# Jumeaux numériques : Enjeux et perspectives pour les recherches menées à INRAE, mars 2024

Carole Caranta, Michaël Chelle, Marjorie Domergue, Fabien Jourdan, Hervé Monod, Masoomeh Taghipoor, Irene Vignon-Clementel

## ► To cite this version:

Carole Caranta, Michaël Chelle, Marjorie Domergue, Fabien Jourdan, Hervé Monod, et al., Jumeaux numériques: Enjeux et perspectives pour les recherches menées à INRAE, mars 2024. Inrae. 2024. hal-05451032

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Submitted on 12 Jan 2026

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Metaprogramme
DIGIT-BIO

INRAE

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# Jumeaux numériques
Enjeux et perspectives
pour les recherches menées à INRAE

Mars 2024
# Jumeaux numériques

## Enjeux et perspectives
pour les recherches menées à INRAE

### Mars 2024

Carole Caranta (INRAE), Michaël Chelle (INRAE), Marjorie Domergue (INRAE), Fabien Jourdan (INRAE), Hervé Monod (INRAE), Masoomeh Taghipoor (INRAE), Irène Vignon-Clémentel (Inria).

**Remerciements :**

Les auteurs remercient Thierry Caquet (INRAE), Guy Della Valle (INRAE), Alain Kondjoyan (INRAE) et Jean Philippe Steyer (INRAE) ainsi que le pôle ASTRA Scientométrie de la Direction pour la Science Ouverte (DipSO) pour leurs contributions à ce rapport.

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**Comment citer ce document :**

Carole Caranta, Michaël Chelle, Marjorie Domergue, Fabien Jourdan, Hervé Monod Masoomeh Taghipoor, Irene Vignon-Clementel (2024). Jumeaux numériques : Enjeux et perspectives pour les recherches menées à INRAE, mars 2024. INRAE. https://doi.org/10.17180/7R33-9R97

**Avertissement**

Ce rapport a été rédigé au cours de l'année 2024 sous la forme d'un document de travail, puis mis au propre en septembre 2025 pour en permettre une plus large diffusion et pour donner la possibilité d'y faire référence. L'objectif de le réactualiser en profondeur n'était pas réaliste et les projets présentés le sont donc dans leur état d'avancement tel qu'il était en 2024.
Table des Figures

<table><tr><td>Figure 1. Les trois éléments d'un jumeau numérique (D'après Korenhof et al., 2021).</td><td>4</td></tr><tr><td>Figure 2. The timeline of the evolution of the definition of a Digital Twin (DT) (Agnusdei et al., 2021).</td><td>6</td></tr><tr><td>Figure 3. Évolution des publications « Digital Twin » dans le WoS.</td><td>7</td></tr><tr><td>Figure 4. Schéma de principe d'un jumeau numérique proposé par les auteurs.</td><td>8</td></tr><tr><td>Figure 5. Typologie des catégories d'artefacts numériques proposée par Kritzinger et al. (2018).</td><td>10</td></tr><tr><td>Figure 6. Mise en œuvre des jumeaux numériques dans DestinE.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 7. Organisation générale de DestinE.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 8. Lac de données de DestinE.</td><td>16</td></tr><tr><td>Figure 9. From Thiele et al. 2020.</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 10. Cas d'applications des jumeaux numériques en agriculture. La couleur indique le niveau de TRL (Pylianidis et al. (2021).</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 11. Types de services rendus par les jumeaux numériques en agriculture (Pylianidis et al., 2021).</td><td>20</td></tr><tr><td>Figure 12. Types de services rendus par les jumeaux numériques dans d'autres domaines d'activités (Pylianidis et al., 2021).</td><td>21</td></tr><tr><td>Figure 13. Illustration du collier Heat Live® pour détecter les chaleurs.</td><td>22</td></tr><tr><td>Figure 14. Système d'alimentation de précision pour les porcs en croissance (Pomar and Remus, 2019).</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 15. Schéma du jumeau numérique « Virtual Tomato Crops » de WUR.</td><td>24</td></tr><tr><td>Figure 16. Illustration du projet AIIRA : l'institut d'IA pour l'agriculture résiliente.</td><td>25</td></tr><tr><td>Figure 17. Typologie des réponses des départements sur les projets de type « jumeau numérique » menés au sein de leurs unités, par échelle, domaine d'application et approche de modélisation (source : synthèse de l'enquête d'août 2022 sur les jumeaux numériques auprès des chefs de départements INRAE).</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 18. Présentation schématique des outils numériques développés dans le cadre du projet DOCAMEX pour capitaliser et utiliser le savoir-faire artisanal et technologique.</td><td>30</td></tr><tr><td>Figure 19. Exemples d'opérations unitaires de transformation-conservation des aliments sur lesquelles des modèles reposant sur différents formalismes mathématiques ont été développés dans une perspective de formation (projet ANR-AgreenCamp-MESTRAL) et pourraient être intégrés à des jumeaux numériques.</td><td>31</td></tr></table>

Table des Tableaux

<table><tr><td>Tableau 1. Questions de recherche issues d'une analyse critique du concept de jumeau numérique (D'après Korenhof et al., 2021).</td><td>12</td></tr><tr><td>Tableau 2. Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique, dans le domaine des procédés technologiques (séminaire DIGIT-BIO, décembre 2022).</td><td>29</td></tr><tr><td>Tableau 3. Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique, dans le domaine de l'environnement (enquête auprès des Chefs de Départements - 2022 et appel à idées DIGIT-BIO, avril 2023).</td><td>32</td></tr><tr><td>Tableau 4. Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique, dans le domaine de la biologie et de la santé (source : enquête auprès des Chefs de Départements et présentation des projets au séminaire DIGIT-BIO, décembre 2022).</td><td>33</td></tr><tr><td>Tableau 5. Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique dans le domaine de l'agriculture (source : enquête auprès des Chefs de Départements et présentation des projets au séminaire DIGIT-BIO, décembre 2022).</td><td>34</td></tr></table>
# Introduction

La transition numérique bouleverse les façons de concevoir, de produire et d'interagir avec des objets et des systèmes de toutes natures et à toutes les échelles. Cette évolution produit ses effets depuis l'acquisition de données brutes pour suivre la dynamique de ces entités, jusqu'à la modélisation et la commande pour en contrôler la trajectoire. Cela se traduit dans le monde de l'industrie, de l'ingénierie et de la recherche par des concepts tels que la science 4.0 ou l'industrie 4.0 (Mehdiyev et al. 2024) et une montée en puissance de l'intérêt et des investissements sur les capteurs connectés, données, modèles, moyens de calcul, algorithmes, et plus généralement technologies de l'information et de la communication ou encore intelligence artificielle.

Dans ce contexte, le concept de jumeau numérique rencontre actuellement un écho particulier et connaît des développements en forte croissance dans de nombreux domaines de l'ingénierie, mais aussi de la recherche et de l'innovation. Apparu au cours des années 70 dans le monde de l'industrie et de l'ingénierie, il peut être défini de façon très générale comme un modèle numérique conçu pour représenter aussi fidèlement que possible un objet - ou un système - réel et pour le suivre au cours du temps (état, caractéristiques, comportement), afin d'aider aux prises de décision et d'agir sur l'objet ou le système observé.

La définition du jumeau numérique varie d'une communauté à l'autre en fonction des objets réels et des usages concernés, mais sa caractéristique essentielle est de proposer une vision intégrative et dynamique de l'ensemble des informations et des processus numériques (capture et traitement de données, apprentissage, modélisation, visualisation, etc.) qui peuvent être regroupés sur un objet, un processus ou un système complexe, à des fins opérationnelles de suivi, de maintenance ou d'aide à la décision. Malgré la diversité terminologique, les différentes conceptualisations du jumeau numérique ont une structure similaire, qui consiste en trois éléments principaux : une entité réelle (physique), un artefact numérique et une relation (bidirectionnelle) de représentation entre les deux (Figure 1).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 1.** Les trois éléments d'un jumeau numérique (D'après Korenhof et al., 2021).</figcaption></figure>

Comme d'autres concepts liés aux mathématiques et à l'informatique appliquées, le jumeau numérique a une portée très générique. Il recouvre désormais une grande diversité de domaines d'application et représente également un concept fédérateur pour exploiter des avancées scientifiques et pour en déduire de nouveaux défis pour la recherche, aux interfaces entre sciences formelles (mathématiques, informatique), technologies du numérique, et sciences physiques, biologiques et de l'environnement. Les sciences humaines et sociales sont également concernées, du fait des enjeux en termes de conception, d'éthique et d'évaluation des impacts d'un jumeau numérique, par exemple en tant qu'outil d'aide à la décision.

Dans les domaines de recherche d'INRAE, le concept de jumeau numérique a dépassé la phase de l'émergence, comme en témoigne l'usage de cette terminologie dans des articles scientifiques, des séminaires et, de façon croissante dans des appels à projets, notamment européens. Son appropriation est déjà engagée de la part de certains de nos collaborateurs européens ou internationaux (voir ci-après).

Au sein d'INRAE, l'utilisation de ce concept reste encore peu développée : soit nos recherches ne couvrent pas toutes les caractéristiques du jumeau numérique (par exemple du fait de l'absence de rétrocontrôle sur le système physique), soit elles n'utilisent pas formellement le terme, alors qu'elles sont assimilables aux jumeaux numériques. Le département TRANSFORM en a développé une réflexion poussée, alors que d'autres départements sont en train de le découvrir. Une réflexion commune paraît aujourd'hui indispensable, et ce sur un large périmètre reflétant l'ensemble des activités d'INRAE. Le métaprogramme DIGIT-BIO en a fait un sujet de réflexion à part entière et a mis en place le groupe de travail qui est à l'origine du présent document.

Le constat de départ a été qu'INRAE et ses partenaires nationaux mobilisent encore peu ce concept, alors qu'il pourrait sans doute s'appliquer dans plusieurs domaines stratégiques pour l'institut en recherche, innovation et appui aux politiques publiques, voire faire l'objet de grands programmes ou de projets emblématiques. L'appropriation de ce concept pourrait être également initiatrice d'une approche plus disruptive des questions de recherche en rendant plus direct le lien entre le modèle et l'objet d'étude. En parallèle, la réflexion a mis en évidence la nécessité d'une vigilance sur l'application du concept de jumeau numérique dans le domaine des sciences du vivant.
L'objectif de ce rapport est de développer une appropriation collective du concept de jumeau numérique et d'apporter des éléments de réflexion sur ses enjeux scientifiques, stratégiques et opérationnels pour INRAE. Les priorités sont de partager une définition du jumeau numérique, de ses usages et de ses limites, de communiquer sur nos acquis dans le domaine, d'identifier pour quelles recherches et dans quel cadre il peut devenir (ou est déjà) porteur de projets ambitieux et emblématiques.

Dans une première partie, nous proposons une revue de littérature sur le concept de jumeaux numériques, sa définition et son émergence – encore récente – dans la recherche. La seconde partie illustre l'appropriation de ce concept à travers des exemples issus d'autres instituts, dans nos domaines de recherche. La troisième partie, dresse un état des lieux sur l'appropriation de ce concept à INRAE, notamment grâce à la dynamique initiée depuis 2022 dans le cadre du métaprogramme DIGIT-BIO pour la construction de ses projets phares. La quatrième partie, s'appuyant sur les principaux éléments décrits précédemment, décrit les enjeux stratégiques associés aux jumeaux numériques et propose un bilan, des perspectives et des recommandations pour INRAE.
# 1. Jumeau numérique : émergence du concept et caractéristiques

## 1.1 Le concept de jumeau numérique et son émergence en recherche

Apparu dans les années 70, le concept de « Digital Twin » est issu du monde industriel et de l'ingénierie des systèmes. Jones et al. (2020) soulignent que l'origine du terme « jumeau numérique » dans l'industrie est associée à la démarche de Product Lifecycle Management. Dans ce cadre, un enjeu essentiel est de rassembler et mettre à jour de façon unifiée, sous forme numérique, l'ensemble des données et connaissances sur un produit au cours des différents stades de son cycle de vie, pour les mettre à disposition de l'ensemble des personnes ou entités susceptibles d'agir sur ce produit (Grieves 2003 ; Grieves et Vickers 2017). Dans ce contexte, on retrouve les trois composantes : le produit physique, sa représentation virtuelle, et les connexions entre les deux composantes physique et virtuelle. Les connexions sont bidirectionnelles, autorisant des boucles de rétroaction entre composantes.

Au-delà du regroupement des données et des connaissances, le jumeau numérique se caractérise également par sa capacité à reproduire la complexité de l'objet physique dans sa représentation virtuelle, avec un haut niveau de précision et de fiabilité. Il s'appuie sur différentes sources de données d'entrée et donne une place importante à l'apprentissage automatique, la modélisation, la simulation, l'algorithmique et l'intelligence artificielle. La précision et les incertitudes sont en principe évalués et permettent de contrôler la fiabilité avec laquelle la représentation numérique permet d'observer, simuler, prévoir et contrôler le comportement de l'objet ou du système physique sur l'ensemble de sa durée de vie (Kritzinger et al., 2018).

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 2.** The timeline of the evolution of the definition of a Digital Twin (DT) (Agnusdei et al., 2021)</figcaption></figure>

Le concept a évolué à plusieurs reprises (Figure 2) et apparaît à partir de 2016 dans la littérature scientifique. Une interroga-
tion du Web of Science (WoS) sur la présence du terme Digital Twin* dans les titres, résumés et mots-clés (TS="digital twin*")
montre une augmentation très nette du nombre de publications à partir de 2016 (Figure 3).
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 3.** Évolution des publications « Digital Twin » dans le WoS</figcaption></figure>

La grande majorité des publications relèvent des sciences de l'ingénieur (« engineering ») et des sciences et technologies de l'information et de la communication (« computer science », TIC). Mais la forte progression des publications s'explique également par une extension du périmètre thématique du concept de jumeau numérique, y compris aux domaines des sciences du vivant et de l'environnement. Elle se manifeste aussi sous d'autres formes :

* Des appels à projets, par exemple :
  (i) INFRA-TECH d'Horizon-Europe en cours d'élaboration pour 2024, visant à développer des outils/méthodes/technologies pour les Infrastructures de recherche (IR) (cf. HORIZON-INFRA-2024-TECH-01-01) et à développer des jumeaux numériques (cf. HORIZON-INFRA-2024-TECH-01-03 & HORIZON-INFRA-2024-TECH-01-04);
  (ii) une initiative de la commission européenne sur le « virtual human twin »<fnref n="1" />, dont l'un des axes a été le projet CSA EDITH : son objectif est de faire un état des lieux des « digital twins in healthcare » en Europe, produire une banque de données de modèles et structurer la communauté (www.edith-csa.eu);

* Des projets structurants à grande échelle par exemple, « Destination Earth »<fnref n="2" /> ou encore le projet de réplique virtuelle de l'océan<fnref n="3" />;

* Des manifestations scientifiques : par exemple, le séminaire « Jumeaux numériques » par l'Académie des Technologies (le 24 mars 2021), avec une majorité d'intervenants issus de l'industrie ; plus récemment le Colloque Jumeaux Numériques à Centrale Supélec<fnref n="4" /> (9 février 2023), dans l'objectif explorer le concept de jumeau numérique dans sa diversité, ses défis scientifiques et les enjeux sociétaux et industriels associés ; le séminaire sur les jumeaux numériques et de l'environnement du Comité de Valorisation d'AllEnvi et du pôle de compétitivité Cap Digital (10 mars 2023) ; ou encore le colloque « Jumeaux numériques : nouvelles frontières » organisé par la MITI<fnref n="5" /> du CNRS (janvier 2024), dans le cadre du lancement d'un appel à projet interne au CNRS.

<footnote n="1">¹ https://www.virtualhumanwins.eu</footnote>

<footnote n="2">² https://www.lesnumeriques.com/vie-du-net/destination-earth-un-jumeau-numerique-de-la-terre-pour-anticiper-le-changement-climati-tique-n180085.html</footnote>

<footnote n="3">³ https://www.ouest-france.fr/environnement/protection-oceans/l-ocean-aura-son-jumeau-numerique-en-2024-en-quoi-est-ce-une-revolu-tion-eebf6a94-90c4-11ec-bcbd-1dcb07d3bd37</footnote>

<footnote n="4">⁴ https://colloque-iledescience.partageonslessciences.com/programme-jumeaux-numeriques-2023/</footnote>

<footnote n="5">⁵ Mission pour les Initiatives Transverses et Interdisciplinaires</footnote>
## 1.2 Définition et caractéristiques

En sciences du vivant et de l'environnement, un jumeau numérique (JN) peut-être défini comme la représentation numérique d'un objet ou d'un système dynamique (physique ou biologique ; e.g. cellule, tissu, plante, animal, exploitation agro-industrielle), dont l'échelle peut aller de la cellule jusqu'à la planète Terre.

Quelle que soit cette échelle, la représentation numérique inclut des variables décrivant l'état et l'évolution de l'objet ou du système et elle est conçue pour à la fois recevoir des mises à jour régulières, fournir des prédictions fiables (pas uniquement décrire) sur l'état de l'objet-système réel, et enfin permettre des prises de décision pour agir en retour sur l'objet-système réel (Figure 4).

Au niveau méthodologique, on parle d'analyse et de modélisation hybrides (Hybrid Analysis and Modeling - HAM), qui sont définies comme une approche de modélisation qui combine l'interprétabilité, la base robuste et la compréhension d'une approche de modélisation basée sur la physique avec la précision, l'efficacité et les capacités d'identification automatique de modèles des algorithmes avancés d'intelligence artificielle basés sur les données.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 4.** Schéma de principe d'un jumeau numérique proposé par les auteurs</figcaption></figure>

Pour résumer, un jumeau numérique recouvre trois grandes caractéristiques :

1. Un flux de données et d'informations entre l'objet physique et sa représentation numérique, recueillies grâce à des capteurs, de l'imagerie, des objets connectés ou des dires d'experts, conduisant à des mises à jour régulières et dynamiques du jumeau numérique ;

2. Des modèles et des algorithmes (basés sur la modélisation et la simulation de systèmes dynamiques, sur de l'apprentissage automatique ou sur des approches hybrides) qui assimilent les données d'entrée et mettent à jour des codes numériques permettant de prédire l'état du système et son évolution avec un niveau de fiabilité élevé, en intégrant les effets de l'environnement ;

3. Des capacités de rétroaction et « d'aide à la décision » permettant d'agir au cours du temps sur l'objet physique, au vu des informations et prédictions fournies par le jumeau numérique, en temps réel (via du rétrocontrôle automatique ou semi-automatique) ou en décalé (via des opérateurs humains pouvant agir sur le système) - 'human in the loop' en santé).
De façon plus succincte, le jumeau numérique peut être défini comme « une représentation numérique d'un objet ou d'un système, mise à jour par un flux de données, dotée d'une capacité prédictive et de rétroaction, permettant d'intervenir de façon dynamique sur la trajectoire du système réel, via du contrôle automatique ou de l'aide à la décision ».

Pour leur part, Verdouw et al. (2021) et Korenhof et al. (2021) identifient cinq grandes caractéristiques des jumeaux numériques :

* **La temporalité de la relation entre l'entité réelle et l'artefact numérique**, avec des mesures fréquentes de l'état de l'entité réelle et des mises à jour dynamiques de l'artefact numérique : synchronisation à moyenne ou haute fréquence, voire en temps réel ;

* **La fidélité, voire la haute-fidélité de la représentation numérique** de l'entité réelle apportée par l'artefact numérique, condition nécessaire pour envisager une rétroaction vers l'entité réelle : l'artefact numérique est supposé fiable et précis, et censé représenter différentes fonctionnalités de l'entité réelle ;

* **La capacité prédictive de l'entité numérique**, grâce à l'intégration dynamique des mesures de l'entité réelle dans l'artefact numérique et la bonne prise en compte dans les modèles et algorithmes de la complexité de la structure et des comportements de l'entité réelle ; l'artefact numérique intègre idéalement une évaluation des incertitudes, par exemple par une approche probabiliste ;

* **La capacité prescriptive de l'artefact numérique**, qui peut prendre différentes formes : diagnostic dynamique, mesure de la performance, optimisation, recommandations, surveillance, détection d'anomalies, alertes ;

* **La rétroaction (dynamique) de l'artefact numérique sur l'entité réelle**, que ce soit via une aide à la décision de l'opérateur humain pilotant/gérant l'entité réelle ou via un pilotage direct de celle-ci (de type automate).

On rencontre un certain nombre de mots proches du terme « Digital Twin » dans la littérature : *virtual twin*, *numerical twin*, *digital patient*, *personal digital avatar*, *avatar*, *product avatar*, *simulator*, *digital counterpart*, *phantom*, *emulator* (émulateur).

## 1.3 Quelle distinction entre « jumeau numérique » et modèle ?

Dans les communautés scientifiques ayant une tradition de modélisation, l'introduction du concept de jumeau numérique soulève la question de la différence avec les modèles "classiques" ainsi qu'avec les simulations utilisant des techniques d'assimilation de données. Il est important de bien caractériser ce qu'est un jumeau numérique et ce qu'il permet, notamment en le distinguant clairement d'un modèle mécaniste, statistique ou basé sur l'apprentissage. Le jumeau numérique peut être vu comme un nouveau type de modèle ou un concept cousin, mais il se distingue du modèle "classique" à la fois par son flux de données (automatisé et en temps réel), caractérisant l'état de l'entité réelle, qui vient alimenter l'artefact numérique, ainsi que par la place de la rétroaction - ou feed back, automatisé ou non, liée à la finalité sous-jacente propre de ce jumeau numérique.

Korenhof et al. (2021) soulignent que "les modèles sont généralement compris comme une abstraction de la réalité, alors que l'accent mis sur le réalisme et l'exhaustivité dans les conceptualisations suggère qu'un jumeau numérique aspire à dépasser le stade de l'abstraction et à représenter "toutes" les fonctionnalités d'une entité physique concrète, allant même jusqu'à une sorte d'hypperréalisme".

Pour illustrer cette distinction, Kritzinger et al. (2018) ont établi une typologie distinguant trois catégories d'artefacts numériques, en fonction du niveau d'intégration du flux de données (Figure 5) :

* **Digital model**: représentation numérique d'une entité réelle existante n'impliquant pas d'échange de données automatisé (ou régulier) entre l'entité réelle et l'artefact numérique

* **Digital shadow**: modèle numérique, impliquant un flux de données unidirectionnel automatisé entre l'entité réelle et l'artefact numérique, et pour lequel un changement d'état de l'entité réelle entraîne un changement d'état de l'artefact numérique (mais pas l'inverse).

* **Digital twin**: implique un flux de données bidirectionnel entre l'entité réelle et l'artefact numérique. L'artefact numérique peut jouer le rôle d'instance de contrôle de l'entité réelle. Un changement d'état de l'entité réelle entraîne un changement d'état de l'artefact numérique et inversement
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 5.** Typologie des catégories d'artefacts numériques proposée par Kritzinger et al. (2018)</figcaption></figure>

Le jumeau numérique se distingue donc à la fois du modèle mathématique, car ce dernier ne représente au mieux qu'une partie de sa composante numérique, sans mise à jour dynamique en fonction de l'évolution de l'entité réelle (Wright et Davidson, 2020), et aussi de l'automate qui suppose des actions sur le système physique plus simples et entièrement programmables, alors que le jumeau numérique offre un terrain beaucoup plus diversifié et ouvert pour les modalités d'intervention humaine.

En résumé, un jumeau numérique se distingue d'un modèle au sens classique du terme par :

* Un niveau de complexité de l'objet ou du système d'intérêt (multi-composants, multi-échelles, dynamique non stationnaire, etc.) nécessitant le plus souvent un saut technologique pour sa représentation virtuelle, à l'échelle individuelle ;

* Une ambition (plus ou moins réalisable selon les cas) de rassembler dans le jumeau numérique un ensemble, aussi large que possible, de données et de connaissances pertinentes recueillies sur cet objet et sur son environnement, toujours à l'échelle individuelle ;

* La présence d'un environnement logiciel élaboré dans le jumeau numérique, permettant de construire à partir des données et connaissances recueillies une véritable représentation virtuelle de l'objet réel et de son évolution ;

* Des capacités de rétroaction sur le système réel d'intérêt, le même que celui qui est observé, guidées à partir de sa représentation virtuelle.

Ce saut technologique place le jumeau numérique comme un nouvel outil de contrôle et d'aide à la décision pour des objets ou systèmes dont les trajectoires sont difficilement prédictibles en l'absence d'un suivi régulier.

Il est également porteur d'une véritable transformation des pratiques pour la recherche, ouvrant la possibilité d'orienter l'expérimentation de façon dynamique en s'appuyant sur la mise à jour des prédictions et sur des méthodes d'aide à la décision.

Enfin, en étant associé à un individu ou à un système, le jumeau numérique permet de prendre en compte la variabilité individuelle, ouvrant ainsi une dimension nouvelle dans les possibilités de modélisation.

## 1.4 Quels objets ou systèmes sont concernés ?

Pour Wright et Davidson (2020), les jumeaux numériques sont particulièrement utiles lorsqu'un objet évolue dans le temps, rendant ainsi le modèle initial de l'objet invalide, et lorsque des données pouvant être corrélées à cette évolution peuvent être mesurées. En revanche, si un objet change peu dans le temps, ou si les données associées à ce changement ne peuvent pas être mesurées, alors un jumeau numérique ne sera probablement pas utile.

La mise en place d'un jumeau numérique nécessite un investissement (beaucoup) plus important qu'un "simple" modèle, ce qui justifie, à l'amont de son développement, d'en analyser précisément les objectifs et la valeur ajoutée. La notion de confiance dans les prédictions du jumeau numérique est également critique (confiance dans les données, confiance dans le modèle et confiance dans la procédure de mise à jour, Wright & Davidson, 2020).

La complexité de l'entité modélisée et la fiabilité (relative) de sa représentation numérique donnent au jumeau numérique un statut de double virtuel. Les opérateurs (humains ou IA) amenés à exercer des actions sur l'entité réelle peuvent en amont s'appuyer sur ce double numérique, pour tester des hypothèses, comparer des scénarios (par expérimentation numérique), prédire et visualiser les conséquences de différentes options décisionnelles, ou encore pour sélectionner les actions "optimales" à appliquer à l'entité réelle.
Nous proposons de réserver l'usage du terme « jumeau numérique » à des situations pour lesquelles ces interactions entre la représentation virtuelle et les opérateurs sont suffisamment prégnantes pour distinguer clairement le jumeau numérique d'un modèle d'appui à la décision ou d'un automate, aussi sophistiqué soit-il. Cela implique que l'entité (individu, objet, système « réels ») pouvant faire l'objet d'un jumeau numérique ait une complexité minimale (multi-échelle, multi-domaines disciplinaires, stochasticité, non-observabilité) et suive une trajectoire individuelle dans le temps, avec des degrés divers d'aléatoire et d'incertitude, mais modélisable ou prédicible par des méthodes d'apprentissage ou de simulation, au moins à très court terme. Deux autres caractéristiques sont la possibilité d'un suivi longitudinal de l'entité et de son environnement par des capteurs et mesures multi-sources plus ou moins réguliers, et le besoin essentiel, pour la connaissance, la gestion, le contrôle ou le pilotage de l'entité, d'accéder à des quantités non observables directement mais calculables via la composante numérique du jumeau.

Du point de vue informatique, cela implique que le jumeau numérique soit basé sur un environnement virtuel avec des données, du code, des chaînes de calcul et des outils de visualisation.

Derrière ces caractéristiques peuvent se trouver des types contrastés de jumeaux numériques, notamment :

* Des jumeaux passés au stade "ingénierie", fonctionnels et éprouvés, à TRL élevés, permettant la maintenance et/ou le pilotage de représentants individuels de l'entité réelle. Exemples types : jumeau numérique d'un avion pour sa maintenance, double numérique d'un patient en médecine personnalisée, projets avancés de villes numériques.

* Des jumeaux de nature "recherche" ou exploratoires, à TRL bas, souvent sur des entités uniques ou peu répétables, dont la vocation est de rassembler et partager le maximum de connaissances sur l'entité réelle pour l'étudier sous différents angles et avec un large panel de compétences. Exemple type : jumeau numérique de la planète Terre (voir la Section 3), ou de territoires à des échelles plus petites.

## 1.5 Transposition du concept en sciences du vivant

La transposition du concept de jumeau numérique à d'autres domaines que l'industrie et à d'autres activités que l'ingénierie soulève de nombreuses questions (Datta, 2017 ; Batty, 2018 ; Wright & Davidson, 2020 ; Popa et al., 2021 ; van der Burg et al., 2021 ; Tomko & Winter, 2021 ; Korenhof et al., 2021 ; Helbing & Sánchez-Vaquerizo, 2022). En particulier Korenhof et al. (2021) ont étudié de façon critique et avec un regard philosophique la transposition du concept de jumeau numérique.

Leur critique s'articule en trois points :

* « data surplus » : les auteurs s'interrogent sur l'affirmation de réalisme et de fidélité de la représentation, en démontrant qu'une représentation numérique est nécessairement différente de ce qu'elle représente et n'est donc jamais neutre. Elle est quelque chose de plus que l'entité physique, qu'ils appellent un "surplus de données".

* « digital substitute » : ils mettent en question également la manière dont la représentation numérique se substitue à l'entité physique dans les pratiques mises en avant par un jumeau numérique, et les implications que cela peut avoir sur notre engagement avec ces entités, notamment concernant les organismes vivants.

* « steering technique » : ils remettent en question la conceptualisation du jumeau numérique en tant que simple représentation et pointent sa fonctionnalité prescriptive. Le jumeau numérique peut être donc vu comme une technique de pilotage, ce qui soulève pour les auteurs des questions concernant ses objectifs (comment ceux-ci sont-ils atteints, qui décide quoi et quand, qui est responsable ?).

Les auteurs concluent que pour que les jumeaux numériques relèvent de manière satisfaisante les défis qui leurs sont associés, il est indispensable de travailler avec une vision critique des jumeaux numériques, en les considérant comme un surplus de données, un substitut numérique et une technique de pilotage, et de tenir compte de leur caractère non neutre, substitutif et directeur dans leur conception et leur utilisation (Tableau 1).

Cette considération critique favoriserait la compréhension et la perception sociale des jumeaux numériques, et offrirait une meilleure prise en considération de leurs risques, leurs avantages et leur capacité à inclure un large éventail de normes et d'intérêts sociétaux.
<table><caption>**Tableau 1.** Questions de recherche issues d'une analyse critique du concept de jumeau numérique (D'après Korenhof et al., 2021)</caption><thead><tr><td>Assumption</td><td>Critique</td><td>Research question</td></tr></thead><tbody><tr><td>"Twin" presupposes a relation of equality between the Digital Twin and the physical entity</td><td>There is a hierarchical relation between the Digital Twin and the physical entity</td><td>What are the implications of the hierarchical relation between the Digital Twin and the physical entity?</td></tr><tr><td>Assumes realistic/high-fidelity representation by the technical artefact</td><td>The representation offered by the technical artefact is a non-neutral translation by human beings that reflects certain norms</td><td>How should we understand and deal with the non-neutrality of the representation in Digital Twins' design and use?</td></tr><tr><td>Presupposes complete transparency of the physical entity</td><td>Knowledge and information of the physical entity are never complete</td><td>How should we understand and deal with incompleteness in the design and use of Digital Twins?</td></tr><tr><td>The technical artefact represents</td><td>The technical artefact adds and substitutes</td><td>How should we understand and deal with the surplus and substitutive character of Digital Twins and the establishment of new power relationships and dependencies in Digital Twin design and use?</td></tr><tr><td>The Digital Twin provides feedback to the physical entity</td><td>A Digital Twin is a technique for agents to steer a physical entity</td><td>How should we understand and deal with the form of control realised by Digital Twins and account for factors like transparency and accountability in Digital Twin design and use?</td></tr></tbody></table>

La transposition du jumeau numérique soulève plusieurs questions, en particulier en lien avec l'absence d'une définition claire et avec une utilisation du concept de jumeau numérique « marketing » voire prosélyte. Ainsi pour Popa et al. (2021), "le jumeau numérique a un statut très ambivalent, à la fois un mot à la mode que tout le monde s'empresse d'utiliser et une préoccupation de niche dont seuls quelques heureux élus peuvent revendiquer la propriété. C'est aussi à la fois un terme générique et un élément d'un jargon très technique. Le fait que le jumeau numérique soit un cocktail technologique, contenant des combinaisons incertaines de technologies déjà existantes, tend à accroître cette ambivalence".

La majorité des publications concluent qu'il faut dépasser l'effet "buzzword" et le risque de son caractère éphémère, en définissant plus précisément ce concept, en ayant un regard critique sur ce qu'est un jumeau numérique et ce qu'il peut faire - ou pas- et apporter, sans négliger les risques inhérents à tout progrès technologique. Van der Burg et al. (2021) propose par exemple un agenda en « Recherche et Innovation Responsable » (RRI) sur les jumeaux numériques pour avancer sur ces questions en *agri-food science*.

Ces questionnements ont également été l'occasion de débats lors de la matinée Digital Twin organisée dans le cadre du séminaire Digit-bio (voir partie 4). Le présent rapport a été construit pour prendre en compte ces critiques afin notamment de fournir une vision institutionnelle de la notion de jumeau numérique. En effet, le potentiel transformant du jumeau numérique pour les recherches de l'institut ne pourra s'exprimer que s'il est assimilé de la même manière par toutes et tous, que si ses objectifs sont clairement posés, ses risques analysés et bien distingués des recherches en modélisation qui sont, et continueront à être, menées au sein d'INRAE. Dans ce cadre, INRAE pourrait préciser sa stratégie d'utilisation des jumeaux numériques comme elle l'a fait par exemple pour l'utilisation de l'édition des génomes.
## 2. Appropriation dans nos domaines d'activités : exemples de projets dans d'autres instituts

Ce chapitre illustre, au travers d'exemples issus d'autres instituts ou organisations, l'appropriation du concept de jumeau numérique dans les grands domaines de recherche d'INRAE.

Face au foisonnement du sujet pour certains domaines, il était difficile de viser une homogénéité entre les différentes sections. Nous avons donc gardé des angles d'approche différents mais complémentaires. Pour les mêmes raisons, nous n'avons pas visé l'exhaustivité mais plutôt des angles de vue et des illustrations reflétant le dynamisme du sujet pour ces domaines.

### 2.1 Génie des procédés et biotechnologies : du contrôle au jumeau numérique

Dans le domaine du génie des procédés alimentaires et non alimentaires, le concept de jumeaux numériques est utilisé depuis de nombreuses années pour optimiser les procédés, sous le terme, d'« instrumentation, control and automation » (ICA) ou de « model based control » (Steyer et al. 2006).

En agroalimentaire, l'utilisation du terme « digital twin » apparaît en 2019 dans la bibliographie pour représenter le comportement thermique d'une mangue en cours de refroidissement en lien avec l'évolution de sa qualité sous l'effet des réactions de dégradations enzymatiques (Defraeye et al., 2019). Cet article est suivi rapidement d'une réflexion visant à analyser comment les modèles mécanistiques de transformation des aliments peuvent évoluer aux différentes échelles pour contribuer à la constitution de jumeaux numériques (Verboven et al., 2020). Peu après, Appl et al. (2021) explorent comment les jumeaux numériques peuvent représenter des bioprocédés complexes, y compris la cinétique des réactions biologiques, physico-chimiques et chimiques, ainsi que les caractéristiques mécaniques et physiques des bioréacteurs de production de métabolites par fermentation microbienne. Ils les considèrent comme un outil très prometteur pour le développement et l'optimisation rapide et rentable de stratégies de contrôle (e.g., des concentrations de substrat ou de métabolite), et pour le développement d'un contrôle complet de bioprocédés, mais aussi pour la formation des futurs ingénieurs et opérateurs. Ils s'appuient pour cela sur une revue de projets de recherche dans lesquels des jumeaux numériques "de premier stade" (JN simples de contrôle de bioprocédés, ou simulateurs simplifiés de formation des opérateurs) ont été utilisés et sur l'exemple d'un simulateur de saccharification et de fermentation simultanée pour optimiser l'apport de substrat afin de maximiser la production de S. cerevisiae, en limitant l'inhibitrice formation d'éthanol (effet Crabtree).

La bioéconomie circulaire prend en compte notamment la transformation de la production agricole en produits alimentaires et non-alimentaires, et le traitement ou la valorisation des eaux usées et des déchets. À ce jour, l'avancement de l'appropriation du concept de jumeau numérique, et des travaux qui conduisent à leurs développements différent fortement entre ces différents domaines.

**Illustration : les procédés de boues activées**

Dans le traitement des eaux usées, un réseau européen COST avait été créé à la fin des années 90 pour développer un benchmark in silico de comparaison de lois de commande pour optimiser les procédés de boues activées pour le traitement des eaux usées. Ce réseau s'est poursuivi jusqu'à la fin des années 2000 au sein d'un groupe de travail de l'International Water Association afin d'élargir l'approche à l'ensemble de la station et d'appréhender l'ensemble des procédés impliqués (y compris les réseaux d'égout). Cela a permis de proposer à l'ensemble de la communauté des codes de simulations, ouverts à tous et validés. Une des difficultés, non prévue à l'origine, a été de pouvoir coupler les différents modèles entre eux, ceux-ci ayant été développés de manière séparée, sans toujours avoir les mêmes variables d'état. Tous ces efforts ont grandement permis de sensibiliser la communauté internationale, académique et industrielle, à l'intérêt du numérique et des modèles couplés à des stratégies de commande et d'optimisation. Ces dernières années, les efforts importants réalisés dans le développement des capteurs temps réel ont permis de mettre en œuvre certains jumeaux numériques sur sites industriels mais leur nombre est encore limité.
## 2.2 Environnement : des jumeaux numériques à grande échelle

Dans le domaine de l'environnement, les jumeaux numériques apparaissent dans la littérature, sous forme de *position papers* prospectifs e.g., Mukhtar et al. (2022) sur le microbiome du sol, Buonocore et al. (2022) sur les forêts. Ils ont vocation à prédire l'évolution des systèmes naturels dans un contexte plus contraint e.g., au niveau du climat ou des ressources hydriques et soumis à diverses pressions d'origine anthropique (pollution des compartiments - air, eau, sol, usage des sols, perte de biodiversité, transport d'espèces invasives, etc.), afin d'aider à la décision politique et à la gestion à différentes échelles. La finalité est de développer des systèmes plus résilients, de prévenir les risques naturels ou de gérer au mieux les conséquences de divers aléas (inondations, séismes...).

L'approche jumeau numérique permet une meilleure prise en compte de la complexité de ces systèmes à travers de nouvelles capacités de monitoring (télédétection, drone, capteurs connectés, etc.) couplées à des modèles multi-physiques et biologiques performants et à des approches d'intelligence artificielle, afin de prédire les dynamiques des systèmes (Figure 3). Les domaines concernés sont multiples, comme :

* Les systèmes forestiers et les services écosystémiques associés (Buonocore et al., 2022 ; Mottus et al., 2021 ; Niță, 2021) ;

* L'estimation de risques naturels e.g., au niveau hydrologique : risques en temps réel lors d'évènements extrêmes au Danemark (Henriksen et al., 2023) ; prévision précoce des risques d'inondations urbaines (Ghaith et al., 2022) ou des crues soudaines (Alperen et al., 2021 ; Huang et al. 2022) ;

* La cartographie de la qualité de l'air : CO₂ (Park & Yang, 2020) ; ozone (Zlatev & Dimov, 2022) et de méthodes de réduction locales des émissions de polluants (e.g., méthane, An & Chen, 2021) ;

* La biosurveillance (e.g., Castle et al., 2021) ;

* Le monitoring et la protection de la biodiversité, e.g., le projet Européen *Biodiversity Digital Twin* - BioDT (https://biodt.eu/).

Plusieurs initiatives à différentes échelles du système Terre ont également été lancées par exemple, l'initiative Destination Earth (DestinE), celle de l'océan en Europe (EuroDTO) ou le projet technologique IDEAS (Integrated Digital Earth Analysis System) de la NASA aux USA.

À l'échelle nationale, nous pouvons citer :

* Le programme de recherche sur la gestion intégrée des risques pour des sociétés plus résilientes à l'ère des changements globaux (PEPRima), dont l'axe « infrastructure de plateformes » prévoit d'utiliser l'approche jumeaux numériques afin de réaliser une évaluation de la dynamique et d'élaborer des scénarios pour soutenir la gestion des crises. Il est attendu notamment trois projets sur les thèmes : inondations et submersions, risques gravitationnels, risques sismiques ;

* Le projet régional Junon de jumeaux numériques de la nappe phréatique de Beauce, dont un jumeau numérique dédié aux transferts dans la zone non saturée. Dans ce dernier cas, les données de terrain seront fournies par l'OZNS (observatoire des transferts dans la zone non saturée).

En dépit de la complexité des processus et des échelles multiples impliquées dans la recherche sur l'environnement, les jumeaux numériques se développent dans les différentes communautés, aussi bien dans les composantes physico-chimiques que biologiques du système Terre, avec des enjeux en termes d'aide à la décision politique et d'identification de solutions pour favoriser la résilience à différentes échelles, mais aussi de structuration des recherches sur un même objet mobilisant des approches différentes (théorique, expérimental, observations à différentes échelles, etc. e.g., plancton marin, Flynn et al., 2022). Les forts investissements annoncés au niveau Européen avec DestinE, avec notamment des infrastructures numériques support permettant de passer à l'échelle, mais aussi l'organisation de communautés scientifiques autour d'infrastructures de recherche, collectant de grande quantité de données, et autour de la modélisation et de la simulation, sont des atouts forts pour le développement des jumeaux numériques dans ces recherches.
### Illustration : L'initiative DestinE

L'initiative DestinE vise à mettre au point un modèle numérique très précis de la Terre pour surveiller et prédire l'interaction entre les phénomènes naturels et les activités humaines et renforcer la résilience face au changement climatique (Figure 6). Ce modèle permettra de suivre, de simuler et de prévoir les activités naturelles et humaines, ainsi que d'élaborer et de tester des scénarios pour un développement plus durable. L'Agence spatiale européenne (ESA), le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) et l'Organisation européenne pour l'exploitation des satellites météorologiques (EUMETSAT) développeront progressivement DestinE en créant une plateforme centrale qui accueillera des jumeaux numériques des systèmes terrestres et des phénomènes naturels (Figure 7).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>**Figure 6.** Mise en œuvre des jumeaux numériques dans DestinE
(source : https://digital-strategy.ec.europa.eu/fr/library/destination-earth).</figcaption></figure>

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>**Figure 7.** Organisation générale de DestinE
(source : https://digital-strategy.ec.europa.eu/fr/library/destination-earth).</figcaption></figure>
Afin de gérer efficacement et d'offrir diverses sources de données, DestinE utilisera un lac de données dédié s'appuyant sur la fédération des sources de données distribuées (Figure 8). Le jumeau numérique sur les risques induits par les conditions météorologiques et les risques géophysiques (Extreme Natural Disasters Digital Twin) sera axé sur les inondations, les sécheresses, les vagues de chaleur et les phénomènes géophysiques tels que les tremblements de terre, les éruptions volcaniques et les tsunamis. En cas d'inondations, par exemple, ce jumeau numérique aidera les collectivités locales et régionales à tester des actions plus précises qui contribueront à sauver des vies et à réduire les dommages matériels. Le jumeau numérique sur l'adaptation au changement climatique fournira des capacités d'observation et de simulation à l'appui d'activités et de scénarios d'atténuation du changement climatique. Pour aider à atteindre la neutralité carbone, des informations provenant de différents domaines, tels que l'agriculture durable, la sécurité énergétique et la protection de la biodiversité, seront mises à disposition.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>**Figure 8.** Lac de données de DestinE</figcaption></figure>

(Source: https://digital-strategy.ec.europa.eu/fr/library/destination-earth)

## Illustration : le projet Equipex + : GAIA DATA

Il convient de noter l'effort de structuration de la partie « données » via le projet « investissement d'avenir Equipex + » GAIA DATA. Le projet, dont INRAE est partenaire, est porté par les infrastructures nationales DATA TERRA, CLIMERI-France et PNDB. Il propose de faciliter l'accès à des données multi-sources et multi-domaines par le développement des produits et services pour l'ensemble des compartiments du système Terre et leurs interactions. Gaia Data a notamment pour ambition de renforcer les moyens dans les centres de calcul et données pour assurer les missions des pôles et infrastructures de recherche (IR) ; de développer les infrastructures pour permettre l'interopérabilité des accès aux données ; de renforcer les équipements et développer les systèmes pour assurer l'interopérabilité des services entre les centres de calcul et données ; et de renforcer les architectures spécialisées pour le service de la donnée. L'un de ses objectifs est de contribuer à la mise en œuvre des jumeaux numériques du système Terre.

## 2.3 Biologie et santé : vers une médecine personnalisée

Dans le domaine de la santé, le jumeau numérique<fnref n="6" /> est un concept particulièrement bien adapté à la médecine personnalisée. Il peut s'appliquer dans ce cadre à différentes échelles. Au niveau européen, une communauté s'est créée autour du 'Virtual Physiological Human Institute' (VPHI<fnref n="7" />) qui fédère plusieurs institutions académiques et entretient des liens étroits à travers l'Avicenna Alliance avec les industriels qui développent ce thème en interne, pour ensemble porter cette thématique aux décideurs européens (EMA, marquage CE<fnref n="8" />, programme de recherche, ...). La commission européenne (DG CNECT H3)

<footnote n="6">⁶ digital twin, virtual twin, numerical twin, digital patient, personal digital avatar (https://avicenna-alliance.com/files/user_upload/Avicenna_Alliance_Glossary_of_Terms_for_Computer_Modeling_and_Simulation.pdf; see also https://www.linkedin.com/pulse/shedding-light-digital-twin-patient-virtual-synthetic-control)</footnote>

<footnote n="7">⁷ https://www.vph-institute.org</footnote>

<footnote n="8">⁸ European Medicines Agency - marquage Communauté Européenne</footnote>
elle-même pousse cette thématique, et en particulier l'intégration à plusieurs échelles des différents jumeaux virtuels existants, par exemple à travers le CSA EDITH (Ecosystem for Digital Twins in Healthcare). La DG CNECT H3 définit ainsi les jumeaux virtuels et leur potentiel pour la santé (Virtual Twins in Health) : "les jumeaux virtuels du corps humain, considérés comme des modèles numériques de la pathophysiologie d'un individu, peuvent révolutionner notre façon de prévenir, de diagnostiquer et de traiter les maladies en répondant activement aux besoins des individus et en fournissant des parcours de santé et de soins personnalisés pour chaque patient."

### 2.3.1 Les jumeaux numériques en santé personnalisée

Le jumeau numérique de patient se développe beaucoup en santé. Il est le fruit de recherches académiques multidisciplinaires, entre la communauté modélisation numérique qui se base sur les équations de la physique, la communauté biomécanique, qui étudie les mécanismes pathophysiologiques en jeu et la communauté médicale, qui donne la direction de la recherche par la production des questions cliniques. Des degrés d'avancement divers existent dans ce domaine. Une quarantaine d'équipes Inria se positionnent sur ce créneau. Des exemples sont la construction de jumeaux numériques pour apprêhender les risques de chirurgie du foie (Golse et al. J Hepatol 2021) ou le traitement oncologique (Sager, 2023) ; voir aussi le laboratoire Bernoulli, commun entre l'APHP et Inria<fnref n="9" />.

Des start-ups émergent issues de ces recherches, en France (e.g., AnaestAssist<fnref n="10" />, Nuera<fnref n="11" />) comme dans le monde entier. Il y a une très forte attente du domaine en la matière, pour rendre la médecine plus personnalisée. L'entreprise américaine Heartflow est le projet du domaine des maladies cardiovasculaires le plus avancé : elle a remplacé un test invasif clinique par de la simulation, sur la base d'images médicales envoyées par les hôpitaux. Sa solution est utilisée dans le monde entier. Un certain nombre de start-ups en France et partout dans le monde emboitent le pas (e.g. PrediSurge).

### 2.3.2 Gestion du risque et toxicologie

En gestion du risque en santé humaine, l'utilisation des jumeaux numériques est faite à deux niveaux : au niveau des structures de santé (hôpitaux, services de soins et prise en charge d'épidémie/pandémie) et au niveau de l'évaluation du risque pour la santé humaine (médicaments, pharmacologie, sécurité sanitaire des aliments et des systèmes alimentaires).

En toxicologie (au sens large incluant médicaments, pollution, contamination chimique des aliments), il y a une prise de conscience des agences d'évaluation sur la nécessité de statuer sur l'utilisation des nouveaux concepts venant des approches numériques prédictives. Cela était le cas pour l'intelligence artificielle, mais cela s'étend maintenant au concept de jumeaux numériques. La FDA<fnref n="12" /> a identifié les "Heath Digital Twin Devices" et travaille sur leur évaluation dans le cadre plus large du programme "Medical Device Development Tools » (MDDT). En toxicologie, des groupes de travail au niveau de l'OCDE, de l'EFSA sont en train de développer des lignes directrices pour l'intégration de données à haut débit. En ce qui concerne la toxicologie due aux médicaments, telle qu'une overdose de paracétamol, les modèles in-silico peuvent aider à faire le passage entre données *in vitro* et *in vivo* ou à comprendre les mécanismes de régénération d'organe comme le foie (Mombelli E et al, 2020 ; Dichamp et al 2023). Ils ne sont cependant pas encore au niveau « jumeau numérique », au sens de modèle personnalisé à un individu.

En toxicologie alimentaire, le concept semble moins présent. La modélisation et la simulation sont devenus des éléments importants de l'étude du risque sanitaire des aliments mais ces approches ont souvent des visées explicatives. Elles servent à mettre en évidence des « Adverse Outcome Pathways » qui permettent de décrire le lien entre évènement déclencheur (e.g., exposition à un composé chimique) jusqu'à l'effet sur la santé humaine ou animale (e.g., baisse de fertilité) (Mombelli et al., 2020). La notion de rétrocontrôle est ainsi moins mise en avant. On peut toutefois envisager, sur des modèles *in vitro*, d'agir dynamiquement sur des facteurs tels que les durées et les doses d'expositions pour identifier des points d'inflexion dans les effets adverses. Enfin, le WUR se positionne sur la thématique plus large des systèmes alimentaires et l'inclusion des jumeaux numériques dans le contrôle de la sécurité sanitaire de ces systèmes (Marvin et al. 2022).

### 2.3.3 Métabolisme et alimentation

Le métabolisme endogène et l'alimentation sont étroitement liés via l'apport en nutriment essentiels aux processus anaboliques et cataboliques. Dans ce contexte, la modélisation des processus métaboliques est devenue un outil majeur pour comprendre et prédire l'impact de l'apport en nutriment sur les modulations métaboliques. Dans un premier temps, les bases de données métaboliques (l'ensemble des milliers de réactions métaboliques pouvant avoir lieu dans un organisme) ont été

<footnote n="9">⁹ https://www.bernoulli-lab.fr/en/home/</footnote>

<footnote n="10">¹⁰ https://www.anaestheticassist.co.nz/</footnote>

<footnote n="11">¹¹ https://www.nurea-soft.com/fr/solution-dia-pour-les-maladies-vasculaires/</footnote>

<footnote n="12">¹² Food and Drug Administration</footnote>
constituées à l'échelle de l'organisme sans spécificité tissulaire. Or, la spécificité métabolique d'un tissu (e.g., foie versus
muscle) impacte fortement les capacités de réponse à l'apport en nutriments. Des modèles ont alors été construits pour pren-
dre en compte cette spécificité tissulaire (e.g., modèle Hepatonet pour le foie (Gille et al. 2010)). Plus récemment, notam-
ment sous l'impulsion des recherches en santé (en particulier en cancérologie) de nouvelles méthodes ont été mises en place
pour reconstruire des modèles métaboliques qui soient spécifiques à un individu (Flouladiha et al. 2017). Pour cela, des
données omiques sont utilisées afin d'obtenir un modèle qui soit individualisé. Cette capacité de rendre les modèles tissus-
spécifiques et individus-spécifiques ouvre de nouvelles perspectives en termes de jumeaux numériques dans le cadre d'une
nutrition personnalisée. En parallèle, de nombreux travaux ont été menés pour reconstruire les réseaux métaboliques des
microorganismes du microbiote humain ce qui permet d'envisager l'intégration de ces modèles pour étudier et prédire le
dialogue métabolique entre aliment-microbiote-hôte (Heinken et al. 2023). Le WUR projette également de travailler sur la
notion de jumeaux numériques afin de proposer une nutrition personnalisée (projet « Me, my diet and I »<fnref n="13" />). Ce projet inclut
notamment la perspective du développement d'une application pour que les individus puissent obtenir des suggestions
nutritionnelles personnalisées. Se pose toutefois le flux d'acquisition de données physiologiques individuelles.

## Illustration : les projets ReconX sur le métabolisme humain

L'équipe d'Ines Thiele (University of Gallway, Ireland) développe depuis plusieurs années un modèle du métabolisme humain à l'échelle de la cellule ou de l'individu (Recon1, Recon2, Recon3D). Plus récemment, ils ont intégré ce modèle avec les modèles du métabolisme des réseaux des microorganismes de microbiote (Thiele et al 2020). Ils ont ainsi créé un modèle "whole body" humain en y incluant des notions de métabolites circulant pour modéliser la physiologie via les échanges inter organes et avec le microbiote. Sur cette base, ils ont créé deux sous modèles : un mâle et un femelle. Ils utilisent également une base de données décrivant les apports en nutriment de différents régimes pour simuler l'impact métabolique de ces régimes à l'échelle de l'individu complet. À partir de cette base, ils envisagent le concept de jumeau numérique notamment dans la construction d'une alimentation sur mesure. Le défi, et potentiellement la limite, est le déséquilibre entre la complexité du modèle et les données nécessaires pour le paramétrer. En effet, ces modèles du métabolisme contiennent des milliers de réactions et métabolites (voir des dizaines de milliers dans l'exemple du "whole body") ce qui entraîne que le modèle peut s'avérer sous-contraint. En d'autres termes, pour une question donnée il existe un éventail très large de solutions possibles. Enfin, se pose la question de la rétroaction sur ces modèles : comment capter les données à une fréquence suffisamment élevée afin d'intervenir en temps réel.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 9. From Thiele et al. 2020</figcaption></figure>

<footnote n="13">¹³ https://www.wur.nl/en/project/Me-my-diet-and-I-1.htm</footnote>
### 2.3.4 Jumeau numérique des systèmes de soin

Des groupes de recherche dans le public et le privé travaillent sur des jumeaux numériques des systèmes de soin ou de santé. Ils ont pour but d'améliorer les systèmes actuels ou de pouvoir contrôler les flux en temps réel par exemple dans les hôpitaux. Des cas sont décrits dans le livre *Systèmes de soins et de santé, Iste 2022*<fnref n="14" />, Dassault Systèmes et d'autres industriels qui développent des outils de simulations multiphysiques se positionnent sur ce créneau<fnref n="15" /> : le COVID19 a fortement accéléré le processus.

Au niveau structure, il existe des initiatives pour créer des jumeaux numériques dans les hôpitaux afin d'optimiser et réduire les risques pour les patients. Dans ce cas, le jumeau est une version digitale de l'infrastructure hospitalière dans ses dimensions structurelles, environnementales et humaines<fnref n="16" />. Le jumeau numérique permet d'adapter les parcours ou de limiter les risques liés à des pathogènes. Le jumeau numérique peut aussi être utilisé dans le cas de pandémies. Plusieurs articles rapportent l'utilisation de ce concept dans le cadre de l'épidémie de COVID19 (Laubenbacher et al. 2021). Le jumeau numérique est par exemple utilisé pour adapter la stratégie vaccinale, notamment sur les groupes sociaux prioritaires. Ce type de jumeaux numériques peut trouver écho dans les jumeaux numériques d'exploitation agricoles, notamment en santé animale pour prévenir et détecter les épizooties. Au-delà, l'intégration des modèles appliqués à l'Homme ou aux animaux pourraient servir dans l'étude des zoonoses, en lien avec le concept « one health ».

## 2.4 Agriculture : un appui à la conduite de l'exploitation

### 2.4.1. Contexte général

L'étude bibliométrique menée en amont de ce rapport en septembre 2022 montre que le concept de jumeau numérique est encore émergent dans le domaine de la recherche en agriculture, et peu d'équipes ont déjà investi sur ce sujet. Le top 5 des pays en termes de publications d'après le WoS sont l'Allemagne (28), les Etats-Unis (20), les Pays-Bas (19), l'Italie (15), et ex æquo avec 11 publications, la Chine et la Russie (voir Annexe 1). Au niveau des institutions, le WUR se place en tête, avec 11 publications en cohérence avec son plan stratégique<fnref n="17" />. Il est à souligner que beaucoup de ces publications sont des revues sur le potentiel des jumeaux numérique en agriculture et d'autres utilisent l'opportunité « marketing » du terme « jumeaux numériques » sans vraiment qu'il s'agisse de jumeau numérique au sens défini dans ce rapport.

Ces publications dans le domaine de l'agriculture concernent trois sujets principaux :

1. Une visite de l'utilisation des modèles de culture e.g., les jumeaux numériques de verger de manguier ou de noyer de Macadamia<fnref n="18" /> (Univ. Queensland),

2. L'agriculture de précision, le smart farming<fnref n="19" /> et l'élevage de précision, en s'appuyant sur les progrès technologiques en termes d'acquisition de données (nano-ordinateurs, capteurs connectés), de robotique et de l'IA,

3. Les cultures en conditions contrôlées (serre, urban agriculture, etc) où le jumeau numérique s'inscrit dans la continuité des travaux sur l'automatisation de ces systèmes.

#### Enjeux abordés dans les publications

Pylianidis et al. (2021) du WUR ont réalisé une revue bibliographique intéressante qui analyse les différents sujets des publications sur les jumeaux numériques en agriculture *sensu lato*. Ils ont notamment analysé les différentes applications, en fonction de leur TRL. La *Figure 10* montre que les publications ont porté majoritairement sur l'échelle système (ferme, production en conditions contrôlées territoire), mais à des TRL bas. En revanche, sur l'échelle des individus (plante, animal), il y a plus des applications avec des TRL plus élevés.

<footnote n="14">¹⁴ https://www.istegroup.com/fr/produit/systemes-de-soins-et-de-sante</footnote>

<footnote n="15">¹⁵ https://theconversation.com/hopital-les-jumeaux-numeriques-un-nouvel-outil-de-simulation-155344</footnote>

<footnote n="16">¹⁶ https://hal.inria.fr/tel-03437096/</footnote>

<footnote n="17">¹⁷ https://www.wur.nl/en/research-results/research-programmes/research-investment-programmes/digital-twins.htm</footnote>

<footnote n="18">¹⁸ https://qaafi.uq.edu.au/article/2021/07/digital-twin-concept-boosts-food-production</footnote>

<footnote n="19">¹⁹ Verdouw, C., Tekinerdogan, B., Beulens, A. & Wolfert, S. 2021. Digital twins in smart farming. Agricultural Systems 189, 103046. DOI 10.1016/j.agsy.2020.103046</footnote>
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>**Figure 10.** Cas d'applications des jumeaux numériques en agriculture. La couleur indique le niveau de TRL (Pylianidis et al. (2021)</figcaption></figure>

Concernant le type de service rendu par les jumeaux numériques, la **Figure 11** montre que les cas d'application développent majoritairement des services sur le monitoring en temps réel et l'optimisation, ce qui diffère des autres domaines d'activité présentés dans la **Figure 12** : industrie, automobile, ingénierie aéronautique, énergies renouvelables, construction.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>**Figure 11.** Types de services rendus par les jumeaux numériques en agriculture (Pylianidis et al., 2021)</figcaption></figure>
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>**Figure 12.** Types de services rendus par les jumeaux numériques dans d'autres domaines d'activités (Pylianidis et al., 2021)</figcaption></figure>

Pylianidis et al. (2021) montrent également que les recherches sur les mots-clefs « digital twin » et agriculture captent plus d'occurrences sur un moteur de recherche généraliste (Google) que sur des recherches bibliographiques (WoS, Google Scholar). Cela correspond à deux tendances : (i) vue la nouveauté de cette approche en recherche agronomique, les recherches sont en cours et les projets sont visibles sur le web avant de faire l'objet de publications ; (ii) le secteur privé est très présent dans les projets et communique en privilégiant d'autres canaux que les revues scientifiques. Un exemple illustrant le 1er point est le projet européen IoF2020. Ce projet a exploité le potentiel de Internet of Things (IoT) dans les systèmes d'élevage et de cultures en Europe, pour un contrôle optimal de ces systèmes (Internet of Farm and Food). Il a permis de mettre au point des solutions efficaces de collecte de données dans différents systèmes agricole (animaux laitiers, plantes, culture, etc).

Ainsi, malgré une production scientifique limitée, on observe un positionnement stratégique fort d'acteurs majeurs en recherche agronomique (e.g., WUR, USDA, CSIRO). Ce positionnement stratégique semble motivé à la fois (i) par la dimension structurante pour les activités de recherche entre la collecte des données de plus en plus nombreuses et multi-sources, leur analyse, nécessitant des approches d'IA et la simulation de modèles bio-physiques, généralement mécanistes, (ii) par leur caractère prédictif dans un monde plus incertain, et enfin (iii) par leur capacité à connecter les acteurs socio-économiques et le monde académique.

## 2.4.2. Élevage : les capteurs pour une gestion individualisée des animaux d'élevage

La communauté scientifique en sciences animales, s'intéresse depuis récemment au développement de jumeau numérique, du fait des avancées technologiques liées à l'élevage de précision, et des données qu'il produit. Ces données enregistrées en temps réel, combinées aux données environnementales, constituent une source riche en information, pour améliorer à la fois la performance de production, la performance environnementale des animaux d'élevage, ainsi que leur bien-être. Par exemple, les données du projet Européen IoF2020²⁰ sont une source riche en informations pour aller vers le développement de jumeaux numériques d'animaux.

<footnote n="20">²⁰ https://www.iof2020.eu/</footnote>
## Illustration : Projet DFF (Dairy Future Farm) de WUR

Ce projet vise le développement du jumeau numérique du cycle de l'azote d'une culture agricole ou d'une exploitation laitière. Pour cela, les chercheurs vont coupler des modèles existants basés sur les processus (modèle mécanistique). Ils prévoient également de développer de nouveaux modèles basés sur les données, alimentés avec des données réelles provenant de l'exploitation. Enfin, ce modèle servira à concevoir une interface graphique permettant de visualiser le cycle de l'azote en temps réel ainsi que les prévisions concernant l'état futur du cycle si des décisions sont prises ou non. En utilisant cette technologie, les agriculteurs peuvent optimiser les pratiques agricoles et réduire l'impact environnemental de leur exploitation tout en maximisant leur rentabilité (Evert et al. 2021).

Les exemples ci-dessous illustrent l'intérêt d'utilisation des capteurs. Le flux d'informations de l'objet physique vers l'objet virtuel, permet un traitement en temps réel de l'information et la création d'alertes pour l'éleveur, c'est l'éleveur qui décide de l'action (ex. traitement des maladies). Le flux d'informations de l'objet virtuel vers l'objet réel permet d'avoir des actions en temps réel pilotées par l'objet virtuel, sur la base de traitement des données en temps réel (ex. alimentation de précision).

Une des premières applications de l'élevage connectée concerne l'amélioration de la performance de production des animaux.

La boiterie est une maladie qui altère le bien-être de l'animal et réduit de façon significative la performance de production (Schlageter-Tello et al., 2014). La détection par observation de la forme sévère de boiterie est relativement facile, cependant, la probabilité de réussite du traitement est moins importante. L'utilisation des données des capteurs ont permis de détecter des signes précliniques de boiterie, et ainsi de proposer des traitements médicaux individualisés et adaptés avec plus d'efficacité. Van Hertem et al. (2013) ont montré que l'utilisation de données de vitesse de l'animal, de courbure de son dos (image de caméra 3D, Viazzi et al., 2014), de l'activité de l'animal (mesurée avec un collier DeLavall) et de données de performance permettent une détection des signes précliniques de boiterie et envoient des alertes à l'éleveur. La détection précoce des maladies contribue également au bien-être des animaux.

Concernant les recherches sur le **bien-être animal**, des systèmes de suivi individuel des animaux sont mis en place. Ainsi, les projets de recherche en cours s'intéressent de plus en plus aux algorithmes d'analyse d'images permettant l'identification des individus et par conséquent un traitement individualisé pour améliorer leur bien-être.

Le traitement des données d'accéléromètres permet d'obtenir le temps passé par l'animal à différentes activités. Pour leur utilisation dans les élevages, ces algorithmes sont souvent intégrés dans le capteur, et seules les informations traitées sont transmises (à chaque passage à la traite par exemple). Un changement dans les activités de l'animal est observé lorsqu'il est dans une situation de confort dégradé (augmentation de temps en position debout, comme lors des épisodes de mammites chez les vaches laitières). L'utilisation des colliers détecteurs d'activité pour les vaches laitières permet d'obtenir le temps passé à marcher et en positions debout et couché.

## Illustration. Collier Heat Live® pour détecter les chaleurs

La variation des budgets temps a permis de mettre en place un outil de détection de chaleurs pour les vaches laitières (Shahriar et al., 2016), et estimation de moment optimal d'insémination. Cette information est ensuite transmise par SMS à l'éleveur (Heat Live®).

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>**Figure 13.** Illustration du collier Heat Live® pour détecter les chaleurs</figcaption></figure>
Même si le concept et l'intérêt de ces outils s'appliquent à de nombreuses espèces, ce type de capteur est utilisé chez les espèces d'intérêt économique (vaches laitières et porcs en croissance). Pour des raisons économiques, ces outils et les traitements de l'information chez des espèces de moindre intérêt économique, comme les ovins, les caprins et les volailles, sont utilisés à l'échelle du groupe et à l'aide de caméras. Cependant, les recherches en bien-être animal s'intéressent à un suivi individuel des animaux. Ainsi, les projets de recherche en cours s'intéressent de plus en plus à la mise en place des algorithmes d'analyse d'images permettant d'identification des individus et par conséquent un traitement individualisé pour améliorer leur bien-être (ex. projet WAIT4 du PEPR Agroécologie et Numérique).

L'alimentation de précision permet de mieux prendre en compte les besoins nutritionnels de chaque animal, en adaptant de façon dynamique la quantité et la composition de l'aliment par individu. Les données de type poids de l'animal et quantité d'aliment ingérée sont transmises à l'objet virtuel en temps réel. Pour obtenir les besoins nutritionnels de l'animal, un modèle est utilisé pour calculer les caractéristiques de l'animal de façon dynamique dans le temps (semi-mécanistique comme InraPorc®). Le modèle doit être adapté aux données disponibles. Ces informations permettent de calculer le besoin de l'animal tout au long de sa vie. Il est également possible d'intégrer les informations de l'environnement (température, hydrométrie, etc.) et d'autres informations concernant l'animal dans le modèle afin de mieux estimer le besoin de chaque animal (e.g., comportement). Dans le contexte d'alimentation de précision, les mangeoires automatiques fournissent la quantité et la composition de l'aliment pour chaque animal. Cet aliment est créé en mélangeant (de façon automatique et à partir de l'information envoyé par le modèle) au moins deux aliments différents, avec des formulations nutritionnelles différentes (Gaillard et al., 2020).

## Illustration de système d'alimentation de précision pour les porcs en croissance

La **Figure 14** montre le système d'alimentation de précision pour les porcs en croissance : (1) L'animal est identifié par le mangeoire automatique ; (2) le modèle calcule en temps réel ses besoins en Lysine à partir des données de poids et d'ingestion journalière ; (3) la mangeoire reçoit de l'information concernant le ratio individuel de cet animal, mélange les aliments et le fournit au porc ; (4) la mangeoire enregistre en temps réel la quantité ingérée ; (5) la mangeoire est prête pour le service suivant, les animaux sont dans le même groupe et reçoivent une ration individuelle.

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>**Figure 14.** Système d'alimentation de précision pour les porcs en croissance (Pomar and Remus, 2019)</figcaption></figure>

Les exemples présentés montrent la place du concept de jumeau numérique en sciences animales. Toutefois, le terme en encore peu utilisé, en partie car la définition n'est pas encore fixée pour le vivant. Cela s'explique en partie par le manque de connaissances sur toutes les fonctions sous-jacentes et les interactions multi-échelles, contrairement aux systèmes dans le domaine de l'industrie.

La mise en place de jumeau numérique d'une fonction (de l'animal) est un travail interdisciplinaire, en recherche pour la partie concernant le développement des modèles et des algorithmes adaptés, mais aussi en ingénierie pour la mise en place des capteurs adaptés (à l'espèce et l'environnement), la transmission des données et leur stockage, l'intégration des résultats de traitement de ces données et enfin le feedback vers l'animal.
### 2.4.3. Productions végétales

Dans le domaine de l'agriculture sensu stricto, Pylianidis et al. (2021) montrent que la majorité des publications portent sur des **jumeaux numériques du système ferme et des systèmes** « **industrialisés** » comme la culture sous serre, l'urban ou le vertical farming, et également sur des **jumeaux numériques de plantes**, que ce soit à l'échelle de l'individu ou de la parcelle agricole. Ces jumeaux numériques s'appuient sur une longue expérience de modélisation de ces objets (Muller et Martre, 2019), en particulier sur les modèles structure-fonction de plantes (Vos et al., 2010). Ils s'appuient aussi sur la capacité accrue de mesurer la dynamique des différentes variables qui caractérisent ces objets (plante, parcelle, ferme, etc). Le projet Européen PHENET<fnref n="21" />, coordonné par INRAE, est une bonne illustration de ces nouvelles capacités. Deux autres illustrations, hors INRAE, sont décrites ci-dessous.

**Illustration : The Digital Twin project Virtual Tomato Crops (VTC) de WUR**

Ce projet de 3 ans (2019-2022) développé par Wageningen University & Research dans le cadre de son plan stratégique « digital twin » vise à développer un modèle de prédiction de la croissance des plants de tomates en 3D sous serre. Les simulations sont basées sur des mesures en temps réel des plants de tomates (équipés de capteurs) et de leurs conditions de croissance. Le modèle, de type Function-Structure Plan Model, permet de simuler le rendement de la culture, l'absorption de CO₂, de nutriments, d'énergie et d'eau, ainsi que l'impact environnemental. Ces prédictions permettent d'adapter la stratégie de gestion des cultures avec un objectif final de d'optimiser l'utilisation des ressources (eau et ferti-irrigation) pour la culture de tomates et de réduire les émissions de CO₂.

<figure><img src="image_20.png" /></figure>

Concept map of the Virtual Tomato Crops digital twin. (G×E×M = interaction between genotype, environment and management)

<caption>**Figure 15.** Schéma du jumeau numérique « Virtual Tomato Crops » de WUR
(source: https://www.wur.nl/en/project/virtual-tomato-crops-1.htm)</caption>

<footnote n="21">²¹ https://www.phenet.eu</footnote>
### Illustration : L'institut d'IA pour l'agriculture résiliente (AIIRA)

En 2021, la NSF et l'USDA ont financé (20 millions $ sur cinq ans) la création d'un institut d'IA pour l'agriculture résiliente (AIIRA) basé à l'université d'État de l'Iowa. AIIRA réunit des scientifiques (data scientists, plant scientists, social scientists), et des agriculteurs, des industriels et les pouvoirs publics pour adapter ces technologies et encourager leur adoption afin de transformer plus efficacement l'agriculture. La vision d'AIIRA est de créer de nouveaux jumeaux numériques prédictifs pilotés par l'IA pour modéliser les plantes, et de les déployer pour accroître la résilience des systèmes agricoles (Figure 16). Leur projet de recherche s'appuie sur trois axes : le développement, le déploiement et l'adoption de ces jumeaux numériques.

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>**Figure 16.** Illustration du projet AIIRA : l'institut d'IA pour l'agriculture résiliente</figcaption></figure>

Le secteur privé investit dans la recherche sur les jumeaux numériques pour le domaine agricole. Les acteurs sont des startups e.g., CropX<fnref n="22" /> et de grands acteurs du numérique comme IBM avec leur IBM Watson decision platform for agriculture<fnref n="23" />, ou Microsoft avec la plateforme Microsoft Azure FarmBeats<fnref n="24" />. Google, bien que s'intéressant au domaine agricole, n'a pas encore publié de projets de jumeau numérique en agriculture, mais a lancé en 2022 un service de jumeau numérique pour la logistique<fnref n="25" />. Il existe également des projets où les acteurs académiques, start-ups et grands groupes s'allient. C'est le cas du CSIRO, qui s'est associé avec la start-up Agronomeye, et Microsoft pour un projet de jumeaux numériques cherchant à exploiter le potentiel des données agricoles<fnref n="26" />, permettant ainsi aux agriculteurs d'optimiser leur rentabilité et leur durabilité. La nouvelle plate-forme intégrera et agrègera de multiples ensembles de données agricoles - y compris des données provenant de capteurs dans le sol et à la ferme, d'images satellites et de drones, ainsi que des données du Bureau of Meteorology. À noter que le CSIRO et Microsoft collaborent aussi dans le projet SpaceCows<fnref n="27" />, pour développer un jumeau numérique - une réplique virtuelle du paysage - pour aider les gardes forestiers indigènes à gérer les troupeaux sauvages sur leurs terres dans le nord de l'Australie.

<footnote n="22">²² https://venturebeat.com/2021/08/10/cropx-acquires-dacom-to-boost-digital-twins-for-agriculture/</footnote>

<footnote n="23">²³ https://www.ibm.com/downloads/cas/ONVXEB2A</footnote>

<footnote n="24">²⁴ https://learn.microsoft.com/fr-fr/azure/industry/agriculture/overview-azure-farmbeats</footnote>

<footnote n="25">²⁵ https://cloud.google.com/solutions/supply-chain-twin</footnote>

<footnote n="26">²⁶ https://www.csiro.au/en/news/All/News/2021/December/Groundbreaking-platform-builds-digital-twins-that-help-farmers</footnote>

<footnote n="27">²⁷ https://www.csiro.au/en/news/News-releases/2021/SpaceCows-Using-Al-to-tackle-feral-herds-in-the-Top-End</footnote>
## 3. Les jumeaux numériques à INRAE : premiers constats

### 3.1 Le groupe de travail « Jumeaux numériques »

Peu après le lancement du métaprogramme DIGIT-BIO, en 2022, un groupe de travail « Jumeaux Numériques » a été mis en place, composé de M. Chelle, M. Taghipoor, F. Jourdan, H. Monod, M. Domergue, C. Caranta (INRAE) et I. Vignon Clémentel (Inria). L'objectif était de mener une réflexion approfondie sur les orientations à donner à l'Axe 4 du métaprogramme, intitulé « Représentation in silico de systèmes biologiques ». Lors des premiers appels à projets, cet Axe avait volontairement été mis en attente, afin de permettre une définition plus précise de son contenu scientifique et de ses ambitions.

Le premier objectif du groupe de travail a été d'engager une réflexion sur les jumeaux numériques appliqués aux Sciences du Vivant, en vue de préparer le cadrage d'un appel à idées à prévu pour 2023. Cet appel devait faire émerger un ou deux projets phares du métaprogramme DIGIT-BIO. Compte tenu de l'ampleur du sujet ainsi que de l'intérêt qu'il suscite, le péri-mètre de la réflexion a été progressivement élargi à l'ensemble des domaines de recherche d'INRAE.

À cette occasion, un certain nombre d'actions ont été conduites par le groupe de travail, outre la rédaction du présent document (voir encadré ci-dessous) :

#### Construction de la réflexion sur l'axe 4 « Représentation in silico de systèmes biologiques » du métaprogramme DIGIT-BIO

**2022 :** Mise en place du groupe de travail "Jumeaux numériques" – exploration du concept et de ses applications en sciences du vivant

M. Chelle, M. Taghipoor, F. Jourdan, H. Monod, M. Domergue, C. Caranta (INRAE) et I. Vignon-Clémentel (Inria)

* Synthèse bibliographique et enquête auprès des Chefs de Départements INRAE

* Etat des lieux des projets existants dans le domaine de la transformation des produits et de la robotique

* Matinée d'échanges « Jumeaux numériques » au séminaire DIGIT-BIO en décembre 2022

**2023 :** Appel à idées DIGIT-BIO "Jumeaux numériques" élargi à l'ensemble des domaines de recherche d'INRAE
=> Critères de classement des projets étroitement liés au concept de jumeau numérique
=> Co-construction de projets pré-sélectionnés avec le Comité de pilotage

**2024 :** Démarrage et accompagnement de projets soutenus par DIGIT-BIO
=> Deux projets phares suite à l'appel à idées : In Silicow et HepatoTwin
=> Un consortium et un projet exploratoire dans le cadre de l'AMI 2024.
Afin de dresser un premier état de l'art des recherches en cours - ou en réflexion - au sein d'INRAE sur cette thématique, le groupe de travail a mené une enquête pendant l'été 2022 auprès des chefs de départements. À la suite de cette enquête, une matinée de discussion « Digital Twin » a été organisée lors du séminaire DIGIT-BIO (décembre 2022), offrant l'occasion de présenter plusieurs projets - ou intentions de projets - en lien avec les jumeaux numériques remontés par les différents départements INRAE.

Puis, en 2023, l'appel à idées de DIGIT-BIO « jumeaux numériques dans tous les domaines d'INRAE » a rassemblé 16 intentions de projets. Les projets ont été examinés selon des critères de sélection définis par le Comité de pilotage et répondant aux grandes caractéristiques d'un jumeau numérique exposées dans la partie 1.2 de ce rapport.

## Critères de sélection des projets de l'appel à idées DIGIT-BIO « jumeaux numériques dans tous les domaines d'INRAE » (2023)

**La proposition :**

A. Définit-elle clairement l'objet modélisé et son double numérique?

B. Implique-t-elle une alimentation fréquente et une mise à jour régulière du double numérique par des données mesurées sur l'objet modélisé et son environnement ?

C. Décrit-elle les approches envisagées pour établir des prédictions sur l'objet modélisé ? (Quels types d'approches ?)

Aborde-telle les enjeux de validation et d'évaluation de la qualité prédictive et des incertitudes ?

D. Inclut-elle une rétroaction sur l'objet modélisé au cours de son évolution? Sous quelle forme et à quelle fréquence ?

Cet appel à idées a abouti au financement de deux projets phares du Métaprogramme d'une durée de quatre ans. Enfin, à partir de 2024, d'autres projets exploratoires ou consortiums sur ce thème ont été soutenus lors des appels à manifestations d'intérêt (AMI) annuels de DIGIT-BIO (voir partie 3.4 : Le lancement de projets jumeaux numériques dans le cadre de DIGIT-BIO).

Dans les sections suivantes de ce chapitre, nous restituons les résultats de l'enquête menée auprès des départements en 2022, puis nous décrivons quelques exemples de projets en cours ou initiés à INRAE entre 2022 et 2024, regroupés par grands domaines. Cette partie, qui ne cherche pas à atteindre l'exhaustivité, est suivie de la présentation de projets lancés dans le cadre des appels à projets de DIGIT-BIO.

## 3.2 Enquête auprès des départements (été 2022) : une appropriation encore émergente

Chaque département pouvait proposer jusqu'à trois initiatives remarquables ou prometteuses relevant des jumeaux numériques, sans viser l'exhaustivité. Sur 14 départements, 12 ont répondu, pour un total de 37 projets ou thématiques, incluant six « projets futurs » et une « ambition de recherche », les autres étant en cours. La cartographie des projets (Figure 17) montre leur répartition selon l'échelle, le domaine d'application et l'approche de modélisation.

La terminologie « jumeau numérique » a été très peu utilisée pour qualifier ces recherches, avec seulement cinq projets explicitement désignés ainsi (Annexe 2). L'une des principales raisons invoquées est l'absence de flux de données qui ne permet pas de répondre totalement à la définition du jumeau numérique, malgré une capacité prédictive du modèle utilisé et un objectif d'aide à la décision. Plusieurs départements ont aussi souligné la difficulté à distinguer les modèles ou automates des jumeaux numériques, un enjeu également relevé dans la littérature (ex. Korenhof et al., 2021).

En résumé, en 2022 certains départements (TRANSFORM, SPE, AgroEcoSystem, MathNum) avaient partiellement intégré le concept de jumeau numérique et commencé à l'employer pour qualifier certains projets. En revanche, pour d'autres départements, de nombreuses questions subsistaient, notamment sur la distinction entre jumeau numérique et modélisation déjà pratiquée dans les équipes.
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>**Figure 17.** Typologie des réponses des départements sur les projets de type « jumeau numérique » menés au sein de leurs unités, par échelle, domaine d'application et approche de modélisation (source : synthèse de l'enquête d'août 2022 sur les jumeaux numériques auprès des chefs de départements (INRAE))</figcaption></figure>
## 3.3 Une grande diversité de projets INRAE, dans tous les domaines

### 3.3.1 Jumeaux numériques pour les procédés technologiques

Les procédés technologiques à vocation industrielle représentent le domaine dans lequel le concept de jumeau numérique semble le plus avancé à INRAE, qu'il s'agisse d'applications en agro-alimentaire, en production de matériaux biosourcés ou de bioénergie, ou en valorisation des déchets (e.g., composteurs, méthaniseurs). Le département TRANSFORM a plusieurs projets en cours à différentes échelles e.g., un projet avec Inria et la startup BioEnTech sur l'optimisation de la stratégie d'alimentation d'un méthaniseur et le projet européen Bioindustry 4.0 coordonné par INRAE qui a débuté en 2023 (Tableau 2). L'expérience en modélisation multiphysique et en intelligence artificielle, les plateformes d'analyse et les pilotes technologiques, fédérés au sein de la nouvelle infrastructure CALIS, le partenariat industriel sont de réels atouts pour le développement de jumeaux numériques. Cependant, beaucoup de partenaires sont des entreprises artisanales et des PME, qui n'ont pas toujours les capacités d'investissement et les compétences en numérique pour de tels développements.

<table><caption>**Tableau 2.** Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique, dans le domaine des procédés technologiques (séminaire DIGIT-BIO, décembre 2022)</caption><thead><tr><td>Projet (ou intention de projet) et responsable scientifique</td><td>Ambition du projet/ système modélisé</td><td>Positionnement par rapport au concept de jumeau numérique</td></tr></thead><tbody><tr><td>Méthaniseur Jumeau « Mémo » (collaboration INRAE, Inria et le partenaire industriel BioEnTech [créé en 2014 à partir de travaux du LBE et racheté en 2023 par Suez])<br>Jean-Philippe Steyer (TRANSFORM)</td><td>Développement d'un jumeau numérique de méthaniseur et prédiction du pouvoir méthanogène d'un mélange de déchets. Objectif : permettre aux exploitants de méthaniseurs d'optimiser leurs procédés.<br>Le modèle repose sur :<ul><li>Une BDD permettant d'associer les déchets, leurs compositions et leurs cinétiques méthanogènes potentielles</li><li>Un système d'équations différentielles décrivant les bilans de matières pour chacun des déchets présents</li><li>des indicateurs de diagnostic des installations déterminés par intelligence artificielle.</li></ul></td><td>Projet positionné comme un jumeau numérique par le département.<br>L'utilisation du jumeau permet d'optimiser la stratégie d'alimentation du méthaniseur et d'augmenter ses performances.<br><b>Notion de temps réel</b> : Le développement du jumeau est lié à l'existence de capteurs et de systèmes d'analyse en ligne (nb. La caractérisation en ligne des déchets était le point limitant du projet : les équipes ont développé l'analyse par spectrométrie IR qui a permis de réaliser cette mesure en ligne)<br><b>Feed back</b> : une place est laissée à un opérateur/expert avec un système d'aide à la décision (l'opérateur intervient pour choisir une stratégie d'alimentation du méthaniseur)</td></tr><tr><td>BIOINDUSTRY 4.0 (Horizon Europe INFRADEV 2022)<br>Michaël O'Donohue (TRANSFORM)</td><td>Jumeau numérique de bioréacteur/ simulation de l'opération de fermentation et contrôle autonome en temps réel<br>Présence de nombreux capteurs</td><td><b>Feed back</b> : Le projet associe un « Digital twin » à un « Digital Shadow » pour l'aide à la décision, qui nécessite une connaissance experte pour avoir des choix stratégiques sur les types de fermenteurs / bioréacteurs à mettre en œuvre.</td></tr></tbody></table>

À noter également que deux brevets co-portés par INRAE et Inria ont conduit à la création de la startup BioEnTech sur l'optimisation de la stratégie d'alimentation de méthaniseurs. Cette société, créée en 2014 en lien avec le LBE à Narbonne, commercialise ainsi le logiciel MEMO qui permet aux exploitants de méthaniseurs d'optimiser leurs procédés grâce à la prédiction
de modèles, couplés à des approches de pilotage avancé et intégrant des indicateurs de diagnostic des installations déterminés par intelligence artificielle. BioEnTech employait en 2022 une douzaine de personnes et a été rachetée en janvier dernier par Suez.

Dans ce contexte, une réflexion sur les freins et les opportunités de développements des jumeaux numériques en agroalimentaire a été menée au sein du département de recherche TRANSFORM. Un des principaux freins provient des caractéristiques de nombreuses entreprises agroalimentaires : artisanal, PME dont l'activité repose sur du savoir-faire, difficile à transmettre, faibles capacités d'investissement et des compétences limitées en sciences numériques. De plus, les données qu'elles ont à disposition sont le plus souvent qualitatives, fragmentaires, éparses et hétérogènes... Il existe toutefois des filières dans lesquelles les opérations de transformation sont automatisées, instrumentées, et mises en œuvre par de grands groupes industriels intéressés par le développement de jumeaux numériques. Pour répondre à ce contexte hétérogène, la stratégie de TRANSFORM est double. Elle consiste à se préparer au développement de jumeaux numériques avec les industries qui sont mûres pour le faire, tout en développant, pour les entreprises artisanales et PME, une approche alternative utilisant la modélisation pour le transfert et la capitalisation des connaissances et du savoir-faire artisanal/technologique (Notz et al., 2022, Kansou et al., 2022).

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>**Figure 18.** Présentation schématique des outils numériques développés dans le cadre du projet DOCAMEX pour capitaliser et utiliser le savoir-faire artisanal et technologique</figcaption></figure>

La Figure 18 ci-dessus montre comment dans le projet DOCAMEX des livres de connaissances (LDC) ont été associés à des moteurs de raisonnement (CAPEX) pour analyser les origines de défauts de fabrication de fromages issus de filières AOP, et proposer des solutions pour les corriger.

Le développement de jumeaux numériques portera en priorité sur des procédés et des équipements sur lesquels TRANSFORM a déjà beaucoup d'expériences et de données (Aceves et al. 2018). Plusieurs approches seront utilisées :

1. les modèles multiphysiques complexes existants serviront à alimenter des bases de données exploitées ensuite par des méthodes de « Machine Learning »,

2. les modèles multiphysiques complexes pourront être simplifiés pour devenir plus rapides et combinés avec des méthodes d'intelligence artificielle (modèles hybrides),

3. des modèles génériques développés pour l'enseignement seront également reparamétrés pour être intégrés aux jumeaux numériques (Suciu et al., 2021).
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>**Figure 19.** Exemples d'opérations unitaires de transformation-conservation des aliments sur lesquelles des modèles reposant sur différents formalismes mathématiques ont été développés dans une perspective de formation (projet ANR-AgreenCamp-MESTRAL) et pourraient être intégrés à des jumeaux numériques</figcaption></figure>

À l'échelle européenne, le projet BioIndustry 4.0, démarré en 2023 et coordonné par INRAE, sera aussi un moteur pour le développement de jumeaux numériques dans le domaine des biotechnologies.

### 3.3.2 Jumeaux numériques en environnement

L'environnement est un domaine dans lequel se développent des initiatives à de grandes échelles, multi-partenaires, depuis le territoire jusqu'à la planète Terre. L'initiative de la commission européenne DestinE offrira de réelles opportunités et un support technologique conséquent, et permettra de coupler les acquis en modélisation et les efforts d'organisation pour la collecte des données avec la construction d'infrastructures de recherche (IR), afin de construire des jumeaux numériques principalement orientés vers l'appui aux politiques publiques dans le domaine des pollutions, du changement climatique, des risques naturels (inondation, sécheresse, tempête, etc.) et de la préservation de la biodiversité, mais aussi d'aménagement du territoire. En France, le BRGM, CEREMA et l'IGN sont des acteurs qui se positionnent sur des projets de jumeaux numériques. Les deux derniers, associés à Inria, ont annoncé récemment leur projet commun d'un jumeau numérique de la France et des Territoires. Dans le domaine de l'environnement, un enjeu pour INRAE est d'identifier ces projets le plus en amont possible et d'évaluer l'intérêt d'y participer.

INRAE peut être force de proposition sur des thématiques qu'il maîtrise, comme illustré sur quelques exemples dans le Tableau 3. Le département ECODIV évoque l'intérêt des jumeaux numériques pour comparer des scénarios sylvicoles sous contraintes. Parmi les réponses de l'appel à idées DIGIT-BIO, on peut noter une proposition de jumeau numérique d'un lac pour la gestion des ressources et services systémiques. INRAE peut également s'investir dans des projets à grande échelle en mobilisant ses forces en télédétection et son implication dans l'UMS DATA TERRA.
<table><caption>**Tableau 3.** Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique, dans le domaine de l'environnement (enquête auprès des Chefs de Départements - 2022 et appel à idées DIGIT-BIO, avril 2023)</caption><thead><tr><td>Projet (ou intention de projet) et responsable scientifique</td><td>Ambition du projet/ système modélisé</td><td>Positionnement par rapport au concept de jumeau numérique</td></tr></thead><tbody><tr><td>[Appel à idées] Jumeau numérique d'un lac pour la gestion des ressources et services systémiques.<br>Céline Casenave (MISTEA), Département MathNum)</td><td>Développer des outils d'aide à la décision (en temps réel) en se basant sur un des modèles d'écosystème lacustre, à destination des gestionnaires d'un lac dans un contexte notamment d'eutrophisation.</td><td><ul><li>Alimentation en continu par des flux de données sur le lac et sur son environnement</li><li>Sorties d'intérêt pour les gestionnaires et parties prenantes de ce lac</li><li>Système d'alerte pour des petits plans d'eau et outil d'exploration numérique pour de plus grands lacs</li></ul></td></tr><tr><td>[Enquête auprès des CDs]<br>Dynamiques de peuplements forrestiers<br>François Lefèvre-URFM / Sylvie Muratorio (ECOBIOP) / François de Coligny (AMAP)<br>Département ECODIV</td><td>Dynamiques démo-sylvo-génétiques sous scénarios sylvicoles : Observatoires long terme (GIS-Coop, inventaires IGN)+ génotypes, -> collecte non automatisée mais volonté de mieux valoriser les informations obtenues par télévision (Lidar, sentinelle) + des capteurs de variations environnementales (phenet)</td><td>Combinaison de modèles mécanistes (génotype simulé, génotypes modélisés) et statistiques (démographies avec ou sans perturbation)<br>Comparaison de scénarios sous gestion et de dynamiques sous contraintes sur des temps longs</td></tr></tbody></table>

### 3.3.3 Jumeaux numériques en biologie et santé

En biologie aux échelles infra-individu, l'opportunité de jumeaux numériques au sens strict apparaît moins accessible et pertinente à court terme que pour d'autres thématiques. Comme illustré par des exemples dans le Tableau 4, les défis portent le plus fréquemment sur la reconstruction *in silico* de systèmes biologiques dans toute leur complexité. Il s'agit encore rarement de suivre une cellule ou un organe individuel bien identifié dans le temps, mais plutôt de tester des scénarios (par exemple thérapeutiques) et d'effectuer de véritables expérimentations virtuelles sur des versions virtuelles génériques du système d'intérêt. Le terme « jumeau numérique » est parfois employé dans ce cadre, mais en toute rigueur c'est dans un sens moins restrictif qu'évoqué plus haut.

Construire un jumeau numérique d'une cellule, d'une culture cellulaire ou d'un organoïde serait un moyen de fédérer et interconnecter les efforts de productions de données aux différentes échelles omiques, en visant le développement d'approches en biologie des systèmes voire en biologie de synthèse pour répondre aux questions d'impact de xénobiotiques (contamination alimentaire), de nutriments (transition nutritionnelle, sécurité alimentaire) sur la santé humaine et animale. Le métabolisme est un objet d'étude adapté aux jumeaux numériques puisque répondant de manière dynamique aux changements environnementaux (nutrition, exposome).

INRAE dispose d'une infrastructure (MetaboHUB) pour produire les données métabolomiques qui rendent compte de ces modulations. Toutefois, pour aller vers les jumeaux numériques, il faudra développer les solutions permettant de capter en temps réel les métabolites produits et consommés par les systèmes cellulaires. Enfin, INRAE peut tirer profit de la transversalité de ses domaines d'intérêt en transférant des techniques d'ingénierie pour les biotechnologies blanches à l'étude de cellules mammifères.
<table><caption>**Tableau 4.** Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique, dans le domaine de la biologie et de la santé (source : enquête auprès des Chefs de Départements et présentation des projets au séminaire DIGIT-BIO, décembre 2022)</caption><thead><tr><td>Projet (ou intention de projet) et responsable scientifique</td><td>Ambition du projet/ système modélisé</td><td>Positionnement par rapport au concept de jumeau numérique</td></tr></thead><tbody><tr><td>Utilisation de méthodes d'ap-prentissage automatique pour la reconstruction et modélisation de réseaux géniques développem-mentaux chez les bactériocytes d'insectes<br>Sergio Peignier (BF2I), Nicolas Parisot (INSA), Federica Calevro (BF2I).<br>Département SPE</td><td>Modéliser l'expression des gènes cibles en fonction du niveau d'expres-sion des facteurs de transcription.<br>Il s'agit d'un « digital model auto en-traîné » sur les données d'expression, permettant de faire des tests in silico<br>Échelle/ système modélisé : gène, gé-nome en entier</td><td>Pas de notion de temps réel : les données transcrip-tomiques seraient trop coûteuses et prennent du temps à obtenir<br>Notion de « feed back » présente : utilisation du modèle comme générateur d'hypothèses et de tests in silico<br>On a une montée en échelle avec la prise en compte de tout le génome</td></tr><tr><td>Explorer et modéliser le métabo-lisme cellulaire de la plante et ses régulations avec ChloroKB<br>Gilles Curien (LPCV)<br>Département BAP</td><td>Base de connaissances utilisée comme :<ul><li>Outil d'exploration du chloroplaste et de la quasi-totalité du métabo-lisme cellulaire</li><li>Outil de modélisation multi-échelle (ressource et référence)</li></ul>Échelle/ système modélisé : chloro-plaste, métabolisme cellulaire</td><td>Le projet ne répond pas à la définition du JN, mais peut être une étape pour y arriver<br>Pas à franchir pour aller vers les JN :<ul><li>Résoudre les problèmes de gestion des données quantitatives par les biologistes (ex : les données sont en valeur relatives et on ne dispose pas de la valeur de référence en unité absolue)</li></ul></td></tr><tr><td>Approches disponibles et pers-pectives pour la mise en place de jumeaux numériques pour l'étude des cellules humaines<br>Fabien Jourdan (Toxalim)<br>Nathalie Poupin (Toxalim)<br>Département ALIM-H</td><td>Identifier les flux métaboliques impac-tés par une exposition à des « perturba-teurs métaboliques »<br>Travail sur le métabolisme<br>Échelle/ système modélisé : cellule ou organe</td><td><ul><li>Pas de notion de temps réel : car la fréquence de production de données trop longue (0-24h, 28 jours),</li><li>Pas de « feed back »</li></ul>Pas à franchir pour aller vers les JN :<ul><li>Avoir une production de données plus fréquente ;</li><li>Modélisation : adapter les modèles en termes de rapidité et de capacité de prise en compte des données à haute fréquence</li></ul>+ Défi en termes de production de cultures pour qu'elles soient compatibles</td></tr><tr><td>Resource allocation as a promis-ing modeling framework for cre-ating digital twins of living sys-tems.<br>Anne Goelzer (MalAGE)<br>Département MathNum</td><td>Cadre 'Resource Balance Analysis' : for-maliser mathématiquement le fonc-tionnement des processus cellulaires, sous contraintes<br>Échelle/ système modélisé : bactéries, levures, cellule</td><td><ul><li>Modèle prédictif</li><li>Pas de notion de « temps réel » sur le flux de données. Mais volonté de mise à jour régulière du modèle</li><li>Pas encore de « feed back », mis à part à part pour faire de la conception de souches sur les bactéries.</li></ul>L'objectif est la compréhension du fonctionnement de l'organisme, plutôt que la prise de décision.</td></tr></tbody></table>
### 3.3.4 Jumeaux numériques en agriculture

Dans le domaine de l'agriculture, de l'élevage, et de la sylviculture, l'appropriation de ce concept est en cours et les opportunités offertes par les appels d'offres européens et français vont pouvoir s'appuyer tout comme en bioindustrie sur une expérience et des compétences en modélisation mécaniste, et plus récemment en intelligence artificielle, ainsi que sur les infrastructures de recherche, les unités et plateformes expérimentales à même de produire les flux de données alimentant les futurs jumeaux numériques.

C'est le cas par exemple du phénomène végétal, qui dispose avec l'IR Phenome-Emphasis, et les modèles structure fonction de plantes et de culture et avec le partenariat notamment avec les sélectionneurs, de réels atouts pour développer des jumeaux numériques de plante. Comme mentionné pour l'environnement, ces futurs développements pourront aussi s'appuyer sur l'e-infrastructure de recherche Data Terra, pour laquelle les jumeaux numériques sont une priorité stratégique, notamment dans le cadre du projet PIA3-Equipex+ Gaia Data, où INRAE est partenaire.

<table><caption>**Tableau 5.** Présentation de projets et positionnement par rapport au concept de jumeau numérique dans le domaine de l'agriculture (source : enquête auprès des Chefs de Départements et présentation des projets au séminaire DIGIT-BIO, décembre 2022)</caption><thead><tr><td>Projet (ou intention de projet) et responsable scientifique</td><td>Ambition du projet/ système modélisé</td><td>Positionnement par rapport au concept de jumeau numérique</td></tr></thead><tbody><tr><td>WAIT4 : un projet collaboratif sur l'évaluation en dynamique du bien-être des animaux - de la cotation de la donnée à la découverte de motifs significants et de seuils d'alertes spécifiques.<br>Florence Gondret (PEGASE)<br>Département PHASE</td><td>Ambitions :<ul><li>Définir des indicateurs du bien-être animal analysables en temps réel, sous différents climats et environnements</li><li>Définir des seuils d'alerte pour anticiper des niveaux de détérioration du bien-être et prédire une amélioration du bien-être</li></ul>Échelle/ système modélisé : animal</td><td>Le projet répond à plusieurs critères du JN :<ul><li>Les données sont transmises en temps réel</li><li>Notion de « feed back » : des algorithmes analysent les données et définissent des alertes de santé et de bien-être/ le projet permettra de faire évoluer les pratiques (mais pas en temps réel). Mais le projet n'a pas pour ambition de prévoir une interface digitale pour « rétroagir » sur l'animal. L'ambition est d'avoir un apport de connaissances et d'indicateurs de bien-être. Le JN est un terme clivant surtout dans le domaine du bien-être animal.</li></ul></td></tr><tr><td>A digital system fusing genetics and ecophysiology for breeding in future environments.<br>Arnaud Desbiez (LEPSE), Randall Wisser (LEPSE).<br>Département AgroEcoSystem</td><td>Représentation numérique d'une population d'individus<br>Échelle/ système modélisé : parcelle</td><td>Le projet répond à plusieurs critères du JN :<ul><li>Variables d'état qui changent, variables climatiques à intégrer</li><li>Flux de données internes au modèle et flux de données qui vise à nourrir ce modèle</li><li>Utilisation de deux types d'algorithmes</li><li>Feedback / aide à la décision : pour élaborer la meilleure stratégie de sélection adopter pour répondre aux objectifs d'adaptation dans un environnement futur</li></ul></td></tr></tbody></table>
## 3.4 Le lancement de projets jumeaux numériques dans le cadre de DIGIT-BIO

### 3.4.1. Projets phares

Suite à l'appel à idées, deux projets phares ont finalement été financés par DIGIT-BIO, à partir de janvier 2024, pour une durée de 4 ans.

#### Le projet HepatO'Twin (2024 – 2028) : un jumeau numérique pour explorer les effets des contaminants alimentaires sur le métabolisme hépatique

HepatO'Twin a pour objectif d'utiliser le concept de jumeau numérique pour explorer les effets des contaminants alimentaires (CA) sur le métabolisme hépatique. Un futur levier pour mieux appréhender le risque de développer des maladies métaboliques en fonction du régime alimentaire et de l'exposition à ces contaminants.

L'objectif d'HepatO'Twin est de mettre en œuvre le concept de jumeau numérique pour identifier si et comment les altérations métaboliques hépatiques induites par l'exposition aux CA peuvent augmenter la susceptibilité de développer des maladies métaboliques dans des situations de régimes alimentaires déséquilibrés. HepatO'Twin est un nouvel outil combinant la production de données métabolomiques en continu, la modélisation du métabolisme hépatique et une rétroaction sur les conditions environnementales du système.

Ce projet impliquera une méthodologie originale : un système de culture de cellules hépatiques in vitro couplé à un spectromètre de masse permettra de mesurer, à des pas de temps rapprochés, les métabolites consommés et produits par les cellules. Ces données seront ensuite utilisées pour modéliser le métabolisme intracellulaire.

Des simulations *in silico* de stress nutritionnels (challenge nutritionnel), associées à des approches d'apprentissage, permettront de prédire si les modulations métaboliques observées induisent une réponse métabolique inadaptée au stress nutritionnel, révélant une progression vers un état pathologique.

<figure><img src="image_25.png" /></figure>

Un rétrocontrôle sous forme de prise de décision sera appliqué sur le système, pour tester les scénarios de challenge nutritionnel au moment où l'on prédit une perturbation métabolique susceptible d'engendrer une altération de la réponse au challenge. Cette rétroaction est particulièrement intéressante pour réaliser les expériences de challenges nutritionnels après la durée d'exposition la plus pertinente.

Ce système original et innovant lèvera les limites actuelles des expériences in vitro et ouvrira de nouvelles voies pour mieux comprendre les interactions entre l'exposition aux CA et le développement de maladies métaboliques.

Plus d'informations : Projet HepatO'Twin

Contact (coordination) : Nathalie Poupin (ToxAlim)
## In Silicow (2024-2028) : Un atelier laitier virtuel pour piloter un élevage réel

Les performances d'une exploitation laitière résultent de l'interaction de plusieurs facteurs : les pratiques de gestion (alimentation, mode d'élevage, sélection génétique), des performances individuelles des animaux (liées à l'allocation de ressources vers différentes fonctions : croissance, lactation, reproduction) et des effets de l'environnement.

Le projet inSilicow propose de créer un outil de simulation capable de prendre en compte la combinaison de ces différents facteurs, en opérationnalisant le concept de jumeau numérique, appliqué à l'atelier laitier d'une exploitation laitière.

Le projet permettra de créer un atelier laitier virtuel, sur lequel différentes stratégies de gestion des individus, du troupeau et du système d'élevage pourront être testées. La ferme virtuelle pourra être utilisée comme un outil d'aide à la décision innovant pour améliorer les performances économiques, sociales et environnementales de l'élevage.

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InSiliCow est un simulateur multi-échelle individu-centré de vaches laitières. La méthodologie du projet repose sur l'intégration dans un même outil de plusieurs « couches », allant de la représentation conceptuelle de la physiologie d'une vache, à une architecture informatique permettant de gérer des modèles individuels dans un troupeau virtuel.

Le projet, d'une durée de quatre ans, prévoit la conception et l'implémentation de l'outil de jumelage informatique (simulation et couplage des données observées et simulées).

Le partenariat avec des fermes expérimentales d'INRAE et des partenaires internationaux (voir liste des partenaires du projet) permettra de fournir de larges jeux de données à l'échelle du troupeau.

Le jumeau numérique sera utilisé pour aborder de nouvelles questions scientifiques pour une meilleure compréhension et modélisation du métabolisme de la vache, et développer des stratégies de conduite du troupeau pour améliorer la santé et le bien-être des animaux d'élevage.

Plus d'informations : Projet inSilicow

Contact (coordination) : Olivier Martin (MoSar).
3.4.2 Autres projets

FermenTwin (Projet exploratoire, 2024 - 2025) : Jumeaux numériques pour prédire l'évolution du microbiote alimentaire lors de la fermentation végétale

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La maîtrise de la production en fermentation continue représente un enjeu majeur pour l'industrie afin d'assurer au pro-
cessus une qualité organoleptique et sanitaire stable, tout en contrôlant ses coûts. Le projet FermenTwin propose de dé-
velopper un jumeau numérique pour modéliser, influencer et prédire le comportement de la communauté microbienne
lors de la fermentation du jus de carotte, à travers le séquençage en temps réel de son microbiote.

Ce projet à l'interface entre microbiologie, robotique et modélisation mathématiques, permettra de mettre en place un suivi *in silico* de la communauté microbienne et de son métabolisme afin d'anticiper son évolution en réponse à des variations biotiques et abiotiques.

Le projet FermenTwin vise à assurer une « bonne fermentation » du modèle étudié, que ce soit du point de vue de la capacité à concevoir le modèle biologique, à influer sur le modèle expérimental, à modéliser mathématiquement le phénomène, afin de décrire le fonctionnement du système et la capacité à faire des choix pour influer sur le phénomène.

Pour répondre à cet objectif, le projet est structuré en quatre étapes :

* Déploiement des mini-bioréacteurs monitorés sur la base des prototypes, conception de la communauté microbienne de référence pour la production de jus de carotte fermenté

* Mesure de la dynamique des communautés bactériennes au travers du séquençage Oxford Nanopore (séquençage en temps réel).

* Modélisation des dynamiques de l'écosystème afin d'opérer des prises de décision : définition d'une dynamique de référence permettant de décrire le fonctionnement du système et de modélisation de l'impact des perturbations biotiques et abiotiques sur cette référence. Un modèle de décision sera ensuite développé afin de permettre au jumeau numérique d'influer sur le modèle expérimental au cours de la fermentation afin de restaurer une dynamique de référence.

* Évaluation de l'automatisation de l'ensemble des étapes en identifiant notamment les points critiques dans l'interaction logiciel-biologie-machine

À terme, le contrôle par un jumeau numérique de la fermentation en continu d'une matrice liquide végétale ouvrira de
nouvelles perspectives en matière de technologies alimentaires pour la stabilisation du procédé et son optimisation.

Plus d'informations : projet exploratoire FermenTwin

Contact (coordination) : Guillaume GAUTREAU (MalAGE)
## Le consortium Artemis (2024 - 2025) : Jumeaux numériques de systèmes microbiens

Le consortium Artemis vise à rassembler une communauté interdisciplinaire de chercheurs à l'interface entre sciences expérimentales et sciences du numériques afin de lever les verrous méthodologiques pour la création de jumeaux numériques en écologie microbienne

### Contexte et enjeux

L'écologie microbienne, qui étudie la place et le rôle des micro-organismes dans un habitat (environnement, écosystème) ainsi que les interactions des micro-organismes entre eux et avec leur milieu, est un contexte d'application particulière adapté à la modélisation et au développement de jumeaux numériques. Une longue histoire d'approches réductionnistes a en effet permis le développement de dispositifs expérimentaux contrôlés pour le suivi dynamique de communautés microbiennes réduites, dites synthétiques ou syncoms. A partir de ces syncoms, toute une chaîne de formalismes de modélisation peut être développée : construction et fouille de réseaux métaboliques, prédiction de flux métaboliques, systèmes dynamiques, contrôle et optimisation. Ces modèles peuvent être mis en regard de séries temporelles de données omiques variées : densités de populations, données métabolomiques ou méta-transcriptomiques.

<figure><img src="image_28.png" /></figure>

### Objectifs

Afin de réfléchir à l'utilisation de jumeaux numériques en écologie microbienne, le consortium Artemis propose de rassembler un collectif interdisciplinaire de chercheurs et chercheuses issues des méthodes numériques et mathématiques ou des méthodes expérimentales, intéressés par les interactions entre dispositifs expérimentaux et artefacts numériques, tout au long du cycle de vie des expérimentations et des modèles.

Ce parcours s'articule autour d'un premier atelier de réflexion pour identifier les verrous méthodologiques, et les opportunités pour développer les jumeaux numériques en écologie microbienne, ainsi que les champs d'applications prometteurs.

Des cycles de séminaires couvrant les différents champs identifiés seront ensuite mis en place et permettront d'établir une cartographie de la communauté scientifique nationale et internationale concernée par l'utilisation de jumeaux numériques en écologie microbienne.

Enfin, un opinion paper synthétisant ces travaux de réflexion permettra de maturer de futurs projets plus ciblés sur de possibles applications en microbiologie.

**Plus d'informations :** consortium ARTEMIS

**Contact-coordination :** Simon Labarthe (UMR Biogeco)

**NOTE 2025 :** A noter que depuis l'édition de ce rapport, le projet "TwinFarm : des jumeaux numériques pour faciliter l'innovation agroécologique", porté par Sophie Martin (MIA Paris Saclay) a été lauréat d'un appel à projets du PEPR Agroécologie et Numérique et a débuté en février 2025, pour une durée de quatre ans. L'objectif est de déployer neuf démonstrateurs de jumeaux numériques à l'échelle de l'exploitation agricole pour favoriser l'innovation agroécologique.
# 4. Enjeux et perspectives pour INRAE

## 4.1 Une place à donner aux jumeaux numériques dans les orientations stratégiques de l'Institut

Les exemples qui précédent montrent le nombre et la diversité des projets qui peuvent émarger au concept de jumeau numérique à INRAE. Ce concept représente un cadre potentiellement favorable et structurant pour développer des recherches interdisciplinaires autour d'un objet ou d'un système d'intérêt partagé, afin de rassembler et améliorer les connaissances sur cet objet ou système, avec un objectif opérationnel explicite via sa représentation numérique. Il peut également permettre pour certaines applications de dynamiser les échanges entre chercheurs et partenaires de toutes natures (professionnels et porteurs d'enjeux, ...), dans un cadre de recherches et innovations responsables, prenant en compte les impacts possibles en termes de durabilité.

Pour INRAE, le concept de jumeau numérique s'apparente à une nouvelle étape dans les réflexions sur la transformation et la capitalisation numériques des recherches menées au sein de l'institut. Le présent rapport s'inscrit en effet dans la suite de réflexions de prospective collective menées dans l'institut sur la modélisation (Amigues et al. 2005) puis sur la biologie intégrative (Garcia et al., 2013) et les approches prédictives pour la biologie et l'écologie (Caranta et al., 2019). Cette dernière prospective a largement contribué à l'élaboration du métaprogramme DIGIT-BIO dont l'axe 4 a pour ambition « d'expérimenter et suivre in silico des systèmes biologiques en s'appuyant sur leurs représentations informatiques et leurs mises à jour par des données recueillies au cours du temps, en s'inspirant du concept de jumeau numérique ».

Tout en s'appuyant sur ces précédentes perspectives et réflexions stratégiques, le concept de jumeau numérique engage à une réflexion approfondie sur l'intégration de la modélisation proprement dite avec les étapes d'acquisition de la donnée et de rétroaction sur le système étudié. De ce fait, il soulève des enjeux touchant à la recherche mais également à l'ingénierie, notamment telle qu'elle s'organise collectivement aujourd'hui, aussi bien dans les unités expérimentales (UE, développement de l'acquisition de données par des réseaux de capteurs), que dans les installations scientifiques collectives (ISC), les systèmes d'information, les infrastructures et e-infrastructures de recherche. Une évolution marquée se dessine d'une part vers des visions plus systémiques et interdisciplinaires des objets d'étude (approches systèmes complexes), d'autre part vers une plus grande intégration et fluidité entre les phases d'acquisition, de gestion, de représentation, d'analyse et d'exploitation des données, jusqu'à la planification, l'aide à la décision ou le pilotage.

Dans la stratégie d'établissement INRAE 2030, l'orientation scientifique OS5 « Mobiliser la science des données et les technologies du numérique au service des transitions » est directement concernée, et le concept de jumeau numérique relie d'ailleurs ses quatre priorités : « Systèmes complexes et évolutifs » (5.1), « Capteurs et systèmes d'acquisition d'information » (5.2), « Des agroéquipements pour la transition agroécologique » (5.3) et « Technologies de l'information, réseaux et nouveaux pouvoirs » (5.4). Par la diversité de ses domaines d'application, il couvre également les quatre autres orientations scientifiques d'INRAE 2030 portant sur les enjeux environnementaux et les risques associés (OS1), les transitions agroécologique et alimentaire (OS2), la bioéconomie et l'utilisation sobre et circulaire des ressources (OS3), l'approche globale de la santé (OS4).

**NOTE 2025** : Dans la version d'INRAE 2030 revisitée en 2025, les jumeaux numériques apparaissent désormais explicite-ment, dans l'orientation scientifique (5.3) intitulée : « Comprendre et piloter les systèmes complexes avec des jumeaux numériques ».

## 4.2 Jumeaux numériques appliqués au vivant : une attention nécessaire

Au cours du séminaire 2022 de DIGIT-BIO, la matinée consacrée aux jumeaux numériques a été l'occasion de partager les visions de la communauté du métaprogramme sur ce concept. Le débat a souligné que la transposition du concept de jumeau numérique à d'autres domaines que l'industrie et à d'autres activités que l'ingénierie est encore émergente et peut soulever de nombreuses questions.

Le débat a porté notamment sur les questions que soulève la possible application du concept de jumeau numérique à des recherches sur des organismes vivants, avec parmi les points de vue exprimés :

* Le terme peut prêter à confusion en suggérant une reproduction exacte de la réalité, ce qui est irréaliste et trompeur dans le cas de la modélisation d'organismes vivants ;

* Il a été proposé des alternatives à l'expression « jumeau numérique » telles que : cousins numériques, avatar, sentinelle numérique, Digital heterogenous model ; qui peuvent avoir des connotations proches ;

* La finalité même du concept pose question, en particulier les risques liés à la notion de contrôle et d'automatisation appliquée au vivant (en santé il y a débat sur le besoin de 'human in the loop').
Au final, un consensus s'est dégagé sur la nécessité d'adopter un regard critique concernant l'emploi du terme « jumeau ».

Les discussions ont souligné le besoin d'une réflexion approfondie sur l'appropriation du concept par la communauté scientifique, ainsi que la nécessité pour l'Institut de clarifier sa position à ce sujet. Il a été suggéré d'élargir la concertation au sein de la communauté scientifique afin d'établir un positionnement commun, potentiellement sous la forme d'un « position paper » élaboré avec Inria, mettant en avant ce regard critique, ou encore de soumettre la problématique au comité consultatif d'éthique en commun INRAE-Cirad-Ifremer-IRD.

Au-delà du terme en lui-même – qui est finalement désormais entré dans le langage commun, même s'il peut faire débat – c'est surtout le concept qui doit retenir l'attention, car il offre un cadre nouveau, potentiellement transformant, pour développer de futures recherches interdisciplinaires autour d'un objet ou d'un système d'intérêt, afin d'améliorer les connaissances sur cet objet ou ce système avec un objectif opérationnel, via sa représentation numérique.

Les projets qui ont démarré récemment, financés dans le cadre du metaprogramme DIGIT-BIO, nous permettront d'avancer sur l'appropriation de ce concept, d'affiner notre vision des possibilités qu'offrent les jumeaux numériques appliqués au vivant et des précautions qu'ils doivent susciter.

## 4.3 Analyse des forces et faiblesses

Il a paru intéressant au groupe de travail de conduire une analyse SWOT sur le positionnement d'INRAE face aux enjeux des « jumeaux numériques », en s'appuyant sur l'expertise de ses membres et sur les nombreux échanges organisés autour de la thématique. Le résultat est présenté dans le tableau suivant.

<table><thead><tr><th>FORCES</th><th>OPPORTUNITES</th></tr></thead><tbody><tr><td><ul><li>Expérience de l'interdisciplinarité au sein de l'Institut;</li><li>Compétences fortes en modélisation et en science des données (IA) (internes et en partenariat);</li><li>Ingénierie et e-infrastructures au sein de l'institut pour la gestion et l'interprétation de données</li><li>Capacité à générer des données expérimentales, struc-turation de la collecte et du partage des données (la-bellisation des ISC/IR);</li><li>Compétences globalement présentes; metapro-grammes et PEPR qui peuvent soutenir et aider à struc-turer des communautés scientifiques déjà investies (e.g. département Transform)</li><li>Institut de recherche finalisée (/ notion de finalité du JN)</li></ul></td><td><ul><li>Des appels à projets européens (e.g. eosc.infratech), et ANR</li><li>Politique Européenne e.g. initiative Destination Earth</li><li>Demandes institutionnelles : jumeaux numériques pour l'appui aux politiques publiques (e.g. risques)</li><li>Positionnement des infrastructures de recherche (IR) natio-nales e.g. Data Terra et européennes e.g. projet Bio-DT</li><li>Possible alternative pour réduire l'expérimentation animale</li><li>Développement en industrie agroalimentaire (IAA) : quelques filières automatisées de grands groupes mûres pour le développement de jumeaux numériques (et en de-mande de partenariats)</li></ul></td></tr><tr><th>FAIBLESSES</th><th>MENACES</th></tr><tr><td><ul><li>Méconnaissance du concept de jumeaux numé-riques au sein des équipes de recherche</li><li>Faible perception des enjeux associés</li><li>Vision des jumeaux numérique associée à l'ingénie-rie plus qu'à la recherche</li><li>Faible coordination des forces en ingénierie numé-rique (données, modélisation, calcul, etc)</li><li>Difficulté de recrutement de profils spécialisés (IA, etc) au sein de l'institut</li><li>Maturité en devenir des ISC et infrastructures INRAE</li><li>Production de données biologiques coûteuses ou trop longues à obtenir pour avoir un flux de données en temps réel / Besoin d'upgrader nos infrastructures</li></ul></td><td><ul><li>Effet « feu de paille » (buzzword, vision technocratique, etc)</li><li>Dépassement par des coopétiteurs plus avancés (e.g. WUR ...)</li><li>Mise en cause de l'acceptabilité sociale et de la dimen-sion éthique du concept de jumeau numérique appliqué au vivant</li><li>Prépondérance excessive de l'ingénierie par rapport à la recherche</li><li>Risque de captation de données stratégiques par des ac-teurs réticents à partager ces informations</li></ul></td></tr></tbody></table>
## 4.4 Conclusion

Les jumeaux numériques sont conceptualisés dans les publications académiques, comme des représentations numériques réalistes en temps réel d'entités physiques. Issu de l'ingénierie des produits, le jumeau numérique a rapidement évolué vers d'autres domaines, notamment les sciences de la vie et de la terre. Les jumeaux numériques sont considérés par le secteur technologique comme un nouvel outil prometteur en matière d'efficacité et d'optimisation, tandis que les agences gouvernementales y voient un moyen performant d'améliorer la prise de décision pour atteindre les objectifs de durabilité. Un exemple frappant de ce dernier point est celui de la Commission européenne, qui souhaite déléguer un rôle important aux jumeaux numériques dans la lutte contre le changement climatique et le soutien à la politique du "Green Deal"<fnref n="28" />.

Compte tenu des attentes et des ambitions considérables associées aux jumeaux numériques, ainsi que des rôles sociétaux majeurs qui leur sont attribués, il apparaît essentiel d'intégrer pleinement ces outils dans la stratégie de recherche d'INRAE. Cette intégration doit toutefois s'accompagner d'une réflexion critique sur la nature des jumeaux numériques, leurs limites et leurs usages potentiels dans nos différents domaines de recherche.

Cette réflexion pourra être menée en interne par les communautés scientifiques émergentes travaillant sur ces objets tout en tirant partie des approches désormais abondantes de la littérature, qui contribuent à éclairer sur les enjeux liés à leur développement (exemple : annexe 3). Une telle démarche permettra d'orienter plus solidement les perspectives et les actions futures autour de ces outils stratégiques pour l'Institut.

<footnote n="28">²⁸ https://euraxess.ec.europa.eu/worldwide/asean/news/focus-eus-green-and-digital-twin-transition</footnote>
Références

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Suciu I., Ndiaye A., Baudrit C., Fernandez C., Kondjoyan A., Mirade P.S., Sicard J., Tournayre P., Bohuon P., Buche P., Courtois, F., Guillard V., Athes V., Flick D., Plana-fattori A., Trelea C., Trystram G., Deleplace G., Curet-Ploquin S., Della Valle D., Pottier, I., Chiron G., Guessasma S., Kansou K., Kristiawan M., Della Valle G. 2021. MESTRAL: a digital learning tool based on models and simulators. *Journal of Food Engineering*, 293, doi: 10.1016/j.jfoodeng.2020.110375.

Thiele I., Sahoo S., Heinken A., Hertel J., Heirendt L., Aurich M.K., Fleming R.M.. Personalized whole-body models integrate metabolism, physiology, and gut microbiome. *Molecular Systems Biology*, 16(5):e8982. doi: 10.15252/msb.20198982.

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Van Hertem T., Maltz E., Antler A., Romanini C.E.B., Viazzi S., Bahr C., Schlageter-Tello A., Lokhorst C., Berckmans D. and Halachmi I. 2013. Lameness detection based on multivariate continuous sensing of milk yield, rumination, and neck activity. *Journal of Dairy Science*, 96, 4286-4298. https://doi.org/10.3168/jds.2012-6188

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Viazzi S., Bahr C., van Hertem T., Schlageter-Tello A., Romanini C.E.B., Halachmi I., Lokhorst C. and Berckmans D. 2014. Comparison of a three-dimensional and two-dimensional camera system for automated measurement of back posture in dairy cows. *Computers and Electronics in Agriculture*, 100, 139-147. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.11.005

Voosen, P. 2020. Europe builds ‘digital twin’ of Earth to hone climate forecasts. *Science*, 370(6512): 16-17. https://doi.org/10.1126/science.370.6512.16

Vos, J., Evers, J.B., Buck-Sorlin, G.H., Andrieu, B., Chelle, M. & de Visser, P.H.B. 2010. Functional-structural plant modelling: a new versatile tool in crop science. *Journal of Experimental Botany*, 61(8), 2101-2115. Doi: 10.1093/jxb/erp345

Wright, L. & Davidson, S. 2020. How to tell the difference between a model and a digital twin. *Advanced Modeling and Simulation in Engineering Sciences*, 7(1): 13. https://doi.org/10.1186/s40323-020-00147-4

Zlatev, Z. & Dimov, I. 2022. Using a digital twin to study the influence of climatic changes on high ozone levels in Bulgaria and Europe. *Atmosphere*, 13(6): 932. https://doi.org/10.3390/atmos13060932
# Annexes

## Annexe 1 : Étude bibliométrique : Le concept de Digital Twin et son application aux domaines de INRAE. Apport du pôle ASTRA Scientométrie (septembre 2022)

### Contexte de la demande

Dans le cadre du métaprogramme DIGIT-BIO, le GT Digital Twin (axe 4) a sollicité le 13 avril 2022 le pôle ASTRA de la DipSO pour réaliser une étude bibliométrique et apporter des éléments sur le concept de « Digital Twin » avec un zoom sur les domaines d'application de INRAE. L'étude a été confiée à Soizic Messiaen et Dominique Fournier.

### Méthodologie

L'analyse des études bibliométriques existantes a confirmé l'émergence de ce terme, les faibles applications dans les domaines agri/agro, l'utilisation de « digital twin », « digital twins » ou « digital twinning » et l'absence de synonymes en dehors de « digital shadow ».

Une interrogation de Scopus et du Web of Science (WoS) a été réalisée en croisant "Digital Twin*" OR "digital shadow" avec les termes (*agron* OR *agric* OR farm* OR ecolog* OR food OR livestock) afin de limiter l'étude de ce terme aux domaines d'application du métaprogramme.

* Les termes ont été recherchés dans les champs titres, résumés et mots-clés des publications.

* L'objectif de l'étude étant l'exploration du terme émergent « digital twin », le choix a été fait d'analyser un corpus le plus large possible. Ainsi ont été conservés lors de l'interrogation : toutes les années disponibles dans les bases WoS et Scopus, tous les types de documents ainsi que toutes les bases (concerne uniquement le WoS).

### Equation WoS

$$TS = ( ( "Digital Twin*" OR "digital shadow*" ) AND ( *agron* OR *agric* OR farm* OR ecolog* OR food OR livestock ) )$$

### Equation Scopus

( TITLE-ABS-KEY( ( "Digital Twin*" OR "digital shadow*" ) ) AND TITLE-ABS-KEY( ( *agron* OR *agric* OR farm* OR ecolog* OR food OR livestock ) ) ) )

Les corpus ont dans un premier temps été étudiés grâce aux outils d'analyse du WoS et de Scopus puis dans les outils VOSviewer et Sphinx.

### Publications dans les champs d'application INRAE

Les publications « Digital twin » retrouvées dans le WoS et Scopus sont accessibles dans un groupe Zotero https://www.zotero.org/groups/4709030/digital_twin_2022/library

L'analyse des études bibliométriques existantes a confirmé l'émergence de ce terme, les faibles applications dans les domaines agri/agro, l'utilisation de « digital twin », « digital twins » ou « digital twinning » et l'absence de synonymes en dehors de « digital shadow »

Une interrogation de Scopus et du Web of Science a été réalisée en croisant "Digital Twin*" OR "digital shadow" avec les termes (*agron* OR *agric* OR farm* OR ecolog* OR food OR livestock).
Analyse des publications WOS

139 publications

<figure><img src="image_29.png" /></figure>

Analyse par Web of Science Categories

<table><thead><tr><td>Field: Web of Science Categories</td><td>Record Count</td></tr></thead><tbody><tr><td>Engineering Electrical Electronic</td><td>21</td></tr><tr><td>Computer Science Information Systems</td><td>15</td></tr><tr><td>Engineering Industrial</td><td>13</td></tr><tr><td>Food Science Technology</td><td>13</td></tr><tr><td>Computer Science Interdisciplinary Applications</td><td>12</td></tr><tr><td>Energy Fuels</td><td>11</td></tr><tr><td>Computer Science Theory Methods</td><td>10</td></tr><tr><td>Green Sustainable Science Technology</td><td>9</td></tr><tr><td>Telecommunications</td><td>9</td></tr><tr><td>Environmental Sciences</td><td>8</td></tr><tr><td>Automation Control Systems</td><td>7</td></tr><tr><td>Engineering Chemical</td><td>7</td></tr><tr><td>Engineering Civil</td><td>7</td></tr><tr><td>Engineering Mechanical</td><td>7</td></tr><tr><td>Operations Research Management Science</td><td>7</td></tr><tr><td>Agriculture Multidisciplinary</td><td>6</td></tr></tbody></table>
## Analyse par pays

Avec 2 publications, la France occupe le 24ème rang, loin derrière l'Allemagne (28 publications), les USA (20 publications) et les Pays-Bas (19 publications).

<table><thead><tr><td>Field: Countries/Regions</td><td>Record Count</td></tr></thead><tbody><tr><td>GERMANY</td><td>28</td></tr><tr><td>USA</td><td>20</td></tr><tr><td>NETHERLANDS</td><td>19</td></tr><tr><td>ITALY</td><td>15</td></tr><tr><td>PEOPLES R CHINA</td><td>11</td></tr><tr><td>RUSSIA</td><td>11</td></tr><tr><td>ENGLAND</td><td>8</td></tr><tr><td>BELGIUM</td><td>7</td></tr><tr><td>SWITZERLAND</td><td>7</td></tr><tr><td>AUSTRALIA</td><td>6</td></tr><tr><td>DENMARK</td><td>5</td></tr><tr><td>INDIA</td><td>5</td></tr><tr><td>SPAIN</td><td>5</td></tr></tbody></table>

## Analyse par institution

La principale institution qui publie sur cette thématique est Wageningen University Research

INRAE a co-signé 2 publications sur les Digital Twin dans le domaine de l'agriculture

* Hassoun, A., Aït-Kaddour, A., Abu-Mahfouz, A.M., Rathod, N.B., Bader, F., Barba, F.J., Biancolillo, A., Cropotova, J., Galanakis, C.M., Jambrak, A.R., Lorenzo, J.M., Måge, I., Ozogul, F., Regenstein, J., 2022. The fourth industrial revolution in the food industry-Part I: Industry 4.0 technologies. Crit. Rev. Food Sci. Nutr. https://doi.org/10.1080/10408398.2022.2034735

* Klerkx, L., Jakku, E., Labarthe, P., 2019. A review of social science on digital agriculture, smart farming and agriculture 4.0: New contributions and a future research agenda. NJAS - Wagening. J. Life Sci. 90-91. https://doi.org/10.1016/j.njas.2019.100315
<table><thead><tr><td>Affiliations</td><td>Record Count</td></tr></thead><tbody><tr><td>WAGENINGEN UNIVERSITY RESEARCH</td><td>11</td></tr><tr><td>LEAGUE OF EUROPEAN RESEARCH UNIVERSITIES LERU</td><td>7</td></tr><tr><td>SWISS FEDERAL LABORATORIES FOR MATERIALS SCIENCE TECHNOLOGY EMPA</td><td>6</td></tr><tr><td>KULeuven</td><td>4</td></tr><tr><td>COMMONWEALTH SCIENTIFIC INDUSTRIAL RESEARCH ORGANISATION CSIRO</td><td>3</td></tr><tr><td>DELFT UNIVERSITY OF TECHNOLOGY</td><td>3</td></tr><tr><td>RWTH AACHEN UNIVERSITY</td><td>3</td></tr><tr><td>SAMARA STATE TECHNICAL UNIVERSITY</td><td>3</td></tr><tr><td>UNIVERSITY OF PARMA</td><td>3</td></tr><tr><td>CORNELL UNIVERSITY</td><td>2</td></tr><tr><td>COUNCIL FOR SCIENTIFIC INDUSTRIAL RESEARCH CSIR SOUTH AFRICA</td><td>2</td></tr><tr><td>ETH ZURICH</td><td>2</td></tr><tr><td>FRAUNHOFER IAO</td><td>2</td></tr><tr><td>GHENT UNIVERSITY</td><td>2</td></tr><tr><td>HELMHOLTZ ASSOCIATION</td><td>2</td></tr><tr><td>INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY SYSTEM IIT SYSTEM</td><td>2</td></tr><tr><td>INRAE</td><td>2</td></tr></tbody></table>
Annexe 2 : Zoom sur les projets INRAE pour lesquels le terme « jumeaux numériques » est utilisé

<table><caption>**Tableau a.** Zoom sur les 5 projets pour lesquels le terme "jumeau numérique" est utilisé (source : synthèse enquête sur les jumeaux numériques auprès des chefs de départements INRAE)</caption><thead><tr><td>Département</td><td>Type</td><td>Nom du projet</td><td>Objet ou système modélisé</td><td>Type de données</td><td>Type de modèle utilisé</td><td>Usage</td></tr></thead><tbody><tr><td>SPE</td><td>Projet en cours</td><td>Projet ANR NGB, thèse de Didac Barosso (Syngenta), BCMicrobiome (Consortium Biocontrôle)</td><td>Reconstruction des réseaux écologiques (identification des espèces importantes)</td><td>Données de surveillance directe NGS* (à travers des micro- et macro-biomes, et de l'air, du sol et de l'eau)</td><td>IA</td><td>Biosurveillance de nouvelle génération et identification d'espèces et d'événements importants. Identifier les espèces clés, telles que les agents de biocontrôle des agents pathogènes.</td></tr><tr><td>AGROECOSYSTEM</td><td>Futur projet</td><td>Thèse sur la thématique Digital Twin Pomme (2023)</td><td>Pommiers</td><td>Architecture aérienne, surface foliaire ; taux de photosynthèse, flux de sève... Données de phénotypage à haut débit</td><td>Mécaniste</td><td>Amélioration des connaissances écophysiologiques de la mise en place du rendement / génération d'images automatiquement annotées. À moyen termes usage OAD en production fructière ou sous serre</td></tr><tr><td>AGROECOSYSTEM</td><td>Projet en cours</td><td>Jumeaux numériques pour la robotique / AgroTechnoPôle</td><td>Robots dans leurs environnements naturels</td><td>Capteurs robots, IoT, MNT</td><td>Hybride</td><td>Développement de robots et simulation des interactions avec leur environnement, avec l'homme et avec d'autres robots (en flotte)</td></tr><tr><td>AGROECOSYSTEM</td><td>Projet en cours</td><td>Projet européen PHENET Projets H2020 INVITE et SolACE ANRS FFAST Projet de thèse à monter suite à l'initiative AMEI (développement de Crop2ML)</td><td>Plante, peuplement cultivé ou agroécosystème</td><td>Données de phénotypage, y compris haut débit</td><td>Mécaniste</td><td>Les modèles FSPM et modèles de culture qui répondent pour partie à la définition de Jumeau Numérique. Ils permettent de prendre des décisions. Pas forcément en temps réel. Les écarts au modèle servant à l'améliorer</td></tr><tr><td>MathNum</td><td>Projet en cours</td><td>ANTICIPA</td><td>Ligne de production de pâtisserie</td><td>Données physiques, biologiques et de production / Via un MES</td><td>Statistique et mécaniste</td><td>Détermination du risque de contamination biologique des produits</td></tr></tbody></table>

<footnote>*NGS : séquençage nouvelle-génération</footnote>
Annexe 3 : Un tableau issu de la littérature pouvant inspirer sur les opportunités et freins pour développer des jumeaux numériques à INRAE

<table><caption>**Tableau b.** Themes and questions for RRI (Responsible Research and Innovation) and Digital Twins (DT) (van der Burg et al.2021)</caption><thead><tr><th>Themes</th><th>Resources</th><th>Representations</th><th>Actions</th><th>Implementations</th></tr></thead><tbody><tr><td>Focus</td><td>Issues around data</td><td>Epistemic issues</td><td>Issues around DT-driven actions</td><td>Issues around societal impact</td></tr><tr><td>Socio-ethical challenges</td><td>Privacy; consent; transparency; data quality (incl. validation of methods for data generation, completeness and accuracy); data security; data protection</td><td>Biases in representation of current and future states of affairs; transformative effects on how people understand and relate to animals, and to ecosystems</td><td>Normative effects on physical twin; automation; user autonomy; (re)distributions of responsibility; accountability and liability</td><td>Socio-economic inequalities; animal welfare, environmental benefits and risks; impact on everyday life</td></tr><tr><td>Key questions</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Questions about power and control</td><td>Who is in charge of the data? How is access to, control over, and (re) use of data arranged? What power (im-)balances are anticipated, related to access and use of data? How are these being mitigated?</td><td>What/whose knowledge is enhanced with the help of the DT? Who considers this knowledge valuable and why? What/whose futures does the DT represent? What effect does this representation have on some people's control over reality/the future as opposed to other's?</td><td>The DT influences actions of people. How does it do that? How much room does it leave for the autonomy of the user? Does it merely inform his or her decision? Does it nudge or paternalistically steer forward certain outcomes? Who gets to say what the user should do with this DT? And who is responsible/liable for the outcomes of DT inspired interventions?</td><td>The DT is implemented in some contexts and not in others. Who does it give more power in these contexts? And who is less empowered? Are there also people excluded from the benefits that DTs offer?</td></tr><tr><td>Questions about societal consequences</td><td>What are the (anticipated) societal consequences of the selection and combination of datasets as input for DTs?</td><td>What are the (anticipated) societal consequences of the ways in which this DT represents (present or future) reality?</td><td>What are the (anticipated) societal consequences of the transformed actions that the DT brings about?</td><td>What societal impacts does the DT have? How will animals, plants, people, and ecosystems be affected by the DT?</td></tr><tr><td>Questions about decisions that underlie the DT</td><td>How are decisions made about the selection and combination of datasets for DTs? Are there (tacit) selection criteria at play?</td><td>How are decisions made about what (aspects of) reality or the future the DT will represent? Are there elements that receive less attention or disappear from view?</td><td>Does the DT transform interventions in its physical counterpart? If so, how do the resulting (new) data sets feed back into the DT, is there a related decision step? How are interventions selected? How is it decided what needs to be transformed?</td><td>How are decisions made about where and how to implement DT? (And where not?)</td></tr><tr><td>Questions about inclusiveness</td><td>What stakeholders are involved in discussions and decisions around data governance and their use for DTs?</td><td>What stakeholders are involved in decisions about what elements of (future) reality to represent in the DT?</td><td>What stakeholders are involved in deciding what interventions deserve attention and how they need to be made?</td><td>What stakeholders are involved in deciding where and how to implement de DT and how to access its performance?</td></tr><tr><td>Questions about morality, including moral changes and altering ethical debates</td><td>Does the selection and combination of these datasets for the DT alter the meaning or application of present moral concepts? Does it raise (new) ethical issues? (such as, for example related to privacy, security/safety or data ownership?) Does it influence/change present ethical debates?</td><td>How do DTs effect what we consider to be "knowledge" about reality? Does the knowledge that the DT provides also raise ethical issues? Does it influence/change present morality or raise new ethical debates?</td><td>What/whose interests are served with these changed interventions? What/whose values play a role in these interventions? Do these interventions raise ethical issues? Do they change present ethical debates?</td><td>What are the benefits and harms associated with the use of DTs? What moral values and norms are associated with it? How is the performance of the DT evaluated according to this understanding of benefits/harms, values and norms? Are there alternative ways available to look at it?</td></tr></tbody></table>
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