FR 3138716 A1 20240209 FR 2208070 A 20220803 Méthode de simulation d’un écosystème basée sur un jumeau numérique et une population virtuelle Un aspect de l’invention concerne une méthode implémentée par ordinateur de simulation d’un écosystème, l’écosystème comprenant une population réalisant une fonction en utilisant une infrastructure. La méthode est basée sur un jumeau numérique, sous la forme d’un graphe orienté de faible connexité, de l’infrastructure et une population virtuelle sous la forme d’un système multi agents. La méthode comprend les étapes suivantes : Recevoir des données sur la population et sur l’infrastructure ; Générer des données individualisées pour chaque agent de ladite population virtuelle ; Convertir les données sur l’infrastructure en ledit jumeau numérique ; Déterminer un ensemble de chemins possibles pour le graphe orienté de faible connexité ; Calculer de manière itérative pour chaque chemin de l’ensemble des chemins possibles, une valeur pour un poids associé à chaque arête traversée par le chemin ; Simuler, pour au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique, l’écosystème sur la base d’une utilisation du jumeau numérique par la population virtuelle. Méthode de simulation d’un écosystème basée sur un jumeau numérique et une population virtuelle DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la simulation. La présente invention concerne une méthode de simulation et en particulier une méthode de simulation basée sur un jumeau numérique. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION Un jumeau numérique est une réplique numérique d'un objet ou d'un système. Un jumeau numérique permet notamment de simuler le comportement de la contrepartie physique, c’est-à-dire l’objet ou le système répliqué. Un jumeau numérique intègre un grand nombre de données pour refléter avec précision la contrepartie physique. Un jumeau numérique intègre par exemple des données historiques de l'utilisation passée la contrepartie physique. Différentes technologies telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'analyse des données sont utilisées pour intégrer ces données. Un jumeau numérique peut se mettre à jour et changer à mesure que sa contrepartie physique change. Un jumeau numérique est donc un outil de suivi très utile pour comprendre en quoi les évolutions d’un objet ou d’un système influent sur son comportement. Un jumeau numérique peut aussi servir à planifier de futures évolutions de la contrepartie physique en vue d’atteindre un comportement désiré. Par exemple, si plusieurs alternatives d’évolutions de l’objet ou du système répliqué sont envisagées, il est possible de les implémenter virtuellement dans le jumeau numérique. Ensuite, en simulant l’objet ou le système répliqué intégrant l’une ou l’autre des évolutions envisagées, il est possible d’obtenir le comportement pour chacune des alternatives et ainsi de choisir celle qui permet d’atteindre le comportement désiré. Afin d’être un outil fiable d’aide à la planification, le jumeau numérique doit permettre une simulation du comportement de la contrepartie physique la plus précise possible. Ainsi, de nombreux efforts sont effectués pour reproduire fidèlement l’objet ou le système d’un point de vue géométrique. En effet, il est généralement considéré que la précision de la simulation basée sur un jumeau numérique dépend en grande partie de la précision de la modélisation géométrique du jumeau numérique. Avec l’évolution des outils de simulation, l’accroissement du nombre de données disponibles et l’augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs, il est même aujourd’hui possible de générer des jumeaux numériques d’infrastructures complexes. Le terme « infrastructure » désigne, dans la présente demande, un ensemble d’ouvrages constituant la fondation et l'implantation sur le sol d'une construction ou d'un ensemble d'installations. La complexité d’une infrastructure peut provenir de sa grande taille mais aussi du nombre important et de la variété des installations comprises dans l’infrastructure. Ainsi, plus l’infrastructure à simuler est complexe, plus la précision du jumeau numérique et de la simulation basée sur ce jumeau numérique est difficile à obtenir. Il est maintenant possible de générer des jumeaux numériques d’usines, de complexes sportifs et même de villes entières. Il faut noter que ces jumeaux numériques sont très coûteux en termes de mémoire utilisée pour son stockage et en puissance de calcul nécessaire pour effectuer des simulations. De plus, le temps de calcul nécessaire pour effectuer une seule simulation est parfois de plusieurs heures. La société Siradel™ propose par exemple une plateforme de ville intelligente. Cette plateforme vise à aider la planification et l’optimisation des projets de transformation de la ville en fournissant un jumeau numérique. Pour cela, la plateforme se base sur un jumeau numérique 3D reproduisant fidèlement, d’un point de vue géométrique, la ville. Elle utilise notamment des technologies telles que la télédétection par radar afin que la modélisation géométrique de la ville soit la plus précise possible. Ainsi, l’invention vise à fournir une méthode de simulation basée sur un jumeau numérique d’une infrastructure complexe permettant de simuler, avec précision, l’infrastructure complexe peu coûteux en termes de mémoire utilisée pour son stockage et en puissance de calcul nécessaire pour effectuer des simulations. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en proposant une méthode de simulation d’un écosystème utilisant de manière combinée un jumeau numérique de l’infrastructure et une population virtuelle sous la forme d’un système multi agents dans lequel chaque agent représente un individu de la population utilisant l’infrastructure. Un aspect de l’invention concerne une méthode implémentée par ordinateur de simulation d’un écosystème réel, l’écosystème réel comprenant une population réelle réalisant une fonction en utilisant une infrastructure réelle, la méthode étant basée sur : Un jumeau numérique, sous la forme d’un graphe orienté de faible connexité, de l’infrastructure réelle, le jumeau numérique prenant en entrée un paramètre d’entrée, chaque valeur du paramètre d’entrée représentant une modification de l’infrastructure réelle ayant un impact sur la réalisation de la fonction par la population réelle en utilisant l’infrastructure réelle ; et Une population virtuelle sous la forme d’un système multi agents dans lequel chaque agent représente un individu de la population réelle ; la méthode comprenant les étapes suivantes : Recevoir des données sur la population réelle et sur l’infrastructure réelle, les données sur l’infrastructure réelle comprenant des données sur des ouvrages de l’infrastructure réelle et sur des trajets entre les ouvrages ; Générer des données individualisées pour chaque agent de ladite population virtuelle, les données individualisées étant générées en se basant sur les données sur la population réelle ; Convertir les données sur l’infrastructure réelle en ledit jumeau numérique sous la forme du graphe orienté de faible connexité, chaque nœud du graphe orienté de faible connexité représentant un des ouvrages de l’infrastructure réelle et chaque arête du graphe orienté de faible connexité représentant le trajet entre deux ouvrages de l’infrastructure réelle et étant associé à un poids représentant un score de satisfaction pour la réalisation de la fonction par l’individu de la population réelle ; Déterminer un ensemble de chemins possibles pour le graphe orienté de faible connexité, un chemin reliant un premier nœud du graphe à un second nœud du graphe en traversant une ou plusieurs arêtes en respectant l’orientation des arêtes traversées ; Calculer de manière itérative pour chaque chemin de l’ensemble des chemins possibles, une valeur pour un poids associé à chaque arête traversée par le chemin ; et Simuler, pour au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique, l’écosystème réel sur la base d’une utilisation du jumeau numérique par la population virtuelle, la simulation permettant d’obtenir un score de satisfaction de la réalisation de la fonction par la population virtuelle en utilisant le jumeau numérique pour chaque valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique. Grâce à l’invention, un écosystème peut être simulé en tenant compte des caractéristiques de la population. De plus, la simulation étant basée sur un graphe orienté de faible connexité et un système multi-agent, le temps et la puissance de calcul nécessaires pour effectuer une simulation sont réduits par rapport aux simulations utilisant un jumeau numérique comprenant un modèle géométrique reproduisant avec précision une infrastructure. Ainsi la méthode est particulièrement adaptée pour effectuer plusieurs simulations successives afin de comparer différentes alternatives d’aménagement de l’infrastructure. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, la méthode selon un aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : La méthode comprend en outre : Avant la simulation de l’écosystème réel : Recevoir un score minimal de satisfaction à respecter ; Après la simulation de l’écosystème réel : Déterminer, à partir de la simulation de l’écosystème réel, au moins une valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique parmi les au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique utilisées pour la simulation de l’écosystème réel permettant d’obtenir un score de satisfaction au moins égal au score minimal de satisfaction à respecter ; Modifier l’écosystème réel correspondant à la au moins une valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique parmi les au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique utilisées pour la simulation de l’écosystème réel permettant d’obtenir un score de satisfaction au moins égal au score minimal de satisfaction à respecter. L’étape de génération des données individualisées de chaque agent en se basant sur les données de la population réelle comprend, afin d’assurer une cohérence des données sur la population réelle : Une harmonisation des données sur la population réelle ; et/ou Un remplissage des données sur la population réelle. L’écosystème réel est un système de transport d’une agglomération urbaine, la population réelle est la population utilisant le système de transport de l’agglomération urbaine et la fonction à réaliser est le déplacement entre deux positions dans l’agglomération urbaine. Après la conversion des données sur l’infrastructure réelle et avant la détermination de l’ensemble de chemins possibles pour le graphe, le graphe orienté de faible connexité est transformé en un graphe orienté fortement connexe en modifiant au moins une arête monodirectionnelle en au moins une arête à bidirectionnelle et/ou en ajoutant au moins une arête entre au moins deux nœuds. Le calcul d’une valeur pour le poids associé à chaque arête du graphe comprend : Recevoir des données sur des trajets précédemment empruntés par la population réelle entre deux adresses de l’agglomération urbaine ; Optimiser itérativement la valeur des poids des arêtes traversées afin de minimiser une aire formée par un trajet précédemment emprunté d’une première adresse vers une adresse de l’agglomération urbaine et un trajet calculé à l’aide du jumeau numérique de l’infrastructure réelle entre un premier nœud représentant la première adresse et un second nœud représentant la seconde adresse, le trajet calculé étant le trajet minimisant la somme des poids des arêtes traversées par le trajet. L’optimisation itérative de la valeur des poids des arêtes comprend en outre : La minimisation d’une différence d’une vitesse moyenne entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé ; et/ou La minimisation d’une différence d’un temps de trajet entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé ; et/ou La minimisation d’une différence d’un pourcentage de trajet effectué selon un mode particulier de transport entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé. Un autre aspect de l’invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un système comprenant les moyens adaptés pour exécuter le procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre une représentation schématique de la méthode de simulation selon l’invention. La montre une représentation schématique d’une variante de la méthode de simulation de l’invention. Les figures 3A et 3B montrent une représentation schématique d’une aire formée par un trajet précédemment emprunté d’une première adresse vers une seconde adresse de l’agglomération urbaine par un individu de la population réelle afin de réaliser une fonction et un trajet calculé à l’aide du jumeau numérique de l’infrastructure réelle entre un premier nœud représentant la première adresse et un second nœud représentant la seconde adresse. La montre une représentation schématique d’un trajet précédemment emprunté d’une première adresse vers une seconde adresse de l’agglomération urbaine par un individu de la population réelle afin de réaliser une fonction et de deux trajets trouvés à l’aide du jumeau numérique de l’infrastructure réelle entre un premier nœud représentant la première adresse et un second nœud représentant la seconde adresse. DESCRIPTION DETAILLEE Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre une représentation schématique de la méthode de simulation selon l’invention. La méthode 1 est implémentée par ordinateur. Par « implémentée par ordinateur », on entend que les étapes, ou pratiquement toutes les étapes, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Ainsi, des étapes sont réalisées par l’ordinateur, éventuellement de manière entièrement automatique, ou, semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes de ces méthodes peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou prédéfini. Un exemple typique d’implémentation par ordinateur d'une méthode consiste à exécuter la méthode avec un système adapté à cet effet. Le système peut comprendre un processeur couplé à une mémoire et une interface utilisateur graphique (GUI), la mémoire ayant enregistré dessus un programme informatique comprenant des instructions pour mettre en œuvre le procédé. La mémoire peut également stocker une base de données. La mémoire est tout matériel adapté pour un tel stockage, comprenant éventuellement plusieurs parties physiques distinctes. La méthode 1 permet la simulation d’un écosystème réel. Un écosystème est un ensemble d'être vivants, que nous appelons dans la présente demande « population réelle », qui vivent au sein d'un environnement spécifique, que nous appelons dans la présente demande « infrastructure réelle », et interagissent entre eux au sein de ce milieu et avec ce milieu. Pour des raisons de simplicité, nous utiliserons dans la description détaillée les termes de « population » pour désigner la population réelle et d’« infrastructure » pour désigner l’infrastructure réelle. Une infrastructure complexe telle qu’une ville est utilisée par une population pour réaliser différentes fonctions. Par exemple, une population d’une agglomération urbaine utilise le système de transport de l’agglomération pour se déplacer. Afin de planifier et d’optimiser les projets de transformation de la ville, il est donc important de prendre en compte la population utilisant l’infrastructure. De plus, les projets de transformation de la ville peuvent répondre à des objectifs variés comme la réduction de l’émission de dioxyde de carbone, la réduction des temps de trajets, etc…Il faut noter que l’atteinte ou non de cet objectif dépend de la modification de l’utilisation de l’infrastructure par la population. Par exemple, pour un système de transport d’une agglomération urbaine, si une nouvelle ligne de train est construite mais que celle-ci n'est pas utilisée par la population, cette nouvelle ligne de train ne réduira pas les émissions de dioxyde de carbone émises par la population pour se déplacer. Ainsi, la transformation d’une infrastructure doit être adaptée à la manière dont la population l’utilise pour réaliser une fonction. Dans un mode d’implémentation, que nous appellerons dans la description le mode d’implémentation sur la mobilité, l’infrastructure est un système de transport d’une agglomération urbaine, la population est la population utilisant ce système de transport et la fonction à réaliser est le déplacement entre deux positions dans l’agglomération urbaine. Dans la méthode 1 de simulation, les interactions considérées sont les interactions permettant à la population de réaliser une fonction en utilisant l’infrastructure. Pour le mode d’implémentation sur la mobilité, seules les interactions servant à la population de se déplacer au sein de l’agglomération sont prises en compte. La méthode 1 de simulation est basée sur deux éléments distincts : un jumeau numérique de l’infrastructure et une population virtuelle représentant la population. Le jumeau numérique de l’infrastructure est un graphe orienté de faible connexité. Un graphe orienté est un graphe dont les arêtes sont orientées. Dans la méthode, les arêtes du graphe orienté peuvent être mono orientées ou bi orientées. Une arête est dite mono orientée si elle permet d’aller d’un premier nœud du graphe vers un second nœud du graphe en respectant l’orientation de l’arête. Une arête est dite bi orientée si elle permet d’aller d’un premier nœud du graphe vers un second nœud du graphe et inversement en respectant l’orientation de l’arête. Un graphe orienté est dit de faible connexité, si en ne respectant pas l'orientation des arêtes, le graphe est connexe. Dans une variante de l’invention, que nous appellerons la variante utilisant un graphe fortement connexe, la méthode 1 comprend une étape additionnelle consistant à obtenir graphe orienté fortement connexe en modifiant au moins une arête mono orientée en au moins une arête bi orientée et/ou en ajoutant au moins une arête entre au moins deux nœuds du graphe orienté de faible connexité. Cette étape additionnelle est effectuée après la conversion 30 des données sur l’infrastructure réelle et avant la détermination 40 de l’ensemble de chemins possibles pour le graphe. La modification d’une arête mono orientée en une arête bi orientée est par exemple pour une arête représentant un trajet court qui peut être effectuée à pied ou à vélo. L’ajout d’une arête est par exemple effectué pour des liaisons entre deux réseaux de transports différents tels que le métro et le train. Obtenir un graphe orienté fortement connexe permet d’éviter qu’un agent de la population virtuelle soit coincé à un nœud qui ne soit pas sa destination finale. Dans un souci de simplicité, dans le reste de la description le terme « graphe » sera utilisé pour désigner le jumeau numérique sous forme de graphe orienté, qu’il soit faiblement ou fortement connexe. Le jumeau numérique prend en entrée un paramètre d’entrée représentant une modification de l’infrastructure. De plus, la modification de l’infrastructure représentée a un impact sur la réalisation de la fonction par la population en utilisant l’infrastructure. Pour le mode d’implémentation sur la mobilité, une modification de l’infrastructure est par exemple la vitesse maximale autorisée sur un tronçon d’une route, la fréquence de passage d’un bus à un arrêt, le nombre de wagons d’un train, les heures de fonctionnement du métro, etc… La population virtuelle représente la population réelle. La population virtuelle a pour objectif de modéliser de manière précise la population réelle. La précision est mesurable en termes d’écart entre la population virtuelle et la population réelle. Par exemple, pour le mode d’implémentation sur la mobilité, la précision de la population virtuelle est dépendante de la taille de la population virtuelle par ville de l’agglomération par rapport au nombre d’habitants de la population réelle pour la même ville. La population virtuelle est instanciée sous la forme d’un système multi agents dans lequel chaque agent représente un individu de la population réelle. Un système multi-agent est un système composé d'un ensemble d'agents actifs dans une infrastructure et interagissant selon certaines règles. Un agent est une entité caractérisée par le fait qu'elle est, au moins partiellement, autonome, ce qui exclut un pilotage centralisé de l’écosystème. Ainsi, pour effectuer la simulation, la population virtuelle est instanciée sous la forme d’un système multi agents afin de pouvoir modéliser les interactions inter agents et entre les agents et l’infrastructure. La méthode 1 comprend une première étape de réception 10 de données. Ces données reçues concernent la population et l’infrastructure. Pour le mode d’implémentation sur la mobilité, les données sur la population comprennent pour les individus de la population une ou plusieurs des données parmi les suivantes : l’âge, le genre, la ville de résidence, la catégorie socio-professionnelle, le secteur d’activité, la typologie des heures de travail (par exemple le travail de jour ou de nuit), la détention du permis de conduire et/ou la détention d’un titre de transport publique ou de mobilité douce. Dans une variante du mode d’implémentation sur la mobilité, les données sur la population comprennent pour les ménages de la population une ou plusieurs des données parmi les suivantes : la ville de résidence, le nombre de membres du ménage, le nombre de véhicules motorisés et/ou le nombre de vélos. Les données sur l’infrastructure réelle comprennent des données sur les ouvrages de l’infrastructure et sur les trajets entre les ouvrages. Le terme « ouvrage » dans la demande désigne une entité qui, au vu de la fonction réalisée par la population, permet de choisir parmi différents trajets ou de faire demi-tour. Un trajet relie deux ouvrages et une ou plusieurs données lui sont associées. Ces données associées au trajet ont un lien avec la réalisation de la fonction par la population en utilisant l’infrastructure. Pour le mode d’implémentation sur la mobilité, un exemple d’ouvrage est une gare de train ou un carrefour entre plusieurs routes et un exemple de données associée à un trajet est la durée du trajet, la vitesse moyenne du trajet ou le mode de transport utilisable sur le trajet. La méthode 1 comprend une seconde étape de génération 20 de données individualisées pour chaque agent de ladite population virtuelle, les données individualisées étant générées en se basant sur les données sur la population réelle. Cette étape consiste à attribuer à chaque agent de la population virtuelle un ensemble de données telles qu’un âge, un lieu de résidence ou encore la possession ou non d’un titre de transport. Dans une variante, un agent est l’équivalent numérique d’une personne réelle identifiée de la population. Cette étape de génération 20 de données individualisées vise à assurer que la population virtuelle représente de manière fidèle la population. En d’autres termes, cette étape conserve les caractéristiques de niveau macro des données sur la population reçues à l’étape 10. Pour le mode d’implémentation sur la mobilité par exemple, le nombre d’agents doit correspondre au nombre de personnes de la population et le nombre de voitures conduites par la population doit correspondre au nombre de voitures virtuelles disponibles pour la population. De plus, pour ce mode d’implémentation, il est important que la population virtuelle selon son lieu de résidence, par exemple sa ville de résidence ou même une aire de résidence, représente de manière précise la population habitant le lieu de résidence en question. Dans une variante de l’invention, compatible avec la variante précédente, les agents représentent des individus de la population mais aussi des ressources matérielles individualisées qui ne sont pas modélisées dans le jumeau numérique de l’infrastructure. Par exemple pour le mode d’implémentation de la mobilité, une voiture peut être un agent du système multi agents. Dans une variante de l’invention, compatible avec les autres variantes, les données sur la population reçues à l’étape 10 sont agrégées. Les données agrégées sont formées à partir d'un ensemble de données brutes. Elles sont obtenues en faisant une addition ou une moyenne des données brutes. Elles permettent d'obtenir de l'information sur des groupes d’une population qui ont des caractéristiques communes. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données peuvent provenir de différentes sources et manquer de cohérence. Afin de rétablir la cohérence des données, une harmonisation de ces données peut être effectuée à l’étape de génération 20 des données individualisées pour chaque agent de la population virtuelle. Par exemple, des données d’une première source peuvent avoir des tranches d'âge telles que 0-14 ans, 15-29 ans, etc… tandis que les données provenant d'une seconde source définissent des tranches d’âge telles que 0-17 ans, 18-59 ans, etc… La réconciliation de ces ensembles de données est effectuée en supposant que les individus sont répartis dans chaque tranche selon la pyramide des âges nationale fournie par une source de référence. Afin de rétablir la cohérence des données, un remplissage des données sur la population peut être effectuée. Par exemple, des données d’une source peuvent ne concerner que les adultes pour la détention d’un permis de conduire. Ainsi, le remplissage des données consistera à ajouter l’information que les enfants ne possèdent pas de permis de conduire. Afin que la population virtuelle représente de manière fidèle la population, il est possible d’utiliser une procédure basée sur un algorithme d’ajustement proportionnel itératif, communément appelé en anglais « iterative proportional fitting » (IPF). L'algorithme IPF est un algorithme qui adapte les valeurs inconnues d'un tableau à dimensions à des totaux marginaux sur chaque dimension. En d'autres termes, il estime la distribution conjointe de variables aléatoires à partir de distributions marginales. Cet algorithme a été décrit pour la première fois en 1942 par Stephan, Frederick F. dans la publication “An Iterative Method of Adjusting Sample Frequency Tables When Expected Marginal Totals Are Known.” The Annals of Mathematical Statistics 13, no. 2 (1942): 166–78. Dans une variante du mode d’implémentation sur la mobilité, compatible avec les variantes précédentes, l’algorithme IPF peut être utilisé indépendamment sur les données concernant les personnes de la population et les ménages de la population. Dans ce cas, les données au niveau de la personne et au niveau du ménage sont affectées à des probabilités de manière indépendante. Par conséquent, il n'y a aucune garantie que la cohérence entre les probabilités sur les personnes et les données sur les ménages ait été conservé. Une étape algorithmique supplémentaire est alors nécessaire pour s'assurer que les probabilités au niveau de la personne et au niveau du ménage correspondent et que le volume d'individus qui ne peuvent pas s'intégrer dans un ménage est minimisé. Ce résultat peut être obtenu par un algorithme de mise à jour itérative proposé dans la publication, "Methodology to match distributions of both household and person attributes in generation of synthetic populations". 2009, Ye, Xin & Konduri, Karthik & Pendyala, Ram & Sana, Bhargava & Waddell, Paul. L’algorithme de mise à jour itérative met à jour les poids des ménages sur la base des poids des agents, composant le ménage, obtenus à partir de l’algorithme IPF. Les auteurs prouvent que la minimisation du volume d'individus ne pouvant s'intégrer dans un ménage peut être formalisée comme une fonction différentiable, donc théoriquement résoluble à l'aide d'une méthode basée sur le gradient. Néanmoins, la complexité du calcul du gradient augmente avec le nombre de types de ménages et de types d'individus respectivement, qui sont, dans les applications réelles, d'un ordre de grandeur supérieur à mille. Par conséquent, une méthode algorithmique a été proposée par les auteurs pour résoudre ce problème de minimisation sous des contraintes de puissance de calcul acceptables. La méthode 1 comprend une troisième étape de conversion 30 des données sur l’infrastructure réelle en un jumeau numérique sous la forme du graphe. Chaque nœud du graphe représente un ouvrage de l’infrastructure. Chaque nœud du graphe possède une information sur sa localisation, par exemple sa latitude et sa longitude, de sorte que sa position relative par rapport aux autres nœuds du graphe puisse être calculée. Chaque arête du graphe représente un trajet entre deux ouvrages de l’infrastructure. Chaque arête possède un poids représentant un score de satisfaction pour la réalisation de la fonction par un individu de la population réelle. Par exemple, pour le mode d’implémentation sur la mobilité, chaque arête du graphe possède un poids relatif au temps du trajet. La méthode 1 comprend une quatrième étape de détermination 40 d’un ensemble de chemins possibles pour le graphe. Un chemin relie un premier nœud du graphe à un second nœud du graphe en traversant une ou plusieurs arêtes en respectant l’orientation des arêtes traversées. Cette étape de détermination 40 d’un ensemble de chemins possibles peut être effectuée à l’aide d’un algorithme de recherche des chemins les plus courts utilisant des parcours de graphes. Par exemple, l’algorithme de Dijkstra, l’algorithme de recherche A* ou encore la méthode des contractions hiérarchiques peuvent être utilisées pour déterminer l’ensemble des chemins possibles à partir du graphe. Dans une variante, l’ensemble des chemins possibles peut être réduit à l’ensemble des chemins les plus courts. Ainsi, les étapes ultérieures sont effectuées sur un ensemble réduit de chemins. Il faut noter que même si l’ensemble réduit des chemins est utilisé, toutes les arêtes du graphe sont traversées par au moins un chemin de cet ensemble. Dans une variante du mode d’implémentation sur la mobilité, compatible avec les variantes précédentes, le poids des arêtes peut aussi être déterminé en utilisant des modèles de congestion du trafic afin de prendre en compte les embouteillages. Ces modèles permettent d’obtenir une meilleure précision des interactions entre les agents et l’infrastructure lorsque les agents se déplacent. Ces modèles établissent un lien entre le taux d'occupation d'une rue et la vitesse maximale que les agents peuvent atteindre. La congestion d’une rue a un impact sur les temps de parcours d’une arête et donc sur les plus courts chemins déterminés à l’étape 40. Par conséquent, les agents éviteront naturellement les routes encombrées si de meilleures alternatives existent. Dans la variante de l’invention utilisant un graphe fortement connexe, l’étape de détermination 40 peut consister à simplement enlever les chemins qui ne sont pas réalistes comme par exemple les chemins comprenant une boucle. Une boucle est ici une partie d’un chemin qui emprunte deux fois une même arête. L’étape de détermination 40 peut aussi ne pas être effectuée dans cette variante. Ainsi, tous les chemins du graphe sont utilisés pour les étapes ultérieures dans cette variante. De manière alternative pour cette variante, un ensemble réduit des chemins les plus courts est utilisé. Enfin, il faut noter que même si l’ensemble réduit des chemins est utilisé, toutes les arêtes sont traversées par au moins un chemin de cet ensemble. La méthode 1 comprend une cinquième étape de calcul 50 d’une valeur d’un poids associé à chaque arête du graphe orienté faiblement connexe. Ainsi, la valeur calculée est assignée à chaque arête du graphe. Le calcul est fait de manière itérative. Ainsi, itérativement pour chaque chemin de l’ensemble des chemins possibles, une valeur pour un poids associé à chaque arête traversée par le chemin est calculée. A la fin de ces itérations, chaque arête du graphe aura été traversée par un chemin puisque le graphe est connexe. Ainsi chaque arête aura une valeur pour un poids associé à chaque arête traversée par le chemin. Dans une variante de l’invention, une arête qui est traversée par plusieurs chemins pourra avoir plusieurs valeurs calculées. La valeur finale pourra alors être déterminée à partir de l’ensemble de ces valeurs calculées. Dans une variante de l’invention, compatible avec les précédentes variantes, l’étape de calcul 50 d’une valeur d’un poids associé à chaque arête du graphe comprend une étape initiale de réception de données sur des trajets précédemment empruntés par la population entre deux ouvrages de l’infrastructure. Les trajets précédemment empruntés sont les trajets réellement effectués dans le passé par la population en vue de réaliser une fonction. Ces données peuvent être datées et même correspondre à un moment précis dans le passé. Ensuite ces données sont utilisées afin de comparer, pour chaque chemin possible, le score de satisfaction de la réalisation de la fonction par un individu de la population réelle et le score de satisfaction de la réalisation de la fonction par un agent de la population virtuelle. Enfin, la valeur des poids des différentes arêtes est calculée pour minimiser la différence entre les deux scores de satisfaction de la réalisation de la fonction. Dans une variante du mode d’implémentation sur la mobilité, compatible avec les précédentes variantes, l’étape de calcul 50 d’une valeur d’un poids associé à chaque arête du graphe comprend trois sous-étapes. La première sous-étape est la réception des données sur des trajets précédemment empruntés par la population réelle entre deux adresses de l’agglomération urbaine. Les données sont par exemple obtenues en utilisant un ensemble de données tel qu’OpenStreetMap®. A partir de ces données, il est possible d’initialiser la valeur des poids pour des arêtes du graphe. Il est aussi possible d’initialiser la valeur des poids pour des arêtes du graphe avec une valeur aléatoire. La seconde sous-étape est l’optimisation de la valeur des poids des arêtes traversées par un chemin afin de minimiser une aire formée par un trajet précédemment emprunté d’une première adresse vers une seconde adresse de l’agglomération urbaine et un trajet calculé à l’aide du jumeau numérique de l’infrastructure réelle entre un premier nœud représentant la première adresse et un second nœud représentant la seconde adresse. Le trajet calculé est le trajet minimisant la somme des poids des arêtes traversées par le trajet. Les figures 3A et 3B montrent deux exemples d’une telle aire pour un même trajet. Sur la , le trajet précédemment emprunté 330 a pour point de départ la première adresse 310 et la seconde adresse 320. Le chemin calculé 340 forme une aire 350 puisque celui-ci n’est pas identique au chemin précédemment emprunté 330. Parmi les deux trajets calculés, le trajet calculé 340 de la est celui qui forme une aire la plus petite avec le trajet 330. Ainsi, le trajet calculé de la est le trajet calculé qui est conservé. La valeur des poids des arêtes traversées par ce trajet calculé est modifiée en fonction des données associées au trajet précédemment emprunté 330. La modification peut être effectuée par un réseau neuronal. Le réseau neuronal est préalablement entraîné à reconstituer la valeur de ces poids à partir de toutes les métadonnées disponibles sur OpenStreetMap®. L’entraînement du réseau de neurones consistant à minimiser une fonction de coût ayant un terme correspondant à l’aire formée par un trajet précédemment emprunté d’une première adresse vers une adresse de l’agglomération urbaine et un trajet calculé à l’aide du jumeau numérique de l’infrastructure réelle entre un premier nœud représentant la première adresse et un second nœud représentant la seconde adresse, le trajet calculé étant le trajet minimisant la somme des poids des arêtes traversées par le trajet. Dans une variante de cette seconde sous-étape, l’optimisation des poids est effectuée en utilisant dans un premier temps des trajets courts, c’est-à-dire ne traversant qu’un nombre restreint d’arêtes, par exemple au maximum une arête. Ensuite, l’optimisation de la valeur des poids des arêtes du graphe est effectuée en utilisant les trajets longs. Dans une variante du mode d’implémentation sur la mobilité, compatible avec les précédentes variantes, l’optimisation itérative de la valeur des poids des arêtes comprend d’autres objectifs que la minimisation de l’aire formée par un trajet précédemment emprunté d’une première adresse vers une adresse de l’agglomération urbaine et un trajet calculé à l’aide du jumeau numérique de l’infrastructure réelle entre un premier nœud représentant la première adresse et un second nœud représentant la seconde adresse, le trajet calculé étant le trajet minimisant la somme des poids des arêtes traversées par le trajet. L’optimisation de la valeur des poids peut aussi comprendre la minimisation d’une différence d’une vitesse moyenne entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé, la minimisation d’une différence d’un temps de trajet entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé et/ou la minimisation d’une différence d’un pourcentage de trajet effectué selon un mode particulier de transport entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé. Dans la variante utilisant un réseau de neurones pour modifier la valeur des poids, ces critères peuvent être utilisés en tant que termes de la fonction de coût à minimiser. Ces différents critères peuvent être pondérés en appliquant un coefficient de pondération pour chaque terme. Ces critères additionnels permettent d’obtenir des trajets calculés qui, d’un point de vue de la réalisation de la fonction par un individu, est plus proche du trajet précédemment effectué que si le seul objectif est la réduction d’une aire. Par exemple, la , montre un trajet précédemment effectué 330 entre une première adresse 310 et une deuxième adresse 320. Deux trajets 340 et 360 sont possibles en se basant sur le graphe. Le trajet 360 forme une aire avec le trajet 330 qui est plus petite que celle formée par le 340. Ainsi, si le seul critère de minimisation de l’aire est utilisé, le trajet calculé qui sera conservé est le trajet 360. Toutefois, si le trajet 360 passe essentiellement dans le centre-ville sur des routes embouteillées alors que les trajets 330 et 340 contournent le centre-ville sur des routes sans embouteillage, les critères additionnels, comme par exemple la vitesse moyenne du trajet ou la durée totale du trajet, feront que le trajet 340 sera le trajet calculé conservé. La méthode 1 comprend une sixième étape de simulation 60 basée sur le jumeau numérique de l’infrastructure par la population virtuelle. La simulation consiste à simuler les interactions entre agents et avec l’environnement pour un pas de temps prédéfini. Ce pas de temps représente une période de temps qui est, par exemple, une minute, une heure ou un jour. Dans une variante, la simulation est datée, la date comprenant l’année, le jour et facultativement l’heure. Ainsi, à partir des données sur la population, il est possible de connaître l’impact de la date sur la réalisation de la fonction. Par exemple, pour le mode d’implémentation sur la mobilité, chaque agent a une donnée associée à ses horaires de travail. De plus, la date est aussi utile pour le jumeau numérique. Pour le mode d’implémentation sur la mobilité, il est par exemple possible de supprimer des arêtes correspondant à un trajet par métro lorsque celui-ci est fermé. La simulation est effectuée pour au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique. De plus, la simulation permet d’obtenir un score de satisfaction de la réalisation de la fonction par la population virtuelle en utilisant le jumeau numérique pour chaque valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique. Ainsi, avec une modification de la valeur du paramètre d’entrée, au moins une modification est appliquée au jumeau numérique. Par exemple, la valeur du poids d’une arête est modifiée ou un nœud et des arêtes vers les nœuds voisins peuvent être ajoutés. Pour le mode d’implémentation sur la mobilité, il est par exemple possible de modifier le poids d’une arête en fonction de la vitesse limite autorisée sur un tronçon de route ou d’ajouter un nœud pour représenter une nouvelle station de métro. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédemment décrites, la méthode 1 comprend trois étapes additionnelles. Cette variante vise tout d’abord à analyser le score de satisfaction obtenu pour les valeurs du paramètre d’entrée utilisée. Un exemple d’analyse consiste à recevoir 70 un score minimal de satisfaction à respecter et à déterminer 80 parmi les valeurs du paramètre d’entrée celle qui est la plus adaptée. La réception 70 du score minimal de satisfaction à respecter est effectuée avant la simulation 60 de l’écosystème. Ensuite, après la simulation 60 de l’écosystème, l’étape 80 consiste à déterminer, à partir de la simulation de l’écosystème réel, au moins une valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique parmi les au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique utilisées pour la simulation 50 de l’écosystème permettant d’obtenir un score de satisfaction au moins égal au score minimal de satisfaction à respecter. Ces étapes 70 et 80 pourraient être remplacées par une étape, effectuée après la simulation 50 de l’écosystème, consistant à déterminer la valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique parmi les au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique utilisées pour la simulation 50 de l’écosystème permettant d’obtenir le score de satisfaction le plus élevé. Cette variante possède en outre une étape finale de modification 90 de l’écosystème. La modification de l’écosystème correspond à la valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique parmi les au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique utilisées pour la simulation 50 de l’écosystème permettant d’obtenir un score de satisfaction au moins égal au score minimal de satisfaction à respecter. L’analyse de la simulation, effectuée par exemple à l’aide des étapes 70 et 80, peut être effectuée indépendamment de la modification 90 de l’écosystème. Dans une variante du mode d’implémentation sur la mobilité, compatible avec les précédentes variantes, les données sur la population et sur l’infrastructure comprennent en outre des données sur l’émission de dioxyde de carbone (CO2) et d’autres polluants émise par les différents modes de déplacements pour effectuer un trajet. Ces données sont utilisées pour générer des données individualisées. Par exemple, chaque ménage de la population virtuelle possède un véhicule, en fonction du prix du véhicule et du niveau de revenus du ménage. L’émission de CO2 de ce véhicule est ensuite utilisée pour calculer l’émission de CO2 et d’autres polluants par agent. L’émission de CO2 est prise en compte dans le score de satisfaction de la réalisation de la fonction. Dans une variante du mode d’implémentation sur la mobilité, compatible avec les précédentes variantes, les données sur la population comprennent en outre des données sur la santé de la population, par exemple sur la contagiosité d’une personne. Ainsi le score de satisfaction de la réalisation de la fonction prendra en compte le risque de contagion d’une personne saine par une personne contagieuse durant le transport. Par exemple, si une personne contagieuse prend un bus dont le taux de remplissage est élevé, le score de satisfaction est faible car le risque de contagion est élevé. Un paramètre d’entrée du jumeau numérique de l’infrastructure est par exemple la fréquence des bus ou des métros. Dans un second mode d’implémentation, l’écosystème réel est un système de gestion des déchets d’une agglomération urbaine, la population réelle est la population générant et traitant les déchets à gérer. La fonction à réaliser est le recyclage des déchets. Le score de satisfaction de la réalisation de la fonction est lié au pourcentage de déchets pouvant être recyclé parmi tous les déchets générés. Un paramètre d’entrée du jumeau numérique de l’infrastructure est par exemple l’ajout de nouvelles installations permettant le recyclage des déchets. Dans un troisième mode d’implémentation, l’écosystème réel est un système de santé d’une agglomération urbaine, la population réelle est la population de l’agglomération et la fonction à réaliser est de fournir un accès aux soins à toute la population. Le score de satisfaction de la réalisation de la fonction est lié à l’accès en un temps raisonnable, à tout moment de la journée et pour toute la population à des soins adaptés à leur maladie. Un paramètre d’entrée du jumeau numérique de l’infrastructure est par exemple la création d’un hôpital. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Méthode (1) implémentée par ordinateur de simulation d’un écosystème réel, l’écosystème réel comprenant une population réelle réalisant une fonction en utilisant une infrastructure réelle, la méthode étant basée sur : Un jumeau numérique, sous la forme d’un graphe orienté de faible connexité, de l’infrastructure réelle, le jumeau numérique prenant en entrée un paramètre d’entrée, chaque valeur du paramètre d’entrée représentant une modification de l’infrastructure réelle ayant un impact sur la réalisation de la fonction par la population réelle en utilisant l’infrastructure réelle ; et Une population virtuelle sous la forme d’un système multi agents dans lequel chaque agent représente un individu de la population réelle ; la méthode comprenant les étapes suivantes : Recevoir (10) des données sur la population réelle et sur l’infrastructure réelle, les données sur l’infrastructure réelle comprenant des données sur des ouvrages de l’infrastructure réelle et sur des trajets entre les ouvrages ; Générer (20) des données individualisées pour chaque agent de ladite population virtuelle, les données individualisées étant générées en se basant sur les données sur la population réelle ; Convertir (30) les données sur l’infrastructure réelle en ledit jumeau numérique sous la forme du graphe orienté de faible connexité, chaque nœud du graphe orienté de faible connexité représentant un des ouvrages de l’infrastructure réelle et chaque arête du graphe orienté de faible connexité représentant le trajet entre deux ouvrages de l’infrastructure réelle et étant associé à un poids représentant un score de satisfaction pour la réalisation de la fonction par l’individu de la population réelle ; Déterminer (40) un ensemble de chemins possibles pour le graphe orienté de faible connexité, un chemin reliant un premier nœud du graphe à un second nœud du graphe en traversant une ou plusieurs arêtes en respectant l’orientation des arêtes traversées ; Calculer (50) de manière itérative pour chaque chemin de l’ensemble des chemins possibles, une valeur pour un poids associé à chaque arête traversée par le chemin ; et Simuler (60), pour au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique, l’écosystème réel sur la base d’une utilisation du jumeau numérique par la population virtuelle, la simulation permettant d’obtenir un score de satisfaction de la réalisation de la fonction par la population virtuelle en utilisant le jumeau numérique pour chaque valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique. Méthode selon la revendication 1 comprenant en outre : Avant la simulation (60) de l’écosystème réel : Recevoir (70) un score minimal de satisfaction à respecter ; Après la simulation (60) de l’écosystème réel : Déterminer (80), à partir de la simulation de l’écosystème réel, au moins une valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique parmi les au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique utilisées pour la simulation (50) de l’écosystème réel permettant d’obtenir un score de satisfaction au moins égal au score minimal de satisfaction à respecter ; Modifier (90) l’écosystème réel correspondant à la au moins une valeur du paramètre d’entrée du jumeau numérique parmi les au moins deux valeurs du paramètre d’entrée du jumeau numérique utilisées pour la simulation (50) de l’écosystème réel permettant d’obtenir un score de satisfaction au moins égal au score minimal de satisfaction à respecter. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’étape de génération (20) des données individualisées de chaque agent en se basant sur les données de la population réelle comprend, afin d’assurer une cohérence des données sur la population réelle : Une harmonisation des données sur la population réelle ; et/ou Un remplissage des données sur la population réelle. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle, après la conversion (30) des données sur l’infrastructure réelle et avant la détermination (40) de l’ensemble de chemins possibles pour le graphe, le graphe orienté de faible connexité est transformé en un graphe orienté fortement connexe en modifiant au moins une arête monodirectionnelle en au moins une arête bidirectionnelle et/ou en ajoutant au moins une arête entre au moins deux nœuds. Méthode selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle l’écosystème réel est un système de transport d’une agglomération urbaine, la population réelle est la population utilisant le système de transport de l’agglomération urbaine et la fonction à réaliser est le déplacement entre deux positions dans l’agglomération urbaine. Méthode selon la revendication 5 dans laquelle le calcul (50) d’une valeur pour le poids associé à chaque arête du graphe comprend : Recevoir des données sur des trajets précédemment empruntés par la population réelle entre deux adresses de l’agglomération urbaine ; Optimiser itérativement la valeur des poids des arêtes traversées afin de minimiser une aire formée par un trajet précédemment emprunté d’une première adresse vers une adresse de l’agglomération urbaine et un trajet calculé à l’aide du jumeau numérique de l’infrastructure réelle entre un premier nœud représentant la première adresse et un second nœud représentant la seconde adresse, le trajet calculé étant le trajet minimisant la somme des poids des arêtes traversées par le trajet. Méthode selon la revendication 6 dans laquelle l’optimisation itérative de la valeur des poids des arêtes comprend en outre : la minimisation d’une différence d’une vitesse moyenne entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé ; et/ou la minimisation d’une différence d’un temps de trajet entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé ; et/ou la minimisation d’une différence d’un pourcentage de trajet effectué selon un mode particulier de transport entre le trajet précédemment emprunté et le trajet calculé. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système comprenant les moyens adaptés pour exécuter le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.