février 2026
Introduction
Les jumeaux numériques sont aujourd'hui largement utilisés dans les environnements industriels avancés, mais restent souvent perçus comme des technologies complexes et peu accessibles.
Cet article propose une approche simplifiée et pédagogique de cette notion à travers la conception d'un jumeau numérique d'un moteur électrique développé en Python. L'objectif n'est pas de reproduire un système industriel complet , mais de montrer comment les principes fondamentaux (modélisation, observation, détection et anticipation) peuvent être appliqués à petit échelle avec des outils open source.
Pourquoi les jumeaux numériques semblent inaccessibles
Dans l'imaginaire collectif, les jumeaux numériques sont associés à des infrastructures lourdes, des plateformes propriétaires et des projets réservés aux grands groupes industriels. Cette perception masque souvent l'essentiel : un jumeau numérique repose avant tout sur une représentation numérique cohérente d'un système réel et sur l'exploitation intelligente de ses données dans le temps.
Revenir aux fondamentaux : un jumeau numérique à taille humaine
Plutôt que de chercher la complexité, ce projet adopte une approche minimaliste centrée sur les mécanismes clés d'un jumeau numérique. Un moteur électrique a été choisi comme système d'étude, car il s'agit d'un composant universel, intuitif et représentatif de nombreux cas industriels.
Le moteur simulé et ses paramètres
Le jumeau numérique modélise un moteur électrique simplifié à travers plusieurs paramètres internes évoluant dans le temps :
- une température
- une vitesse de rotation
- un niveau d'usure
- un état de fonctionnement (Normal, dégradé, critique)
Ces variables permettent d'observer le comportement global du système et de détecter des situations à risque.
Observer le système : visualisation des courbes
La courbe de vitesse du moteur reflète directement la charge appliquée au système à chaque instant. Elle permet de visualiser le régime de fonctionnement du moteur et de vérifier la cohérence du modèle dynamique implémenté dans le jumeau numérique.
Figure 1 - Vitesse du moteur en fonction du temps.
Comprendre la dégradation : l'usure et la vitesse
L'évolution de l'usure met en évidence un processus cumulatif dépendant des conditions de fonctionnement. Des seuils ont été ajoutés afin d'identifier les zones de dégradation acceptable, critique ou nécessitant une intervention. Ces courbes permettent d'interpréter les causes d'une dégradation avant l'apparition d'une panne.
Figure 2 - Evolution de l'usure du moteur avec seuils.
Détecter l'anormal : les anomalies
La courbe de température constitue l'indicateur principal du jumeau numérique. Elle est enrichie par des seuils de fonctionnement, des anomalies détectées automatiquement et une prédiction à court terme, permettant de passer d'une simple observation à une anticipation des défaillances.
Figure 3 - Détection des anomalies thermiques.
Principe de détection
df["temp_anomaly"] = df["temperature"] > df["temp_mean"] + 1.5 * df["temp_std"]
Cet encadré illustre le principe général sans entrer dans des détails techniques excessifs.
Anticiper plutôt que réagir : la prédiction
Au-delà de la détection, le jumeau numérique est capable d'anticiper l'évolution future de la température à court terme à l'aide d'une extrapolation simple. Cette approche permet de générer des alertes prévisionnelle lorsque le dépassement d'un seuil critique devient probable.
Conclusion
Ce projet montre qu'un jumeau numérique n'a pas besoin d'être complexe pour être pertinent. En se concentrant sur les principes fondamentaux (modélisation, observation, détection et prédiction) il est possible de construire des outils compréhensibles, pédagogiques et utiles. Cette approche ouvre la voie à une démocratisation des jumeaux numériques, tant pour l'apprentissage que pour le prototypage rapide.