Le 13 avril 2026 restera une date charnière dans l'histoire de la transformation numérique des territoires français. Ce jour-là, l'État a officiellement lancé le JUNN, le Jumeau Numérique National, un programme inédit qui ambitionne de reproduire virtuellement l'ensemble du territoire français pour permettre aux collectivités, aux services de l'État et aux acteurs économiques de visualiser, simuler et anticiper les évolutions de leurs espaces de vie et de travail.
Porté par 3 institutions majeures, l'IGN, le Cerema et l'Inria, le JUNN mobilise 40 millions d'euros sur trois ans, dont 25 millions financés par France 2030 via la Banque des Territoires. Ce n'est pas un projet de recherche. C'est une infrastructure nationale, avec un calendrier précis et des premières applications opérationnelles attendues dès fin 2026.
Pourquoi l'État a-t-il jugé nécessaire d'agir à cette échelle ?
Pour comprendre l'ampleur de l'initiative, il faut partir d'un constat simple : les outils traditionnels de planification territoriale ne suffisent plus.
Les territoires français sont confrontés à des défis d'une complexité inédite. Le changement climatique redessine les cartes du risque : inondations, sécheresses, érosion côtière, canicules urbaines. Les risques naturels s'intensifient et touchent des zones jusqu'ici épargnées. La pression sur les ressources en eau atteint des niveaux critiques dans plusieurs régions. Et les mutations urbaines s'accélèrent, sous l'effet conjugué de la métropolisation, de la désertification de certains territoires ruraux et des nouvelles mobilités.
Face à ces défis, les décideurs ont besoin d'outils capables de répondre à des questions que les cartes statiques et les études d'impact classiques ne peuvent plus traiter : que se passe-t-il si on construit ce quartier ici ? Comment évolue la ressource en eau si les températures augmentent de 2 degrés ? Quel est l'impact d'une nouvelle infrastructure de transport sur la qualité de l'air à l'échelle d'une agglomération ?
Les jumeaux numériques répondent précisément à ces besoins. En reproduisant fidèlement la réalité physique d'un territoire comme ses bâtiments, ses réseaux, son relief, sa végétation, ses flux, ils permettent de tester des scénarios avant de décider, d'évaluer des impacts avant de construire, et d'anticiper des crises avant qu'elles surviennent. À une condition : que les données qui les alimentent soient fiables, précises et continuellement mises à jour.
Des initiatives prometteuses, mais cloisonnées
La France n'a pas attendu le JUNN pour expérimenter les jumeaux numériques de territoires. Plusieurs collectivités ont été pionnières. Bordeaux Métropole, la Métropole Européenne de Lille, Rennes Métropole ou encore le département de la Vendée ont chacun développé leurs propres outils, leurs propres modèles de données, leurs propres standards techniques.
Ces initiatives ont prouvé la valeur du concept. Elles ont aussi révélé une limite structurelle : leur cloisonnement. Chaque territoire travaillait dans son coin, avec des données non interopérables, des modèles incompatibles, et des investissements impossibles à mutualiser. Impossible, dans ces conditions, de simuler des phénomènes qui ne s'arrêtent pas aux frontières administratives une crue, une sécheresse, une épidémie, un flux migratoire.
C'est précisément le problème que le JUNN vient résoudre. En posant un socle technique commun, des standards de données interopérables et des services d'analyse mutualisés, il permet d'interconnecter les initiatives locales existantes et d'étendre la capacité de simulation à l'ensemble des collectivités, y compris les plus petites, qui n'ont ni les moyens ni les compétences pour développer un jumeau numérique en propre.
Un marché structuré, des opportunités concrètes
Le lancement du JUNN ne fait pas que répondre à un besoin public. Il structure un marché.
En légitimant les investissements dans les jumeaux numériques, en créant un cadre commun et en mobilisant des financements publics significatifs, l'État envoie un signal clair à l'ensemble de l'écosystème : les technologies immersives et la modélisation 3D des territoires sont désormais des priorités nationales. Pour les acteurs privés capables de produire les données et les services qui alimenteront cette infrastructure, la fenêtre d'opportunité est réelle et elle s'ouvre maintenant.
Le rôle clé de la capture 3D
Un jumeau numérique est aussi pertinent que les données qui le constituent. C'est une évidence qui a des conséquences très concrètes sur la chaîne de valeur du JUNN.
La modélisation virtuelle d'un territoire ne se décrète pas. Elle se construit à partir de données de terrain rigoureuses, précises et régulièrement actualisées. Et c'est là que la capture 3D de haute précision joue un rôle fondamental. Sans une modélisation fidèle à la réalité physique des espaces leurs géométries, leurs textures, leurs évolutions dans le temps, la simulation reste approximative, et les décisions qu'elle est censée éclairer perdent en pertinence.
Le Gaussian Splatting, technologie que KLONA maîtrise et déploie depuis plusieurs années, représente une avancée majeure dans ce domaine. En produisant des reconstructions 3D d'une précision et d'un réalisme inégalés à partir de prises de vues terrain, il permet d'alimenter les jumeaux numériques avec des données immersives exploitables directement dans les outils de simulation et de visualisation. C'est précisément ce que nous apportons : la capacité de modéliser des espaces complexes avec la fidélité que les usages décisionnels exigent.
Le JUNN légitime cette approche. Il crée le cadre dans lequel notre expertise prend tout son sens.
Le territoire de demain sera numérique avant d'être construit
Le lancement du JUNN marque un tournant. Pas une révolution soudaine, mais l'aboutissement d'une conviction qui s'est progressivement imposée dans les sphères de la planification territoriale, de la gestion des risques et de la politique publique : décider sans simuler, c'est décider à l'aveugle.
Chez KLONA, ce moment confirme et renforce la direction que nous avons choisie. Nous aidons les organisations à modéliser le réel avec précision pour que les décisions qui façonnent nos territoires soient prises avec les meilleures données possibles.