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Introduction aux jumeaux numériques : concepts et fondamentaux

• Définition et origines du concept de jumeau numérique.
• Les composants d’un jumeau numérique : données, modèles, connexions au réel.
• Différences entre jumeaux numériques, modèles de simulation et maquettes numériques.
• Le rôle des modèles simplifiés (surrogate models).
• Panorama des domaines d’application émergents.

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L’IA au service des jumeaux numériques

• Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Focus sur le Machine Learning.
• Synergies entre IA et simulation : modélisation hybride, prédiction, recalibrage.
• Lien avec le Big Data, la réalité virtuelle et la science des données.
• Rôle des ressources de calcul (HPC, cloud, edge computing).
• Enjeux éthiques et techniques liés à l’intégration de l’IA.

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Méthodologie de mise en œuvre d’un jumeau numérique

• Les étapes clés de conception : de la modélisation au déploiement.
• Collecte et intégration des données (capteurs, historiques, synthétiques).
• Choix des outils logiciels et plateformes (open source vs industriels).
• Validation et maintien du jumeau en conditions réelles.
• Facteurs de réussite et principaux écueils à éviter.

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Cas d’usage et retours d’expérience sectoriels

• Industrie manufacturière : simulation et optimisation des processus.
• Médecine et santé : jumeaux de patients, médecine personnalisée.
• Aéronautique et transport : maintenance prédictive, sécurité.
• Énergie et environnement : surveillance en temps réel, efficacité énergétique.
• Discussion collective : opportunités pour votre domaine d’activité.