GCRI · Science des systèmes et modélisation

Jumeaux numériques : méthode et limites

A jumeau numérique is a model of a real system that is continuously updated with data from it, used to monitor, predict and test decisions. Twins of cities, grids, water networks and factories are widely proposed, and many are dashboards or static models under a new name. This page sets out what makes a digital twin, how twins are built and validated, and what evidence serves the institutions considering them.

01Registre

Digital twins: method and limits on the record.

02La question

Digital twins: method and limits: how the risk develops.

What a twin can and cannot represent, and how it is kept honest. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

Mécanisme

Data keep the model current

A twin assimilates sensor and operational data so that its state tracks the real system, which needs reliable data flows and quality control.

Mécanisme

Models must be fit for purpose

A twin is only as good as its underlying models. Visualisation without validated models is a dashboard, not a twin.

Mécanisme

Decisions close the loop

Twins add value when used to test options and inform action, and when outcomes are fed back to improve the model.

Mécanisme

Integration creates risk

Connecting models to live data and to controls raises cybersecurity, data protection and accountability questions.

03Géographie

Connected activity in North America.

Night lights, population density and land cover over North America, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.

La carte interactive requiert JavaScript ; la liste des couches et les sources figurent ci-dessous.

Couches 3

Activité connectée, pour cette page

À propos de cette couche
Preuves
Observé
Sources
VIIRS Black Marble (VNP46A2) (NASA LAADS DAAC)
Fournisseur
NASA LAADS DAAC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; radiance satellitaire, corrigée de la lumière lunaire et de l'atmosphère
Les plus récents à la construction
2026-10-12
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Radiance nocturne satellitaire pour la date indiquée ; les lumières sont un indicateur indirect de la consommation d'électricité et des pannes, et non une mesure de l'approvisionnement ou de l'accès.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Estimé
Sources
Gridded Population of the World v4.11 (NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia))
Fournisseur
NASA SEDAC (CIESIN, Université Columbia)
Licence
CC BY 4.0
Millésime
null ; estimation fondée sur le recensement, statique (2020)
Résolution
grille d'environ 1 km
Incertitude
Estimation fondée sur le recensement du nombre d'habitants par kilomètre carré en 2020, présentée comme contexte d'exposition ; ce n'est pas un décompte des personnes touchées par un aléa.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé
Sources
VIIRS NOAA-20, réflectance corrigée (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; image satellitaire
Les plus récents à la construction
2026-10-14
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Image satellitaire. Raster satellitaire ou de modèle tel que le fournisseur le publie. Les nuages, les lacunes de fauchée et les erreurs de restitution laissent des lacunes et du bruit ; les valeurs sont des indicateurs, et non des mesures en un lieu donné.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Modélisé (dernière année publiée par GIBS)
Sources
MODIS Terra et Aqua, occupation du sol (MCD12Q1) (NASA LP DAAC)
Fournisseur
NASA LP DAAC
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
annuel ; classification satellitaire ; dernière année publiée par GIBS
Les plus récents à la construction
2024-01-01
Résolution
grille d'environ 500 m
Incertitude
Classes d'occupation du sol par satellite pour l'année indiquée, y compris les terres cultivées ; une classification comportant des erreurs connues, et non un registre des exploitations agricoles.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé (les nuages laissent des lacunes)
Sources
MODIS Terra EVI (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; indice satellitaire ; les nuages laissent des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-10-13
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Indice de végétation par satellite sur les 8 jours précédant la date indiquée, un indicateur de l'état des habitats ; ce n'est pas une mesure des espèces ni de la biodiversité.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct
À propos de cette couche
Preuves
Observé (les nuages laissent des lacunes)
Sources
MODIS Terra NDVI (NASA LANCE)
Fournisseur
NASA LANCE
Licence
Données ouvertes de la NASA
Millésime
quotidien ; indice satellitaire ; les nuages laissent des lacunes
Les plus récents à la construction
2026-10-13
Résolution
grille d'environ 250 m
Incertitude
Indice satellitaire de verdeur sur les 8 jours précédant la date indiquée ; un indicateur de l'état des cultures et des pâturages, et non une estimation de rendement ni une alerte de sécurité alimentaire.
Accessible par
gibs.earthdata.nasa.gov, uniquement après que vous avez autorisé la carte en direct

Dernière version disponible

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL) · Natural Earth

Chargement des dernières images de la NASA.

Faites glisser pour déplacer. Ctrl ou ⌘ et défilement, pincement ou boutons pour zoomer ; survolez pour lire les valeurs sous le pointeur ; la réinitialisation ramène à la région.

Connected activity, framed on North America.Produits satellitaires et de modèles tels que la NASA les publie, chacun avec sa propre date. Ce sont des indicateurs, non des évaluations d'un lieu quelconque.

Données : NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © contributeurs d'OpenStreetMap · Natural Earth · NASA EONET · NASA/NOAA VIIRS · NASA JPL OPERA DIST-ALERTSources et licences

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). Données ouvertes de la NASA
  • Lumières nocturnes VIIRS Black Marble, NASA Goddard Space Flight Center ; distribuées par le NASA Level-1 and Atmosphere Archive and Distribution System (LAADS DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). Sous licence CC BY 4.0. Couleurs redessinées à partir de la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque présentées (modifié). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • Produits VIIRS en quasi-temps réel (inondation, température de surface terrestre, couverture neigeuse, réflectance corrigée), NASA LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Produits terrestres MODIS (indices de végétation, production primaire brute, occupation du sol), NASA LP DAAC et LANCE ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • ASTER GDEM est un produit du METI et de la NASA (ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC) ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Citer comme : NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. Données ouvertes de la NASA
  • Réalisé avec Natural Earth. Données cartographiques vectorielles et matricielles libres sur naturalearthdata.com. Domaine public
  • © Contributeurs d'OpenStreetMap (ODbL), via NASA GIBS (côtes, frontières, routes et noms de lieux). Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées en cellules hexagonales lorsqu'elles sont affichées (modifié). ODbL
  • Blue Marble, NASA Earth Observatory ; imagerie via NASA GIBS. Couleurs redessinées d'après la palette publiée ; valeurs moyennées dans des cellules hexagonales lorsque affichées (modifié). Données ouvertes de la NASA
  • Contexte sur le globe et la carte plane : côtes, frontières, routes et toponymes issus des couches de référence NASA GIBS (données OpenStreetMap, ODbL, © contributeurs d'OpenStreetMap) ; imagerie Blue Marble comme fond facultatif ; relief 3D et lecture de l'altitude à partir de l'indice de couleur d'altitude ASTER GDEM (classes de 5 m à 200 m, exagérées pour la lisibilité). Les frontières sont tracées telles que publiées et n'impliquent aucune position sur un territoire.
  • Événements en direct : suivi des événements naturels de l'Observatoire de la Terre de la NASA (EONET) ; les événements sont indicatifs et conservent les liens de leur source d'origine.
  • Observed (EO): NASA/NOAA VIIRS (Suomi NPP). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Les couches facultatives (5 sources dans la liste des couches : en direct, prévision, observé et contexte) affichent le crédit de leur fournisseur sur la carte et ici lorsqu'elles sont activées ; les prévisions sont des sorties de modèles et les indices dérivés sont des estimations.

Couches et dates

  • Lumières nocturnes, quotidien : VIIRS Black Marble (VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 12 oct. 2026
  • Densité de population, 2020 : Population : CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · statique
  • Couleurs naturelles : réflectance corrigée VIIRS NOAA-20, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Type de couverture terrestre (IGBP), annuel : MODIS Terra and Aqua land cover (MCD12Q1), NASA LP DAAC · 2024
  • Indice de végétation amélioré, glissant sur 8 jours : MODIS Terra EVI, NASA LANCE · 13 oct. 2026
  • Verdissement de la végétation (NDVI), sur 8 jours glissants : MODIS Terra NDVI, NASA LANCE · 13 oct. 2026

04À travers les domaines

Digital twins mirror systems in each domain, with limits.

Method studies are designed for the série Methods and Technical. ISO 23247 frames twins for manufacturing; a twin is only as good as its data and validation, recorded under NS-12 of the proposed Nexus Standards.

  • Twin validation studies.
  • Data latency measurements.
05Suivi

Exécuteur de modèles couplés.

L'écran qu'une équipe utiliserait pour suivre ce sujet : ses mesures, ses états et ses décisions. Les noms sont des exemples et les valeurs sont illustratives.

Exécuteur de modèles couplés

Digital twins: method and limits · Coupled model A · Scenario set 3

Ensemble en cours d'exécutionGCRI · Science des systèmes et modélisation

Graphe de couplage des modèles

nœuds : modèles · arêtes : variables échangées

Composants couplés

Hydrologie1 dayruissellementOui
Système électrique1 hdemande, pannesOui
Économie1 trimestreproduction, prixPartiel
Population1 yearexpositionOui

Sortie d'ensemble

Coupled model runner: the screen’s structure, terms and states for Digital twins: method and limits.Noms donnés à titre d'exemple et valeurs illustratives ; une conception, non un enregistrement ni un système en service.
06Indicateurs

Ce qui est mesuré, et avec quelle qualité.

Chaque indicateur porte son unité, sa périodicité, le type de source qui le sous-tend et l'étiquette de preuve que porterait une valeur. Aucune valeur n'est affichée : un programme les fournit sous sa propre autorité.

IndicateurUnitéFréquenceType de sourceÉtiquette
Data latency from system to twinminutescontinuData pipeline monitoringOBSERVÉ
State estimation errorerror metricper evaluationValidation against measurementsESTIMÉ
Decisions informed by the twinnombreper periodRegistres des décisionsDÉCLARÉ
Sensor coverage of the systempercent of key variables measuredpar évaluationSensor inventoryDÉCLARÉ
Model components validatedpercentpar évaluationValidation recordsDÉCLARÉ
Security assessments completednombrepar évaluationSecurity recordsDÉCLARÉ
07Simulateur de jumeau et de cascade

Model digital twins: method and limits as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile Normes sur les aléas composés et en cascade: the hazards it names, the systèmes and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full Constructeur de systèmes.

Aléas

Commandes

  • NS-0 Constitution et principes
  • NS-3 UNI des enregistrements de risque (grammaire, table de correspondance héritée, autorité d'attribution)
  • NS-9 UNI contextuels (déploiements, instances, instances de programme)
  • NS-11 Vérification et suivi (éléments probants, attestations, observation de la conformité zero trust)
  • NRS-H61 Famille d'aléas : défaillance en cascade (NHS-1 sys.cascade)
  • NRS-H62 Famille d'aléas : événements composés et multialéas (NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H60 Famille d'aléas : perturbation des chaînes d'approvisionnement et des flux (NHS-1 sys.supply-chain)
  • NRS-H94 Famille d'aléas : événements cyber systémiques (NHS-1 cyber.systemic-cyber)
  • NRS-H107 Famille d'aléas : concentration et monoculture de l'infrastructure numérique (NHS-1 tech.digital-concentration)
  • NRS-H7 Famille d'aléas : anomalies de la circulation à grande échelle (NHS-1 atmo.climate-mode)

Observation

  • Copernicus EMS rapid mapping activations (listed for reference)
  • OpenStreetMap planet and replication (listed for reference)
  • ERA5 reanalysis (Copernicus Climate Data Store) (listed for reference)
  • Pertes économiques directes attribuées aux catastrophes par rapport au PIB mondial
  • Number of disruptions to basic services attributed to disasters

Géographie d'exemple

  • Bangladesh : 134 cellules hexagonales
  • Lumières nocturnes de ce soir, pannes (VIIRS Day/Night Band), NASA GIBS
  • Carbon monoxide, smoke transport (AIRS), NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
08Sources

D'où proviennent les données probantes.

Jeux de données publics et registres institutionnels nommés, chacun avec sa catégorie de licence. Les sources fournies dans le cadre d'accords ne sont utilisées que selon leurs conditions et ne sont jamais republiées.

SourcesCe qu'elle apporteCatégorie de licence
ISO 23247 Cadre de jumeau numérique de l'IRGCReference architecture for manufacturing digital twinsLicensed standard, purchase required
Digital Twin Consortium definitions and resourcesIndustry definitions and capability frameworksPublic, terms to check
National academies reports on digital twinsAssessment of foundational research gapsPublic, terms per publisher
Data assimilation literatureMethods for combining models and observationsLicence per publication
Published city and utility digital twin case studiesApplied twins and lessonsLicence per publication
09Méthodes et preuves

How digital twins: method and limits is modelled, measured and tested.

Le modèle, ses hypothèses, ses données et son incertitude, sous la forme qu'un scientifique ou un ingénieur vérifierait. Les structures suivent des méthodes publiées. Les valeurs représentées sont illustratives, ce ne sont pas des résultats.

Modèle, équations et hypothèses

The model structure used for digital twins: method and limits, the assumptions it makes and how each is tested.

Risque de l'élément iRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)aléa, exposition, vulnérabilité et capacité à faire face
Perte annuelle attendueEAL = ∑k pk · Lksur les événements k de probabilité annuelle pk
Systèmes couplésxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
HypothèsePourquoi il est réaliséComment il est testé
Aléa et exposition sont indépendants au sein d'un événementGarde l'intégrale des pertes calculableComparer avec un ajustement de copule sur des relevés conjoints
Les couplages sont linéaires près du point de fonctionnementLaisse les chocs se propager à travers APerturber au-delà de la plage linéaire et comparer
Les courbes de vulnérabilité se transposent d'un lieu à l'autreLes courbes locales sont rarement disponiblesValider par rapport aux pertes observées lorsqu'elles existent
Entrées
jeux de données versionnés avec provenance
Productions
des distributions, jamais des nombres isolés
Code
publié avec la fiche de modèle et les tests
Reproduction
mêmes données, code, environnement et graine
Formulations standard du risque et de l'espace d'états ; les hypothèses énumérées sont typiques de la méthode, énoncées pour examen, et non des résultats.
Principes directeurs FAIR · GO FAIR et FORCE11W3C PROV · World Wide Web ConsortiumOrientations sur le traitement cohérent des incertitudes · GIECCEOS Analysis Ready Data · Comité sur les satellites d'observation de la Terre
10Décisions

Qui décide, et à quoi servent les données probantes.

systèmes Science and Modelling prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

Qui décideLa questionDonnées probantes servies par cette page
Operators and city authoritiesWhether a jumeau numérique is worth building and for which decisionsCapability assessments
Engineering teamsHow to validate and secure a twinValidation designs; architecture reviews
Procurement bodiesHow to distinguish twins from dashboards in tendersCapability criteria

Résultats que produit ce thème

  • Digital twin capability assessments
  • Validation designs for twin state estimates
  • Architecture and data flow reviews
  • Teaching material on twins as a method
11Questions essentielles

What experts ask about digital twins.

  • What does the twin represent, at what resolution, and what does it leave out?
  • How often is it updated with data, and how is qualité des données checked?
  • How is the twin’s accuracy tested, and for which purposes?
  • How are uncertainties shown to users?
  • Who is accountable when decisions rely on the twin?
12Mécanismes et facteurs

What twins can and cannot do.

A twin combines models with live or regularly updated data. Data assimilation adjusts the model state to match observations, which can make short-term predictions more accurate. Twins are useful for monitoring, testing interventions virtually and training operators.

A twin is still a model. It represents only the processes and components that were built into it, at the resolution chosen, and it inherits the uncertainties and assumptions of its components. Visual realism can create an impression of completeness that the underlying model does not justify.

Twins can drift. As the real system changes, through new construction, ageing or changing behaviour, the twin must be updated and revalidated. A twin that is not maintained becomes a misleading picture.

13Méthodes et données

Les méthodes et leurs limites.

  1. 01

    Assimilation de données

    Combining model predictions with observations, using statistical methods. Requires good observation coverage.

  2. 02

    Validation for purpose

    Testing the twin against independent data for each intended use, using quantification de l'incertitude.

  3. 03

    Ingénierie des systèmes

    Defining scope, interfaces and requirements, using ingénierie des systèmes.

  4. 04

    Computing infrastructure

    Running and updating twins, using informatique. Costs and security must be managed.

A digital twin is a representation, not reality. Its outputs carry the uncertainty of its models and data, and they are shown with that uncertainty.

15Where this page’s references

Where this page’s references lead.

Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.

16Questions

Questions et réponses.

What is a digital twin?
A virtual representation of a physical system that is updated with data from it and used to monitor, predict and support decisions about the system.
How is a digital twin different from a simulation?
A simulation can run without live data. A twin is continuously synchronised with its real counterpart through data assimilation.
What is data assimilation?
Methods that combine model forecasts with observations to estimate the current state of a system, widely used in weather forecasting.
Is a 3D city model a digital twin?
Not on its own. A twin also needs process models and data updates. Many products called twins are visualisations.
Can a twin predict the future?
It can make short-term predictions for represented processes, with uncertainty. Long-term or unrepresented effects are outside its reach.
How is a twin kept honest?
Through validation for each use, visible uncertainty, documented scope and regular revalidation as the real system changes.
Does GCRI certify digital twins?
No. GCRI does not certify. The topic provides method guidance.
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