Les jumeaux numériques dans un contexte administratif

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La NASA affirme avoir été la première à appliquer le concept de jumeau numérique (“Digital Twin”). Afin de mieux prédire le comportement des objets qu’elle envoyait dans l’espace, elle avait besoin d’une copie sur Terre – non seulement physique, mais aussi numérique. Certains scénarios sont tout simplement difficiles à reproduire sur Terre, mais doivent pouvoir être simulés de manière aussi détaillée que possible.  Cette approche s’est répandue dans d’autres secteurs, comme l’aéronautique, où des erreurs de conception pourraient avoir des conséquences catastrophiques, ou encore là où une méthode par essais et erreurs serait trop coûteuse ou pratiquement impossible.   

Le jumeau numérique n’est toutefois apparu sur le radar de Gartner qu’à la fin de l’année 2016. La page Wikipédia consacrée à ce sujet est aussi relativement récente, puisqu’elle a été créée en 2015, bien plus tard que celles dédiées à la réalité virtuelle (2001) et à l’Internet des objets (2007). L’idée des jumeaux numériques a toutefois rapidement gagné en popularité, aidée en cela par le programme européen Horizon 2020 qui y a vu un potentiel et a financé divers projets sur ce thème à hauteur de plusieurs millions d’euros ([1], [2], [3], [4]). En Flandre, cette opportunité a été saisie avec empressement, avec l’IMEC dans un rôle central, soutenu par un Digitaal Vlaanderen enthousiaste, sans oublier VITO, qui est également convaincu.

D’un point de vue marketing, le jumeau numérique a donc déjà fait ses preuves. Mais peut-il apporter une valeur ajoutée concrète aux administrations publiques ? Dans ce domaine également, les workflows deviennent rapidement complexes, les modifications peuvent s’avérer coûteuses, et l’on souhaite peut-être pouvoir simuler certaines choses avant de les mettre en œuvre. Dans cet article, nous examinerons ce que le jumeau numérique peut apporter dans un contexte administratif.

Définitions

Il existe de nombreuses interprétations du jumeau numérique. L’essence même du concept n’est en tout cas pas nouvelle : un système est représenté numériquement afin de pouvoir être observé, testé et amélioré sans impact direct sur son fonctionnement réel. La principale caractéristique distinctive est la synchronisation continue (ou du moins régulière) entre le système réel (l’entité cible ou target entity) et son homologue numérique. Le CCR de l’UE adopte un modèle de maturité qui distingue différents niveaux d’intégration ; ce n’est que dans le cas d’un échange bidirectionnel de données entre l’entité cible et le jumeau que l’on parle véritablement de jumeau. À l’échelle internationale, des efforts sont entrepris pour standardiser la terminologie.

Pour être utile, un jumeau numérique doit être développé avec suffisamment de détails. Le niveau de granularité ou de résolution variera en fonction de l’application. Le jumeau doit pouvoir représenter fidèlement l’entité cible tout au long de son cycle de vie, mais cela ne signifie pas que chaque détail doive être simulé dans les moindres détails. Dans le secteur médical, on voit apparaître des jumeaux numériques au niveau de la cellule, de l’organe, d’un individu ou de la population. Rien n’empêche non plus qu’un jumeau numérique ne constitue qu’une partie d’un système plus vaste ; il peut, par exemple, n’être élaboré que pour un seul composant critique.

On distingue deux courants de jumeaux numériques :

• Les jumeaux technologiques de haut niveau (aéronautique, industrie, infrastructure), où le jumeau est utilisé pour le diagnostic, la maintenance prédictive ou la conception itérative sur la base de données opérationnelles – à la NASA, pour la distribution d’électricité…
• Les jumeaux de systèmes d’information ou sociotechniques (villes, organisations, services), dans lesquels l’entité cible n’est pas tant une machine qu’un système complexe impliquant plusieurs parties prenantes, composé de processus, de règles, de personnes et de flux de données. C’est dans ce deuxième courant que s’inscrit le secteur public, mais c’est aussi là que les définitions deviennent floues et que le “jumeau numérique” est parfois utilisé comme terme marketing pour désigner une structure “dashboard + modèle“.

Alors que le flou est peut-être inévitable sur le plan politique, nous souhaitons néanmoins une interprétation plus opérationnelle dans la pratique. Nous pourrions définir un jumeau numérique administratif comme une représentation numérique de la réalité de la prestation de services, continuellement actualisée et testable. Cela inclut les processus, les dossiers et leur état d’avancement, un système applicable des règles en vigueur, ainsi que l’ensemble des flux de données nécessaires au bon fonctionnement de l’ensemble. Cela doit permettre de suivre de près la situation actuelle et de simuler à l’avance les modifications éventuelles avant leur application.

Pour un processus industriel piloté par des données de capteurs et les lois immuables de la physique, cela s’avère plus facile que pour le secteur public, où l’on traite souvent des données sensibles et où l’on dépend de règles changeant régulièrement qui laissent place à l’interprétation (voir également nos articles précédemment publiés sur les Rules As Code). Les préoccupations liées à la gouvernance des données (RGPD, etc.) peuvent compliquer la mise en place d’une synchronisation avec les données en temps réel. La logique décisionnelle est souvent étroitement liée au code des applications, ce qui complique les ajustements et les contrôles de conformité. C’est pourquoi, dans le contexte public, la mise en place d’un Digital Shadow, que l’on peut situer quelque part entre un “bête” modèle et un véritable jumeau synchronisé, constitue souvent déjà un exploit en soi.

Projets phares

En Europe, les projets de jumeaux numériques les plus marquants concernent principalement le climat et la science :

• Destination Earth ou DestinE combine des données à grande échelle provenant de satellites (météorologiques) et de Copernicus dans un data lake. Sur cette base, deux jumeaux numériques ont vu le jour : Climate Change Adaptation (long terme) et Weather-induced Extremes (court terme). Pour ce faire, ils ont développé leur propre Digital Twin Engine. Le projet se poursuit, l’objectif étant de faciliter davantage les “applications en aval” d’utilisateurs externes qui peuvent approfondir certains aspects ou des questions de recherche spécifiques. Tout cela doit être partagé via une plateforme unique coordonnée par l’ESA.
• Le projet EDITO vise à atteindre des objectifs similaires, mais dans le domaine des océans.
  À cette fin, les données d’EMODnet et de Copernicus sont mises en commun. L’accès passe par un Datalab qui propose également une série d’autres modules et services, et les applications qui y sont développées peuvent être hébergées sur la plateforme numérique de l’initiative.
• Plusieurs use cases sont également répertoriés dans le cadre du projet de recherche interTwin, récemment achevé (et financé par l’Union européenne), qui visait à développer une architecture quelque peu standardisée avec des composants réutilisables pour les jumeaux numériques. Ils ont abordé le sujet plutôt sous l’angle du CERN, et indépendamment des deux initiatives mentionnées précédemment. Au fil du temps, ils ont toutefois pris conscience de l’existence les uns des autres et une interopérabilité potentielle avec le projet DestinE, lié à l’ESA, a déjà été étudiée.

Dans un contexte administratif, les données issues de satellites ou d’accélérateurs de particules nous sont moins utiles. En raison des exigences en matière de gouvernance, l’accent est plutôt mis sur une interopérabilité et un échange de données corrects, conformément à tous les cadres juridiques en vigueur. À cet égard, les initiatives européennes les plus utiles sont peut-être encore les Data Spaces – pour un “jumeau politique”, par exemple, le Legal Data Space. Il existe également des points communs avec le concept de Regulatory Sandboxes tel qu’il apparaît notamment dans l’Interoperable Europe Act ou, plus récemment, dans l’AI Act : un jumeau numérique administratif peut remplir le rôle d’un tel bac à sable s’il existe de bons mécanismes de développement et d’évaluation de scénarios.

Use Cases administratifs

Avant de nous lancer dans des secteurs complexes tels que les soins de santé et la sécurité sociale, nous devons tout de même nous demander si les jumeaux numériques peuvent apporter une réelle valeur ajoutée à ce qui existe déjà aujourd’hui – car la hype en soi n’apporte rien.

En matière de modélisation de politiques pour la sécurité sociale, il existe par exemple déjà une base solide avec le modèle de microsimulation EUROMOD, dont la variante belge s’appelle BELMOD. Il s’agit de microsimulations statiques dans lesquelles des données très détaillées sont combinées à des règles codifiées, permettant de simuler des réformes des paramètres de la sécurité sociale (cotisations, allocations…). Ces études sont généralement menées dans les universités. On peut se faire une idée de ce que cela implique via EUROMOD Online.

D’une certaine manière, ce type de modèle s’apparente déjà à un jumeau numérique pour la politique sociale, mais il lui manque encore deux éléments essentiels :

• des liens en temps réel avec les données administratives : cela permettrait de simuler les effets budgétaires et distributifs sur la situation actuelle, plutôt que sur des données obsolètes datant de plusieurs années.
• des informations sur les processus de prestation de services (délais de traitement des dossiers, capacité de traitement…) : cela permettrait également d’évaluer l’impact opérationnel des réformes sur les services exécutifs.

Il ne serait pas du tout simple d’ajouter cela : les données en question sont de nature très sensible. L’utilisation des données réelles comme source de données en temps réel pour les simulations nécessiterait certainement un anonymisation poussée (conformément au RGPD), en plus d’une série d’autres mesures de sécurité. Il s’agit là d’un exercice complexe en soi, qui pourrait également entraîner la perte d’informations utiles.

Le statut d’une personne au sein de la sécurité sociale est en outre déterminé par une succession d’événements susceptibles d’avoir des répercussions à long terme et d’interagir entre eux (emploi, licenciement, maladie, accident, pension, naissance d’un enfant…). Pour être vraiment utile, un jumeau devrait pouvoir modéliser l’ensemble du parcours d’un individu au sein du système. Non seulement le statut individuel, mais aussi celui des dossiers (les délais sont-ils respectés ?) et de l’administration (y a-t-il un retard dans le traitement ?) évoluent au fil du temps.

Si, aujourd’hui, une bonne ombre numérique (digital shadow) d’un service est déjà disponible, l’ajout de données évolutives relatives à la répartition de la charge de travail, aux capacités, à l’avancement des dossiers… permettrait de franchir une nouvelle étape, comme une simulation du flux de dossiers. De telles simulations sélectives peuvent servir à des analyses contrefactuelles (“et si”) qui permettent de mieux évaluer l’impact d’un changement (au niveau organisationnel ou réglementaire). À l’inverse, on peut également y voir un cadre pour des tests de régression : les calculs effectués sur des échantillons représentatifs peuvent être répétés chaque fois qu’un élément change, afin de localiser l’impact le plus important.

L’administration des soins de santé a d’autres priorités : le suivi des patients et des consultations est urgent, l’affectation du personnel et des ressources est un casse-tête de planification complexe, sans parler des divers remboursements et assurances… Pour évoluer vers le jumeau numérique, les European Health Data Spaces pourraient jouer un rôle important, tout comme les nouvelles solutions que l’on s’efforce actuellement de mettre au point pour l’utilisation secondaire des données de santé.

Nous sommes encore loin du rêve des soins de santé optimisés individuellement sur la base d’un jumeau numérique personnel du patient, une idée qui s’accompagne d’ailleurs de nombreux risques non négligeables sur les plans de l’éthique et de la confidentialité. À plus court terme, les possibilités se situent plutôt au niveau de l’organisation. En ajoutant à une ombre numérique existante des données relatives aux admissions, aux listes d’attente, à l’affectation du personnel et à l’activité, il devient possible de mieux absorber les évolutions stratégiques et opérationnelles.

La mise en œuvre: une opération coûteuse?

Pour rester concentrées sur ce qui est possible aujourd’hui ou à court terme, les administrations peuvent s’inspirer des “piles de référence” de composants technologiques, développées dans le cadre de jumeaux numériques existants. Nous en avons déjà mentionné quelques-unes précédemment et ne les répéterons pas ici.

Un jumeau numérique doit pouvoir contenir une représentation de l’état actuel d’un système et traiter les événements qui ont un impact sur celui-ci. À cette fin, dans le cadre des initiatives européennes FIWARE (Future Internet), le groupe de travail Context Information Management au sein de l’ETSI a développé le standard et l’API NSGI-LD.  Il semble toutefois que ce standard ne soit pas encore très répandu en dehors de son propre réseau composé principalement des initiatives Smart City et IoT.

Les systèmes administratifs ne se résument pas à de simples décisions. Les processus impliquent des interactions, des documents et, parfois, une certaine marge d’appréciation. Les standards ouverts issus du business process management s’avèrent ici utiles. DMN (decision modeling), BPMN (business processes) et CMMN (case management) sont complémentaires et permettent de modéliser ces aspects. Des extensions voient également le jour à partir de ces initiatives, comme Constraint DMN (cDMN), développé à la KULeuven, qui permet une logique plus complexe. Nous pouvons alors composer un jumeau numérique à partir d’un moteur de décision DMN qui calcule “ce que disent les règles” (c’est là que l’approche Rules As Code peut éventuellement trouver sa place), enrichi de couches qui prennent en charge les processus et le flux de dossiers (statut, délais, documents de support), et enfin d’une synchronisation régulière pour pouvoir mettre à jour l’état opérationnel (ou le contexte). Cette approche est compatible avec le modèle de maturité du JRC  (model -> shadow -> twin).

Les jumeaux numériques ne sont pas coûteux parce qu’ils intègrent beaucoup de visualisation ou des capacités de reporting. Ils sont coûteux parce qu’ils constituent une réplique du système cible qui, tout comme l’original, doit continuer à fonctionner correctement au fil du temps. Pour aller au-delà de la hype, ils nécessitent un investissement constant en maintenance. Ces coûts récurrents comprennent au moins les éléments suivants :

• monitoring et validation : un jumeau numérique doit suivre chaque modification apportée au système cible avec la plus grande précision possible, ce qui nécessite des mises à jour régulières ;
• maintenance des règles et traçabilité : cela représente un coût important, surtout lorsque les règles changent fréquemment. C’est là que la gestion des versions, les suites de tests et la gestion des changements jouent un rôle ;
• fonctionnement des pipelines de données et interopérabilité : cela englobe également la sémantique, le contrôle des accès, la qualité des données, la précision et la sécurité.
• confidentialité et conformité : indispensables, certainement pour les systèmes qui traitent des données à caractère personnel (santé, revenus, famille).

Pour un cas d’utilisation administratif, la meilleure première étape consiste donc à mettre en place de manière systématique ce que l’on pourrait appeler une “ombre numérique respectueuse de la vie privée” : initialement limitée à des fonctionnalités de monitoring et de replay, avec un contrôle d’accès strict et une minimisation des données. On peut ensuite envisager une extension à des simulations sur des jeux de données anonymisées ou synthétiques. Une éventuelle synchronisation en temps quasi réel avec les données du système cible réel, afin de créer un véritable jumeau numérique, ne peut intervenir qu’à la fin du processus et s’avère souvent assez complexe à mettre en œuvre.

Conclusion

Un jumeau numérique est-il la solution adéquate, ou existe-t-il une alternative plus simple ?
En résumé, les jumeaux numériques ne doivent être envisagés que si toutes les conditions suivantes sont remplies (sinon, une autre approche peut s’avérer plus efficace et mieux adaptée) :

• Le système cible modélisé est dynamique : les résultats dépendent de situations en constante évolution (flux de dossiers, files d’attente, cycle de vie des événements), et pas uniquement de contrôles d’éligibilité ou de formulaires.
• Il est possible d’identifier des sources de données de référence et de maintenir une synchronisation continue. Sans mises à jour régulières avec des données opérationnelles, on construit un modèle et non un jumeau.
• Les simulations mènent à de vraies décisions. Si l’organisation ne dispose pas d’une liberté suffisante pour intervenir (modification des politiques, adaptation du flux de dossiers, priorisation, tâches du personnel…), une série de tableaux de bord suffira probablement.
• Il existe un plan crédible d’audit et de contrôle qualité permanent. Cela ne doit pas être une considération a posteriori, mais un critère d’acceptation. Il est inutile de construire un jumeau qui se détériore plus vite que le système cible.
• L’environnement juridique et de conformité est compatible. Si des données à caractère personnel sont impliquées, le RGPD et l’AI Act peuvent entraîner des obligations qui influencent fortement la faisabilité et le coût. Cela peut limiter un jumeau à un simple système de test amélioré au lieu d’apporter une véritable contribution à l’automatisation opérationnelle.

Un système non jumeau peut également s’avérer utile : avec des règles codifiées, un harnais de test et un monitoring, on dispose déjà d’une configuration transparente permettant d’obtenir toutes sortes d’informations, sans la complexité ni le coût d’une synchronisation complète ou d’une infrastructure de simulation. Dans un environnement administratif, un tel modèle de politique peut déjà répondre à de nombreux besoins sans jumeau numérique opérationnel, même si cela risque d’être décevant pour ceux qui aiment s’appuyer sur des mots à la mode.