La révolution industrielle du XXIe siècle ne se limite pas à l’automatisation avec des robots, des usines connectées ou des algorithmes d’intelligence artificielle. De plus en plus, elle repose sur un concept autrefois considéré comme de la science-fiction : les jumeaux numériques. Ces duplicatas virtuels, hyperréalistes et dynamiques de environnements, processus et produits du monde physique, offrent la possibilité d’expérimenter, tester et optimiser sans risquer de coûts ou de dangers.
Lors de la conférence SIGGRAPH cette semaine, NVIDIA a dévoilé un ensemble d’innovations visant à faire progresser cette technologie. Sous l’enseigne Omniverse et en utilisant le standard ouvert OpenUSD, l’entreprise a présenté de nouveaux développements en simulation, bibliothèques de rendu, modèles fondamentaux de mondes (World Foundation Models, WFMs), ainsi que des certifications pour favoriser l’adoption mondiale des jumeaux numériques dans des secteurs clés.
Bien que le terme ait été inventé il y a plus de vingt ans, les jumeaux numériques sont passés en peu d’années d’une promesse à une réalité courante dans l’automobile, l’énergie, la logistique, la santé ou la fabrication avancée. Leur principe est simple mais puissant : créer une réplique virtuelle fidèle d’une usine, d’une ligne de production ou même d’une ville. Cette copie permet de réaliser des essais qui seraient en vrai trop coûteux, lents ou risqués, comme modifier le design d’une chaîne de montage, prévoir le comportement d’un drone autonome en ville ou évaluer l’impact d’un nouveau protocole logistique à un port.
Ces simulations en temps réel permettent de réduire considérablement les coûts et d’accélérer la prise de décision. Elles servent aussi de terrain d’entraînement précieux pour l’intelligence artificielle physique, notamment pour les robots industriels ou véhicules autonomes.
L’un des grands défis des jumeaux numériques a toujours été leur complexité technique. Intégrer des données 3D issues de sources variées — plans d’ingénierie, capteurs IoT, modèles CAD ou systèmes d’automatisation — dans un environnement cohérent est une tâche monumentale. C’est ici qu’intervient OpenUSD, un standard ouvert initialement développé par Pixar et aujourd’hui porté par l’Alliance pour OpenUSD, dont NVIDIA est un membre actif.
OpenUSD agit comme un « langage commun » pour décrire des mondes 3D complexes, facilitant la collaboration entre applications, entreprises et équipes dispersées à travers le monde. Cette norme a récemment été renforcée par l’intégration de partenaires tels qu’Accenture, Esri, HCLTech, PTC, Renault ou Tech Soft 3D, consolidant l’écosystème.
Lors du SIGGRAPH, NVIDIA a présenté plusieurs outils et avancées pour accélérer le développement et l’application des jumeaux numériques en IA physique, notamment des SDKs et bibliothèques Omniverse connectant MuJoCo à OpenUSD, permettant à plus de 250 000 développeurs en robotique de simuler des machines en environnements réalistes. La société a aussi lancé Omniverse NuRec, qui utilise des techniques avancées de reconstruction neuronale et Gaussian splatting pour générer des environnements 3D à partir de capteurs. Des frameworks comme Isaac Sim 5.0 et Isaac Lab 2.2 ont été actualisés avec de nouvelles fonctionnalités de rendu neuronal et de capteurs, disponibles en open source. Par ailleurs, les modèles WFMs Cosmos améliorent la génération de données synthétiques et le raisonnement IA, avec des progrès dans l’automatisation du rendu de matériaux réalistes.
Ces innovations s’accompagnent d’une certification officielle pour le développement avec OpenUSD et d’un parcours de formation gratuit, soulignant l’importance de développer des compétences dans ce domaine.
Plus concrètement, plusieurs entreprises majeures exploitent déjà ces technologies : Siemens a intégré Omniverse dans son outil Teamcenter Digital Reality pour permettre à des équipes internationales de manipuler des jumeaux numériques en temps réel ; Amazon et Vention utilisent des environnements virtuels pour former leurs robots et automatiser leurs processus, tandis que Rockwell Automation construit des usines virtuelles pour simuler et valider leurs systèmes avant déploiement. EDAG exploite également ces outils pour optimiser la conception et la qualité, confirmant la maturité croissante de ces solutions.
Toutefois, cette avancée pose aussi des enjeux en matière de cybersécurité. La gestion de données industrielles sensibles dans des environnements virtuels nécessite un contrôle rigoureux pour éviter toute manipulation malveillante ou fuite d’informations. La sécurité doit donc être intégrée dès la conception des jumeaux virtuels, via chiffrement, contrôle d’accès et surveillance continue.
Enfin, la nécessité de former des professionnels compétents devient cruciale. La pénurie de talents en IA, simulation et cybersécurité représente un risque pour l’appropriation de ces innovations. Des certifications et formations gratuites, comme celles proposées par NVIDIA, sont donc essentielles pour préparer la prochaine génération d’experts.
L’avenir s’annonce prometteur : fusionnant les jumeaux numériques avec l’intelligence artificielle physique, la révolution pourrait transformer industries, architectures urbaines ou gestion de villes intelligentes. Robots entraînés dans des mondes virtuels, villes optimisées via des simulations ou usines ajustant leurs processus en temps réel – toutes ces possibilités illustrent un futur où le virtuel devient le socle de la réalité industrielle.
Ce que NVIDIA a présenté lors de SIGGRAPH correspond aux fondations d’un changement radical dans la façon dont nous concevons la technologie, l’industrie et la logistique. Avec OpenUSD comme standard ouvert, l’objectif est de démocratiser l’accès aux capacités de ces outils, en favorisant une collaboration mondiale sans dépendances propriétaire.
Dans un monde où le numérique s’immisce partout et où les frontières entre le réel et le virtuel s’estompent, les jumeaux numériques apparaissent comme des catalyseurs essentiels pour la prochaine grande avancée industrielle, portée par l’intelligence artificielle.
