« Nous créons et allons commercialiser un outil numérique qui permet de construire un jumeau numérique plus performant grâce à la combinaison de l’IA et de la simulation numérique et physique » énonce Victor Champaney. Ainsi cet ingénieur de formation résume-t-il l’activité de Duoverse, qu’il dirige et a cofondée en novembre dernier. Cette deeptech collabore actuellement avec ArcelorMittal, de façon à améliorer leur procédé de laminage.
« Un jumeau numérique ayant pour but de simuler et de prévoir l’évolution d’un système réel, précise-t-il dans la foulée, on essaie de rendre ces prévisions plus rapides, plus précises et évolutives dans le temps. Car le système réel vieillit, s’endommage… Son comportement change avec le temps, donc le simulateur doit changer avec lui pour refléter ces effets. »
Pour ce faire, Duoverse convoque une approche d’IA hybride. D’un côté, une IA est entraînée à partir des données générées par des simulateurs numériques, qui résolvent les lois de la physique. On aboutit à un modèle de substitution (surrogate en anglais) qui accélère la simulation grâce à des techniques de réduction et de compression de modèle.
Apprendre ce qu'on ignore
« En ingénierie, les données sont peu abondantes, peu utiles ou manquent de cohérence pour entraîner une IA, justifie Victor Champaney. Et mettre des capteurs partout impose de les maintenir. En revanche, les lois de la physique sont connues depuis des centaines d’années et ont permis d’accumuler des connaissances, accessibles par ces simulations. »
Il est également possible d’intégrer directement les lois de la physique, une méthode utilisée dans les PINNs (physical informed neural networks), par exemple. « Mais c’est plus difficile, admet Victor Champaney, et cela fonctionne mieux sur des cas d’école dans le monde de la recherche. »
De l’autre côté, une seconde IA est entraînée à partir de données réelles, collectées sur le système physique dont on veut superviser le comportement. « On utilise une IA frugale, donc rarement un réseau de neurones, qui enrichit la connaissance de base en comblant l’écart à la réalité », ajoute Victor Champaney. Ou dit autrement : ce qu’on ignore complète ce qu’on connaît.
De la conception à l'opération
Duoverse exploite deux classes d’algorithmes pour élaborer ses IA : le transport optimal et la PGD (proper generalised decomposition), qui aide à résoudre des équations aux dérivées partielles contraintes par des conditions aux limites. Des algorithmes développés et testés en partie par l’équipe de Francisco Chinesta – le directeur de thèse de Victor Champaney - au laboratoire Pimm (procédés et ingénierie en mécanique et matériaux) des Arts et Métiers. La deeptech détient également une licence d’exploitation d’un « moteur » logiciel, protégé par le CNRS, qui sert à mettre en œuvre les jumeaux numériques hybrides, et a l’intention de démocratiser ces technologies.
Un tel outil peut accompagner un système de sa phase de conception – un prototypage virtuel pour explorer de nombreuses options de design grâce au pouvoir accélérateur de l’IA – à sa phase opérationnelle en passant par l’étape de la fabrication. « Le jumeau numérique hybride est un moyen d’optimiser les paramètres de fabrication pour améliorer la qualité et, une fois le système en fonctionnement, il fournit son état actuel complet, livrant une information augmentée par rapport aux seules données provenant des capteurs, développe Victor Champaney. On prévoit alors l’évolution du système, comment modifier les paramètres, quand lancer la maintenance… »
La simulation s’effectue en temps réel, en sachant que l’échelle de temps n’est pas la même selon l’application, de quelques millisecondes pour optimiser les commandes d’un moteur électrique, à la minute et plus pour étudier le vieillissement d’une centrale nucléaire. « Les équipes opérationnelles obtiennent des réponses poussées et immédiates, sans recourir aux spécialistes de la simulation », dit-il.
Commercialisation prévue début 2026
Après un test avec Naval Group, l’outil numérique de Duoverse est mis en pratique par ArcelorMittal. « Le jumeau numérique hybride du procédé de laminage serait utile pour identifier la cause des défauts apparaissant sur les poutres en acier – le profil en H tend à se transformer en profil en A – puis les paramètres à modifier pour éviter ces défauts », détaille Victor Champaney. Le problème n’a pas encore été réglé, mais le jumeau numérique hybride a déjà l’avantage de produire des simulations plus rapides et plus fiables que les simulations physiques classiques. Des incertitudes demeurent, du fait de la nature probabiliste de l’IA et des interactions du système physique avec son environnement, difficiles à anticiper. « Mais elles sont plus faibles que celles avec lesquelles la métallurgie, notamment, est habituée à travailler », indique-t-il.
Une première offre commerciale est attendue début 2026. Ce qui peut sembler précoce, mais le moteur technologique sous-jacent de Duoverse est déjà bien avancé, Victor Champaney en estimant le TRL à 7. L’habillage du produit - la plateforme logicielle, l’interface...- se situe cependant plus en amont, selon lui. Des pilotes sont prévus au deuxième semestre chez d’autres industriels, dans les secteurs de la défense (drones) et de l’automobile (électronique de puissance), pour que l’ensemble gagne en maturité.
