Nouvelle formation · Modélisation, simulation, Data & IA
Concevoir une réplique virtuelle dynamique d’un système réel, relier ses données et exploiter la simulation pour surveiller, prédire et optimiser son fonctionnement.
Le parcours « Spécialiste en jumeau numérique » rassemble les compétences de cadrage, de modélisation, d’architecture des données, de simulation et d’intelligence artificielle. Il prépare à travailler sur des systèmes complexes, en collaboration avec les experts métiers, les équipes data et les équipes techniques.
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Qu’est-ce qu’un jumeau numérique ?
Un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’un produit, d’un équipement, d’un processus, d’un bâtiment, d’une infrastructure ou d’un territoire. Il associe des modèles et des données du système réel pour étudier son comportement, comparer des scénarios et éclairer une décision. Sa fiabilité repose sur la qualité des données, les hypothèses de modélisation et la validation de ses résultats.
Objectifs du parcours
- Cadrer un projet de jumeau numérique à partir d’une problématique métier et de critères de réussite explicites.
- Concevoir la modélisation fonctionnelle, physique et numérique d’un système complexe.
- Architecturer l’intégration des données, des flux capteurs et des composants technologiques.
- Développer des scénarios de simulation, visualiser les résultats et établir le domaine de validité du modèle.
- Mobiliser la data et l’IA pour détecter, prédire et recommander des améliorations du système réel.
- Documenter les choix et les limites, coordonner les expertises et préparer l’exploitation dans la durée.
Programme : cinq domaines de compétences
01 — Cadrage stratégique et opérationnel
Analyser le contexte métier et le système cible ; recueillir et hiérarchiser les besoins ; identifier les parties prenantes ; comparer les scénarios ; apprécier la faisabilité et les risques ; formaliser les objectifs, le cahier des charges et les indicateurs de performance et d’impact environnemental.
Travail attendu : une note de cadrage argumentée. Évaluation : étude de cas professionnelle et soutenance orale.
02 — Modélisation fonctionnelle, physique et numérique
Décomposer le système et ses interactions ; expliciter les hypothèses ; concevoir un modèle conceptuel ; choisir le niveau de détail ; construire une représentation numérique, 3D, BIM ou fonctionnelle adaptée à l’usage ; vérifier la cohérence et documenter les limites.
Travail attendu : dossier de modélisation, représentation du système et revue de cohérence. Évaluation : projet de modélisation indépendant.
03 — Architecture des données et intégration technologique
Inventorier et qualifier les sources de données ; organiser les flux capteurs et les interfaces ; concevoir les pipelines ; mettre les données en qualité ; arbitrer les architectures cloud, edge ou hybrides ; intégrer l’interopérabilité, la sécurité, les règles d’accès et la protection des données.
Travail attendu : cartographie des sources et des flux, dossier d’architecture, traitements de préparation et analyse des risques. Évaluation : cas pratique data et architecture.
04 — Simulation, visualisation et validation
Définir variables, paramètres, hypothèses et scénarios ; simuler des situations nominales, dégradées ou prospectives ; produire des tableaux de bord, visualisations 3D ou interfaces immersives ; comparer les résultats au comportement réel ou attendu ; mesurer les écarts et établir le domaine de validité ; préparer la recette et le transfert.
Travail attendu : plan et résultats de simulation, prototype de visualisation, rapport de validation et documentation utilisateur. Évaluation : mise en situation pratique et soutenance.
05 — Exploitation par la data et l’intelligence artificielle
Explorer les données du jumeau ; identifier tendances, anomalies et facteurs de performance ; sélectionner, entraîner et évaluer un modèle prédictif ou de détection ; examiner explicabilité, biais et limites ; produire des recommandations ; organiser supervision, mise à jour, gouvernance et amélioration continue.
Travail attendu : analyse reproductible, prototype IA évalué, dossier décisionnel et plan d’exploitation. Évaluation : projet data et IA indépendant avec restitution.
Applications métiers
- Industrie : modélisation d’équipements ou de lignes de production, simulation de configurations et analyse de défaillances.
- Énergie : simulation de réseaux, analyse de consommation et recherche d’améliorations de la performance énergétique.
- Bâtiments et territoires : modélisation BIM, visualisation d’infrastructures et simulation d’usages.
- Transport et logistique : étude de flux, simulation de capacité et comparaison de scénarios opérationnels.
- Systèmes complexes : expérimentation virtuelle, analyse de données et aide à la décision avec des experts du domaine.
Ces applications illustrent les compétences travaillées ; elles ne constituent pas des références clients ou une garantie de résultat.
Public et prérequis
Le parcours s’adresse aux étudiants et professionnels issus de l’informatique, de l’ingénierie, de la data, du génie industriel, mécanique ou civil, ainsi qu’aux profils techniques d’un domaine connexe.
- Formation initiale : diplôme ou titre de niveau 6 dans un domaine pertinent.
- Formation continue : diplôme ou titre de niveau 5 complété d’au moins trois années d’expérience technique en numérique, ingénierie ou data.
- Admission dérogatoire : étude du dossier et positionnement pour les profils justifiant d’acquis ou d’une expérience équivalents.
Le dossier de candidature et les justificatifs permettent d’examiner l’adéquation du parcours à votre profil. Un entretien de positionnement peut être organisé. L’admission est distincte de l’évaluation des compétences.
Modalités d’évaluation
Les cinq domaines font l’objet d’épreuves dédiées et indépendantes, avec des situations professionnelles, des livrables et des critères d’évaluation explicites. Les évaluations décrites dans le règlement sont organisées en présentiel. Les modalités détaillées, les outils autorisés et le calendrier des épreuves sont communiqués aux candidats en amont.
Les travaux examinent notamment la justification des choix, la cohérence des modèles, la reproductibilité des traitements, la qualité de la validation, l’interprétation des incertitudes et la clarté de la restitution.
Accessibilité et accompagnement
Les besoins d’aménagement peuvent être signalés dès la préparation de la candidature. Un échange individualisé permet d’étudier les adaptations des supports, du matériel, du temps ou des conditions d’évaluation, tout en conservant les compétences visées. Consulter les informations sur l’accessibilité →
Débouchés et fonctions visées
Spécialiste en jumeau numérique, architecte de jumeau numérique, ingénieur jumeau numérique, consultant en transformation numérique, responsable modélisation et simulation, ou Data / Simulation Engineer Digital Twin. L’accès à ces fonctions dépend du parcours, de l’expérience et du contexte de recrutement.
Préparer votre candidature
Contactez DATAKOO pour obtenir la durée, le calendrier, le tarif, les modalités d’enseignement et les conditions de la session. Ces éléments sont à vérifier avant toute inscription.
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