De la donnée au Jumeau numérique : génération et mise à jour du modèle 3D urbain

Résumé

Les jumeaux numériques urbains reposent sur des modèles 3D servant de référentiels géométriques et sémantiques pour l’intégration de données hétérogènes et la simulation de dynamiques urbaines. Dans ce contexte, les avancées récentes en acquisition de données et en intelligence artificielle transforment profondément les processus de production et de mise à jour de ces modèles. Cet article analyse cette évolution à travers une approche fondée sur l’automatisation de chaînes de traitement à partir de données d’observation. En s’appuyant sur des développements réalisés au sein du laboratoire GeoScITY (Université de Liège), nous présentons une chaîne complète couvrant l’acquisition et le prétraitement des données, la segmentation sémantique, la reconstruction géométrique et la structuration dans des modèles interopérables. Nous montrons également comment l’intégration de données multi-temporelles permet une mise à jour incrémentale du modèle, en rupture avec les approches classiques de type versionning. Enfin, nous discutons la mise à l’échelle de ces méthodes dans des contextes opérationnels, ainsi que les perspectives d’enrichissement des modèles 3D. Ces travaux mettent en évidence une transformation du modèle 3D, qui tend à devenir une structure dynamique, évolutive et intégrative au cœur des jumeaux numériques urbains.

Abstract

Urban Digital Twins rely on 3D models that serve as geometric and semantic reference frameworks for the integration of heterogeneous data and the simulation of urban dynamics. In this context, recent advances in data acquisition and artificial intelligence are profoundly transforming the processes involved in the production and updating of these models. This paper analyses this evolution through an approach based on the automation of processing pipelines derived from observation data. Drawing on developments carried out within the GeoScITY laboratory (University of Liège), we present a complete workflow covering data acquisition and preprocessing, semantic segmentation, geometric reconstruction, and structuring into interoperable models. We also demonstrate how the integration of multi-temporal data enables incremental model updating, moving beyond traditional versioning approaches. Finally, we discuss the scalability of these methods in operational contexts, as well as perspectives for enriching 3D models. These contributions highlight a transformation of the 3D model, which is increasingly becoming a dynamic, evolving, and integrative structure at the core of urban digital twins.

Para citar este artículo

Acerca de: Abderrazzaq KHARROUBI

Acerca de: Zouhair BALLOUCH

Acerca de: Anass YARROUDH

Acerca de: Imane JEDDOUB

Acerca de: Roland BILLEN