D’une navette spatiale paralysée aux rues de la ville, les technologies qui reproduisent le monde physique redéfinissent notre façon de construire, de se déplacer et de planifier.

En avril 1970, un réservoir à oxygène a explosé à bord d’Apollo 13, à environ 330 000 kilomètres de la Terre. Les ingénieurs de la NASA sur Terre n’avaient aucun moyen d’atteindre physiquement la navette spatiale. Ils pouvaient toutefois transmettre les données télémétriques reçues en temps réel de la navette dans un parc de simulateurs à Houston, reconfigurer ces modèles pour reproduire les dommages subis et mettre à l’essai des stratégies de survie avant de communiquer des instructions à l’équipage. La solution élaborée a fonctionné et les astronautes ont pu rentrer à la maison. Bien que personne ne l’ait appelé ainsi à cette époque, le centre de contrôle venait de démontrer le principe fondamental de ce qui allait plus tard être connu sous le nom de « jumeau numérique ».

Le Dr Michael Grieves a officialisé le concept à l’Université du Michigan en 2002, et John Vickers, de la NASA, a inventé le terme en 2010¹. Cependant, le principe sous-jacent était déjà clair : construire une réplique virtuelle d’un objet physique, la maintenir synchronisée avec des données réelles, et l’utiliser pour explorer des questions qu’il serait dangereux ou coûteux de tester sur l’objet réel.

De réplique à oracle (qu’est-ce qu’un jumeau numérique)

Un jumeau numérique diffère d’une simulation ordinaire sur un point essentiel : il est continuellement mis à jour. Une simulation modélise ce qui a été conçu, tandis qu’un jumeau reflète ce qui existe à l’instant. Il suffit de l’alimenter avec les données des capteurs d’un moteur à réaction, d’une éolienne ou d’un système de ventilation d’hôpital pour qu’il devienne un modèle dynamique capable de signaler une défaillance imminente, de tester un changement de configuration ou de prévoir la demande trois heures à l’avance. Cette distinction fait évoluer le processus décisionnel, passant de l’analyse rétrospective à l’anticipation en temps réel.

McKinsey estime que 70 % des cadres responsables de la technologie au sein des grandes entreprises étudient les jumeaux numériques ou investissent dans ceux-ci, et que cette technologie peut améliorer l’efficience des infrastructures du secteur public jusqu’à 30 %². Le marché mondial, évalué à environ 36 milliards de dollars américains en 2025, devrait dépasser les 329 milliards de dollars d’ici 2033, avec un taux de croissance annuel composé de 31 %³.

La révolution des capteurs qui a rendu tout cela possible

La NASA a pu jumeler une navette spatiale, car elle disposait d’un centre de contrôle dédié. Pour transposer ce concept à une usine, à un réseau électrique ou à une ville, il fallait quelque chose qui n’existait pas en 1970 : une multitude de capteurs bon marché reliés à un réseau. Cette infrastructure est apparue avec l’internet des objets (IdO). On compte aujourd’hui plus de 21 milliards d’appareils connectés à l’IdO dans le monde, un chiffre qui augmente d’environ 14 % par an et qui devrait atteindre 39 milliards d’ici 2030⁴. Chaque appareil (qu’il s’agisse d’un manomètre sur une canalisation, d’un magnétomètre intégré à la chaussée ou d’une caméra installée à un carrefour) génère des données télémétriques en continu qui alimentent un jumeau numérique.

Mise en application actuelle des jumeaux

Le champ d’application des jumeaux numériques est très vaste. Dans le secteur de l’énergie, Siemens Energy a créé des jumeaux numériques de composantes de turbines à gaz à l’aide de réseaux neuronaux sur la plateforme Omniverse de NVIDIA, accélérant ainsi de 10 000 fois⁵ la simulation des actifs du réseau électrique et permettant une maintenance prédictive qui pourrait faire économiser 1,7 milliard de dollars par année aux fournisseurs d’énergie⁶. SP Group, l’opérateur national du réseau de Singapour, teste actuellement un jumeau numérique qui modélise en temps réel les conditions de l’ensemble du réseau électrique, une initiative indispensable alors que le pays vise à multiplier par dix sa part d’énergies renouvelables d’ici 2035⁷.

Dans le secteur de la production, une réplique numérique complète de l’usine BMW de Regensburg existe au sein de la plateforme Omniverse de NVIDIA. Les ingénieurs peuvent y optimiser l’emplacement des robots et mettre à l’essai les nouveaux modèles de voitures sur une chaîne de montage virtuelle sans interrompre la production. Helsinki utilise un jumeau à l’échelle de la ville pour modéliser l’incidence du remplacement des systèmes de chauffage dans certains quartiers sur les émissions de CO₂ et son objectif de carboneutralité en 2030. Le jumeau de Rotterdam simule les ondes de tempête afin de prendre des décisions proactives concernant l’exploitation des écluses et des barrages. Dans le secteur des soins de santé, 66 % des dirigeants s’attendent à une hausse des investissements dans les jumeaux numériques au cours des trois prochaines années, avec des applications allant de la modélisation des activités hospitalières à l’essai virtuel des médicaments, en passant par la planification des opérations chirurgicales⁸.

Ces cas présentent tous un élément commun : un actif ou un système jugé trop complexe, trop coûteux ou trop dangereux pour faire l’objet d’expérimentations directes qui se voit attribuer une version virtuelle alimentée par des données en temps réel. Le jumeau absorbe alors le risque lié aux essais et aux erreurs.

Miovision et l’intersection instrumentée

La circulation urbaine est un exemple particulièrement parlant de mise en application de cette technologie. En Ontario, le coût économique et social des embouteillages a été estimé à 56,4 milliards de dollars canadiens en 2024, et devrait avoisiner les 108 milliards de dollars canadiens d’ici 2044¹⁰. La logique du jumeau numérique (percevoir, modéliser, anticiper, agir) appliquée au carrefours permet aux ingénieurs de la circulation de voir comment les feux de signalisation, les véhicules, les cyclistes et les piétons se comportent réellement, plutôt que de se fier uniquement à un plan de synchronisation.

Pour découvrir un exemple canadien de cette approche déployée à l’échelle mondiale, écoutez l’épisode de la série Les innovateurs RBC consacré à Miovision, une entreprise établie à Kitchener dont la plateforme de capteurs et d’analyse est actuellement utilisée sur plus de 170 000 intersections routières dans 68 pays. Les travaux de Miovision illustrent parfaitement comment les principes de jumeau numérique, issus de l’aérospatiale et de l’industrie lourde, peuvent être transposés aux réseaux routiers urbains. Ils démontrent aussi comment une jeune entreprise canadienne peut redéfinir son domaine en exploitant un élément aussi banal qu’un feu de signalisation.

Points à surveiller à mesure que la technologie évolue

• La convergence des jumeaux numériques et de l’IA générative. Les pratiques opérationnelles de McKinsey font état d’une évolution des jumeaux : d’abord chargés de surveiller et de prévoir, ils sont désormais capables de formuler des recommandations et, de plus en plus, d’agir de manière autonome.

• L’émergence d’écosystèmes jumeaux. Par exemple, le jumeau numérique d’une usine échangeant des données avec les jumeaux des composantes fournies et le jumeau du réseau électrique qui l’alimente. L’interopérabilité, les modèles communs de données, les interfaces partagées et les pistes d’audit certifiées détermineront quelles plateformes créeront de la valeur à long terme.

La logique d’ensemble est bien connue des ingénieurs de la NASA. Quand il est impossible d’accéder à un objet physique, ou que toute intervention sans simulation préalable s’avère trop coûteuse, il vaut mieux construire un modèle, le calibrer à l’aide de données réelles et le laisser anticiper les mesures à prendre. La technologie a dépassé le cadre de l’aérospatiale, mais le principe n’a pas changé.

Ce qu’il faut savoir sur ce domaine en pleine expansion, capable de résoudre les problèmes plus rapidement qu’un super-ordinateur

L’informatique quantique est en train de passer d’un défi de physique intéressant à une solution stratégique potentielle pour les entreprises du monde entier. Le marché mondial de la technologie quantique devrait atteindre 97 milliards de dollars américains d’ici 2035. Le Canada, qui dispose d’une importante base de recherche et d’un petit nombre d’entreprises qui cherchent à transformer cet avantage scientifique en capacité industrielle, est bien placé pour tirer parti de cette évolution.

Qu’est-ce que l’informatique quantique ?

Les ordinateurs quantiques ne remplacent pas les machines classiques. Ce sont des outils spécialisés pour résoudre des problèmes que même les meilleurs super-ordinateurs actuels ne sont pas en mesure de traiter. En 2024, la puce Willow de Google a effectué en moins de cinq minutes un calcul de référence qui prendrait environ 10 septillions d’années à un super-ordinateur de pointe – bien au-delà de l’âge de l’univers.

Un ordinateur classique teste les possibilités une par une, au moyen de bits binaires (0 ou 1). Un ordinateur quantique, lui, utilise des qubits (ou bits quantiques), qui maintiennent simultanément de nombreuses possibilités (superposition). Il relie les différentes parties du problème afin qu’elles évoluent ensemble (intrication ou enchevêtrement) et exploite des phénomènes d’annulation et de renforcement pour faire disparaître les mauvaises réponses et faire ressortir les bonnes (interférence).

Pourquoi faut-il dès à présent s’intéresser à l’informatique quantique ?

Elle peut résoudre des problèmes qu’aucun ordinateur classique ne peut traiter. Selon Bain & Company, l’informatique quantique pourrait générer jusqu’à 250 milliards de dollars de valeur dans les secteurs de la pharmaceutique, de la finance, de la logistique et de la science des matériaux. Prenons l’exemple de la découverte de médicaments : la mise en marché d’un médicament peut coûter jusqu’à 4 milliards de dollars et prendre plus d’une décennie, sans compter qu’environ 90 % des essais de médicaments échouent. Les ordinateurs quantiques peuvent simuler les interactions moléculaires au niveau atomique – ce que les machines classiques ne peuvent qu’approximer – réduisant fortement les délais.

Le compte à rebours en matière de sécurité a déjà commencé. Le risque le plus immédiat pour les entreprises est celui d’obtenir l’information chiffrée nécessaire et de la déchiffrer plus tard : les concurrents recueillent des données chiffrées aujourd’hui, mais attendent de disposer des capacités quantiques pour les déchiffrer rétroactivement. Pour le National Institute of Standards and Technology (NIST), la National Security Agency (NSA) et le Centre canadien pour la cybersécurité, il s’agit-là d’une menace réelle qui nécessite des mesures. Si votre entreprise détient des données à longue durée de vie (dossiers médicaux, recherche exclusive, propriété intellectuelle industrielle), la fenêtre de vulnérabilité est déjà ouverte.

Où se situe le Canada ?

La puissance quantique canadienne se construit depuis des décennies. En 25 ans, la « Vallée quantique » de Waterloo, vaste écosystème composé notamment de l’Institut Périmètre et de l’Institut d’informatique quantique, a attiré plus de 1,5 milliard de dollars d’investissements et a formé plus de 3 500 spécialistes en physique quantique.

Le défi est de conserver cet avantage au pays. En décembre 2025, Ottawa a lancé le Programme des champions quantiques canadiens, qui investit 92 millions de dollars dans quatre sociétés : Xanadu (Toronto), Nord Quantique (Sherbrooke), Photonic (Vancouver) et Anyon Systèmes (Montréal). Ce programme s’inscrit dans le cadre de l’engagement de 334,3 millions de dollars sur cinq ans du gouvernement en faveur du secteur quantique.

Les résultats prévus : selon une estimation, le secteur pourrait contribuer de plus de 3 % au PIB du Canada d’ici 2045, rivalisant avec l’aérospatiale, et soutenir plus de 200 000 emplois.

Le principal obstacle : la fragilité des qubits

Un qubit conserve son état quantique durant une période infime, généralement environ 100 microsecondes pour le matériel de pointe actuel, ce qui suffit pour effectuer une centaine d’opérations avant que l’information ne disparaisse. C’est comme résoudre une équation complexe sur un tableau blanc qui s’efface chaque fraction de seconde.

Pour compenser, les ingénieurs utilisent la correction d’erreur : des qubits redondants qui vérifient et protègent le calcul. Mais la création d’un seul « qubit logique » stable peut nécessiter des milliers de qubits physiques, bien plus que ce que n’offrent les machines actuelles. C’est là que tout se joue : Google, Microsoft et Xanadu, au Canada, rivalisent pour résoudre le défi de la correction d’erreur à grande échelle et faire des percées dans la simulation moléculaire, la cryptographie et l’optimisation que les ordinateurs classiques ne peuvent pas atteindre. 

Points à surveiller :

• Échéances de la cryptographie post-quantique : la feuille de route du Canada pour les services publics requiert des plans de migration d’ici avril 2026, des systèmes hautement prioritaires à résistance quantique d’ici 2031 et une migration complète d’ici 2035. Ces dates auront des répercussions sur les contrats avec les fournisseurs et les chaînes logistiques.

• Attrait commercial prometteur : les projets pilotes voient le jour dans les domaines de la découverte de médicaments, de la science des matériaux et de l’optimisation financière. Si cette technologie s’avère systématiquement plus avantageuse que les méthodes traditionnelles, elle aura franchi un cap décisif.