Certification professionnelle

Identifier une problématique métier pouvant être traitée par un jumeau numérique en analysant le système réel, ses usages, ses contraintes, ses données disponibles et ses objectifs de performance, afin de déterminer la valeur attendue de la réplique virtuelle.

Formaliser les besoins fonctionnels, techniques, organisationnels, réglementaires et d’accessibilité d’un jumeau numérique en conduisant des entretiens, ateliers et analyses documentaires, afin de produire un cahier des charges exploitable par les équipes de conception.

Évaluer la faisabilité d’un projet de jumeau numérique en analysant les données disponibles, les contraintes d’intégration, les coûts, les délais, les risques, les normes applicables et la maturité des équipes, afin de recommander un scénario de réalisation argumenté.

Définir les indicateurs de performance et la trajectoire d’évolution du jumeau numérique en mobilisant une veille technologique, réglementaire et sectorielle, afin de garantir la pertinence durable de la solution.

Étude de cas professionnelle indépendante réalisée individuellement et exclusivement en présentiel, à partir d’un dossier d’entreprise réel ou reconstitué.

Le candidat produit les livrables suivants :

une note de cadrage décrivant le système cible, la problématique métier, les parties prenantes, les cas d’usage et les gains attendus ;

un cahier des charges fonctionnel et technique structuré précisant les exigences, le périmètre et le hors-périmètre, les acteurs, les priorités, les critères d’acceptation et les risques ;

un dossier de faisabilité comprenant l’analyse des risques, les hypothèses, les scénarios envisagés, un budget indicatif, un planning, les contraintes réglementaires, les critères de décision et une recommandation argumentée ;

une note de veille technologique, réglementaire et sectorielle ;

une matrice d’indicateurs de performance couvrant notamment la performance métier, la précision du modèle, la qualité des données, l’usage, la sécurité, l’accessibilité et l’impact environnemental.

Décomposer un système réel en composants, flux, interactions, comportements et contraintes en mobilisant des méthodes de modélisation fonctionnelle, physique, logique ou systémique, afin de préparer la construction d’une réplique numérique cohérente avec le réel.

Concevoir le modèle conceptuel et fonctionnel du jumeau numérique en définissant les entités, propriétés, règles, états, événements et scénarios d’usage, afin de représenter fidèlement les comportements pertinents du produit, processus, service ou système.

Construire ou paramétrer une représentation numérique 3D, BIM, physique, logique ou immersive en sélectionnant les outils et formats adaptés, afin de rendre le jumeau numérique exploitable par les utilisateurs et les systèmes techniques.

Vérifier la cohérence du modèle du jumeau numérique en confrontant les hypothèses, représentations et scénarios avec les données terrain et les retours d’experts, afin de réduire les écarts entre le modèle numérique et le comportement réel.

Projet de modélisation indépendant, réalisé individuellement et exclusivement en présentiel sur un poste de travail équipé.

À partir d’un système réel ou reconstitué, le candidat produit et présente un dossier de modélisation permettant d’évaluer sa capacité à décomposer le système, à concevoir son modèle conceptuel et fonctionnel, à construire une représentation numérique exploitable et à en vérifier la cohérence initiale.

Le candidat produit les livrables suivants :

un dossier de modélisation du système réel comprenant les cartographies, la décomposition des composants, des flux et des interfaces, les hypothèses retenues, les niveaux de détail, les dépendances et les contraintes ;

un modèle conceptuel et fonctionnel comprenant notamment un dictionnaire d’objets et de propriétés, les règles de fonctionnement, les états, événements, scénarios d’usage, diagrammes de flux et éléments de traçabilité entre les besoins et le modèle ;

une maquette ou un prototype de représentation numérique 3D, BIM, physique, logique, fonctionnelle ou immersive, accompagné d’une documentation technique et d’un guide d’usage ;

une revue de validation comprenant un rapport d’écarts, une matrice de validation, un plan de correction et la justification des limites et conditions d’utilisation du modèle.

Identifier et qualifier les sources de données nécessaires au jumeau numérique en évaluant leur disponibilité, qualité, fréquence, sensibilité, propriété et traçabilité, afin de garantir l’alimentation fiable de la réplique virtuelle.

Concevoir les flux d’intégration entre le système réel et le jumeau numérique en définissant protocoles, API, connecteurs, formats, fréquences, pipelines et mécanismes de synchronisation, afin d’assurer la continuité entre données terrain et modèle numérique.

Préparer les données alimentant le jumeau numérique en réalisant contrôles qualité, nettoyage, normalisation, transformation, horodatage et synchronisation, afin de rendre les données exploitables pour la simulation, la visualisation et l’analyse.

Sécuriser l’environnement technologique du jumeau numérique en appliquant les principes de privacy by design, security by design, gestion des accès, journalisation, segmentation et continuité d’activité, afin de réduire les risques cyber, réglementaires et opérationnels.

Cas pratique data et projet d’architecture d’intégration, réalisés individuellement et exclusivement en présentiel, à partir d’un dossier technique et d’un jeu de données réelles anonymisées ou simulées.

Le candidat analyse les sources de données nécessaires à l’alimentation du jumeau numérique, conçoit l’architecture d’intégration entre le système réel et la réplique virtuelle, réalise des travaux pratiques de préparation et de synchronisation des données, puis définit les mesures de sécurité et de conformité applicables.

Le candidat produit les livrables suivants :

un inventaire et une cartographie des sources de données précisant leur finalité, leur fréquence, leur volumétrie, leur disponibilité, leur qualité, leur sensibilité, leur propriétaire et leurs conditions d’utilisation ;

un dictionnaire de données, des règles de gouvernance, une classification des données et un plan de remédiation des anomalies de qualité ;

un schéma d’architecture d’intégration présentant les protocoles, API, connecteurs, formats, pipelines, mécanismes de synchronisation et les choix entre cloud, edge computing, infrastructure sur site ou architecture hybride ;

une maquette de pipeline ou des workflows et scripts de préparation des données comprenant les contrôles qualité, le nettoyage, la normalisation, la transformation, l’horodatage et la synchronisation ;

un journal des traitements et des contrôles réalisés permettant d’assurer la reproductibilité et la traçabilité des opérations ;

un audit de sécurité et de conformité comprenant l’analyse des risques, la gestion des accès, la journalisation, la segmentation, la continuité d’activité et les mesures relevant des principes de privacy by design et de security by design.

Développer ou paramétrer des scénarios de simulation en définissant variables, paramètres, hypothèses, conditions initiales et événements, afin de tester le comportement du jumeau numérique dans des situations nominales, dégradées ou prospectives.

Concevoir les interfaces de visualisation du jumeau numérique en mobilisant tableaux de bord, visualisations 3D, environnements immersifs, réalité augmentée ou virtuelle, afin de faciliter la compréhension, l’exploitation et la prise de décision par les utilisateurs.

Valider le comportement du jumeau numérique en comparant les résultats simulés aux données réelles, aux règles métier ou aux attentes des experts, afin de mesurer sa précision, sa robustesse et son domaine de validité.

Documenter et transférer la solution de simulation en produisant guides, procédures, limites d’usage, supports de formation et critères de recette, afin de permettre son appropriation par les utilisateurs et son maintien en condition opérationnelle.

Mise en situation pratique individuelle, réalisée exclusivement en présentiel sur un environnement de simulation.

À partir d’un système réel ou reconstitué, le candidat conçoit, paramètre et exécute des scénarios de simulation. Il développe ou configure un dispositif de visualisation, analyse les résultats obtenus, valide le comportement du jumeau numérique par comparaison avec des données réelles, des règles métier ou des résultats attendus, puis prépare la recette et le transfert de la solution.

Le candidat produit les livrables suivants :

un plan de simulation précisant les objectifs, les scénarios nominaux, dégradés ou prospectifs, les variables, les paramètres, les hypothèses, les conditions initiales, les événements, les seuils et les limites ;

les fichiers de paramétrage, journaux d’exécution et résultats des simulations permettant d’assurer la traçabilité et la reproductibilité des travaux ;

un prototype de visualisation prenant la forme d’un tableau de bord, d’une interface 3D, d’un environnement immersif ou d’un dispositif de réalité augmentée ou virtuelle ;

un protocole de test utilisateur prenant en compte les profils, les usages, l’ergonomie, l’accessibilité, la sécurité d’usage et la confidentialité ;

un rapport de validation présentant les méthodes de comparaison, les métriques utilisées, les écarts observés, les actions correctives, la robustesse du modèle, son domaine de validité, ses incertitudes et ses limites d’utilisation ;

un dossier de recette et de transfert comprenant les critères de recette, les procédures de test, la documentation technique, fonctionnelle et utilisateur, les limites d’usage, les procédures de gestion des incidents ainsi que les supports de formation.

Analyser les données issues du jumeau numérique en mobilisant des méthodes statistiques, de visualisation et d’exploration, afin d’identifier tendances, anomalies, écarts, facteurs de performance et leviers d’amélioration.

Mobiliser des modèles d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique en sélectionnant, entraînant, évaluant et interprétant les modèles adaptés, afin de prévoir des comportements, détecter des anomalies ou recommander des actions d’optimisation.

Produire des recommandations d’aide à la décision à partir des simulations, analyses et modèles IA du jumeau numérique en évaluant les impacts, risques, coûts et bénéfices, afin d’orienter les actions d’amélioration du système réel.

Piloter l’amélioration continue du jumeau numérique en organisant la supervision, la mise à jour des modèles, le suivi des indicateurs, la gestion des incidents et la coordination des expertises métiers et technologiques, afin de maintenir sa valeur opérationnelle dans la durée.

Projet data et intelligence artificielle indépendant, réalisé individuellement et exclusivement en présentiel à partir de données issues d’un jumeau numérique réel, anonymisées ou simulées.

Le candidat analyse les données produites ou collectées par le jumeau numérique, conçoit et évalue un prototype d’intelligence artificielle, transforme les résultats obtenus en recommandations d’aide à la décision et définit les modalités de gouvernance et d’amélioration continue de la solution en exploitation.

Le candidat produit les livrables suivants :

un projet data comprenant un notebook ou un rapport analytique, la préparation et l’exploration des données, les méthodes statistiques mobilisées, les indicateurs, les visualisations, l’identification des tendances, anomalies, écarts et facteurs de performance ainsi que les recommandations associées ;

un prototype d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique destiné à prévoir des comportements, détecter des anomalies ou proposer des optimisations, accompagné du code ou du notebook, du protocole d’entraînement et de test, des métriques d’évaluation, de l’analyse des erreurs et de la stratégie d’intégration au jumeau numérique ;

une documentation présentant l’explicabilité du modèle, les biais identifiés, ses limites, les conditions d’utilisation, les risques opérationnels, la supervision humaine et les exigences applicables, notamment celles relatives au règlement européen sur l’intelligence artificielle ;

un dossier décisionnel comprenant les scénarios comparés, les résultats mesurables, les impacts métier, techniques, économiques, environnementaux et humains, les risques, les coûts, les bénéfices, un retour sur investissement indicatif, les recommandations priorisées et un plan d’action ;

un support de présentation destiné à un comité composé de décideurs, de représentants métiers, d’exploitants ou d’experts techniques ;

un plan d’exploitation et d’amélioration continue précisant la gouvernance, les rôles et responsabilités, les circuits de validation, les indicateurs de suivi, les mécanismes de supervision, les processus de mise à jour des modèles, la surveillance de la qualité des données, la gestion des incidents, la coordination des expertises, la conduite du changement, l’accessibilité, la sécurité, l’écoconception et l’appropriation de la solution par les utilisateurs ;

un bilan d’exploitation et un plan de communication.