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.