. Peut-on se fier à un modèle pour orienter des décisions concrètes ? Comment comprendre les hypothèses et les calculs derrière les simulations ? L’enjeu ne se limite pas à un simple rejet : un manque de compréhension partagée peut conduire à des visions divergentes entre acteurs, et fragiliser des projets de jumeaux souvent longs et coûteux.
Dans ce contexte, l’accompagnement est essentiel. Retours d’expérience sur d’autres jumeaux numériques territoriaux, formations et démarches de médiation facilitent l’appropriation progressive de ces outils.
Gourmands en données
Les jumeaux numériques dépendent des données auxquelles ils ont accès. Pour représenter et suivre en temps réel des environnements complexes et étendus, ils ont besoin de volumes d’informations très importants et de dispositifs de mesure souvent onéreux. C’est le cas par exemple de certaines sondes de mesure sur la qualité des eaux, à la fois coûteuses à l’achat et à l’entretien, qui doit être régulier.
Certaines variables sont difficiles à mesurer de façon automatique, comme la biodiversité qui repose encore largement sur des observations de terrain. La fréquence et l’étendue des mesures sont limitées car elles doivent être réalisées par des spécialistes pour faire le décompte long et laborieux des différentes espèces présentes. De même, certains polluants émergents, comme les PFAS ou certains pesticides, ne sont toujours pas mesurables en dehors des laboratoires.
Pour pallier ces limites de métrologie, les jumeaux numériques s’appuient souvent sur des « proxys ». Il s’agit de variables plus faciles à mesurer, utilisées comme indicateurs indirects d’un phénomène car elles présentent une forte corrélation avec la variable cible. Par exemple, la hauteur d’eau mesurée par satellite (altimétrie ou images optiques) est utilisée comme proxy pour estimer le débit des rivières dans les zones non instrumentées, car les stations hydrométriques au sol sont rares et coûteuses.
D’autres proxys reposent sur des observations indirectes dans le temps. L’analyse d’images satellitaires permet ainsi d’identifier les périodes de développement des cultures (levées végétales), et donc de déduire la nature des semis. Cette information est essentielle pour estimer les besoins en eau, anticiper les périodes d’irrigation ou évaluer les pressions exercées sur la ressource.
Ces approches ont un potentiel important, mais elles ont aussi leurs limites. Les proxys peuvent encoder des approximations non validées, des biais de données, ou des relations non causales. Identifier les bons indicateurs et comprendre leurs limites constitue donc un enjeu majeur pour la fiabilité des jumeaux numériques.
Des jumeaux parfois redondants et peu coordonnés
Bien que ces technologies soient encore en développement à l’échelle des territoires, de nombreux projets émergent déjà, portés par des acteurs variés : collectivités, agences publiques, entreprises, bureaux d’études…
Or, ces initiatives sont souvent développées de manière indépendante. Il n’est pas rare que plusieurs jumeaux numériques mobilisent des flux de données similaires ou proposent des fonctionnalités proches, sans véritable mutualisation. Par exemple, un jumeau numérique régional simulant une crue centennale du Danube ne peut pas anticiper correctement les risques s’il est isolé : il nécessite les données du jumeau climatique global (précipitations en amont, fonte des neiges alpines) pour produire des simulations fiables. Sans cette interconnexion, les systèmes d’alerte des villes seraient basés sur des scénarios incomplets, sous-estimant potentiellement les risques. Le silotage des jumeaux territoriaux peut entraîner des redondances, des coûts supplémentaires et un usage moins efficient des ressources. Pour aller vers plus de frugalité, des initiatives telles que les projets LDT4SSC (Local Digital Twins for Smart and Sustainable Communities) visent à créer une fédération européenne de jumeaux numériques locaux interconnectés. L’un des enjeux majeurs consiste donc à rendre ces systèmes interopérables, c’est-à-dire capables de communiquer entre eux et de partager des données et des résultats.
Cette interopérabilité s’exerce à deux niveaux. D’une part, celui des données utilisées et générées : celles-ci doivent être accessibles, compréhensibles et réutilisables par différents acteurs. L’utilisation de principes comme les standards FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) permet de faciliter leur partage.
D’autre part, celui des méthodes et des outils. Aujourd’hui, les solutions sont encore largement hétérogènes. Le développement de standards communs (définir par exemple des procédures de communication ou protocoles d’échange, des architectures et des formats) qui permettraient de faciliter leur articulation et leur évolution est au cœur de nombreuses études. Une standardisation des jumeaux numériques pourrait rendre ces structures plus compatibles.
Les jumeaux numériques apparaissent désormais comme des outils de plus en plus omniprésents dans la gestion de nos territoires. Ils sont porteurs de solutions innovantes, mais supposent de nombreux défis qui devront être abordés collectivement.
Sébastien Dupraz a reçu des financements de la Région Centre-Val de Loire, de l’Etat Français et de l’Europe dans le cadre de ses activités liées aux Jumeaux Numériques Environnementaux.
– ref. Modéliser les territoires pour mieux décider ? Les promesses et les limites des jumeaux numériques pour l’environnement – https://theconversation.com/modeliser-les-territoires-pour-mieux-decider-les-promesses-et-les-limites-des-jumeaux-numeriques-pour-lenvironnement-283732