FR 3147884 A1 20241018 FR 2209222 A 20220914 L’invention concerne un système d’intelligence pour Digital Twin (DT) par nuage de points. Ledit système utilise un nuage de points pour ancrer des outils de contrôle et/ou de simulation massivement parallèle. Des points sont associés à des unités de traitements et des instructions de traitements des données. Des points virtuels peuvent être ajoutés pour palier à une distribution non uniforme et/ou clairsemée afin de traiter certain cas. Un système de supervision est mis en place soit extérieurement (SPC Deamon Fig.1), soit via un point virtuel, soit via le code de traitement lui-même. L’invention supprime la nécessité d’une maquette BIM pour un DT. C’est une simplification des procédures, une limitation des risques d’erreurs et un gain de temps et d’argent. La possibilité de simulation en mode massivement parallèle ainsi que d’implémenter des solutions d’intelligence distribuée sont d’autres bénéfices de la présente invention. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points Le domaine de l’invention est celui du traitement numérique associé à une position dans un espace défini afin de créer de la valeur à partir d’un nuage de points et plus largement des données de Reality Capture, de la maquette numérique, du BIM ou encore des Digital Twins. Un Digital Twin est un outil d’analyse exploitant une dualité entre un metaverse et le monde physique. Il se compose du modèle numérique d’un système naturel ou artificiel déjà créé ou non par l’Homme, d’un ou plusieurs outils de simulations qui permettent d’analyser au sein du metaverse les conséquences de conditions pouvant arriver dans le monde physique et possiblement d’un lien temps réel ou pas, bidirectionnel ou pas entre l’élément physique et son jumeau numérique. Le Digital Twin est donc un outil important d’optimisation et de prédiction. Les problèmes liés aux Digital Twins se décomposent en trois familles : 1) les problèmes liés au metaverse et sa capacité de permettre des simulations de qualité compatibles avec les contraintes du monde réel. Elles doivent en particulier faire sens du point de vue économique. Il faut également que leurs résultats soient interprétables et interprétés avant que l’expérience dans le monde physique n’ai répondu à la question justifiant la simulation. 2) les problèmes liés au modèle numérique avec des contraintes comme celles économiques ou encore celles de la qualité du modèle pour son exploitation dans le metaverse. 3) les problèmes de qualité de la dualité avec des indicateurs comme les temps de latences dans la synchronisation des deux univers ou encore les erreurs dans les recollements de plans. Les deux premières familles de problèmes traduisent les limites de l’état de l’art en matière de simulations. Tout n’a pas une modélisation formelle et toutes les modèles ne sont pas solvables numériquement de manière formelle. La difficulté est telle que nombre de simulations se font par éléments finis. Cela consiste à décomposer le milieu étudié en cellules de telle taille que le modèle puisse être approximé par des équations linéaires dans la cellule ainsi qu’au niveau des interfaces entre les cellules. On appelle maillage l’ensemble des cellules utilisée par la simulation par élément finie. Afin de respecter la contrainte du temps de simulation, ce maillage doit comporter le moins de cellules possibles. Si le principe du calcul par élément fini est directement applicable aux maquettes numériques, elle ne l’est pas aux nuages de points ainsi qu’à bon nombre de données issues de la reality capture. En effet, la distribution des points issus de la Reality Capture est totalement décorrélés du maillage. La solution classique est de créer une maquette numérique du système étudié à partir des données de la Reality Capture puis d’utiliser celle-ci pour effectuer les calculs par éléments finis. Mais ces étapes prennent du temps et ont un coût. De plus elles sont une source d’erreurs aggravant le cas de la troisième famille. En travaillant directement à partir des données natives de Reality Capture, la présente invention apporte une réponses à la question des recollements de plans. Et elle apporte des économies aussi bien financières que temporelles par rapport à l’état de l’art. Concernant la problématique du temps de traitement, la solution de l’état de l’art consiste à utiliser des architectures parallèles. L’outil de modélisation et d’analyse théorique est l’automate cellulaire. Dans des cas très particuliers un nuage de points peut être transformé en automate cellulaire. C’est typiquement le cas lorsque le nuage de points est représenté sur un kd-tree avec en chaque nœud le même automate fini utilisant les états d’un nombre fini de voisin sur l’arbre. Mais bien que très performant, ce modèle est toute de même très limitatif dans des cas réels comme en urbanisme. On note d’ailleurs l’existence d’extension du concept comme le REMUS (Reticular Model for Urban Simulation). Néanmoins, les solutions de l’état de l’art imposent d’une manière ou d’une autre soit une distribution des cellules sur graphe régulier, soit la limitation des distances de propagation de l’état d’une cellule, soit un espace-temps-états discrets et fini, soit un fonctionnement synchrone, soit une combinaison de ces contraintes. A contrario, la présente invention introduit un système étendant les automates cellulaires en utilisant au moins une unité de traitement sans aucune contrainte sinon celle d’être liée à une ou plusieurs informations recueillies par un système de Reality Capture ou à partir d’une maquette numérique. Dans la réalisation première de l’innovation, les informations définies par le système de Reality Capture prennent la forme d’un nuage de points avec pour chaque point une ou plusieurs informations en plus de ses coordonnées dans un espace défini. À chacun des points est associé une unité de traitement. Dans sa réalisation la plus simple, cette unité de traitement ne fait que de compter le temps depuis le dernier passage à 1 d’une variable, dite stimuli, accessible à l’unité de traitement et de tenir à jour une variable dite résultat qu’elle partage à l’ensemble des unités de traitement et possiblement l’ensemble du Digital Twin. Lorsque la variable stimuli passe à 1, l’unité de traitement écrit 1 dans la variable partagée résultat. Lorsque le compte du temps dépasse une certaine valeur définie dans l’unité de traitement, valeur dite Time To Live, alors elle écrit 0 dans la variable partagée résultat. Un tel système permet au Digital Twin réalisé à partir du nuage de points d’alerter un gestionnaire de patrimoine d’un besoin de maintenance. La variante de réalisation la plus utilisée consiste à ne pas activer tous les points du nuage de points mais seulement quelques-uns. Ainsi, dans un bâtiment avec plusieurs capteurs incendie, chacun émettant régulièrement un signal validant son bon fonctionnement, signal Still Alive, l’installateur des capteurs va faire une Reality Capture de chaque capteur. Le nuage de points associé à un capteur est placé dans le Digital Twin à l’endroit exact du dit capteur. Cette manière de procéder est déjà un gain de temps et d’argent par rapport à la solution de l’état de l’art qui va placer un modèle BIM du capteur dans le Digital Twin plutôt que les données de Reality Capture utilisées pour positionner le modèle BIM. Suivant le système décrit ci-dessus, c’est donc un point du nuage de points du capteur qui va recevoir les messages Still Alive du capteur physique et émettre un signal si le Time To Live est atteint depuis le dernier message reçu. Le point va également garder une table de logs ce qui est un élément différentiant supplémentaire par rapport à un automate cellulaire. La présente invention est in fine plus simple, plus rapide à mettre en œuvre et plus économique que toutes les solutions de l’état de l’art. Dans une variante de la réalisation décrite ci-dessus, tous les points du nuage de points du capteur pointent vers un point unique du nuage de points qui est en charge du traitement des Still Alive. Ainsi la personne exploitant le Digital Twin, l’opérateur, peut cliquer où il veut sur le nuage de point et immédiatement trouver les informations voulues. Dans une autre variante de réalisation, tous les points du nuage de points du capteur pointent vers la même unité de traitement. Ainsi il n’y a qu’un seul runtime pour l’ensemble des points du nuage de points du capteur mais du point de vue du Digital Twin et de son opérateur, tous les points fournissent le service. Cette réalisation présente un avantage d’économie financière et écologique par rapport aux solutions de l’état de l’art et celles de réalisation de l’innovation dans sa variante décrites précédemment. Enfin dans une autre réalisation, une redondance des unités de traitement est implémentée pour augmenter la tolérance à la panne du système. Suivant l’état de l’art cela se fait au niveau de l’unité de traitement. Mais suivant la philosophie de la présente invention, cela se fait décomposant le nuage de points du capteur en autant de groupes distincts que nécessaire pour garantir la tolérance aux pannes, plus un groupe d’un pixel auquel est associé une autre unité de traitement en charge de la supervision. Dans la version la plus simple, il s’agit d’un simple opérateur ET entre tous les résultats des autres groupes. Mais l’état de l’art donne un certain nombre de méthodes plus évoluées pour définir le résultat de n machines tournant en parallèle de manière indépendante. Dans une autre réalisation de l’innovation, le Digital Twin est utilisé pour optimiser un automatisme sous contrainte. Par exemple, il peut s’agir de la position de protections solaires afin de maximiser la lumière naturelle au seins de la pièce sans pour autant créer de d’inconfort visuel tout en optimisant les apports thermiques solaires. Dans une telle réalisation, certains points sont associés à plusieurs unités de traitement différentes. Typiquement les points correspondants au vitrage vont être associés à une unité de traitement responsable de la simulation pour la lumière et une unité de traitement responsable de la simulation pour les échanges thermiques. Par ailleurs, les échanges thermique au niveau du mur étant invariant d’un point à un autre à partir d’une certaine distance de la fin du mur, tous les points correspondants vont utiliser la même unité de traitement en charge de la simulation thermique. Pour que la simulation fonctionne en mode prédictif, l’innovation introduit également des points virtuels permettant de simuler des états physiques possibles de produits réels. Dans l’exemple ci-dessus, il s’agit des positions possibles de la protection solaire. Dans la réalisation première, il y a pour chaque traitement requis par le Digital Twin au moins un ensemble d’instructions numériques, dit code. Pour chaque code il existe au moins une unité de traitement capable de l’exécuter. Enfin, pour chaque point mobilisé pour un traitement donné il y a au moins un pointeur vers le code correspondant ; au moins un pointeur vers les entrées correspondantes au traitement dans une table de stimuli et au moins un pointeur vers les entrées correspondantes au traitement dans une table de résultats. Lorsqu’un point est activé il lance son ou ses codes sur une unité de traitement avec les stimuli nécessaires et le pointeur vers la table de résultats. Lorsqu’un stimuli change d’état, l’innovation dans sa réalisation préférentielle, donne la responsabilité à un agent appelé SPC Deamon de trouver les points utilisant ces stimuli et de les activer (Cf. ). Ce traitement pouvant ne pas converger ou converger très lentement, le SPC Deamon est chargé d’arrêter toute boucle prenant trop de temps soit par un time out, soit par une étude du gradient de convergence, soit par toute autre méthode évitant les « boucles infinies ». Dans une solution non massivement parallèle où des unités de traitements sont mutualisées, il est également chargé d’activer les différents points de manière à reproduire un traitement massivement parallèle. Pour ce faire. Il peut par exemple rentrer les points à activer dans des piles FIFO dédiés à chaque code. Une alternative consiste à ne pas passer par l’activation de points mais par l’activation des unités de traitements. L’architecture système évolue en conséquence. Une réalisation possible s’appuie sur un système serverless ou chaque URL correspond à un code et le gestionnaire de stimuli possède une liste d’URL à qui envoyer les stimuli lorsqu’un change. La responsabilité d’arrêter toute boucle infinie incombe alors à ce gestionnaire. Dans une autre réalisation de l’innovation, des points virtuels adjacents et ayant chacun un volume sont ajoutés et l’ajout d’une variable permet à tous les points de se déplacer indépendamment les uns des autres. Cette réalisation est utile pour un Digital Twin tel que celui d’un pont dont on veut tester la résistance au vent. Par rapport aux simulations précédentes, cette simulation nécessite de passer par la méthode des éléments finis afin de calculer les écoulements d’air. L’innovation ajoute des points virtuels de calculs par éléments finis. Ces points sont donc adjacents et avec un certain volume. L’innovation donne également la capacité à l’ensemble des points du nuage de points de bouger dans l’espace avec une mise à jour dynamique du volume de points virtuels impactés. Cette réalisation donne plus de responsabilités à l’agent supervisant le nuage de points que celui-ci soit lui-même un point virtuel ou qu’il soit un agent indépendant. Lorsque la présente innovation est correctement reliée à la réalité grâce aux bons capteurs par rapport à un traitement donné, il est possible de se passer de toute modélisation explicite du système. Les codes de traitement peuvent être définis par apprentissage. Alternativement, la présente innovation n’est pas reliée à la réalité mais à une simulation suffisamment précise comme dans le Building Controls Virtual Test Bed développé par LBNL. L’apprentissage se fait soit par un système externe soit par un point virtuel créé dans le nuage de points. Cette stratégie permet de réaliser des simulations et des automatismes pour des Digital Twins dont la modélisation dépasse les capacités de l’état de l’art. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points, ledit Système comprenant : un ensemble d’ensembles d’informations stockées sous format informatique, une ou plusieurs unités d’exécution de code informatique. Caractérisé en ce que chaque ensemble de l’ensemble d’ensembles d’informations possède des informations représentants des coordonnées dans un repère défini d’un espace défini, les repères et l’espace utilisés pour les coordonnées sont les mêmes pour chaque ensemble de l’ensemble d’ensembles d’informations, une information d’au moins un ensemble de l’ensemble d’ensembles d’informations est un code exécutable par l’une des unités d’exécution du code informatique. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points suivant la revendication 1 exception faite de la caractéristique b et caractérisé en ce qu’il existe une méthode de changement de coordonnées d’un espace à un autre pour tous les espaces utilisés pour les systèmes de coordonnées utilisés dans l’ensemble d’ensembles d’informations. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points suivant la revendication 1 exception faite des caractéristiques a et b et caractérisé en ce qu’il existe une information dans chaque ensemble des informations permettant de positionner toutes les informations de cet ensemble d’information dans un espace défini commun à l’ensemble des ensembles d’informations. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points, ledit système comprenant : un ensemble d’ensembles d’instructions informatiques exécutables par une unité de traitement (ci-après appelé code), un ensemble de valeurs (ci- après appelées stimuli) stocké dans une unité de stockage, un ensemble de valeurs (ci- après appelées résultats) stocké dans une unité de stockage, un ensemble de valeurs associant un stimuli à un code ou un code à un stimuli ou un code à un résultat (ci-après appelées pointeurs) stocké dans une unité de stockage, une ou plusieurs unités de traitement. Caractérisé en ce que chaque code est associée à un ensemble d’informations comprenant au moins une information de localisation et en ce que lors d’un changement de la valeur d’un stimuli, les codes associés via les pointeurs sont traités par une ou plusieurs unités de traitement et les résultats sont stockés. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points, ledit système comprenant : un nuage de points généré par Reality Capture et/ou par transformation d’une maquette numérique, pour chaque point du nuage de points, un traitement d’au moins un stimuli d’entrée réalisable en un temps fini et fournissant une ou des informations en fin de traitement. une ou plusieurs unités de traitement des suites d’instructions, Caractérisé en ce que le traitement associé à un point du nuage de points puisse être inexistant ou se terminer immédiatement sans fournir de résultat de sortie. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points, suivant la revendication 4, caractérisé en ce que des points sont ajoutés au nuage de points pour augmenter la qualité des résultats issus du traitement d’au moins un stimuli. Système d’intelligence pour Digital Twin par nuage de points suivant la revendication 6, caractérisé en ce que des points peuvent être regroupés pour augmenter la performance du système.