Alors que les tensions autour de l’énergie s’accentuent, le besoin de repenser nos installations et d’optimiser nos consommations se fait de plus en plus ressentir. Issus de cette volonté, des projets innovants voient le jour à différentes échelles, celles d’une région, d’un quartier, d’une entreprise, etc. Le projet Méridia Smart Energy, réalisé dans le cadre du développement de l'EcoVallée de la Plaine du Var, s’inscrit dans cette dynamique. Porté par un consortium d’industriels et d'institutions, ce projet a pour ambition de mettre en œuvre un démonstrateur de réseau intelligent multi-énergies au cœur de l’écoquartier de Nice Méridia. L’objectif est de montrer l'intérêt de solutions innovantes visant à optimiser la consommation de toutes les formes d’énergie présentes (chaleur, froid, électricité). Parmi ces solutions se trouve notamment l’utilisation d’algorithmes de Machine Learning ayant vocation à piloter le réseau en temps réel afin d’optimiser les flux selon différents critères. Le quartier étant toujours en construction et l'entraînement de ces algorithmes nécessitant une quantité importante de données, la création d’un jumeau numérique du réseau multi-énergies a été entreprise. Cette thèse professionnelle se concentre sur la création de ce jumeau numérique, réalisé principalement à l’aide du logiciel de modélisation et de simulation Dymola. Mots-clés : Réseau multi-énergies, Réseau intelligent, Modélisation multi-physique, Machine Learning, Optimisation.