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Quand la ville se dédouble

Gian Marco Paldino et Eladio Montero Porras · Chercheurs en IA au Machine Learning Group (MLG) de l’ULB

Mise en ligne le 11 août 2025

Les progrès des technologies de l’information offrent aujourd’hui aux gestionnaires urbains un outil révolutionnaire : le jumeau numérique. Cette réplique virtuelle de nos infrastructures et flux urbains permet de simuler, d’anticiper et d’optimiser le fonctionnement de la ville. De la gestion des réseaux électriques au déploiement de plans de mobilité, les jumeaux numériques s’imposent comme des alliés précieux pour répondre aux défis des métropoles modernes tout en réduisant les coûts et l’empreinte écologique.

Illustrations : Marco Paulo

Le concept de jumeau numérique désigne une réplique virtuelle d’un objet, d’un système ou d’un processus physique. Appliqué à l’échelle urbaine, il prend la forme d’une modélisation de la ville, enrichie de données en temps réel provenant de multiples capteurs. Ces données concernent aussi bien les flux de trafic que la consommation énergétique, la qualité de l’air ou l’utilisation des transports publics.

L’intelligence artificielle joue un rôle déterminant dans ce dispositif. Elle permet d’analyser les quantités massives de données générées par la ville et d’établir des corrélations complexes entre différents paramètres. Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, le jumeau numérique s’enrichit continuellement et affine ses prédictions. Il devient ainsi capable de simuler avec précision l’impact de modifications apportées à l’environnement urbain. Cette technologie offre aux décideurs une vision holistique de leur territoire et un outil puissant d’aide à la décision.

Optimiser les infrastructures électriques

L’un des domaines où les jumeaux numériques démontrent leur utilité est la gestion des réseaux électriques urbains. Face à la transition énergétique et à l’intégration croissante d’énergies renouvelables, les gestionnaires de réseau doivent relever des défis considérables. Le jumeau numérique d’un réseau électrique modélise l’ensemble des infrastructures : lignes de transport, transformateurs, postes de distribution, mais aussi sources de production et points de consommation. Il permet de simuler le comportement du réseau sous différentes conditions : pics de consommation, intégration d’énergies renouvelables intermittentes, ou pannes localisées. La maintenance prédictive constitue un autre avantage majeur. En analysant les données historiques des équipements et en temps réel, l’IA peut détecter des signes avant-coureurs de défaillance et programmer des interventions avant qu’une panne ne survienne. Cette approche proactive réduit significativement les interruptions de service et prolonge la durée de vie des infrastructures.

Repenser la mobilité urbaine

La mobilité représente un enjeu crucial pour les métropoles confrontées à la congestion et à la pollution atmosphérique. À Bruxelles, le plan Good Move a marqué un tournant dans l’approche de ces problématiques. Son élaboration et son ajustement continu s’appuient largement sur des techniques de modélisation semblables aux jumeaux numériques.

Un exemple concret de jumeau numérique dans le domaine du trafic est le projet TULIPE, une initiative innovante menée par le FARI – AI for the Common Good Institute et le Machine Learning Group (MLG) de l’Université libre de Bruxelles en collaboration avec la Région de Bruxelles-Capitale. Ce projet, lancé en septembre 2024, vise à développer un modèle de simulation de trafic complet pour le quartier Tulipe à Ixelles, servant de site pilote pour une durée de plus de douze mois¹. Le projet TULIPE utilise le simulateur de trafic microscopique SUMO pour modéliser différents scénarios et analyser la congestion du trafic, les vitesses et l’occupation des routes. Il intègre de réelles données synthétiques provenant de partenaires comme Bruxelles Mobilité, STIB/MIVB, Paradigm, Osiris et ETRO-VUB. L’objectif est d’offrir aux experts en gestion du trafic des méthodes plus intelligentes pour planifier les travaux routiers, optimiser les flux de circulation, éviter les embouteillages et réduire l’empreinte carbone.

L’avantage décisif de cette approche réside dans sa capacité à anticiper les effets collatéraux des aménagements. Le report de trafic dans les rues adjacentes, l’impact sur l’accessibilité des commerces ou les modifications des temps de parcours peuvent être évalués avant la mise en œuvre des changements. Ces simulations permettent d’affiner les plans et d’éviter des erreurs coûteuses tant sur le plan financier que politique. Une particularité du projet TULIPE est son objectif d’harmoniser la manière de collecter et d’utiliser les données. Il cherche aussi à impliquer les acteurs locaux, y compris les citoyens, pour améliorer la planification urbaine et diminuer les perturbations liées aux travaux routiers. Cette dimension participative ouvre la voie à une gouvernance plus inclusive de la mobilité urbaine. À l’étranger, des initiatives similaires ont démontré leur efficacité. À Amsterdam, un jumeau numérique a ainsi permis de réduire la congestion de 10 % en optimisant les phases des feux de circulation en fonction des données en temps réel. À Barcelone, cette technologie a contribué à la création de « superblocks », ces îlots urbains où la circulation automobile est limitée au profit des piétons et des cyclistes².

Comme une fleur

Le projet TULIPE (Bruxelles) est une collaboration entre le FARI – AI for the Common Good Institute, le Machine Learning Group (MLG) de l’ULB et la Région de Bruxelles-Capitale. Lancé en septembre 2024, ce projet de modélisation du trafic dans le quartier Tulipe à Ixelles s’inscrit dans les initiatives locales de jumeaux numériques. Il utilise le simulateur SUMO et intègre des données de Bruxelles Mobilité, STIB/MIVB, Paradigm, Osiris et ETRO-VUB. Objectifs : planifier intelligemment les travaux routiers, optimiser les flux de circulation et réduire l’empreinte carbone, tout en impliquant les citoyens dans le processus.

Une gestion urbaine efficiente : des économies concrètes

Au-delà des améliorations qualitatives, les jumeaux numériques génèrent des bénéfices économiques substantiels pour les collectivités. Selon une étude du Capgemini Research Institute, les organisations qui adoptent ces technologies peuvent réduire leurs dépenses opérationnelles de 15 à 25 % dans les secteurs concernés³. Cette efficience se manifeste à plusieurs niveaux. D’abord, en matière d’investissements, les jumeaux numériques permettent de cibler précisément les interventions nécessaires et d’éviter les projets surdimensionnés. Une municipalité peut, par exemple, déterminer le nombre optimal de bornes de recharge électrique à déployer et les localiser stratégiquement pour maximiser leur utilisation. La maintenance prédictive des infrastructures constitue un autre gisement d’économies. En intervenant avant la survenue de pannes, les gestionnaires évitent des réparations d’urgence coûteuses et prolongent la durée de vie des équipements. À Singapour, cette approche a permis de réduire sensiblement les coûts de maintenance du réseau d’eau.

Les économies d’énergie représentent également un poste significatif. À Newark, New Jersey, Honeywell a équipé dix-sept bâtiments publics de jumeaux numériques, diminuant la consommation énergétique de 36 %. Cette diminution se traduit non seulement par des économies financières, mais aussi par une réduction de l’empreinte carbone⁴. Enfin, l’optimisation des flux de mobilité génère des bénéfices indirects considérables. Selon une étude d’ABI Research, les technologies de jumeaux numériques pourraient engendrer des économies de 280 milliards de dollars d’ici à 2030 dans des domaines comme l’énergie, les transports et les infrastructures⁵.

Défis et perspectives

Si les jumeaux numériques offrent des perspectives encourageantes leur déploiement à grande échelle soulève plusieurs défis. Le premier concerne la collecte et la qualité des données. Un jumeau numérique n’est pertinent que si les informations qui l’alimentent sont précises, actualisées et suffisamment granulaires. Cela suppose des investissements considérables dans les infrastructures de capteurs et les systèmes de traitement.

Les jumeaux numériques en chiffres et projets

500 : c’est le nombre de villes dans le monde qui utilisent des jumeaux numériques en 2025 selon ABI Research.
5 à 25 % : c’est la réduction potentielle des coûts opérationnels selon le Capgemini Research Institute.
17,73 milliards de dollars : c’est ce que représentait le marché mondial des jumeaux numériques en 2024 d’après Fortune Business Insights⁶.
36 % : c’est la réduction de la consommation énergétique obtenue dans les bâtiments publics de Newark équipés de jumeaux numériques par Honeywell.

La question de la gouvernance des données urbaines mérite également une attention particulière. Qui possède ces données ? Comment garantir leur sécurité et la protection de la vie privée des citadins ? Ces questions doivent être examinées en amont pour éviter des dérives potentielles. L’avenir des jumeaux numériques urbains semble néanmoins prometteur. Les avancées en matière d’intelligence artificielle, notamment dans le domaine de l’apprentissage profond, permettront des simulations toujours plus précises. L’intégration de données issues de sources diverses (capteurs urbains, smartphones, véhicules connectés) enrichira progressivement ces modèles virtuels. À plus long terme, les jumeaux numériques pourraient devenir des plateformes participatives où citoyens, entreprises et autorités collaborent pour co-construire la ville de demain. Des expérimentations en ce sens sont déjà menées à Barcelone et à Helsinki, où les habitants peuvent visualiser et commenter des projets d’aménagement via une interface accessible. L’IA, à travers les jumeaux numériques, ne se substitue pas à la décision humaine, mais l’éclaire et l’enrichit. Elle offre aux urbanistes et aux décideurs politiques un outil puissant pour appréhender la complexité urbaine et concevoir des villes plus résilientes, plus efficientes et plus agréables à vivre.