Le terme « Digital Twin » désigne, d’une façon générale, toute réplique numérique de ce qui existe dans le monde réel : ressources physiques, processus ou systèmes. Ce concept est intrinsèquement lié à l’IoT, qui connecte les actifs physiques à leurs modèles numériques équivalents.
Pour optimiser les performances d’un produit, d’un service, ou le fonctionnement global d’une entreprise, les opportunités offertes par la technologie du Digital Twin sont considérables. L’architecture d’entreprise peut tirer parti de ce concept en créant une représentation virtuelle d’une organisation qui utilise les données réelles pour automatiser les recommandations, valider les modèles, les corriger et les faire évoluer pour améliorer le processus de transformation métier.
Afin de permettre à une entreprise de créer un jumeau numérique, trois étapes sont nécessaires :
1. Cartographier l’entreprise pour créer
un jumeau numérique
L’architecture d’entreprise aide à créer un jumeau numérique de l’organisation. Il permet une compréhension détaillée de l’organisation, grâce à la modélisation de chacun de ses éléments :
- La stratégie.
- Les processus métier.
- L’expérience client.
- Les données.
- Les applications.
- Les infrastructures.
Tous ces éléments sont liés les uns aux autres au sein d’une plateforme unique, ce qui facilite les analyses d’impact et la prise de décision. L’architecture d’entreprise permet de s’assurer que la stratégie est bien exécutée, à un coût minimum, le tout en améliorant le délai de mise sur le marché. Mais tous ces modèles restent théoriques et pour les rendre plus fidèles à la réalité, il faut les alimenter avec des données réelles. Celles-ci aideront l’entreprise à valider et à optimiser ces modèles. Pour cela, il est primordial, d’abord, de définir les indicateurs clés de performance (KPI), afin de délimiter le périmètre d’étude et, ensuite, d’analyser les données réelles grâce au Data Mining.
2. Identifier les indicateurs clés de performance (KPI) pour optimiser le champ d’application
Pour limiter la quantité de données à collecter à celles qui sont réellement pertinentes, l’entreprise doit définir des mesures en fonction des objectifs à atteindre. Ainsi, une entreprise peut décider de surveiller le cycle de vie des technologies qui supportent ses applications, et éviter de mettre en péril les départements qui les utilisent. Elle peut aussi choisir de mesurer la satisfaction client via les différents points de contact du parcours d’achat. Ces KPIs peuvent donc être très larges ou au contraire très précis, comme la mesure du temps d’exécution d’une tâche pour un processus spécifique.
3. Effectuer et analyser l’exploration de données (Data Mining)
La dernière étape consiste à améliorer l’efficacité en intégrant des données. Pour cela, il est possible d’analyser les registres d’événements provenant de systèmes d’information, tels que les ERP ou les outils de CRM, afin d’identifier des tendances ou les pratiques existantes. Pour automatiser la remontée d’information, l’entreprise peut utiliser des APIs qui se connectent aux solutions et importent les données.
Effectuée en continu, cette analyse permet de découvrir si les données réelles sont conformes à celles qui ont été modélisées. Par exemple, en analysant ces données, une entreprise peut s’apercevoir qu’une même opération prend deux fois plus de temps dans une filiale que dans une autre. Cela permet de corriger les processus et s’assurer qu’il n’y aura pas d’autres écarts par rapport au modèle de processus initialement défini.
Cet article a été rédigé par Alain-Gabriel Gomane, senior Product Marketing Manager chez Mega International.
Les six points d’attention
Selon Nick Jones, analyste chez Gartner, plusieurs points d’attention sont liés à l’élaboration des jumeaux numériques dans l’organisation :
- La gouvernance.
- La sécurité.
- La monétisation des données.
- La propriété des données.
- La propriété du jumeau numérique.
- La valeur métier créée.
Pour Daryl Plummer, vice-président de la recherche chez Gartner, « Avec un DTO (Digital Twin of an Organization), les DSI peuvent virtuellement voir comment les individus travaillent, les systèmes et les processus qu’ils actionnent et comment les différentes entités d’une organisation travaillent ensemble. On peut ainsi modéliser différents scénarios et les réaliser dans le monde physique. »